Coba jelasin Keterbatasan dari Stable Diffusion dong

Stable Diffusion memiliki masalah dengan degradasi dan ketidakakuratan dalam skenario tertentu. Rilis awal model ini dilatih pada kumpulan data yang terdiri dari gambar beresolusi 512×512, yang berarti bahwa kualitas gambar yang dihasilkan menurun drastis saat spesifikasi pengguna menyimpang dari resolusi 512×512 yang "diharapkan"; versi 2.0 dari model Stable Diffusion kemudian memperkenalkan kemampuan untuk menghasilkan gambar secara alami pada resolusi 768×768. Tantangan lain adalah dalam menghasilkan anggota tubuh manusia karena kualitas data anggota tubuh yang buruk di data LAION (umumnya terlihat pada tangan). Keterbatasan pada Stable Diffusion mulai diatasi secara perlahan dengan model versi SDXL yang dirilis pada tanggal 26 Juli 2023, SDXL mendukung gambar beresolusi 1024x1024 dan menghasilkan anggota tubuh dan teks yang lebih sempurna.

Keterjangkauan untuk pengembang individu juga bisa menjadi masalah. Untuk menyesuaikan model untuk kasus penggunaan baru yang tidak termasuk dalam kumpulan data, seperti membuat karakter anime ("waifu difusion"), data baru dan pelatihan lebih lanjut diperlukan. Adaptasi penyempurnaan terhadap Stable Diffusion yang dibuat melalui pelatihan ulang tambahan telah digunakan untuk berbagai kasus penggunaan yang berbeda, mulai dari pencitraan medis hingga musik yang dihasilkan dengan algoritma. Namun, proses penyempurnaan ini sensitif terhadap kualitas data baru; gambar beresolusi rendah atau resolusi yang berbeda dari data asli tidak hanya dapat gagal mempelajari tugas baru tetapi juga menurunkan kinerja model secara keseluruhan. Bahkan ketika model dilatih lebih lanjut terhadap kumpulan gambar berkualitas tinggi, sulit bagi individu untuk menjalankan model dalam perangkat elektronik tipe konsumen. Misalnya, proses pelatihan waifu-diffusion membutuhkan minimal kapasitas memori grafis sebesar 30 GB, yang melebihi sumber daya yang disediakan di kartu grafis tipe konsumen.

Pencipta Stable Diffusion mengakui potensi bias algoritma, karena model tersebut dilatih pada gambar yang kebanyakan memiliki deskripsi bahasa Inggris. Akibatnya, gambar yang dihasilkan memperkuat bias sosial yang berasal dari perspektif budaya Barat, karena pembuatnya model tersebut kekurangan data dari komunitas dan budaya lain.