انضم إلينا ونحن نستكشف كيف يمكن استخدام نماذج الانتشار لإنشاء محتوى واقعي وإعادة تعريف مجالات مثل التصميم والموسيقى والأفلام بتطبيقات متنوعة.
استعدوا لـ YOLO Vision 2025!
25 سبتمبر، 2025
10:00 — 18:00 بتوقيت بريطانيا الصيفي
حدث هجين
انضم إلينا ونحن نستكشف كيف يمكن استخدام نماذج الانتشار لإنشاء محتوى واقعي وإعادة تعريف مجالات مثل التصميم والموسيقى والأفلام بتطبيقات متنوعة.
أصبح استخدام أدوات الذكاء الاصطناعي التوليدي مثل Midjourney و Sora لإنشاء المحتوى شائعًا بشكل متزايد، وهناك اهتمام متزايد بالنظر إلى ما وراء الكواليس لهذه الأدوات. في الواقع، تظهر دراسة حديثة أن 94٪ من الأفراد مستعدون لتعلم مهارات جديدة للعمل مع الذكاء الاصطناعي التوليدي. يمكن أن يساعدك فهم كيفية عمل نماذج الذكاء الاصطناعي التوليدي في استخدام هذه الأدوات بشكل أكثر فعالية وتحقيق أقصى استفادة منها.
في قلب أدوات مثل Midjourney و Sora توجد نماذج انتشار متقدمة - نماذج ذكاء اصطناعي توليدية يمكنها إنشاء صور و مقاطع فيديو و نصوص وصوت لمختلف التطبيقات. على سبيل المثال، تعد نماذج الانتشار خيارًا رائعًا لإنتاج مقاطع فيديو تسويقية قصيرة لمنصات التواصل الاجتماعي مثل TikTok و YouTube Shorts. في هذه المقالة، سنستكشف كيف تعمل نماذج الانتشار وأين يمكن استخدامها. هيا بنا نبدأ!
في الفيزياء، الانتشار هو العملية التي تنتشر بها الجزيئات من مناطق ذات تركيز أعلى إلى مناطق ذات تركيز أقل. يرتبط مفهوم الانتشار ارتباطًا وثيقًا بـ حركة براون، حيث تتحرك الجسيمات بشكل عشوائي أثناء اصطدامها بالجزيئات في سائل وتنتشر تدريجيًا بمرور الوقت.
ألهمت هذه المفاهيم تطوير نماذج الانتشار في الذكاء الاصطناعي التوليدي. تعمل نماذج الانتشار عن طريق إضافة ضوضاء تدريجية إلى البيانات ثم تعلم عكس هذه العملية لإنشاء بيانات جديدة وعالية الجودة مثل النصوص أو الصور أو الصوت. إنه مشابه لفكرة الانتشار العكسي في الفيزياء. من الناحية النظرية، يمكن تتبع الانتشار للخلف لإعادة الجسيمات إلى حالتها الأصلية. بنفس الطريقة، تتعلم نماذج الانتشار عكس الضوضاء المضافة لإنشاء بيانات جديدة وواقعية من مدخلات صاخبة.
بشكل عام، تتضمن بنية نموذج الانتشار خطوتين رئيسيتين. أولاً، يتعلم النموذج إضافة ضوضاء إلى مجموعة البيانات تدريجيًا. ثم يتم تدريبه على عكس هذه العملية وإعادة البيانات إلى حالتها الأصلية. دعونا نلقي نظرة فاحصة على كيفية عمل ذلك.
قبل أن نتعمق في جوهر نموذج الانتشار، من المهم أن نتذكر أنه يجب معالجة أي بيانات يتم تدريب النموذج عليها مسبقًا. على سبيل المثال، إذا كنت تقوم بتدريب نموذج انتشار لإنشاء صور، فيجب تنظيف مجموعة بيانات تدريب الصور أولاً. يمكن أن تتضمن معالجة بيانات الصورة مسبقًا إزالة أي قيم متطرفة قد تؤثر على النتائج، وتطبيع قيم البكسل بحيث تكون جميع الصور على نفس المقياس، واستخدام زيادة البيانات لتقديم المزيد من التنوع. تساعد خطوات المعالجة المسبقة للبيانات في ضمان جودة بيانات التدريب، وهذا صحيح ليس فقط بالنسبة لنماذج الانتشار ولكن أيضًا لأي نموذج ذكاء اصطناعي.
بعد المعالجة المسبقة للبيانات، فإن الخطوة التالية هي عملية الانتشار الأمامي. دعنا نركز على تدريب نموذج الانتشار لتوليد الصور. تبدأ العملية بأخذ عينات من توزيع بسيط، مثل التوزيع الغاوسي. بمعنى آخر، يتم تحديد بعض الضوضاء العشوائية. كما هو موضح في الصورة أدناه، يحول النموذج الصورة تدريجيًا في سلسلة من الخطوات. تبدأ الصورة واضحة وتصبح صاخبة بشكل متزايد مع تقدمها خلال كل خطوة، وتتحول في النهاية إلى ضوضاء كاملة تقريبًا بحلول النهاية.
تعتمد كل خطوة على الخطوة السابقة، وتتم إضافة الضوضاء بطريقة خاضعة للرقابة وتدريجية باستخدام سلسلة ماركوف. سلسلة ماركوف هي نموذج رياضي حيث يعتمد احتمال الحالة التالية فقط على الحالة الحالية. يتم استخدامه للتنبؤ بالنتائج المستقبلية بناءً على الظروف الحالية. مع إضافة كل خطوة تعقيدًا إلى البيانات، يمكننا التقاط أدق الأنماط والتفاصيل لتوزيع بيانات الصورة الأصلية. كما أن إضافة ضوضاء Gaussian تولد أيضًا عينات متنوعة وواقعية مع تطور الانتشار.
تبدأ عملية الانتشار العكسي بمجرد أن تحول عملية الانتشار الأمامي عينة إلى حالة ضوضاء معقدة. يقوم تدريجيًا بتعيين العينة الصاخبة مرة أخرى إلى حالتها الأصلية باستخدام سلسلة من التحويلات العكسية. يتم توجيه الخطوات التي تعكس عملية إضافة الضوضاء بواسطة سلسلة ماركوف العكسية.
.png)
أثناء العملية العكسية، تتعلم نماذج الانتشار إنشاء بيانات جديدة من خلال البدء بعينة ضوضاء عشوائية وتحسينها تدريجيًا إلى إخراج واضح ومفصل. ينتهي الأمر بالبيانات التي تم إنشاؤها تشبه إلى حد كبير مجموعة البيانات الأصلية. هذه القدرة هي التي تجعل نماذج الانتشار رائعة لمهام مثل تركيب الصور وإكمال البيانات وإزالة الضوضاء. في القسم التالي، سنستكشف المزيد من تطبيقات نماذج الانتشار.
تتيح عملية الانتشار التدريجي لنموذج الانتشار إمكانية إنشاء توزيعات بيانات معقدة بكفاءة دون أن تطغى عليها الأبعاد العالية للبيانات. دعنا نلقي نظرة على بعض التطبيقات التي تتفوق فيها نماذج الانتشار.
يمكن استخدام نماذج الانتشار لإنشاء محتوى مرئي رسومي بسرعة. يمكن للمصممين والفنانين البشريين تقديم رسومات أولية أو تخطيطات أو حتى بعض الأفكار الأولية البسيطة لما يريدون، ويمكن للنماذج أن تحول هذه الأفكار إلى واقع. يمكن أن يؤدي ذلك إلى تسريع عملية التصميم بأكملها، وتقديم مجموعة واسعة من الاحتمالات الجديدة من المفهوم الأولي إلى المنتج النهائي، وتوفير الكثير من الوقت الثمين للمصممين البشريين.
يمكن أيضًا تكييف نماذج الانتشار لإنشاء مناظر صوتية أو نوتات موسيقية فريدة جدًا. إنه يوفر طرقًا جديدة للموسيقيين والفنانين لتصور وإنشاء تجارب سمعية. فيما يلي بعض حالات استخدام نماذج الانتشار في مجال إنشاء الصوت والموسيقى:
من حالات الاستخدام الأخرى المثيرة للاهتمام لنماذج الانتشار هي في إنشاء مقاطع الأفلام والرسوم المتحركة. يمكن استخدامها في إنشاء شخصيات وخلفيات واقعية، وحتى عناصر ديناميكية داخل المشاهد. يمكن أن يكون استخدام نماذج الانتشار ميزة كبيرة لشركات الإنتاج. فهي تبسط سير العمل العام وتفسح المجال لمزيد من التجريب والإبداع في سرد القصص المرئية. بعض المقاطع المصنوعة باستخدام هذه النماذج قابلة للمقارنة بمقاطع الرسوم المتحركة أو الأفلام الفعلية. بل ومن الممكن استخدام هذه النماذج لإنشاء أفلام كاملة.
الآن بعد أن تعلمنا عن بعض تطبيقات نماذج الانتشار، دعنا نلقي نظرة على بعض نماذج الانتشار الشائعة التي يمكنك تجربتها.
في حين أن نماذج الانتشار تقدم فوائد عبر العديد من الصناعات، يجب علينا أيضًا أن نضع في اعتبارنا بعض التحديات التي تأتي معها. أحد التحديات هو أن عملية التدريب تستهلك الكثير من الموارد. في حين أن التطورات في تسريع الأجهزة يمكن أن تساعد، إلا أنها قد تكون مكلفة. هناك مشكلة أخرى تتمثل في القدرة المحدودة لنماذج الانتشار على التعميم على البيانات غير المرئية. يمكن أن يتطلب تكييفها مع مجالات معينة الكثير من الضبط الدقيق أو إعادة التدريب.
يأتي دمج هذه النماذج في مهام العالم الحقيقي مع مجموعة التحديات الخاصة به. من الضروري أن يتطابق ما يولده الذكاء الاصطناعي فعليًا مع ما يقصده البشر. هناك أيضًا مخاوف أخلاقية، مثل خطر التقاط هذه النماذج وتحيزها من البيانات التي تتدرب عليها. علاوة على ذلك، يمكن أن تصبح إدارة توقعات المستخدمين وتحسين النماذج باستمرار بناءً على التعليقات جهدًا مستمرًا للتأكد من أن هذه الأدوات فعالة وموثوقة قدر الإمكان.
تعد نماذج الانتشار مفهومًا رائعًا في الذكاء الاصطناعي التوليدي يساعد في إنشاء صور ومقاطع فيديو وأصوات عالية الجودة في العديد من المجالات المختلفة. على الرغم من أنها يمكن أن تمثل بعض تحديات التنفيذ، مثل المتطلبات الحسابية والمخاوف الأخلاقية، إلا أن مجتمع الذكاء الاصطناعي يعمل باستمرار على تحسين كفاءتها وتأثيرها. تم إعداد نماذج الانتشار لتحويل صناعات مثل الأفلام وإنتاج الموسيقى وإنشاء المحتوى الرقمي مع استمرار تطورها.
هيا نتعلم ونستكشف معًا! تحقق من مستودع GitHub الخاص بنا لرؤية مساهماتنا في الذكاء الاصطناعي. اكتشف كيف نعيد تعريف صناعات مثل التصنيع و الرعاية الصحية بتقنية الذكاء الاصطناعي المتطورة.
