Kuidas difusioonimudelid muudavad müra vapustavateks tehisintellekti piltideks

Kuidas täpselt toimub tehisintellekti fotode genereerimise protsess samm-sammult

Juhuslikust mürast struktureeritud pildini

Difusioonimudelite põhiprintsiip on protsess, mida võib kirjeldada kui "pööratud aega". Kui reaalses maailmas laguneb struktuur järk-järgult kaoseks (entroopia kasvab), siis difusioonimudelid toimivad vastupidiselt:

1. Juhusliku müra lähtestamine: Protsess algab puhta müraga - juhuslike pikslitega, millel puudub igasugune struktuur või tähendus.
2. Järkjärguline müra eemaldamine: Mudel muudab mitmes etapis süstemaatiliselt selle müra üha struktureeritumaks pildiks.
3. Juhitud protsess: Iga iteratsiooni käigus hindab mudel, milline peaks välja nägema "vähem mürarikas" pilt, tuginedes treeningu käigus omandatud teadmistele.
4. Tingimuslik genereerimine: Kogu protsessi on võimalik juhtida tekstilise sisendi (prompt) abil, mis määratleb, mida lõplik pilt peaks sisaldama.

"Edasisuunaline difusioon" vs "tagasisuunaline difusioon" protsess

Difusioonimudelite treenimisel toimub kaks omavahel seotud protsessi:

1. Edasisuunaline difusioon (forward diffusion): Treeningpiltidele lisatakse järk-järgult müra, kuni neist saab puhas müra. Mudel õpib, kuidas see protsess toimub.
2. Tagasisuunaline difusioon (reverse diffusion): Tõeline maagia toimub genereerimisel, kui mudel rakendab õpitud teadmisi vastupidises suunas - eemaldades järk-järgult müra, kuni tekib selge pilt.

                    Algne pilt → Müra lisamine → Rohkem müra → ... → Puhas müra
                    ↓                                                     ↑
                    Mudeli treenimine                                        ↑
                    ↓                                                     ↑
                    Genereeritud pilt ← Vähem müra ← Vähem müra ← ... ← Puhas müra
                

Diskreetimine ja genereerimisetappide arv

Lõpliku pildi kvaliteet sõltub sageli genereerimisetappide arvust (nn sampling steps):

• Väike arv samme (nt 20-30): Kiirem genereerimine, kuid võimalikud artefaktid ja madalam detailide kvaliteet.
• Suur arv samme (nt 50-100): Kõrgem kvaliteet ja detailide järjepidevus, kuid pikem genereerimisaeg.

Praktikas kasutatakse sageli täiustatud diskreetimismeetodeid nagu DDIM, PLMS või DPM-Solver, mis suudavad saavutada kvaliteetseid tulemusi ka väiksema arvu sammudega.

Mis on latentsed difusioonimudelid ja miks need tähendasid revolutsiooni tehisintellekti piltide loomises

Piksliruumist latentsesse ruumi

Murranguliseks hetkeks difusioonimudelite arengus oli üleminek piksliruumis töötamiselt nn latentsesse ruumi:

• Piksliruum: Otsene töö üksikute pikslite RGB väärtustega - arvutuslikult nõudlik, nõuab tohutut mälumahtu.
• Latentne ruum: Pildi tihendatud esitus, kus säilitatakse ainult kõige olulisemad omadused - oluliselt tõhusam.

Latentsed difusioonimudelid (LDM)

Latentsed difusioonimudelid, mida esitleti 2022. aastal, tõid kaasa olulise läbimurde:

1. Mõõtmete tihendamine: Sisendpilt teisendatakse esmalt kodeerija abil palju madalama mõõtmega latentsesse ruumi.
2. Difusioon latentses ruumis: Difusiooniprotsess toimub selles tihendatud esituses, mis vähendab dramaatiliselt arvutusnõudeid.
3. Tulemuse dekodeerimine: Lõplik latentne esitus teisendatakse dekooderi abil tagasi piksliruumi lõplikuks pildiks.

Miks LDM-id tähendasid revolutsiooni

• Arvutuslik tõhusus: Mälunõuete vähenemine kuni 95% võrreldes pikslite difusioonimudelitega.
• Kiirem treenimine: Võimalus treenida palju suurematel andmekogumitel olemasolevate ressurssidega.
• Modulaarsus: Tihendamisprotsessi eraldamine difusioonist endast võimaldas paindlikumat arhitektuuri.
• Tehnoloogia demokratiseerimine: Tänu madalamatele nõuetele said tekkida laiale avalikkusele kättesaadavad tööriistad (Stable Diffusion).

Just LDM arhitektuuril põhinev Stable Diffusion käivitas 2022. aastal generatiivsete tehisintellekti tööriistade massilise leviku tänu oma avatusele ja suhteliselt madalatele riistvaranõuetele.

Millised matemaatilised põhimõtted on tehisintellekti generaatorite fotorealistliku sisu loomise võime taga

Stohhastilised diferentsiaalvõrrandid

Difusioonimudelite keskmes on keerukas matemaatiline aparaat:

• SDE (Stohhastilised diferentsiaalvõrrandid): Kirjeldavad pildile järkjärgulise müra lisamise protsessi pideva protsessina.
• Fokker-Plancki võrrand: Matemaatiline tööriist, mis kirjeldab tõenäosusjaotuste arengut ajas.

U-Net arhitektuur

Enamiku difusioonimudelite võtmeelement on U-Net tüüpi närvivõrk:

• Kodeerija-dekooder hüppeühendustega: Võimaldab säilitada teavet struktuuri kohta tihendamise ja järgneva rekonstrueerimise ajal.
• Tähelepanumehhanismid: Võimaldavad mudelil keskenduda pildi asjakohastele osadele ja tabada kaugeid sõltuvusi.

Juhtimismehhanismid ja tingimuslik genereerimine

Võime genereerida pilte tekstilise sisendi põhjal nõuab täiendavaid komponente:

• Risttähelepanu (Cross-attention): Mehhanism, mis ühendab tekstilised manused (embeddings) visuaalsete elementidega latentses ruumis.
• CLIP manused (embeddings): Eeltreenitud mudelite (nagu OpenAI CLIP) kasutamine, mis suudavad ühendada tekstilise ja visuaalse ruumi.

Variatsiooniline järeldamine

Difusioonimudeleid võib mõista kui variatsioonilise järeldamise viisi:

• Aposterioorse tõenäosuse maksimeerimine: Mudel püüab maksimeerida tõenäosust, et genereeritud pilt pärineb samast jaotusest kui treeningandmed.
• Skooripõhine generatiivne modelleerimine: Kaasaegne lähenemine, mis modelleerib andmete jaotuse log-tõenäosuse gradienti.

Matemaatiliselt saab tagasisuunalise difusiooni protsessi väljendada võrrandi lahendusena:

                    dx = [f(x,t) - g(t)²∇ₓlog p(x,t)] dt + g(t) dw
                

kus f ja g on aja funktsioonid, ∇ₓlog p(x,t) on nn skoorifunktsioon ja dw tähistab Wieneri protsessi.

Mille poolest erinevad populaarsetes tehisintellekti graafika loomise tööriistades kasutatavad difusioonimudelite tüübid

Piksliruum vs. Latentsed difusioonimudelid

• DALL-E (esimene versioon): Kasutas difusiooni piksliruumis, mis nõudis tohutuid arvutusressursse ja piiras eraldusvõimet.
• Stable Diffusion: Latentse difusiooni pioneer, vähendas dramaatiliselt nõudeid ja võimaldas avalikku kasutamist.
• DALL-E 2 ja 3: Hübriidsed lähenemisviisid, mis kombineerivad latentse difusiooni põhimõtteid teiste tehnikatega.

Erinevused arhitektuuris ja optimeerimises

• Midjourney: Omaniku arhitektuur, mis rõhutab esteetilist kvaliteeti, kasutab tõenäoliselt kõrgelt optimeeritud versiooni difusioonimudelitest.
• Imagen (Google): Kasutab kaskaadseid difusioonimudeleid järkjärgulise eraldusvõime suurendamisega.
• Stable Diffusion XL: Klassikalise SD laiendatud versioon suuremate mudelite ja mitmeastmelise protsessiga.

Spetsialiseeritud difusioonimudelid

Difusioonimudelite ökosüsteemist leiame ka spetsialiseeritud variante:

• ControlNet: Laiendus, mis võimaldab täpsemat kontrolli genereeritud sisu üle sisendtingimuste abil, nagu visandid, sügavuskaardid või poosid.
• InstructPix2Pix: Spetsialiseerumine olemasolevate piltide redigeerimisele tekstiliste juhiste järgi.
• DreamBooth: Difusioonimudelite isikupärastamine konkreetse identiteedi või objekti jaoks minimaalse treeningandmete hulgaga.

Treenimise lähenemisviisid

• Tekstist-pildiks (Text-to-Image): Klassikalised mudelid, mis on treenitud paaritud andmekogumil piltidest ja nende kirjeldustest.
• Pildist-pildiks (Image-to-Image): Mudelid, mis on spetsialiseerunud sisendpildi muutmisele vastavalt juhistele.
• Isejuhitav (Self-supervised): Uuemad lähenemisviisid, mis kasutavad õppimist ilma selgesõnaliste kirjeldusteta.

Difusioonimudelite tulevik piltide genereerimisel

Difusioonimudelid arenevad tormiliselt ja võime oodata edasisi edusamme mitmes suunas:

• Suurem tõhusus: Edasine optimeerimine võimaldab genereerida kõrgema eraldusvõimega ja vähemate sammudega.
• Täpsem kontroll: Areng liigub peenema kontrolli suunas genereeritud pildi iga aspekti üle.
• Multimodaalsed mudelid: Integreerimine teiste modaalsustega nagu video, 3D või heli.
• Seadmesisene järeldamine (On-device inference): Optimeerimine mobiilseadmetes ja tavalistes arvutites töötamiseks.

Kokkuvõte

Difusioonimudelid kujutavad endast põnevat tehisintellekti valdkonda, mis on ületanud paljud ootused masinõppe võimekuse osas. Nende võime muuta müra struktureeritud, fotorealistlikeks piltideks on avanud uusi võimalusi loominguliseks tööks ja visuaalseks suhtluseks. Jätkuva uurimis- ja arendustööga võime oodata, et need tehnoloogiad mängivad digitaalses maailmas üha olulisemat rolli. Uurige lähemalt tehisintellekti pildigeneraatorite tehnoloogilisi aspekte meie põhjalikus ülevaates.

Latentsed difusioonimudelid tähendasid seejärel olulist murrangut, mis demokratiseeris juurdepääsu sellele tehnoloogiale ja võimaldas selle massilist levikut. Matemaatilised põhimõtted, millel need põhinevad, kujutavad endast elegantset tõenäosuse ja statistika edasijõudnud kontseptsioonide kasutamist praktilises tööriistas, mis on kättesaadav laiale avalikkusele.

Olenemata sellest, kas olete kunstnik, disainer, turundaja või lihtsalt uute tehnoloogiate entusiast, aitab difusioonimudelite toimimise mõistmine teil paremini ära kasutada nende potentsiaali ja võib-olla isegi kaasa aidata nende edasisele arengule.