Диффузионные нейросети: как работают модели, создающие видео и изображения

Все вы, скорее всего, видели эти странные видео, когда листали свои соцсетки. Истории грустных котов, брейнрот-животные, Стивен Хокинг на скейтерской рампе — когда смотришь на такие сцены, начинает казаться, что вы задремали и видите какой-то бредовый сон. Но нет, это реалии современного медиа-контента. И все это вовсе не плод фантазии сумасшедших людей, а результат работы диффузионных нейросетей. Алгоритмы, способные восстановить картинку из шума, теперь создают автоконтент — бесконечные видео, эмоции и визуальные истории, порождаемые ИИ. Теперь сцена допроса из фильма “Я робот” выглядит не так фантастически, как раньше. Но за всем этим безумием скрывается наука, очень сложная, но чертовски точная наука. И имя ей — диффузионные модели искусственного интеллекта, создающие визуал из хаоса данных и пикселей. В этой статье специалисты компании ServerFlow расскажут вам, что из себя представляют диффузионные нейросети, как они работают, какие модели находятся в топе этого сегмента ИИ-рынка и как будет развиваться эта архитектура искусственного интеллекта.

Диффузионная модель — это тип генеративной нейронной сети, которая создает визуальные данные, например, изображения и видеоряд. Диффузионные ИИ на текущем этапе своего развития специализируются на создании только медиаконтента и не поддерживают генерацию текста, делегируя эту задачу своему собрату в лице моделей-трансформеров. Эти нейросети стали настоящим феноменом последнего времени, буквально захватив все медиапространство благодаря практически потоковой генерации картинок и видео совершенно любого содержания, что развязывает руки цифровым-художникам и любителям щитпостинга в социальных сетях. Диффузионками пользуются почти все, но мало кто задумывается, как они работают на самом деле, хотя это весьма и весьма интересно. Предлагаем погрузиться в основные принципы работы архитектуры диффузионных моделей и понять, как они создают увлекательный и не очень увлекательный контент.

Слово “диффузия” знакомо каждому из школьной программы по физике, поэтому до недавнего времени все мы воспринимали диффузию только как процесс взаимного проникновения молекул одного вещества между молекулами другого вещества. Неужели диффузионные нейросети назвали в честь этого физического явления? Да, это действительно так, ведь такие модели выполняют ту же самую диффузию, но с использованием данных. Давайте немного углубимся в теорию и рассмотрим, как именно происходит процесс генерации.

 

Весь процесс делится на две фундаментальные стадии:

• На первой стадии, прямом распространении, модель учится разрушать данные. Исходное изображение постепенно “зашумляется” — превращается в подобие статистического телевизионного (гауссовского) шума, где невозможно разглядеть исходную картинку. Это буквально тот же самый процесс диффузии веществ, но вместо молекул используется информация. Модель запоминает, как выглядит этот процесс деградации, после чего переходит на следующий этап.

• Вторая стадия, обратное распространение — это и есть магия генерации. Модель берет чистый шум и начинает его постепенно “очищать”, угадывая и восстанавливая из хаоса осмысленные для человеческого восприятия черты. Этот процесс денойзинга (расшумления) — не просто применение фильтра, а сложный акт семантического понимания. Нейросеть не знает, что именно она создает, пока не пройдет через все этапы очистки. Это похоже одновременно и на обратную диффузию, и на процесс мышления человека.

Уже звучит очень даже интересно, не правда ли? А это всего лишь самый базовый процесс, который является фундаментом работы диффузионных ИИ, и на базе этого фундамента разработчики уже сделали множество различных надстроек, оптимизирующих генерацию контента.

Одной из таких “надстроек” стала технология латентной диффузии, благодаря которой появились всем известные модели семейства Stable Diffusion. Ее суть проста — тот же самый двухэтапный процесс происходит не в пространстве пикселей, а в сжатом, латентном пространстве. Это напоминает то, как художник сначала рисует общий эскиз композиции в уме, а лишь затем прорабатывает детали на холсте. Такой подход в разы эффективнее и позволил запускать мощные ИИ-генераторы даже на потребительских видеокартах. Именно поэтому диффузионные модели смогли вытеснить ранее доминировавшие GAN-генераторы, предложив большую стабильность обучения и невероятное разнообразие генерируемого контента.

Думаете, противостояние DeepSeek и западных ИИ-компаний было самой интересной баталией в индустрии? Да там смотреть было не на что, ведь сейчас самые ожесточенные битвы на поле искусственного интеллекта происходят в сегменте диффузионных моделей. В синем углу ринга — непобедимый лидер среди всех диффузионок под названием SORA 2 от OpenAI, который вызвал новую волну брейнрота. Ее 15-секундные ролики — это уже не просто кривые анимации людей, у которых по 12 пальцев на руках, а короткометражные фильмы с осмысленным нарративом, динамикой камеры и эмоциональной окраской, созданные машиной, а не профессиональным оператором. В красном углу ринга — перспективный китайский проспект WAN 2.5 от Alibaba, ставший мощным и качественным ответом на доминацию западных диффузионных моделей на поприще ИИ-генераторов.

Легендарный кадр из фильма “Титаник”, сгенерированный в Sora 2 по текстовому описанию.

Параллельно с гигантами индустрии на арену вышли “народные” модели, самой вирусной из которых стала NanoBanana от Google. Эта нейросеть для генерации изображений, ориентированная на массового пользователя, заполонила ленты TikTok, Instagram, X и FaceBook, демократизируя доступ к созданию мемов и абсурдистского контента. Google не отстает и в области проприетарных LLM, представив Veo 3.1 — модель, заточенную под кинематографическое качество генерации видео и понимание языка режиссуры. Все эти системы объединяет одно: они принесли новую моду на рынке искусственного интеллекта и вывели принципы работы диффузии на первый план, отбрасывая другие технологии генерации контента назад.

Следующим закономерным шагом эволюции диффузионных нейросетей станет полноценная 3D-генерация и внедрение интерактивной кинематографии — если вы когда-нибудь мечтали стать режиссером, то ваши фантазии скоро станут явью.

Если облачные генераторы — это фабрики контента, то открытые модели — это ваши личные мастерские, где любой энтузиаст может стать творцом. Stable Diffusion 3 остается золотым стандартом в этом пространстве, породив целую экосистему вспомогательных нейросетей, вроде LoRA и VAE, а также бескрайнее множество различных стилей и техник генерации.

Новой восходящей звездой open-source ИИ-генераторов стало семейство моделей Flux, чьи способности в создании фотографий начали приближаться к уровню коммерческих облачных решений. Модель WAN 2.2 заняла промежуточное положение, предлагая качество, близкое к облачным версиям, но оставаясь доступной для локального развертывания. Эти технологии стали по-настоящему массовыми благодаря графическим оболочкам, таким как ComfyUI и AMUSE. В них вы можете с нуля выстраивать и воспроизводить процесс латентной диффузии, пичкая его различными LoRA-адаптерами, декодерами, ControlNET-моделями и другими винтиками с болтиками, чтобы результат максимально соответствовал вашим ожиданиям. Есть и простой путь — скачать готовый шаблон генерировать изображения/видео без лишних заморочек. И все это возможно на пользовательских видеокартах и без знания программирования. Для дизайнеров, художников и ИИ-энтузиастов — это must-have.

В один момент какой-то умный человек подумал: “А что будет, если смешать трансформеры с диффузонками?” Именно вот так просто появился новый класс искусственного интеллекта — диффузионные LLM. Эксперименты с Diffusion LLM переносят идею поэтапного “разшумления” в область текста, а не изображений. В отличие от трансформеров вроде моделей GPT, которые предсказывают следующий токен текста последовательно, диффузионные языковые модели генерируют текст параллельно, за несколько шагов очищая его из начального семантического шума. Такие методы, как Latent Refinement Decoding (LRD), используются в анонсированных ИИ-моделях Gemini Diffusion от Google и DreamLLM. В них сначала создается “черновик” смысла в скрытом латентном пространстве, который затем будет постепенно уточняться до грамматически и логически правильного, связного текста. Это экспериментальное направление обещает сделать революцию в скорости и когерентности генерации, хотя диффузионные LLM все еще остаются нишевым продуктом, которого попросту пока нет на рынке.

Будущее диффузионных моделей лежит в стирании границ между типами данных. Мы движемся к созданию истинно мультимодальных диффузионных систем, которые будут на лету генерировать синхронизированные видео, аудиодорожки и текстовые описания из единого промпта. Феномен “автоконтента” с бесконечным потоком видео, генерируемым ИИ для социальных сетей, перестает быть страшилкой Сэма Альтмана и становится новой формой массовой культуры. ИИ-генераторы эволюционируют в буквально в “режиссеров без съемочной группы”, способных по текстовому сценарию производить готовый визуальный продукт за секунды, а в будущем они могут выйти за все рамки разумного, становясь интерактивными генераторами 3D-миров в виртуальной реальности. Диффузионные нейросети скоро превратят мир в матрицу — это одновременно и пугает, и завораживает.