Como os modelos de difusão transformam ruído em imagens impressionantes de IA

Como funciona exatamente o processo de geração de fotos de IA passo a passo

Do ruído aleatório à imagem estruturada

O princípio fundamental dos modelos de difusão é um processo que pode ser descrito como "tempo reverso". Enquanto no mundo real a estrutura se desintegra gradualmente em caos (a entropia aumenta), os modelos de difusão funcionam ao contrário:

1. Inicialização de ruído aleatório: O processo começa com ruído puro - píxeis aleatórios sem qualquer estrutura ou significado.
2. Remoção gradual de ruído: O modelo, numa série de passos, transforma sistematicamente este ruído numa imagem cada vez mais estruturada.
3. Processo controlado: Durante cada iteração, o modelo estima como deveria ser a imagem "menos ruidosa", baseando-se no conhecimento adquirido durante o treino.
4. Geração condicional: Todo o processo pode ser controlado por uma entrada de texto (prompt), que especifica o que a imagem resultante deve conter.

Processo "difusão direta" vs. "difusão reversa"

Durante o treino dos modelos de difusão, ocorrem dois processos interligados:

1. Difusão direta (forward diffusion): As imagens de treino são gradualmente adicionadas de ruído até se tornarem ruído puro. O modelo aprende como este processo ocorre.
2. Difusão reversa (reverse diffusion): A verdadeira magia acontece durante a geração, quando o modelo aplica o conhecimento aprendido na direção oposta - removendo gradualmente o ruído até que uma imagem clara seja formada.

                    Imagem original → Adição de ruído → Mais ruído → ... → Ruído puro
                    ↓                                                     ↑
                    Treino do modelo                                        ↑
                    ↓                                                     ↑
                    Imagem gerada ← Menos ruído ← Menos ruído ← ... ← Ruído puro
                

Amostragem e número de passos de geração

A qualidade da imagem resultante depende frequentemente do número de passos de geração (os chamados sampling steps):

• Número baixo de passos (ex: 20-30): Geração mais rápida, mas possíveis artefactos e menor qualidade de detalhes.
• Número alto de passos (ex: 50-100): Maior qualidade e consistência de detalhes, mas maior tempo de geração.

Na prática, são frequentemente utilizados métodos de amostragem avançados como DDIM, PLMS ou DPM-Solver, que conseguem alcançar resultados de alta qualidade mesmo com um número menor de passos.

O que são modelos de difusão latente e por que revolucionaram a criação de imagens de IA

Do espaço de píxeis para o espaço latente

Um momento decisivo no desenvolvimento dos modelos de difusão foi a transição do trabalho no espaço de píxeis para o chamado espaço latente:

• Espaço de píxeis: Trabalho direto com os valores RGB de píxeis individuais - computacionalmente intensivo, requer uma quantidade enorme de memória.
• Espaço latente: Representação comprimida da imagem, onde apenas as características mais importantes são preservadas - significativamente mais eficiente.

Modelos de Difusão Latente (LDM)

Os modelos de difusão latente, apresentados em 2022, trouxeram um avanço fundamental:

1. Compressão de dimensionalidade: A imagem de entrada é primeiro convertida por um codificador para o espaço latente com uma dimensionalidade muito menor.
2. Difusão no espaço latente: O processo de difusão ocorre nesta representação comprimida, o que reduz drasticamente os requisitos computacionais.
3. Decodificação do resultado: A representação latente final é convertida de volta para o espaço de píxeis por um decodificador como a imagem resultante.

Por que os LDM significaram uma revolução

• Eficiência computacional: Redução dos requisitos de memória em até 95% em comparação com os modelos de difusão no espaço de píxeis.
• Treino mais rápido: Possibilidade de treinar em conjuntos de dados muito maiores com os recursos disponíveis.
• Modularidade: A separação do processo de compressão da própria difusão permitiu uma arquitetura mais flexível.
• Democratização da tecnologia: Graças aos requisitos mais baixos, puderam surgir ferramentas acessíveis ao público em geral (Stable Diffusion).

Foi precisamente o Stable Diffusion, baseado na arquitetura LDM, que iniciou em 2022 a expansão massiva de ferramentas de IA generativas, graças à sua natureza aberta e requisitos de hardware relativamente baixos.

Quais princípios matemáticos estão por trás da capacidade dos geradores de IA de criar conteúdo fotorrealista

Equações diferenciais estocásticas

No cerne dos modelos de difusão está um aparato matemático sofisticado:

• SDE (Equações Diferenciais Estocásticas): Descrevem o processo de adição gradual de ruído a uma imagem como um processo contínuo.
• Equação de Fokker-Planck: Ferramenta matemática que descreve a evolução das distribuições de probabilidade ao longo do tempo.

Arquitetura U-Net

Um elemento chave da maioria dos modelos de difusão é uma rede neural do tipo U-Net:

• Codificador-decodificador com conexões de salto (skip connections): Permite preservar informações sobre a estrutura durante a compressão e a subsequente reconstrução.
• Mecanismos de atenção (Attention mechanisms): Permitem que o modelo se concentre nas partes relevantes da imagem e capture dependências de longo alcance.

Mecanismos de controlo e geração condicional

A capacidade de gerar imagens com base numa entrada de texto requer componentes adicionais:

• Atenção cruzada (Cross-attention): Mecanismo que conecta embeddings de texto com elementos visuais no espaço latente.
• Embeddings CLIP: Utilização de modelos pré-treinados (como o CLIP da OpenAI) que conseguem conectar o espaço textual e visual.

Inferência variacional

Os modelos de difusão podem ser entendidos como um método de inferência variacional:

• Maximização da probabilidade a posteriori: O modelo tenta maximizar a probabilidade de que a imagem gerada provenha da mesma distribuição que os dados de treino.
• Modelação generativa baseada em score (Score-based generative modeling): Abordagem moderna que modela o gradiente da log-probabilidade da distribuição dos dados.

Matematicamente, o processo de difusão reversa pode ser expresso como a solução da equação:

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

onde f e g são funções do tempo, ∇ₓlog p(x,t) é a chamada função de score e dw representa o processo de Wiener.

Como diferem os vários tipos de modelos de difusão usados em ferramentas populares para criação de gráficos de IA

Modelos de Difusão no Espaço de Píxeis vs. Latente

• DALL-E (primeira versão): Utilizava difusão no espaço de píxeis, o que exigia enormes recursos computacionais e limitava a resolução.
• Stable Diffusion: Pioneiro da difusão latente, reduziu drasticamente os requisitos e permitiu o uso público.
• DALL-E 2 e 3: Abordagens híbridas combinando princípios de difusão latente com outras técnicas.

Diferenças na arquitetura e otimização

• Midjourney: Arquitetura proprietária com ênfase na qualidade estética, provavelmente usa uma versão altamente otimizada de modelos de difusão.
• Imagen (Google): Utiliza modelos de difusão em cascata com aumento gradual da resolução.
• Stable Diffusion XL: Versão estendida do SD clássico com modelos maiores e um processo de múltiplos estágios.

Modelos de difusão especializados

No ecossistema de modelos de difusão, encontramos também variantes especializadas:

• ControlNet: Extensão que permite um controlo mais preciso sobre o conteúdo gerado usando condições de entrada como esboços, mapas de profundidade ou poses.
• InstructPix2Pix: Especialização na edição de imagens existentes de acordo com instruções textuais.
• DreamBooth: Personalização de modelos de difusão para uma identidade ou objeto específico com um mínimo de dados de treino.

Abordagens de treino

• Texto para Imagem (Text-to-Image): Modelos clássicos treinados em conjuntos de dados emparelhados de imagens e suas descrições.
• Imagem para Imagem (Image-to-Image): Modelos especializados na transformação de uma imagem de entrada de acordo com as instruções.
• Autossupervisionado (Self-supervised): Abordagens mais recentes que utilizam aprendizagem sem descrições explícitas.

O futuro dos modelos de difusão na geração de imagens

Os modelos de difusão estão a passar por um desenvolvimento rápido e podemos esperar mais avanços em várias direções:

• Maior eficiência: Otimizações adicionais permitirão a geração em maior resolução e com menos passos.
• Controlo mais preciso: O desenvolvimento caminha para um controlo mais refinado sobre cada aspeto da imagem gerada.
• Modelos multimodais: Integração com outras modalidades como vídeo, 3D ou som.
• Inferência no dispositivo (On-device inference): Otimização para execução em dispositivos móveis e computadores comuns.

Conclusão

Os modelos de difusão representam uma área fascinante da inteligência artificial que conseguiu superar muitas expectativas sobre as capacidades da aprendizagem automática. A sua capacidade de transformar ruído em imagens estruturadas e fotorrealistas abriu novas possibilidades para a criação criativa e a comunicação visual. Com a continuação da pesquisa e desenvolvimento, podemos esperar que estas tecnologias desempenhem um papel cada vez mais significativo no mundo digital. Explore outros aspetos tecnológicos dos geradores de imagens de IA na nossa visão geral abrangente.

Os modelos de difusão latente marcaram, então, um ponto de viragem crucial que democratizou o acesso a esta tecnologia e permitiu a sua expansão massiva. Os princípios matemáticos em que se baseiam representam uma utilização elegante de conceitos avançados de probabilidade e estatística numa ferramenta prática acessível ao público em geral.

Quer seja um artista, designer, profissional de marketing ou apenas um entusiasta de novas tecnologias, compreender como funcionam os modelos de difusão permitir-lhe-á aproveitar melhor o seu potencial e, talvez, até contribuir para o seu desenvolvimento futuro.