Kā difūzijas modeļi pārvērš troksni elpu aizraujošos MI attēlos

Kā precīzi darbojas MI fotogrāfiju ģenerēšanas process soli pa solim

No nejauša trokšņa līdz strukturētam attēlam

Difūzijas modeļu pamatprincips ir process, ko var raksturot kā "apgriezto laiku". Kamēr reālajā pasaulē struktūra pakāpeniski sabrūk haosā (entropija pieaug), difūzijas modeļi darbojas pretēji:

1. Nejauša trokšņa inicializācija: Process sākas ar tīru troksni – nejaušiem pikseļiem bez jebkādas struktūras vai jēgas.
2. Pakāpeniska trokšņa noņemšana: Modelis vairākos soļos sistemātiski pārveido šo troksni arvien strukturētākā attēlā.
3. Vadīts process: Katrā iterācijā modelis novērtē, kādam jāizskatās "mazāk trokšņainam" attēlam, balstoties uz apmācības laikā iegūtajām zināšanām.
4. Nosacītā ģenerēšana: Visu procesu var vadīt ar teksta ievadi (promptu), kas norāda, ko gala attēlam ir jāsatur.

Process "tiešā difūzija" pret "apgriezto difūziju"

Apmācot difūzijas modeļus, notiek divi savstarpēji saistīti procesi:

1. Tiešā difūzija (forward diffusion): Apmācības attēli tiek pakāpeniski aiztrokšņoti, līdz tie kļūst par tīru troksni. Modelis mācās, kā šis process notiek.
2. Apgrieztā difūzija (reverse diffusion): Īstā maģija notiek ģenerēšanas laikā, kad modelis pielieto apgūtās zināšanas pretējā virzienā – pakāpeniski noņem troksni, līdz rodas tīrs attēls.

                    Původní obrázek → Přidání šumu → Více šumu → ... → Čistý šum
                    ↓                                                     ↑
                    Trénink modelu                                        ↑
                    ↓                                                     ↑
                    Generovaný obrázek ← Méně šumu ← Méně šumu ← ... ← Čistý šum
                

Paraugu ņemšana un ģenerēšanas soļu skaits

Gala attēla kvalitāte bieži ir atkarīga no ģenerēšanas soļu skaita (tā sauktajiem sampling steps):

• Mazs soļu skaits (piem., 20-30): Ātrāka ģenerēšana, bet iespējami artefakti un zemāka detaļu kvalitāte.
• Liels soļu skaits (piem., 50-100): Augstāka kvalitāte un detaļu konsekvence, bet ilgāks ģenerēšanas laiks.

Praksē bieži tiek izmantotas uzlabotas paraugu ņemšanas metodes, piemēram, DDIM, PLMS vai DPM-Solver, kas spēj sasniegt kvalitatīvus rezultātus arī ar mazāku soļu skaitu.

Kas ir latentie difūzijas modeļi un kāpēc tie radīja revolūciju MI attēlu veidošanā

No pikseļu telpas uz latento telpu

Pagrieziena punkts difūzijas modeļu attīstībā bija pāreja no darba pikseļu telpā uz tā saukto latento telpu:

• Pikseļu telpa: Tiešs darbs ar atsevišķu pikseļu RGB vērtībām – skaitļošanas ziņā ietilpīgs, prasa milzīgu atmiņas apjomu.
• Latentā telpa: Saspiesta attēla reprezentācija, kurā saglabātas tikai svarīgākās īpašības – ievērojami efektīvāka.

Latentie difūzijas modeļi (LDM)

Latentie difūzijas modeļi, kas tika prezentēti 2022. gadā, radīja būtisku izrāvienu:

1. Dimensiju saspiešana: Ievades attēls vispirms ar kodētāja palīdzību tiek pārveidots latentajā telpā ar daudz zemāku dimensiju.
2. Difūzija latentajā telpā: Difūzijas process notiek šajā saspiestajā reprezentācijā, kas dramatiski samazina skaitļošanas prasības.
3. Rezultāta dekodēšana: Galīgā latentā reprezentācija ar dekodētāja palīdzību tiek pārveidota atpakaļ pikseļu telpā kā gala attēls.

Kāpēc LDM radīja revolūciju

• Skaitļošanas efektivitāte: Atmiņas prasību samazinājums līdz pat 95% salīdzinājumā ar pikseļu difūzijas modeļiem.
• Ātrāka apmācība: Iespēja apmācīt uz daudz lielākām datu kopām ar pieejamajiem resursiem.
• Modularitāte: Saspiešanas procesa nodalīšana no pašas difūzijas ļāva izveidot elastīgāku arhitektūru.
• Tehnoloģijas demokratizācija: Pateicoties zemākām prasībām, varēja rasties plašai sabiedrībai pieejami rīki (Stable Diffusion).

Tieši Stable Diffusion, kas balstīts uz LDM arhitektūru, 2022. gadā aizsāka masveida ģeneratīvo MI rīku izplatību, pateicoties tā atvērtībai un salīdzinoši zemajām aparatūras prasībām.

Kādi matemātiskie principi ir pamatā MI ģeneratoru spējai radīt fotoreālistisku saturu

Stohastiskie diferenciālvienādojumi

Difūzijas modeļu pamatā ir sarežģīts matemātiskais aparāts:

• SDE (Stohastiskie diferenciālvienādojumi): Apraksta pakāpeniskas trokšņa pievienošanas procesu attēlam kā nepārtrauktu procesu.
• Fokera-Planka vienādojums: Matemātisks rīks, kas apraksta varbūtību sadalījumu attīstību laikā.

U-Net arhitektūra

Lielākās daļas difūzijas modeļu galvenais elements ir U-Net tipa neironu tīkls:

• Kodētājs-dekodētājs ar izlaišanas savienojumiem: Ļauj saglabāt informāciju par struktūru saspiešanas un sekojošās rekonstrukcijas laikā.
• Uzmanības mehānismi (Attention mechanisms): Ļauj modelim koncentrēties uz attiecīgajām attēla daļām un uztvert attālas atkarības.

Vadības mehānismi un nosacītā ģenerēšana

Spēja ģenerēt attēlus pēc teksta ievades prasa papildu komponentus:

• Krusteniskā uzmanība (Cross-attention): Mehānisms, kas savieno teksta iegulšanas (embeddings) ar vizuālajiem elementiem latentajā telpā.
• CLIP iegulšanas (embeddings): Iepriekš apmācītu modeļu (piemēram, OpenAI CLIP) izmantošana, kas spēj savienot teksta un vizuālo telpu.

Variāciju inference

Difūzijas modeļus var uzskatīt par variāciju inferences veidu:

• A posteriori varbūtības maksimizēšana: Modelis cenšas maksimizēt varbūtību, ka ģenerētais attēls nāk no tā paša sadalījuma kā apmācības dati.
• Uz novērtējumu balstīta ģeneratīvā modelēšana (Score-based generative modeling): Mūsdienīga pieeja, kas modelē datu sadalījuma log-varbūtības gradientu.

Matemātiski apgrieztās difūzijas procesu var izteikt kā vienādojuma risinājumu:

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

kur f un g ir laika funkcijas, ∇ₓlog p(x,t) ir tā sauktā score funkcija (novērtējuma funkcija) un dw apzīmē Vīnera procesu.

Ar ko atšķiras dažādi difūzijas modeļu veidi, ko izmanto populāros MI grafikas veidošanas rīkos

Pikseļu telpas pret Latentajiem difūzijas modeļiem

• DALL-E (pirmā versija): Izmantoja difūziju pikseļu telpā, kas prasīja milzīgus skaitļošanas resursus un ierobežoja izšķirtspēju.
• Stable Diffusion: Latentās difūzijas pionieris, dramatiski samazināja prasības un ļāva to izmantot publiski.
• DALL-E 2 un 3: Hibrīdas pieejas, kas apvieno latentās difūzijas principus ar citām tehnikām.

Atšķirības arhitektūrā un optimizācijā

• Midjourney: Patentēta arhitektūra ar uzsvaru uz estētisko kvalitāti, iespējams, izmanto augsti optimizētu difūzijas modeļu versiju.
• Imagen (Google): Izmanto kaskādes difūzijas modeļus ar pakāpenisku izšķirtspējas palielināšanu.
• Stable Diffusion XL: Klasiskā SD paplašināta versija ar lielākiem modeļiem un daudzpakāpju procesu.

Specializētie difūzijas modeļi

Difūzijas modeļu ekosistēmā atrodam arī specializētus variantus:

• ControlNet: Paplašinājums, kas ļauj precīzāk kontrolēt ģenerēto saturu, izmantojot ievades nosacījumus, piemēram, skices, dziļuma kartes vai pozas.
• InstructPix2Pix: Specializācija esošu attēlu rediģēšanai pēc teksta instrukcijām.
• DreamBooth: Difūzijas modeļu personalizēšana konkrētai identitātei vai objektam ar minimālu apmācības datu apjomu.

Apmācības pieejas

• Teksts-uz-attēlu (Text-to-Image): Klasiski modeļi, kas apmācīti uz pāru datu kopas ar attēliem un to aprakstiem.
• Attēls-uz-attēlu (Image-to-Image): Modeļi, kas specializējas ievades attēla pārveidošanā atbilstoši uzdevumam.
• Pašuzraudzītā mācīšanās (Self-supervised): Jaunākas pieejas, kas izmanto mācīšanos bez skaidriem aprakstiem.

Difūzijas modeļu nākotne attēlu ģenerēšanā

Difūzijas modeļi piedzīvo strauju attīstību, un mēs varam sagaidīt turpmākus panākumus vairākos virzienos:

• Augstāka efektivitāte: Turpmāka optimizācija ļaus ģenerēt augstākā izšķirtspējā un ar mazāk soļiem.
• Precīzāka kontrole: Attīstība virzās uz smalkāku kontroli pār katru ģenerētā attēla aspektu.
• Multimodālie modeļi: Integrācija ar citām modalitātēm, piemēram, video, 3D vai skaņu.
• Secināšana ierīcē (On-device inference): Optimizācija darbināšanai mobilajās ierīcēs un parastos datoros.

Noslēgums

Difūzijas modeļi ir aizraujoša mākslīgā intelekta joma, kas ir spējusi pārspēt daudzas cerības attiecībā uz mašīnmācīšanās spējām. To spēja pārveidot troksni strukturētos, fotoreālistiskos attēlos ir pavērusi jaunas iespējas radošai jaunradei un vizuālajai komunikācijai. Turpinoties pētniecībai un attīstībai, varam sagaidīt, ka šīs tehnoloģijas ieņems arvien nozīmīgāku lomu digitālajā pasaulē. Izpētiet citus MI attēlu ģeneratoru tehnoloģiskos aspektus mūsu visaptverošajā pārskatā.

Latentie difūzijas modeļi savukārt iezīmēja galveno pagrieziena punktu, kas demokratizēja piekļuvi šai tehnoloģijai un ļāva tai masveidā izplatīties. Matemātiskie principi, uz kuriem tie balstās, ir elegants progresīvu varbūtības un statistikas koncepciju pielietojums praktiskā rīkā, kas pieejams plašai sabiedrībai.

Neatkarīgi no tā, vai esat mākslinieks, dizainers, mārketinga speciālists vai vienkārši jauno tehnoloģiju entuziasts, izpratne par to, kā darbojas difūzijas modeļi, ļaus jums labāk izmantot to potenciālu un, iespējams, pat veicināt to turpmāko attīstību.