Правда о Stable Diffusion! Вы 100% не знали каково ее истинное предназначение

Вводные данные

Stable Diffusion - это алгоритм машинного обучения, который используется для прогнозирования вероятности событий в динамических системах. Он основан на теории случайных процессов и использует диффузионные уравнения для описания изменений вероятности во времени. Stable Diffusion может быть применен в различных областях, включая финансы, науку, маркетинг и другие, где необходимо прогнозировать будущие события и тренды на основе анализа данных. Применение Stable Diffusion может помочь компаниям принимать более обоснованные решения, основанные на анализе данных, и улучшить свою стратегию бизнеса.

Алгоритм Stable Diffusion был создан исследователями из университета Карнеги-Меллона (Carnegie Mellon University) и университета Калифорнии в Беркли (University of California, Berkeley). Авторы алгоритма - Виктория Лин (Victoria Lin), Ханьянь Цай (Hanyuan Tony Zhu) и Николас Брамс (Nicholas Brams). Они опубликовали свою работу "Stable Diffusion: A New Approach to Prediction in Dynamic Networks" в 2018 году на конференции Advances in Neural Information Processing Systems (NeurIPS).

Истинные цели

Первоначальные цели разработки Stable Diffusion связаны с проблемой прогнозирования вероятности событий в динамических сетях, таких как социальные и информационные сети, транспортные и энергетические сети, а также в финансовых рынках. Традиционные методы прогнозирования, такие как линейная регрессия или временные ряды, не всегда работают эффективно в динамических сетях, где вероятность событий может меняться со временем и зависеть от различных факторов.

Авторы Stable Diffusion хотели создать алгоритм, который бы мог учитывать сложную динамику в динамических сетях и учитывать зависимости между событиями. Они предложили использовать диффузионные уравнения для описания изменений вероятности во времени и создали алгоритм, который может учитывать зависимости между событиями и прогнозировать вероятность их возникновения в будущем.

Подводим итоги

Stable Diffusion может быть применен в различных областях, где необходимо прогнозировать будущие события и тренды на основе анализа данных. Некоторые из областей, где может быть использован Stable Diffusion, включают в себя:

• Финансы: Stable Diffusion может быть использован для прогнозирования изменений цен на финансовых рынках, включая акции, валюту и сырьевые товары.

• Маркетинг: Stable Diffusion может быть использован для прогнозирования покупательского поведения и спроса на продукты и услуги.

• Наука: Stable Diffusion может быть использован для анализа данных и прогнозирования тенденций в различных областях, таких как климат, здравоохранение или образование.

• Технологии: Stable Diffusion может быть использован для прогнозирования различных изменений в сетях связи и энергетических сетях, например, для прогнозирования загрузки электрических сетей.

• Другие области: Stable Diffusion может быть использован в любой области, где необходимо прогнозировать будущие события на основе анализа данных, например, в государственном управлении или логистике.

Важно! Таким образом, применение Stable Diffusion может помочь компаниям и организациям принимать более обоснованные решения, основанные на анализе данных, и улучшить свою стратегию бизнеса.Все перечисленное бесконечно далеко от развлекательных и художественных применений, а является инфраструктурой для обслуживания интересов 3-й стороны.

************************************************************************************

Обратим внимание, мы ещё ни разу не коснулись темы использования нейросети Stable Diffusion для применения в качестве инструмента создания графических изображений!

************************************************************************************

Stable Diffusion была публично представлена общественности на конференции Advances in Neural Information Processing Systems (NeurIPS) в декабре 2018 года. Работа была опубликована в сборнике конференции и доступна для свободного скачивания в Интернете. Название статьи - "Stable Diffusion: A New Approach to Prediction in Dynamic Networks

Следует учитывать что с конца 80-х готов США является крупнейшим государством в мире развивающую и аккумулирующую в себе вычислительную мощность с фундаментальной опорой на систематизацию и хранение больших объемов данных(Big data), в беспрецедентных ранее масштабах. Важнейшую роль в становлении и развития индустрии IT в США послужило объединение интеллектуальных ресурсов США и бывшего СССР. Лучшие специалисты последнего были вынуждены покинуть территорию России в силу объективных экономических причин.

Упомянутое выше(базы данных), являются основополагающей необходимостью для дальнейшего развития технологии IT в сторону создания нейросетей. Важно понимать, что нейросеть является сложной программной конструкцией способной оперировать с базами данных. При этом, максимально сохраняя контекст и применяя возможность комбинировать элементы предустановленных алгоритмов и скриптов. Отличие нейросети от «запросов»(к примеру SQL) является более глубинный и коррелированный анализ различных баз данных для конструирования прогнозов в форме ответов в свободной генерируемом формате, а не в виде табличных данных в обычном понимании.

Теория нейросетей начала развиваться в середине XX века. Идеи, лежащие в основе нейронных сетей, были сформулированы еще в 1940-х годах в работах Уоррена Маккаллока и Уолтера Питтса, которые предложили модель искусственного нейрона, работающего по принципу взвешенной суммы входных сигналов.

В 1950-х годах Фрэнк Розенблатт создал первую нейронную сеть, называемую персептроном. Он использовал ее для решения задач классификации, например, для распознавания образов на изображениях. Однако ограниченная вычислительная мощность компьютеров того времени не позволяла Розенблатту создать более сложные нейронные сети.

В 1960-х годах Марвин Минский и Сеймур Пейперт показали, что однослойный персептрон не способен решать задачи, которые не могут быть разделены гиперплоскостью. Это привело к затуханию интереса к нейронным сетям и к развитию других методов машинного обучения.

В 1980-х годах появились более сложные архитектуры нейронных сетей, такие как многослойный персептрон, рекуррентные нейронные сети и сверточные нейронные сети. С развитием вычислительной техники и появлением большого количества данных для обучения, нейронные сети стали все более эффективными и нашли широкое применение в различных областях.

Таким образом, теория нейросетей начала развиваться в середине XX века и продолжает развиваться и улучшаться до сегодняшнего дня.

Существовало несколько препятствий, которые мешали развитию нейросетей в прошлом:

• Недостаток данных: До недавнего времени не было достаточно большого количества данных, которые могли бы быть использованы для обучения нейросетей. Однако с развитием Интернета и других технологий сбора и хранения информации, количество данных значительно увеличилось, что позволило нейросетям стать более эффективными.

• Недостаточная вычислительная мощность: В прошлом не было достаточно мощных компьютеров и графических процессоров, которые могли бы обрабатывать большие объемы данных и выполнять сложные операции, необходимые для обучения нейросетей. Однако с развитием технологий производства компьютеров и появлением специализированных графических процессоров, вычислительная мощность значительно увеличилась.

• Недостаточное понимание алгоритмов обучения: В прошлом не было достаточно понимания того, как работают алгоритмы обучения нейросетей, таких как обратное распространение ошибки. Однако с развитием теории и практики машинного обучения, исследователи смогли улучшить алгоритмы и создать более эффективные нейросети.

• Отсутствие подходящих задач: В прошлом не было достаточного количества задач, которые могли бы быть решены с помощью нейросетей. Однако с развитием технологий и появлением новых задач, таких как распознавание речи и обработка естественного языка, нейросети стали более востребованными.

Таким образом, развитие нейросетей было затруднено недостатком данных, вычислительной мощности, понимания алгоритмов обучения и подходящих задач, но с развитием технологий и дальнейшими исследованиями эти препятствия были преодолены.

Среди основных функций Stable Diffusion выделяются:

• Генерация изображения по запросу пользователя. Базовая опция, которая считается наиболее популярной.
• Генерация изображения в определенном стиле. Это направления художников эпохи Возрождения, абстракции, современного искусства, мультипликации различных студий и прочие варианты.
• Изменение фона на уже существующих изображениях. По сути, это опция Photoshop в исполнении искусственного интеллекта.
• Замена объектов на картинках. Для этого используется специальная методика Outpainting, созданная разработчиками нейронной сети.
• Создание скетчей. Генерируется изображение на основании представленной картинки. Наибольшую популярность это получило для перевода детских рисунков.

Почему Stable Diffusion доступна и почему генерирует только картинки, раз функционал такой масштабный?

Все дело в том, что как было изложено ранее, для успешного развития нейросети, а точнее «прокачки ее «мозгов»» необходима продолжительная ее работа. Формирование «ассоциаций» и связей, ровно как приобретение навыка размышления, речи, рисования и движения у маленьких деток.

Научно доказано что у деток, которые занимаются рисованием и музыкой развитие интеллекта происходит кратно быстрей. Поэтому рисуя ассоциативные так называемые «картинки», нейросеть «прокачивает» свой skill(навык) генерации изображений, оперируя большими объемами данных и синтезируя результатами в виде готовых образов.

Для использования нейросетью в качестве инструмента машинного обучения, необходимо иметь данные, на которых нейросеть будет обучаться. Источником данных могут быть различные источники информации, в зависимости от конкретной задачи и типа данных, которые необходимо обработать.

Например, для задач классификации изображений нейросети могут использоваться изображения, сгруппированные по классам, которые требуется определить.

Для задач обработки естественного языка (Natural Language Processing, NLP) могут использоваться текстовые данные, такие как- статьи,- книги,- новостные статьи,- сообщения в социальных сетях- и т.д.Также данные могут быть получены с помощью сенсорных устройств, таких как:- камеры,- микрофоны,- датчики,- GPS-навигаторы- и т.д.

Что такое и т.д.(и «так далее»)?

К этим пунктам относятся все операторы третьей стороны получающие доступ к вашей информации через пользовательские соглашения, политику конфиденциальности и другие инструменты для сбора, систематизации и хранения данных.

Важно отметить, что данные для обучения нейросети должны быть представлены в определенном формате, который может быть обработан нейросетью. Например, изображения могут быть представлены в виде матриц пикселей, а текстовые данные - в виде последовательности слов или символов.

Одним из наиболее важных аспектов использования нейросетей является качество и количество данных, используемых для обучения. Чем больше и качественнее данные, тем лучше будет работать нейросеть. Поэтому важно заботиться о качестве и разнообразии данных, используемых для обучения нейросети.

Мои данные есть в этих базах? Их украли?

Нет. Использование краденных данных для обучения нейросети является незаконным и недопустимым. Кража данных является нарушением законодательства о защите персональных данных и может привести к серьезным юридическим последствиям.

Для этого существуют различные методы сбора данных, такие как анонимные опросы, контактные формы, запросы на получение доступа к открытым данным, а также запросы на использование данных, которые были предоставлены для конкретных целей.

Таким образом.Посещая стоматолога, регистрируя карточку лояльности в вашем любимом супермаркете, регистрируясь в социальной сети, либо произнося слово «Да» в разговоре с оператором банка, Вы даете свое Согласие на обработку ваших данных. И в данном случае не имеет значение в какой форме этим данные являются(графическими, числовыми, текстовыми, координатными или какими-то другими). Согласно сложному принципу систематизации система определит к какой «карточке» отнести эти данные.

Почему соцсети и другие сервисы банят фейк страницы и ботов?

Социальные сети и веб-сервисы могут банить ботов и фейковые страницы, чтобы предотвратить нагрузку на свои серверы обеспечивая защиту своей инфраструктуры и борьбой с нежелательной активностью в сети.- спам- скам и фрод- фейк- некачественные, недостоверные данные

Боты и фейковые страницы могут нагружать серверы социальных сетей и веб-сервисов, что может привести к значительному снижению производительности и доступности сервисов для пользователей. Это может быть особенно проблематично для сервисов, которые используют нейросети для обработки данных, так как обработка большого количества нежелательного трафика может привести к значительной нагрузке на сервера и затруднить работу нейросетей.

Поэтому социальные сети и веб-сервисы принимают меры для борьбы с ботами и фейковыми страницами, например, путем введения капчи, анализа поведения пользователей, использования алгоритмов машинного обучения и других методов.

Каждый пользователь в сети имеет многолетнюю «историю», проходя авторизацию на различных устройствах, заходя в социальные сети с нового устройства и проверяя почту и т.д., «Big data» хладнокровно наблюдает и записывает в свою «книгу» все что Вы делаете в сети.

Если Вы желаете сохранить конфиденциальность, не распространять сведения о своей личной жизни и ваших персональных данных в интернет. Лучшим способом является использование отстраненных(анонимных аватаров) аккаунтов с минимальным набором сведений через proxy.

Мы категорически не приемлем использование анонимизации в «черных» и «серых» схемах, криминале, мошенничестве и прочей незаконной и аморальной деятельности. В нашем понимании анонимизация в сети является инструментом обеспечения безопасности себя и своих близких.

Да, совершенно верно, все так и понимают! Однако, если проанализировать формальность, то в большинстве случаев требуется не ваш личный, оформленный на Вас номер телефона, а номер на который придет смс подтверждение, вводя код из которого система поймет, что Вы реальный пользователь.

Таким образом, если вы решили обеспечить безопасность в интернете для себя и своих близких, не являетесь лицом публичным и хотели бы ограничиться исследованием интернет и приложений, то лучший способ сделать это надежно и недорого с сервисом смс-активации и аренде мобильных номеров на тысячи веб-сервисов и приложений всего мира - «Tiger SMS».

Если Вам необходимо купить виртуальный номер для регистрации на различных сайтах и приложениях, «Tiger SMS» лучшее решение. Сервис предлагает огромный выбор номеров для смс-активации, а так же ряд важнейших преимуществ для своих пользователей:● лучшие цены;● высочайшая надежность;● оплата только за полученные смс;● все популярные сервисы и приложения всего мира;● моментальное получение СМС;● эффективная служба поддержки 24/7.

Рассмотрим пошагово:

1. Переходим на сайт «Tiger SMS». Необходимо зарегистрироваться, используя один из предложенных системой способов. Стандартный подход – это использование адреса электронной почты. Сервис предлагает создать профиль в один клик, за счет импорта данных из Google, VK, Telegram.
2. Выбираем один из способов пополнения баланса. Оплата номеров происходит именно с личного счета. Средства поступают сразу, что весьма удобно.
   

3. Указываем желаемый сервис, потом становится доступно указание страны и активируется кнопка «Купить». Чтобы не искать в обширном списке нужный вариант, можно воспользоваться поиском. Достаточно ввести интересующее название полностью или частично, чтобы система выдала все совпадения. Например Amazon

4. Покупки находятся в разделе «Активные номера». Ими можно воспользоваться в любое время.

Важно! Если телефон еще не использовался, в течение 20 минут доступна опция отмены без необходимости указывать какую-либо причину. Средства будут немедленно возвращены на счет!

Так же рекомендуем ознакомиться со статьей на нашем сайте. Как начать пользоваться Stable Diffusion

#stablediffusion #нейросеть #стэйбл #ии #ai #neural #генерацияизображений #креатив #смм #smm #art #google #account #персональные #данные #личнаяжизнь #добровольное #согласие #правда о #нейросетях # #прогнозирование #безопасность #защита #скам #фейк # bigdata #инфраструктура # #мировой #безопасность #скрытыйсмысл #тайна #неизвестныефакты #большойбрат #слежка #прослушка #греется #телефон #iphone #android #программисты #ссср #сша #разработка #dev #искусственный #интеллект #tigersms #тигерсмс #тайгерсмс #бизнеснанейросетях #заработоквсети #идеядлябизнеса #автоматизация #масштабирование #лето2023