AZ 
Yeni süni intellekt görüntü generatoru bugünkü ən yaxşı modellərdən 10 dəfə az addımla işləyir və smartfonlara və noutbuklara da gəlir
Carly Page tərəfindən
dərc edilib 15 saat əvvəl
Tədqiqatçılar şəkilləri onlarla addımda deyil, cəmi dörd addımda yaradan süni intellekt görüntü generatoru hazırlayıblar. Bu, istehlakçı cihazlarına birbaşa sürətli və özəl görüntü yaratmağa imkan verə bilər.
Saytımızdakı linklər vasitəsilə alış-veriş etdiyiniz zaman, biz filial komissiyası qazana bilərik. Bu necə işləyir .
Bu məqaləni paylaşınSöhbətə qoşulunBizi Google-da üstünlük verilən mənbə kimi əlavə edinBülletenBülletenimizə abunə olun
Süni intellekt (Sİ) görüntü generatorları getdikcə daha güclü hala gəlir və onlar adətən buludda işləyən ağır çəkili böyük dil modellərinə (LLM) əsaslanırlar. Lakin tədqiqatçılar təxminən 10 dəfə az emal addımı ilə yüksək keyfiyyətli şəkillər yarada bilən yeni bir sistem qurduqlarını söyləyirlər.
Nəticədə, telefonlarda və noutbuklarda yerli olaraq işləyə biləcək qədər sürətli və səmərəli olan, eyni zamanda enerjiyə çox ehtiyacı olan məlumat mərkəzlərində işləyən süni intellektdən daha təhlükəsiz və ekoloji cəhətdən təmiz olan süni intellekt əldə edilir.
Stabil Diffuziya 3.5 Flash (SD3.5-Flash) adlanan texnologiya Surrey Universitetinin İnsan Mərkəzli Süni İntellekt İnstitutunun tədqiqatçıları və Stability AI şirkəti arasında əməkdaşlıq nəticəsində hazırlanıb.Məqalə aşağıda davam edirXoşunuza gələ bilər
- “Termodinamik kompüter” süni intellekt neyron şəbəkələrini təqlid edə bilər – görüntülər yaratmaq üçün xeyli az enerji istifadə olunur
- Microsoft, ən yeni süni intellekt çipi Maia 200-ün Google-un TPU və Amazon-un Trainium prosessorundan 3 dəfə güclü olduğunu bildirir
- Dünyanın ən kiçik süni intellekt superkompüteri ilə tanış olun — istehsalçıları deyirlər ki, o, “doktorluq səviyyəli zəka”ya malikdir və cibinizə sığa bilər.
Onlar yeni modelin necə işlədiyini 25 sentyabr 2025-ci il tarixində preprint arXiv verilənlər bazasına yüklədikləri bir araşdırmada izah etdilər və 4 mart tarixində Lenovo şirkətinin modelin qarşıdan gələn cihazdakı süni intellekt platformasına inteqrasiyası üçün lisenziyalaşdırdığını elan etdilər . Bu o deməkdir ki, bu sistem tezliklə gələcək smartfonlarda, planşetlərdə və noutbuklarda görünəcək.
Məqsəd sadə, lakin iddialıdır: güclü generativ süni intellektləri uzaq məlumat mərkəzlərindən insanların faktiki istifadə etdiyi cihazlara gətirmək. Bu, təkcə ətraf mühitə təsir və məxfiliyə təsir göstərmir, həm də süni intellekt əsaslı görüntülərin yaradılmasını əvvəlkindən daha sürətli edə bilər.
Niyə əksər süni intellekt görüntü generatorları yavaşdır
Müasir mətndən görüntü sistemlərinin əksəriyyəti diffuziya adlanan bir texnikaya əsaslanır. Bu süni intellekt modelləri təsadüfi səs-küylə – əsasən təsadüfi dəyərlərlə dolu piksellər şəbəkəsi ilə başlayır və uzun bir ardıcıllıqla tədricən onu bir görüntüyə çevirir.
Adətən, bu proses bitmiş bir görüntü yaratmaq üçün 30-50 təkrarlama tələb edir və hər addım əhəmiyyətli hesablama gücü tələb edir. Buna görə də bir çox məşhur süni intellekt görüntü generasiya alətləri telefonda və ya noutbukda lokal olaraq deyil, bulud vasitəsilə uzaq serverlərdə qrafik emal vahidlərinin (GPU) böyük klasterlərində işləyir.Live Science gündəlik bülleteninə indi abunə olun
Dünyanın ən maraqlı kəşflərini birbaşa poçt qutunuza çatdırın.Digər Future brendlərindən xəbərlər və təkliflər üçün mənimlə əlaqə saxlayınEtibarlı tərəfdaşlarımız və ya sponsorlarımız adından bizdən e-poçt alınMəlumatlarınızı təqdim etməklə, siz Şərtlər və Qaydalar və Məxfilik Siyasəti ilə razılaşmış olursunuz və 16 yaş və ya daha yuxarısınız.
Bu səmərəlilik səviyyəsinə çatmaq texniki cəhətdən çətindir, çünki keyfiyyəti qoruyarkən diffuziya modelinin cəmi bir neçə addımda işləməsi üçün sıxılma tələb olunur.Hmrishav Bandyopadhyay, Surrey Universitetinin doktorant tədqiqatçısı
Bu arxitektura yüksək keyfiyyətli şəkillər yaratmaq üçün yaxşı işləyir, lakin eyni zamanda praktik məhdudiyyətlər yaradır. Modellər daha yavaş və enerji tələb edir və cavab gözləməzdən əvvəl uzaq serverlərə sorğular və ya şəkillər göndərməlidirlər.
Yeni tədqiqatda alimlər bu çətinliyi həll etməyə çalışıblar. SD3.5-Flash generasiya müddətini kəskin şəkildə qısaldır. Alimlər bildiriblər ki, model onlarla təkrarlama əvəzinə cəmi dörd emal mərhələsində təsvir yarada bilər.
Buna, görüntü keyfiyyətini qoruyarkən diffuziya prosesini daha səmərəli bir formaya sıxışdırmaqla nail olunur. Əslində, sistem addım-addım irəliləmək əvəzinə, daha böyük sıçrayışlarla incə tənzimləmə prosesindən necə “keçməyi” öyrənir. Lakin tədqiqata görə, addımların sayını azaltmaqla vizual keyfiyyəti qorumaq əsas texniki çətinlikdir.Növbəti oxumaq üçün nə
- Daha yaxşı süni intellekt qurmağın ən böyük maneəsi nədir? Artıq hesablama resurslarının çatışmazlığı deyil, onu qidalandırmaq üçün kifayət qədər enerji istehsal etməkdir
- MIT-in çip yığma sahəsindəki irəliləyişi enerjiyə ehtiyacı olan süni intellekt proseslərində enerji istifadəsini azalda bilər
- Süni intellekt nə vaxtsa insanlardan daha yaradıcı olacaqmı?
“SD3.5-Flash modelimiz istifadəçilərə cihazlarında heç bir məlumat olmadan mətn təsvirlərindən şəkillər yaratmağa imkan verir”, – deyə Surrey Universitetinin doktorantura tədqiqatçısı və Stability AI-də təcrübə keçərkən modeli hazırlayan Hmrishav Bandyopadhyay bildirib. “Bu səviyyəli səmərəliliyə nail olmaq texniki cəhətdən çətindir, çünki keyfiyyəti qoruyarkən diffuziya modelinin cəmi bir neçə addımda işləməsi üçün sıxışdırmaq lazımdır.”
Nəticə çıxarma addımlarının sayının azaldılması, modelin daha az hesablama resursları tələb etməsi deməkdir və beləliklə, istehlakçı səviyyəli aparatlarda işləməsini mümkün edir.
Daha böyük məxfilik, sürət və süni intellekt dayanıqlığı
Generativ süni intellektdən istifadənin buludda deyil, lokal olaraq bir neçə üstünlüyü ola bilər. Birincisi, məxfilikdir: əgər süni intellekt modeli tamamilə bir cihazda işləyirsə, sorğuların və yaradılan şəkillərin uzaq serverlərə göndərilməsinə ehtiyac yoxdur ki, bu da məlumatların ifşası, ələ keçirilməsi və ya sui-istifadə riskini azaldır.
İkincisi sürətdir: Daha az emal addımı və şəbəkə gecikməsi olmadığı üçün görüntünün yaradılması demək olar ki, ani ola bilər.
Nəhayət, ətraf mühit məsələsi də var. Böyük bulud süni intellekt modelləri məlumat mərkəzi əməliyyatları vasitəsilə xeyli enerji və su istehlak edir, lakin yerli olaraq işləyən yüngül modellər bu tələbləri kəskin şəkildə azalda bilər.
Surrey Universitetinin SketchX Laboratoriyasının direktoru Yi-Zhe Song bildirib ki, daha geniş məqsəd süni intellektdən daha əlçatan və praktik istifadə etməkdir: “SD3.5-Flash, məlumatlarını məxfi saxlayaraq və bulud emalı ilə əlaqəli enerji tələbatını azaldaraq, istifadəçilərin əlinə güclü yaradıcı bir vasitə verir.”
Tədqiqatda komanda emal addımlarının kəskin şəkildə azaldılmasının şəkillərin keyfiyyətinə təsir edib-etmədiyini ölçmək üçün SD3.5-Flash-ı ənənəvi diffuziya boru kəmərləri ilə sınaqdan keçirdi. Onlar sistemi generativ modellər üçün standart etalonlardan, o cümlədən təsvirin dəqiqliyindən və çıxışların mətn sorğularına nə dərəcədə uyğun gəlməsindən istifadə edərək qiymətləndirdilər. Bu metriklər müxtəlif təsvir generasiya yanaşmalarını müqayisə etmək üçün maşın öyrənmə tədqiqatlarında geniş istifadə olunur.
Standart görüntü generasiya etalonları üzərində aparılan sınaqlar, emal addımlarının sayını təxminən 30-50-dən cəmi dördə endirməsinə baxmayaraq, modelin ənənəvi diffuziya sistemlərinə bənzər nəticələr verə biləcəyini göstərdi.
Ən əsası, texnologiya artıq real məhsullara doğru irəliləyir. Lenovo, süni intellekt imkanlarını birbaşa istehlakçı cihazlarına çatdırmağı hədəfləyən Qira adlı yeni Personal Ambient Intelligence platformasına inteqrasiya üçün modeli lisenziyalaşdırıb .ƏLAQƏLİ HEKAYƏLƏR
Bu, internet bağlantısına ehtiyac olmadan noutbuklarda, planşetlərdə və smartfonlarda süni intellekt görüntülərinin yaradılması kimi xüsusiyyətləri təmin edə bilər. Mart ayında şirkət yeni konsept cihazları da daxil olmaqla, Qira ilə uyğun ilk cihaz dəstini təqdim etdi və bu, bu yeni süni intellekt sisteminin noutbuklara, planşetlərə və smartfonlara inteqrasiya olunmasının çox çəkməyəcəyini göstərir.
Əgər uğurlu olarsa, bu, generativ süni intellektin necə təqdim edildiyində daha geniş bir dəyişiklik deməkdir. Gələcək süni intellekt alətləri mərkəzləşdirilmiş infrastruktura etibar etmək əvəzinə, getdikcə daha çox yerli olaraq işləyə bilər – birbaşa gündəlik cihazlara yerləşdirilə bilər. Tədqiqatçılar bunu generativ süni intellektdən daha səmərəli və praktik etmək üçün daha böyük bir səyin bir hissəsi kimi görürlər.
Keyfiyyətdən ödün vermədən böyük modelləri sıxışdırmaq tədqiqatın aktiv bir sahəsi olaraq qalır, lakin SD3.5-Flash güclü süni intellekt sistemləri ilə istehlakçı avadanlığı arasındakı boşluğun sürətlə azala biləcəyini göstərir. Lenovo kimi şirkətlər cihaz inteqrasiyalarını davam etdirsələr, süni intellekt yaradıcılıq alətlərinin növbəti dalğası buludda deyil, cibinizdə yaşaya bilər.
