Cum transformă modelele de difuzie zgomotul în imagini AI uimitoare

Cum funcționează exact procesul de generare a fotografiilor AI pas cu pas

De la zgomot aleatoriu la imagine structurată

Principiul de bază al modelelor de difuzie este un proces care poate fi descris ca „timp inversat”. În timp ce în lumea reală structura se descompune treptat în haos (entropia crește), modelele de difuzie funcționează invers:

1. Inițializarea zgomotului aleatoriu: Procesul începe cu zgomot pur - pixeli aleatori fără nicio structură sau sens.
2. Eliminarea treptată a zgomotului: Modelul transformă sistematic acest zgomot într-o imagine din ce în ce mai structurată într-o serie de pași.
3. Proces controlat: În timpul fiecărei iterații, modelul estimează cum ar trebui să arate o imagine „mai puțin zgomotoasă”, bazându-se pe cunoștințele dobândite în timpul antrenamentului.
4. Generare condiționată: Întregul proces poate fi controlat printr-o solicitare text (prompt), care specifică ce ar trebui să conțină imaginea rezultată.

Procesul de „difuzie directă” vs. „difuzie inversă”

În timpul antrenării modelelor de difuzie, au loc două procese interconectate:

1. Difuzie directă (forward diffusion): Imaginile de antrenament sunt treptat zgomotoase până devin zgomot pur. Modelul învață cum se desfășoară acest proces.
2. Difuzie inversă (reverse diffusion): Adevărata magie apare în timpul generării, când modelul aplică cunoștințele învățate în direcția opusă - elimină treptat zgomotul până când se formează o imagine clară.

                    Imagine originală → Adăugare zgomot → Mai mult zgomot → ... → Zgomot pur
                    ↓                                                     ↑
                    Antrenare model                                        ↑
                    ↓                                                     ↑
                    Imagine generată ← Mai puțin zgomot ← Mai puțin zgomot ← ... ← Zgomot pur
                

Eșantionare și numărul de pași de generare

Calitatea imaginii rezultate depinde adesea de numărul de pași de generare (așa-numiții pași de eșantionare):

• Număr redus de pași (de ex. 20-30): Generare mai rapidă, dar posibile artefacte și calitate mai scăzută a detaliilor.
• Număr mare de pași (de ex. 50-100): Calitate și consistență mai ridicate ale detaliilor, dar timp de generare mai lung.

În practică, se utilizează adesea metode avansate de eșantionare precum DDIM, PLMS sau DPM-Solver, care pot obține rezultate de calitate chiar și cu un număr mai mic de pași.

Ce sunt modelele de difuzie latentă și de ce au revoluționat crearea imaginilor AI

De la spațiul pixelilor la spațiul latent

Un moment de cotitură în dezvoltarea modelelor de difuzie a fost trecerea de la lucrul în spațiul pixelilor la așa-numitul spațiu latent:

• Spațiul pixelilor: Lucrul direct cu valorile RGB ale pixelilor individuali - costisitor din punct de vedere computațional, necesită o cantitate enormă de memorie.
• Spațiul latent: Reprezentare comprimată a imaginii, unde sunt păstrate doar cele mai importante caracteristici - semnificativ mai eficient.

Modele de difuzie latentă (LDM)

Modelele de difuzie latentă, introduse în 2022, au adus o descoperire fundamentală:

1. Compresia dimensionalității: Imaginea de intrare este mai întâi convertită de un codificator într-un spațiu latent cu o dimensionalitate mult mai mică.
2. Difuzia în spațiul latent: Procesul de difuzie are loc în această reprezentare comprimată, ceea ce reduce dramatic cerințele computaționale.
3. Decodarea rezultatului: Reprezentarea latentă finală este convertită înapoi în spațiul pixelilor de către un decodor ca imagine rezultată.

De ce LDM au însemnat o revoluție

• Eficiență computațională: Reducerea cerințelor de memorie cu până la 95% comparativ cu modelele de difuzie bazate pe pixeli.
• Antrenament mai rapid: Posibilitatea de a antrena pe seturi de date mult mai mari cu resurse disponibile.
• Modularitate: Separarea procesului de compresie de difuzia însăși a permis o arhitectură mai flexibilă.
• Democratizarea tehnologiei: Datorită cerințelor mai mici, au putut apărea instrumente accesibile publicului larg (Stable Diffusion).

Tocmai Stable Diffusion, bazat pe arhitectura LDM, a declanșat în 2022 extinderea masivă a instrumentelor AI generative datorită deschiderii sale și cerințelor hardware relativ scăzute.

Ce principii matematice stau la baza capacității generatoarelor AI de a crea conținut fotorealist

Ecuații diferențiale stocastice

În centrul modelelor de difuzie se află un aparat matematic sofisticat:

• SDE (Ecuații Diferențiale Stocastice): Descriu procesul de adăugare treptată a zgomotului la o imagine ca un proces continuu.
• Ecuația Fokker-Planck: Un instrument matematic care descrie evoluția distribuțiilor de probabilitate în timp.

Arhitectura U-Net

Elementul cheie al majorității modelelor de difuzie este o rețea neuronală de tip U-Net:

• Codificator-decodor cu conexiuni skip: Permite păstrarea informațiilor despre structură în timpul compresiei și reconstrucției ulterioare.
• Mecanisme de atenție: Permit modelului să se concentreze pe părțile relevante ale imaginii și să surprindă dependențe la distanță.

Mecanisme de control și generare condiționată

Capacitatea de a genera imagini conform unei solicitări text necesită componente suplimentare:

• Atenție încrucișată (Cross-attention): Mecanism care conectează încorporările textuale cu elementele vizuale în spațiul latent.
• Încorporări CLIP: Utilizarea modelelor pre-antrenate (cum ar fi CLIP de la OpenAI) care pot conecta spațiul textual și vizual.

Inferență variațională

Modelele de difuzie pot fi înțelese ca o metodă de inferență variațională:

• Maximizarea probabilității a posteriori: Modelul încearcă să maximizeze probabilitatea ca imaginea generată să provină din aceeași distribuție ca datele de antrenament.
• Modelare generativă bazată pe scor (Score-based generative modeling): O abordare modernă care modelează gradientul log-probabilității distribuției datelor.

Matematic, procesul de difuzie inversă poate fi exprimat ca soluția ecuației:

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

unde f și g sunt funcții de timp, ∇ₓlog p(x,t) este așa-numita funcție de scor (score function) și dw reprezintă procesul Wiener.

Prin ce diferă diversele tipuri de modele de difuzie utilizate în instrumentele populare pentru crearea graficii AI

Modele de difuzie în spațiul pixelilor vs. Modele de difuzie latentă

• DALL-E (prima versiune): Utiliza difuzia în spațiul pixelilor, ceea ce necesita resurse computaționale uriașe și limita rezoluția.
• Stable Diffusion: Pionier al difuziei latente, a redus dramatic cerințele și a permis utilizarea publică.
• DALL-E 2 și 3: Abordări hibride care combină principiile difuziei latente cu alte tehnici.

Diferențe în arhitectură și optimizare

• Midjourney: Arhitectură proprietară cu accent pe calitatea estetică, probabil utilizează o versiune foarte optimizată a modelelor de difuzie.
• Imagen (Google): Utilizează modele de difuzie în cascadă cu creșterea treptată a rezoluției.
• Stable Diffusion XL: Versiune extinsă a SD clasic cu modele mai mari și un proces în mai multe etape.

Modele de difuzie specializate

În ecosistemul modelelor de difuzie găsim și variante specializate:

• ControlNet: Extensie care permite un control mai precis asupra conținutului generat folosind condiții de intrare precum schițe, hărți de adâncime sau poziții.
• InstructPix2Pix: Specializare în editarea imaginilor existente conform instrucțiunilor textuale.
• DreamBooth: Personalizarea modelelor de difuzie pentru o identitate sau un obiect specific cu un minim de date de antrenament.

Abordări de antrenament

• Text-către-Imagine (Text-to-Image): Modele clasice antrenate pe seturi de date pereche de imagini și descrierile lor.
• Imagine-către-Imagine (Image-to-Image): Modele specializate în transformarea imaginii de intrare conform solicitării.
• Auto-supervizat (Self-supervised): Abordări mai noi care utilizează învățarea fără etichete explicite.

Viitorul modelelor de difuzie în generarea imaginilor

Modelele de difuzie cunosc o dezvoltare rapidă și putem aștepta progrese suplimentare în mai multe direcții:

• Eficiență mai mare: Optimizări suplimentare vor permite generarea la rezoluții mai mari și cu mai puțini pași.
• Control mai precis: Dezvoltarea se îndreaptă către un control mai fin asupra fiecărui aspect al imaginii generate.
• Modele multimodale: Integrarea cu alte modalități precum video, 3D sau sunet.
• Inferență pe dispozitiv (On-device inference): Optimizare pentru rularea pe dispozitive mobile și computere obișnuite.

Concluzie

Modelele de difuzie reprezintă un domeniu fascinant al inteligenței artificiale, care a reușit să depășească multe așteptări privind capacitățile învățării automate. Abilitatea lor de a transforma zgomotul în imagini structurate, fotorealiste a deschis noi posibilități pentru creația creativă și comunicarea vizuală. Odată cu cercetarea și dezvoltarea continuă, ne putem aștepta ca aceste tehnologii să joace un rol din ce în ce mai important în lumea digitală. Explorați alte aspecte tehnologice ale generatoarelor de imagini AI în prezentarea noastră cuprinzătoare.

Modelele de difuzie latentă au marcat apoi un punct de cotitură cheie, care a democratizat accesul la această tehnologie și a permis extinderea sa în masă. Principiile matematice pe care se bazează reprezintă o utilizare elegantă a conceptelor avansate de probabilitate și statistică într-un instrument practic disponibil publicului larg.

Fie că sunteți artist, designer, marketer sau doar un entuziast al noilor tehnologii, înțelegerea modului în care funcționează modelele de difuzie vă va permite să le utilizați mai bine potențialul și poate chiar să contribuiți la dezvoltarea lor ulterioară.