Revisi per 20 Agustus 2023 01.11 sunting VulcanSphere (bicara \| kontrib) Peninjau otomatis 1.459 suntingan →Kemampuan: Menambahkan contoh hasil img2img ← Revisi sebelumnya		Revisi per 20 Agustus 2023 01.20 sunting balikkan VulcanSphere (bicara \| kontrib) Peninjau otomatis 1.459 suntingan →Modifikasi gambar: Penyesuaian kalimat Revisi selanjutnya →
Baris 99: }} 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 ~~tetapi dapat menghasilkan gambar yang tidak konsisten dengan perintah yang diberikan~~.<ref name="stable-diffusion-github">{{Cite web\|date=17 September 2022\|title=Stable Diffusion Repository on GitHub\|url=https://github.com/CompVis/stable-diffusion\|publisher=CompVis - Machine Vision and Learning Research Group, LMU Munich\|access-date=17 September 2022}}</ref> 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.<ref name=":1">{{Cite arXiv\|last=Luzi\|first=Lorenzo\|date=2022-10-21\|title=Boomerang: Local sampling on image manifolds using diffusion models}}</ref> Proses yang sama mungkin juga berguna untuk peningkatan resolusi gambar, di mana resolusi gambar ditingkatkan, dengan lebih banyak detil ~~berpotensi~~ ditambahkan ke gambar.<ref name=":1" /> Selain itu, Stable Diffusion telah ~~diujicobakan~~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.<ref>{{Cite web\|last=Bühlmann\|first=Matthias\|date=2022-09-28\|title=Stable Diffusion Based Image Compression\|url=https://pub.towardsai.net/stable-diffusion-based-image-compresssion-6f1f0a399202\|website=Medium\|language=en\|access-date=2022-11-02}}</ref> 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.<ref name="webui_showcase">{{cite web\|date=10 November 2022\|title=Stable Diffusion web UI\|url=https://github.com/AUTOMATIC1111/stable-diffusion-webui-feature-showcase\|website=GitHub}}</ref> Model khusus yang untuk kasus penggunaan inpainting dibuat oleh Stability AI bersamaan dengan peluncuran Stable Diffusion 2.0.<ref name="release2.0">{{Cite web\|title=Stable Diffusion 2.0 Release\|url=https://stability.ai/blog/stable-diffusion-v2-release\|website=stability.ai\|archive-url=https://web.archive.org/web/20221210062729/https://stability.ai/blog/stable-diffusion-v2-release\|archive-date=December 10, 2022\|url-status=live}}</ref> Sebaliknya, outpainting memperluas gambar melampaui dimensi aslinya, mengisi ruang kosong sebelumnya dengan konten yang dihasilkan berdasarkan kalimat yang disediakan.<ref name="webui_showcase" />

Stable Diffusion: Perbedaan antara revisi