Hoe diffusiemodellen ruis omzetten in verbluffende AI-afbeeldingen

Hoe het proces van het genereren van AI-foto's precies werkt, stap voor stap

Van willekeurige ruis naar een gestructureerd beeld

Het basisprincipe van diffusiemodellen is een proces dat kan worden omschreven als "omgekeerde tijd". Terwijl in de echte wereld structuur geleidelijk vervalt tot chaos (entropie neemt toe), werken diffusiemodellen omgekeerd:

1. Initialisatie met willekeurige ruis: Het proces begint met pure ruis - willekeurige pixels zonder enige structuur of betekenis.
2. Geleidelijke ruisverwijdering: Het model transformeert deze ruis systematisch in een reeks stappen naar een steeds meer gestructureerd beeld.
3. Gecontroleerd proces: Tijdens elke iteratie schat het model hoe het "minder ruisachtige" beeld eruit zou moeten zien, gebaseerd op kennis die tijdens de training is opgedaan.
4. Conditionele generatie: Het hele proces kan worden gestuurd door een tekstuele invoer (prompt), die specificeert wat het uiteindelijke beeld moet bevatten.

Het proces van "forward diffusion" vs. "reverse diffusion"

Bij het trainen van diffusiemodellen vinden twee onderling verbonden processen plaats:

1. Forward diffusion (voorwaartse diffusie): Trainingsafbeeldingen worden geleidelijk voorzien van ruis totdat ze pure ruis worden. Het model leert hoe dit proces verloopt.
2. Reverse diffusion (omgekeerde diffusie): De echte magie gebeurt tijdens het genereren, wanneer het model de geleerde kennis in omgekeerde richting toepast - het verwijdert geleidelijk ruis totdat een helder beeld ontstaat.

                    Originele afbeelding → Ruis toevoegen → Meer ruis → ... → Pure ruis
                    ↓                                                     ↑
                    Model training                                        ↑
                    ↓                                                     ↑
                    Gegenereerde afbeelding ← Minder ruis ← Minder ruis ← ... ← Pure ruis
                

Sampling en het aantal generatiestappen

De kwaliteit van de resulterende afbeelding hangt vaak af van het aantal generatiestappen (zogenaamde sampling steps):

• Laag aantal stappen (bijv. 20-30): Snellere generatie, maar mogelijke artefacten en lagere detailkwaliteit.
• Hoog aantal stappen (bijv. 50-100): Hogere kwaliteit en consistentie van details, maar langere generatietijd.

In de praktijk worden vaak geavanceerde samplingmethoden zoals DDIM, PLMS of DPM-Solver gebruikt, die zelfs met een lager aantal stappen kwalitatief hoogwaardige resultaten kunnen bereiken.

Wat zijn latente diffusiemodellen en waarom ze een revolutie betekenden in het creëren van AI-afbeeldingen

Van pixelruimte naar latente ruimte

Een keerpunt in de ontwikkeling van diffusiemodellen was de overgang van werken in de pixelruimte naar de zogenaamde latente ruimte:

• Pixelruimte: Direct werken met RGB-waarden van individuele pixels - rekenintensief, vereist enorme hoeveelheden geheugen.
• Latente ruimte: Een gecomprimeerde representatie van het beeld, waarin alleen de belangrijkste kenmerken behouden blijven - aanzienlijk efficiënter.

Latente Diffusiemodellen (LDM)

Latente diffusiemodellen, geïntroduceerd in 2022, brachten een cruciale doorbraak:

1. Dimensionaliteitscompressie: De invoerafbeelding wordt eerst met behulp van een encoder omgezet naar de latente ruimte met een veel lagere dimensionaliteit.
2. Diffusie in de latente ruimte: Het diffusieproces vindt plaats in deze gecomprimeerde representatie, wat de rekenkundige eisen drastisch vermindert.
3. Decodering van het resultaat: De uiteindelijke latente representatie wordt door een decoder terug omgezet naar de pixelruimte als de resulterende afbeelding.

Waarom LDM's een revolutie betekenden

• Computationele efficiëntie: Vermindering van geheugenvereisten tot 95% vergeleken met pixel-diffusiemodellen.
• Snellere training: Mogelijkheid om te trainen op veel grotere datasets met beschikbare middelen.
• Modulariteit: Het scheiden van het compressieproces van de eigenlijke diffusie maakte een flexibelere architectuur mogelijk.
• Democratisering van technologie: Dankzij de lagere eisen konden tools ontstaan die toegankelijk zijn voor het grote publiek (Stable Diffusion).

Juist Stable Diffusion, gebaseerd op de LDM-architectuur, startte in 2022 de massale verspreiding van generatieve AI-tools dankzij zijn openheid en relatief lage hardwarevereisten.

Welke wiskundige principes liggen ten grondslag aan het vermogen van AI-generatoren om fotorealistische content te creëren

Stochastische differentiaalvergelijkingen

De kern van diffusiemodellen wordt gevormd door een geavanceerd wiskundig apparaat:

• SDE (Stochastische Differentiaalvergelijkingen): Beschrijven het proces van het geleidelijk toevoegen van ruis aan een beeld als een continu proces.
• Fokker-Planckvergelijking: Een wiskundig hulpmiddel dat de evolutie van waarschijnlijkheidsverdelingen in de tijd beschrijft.

U-Net architectuur

Een sleutelelement van de meeste diffusiemodellen is een neuraal netwerk van het type U-Net:

• Encoder-decoder met skip-connecties: Maakt het mogelijk om structuurinformatie te behouden tijdens compressie en daaropvolgende reconstructie.
• Aandachtsmechanismen (Attention mechanisms): Stellen het model in staat zich te concentreren op relevante delen van het beeld en afhankelijkheden op afstand vast te leggen.

Besturingsmechanismen en conditionele generatie

Het vermogen om afbeeldingen te genereren op basis van tekstuele invoer vereist extra componenten:

• Cross-attention: Een mechanisme dat tekstuele embeddings koppelt aan visuele elementen in de latente ruimte.
• CLIP embeddings: Gebruik van vooraf getrainde modellen (zoals CLIP van OpenAI) die de tekstuele en visuele ruimte kunnen verbinden.

Variational inference

Diffusiemodellen kunnen worden gezien als een vorm van variational inference:

• Maximalisatie van de a posteriori waarschijnlijkheid: Het model probeert de waarschijnlijkheid te maximaliseren dat de gegenereerde afbeelding afkomstig is uit dezelfde distributie als de trainingsgegevens.
• Score-based generative modeling: Een moderne benadering die de gradiënt van de log-waarschijnlijkheid van de dataverdeling modelleert.

Wiskundig kan het proces van reverse diffusion worden uitgedrukt als het oplossen van de vergelijking:

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

waar f en g functies van tijd zijn, ∇ₓlog p(x,t) de zogenaamde scorefunctie is en dw het Wienerproces vertegenwoordigt.

Waarin verschillen de diverse typen diffusiemodellen die worden gebruikt in populaire tools voor het maken van AI-graphics

Pixel-space vs. Latente Diffusiemodellen

• DALL-E (eerste versie): Gebruikte diffusie in de pixelruimte, wat enorme rekenkracht vereiste en de resolutie beperkte.
• Stable Diffusion: Pionier van latente diffusie, verlaagde de eisen drastisch en maakte publiek gebruik mogelijk.
• DALL-E 2 en 3: Hybride benaderingen die principes van latente diffusie combineren met andere technieken.

Verschillen in architectuur en optimalisatie

• Midjourney: Eigen architectuur met nadruk op esthetische kwaliteit, gebruikt waarschijnlijk een sterk geoptimaliseerde versie van diffusiemodellen.
• Imagen (Google): Gebruikt cascade-diffusiemodellen met geleidelijke verhoging van de resolutie.
• Stable Diffusion XL: Uitgebreide versie van de klassieke SD met grotere modellen en een meertraps proces.

Gespecialiseerde diffusiemodellen

In het ecosysteem van diffusiemodellen vinden we ook gespecialiseerde varianten:

• ControlNet: Een uitbreiding die nauwkeuriger controle over de gegenereerde inhoud mogelijk maakt met behulp van invoervoorwaarden zoals schetsen, dieptekaarten of poses.
• InstructPix2Pix: Gespecialiseerd in het bewerken van bestaande afbeeldingen volgens tekstinstructies.
• DreamBooth: Personalisatie van diffusiemodellen voor een specifieke identiteit of object met een minimum aan trainingsgegevens.

Trainingsbenaderingen

• Text-to-Image: Klassieke modellen getraind op gepaarde datasets van afbeeldingen en hun beschrijvingen.
• Image-to-Image: Modellen gespecialiseerd in de transformatie van een invoerafbeelding volgens specificaties.
• Self-supervised: Nieuwere benaderingen die leren zonder expliciete labels gebruiken.

De toekomst van diffusiemodellen in beeldgeneratie

Diffusiemodellen maken een stormachtige ontwikkeling door en we kunnen verdere vooruitgang verwachten op verschillende gebieden:

• Hogere efficiëntie: Verdere optimalisaties zullen generatie in hogere resolutie en met minder stappen mogelijk maken.
• Nauwkeurigere controle: De ontwikkeling richt zich op fijnere controle over elk aspect van het gegenereerde beeld.
• Multimodale modellen: Integratie met andere modaliteiten zoals video, 3D of geluid.
• On-device inference: Optimalisatie voor uitvoering op mobiele apparaten en gewone computers.

Conclusie

Diffusiemodellen vertegenwoordigen een fascinerend gebied van kunstmatige intelligentie dat veel verwachtingen over de capaciteiten van machine learning heeft overtroffen. Hun vermogen om ruis om te zetten in gestructureerde, fotorealistische beelden heeft nieuwe mogelijkheden geopend voor creatieve productie en visuele communicatie. Met voortdurend onderzoek en ontwikkeling kunnen we verwachten dat deze technologieën een steeds belangrijkere rol zullen spelen in de digitale wereld. Verken verdere technologische aspecten van AI-beeldgeneratoren in ons uitgebreide overzicht.

Latente diffusiemodellen betekenden vervolgens een cruciale doorbraak die de toegang tot deze technologie democratiseerde en de massale verspreiding ervan mogelijk maakte. De wiskundige principes waarop ze zijn gebaseerd, vormen een elegante toepassing van geavanceerde concepten van waarschijnlijkheid en statistiek in een praktisch hulpmiddel dat beschikbaar is voor het grote publiek.

Of u nu een kunstenaar, ontwerper, marketeer of gewoon een liefhebber van nieuwe technologieën bent, het begrijpen van hoe diffusiemodellen werken, stelt u in staat hun potentieel beter te benutten en misschien zelfs bij te dragen aan hun verdere ontwikkeling.