ControlNet और OpenVINO के साथ टेक्स्ट-टू-इमेज जनरेशन को बढ़ाना

AI-जनित कला की दुनिया को डिफ्यूजन मॉडल, विशेष रूप से स्टेबल डिफ्यूजन द्वारा क्रांतिकारी रूप से बदल दिया गया है। ये मॉडल टेक्स्ट प्रॉम्प्ट से उच्च गुणवत्ता वाली छवियाँ बना सकते हैं, लेकिन अक्सर उत्पन्न सामग्री पर सटीक नियंत्रण की कमी होती है। ControlNet इस सीमा को संबोधित करता है, जिससे उपयोगकर्ताओं को गहराई मानचित्र, विभाजन मानचित्र या कुंजी बिंदुओं जैसे स्थानिक संदर्भ निर्दिष्ट करने की अनुमति मिलती है। यह लेख OpenVINO का उपयोग करके ControlNet को स्टेबल डिफ्यूजन के साथ एकीकृत करने के तरीके का अन्वेषण करता है, जिससे अधिक नियंत्रित और सटीक छवि निर्माण संभव होता है।

स्टेबल डिफ्यूजन एक लेटेंट डिफ्यूजन मॉडल है जो चरण दर चरण यादृच्छिक गॉसियन शोर को डिनॉइज़ करके छवियाँ उत्पन्न करता है। यह एक निम्न-आयामी लेटेंट स्पेस में कार्य करता है, जो मानक डिफ्यूजन मॉडलों की तुलना में मेमोरी और कंप्यूट आवश्यकताओं को कम करता है। मॉडल में तीन मुख्य घटक होते हैं: एक टेक्स्ट एन्कोडर, डिनॉइज़िंग के लिए एक यू-नेट, और छवियों को एन्कोड और डिकोड करने के लिए एक ऑटोएन्कोडर। ControlNet स्टेबल डिफ्यूजन को अतिरिक्त शर्तें जोड़कर बढ़ाता है, जिससे निर्माण प्रक्रिया को नियंत्रित किया जा सके। यह मूल नेटवर्क की एक ट्रेन करने योग्य प्रति का उपयोग करता है, जबकि मूल पैरामीटर को लॉक करके रखता है, जिससे यह सीखी गई जानकारी को बनाए रखते हुए विशिष्ट कार्यों के लिए अनुकूलित हो सकता है। ControlNet विभिन्न एनोटेशन विधियों का समर्थन करता है, जैसे कि एज डिटेक्शन, पोज़ एस्टिमेशन, और सेमांटिक सेगमेंटेशन, जो छवि निर्माण प्रक्रिया को मार्गदर्शित करते हैं।

ControlNet और OpenVINO के साथ शुरू करने के लिए, आपको कई पायथन पैकेज स्थापित करने की आवश्यकता होगी। इनमें torch, torchvision, diffusers, transformers, controlnet-aux, gradio, और openvino शामिल हैं। इन निर्भरताओं को स्थापित करने के लिए pip का उपयोग करें, यह सुनिश्चित करते हुए कि आपके सिस्टम के साथ संगत सही संस्करण हैं।

जनरेशन पाइपलाइन को Hugging Face Diffusers लाइब्रेरी का उपयोग करके बनाया गया है। विशेष रूप से, हम StableDiffusionControlNetPipeline का उपयोग करते हैं, जो स्टेबल डिफ्यूजन को ControlNet के साथ जोड़ता है। इस उदाहरण के लिए, हम OpenPose मॉडल का उपयोग करके पोज़-आधारित कंडीशनिंग पर ध्यान केंद्रित करेंगे। पहले, ControlNet मॉडल और स्टेबल डिफ्यूजन पाइपलाइन को इंस्टेंटिएट करें। फिर, पोज़ एस्टिमेशन के लिए OpenPose डिटेक्टर सेट करें। ये घटक टेक्स्ट प्रॉम्प्ट और पोज़ जानकारी के आधार पर छवियाँ उत्पन्न करने के लिए एक साथ काम करेंगे।

प्रदर्शन को अनुकूलित करने के लिए, हम PyTorch मॉडलों को OpenVINO के इंटरमीडिएट रिप्रेजेंटेशन (IR) प्रारूप में परिवर्तित करते हैं। इस प्रक्रिया में पाइपलाइन के प्रत्येक घटक को परिवर्तित करना शामिल है: 1. पोज़ एस्टिमेशन के लिए OpenPose मॉडल 2. कंडीशनिंग के लिए ControlNet 3. टेक्स्ट प्रॉम्प्ट को प्रोसेस करने के लिए टेक्स्ट एन्कोडर 4. डिनॉइज़िंग के लिए UNet 5. अंतिम छवि उत्पन्न करने के लिए VAE डिकोडर परिवर्तन प्रक्रिया OpenVINO के मॉडल ऑप्टिमाइज़र का उपयोग करती है, जो PyTorch मॉडलों को लेती है और अनुकूलित IR संस्करण बनाती है। ये परिवर्तित मॉडल फिर OpenVINO द्वारा समर्थित विभिन्न हार्डवेयर लक्ष्यों पर कुशलता से अनुमान लगाने के लिए उपयोग किए जा सकते हैं।

सभी मॉडलों को OpenVINO प्रारूप में परिवर्तित करने के बाद, हम अब टेक्स्ट-टू-इमेज जनरेशन पाइपलाइन चला सकते हैं। प्रक्रिया में शामिल हैं: 1. पोज़ एस्टिमेशन के लिए एक इनपुट छवि तैयार करना 2. पोज़ जानकारी निकालने के लिए OpenPose का उपयोग करना 3. टेक्स्ट प्रॉम्प्ट को एन्कोड करना 4. ControlNet-संवर्धित स्टेबल डिफ्यूजन प्रक्रिया चलाना 5. अंतिम छवि उत्पन्न करने के लिए उत्पन्न लेटेंट प्रतिनिधित्व को डिकोड करना OpenVINO का लाभ उठाकर, यह पाइपलाइन विभिन्न Intel हार्डवेयर पर कुशलता से चल सकती है, जिसमें CPUs, GPUs, और विशेष AI एक्सेलेरेटर शामिल हैं। ControlNet कंडीशनिंग उत्पन्न छवि के पोज़ और संरचना पर सटीक नियंत्रण की अनुमति देती है, जबकि स्टेबल डिफ्यूजन के आउटपुट की रचनात्मकता और गुणवत्ता को बनाए रखती है।

ControlNet का स्टेबल डिफ्यूजन के साथ एकीकरण, OpenVINO के माध्यम से अनुकूलित, नियंत्रित AI-जनित कला के लिए नए संभावनाएँ खोलता है। यह दृष्टिकोण अधिक सटीक और जानबूझकर छवि निर्माण की अनुमति देता है, जिससे यह रचनात्मक उद्योगों, डिज़ाइन, और सामग्री निर्माण में विभिन्न अनुप्रयोगों के लिए मूल्यवान बनता है। इस क्षेत्र में भविष्य के विकास में अधिक विविध कंडीशनिंग प्रकारों का समर्थन, वास्तविक समय निर्माण के लिए आगे के अनुकूलन, और अन्य जनरेटिव AI मॉडलों के साथ एकीकरण शामिल हो सकते हैं। जैसे-जैसे AI-जनित सामग्री का क्षेत्र विकसित होता है, ControlNet जैसे उपकरण और OpenVINO जैसे अनुकूलन ढांचे इन तकनीकों को व्यापक उपयोगकर्ताओं और अनुप्रयोगों के लिए अधिक सुलभ और कुशल बनाने में महत्वपूर्ण भूमिका निभाएंगे।