Kako difuzijski modeli pretvaraju šum u zadivljujuće AI slike

Kako točno funkcionira proces generiranja AI fotografija korak po korak

Od nasumičnog šuma do strukturirane slike

Osnovni princip difuzijskih modela je proces koji se može opisati kao "obrnuto vrijeme". Dok se u stvarnom svijetu struktura postupno raspada u kaos (entropija raste), difuzijski modeli funkcioniraju obrnuto:

1. Inicijalizacija nasumičnog šuma: Proces započinje čistim šumom - nasumičnim pikselima bez ikakve strukture ili smisla.
2. Postupno uklanjanje šuma: Model u nizu koraka sustavno transformira ovaj šum u sve strukturiraniju sliku.
3. Upravljani proces: Tijekom svake iteracije model procjenjuje kako bi trebala izgledati "manje zašumljena" slika, oslanjajući se na znanje stečeno tijekom treninga.
4. Uvjetovano generiranje: Cijeli proces moguće je upravljati tekstualnim unosom (promptom), koji specificira što bi konačna slika trebala sadržavati.

Proces "forward diffusion" vs. "reverse diffusion"

Prilikom treniranja difuzijskih modela odvijaju se dva međusobno povezana procesa:

1. Forward diffusion (difuzija prema naprijed): Slike za trening postupno se zašumljuju dok ne postanu čisti šum. Model uči kako se taj proces odvija.
2. Reverse diffusion (obrnuta difuzija): Prava čarolija događa se prilikom generiranja, kada model primjenjuje naučeno znanje u suprotnom smjeru - postupno uklanja šum dok ne nastane čista slika.

                    Izvorna slika → Dodavanje šuma → Više šuma → ... → Čisti šum
                    ↓                                                     ↑
                    Trening modela                                        ↑
                    ↓                                                     ↑
                    Generirana slika ← Manje šuma ← Manje šuma ← ... ← Čisti šum
                

Sampling i broj koraka generiranja

Kvaliteta rezultirajuće slike često ovisi o broju koraka generiranja (tzv. sampling steps):

• Nizak broj koraka (npr. 20-30): Brže generiranje, ali mogući artefakti i niža kvaliteta detalja.
• Visok broj koraka (npr. 50-100): Viša kvaliteta i dosljednost detalja, ali duže vrijeme generiranja.

U praksi se često koriste napredne metode samplinga kao što su DDIM, PLMS ili DPM-Solver, koje mogu postići kvalitetne rezultate i s manjim brojem koraka.

Što su latentni difuzijski modeli i zašto su značili revoluciju u stvaranju AI slika

Od pikselnog prostora do latentnog prostora

Prijelomni trenutak u razvoju difuzijskih modela bio je prijelaz s rada u pikselnom prostoru na tzv. latentni prostor:

• Pikselni prostor: Izravan rad s RGB vrijednostima pojedinih piksela - računski zahtjevno, zahtijeva ogromnu količinu memorije.
• Latentni prostor: Komprimirana reprezentacija slike, gdje su sačuvane samo najvažnije značajke - znatno učinkovitije.

Latent Diffusion Models (LDM)

Latentni difuzijski modeli, predstavljeni 2022. godine, donijeli su ključni proboj:

1. Kompresija dimenzionalnosti: Ulazna slika prvo se pomoću enkodera pretvara u latentni prostor s mnogo nižom dimenzionalnošću.
2. Difuzija u latentnom prostoru: Proces difuzije odvija se u ovoj komprimiranoj reprezentaciji, što dramatično smanjuje računske zahtjeve.
3. Dekodiranje rezultata: Konačna latentna reprezentacija dekoderom se pretvara natrag u pikselni prostor kao rezultirajuća slika.

Zašto su LDM značili revoluciju

• Računska učinkovitost: Smanjenje memorijskih zahtjeva do 95% u usporedbi s pikselnim difuzijskim modelima.
• Brži trening: Mogućnost treniranja na mnogo većim skupovima podataka s dostupnim resursima.
• Modularnost: Odvajanje procesa kompresije od same difuzije omogućilo je fleksibilniju arhitekturu.
• Demokratizacija tehnologije: Zahvaljujući nižim zahtjevima, mogli su nastati alati dostupni široj javnosti (Stable Diffusion).

Upravo je Stable Diffusion, temeljen na LDM arhitekturi, 2022. godine pokrenuo masovno širenje generativnih AI alata zahvaljujući svojoj otvorenosti i relativno niskim hardverskim zahtjevima.

Koji matematički principi stoje iza sposobnosti AI generatora za stvaranje fotorealističnog sadržaja

Stohastičke diferencijalne jednadžbe

U srži difuzijskih modela stoji sofisticirani matematički aparat:

• SDE (Stohastičke diferencijalne jednadžbe): Opisuju proces postupnog dodavanja šuma slici kao kontinuirani proces.
• Fokker-Planckova jednadžba: Matematički alat koji opisuje razvoj distribucija vjerojatnosti u vremenu.

U-Net arhitektura

Ključni element većine difuzijskih modela je neuronska mreža tipa U-Net:

• Enkoder-dekoder s preskočnim vezama: Omogućuje očuvanje informacija o strukturi tijekom kompresije i naknadne rekonstrukcije.
• Attention mehanizmi: Omogućuju modelu da se usredotoči na relevantne dijelove slike i uhvati udaljene ovisnosti.

Upravljački mehanizmi i uvjetovano generiranje

Sposobnost generiranja slika prema tekstualnom unosu zahtijeva dodatne komponente:

• Cross-attention: Mehanizam koji povezuje tekstualne embeddinge s vizualnim elementima u latentnom prostoru.
• CLIP embeddings: Korištenje predtreniranih modela (poput CLIP-a tvrtke OpenAI) koji mogu povezati tekstualni i vizualni prostor.

Varijacijska inferencija

Difuzijske modele može se shvatiti kao način varijacijske inferencije:

• Maksimizacija aposteriorne vjerojatnosti: Model nastoji maksimizirati vjerojatnost da generirana slika potječe iz iste distribucije kao i podaci za trening.
• Score-based generative modeling: Moderni pristup koji modelira gradijent log-vjerojatnosti distribucije podataka.

Matematički se proces reverse diffusion može izraziti kao rješenje jednadžbe:

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

gdje su f i g funkcije vremena, ∇ₓlog p(x,t) je tzv. score funkcija, a dw predstavlja Wienerov proces.

Po čemu se razlikuju različite vrste difuzijskih modela korištenih u popularnim alatima za izradu AI grafike

Pixel-space vs. Latent Diffusion Models

• DALL-E (prva verzija): Koristila je difuziju u pikselnom prostoru, što je zahtijevalo ogromne računske resurse i ograničavalo rezoluciju.
• Stable Diffusion: Pionir latentne difuzije, dramatično je smanjio zahtjeve i omogućio javnu upotrebu.
• DALL-E 2 i 3: Hibridni pristupi koji kombiniraju principe latentne difuzije s drugim tehnikama.

Razlike u arhitekturi i optimizaciji

• Midjourney: Vlasnička arhitektura s naglaskom na estetsku kvalitetu, vjerojatno koristi visoko optimiziranu verziju difuzijskih modela.
• Imagen (Google): Koristi kaskadne difuzijske modele s postupnim povećanjem rezolucije.
• Stable Diffusion XL: Proširena verzija klasičnog SD-a s većim modelima i višestupanjskim procesom.

Specijalizirani difuzijski modeli

U ekosustavu difuzijskih modela nalazimo i specijalizirane varijante:

• ControlNet: Proširenje koje omogućuje precizniju kontrolu nad generiranim sadržajem pomoću ulaznih uvjeta kao što su skice, mape dubine ili poze.
• InstructPix2Pix: Specijalizacija za uređivanje postojećih slika prema tekstualnim uputama.
• DreamBooth: Personalizacija difuzijskih modela na specifičan identitet ili objekt s minimumom podataka za trening.

Pristupi treniranju

• Text-to-Image: Klasični modeli trenirani na uparenom skupu podataka slika i njihovih opisa.
• Image-to-Image: Modeli specijalizirani za transformaciju ulazne slike prema zadatku.
• Self-supervised: Noviji pristupi koji koriste učenje bez eksplicitnih opisa.

Budućnost difuzijskih modela u generiranju slika

Difuzijski modeli doživljavaju buran razvoj i možemo očekivati daljnje napretke u nekoliko smjerova:

• Veća učinkovitost: Daljnje optimizacije omogućit će generiranje u višoj rezoluciji i s manje koraka.
• Preciznija kontrola: Razvoj teži finijoj kontroli nad svakim aspektom generirane slike.
• Multimodalni modeli: Integracija s drugim modalitetima kao što su video, 3D ili zvuk.
• On-device inference: Optimizacija za rad na mobilnim uređajima i običnim računalima.

Zaključak

Difuzijski modeli predstavljaju fascinantno područje umjetne inteligencije koje je uspjelo nadmašiti mnoga očekivanja u pogledu sposobnosti strojnog učenja. Njihova sposobnost transformacije šuma u strukturirane, fotorealistične slike otvorila je nove mogućnosti kreativnog stvaranja i vizualne komunikacije. S nastavkom istraživanja i razvoja možemo očekivati da će ove tehnologije igrati sve značajniju ulogu u digitalnom svijetu. Istražite daljnje tehnološke aspekte AI generatora slika u našem sveobuhvatnom pregledu.

Latentni difuzijski modeli zatim su označili ključnu prekretnicu koja je demokratizirala pristup ovoj tehnologiji i omogućila njezino masovno širenje. Matematički principi, na kojima se temelje, predstavljaju elegantnu primjenu naprednih koncepata vjerojatnosti i statistike u praktičnom alatu dostupnom široj javnosti.

Bilo da ste umjetnik, dizajner, marketinški stručnjak ili samo entuzijast za nove tehnologije, razumijevanje načina na koji difuzijski modeli funkcioniraju, omogućit će vam da bolje iskoristite njihov potencijal, a možda i doprinesete njihovom daljnjem razvoju.