🎨 Stable Diffusion & DALL·E — Deep Dive (Hindi)

इस लेख में हम modern text-to-image जनरेटिव सिस्टमों की अंतर्निहित तकनीक, practical implementation details, architectural choices और production-ready pipelines का विस्तार से अवलोकन करेंगे। Stable Diffusion और DALL·E दो प्रमुख प्रवृत्तियों का प्रतिनिधित्व करते हैं: Latent diffusion approaches और tokenized / autoregressive approaches. हम दोनों paradigms की गणितीय नींव, उनके फायदे-नुकसान, prompt engineering के प्रभाव, conditioning strategies, samplers, guidance methods और safety considerations पर चर्चा करेंगे।

1. Generative image models का बड़ा चित्र

Generative image models का लक्ष्य है realistic और diverse images generate करना, अक्सर textual prompts के अनुसार। इतिहास में autoregressive pixel models और GANs से शुरुआत हुई; हाल के वर्षों में diffusion models ने उच्च-गुणवत्ता और स्थिर ट्रेनिंग के कारण जनरेशन में अग्रणी भूमिका ग्रहण की है। Diffusion models noise addition और denoising के forward-reverse process पर आधारित होते हैं। Latent techniques computational cost घटाती हैं और उच्च रिजोल्यूशन पर प्रदर्शन संभव बनाती हैं।

2. Diffusion model का मूल सिद्धांत — forward और reverse process

Diffusion models दो प्रक्रियाओं पर आधारित हैं:

Forward process: वास्तविक image x0 पर धीरे-धीरे Gaussian noise जोड़ते हैं ताकि xt distribution शुद्ध noise के नज़दीक चली जाए।
Reverse process: neural network train किया जाता है ताकि वह noisy xt से पहले के step xt-1 को reconstruct कर सके।

Forward kernel आमतौर पर Gaussian होता है:

q(x_t | x_{t-1}) = Normal(x_t; sqrt(1 - beta_t) x_{t-1}, beta_t I)

Training objective में अक्सर epsilon prediction या parameterization के आधार पर mean-squared-error उपयोग होता है:

L = E_{x0, epsilon, t} [ || epsilon - epsilon_theta(x_t, t) ||^2 ]

3. Latent Diffusion (Stable Diffusion) का कारण और लाभ

Pixel-space diffusion बड़े इमेज पर computationally महंगा होता है। Stable Diffusion ने इस चुनौती को Latent Diffusion मोडल अपनाकर हल किया: एक pretrained autoencoder या VAE से image को compact latent z में encode करते हैं और diffusion वही latent पर चलते हैं। इसके लाभ:

Compute और memory में बड़ी बचत
ऊँचे रिजोल्यूशन पर training feasible
Decoder perceptual details को preserve करता है

Workflow का high-level सार:

Image x0 को encoder से latent z0 में map करें
Diffusion को z-space में चलाएँ: z_t noisy latent generate करें
Reverse sampling से z_0 estimate करें
Decoder से z_0 को image में वापस बदलें

4. UNet denoiser और architectural details

Reverse model प्रायः U-Net backbone पर आधारित होता है: encoder-decoder structure with skip connections, residual blocks, group norm और attention layers certain resolutions पर। Time या timestep conditioning के लिए sinusoidal या learned time embeddings उपयोग होते हैं। Text conditioning के लिए cross-attention layers add किए जाते हैं जो text encoder outputs पर attend करते हैं।

4.1 Time embedding और conditioning

प्रत्येक timestep t के लिए model को t की सूचना देने के लिए time embedding vector add किया जाता है। Text conditioning के लिए CLIP या अन्य text encoder से प्राप्त embeddings cross-attention में feed होते हैं। Cross-attention का फायदा यह है कि model explicit रूप से prompt semantics सीख पाता है।

5. Text conditioning: CLIP, T5 और prompt embeddings

Stable Diffusion मूलतः CLIP text encoder का उपयोग करता है जो text को semantic embedding में map करता है। CLIP jointly trains image and text encoders जिससे similarity space alignment possible होता है। कुछ systems text encoder के स्थान पर larger seq2seq encoder भी उपयोग करते हैं जो richer conditioning देते हैं। Conditioning strategies:

Zero-shot text conditioning via CLIP embeddings
Learned prompt tokens या prefix tuning for better alignment
Multimodal encoders for complex conditioning

6. Samplers: DDPM, DDIM, DPM-Solver और तेज variants

Sampling में reverse process का numerical integration आवश्यक होता है। कुछ प्रमुख samplers:

DDPM: straightforward ancestral sampling, quality अच्छा पर steps ज़्यादा चाहिए
DDIM: deterministic sampler जो fewer steps में sampling allow करता है
DPM-Solver / DPM++: fast samplers with high quality and fewer steps

Practical deployments अक्सर DDIM या DPM++ जैसे accelerated samplers का उपयोग करते हैं ताकि latency घटाई जा सके जबकि image quality बनी रहे।

7. Guidance techniques: classifier guidance और classifier-free guidance

Guidance का उद्देश्य conditional fidelity बढ़ाना है, यानी prompt के अनुरूप image बनाना। दो सामान्य तरीके:

Classifier guidance: external classifier का gradient use करके conditional score modify करना
Classifier-free guidance: model को conditional और unconditional दोनों तरीकों से train करना और inference में linear interpolation द्वारा guidance apply करना

Classifier-free guidance अक्सर सरल और प्रभावी होता है। गणितीय रूप से:

epsilon_guided = epsilon_uncond + scale * (epsilon_cond - epsilon_uncond)

8. Latent diffusion vs Autoregressive approaches (DALL·E family)

DALL·E के शुरुआती versions tokenized image representations (VQ-VAE) और autoregressive decoders उपयोग करते थे। ऐसे models images को discrete tokens में represent करते थे और text+image tokens के autoregressive modeling से generation करते थे। इसके फायदे और नुकसान:

Autoregressive models fine-grained control और text-image joint modeling देते हैं
पर tokenized pipelines आमतौर पर computationally भारी और large codebooks manage करनी पड़ती हैं
Diffusion models recent years में superior fidelity और flexible conditioning दिखा रहे हैं

9. Prompt engineering for image generation

Text-to-image quality heavily depends on prompt design. Practical tips:

Start with a concise subject phrase
Add style tokens: camera lens, lighting, artist reference, medium, mood
Use negative prompts to remove unwanted artifacts
Tune guidance scale and sampler steps
Control seeds for reproducibility

9.1 Prompt example

Positive prompt: "A portrait of an elderly woman, cinematic lighting, 85mm lens, highly detailed, photorealistic"
Negative prompt: "lowres, blurry, watermark, extra fingers"

10. Fine-tuning and customization: LoRA, DreamBooth, and textual inversion

Customization के लिए several lightweight fine-tuning techniques उपलब्ध हैं:

LoRA: UNet या attention layers पर low-rank updates attach करके small footprint fine-tunes
DreamBooth: personalized subject generation के लिए few-shot finetuning pipeline
Textual Inversion: new token embeddings learn करना जो specific concept represent करते हैं

11. Safety, copyright और ethical considerations

Image generation में safety और ethics अहम हैं। मुख्य चिंताएँ:

Copyrighted artwork की unauthorized imitation
Deepfakes और misuse
Biases और representational harms
NSFW or harmful content generation

Mitigations include dataset curation, safety filters, watermarking synthesized images, provenance metadata और usage policies. Production में prompt-based filtering, image classifiers और human review pipelines integrate करना चाहिए।

12. Evaluation metrics for generated images

Typical metrics:

FID (Fréchet Inception Distance): distributional similarity metric
KID: unbiased kernel inception distance
CLIP-score: text-image alignment
Human evaluation: aesthetic quality, fidelity to prompt, artifact rate

13. Production deployment: infrastructure patterns

Production deployments के लिए वास्तुशिल्प विचार:

Model serving on GPU nodes with autoscaling
Separate services: text encoding, denoiser, decoder, safety-check
Cache common prompt outputs and thumbnails
Use quantization and mixed precision for latency improvements
Batch multiple inferences and speculative decoding strategies

13.1 Example inference pipeline (simplified)

# 1) Encode prompt via CLIP/T5 -> cond_embed
# 2) Initialize z_T ~ N(0, I)
# 3) For t = T ... 1:
#       pred_epsilon = unet(z_t, t, cond_embed)
#       apply guidance if conditional
#       z_{t-1} = sampler_step(z_t, pred_epsilon, t)
# 4) Decode z_0 via VAE decoder -> RGB image
# 5) Post-filter and watermark

14. Optimization and cost control

Cost control techniques:

Distill large models into smaller student models
Use fewer sampler steps with advanced samplers
Quantize weights to 8-bit or 4-bit where acceptable
Offload expensive decoding to asynchronous workflows

15. Extensions: img2img, inpainting, upscaling

Diffusion frameworks support versatile tasks:

Img2img: conditioning on a source image to transform style or content
Inpainting: mask-based conditional generation
Super-resolution: latent upscaling pipelines or separate upsampler models

16. Case studies and real-world systems

- Stable Diffusion community ने open weights और tools provide करके creative workflows democratize किए। - DALL·E ने text-image alignment और safety engineering के लिए commercial pipelines विकसित किए। दोनों paradigms ने अलग-अलग use-cases और ecosystems को जन्म दिया है।

17. Hands-on: minimal Stable Diffusion inference sketch

# Pseudocode sketch
cond_embed = clip_encode(prompt)
z = normal_sample(shape=latent_shape)
for t in reversed(range(0, T)):
    eps = unet(z, t, cond_embed)
    if guidance:
        eps_uncond = unet(z, t, uncond_embed)
        eps = eps_uncond + guidance_scale * (eps - eps_uncond)
    z = sampler_step(z, eps, t)
image = vae_decode(z)

18. Practical tips for image quality

Seed control for deterministic experiments
Negative prompts और explicit artifact descriptors हटाने के लिए
Guidance scale sweep और step count tuning per prompt class
Post-process: color correction, denoising filters, perceptual upscalers

19. Legal and policy considerations

Licensing models, user-generated content policies, responsible use conditions और DMCA जैसे कानूनी पहलू production में महत्वपूर्ण होते हैं। Content provenance और watermarking important safeguards हैं।

20. Future directions

अगले वर्षों में हम expect कर सकते हैं:

Better multimodal models integrating images, text और audio
Faster samplers and one-shot denoisers
More robust safety, watermarking और provenance standards
Personalization pipelines that respect IP और privacy

निष्कर्ष

Stable Diffusion और DALL·E दोनों ने generative images के क्षेत्र में महत्वपूर्ण योगदान दिया है। Stable Diffusion की latent strategy ने compute efficiency और openness दी, जबकि DALL·E ने text-image alignment और production-focused pipelines का मार्ग दिखाया। यदि आप production या research में आगे बढ़ना चाहते हैं तो hands-on experimentation, safety practices, और robust evaluation पर ध्यान दें।