كيف تعمل نماذج الانتشار: أساسيات توليد الصور بالذكاء الاصطناعي

هل تساءلت يومًا كيف يمكن لكتابة بضع كلمات أن تنتج صورًا مذهلة؟ خلف أدوات مثل CubistAI وDALL-E وMidjourney تكمن تقنية رائعة تسمى نماذج الانتشار. يشرح هذا الدليل كيف تعمل بلغة بسيطة، دون الحاجة إلى درجة الدكتوراه.

السحر وراء صور الذكاء الاصطناعي

عندما تكتب "قطة ترتدي بدلة فضاء على المريخ" وتتلقى صورة مفصلة بعد ثوانٍ، فأنت تشهد نماذج الانتشار في العمل. لكن ما الذي يحدث فعلًا؟

الشرح البسيط

تخيل أن لديك صورة واضحة. الآن تخيل إضافة ضوضاء ثابتة ببطء—مثل ثلج التلفزيون—حتى تصبح الصورة نقاطًا عشوائية تمامًا. تتعلم نماذج الانتشار عكس هذه العملية: تبدأ من الضوضاء النقية وتزيلها تدريجيًا لتكشف صورة متماسكة.

اسم "الانتشار" يأتي من الفيزياء، حيث يصف كيف تنتشر الجسيمات عبر الزمن. في الذكاء الاصطناعي، نفعل العكس—نبدأ بعشوائية منتشرة وننظمها إلى معنى.

كيف يعمل الانتشار حقًا

الخطوة 1: العملية الأمامية (التدريب)

أثناء التدريب، يتعلم الذكاء الاصطناعي ما يحدث عندما تدمر الصور بالضوضاء:

1. خذ ملايين الصور الحقيقية
2. أضف تدريجيًا ضوضاء عشوائية لكل منها
3. سجل كل خطوة من التدمير
4. أنشئ أزواج: "الصورة في الخطوة X" و"الضوضاء المضافة في الخطوة X"

هذا مثل تعليم شخص التنظيف بإظهار كيف تُصنع الفوضى بالضبط، خطوة بخطوة.

الخطوة 2: العملية العكسية (التوليد)

عندما تولد صورة، يعمل الذكاء الاصطناعي بالعكس:

1. ابدأ بضوضاء عشوائية نقية (ثلج التلفزيون)
2. تنبأ بالضوضاء التي يجب إزالتها
3. أزل كمية صغيرة من الضوضاء المتوقعة
4. كرر حتى تظهر صورة واضحة

كل خطوة إزالة صغيرة—عادة 20-50 خطوة إجمالًا—مع الصورة تصبح أوضح في كل مرحلة.

الخطوة 3: التوجيه النصي

هنا تدخل المطالبات:

1. يتم تحويل نصك إلى أرقام (embeddings)
2. هذه الأرقام توجه إزالة الضوضاء
3. في كل خطوة، يسأل الذكاء الاصطناعي: "أي إزالة للضوضاء ستجعل هذا أكثر شبهًا بـ[مطالبتك]؟"
4. تتشكل الصورة تدريجيًا لتتطابق مع وصفك

جولة بصرية

من الضوضاء إلى الصورة

تخيل توليد هذا المنظر الفضائي. إليك ما يحدث:

الخطوة 0 (ضوضاء نقية): نقاط ملونة عشوائية بدون نمط

الخطوة 10: تظهر أشكال غامضة—مناطق داكنة، مناطق فاتحة

الخطوة 25: أشكال تقريبية مرئية—خط الأفق، أشكال كروية

الخطوة 40: تتشكل التفاصيل—نسيج على الكرات، تدرجات السماء

الخطوة 50 (النهائية): صورة مفصلة كاملة مع جميع العناصر

كل خطوة تبني على السابقة، مثل صورة تظهر في حركة بطيئة.

المفاهيم الرئيسية مبسطة

الفضاء الكامن

بدلاً من العمل مع صور كاملة (بطيء ومكلف)، تعمل نماذج الانتشار في "الفضاء الكامن"—تمثيل رياضي مضغوط.

فكر فيه كـ:

• الصورة الكاملة = رواية كاملة
• الفضاء الكامن = ملخصات فصول مفصلة

العمل مع الملخصات أسرع مع الحفاظ على المعلومات الأساسية.

U-Net

جوهر معظم نماذج الانتشار هو شبكة عصبية خاصة تسمى U-Net:

• سميت بشكلها على شكل U
• تأخذ صورة ضوضائية → تتنبأ بالضوضاء لإزالتها
• لديها "اتصالات تخطي" تحافظ على التفاصيل
• مدربة على مليارات أمثلة الصور

إزالة الضوضاء (Denoising)

العملية الفعلية لإزالة الضوضاء تسمى "denoising":

1. تفحص U-Net الحالة الضوضائية الحالية
2. تأخذ بعين الاعتبار توجيهك النصي
3. تتنبأ بأي بكسلات هي ضوضاء مقابل صورة
4. تزيل الضوضاء المقدرة
5. تنتج صورة أوضح قليلاً

هذا يحدث عشرات المرات لكل توليد.

لماذا تتفوق نماذج الانتشار

مزايا على الطرق السابقة

قبل الانتشار (GANs):

• تدريب غالبًا غير مستقر
• انهيار الوضع (مخرجات متكررة)
• صعب التحكم

نماذج الانتشار:

• تدريب مستقر وموثوق
• تنوع عالي في المخرجات
• تحكم دقيق ممكن
• جودة أفضل عند الدقات العالية

الجودة من خلال التكرار

على عكس الذكاء الاصطناعي السابق الذي ولّد صورًا دفعة واحدة، تُحسّن نماذج الانتشار تدريجيًا:

• الخطوات المبكرة: قرارات التكوين الرئيسية
• الخطوات الوسطى: الهيكل والأشكال
• الخطوات المتأخرة: التفاصيل الدقيقة والأنسجة

هذا النهج التكراري ينتج نتائج أكثر تماسكًا وتفصيلًا.

SDXL: التقنية وراء CubistAI

ما يجعل SDXL مميزًا

Stable Diffusion XL (SDXL) هو نموذج الانتشار المحدد الذي يشغل CubistAI. يحسن على الإصدارات السابقة:

نموذج أكبر:

• معلمات أكثر لفهم أفضل
• مدرب على صور بدقة أعلى
• فهم نص أفضل

مشفرات نص مزدوجة:

• نظامان منفصلان يفسران مطالبتك
• واحد يلتقط المعنى العام
• واحد يركز على التفاصيل المحددة
• مدمجان لاتباع أفضل للمطالبات

مرحلة التنقيح:

• النموذج الأساسي ينشئ الصورة الأولية
• نموذج التنقيح يحسن التفاصيل
• عملية من مرحلتين للجودة

SDXL-Lightning

للتوليد الأسرع، يستخدم SDXL-Lightning "التقطير":

1. تدريب نموذج أصغر لتقليد SDXL الكامل
2. ضغط 50 خطوة إلى 4-8 خطوات
3. الحفاظ على معظم الجودة في جزء من الوقت

هذا هو السبب في أن CubistAI يمكنه توليد صور في ثوانٍ بدلاً من دقائق.

المعلمات التي يمكنك التحكم فيها

خطوات الاعتيان

المزيد من الخطوات يعني عادة جودة أفضل لكن توليد أبطأ:

الخطوات	السرعة	الجودة	الأفضل لـ
4-8	سريع جدًا	جيدة	معاينات سريعة (Lightning)
20-30	معتدلة	جيدة جدًا	الاستخدام القياسي
50+	بطيئة	ممتازة	أقصى جودة

مقياس CFG

"التوجيه بدون مصنف" يتحكم في مدى صرامة اتباع الذكاء الاصطناعي لمطالبتك:

• منخفض (1-5): أكثر إبداعًا، قد يتجاهل المطالبة
• متوسط (7-9): متوازن، موصى به
• عالي (12+): يتبع بصرامة، قد يقلل الجودة

المفاهيم الخاطئة الشائعة

"الذكاء الاصطناعي ينسخ صورًا موجودة"

الواقع: نماذج الانتشار لا تخزن أو تسترجع صورًا. تتعلم الأنماط والمفاهيم، وتولد تركيبات جديدة تمامًا.

تشبيه: طاهٍ تذوق آلاف الأطباق لا ينسخ الوصفات—يفهم مبادئ النكهة وينشئ أطباقًا جديدة.

"المزيد من الخطوات = دائمًا أفضل"

الواقع: العوائد تتناقص بعد نقاط معينة. 30 خطوة غالبًا تبدو متطابقة تقريبًا مع 100 خطوة.

"الذكاء الاصطناعي يفهم الصور"

الواقع: هذه النماذج تتعلم أنماطًا إحصائية، وليس معنى. لا "تفهم" أن القطة حيوان—تعرف أي أنماط بكسل ترتبط بكلمة "قطة".

مستقبل الانتشار

التطورات الحالية

• أسرع: خطوات أقل لنفس الجودة
• دقة أعلى: 4K أصلي وما بعده
• تحكم أفضل: اتباع أدق للمطالبات
• متعدد الوسائط: صورة، فيديو، صوت، 3D

القدرات القادمة

• التوليد في الوقت الفعلي
• نماذج انتشار الفيديو
• توليد كائنات 3D
• التحرير التفاعلي مع الذكاء الاصطناعي

جربها بنفسك

جرب نماذج الانتشار في العمل مع CubistAI:

• SDXL-Lightning: شاهد الانتشار السريع في 4 خطوات
• SDXL القياسي: قارن مع التوليد في 30 خطوة
• التحكم في المعلمات: جرب مع CFG والخطوات
• مجاني للبدء: لا حاجة لإعداد تقني

الخلاصة

تمثل نماذج الانتشار اختراقًا أساسيًا في توليد الصور بالذكاء الاصطناعي:

• المفهوم: تتعلم عكس عملية إضافة الضوضاء
• العملية: تزيل الضوضاء تدريجيًا من العشوائية إلى التماسك
• التوجيه: تضمينات النص توجه التوليد
• النتيجة: صور جديدة لم تكن موجودة من قبل

من الضوضاء العشوائية إلى الفن المذهل، تحول نماذج الانتشار النص إلى واقع بصري من خلال رياضيات أنيقة وتدريب ضخم.

مستعد لرؤية الانتشار في العمل؟ زر CubistAI وشاهد مطالباتك تتحول إلى صور من خلال قوة نماذج الانتشار!

---

تعلم استغلال هذه التقنية بشكل أفضل مع دورة هندسة المطالبات أو استكشف تقنية SDXL-Lightning لأسرع تجربة توليد.