Jelaskan Modifikasi gambar dari Stable Diffusion

Stable Diffusion juga menyertakan fitur lain, "img2img", yang menggunakan perintah teks, hubungan ke gambar yang ada, dan nilai kekuatan antara 0,0 dan 1,0. Fitur ini mengeluarkan gambar baru berdasarkan gambar yang sudah ada yang juga menampilkan elemen yang disediakan dalam perintah teks. Nilai kekuatan menunjukkan jumlah noise yang ditambahkan ke gambar keluaran. Nilai kekuatan yang lebih tinggi menghasilkan lebih banyak variasi dalam gambar.

Kemampuan img2img untuk menambahkan noise ke gambar asli membuatnya berpotensi berguna untuk anonimisasi data dan augmentasi data, di mana karakteristik visual data gambar diubah dan dianonimkan. Proses yang sama mungkin juga berguna untuk peningkatan resolusi gambar, di mana resolusi gambar ditingkatkan, dengan lebih banyak detil ditambahkan ke gambar. Selain itu, Stable Diffusion telah diujicoba sebagai alat untuk kompresi gambar. Dibandingkan dengan format JPEG dan WebP, metode terbaru yang digunakan untuk kompresi gambar dalam Stable Diffusion memiliki keterbatasan dalam mempertahankan teks dan wajah kecil.

Kasus penggunaan tambahan untuk modifikasi gambar melalui img2img ditawarkan oleh banyak implementasi front-end model Stable Diffusion. Inpainting melibatkan modifikasi selektif sebagian dari gambar yang ada dengan lapisan topeng yang disediakan pengguna, yang mengisi ruang bertopeng dengan konten yang baru dibuat berdasarkan kalimat yang diberikan. Model khusus yang untuk kasus penggunaan inpainting dibuat oleh Stability AI bersamaan dengan peluncuran Stable Diffusion 2.0. Sebaliknya, outpainting memperluas gambar melampaui dimensi aslinya, mengisi ruang kosong sebelumnya dengan konten yang dihasilkan berdasarkan kalimat yang disediakan.

Model dengan panduan kedalaman, bernama "depth2img", diperkenalkan dengan rilis Stable Diffusion 2.0 pada 24 November 2022; model ini menyimpulkan kedalaman gambar masukan yang disediakan, dan menghasilkan gambar keluaran baru berdasarkan perintah teks dan informasi kedalaman, yang memungkinkan koherensi dan kedalaman gambar masukan asli dipertahankan dalam keluaran yang dihasilkan.