Modelo de difusão

Os modelos de difusão aprendem observando imagens serem destruídas. Durante o treinamento, adiciona-se ruído a milhões de imagens em pequenas etapas, e o modelo aprende a prever e remover esse ruído. Depois de treinado, ele pode fazer o caminho inverso: começa com ruído puro e o remove aos poucos, até surgir uma imagem coerente. Um Prompt de texto direciona cada etapa para gerar uma imagem que corresponda à descrição. Uma imagem de referência, como um esboço ou uma vista do Modelo, pode ajudar a manter a composição.

Como isso aparece em um Projeto

• Isso explica por que os resultados variam. Cada geração começa com um ruído diferente, definido pela seed, então o mesmo Prompt pode gerar imagens diferentes.
• Isso explica por que as imagens de referência fazem diferença. Sem uma referência, o Modelo decide a geometria. Com uma, ele segue suas linhas e volumes.
• O Modelo reproduz padrões que já viu, por isso costuma gerar tipos de edifício e materiais comuns com mais fidelidade do que os incomuns.
• Detalhes como textos, a quantidade exata de janelas ou dimensões precisas são pontos fracos. Confira tudo nos desenhos.
• Os resultados são imagens plausíveis, não cálculos. Por isso, não substituem uma análise de iluminação natural ou artificial.

No Rendair

Você não precisa controlar o Modelo diretamente. Ferramentas como Esboço para Render e Texto para Render simplificam o processo com campos de entrada, Prompt e Estilo. Veja como essa abordagem se compara à renderização tradicional com ray tracing em renderização com IA.