AI ভিত্তিক ইমেজ জেনারেশন সাধারণত দুইটি প্রধান ধাপে কাজ করে: ট্রেনিং (মডেলকে শেখানো) এবং ইনফারেন্স (নতুন ইমেজ তৈরি)। নীচে বিস্তারিতভাবে ধাপে ধাপে ব্যাখ্যা করা হলো:
১. ডেটাসেট প্রস্তুতি
-
বড় স্কেল ইমেজ-টেক্সট পেয়ার
– মডেলকে শেখাতে প্রয়োজন হয় লক্ষাধিক থেকে কোটি কোটি ইমেজ এবং তাদের সাথে সম্পর্কিত টেক্সট লেবেল (ক্যাপশন) বা ট্যাগ।
– এই ডেটাসেট হতে পারে পাবলিক ও ওপেন সোর্স (যেমন LAION, COCO) বা প্রাইভেট কর্পোরেট ডেটাসেট। -
ডেটা অগমেন্টেশন
– ইমেজের গুণগত মান বজায় রেখে রোটেশন, ক্রপ, ব্লার ইত্যাদি প্রয়োগ করে ভেরাইটি বাড়ানো হয়।
– এভাবে মডেল দেখতে শেখে বিভিন্ন কোণে, আলোয় ও রঙে বস্তু কেমন দেখায়।
২. মডেল আর্কিটেকচার
AI দিয়ে ইমেজ জেনারেট করার ক্ষেত্রে প্রধানত দুটি পরিপ্রচলিত পদ্ধতি আছে:
২.১ GAN (Generative Adversarial Network)
-
দুটি অংশ:
-
জেনারেটর (Generator): র্যান্ডম “নয়েজ” বা ল্যাটেন্ট ভেক্টর থেকে ইমেজ তৈরি করে।
-
ডিসক্রিমিনেটর (Discriminator): আসল (real) ইমেজ ও জেনারেটর তৈরি করা নকল (fake) ইমেজের মধ্যে পার্থক্য শেখে।
-
-
খেলা (Adversarial Training):
– জেনারেটর চেষ্টা করে ডিসক্রিমিনেটরকে ঠকাতে, আর ডিসক্রিমিনেটর চেষ্টা করে জেনারেটরের তৈরি নকল ইমেজ চিহ্নিত করতে।
– উভয়ের এই প্রতিযোগিতায় (min-max game) সফল হলে জেনারেটর যথেষ্ট বাস্তবসম্মত ইমেজ তৈরি করতে পারে।
২.২ Diffusion Models
এগুলো আজকের দিনে সবচেয়ে জনপ্রিয়, কারণ খুব উচ্চমানের, স্ট্যাবল জেনারেশন করে।
-
ফরোয়ার্ড প্রসেস (Noise Addition):
– আসল ইমেজে পর্যায়ক্রমে ভলো ট্রাভির মত নয়েজ মেশানো হয় যতক্ষণ না সেটি সম্পূর্ণ র্যান্ডম নয়েজে পরিণত হয়। -
রিভার্স প্রসেস (Denoising):
– মডেল (সাধারণত U-Net আর্কিটেকচার) শেখে কিভাবে সেই নয়েজ থেকে ধাপে ধাপে আসল ইমেজ রিকনস্ট্রাক্ট করতে।
– প্রতিটি স্টেপে একটু একটু করে নয়েজ কমিয়ে ফেলে, শেষমেশ একটি পরিষ্কার ছবি পাওয়া যায়। -
টেক্সট-কন্ডিশানিং:
– Stable Diffusion, Imagen ইত্যাদিতে বাড়তি অংশ থাকে — যেমন CLIP মডেল দিয়ে টেক্সট-ইমেজ সম্পর্ক বোঝানো (“cat riding a skateboard” → ইমেজে সেই দৃশ্য)।
– টেক্সট এমবেডিং ইউজ করে, মডেল সেই কনটেক্সটে ছবি তৈরি করতে শেখে।
৩. ট্রেনিং প্রসেস
-
ল্যাটেন্ট স্পেস:
– GAN বা Diffusion মডেলে, ডেটাসেটের ইমেজগুলো এক ফাঁকা (latent) স্পেসে এমবেড করে।
– সেই স্পেসে গাণিতিক স্ট্রাকচার শেখে: কি ভেন্ডর বা বৈশিষ্ট্যের সমন্বয়ে ছবি গঠিত। -
লস ফাংশন:
– GAN-এ Adversarial Loss (Generator vs Discriminator)
– Diffusion-এ Denoising Score Matching Loss (কতটা সঠিকভাবে নয়েজ কমালো) -
অপ্টিমাইজার ও হাইপারপ্যারামিটার:
– Adam, AdamW ইত্যাদি অপ্টিমাইজার
– লার্নিং রেট, ব্যাচ সাইজ, স্টেপ সংখ্যা ইত্যাদি টিউনিং করে গুণগত ইমেজ নিশ্চিত করা হয়।
৪. ইনফারেন্স (নতুন ছবি তৈরি)
-
ইনপুট হিসেবে:
– শুধু “নয়েজ” (GAN) কিংবা “পুরো নয়েজ ইমেজ” (Diffusion) আর যদি টেক্সট-টু-ইমেজ, তবে টেক্সট প্রম্পট। -
স্যাম্পলিং স্টেপ:
– GAN: ল্যাটেন্ট ভেক্টর দিয়ে জেনারেটর একবার চালু করলে এক অভাবনীয় ইমেজ পাওয়া যায়।
– Diffusion: প্রায় 20–100০ ধাপে রিভার্স প্রসেস চালায়; প্রতিটি স্টেপে একটু ডেনয়েজিং। -
ফাইন-টিউনিং ও পোস্ট-প্রসেসিং:
– কখনো খুব সূক্ষ্ম লেভেলে রঙ বা কনট্রাস্ট ঠিক করার জন্য আরও পুনরাবৃত্তি।
– সিগমা স্কেল, টেম্পারেচার কন্ট্রোল ইত্যাদি দিয়ে ভ্যারিয়েশন নিয়ন্ত্রণ।
৫. এআই ইমেজ জেনারেশনের ভবিষ্যৎ
-
রিয়েল-টাইম জেনারেশন: GPU/TPU এর উন্নতিতে মোবাইলেও সম্ভাবনা।
-
উচ্চ রেজ্যুলিউশন: উত্তম ডিটেইল, জটিল ল্যান্ডস্কেপ বা আর্কিটেকচারাল ভিজ্যুয়ালাইজেশন।
-
ইন্টারঅ্যাক্টিভ কনটেন্ট: ইউজার প্রম্পট হাতে পরিবর্তন, সেকেন্ডে দেখা রেন্ডারিং।
সংক্ষেপে, AI ইমেজ জেনারেশন জটিল মেশিন লার্নিং মডেল (GAN কিংবা Diffusion) নিয়ে গঠিত, যা বিশাল পরিমাণ ডেটা থেকে ছবি সম্পর্কে শিখে, তারপর র্যান্ডম নয়েজকে সামঞ্জস্যপূর্ণ পিক্সেলে রূপান্তর করে বাস্তবসম্মত ইমেজ তৈরি করে।