Воспроизводимость генерации: почему тот же запрос даёт другую картинку
Типичная жалоба выглядит так: удачная картинка получена, параметры записаны, спустя неделю тот же запрос с тем же зерном случайности даёт другое изображение. Ощущается это как поломка, хотя поломки нет.
Зерно задаёт лишь начальный шум. Всё остальное — версия модели, версия библиотек, разрядность вычислений, устройство, на котором считается, — тоже влияет на итог, и незаметное расхождение на первых шагах диффузии к последним разрастается в другую композицию.
Что означает фиксация зерна
Правильнее считать зерно инструментом сравнения, а не архивирования. При одинаковом зерне можно осмысленно сопоставить два описания или два значения силы влияния референса: разница в результате будет вызвана именно изменённым параметром, а не случайностью.
Для долгого хранения удачного результата надёжен только сам файл изображения. Попытки хранить рецепт вместо картинки регулярно заканчиваются тем, что рецепт перестаёт работать после очередного обновления сервиса.
Практика показывает, что тихая смена версии модели у облачных генераторов — самая частая причина расхождений. Локальный запуск с зафиксированными весами воспроизводимость даёт, облачный сервис не обещает её в принципе.
Что это значит
Подробности и первичное описание опубликованы на странице разбор seed и повторяемости результата, там же собраны условия доступа и ограничения, о которых заявили разработчики.
Похожие материалы и обновления по теме мы собираем в разделе Нейросети для генерации изображений — он пополняется по мере выхода новых сообщений.