Using diffusion models to develop applications that generate images based on text queries

Abstract

Целью данной статьи является рассмотрение диффузионных моделей, а также исследование возможностей применения данных нейронных сетей для разработки приложений, генерирующих изображения на основе текстовых запросов, сравнение диффузионных моделей, существующих на сегодняшний день. Диффузионные модели – подкатегория глубоких генеративных моделей, которые состоят из этапов прямой и обратной диффузии, генерируют данные, аналогичные тем, на которых они обучаются. Разные архитектуры диффузионных нейронных систем могут быть использованы как для генерации изображения на основании текстовых запросов, так и для преобразования существующих изображений. В перспективе развития диффузионных нейронных сетей можно предположить, что их использование существенно облегчит работу дизайнеров на производстве The purpose of this article is to consider diffusion models, as well as to explore the possibilities of using neural network data to develop applications that generate images based on text queries, and to compare the diffusion models that exist today. Diffusion models are a subcategory of deep generative models, which consist of stages of forward and reverse diffusion, generate data similar to those they use to train. Different architectures of diffusion neural systems can be used both to generate images based on text queries and to transform existing images. In the perspective of the development of diffusion neural networks, we assume that their use will significantly facilitate the work of designers in production