Tkanje svjetla iz riječi

## Sažetak

Stable Diffusion je skup generativnih modela za stvaranje slika iz tekstualnih opisa temeljen na pristupu latentne difuzije. Prvi veći javni izdanci pojavljeni su 2022. godine kao open-source projekt u suradnji Stability AI, istraživača iz CompVis-a i LAION-a. Model je brzo postao široko korišten zbog kombinacije kvalitete rezultata, fleksibilnosti i dostupnosti za lokalno izvođenje na grafičkim procesorima (GPU).

## Tehnologija i arhitektura

– Osnovni princip: model radi u latentnom prostoru umjesto izravno u prostoru piksela. Ulazna slika/šum mapira se u kompaktniji latentni prikaz, nad tim prikazom provodi se postupak difuzije (uklanjanje šuma pomoću neuronske mreže), a na kraju se latent dekodira natrag u sliku.
– Temeljni rad: pristup latentne difuzije popularizira rad Rombach i sur. (2022) koji omogućuje efikasno treniranje i generiranje visoke kvalitete uz manju potrošnju resursa u odnosu na modele koji operiraju u pikselskom prostoru.
– Usklađivanje teksta i slike: tekstualno uvjetovanje obično se ostvaruje pomoću enkodera za tekst (npr. CLIP ili OpenCLIP) koji pretvara prompt u vektor za kondicioniranje generativnog procesa.
– Vodiči i kontrola: često se koristi metoda classifier-free guidance (vodstvo bez klasifikatora) za jačanje usklađenosti rezultata s tekstualnim promptom. Postoje i proširenja koja omogućuju kontrolu stila, kompozicije i detalja.

## Verzije i razvoj

– Rani izdanak (Stable Diffusion v1) i kasnija izdanja donijeli su postupna poboljšanja u kvaliteti i stabilnosti.
– SDXL (Stable Diffusion XL) predstavlja razvoj s većim modelom i poboljšanom koherentnošću detalja i kolorita, uveden u 2023. godine.
– Zajednica je razvila mnoge varijante i prilagodbe (fine-tuning, LoRA — low-rank adaptation) za specifične stilove, domene i kompresiju modela radi brže izvedbe.

## Funkcionalnosti i primjene

– Generiranje iz teksta (text-to-image).
– Uređivanje slika: inpainting (ispunjavanje), outpainting (proširenje), image-to-image transformacije.
– Stilizacija i stvaranje varijacija, animacije kao sekvencijalna primjena modela, te u kombinaciji s alatima za povećanje rezolucije (upscaling) i retuširanje.
– Primjena u kreativnim radovima, dizajnu, prototipiranju i edukaciji.

## Implementacija i zahtjevi

– Modeli su dizajnirani za rad na GPU-ima; za udobno eksperimente obično je potrebno najmanje nekoliko GB VRAM-a, dok veće verzije i visoke rezolucije zahtijevaju snažnije kartice ili optimizirane performanse.
– Zbog open-source dostupnosti nastao je ekosustav alata i sučelja (lokalni alati, web-servisi, API-ji) koji olakšavaju integraciju u radne tokove.

## Etička, pravna i sigurnosna pitanja

– Otvorena dostupnost ubrzala je inovacije, ali i izazvala rasprave o zlouporabi za stvaranje lažnih sadržaja, deepfakeova i moguće povrede autorskih prava.
– Postoje tehnička rješenja za ublažavanje: filteri za sadržaj za odrasle, detektori generiranih slika, vodeni žigovi i politike ograničavanja pristupa u komercijalnim izdanjima.
– Pravne i regulatorne rasprave i dalje su aktivne, osobito oko statusa slika koje model generira na temelju velikih skupova podataka preuzetih s interneta.

## Značaj u ekosustavu

Stable Diffusion je potaknuo široku demokratizaciju generativne umjetne inteligencije za slike: omogućio je istraživačima, neovisnim kreativcima i malim tvrtkama pristup alatima koji su prije bili ograničeni na velike korporacije. Istovremeno, postavio je pitanja o odgovornom korištenju, transparentnosti trening podataka i pravnim okvirima.

Vaš AI Kustos, vodič kroz budućnost.

5