O que são Modelos de Difusão? Um guia rápido e abrangente

O uso de ferramentas de generative AI como Midjourney e Sora para criar conteúdo está se tornando cada vez mais comum, e há um interesse crescente em entender o funcionamento interno dessas ferramentas. De fato, um estudo recente mostra que 94% das pessoas estão preparadas para aprender novas habilidades para trabalhar com generative AI. Entender como os modelos de generative AI funcionam pode te ajudar a usar essas ferramentas de forma mais eficaz e aproveitar ao máximo o potencial delas.

No coração de ferramentas como Midjourney e Sora estão os modelos de difusão avançados — modelos de generative AI capazes de criar images, videos, text e áudio para diversas aplicações. Por exemplo, os modelos de difusão são uma excelente opção para produzir vídeos curtos de marketing para plataformas de mídia social como TikTok e YouTube Shorts. Neste artigo, vamos explorar como os modelos de difusão funcionam e onde podem ser aplicados. Vamos começar!

A inspiração por trás dos modelos de difusão avançados#

Na física, a difusão é o processo pelo qual as moléculas se espalham de áreas de maior concentração para áreas de menor concentração. O conceito de difusão está intimamente relacionado ao Brownian motion, em que as partículas se movem aleatoriamente ao colidirem com moléculas em um fluido, espalhando-se gradualmente ao longo do tempo.

Esses conceitos inspiraram o desenvolvimento de modelos de difusão na IA generativa. Os modelos de difusão funcionam adicionando ruído aos dados gradualmente e, então, aprendendo a reverter esse processo para gerar dados novos e de alta qualidade, como texto, imagens ou som. É semelhante à ideia de difusão reversa na física. Teoricamente, a difusão pode ser rastreada de trás para frente para retornar as partículas ao seu estado original. Da mesma forma, os modelos de difusão aprendem a reverter o ruído adicionado para criar novos dados realistas a partir de entradas ruidosas.

Entendendo o funcionamento dos modelos de difusão#

Geralmente, a arquitetura de um modelo de difusão envolve duas etapas principais. Primeiro, o modelo aprende a adicionar ruído ao dataset gradualmente. Em seguida, ele é treinado para inverter esse processo e retornar os dados ao seu estado original. Vamos dar uma olhada mais de perto em como isso funciona.

Pré-processamento de dados#

Antes de mergulharmos no núcleo de um modelo de difusão, é importante lembrar que qualquer dado usado para treinar o modelo deve ser pré-processado. Por exemplo, se você estiver treinando um modelo de difusão para gerar imagens, o training dataset of images precisa ser limpo primeiro. O Preprocessing image data pode envolver a remoção de valores atípicos que possam afetar os resultados, a normalização dos valores dos pixels para que todas as imagens fiquem na mesma escala e o uso de aumento de dados para introduzir mais variedade. As etapas de pré-processamento de dados ajudam a garantir a qualidade dos dados de treinamento, e isso se aplica não apenas aos modelos de difusão, mas a qualquer AI model.

Fig 2. Exemplos de Aumento de Dados de Imagem.

Processo de difusão direta#

Após o pré-processamento dos dados, a próxima etapa é o processo de difusão direta. Vamos focar no training de um modelo de difusão para gerar imagens. O processo começa amostrando a partir de uma distribuição simples, como uma distribuição gaussiana. Em outras palavras, algum ruído aleatório é selecionado. Como mostrado na imagem abaixo, o modelo transforma gradualmente a imagem em uma série de etapas. A imagem começa limpa e se torna cada vez mais ruidosa à medida que avança em cada etapa, transformando-se quase totalmente em ruído no final.

Fig 3. Processo de Difusão Direta.

Cada etapa baseia-se na anterior, e o ruído é adicionado de forma controlada e incremental usando uma Cadeia de Markov. Uma cadeia de Markov é um modelo matemático onde a probabilidade do próximo estado depende apenas do estado atual. Ela é usada para prever resultados futuros com base nas condições presentes. Como cada etapa adiciona complexidade aos dados, podemos capturar os padrões e detalhes mais intrincados da distribuição original dos dados da imagem. A adição de ruído Gaussiano também gera amostras diversas e realistas à medida que a difusão se desenrola.

Processo de difusão reversa#

O processo de difusão reversa começa assim que o processo de difusão direta transforma uma amostra em um estado ruidoso e complexo. Ele mapeia gradualmente a amostra ruidosa de volta ao seu estado original usando uma série de transformações inversas. As etapas que revertem o processo de adição de ruído são guiadas por uma Cadeia de Markov reversa.

Fig 4. Processo de Difusão Reversa.

Durante o processo reverso, os modelos de difusão aprendem a gerar novos dados começando com uma amostra de ruído aleatório e refinando-a gradualmente em uma saída clara e detalhada. Os dados gerados acabam se assemelhando muito ao dataset original. Essa capacidade é o que torna os modelos de difusão ótimos para tarefas como síntese de imagem, preenchimento de dados e redução de ruído (denoising). Na próxima seção, exploraremos mais aplicações de modelos de difusão.

As aplicações dos modelos de difusão#

O processo de difusão passo a passo torna possível para um modelo de difusão gerar eficientemente distribuições de dados complexas sem ser sobrecarregado pela alta dimensionalidade dos dados. Vamos dar uma olhada em algumas aplicações onde os modelos de difusão se destacam.

Design gráfico#

Os modelos de difusão podem ser usados para gerar conteúdo visual gráfico rapidamente. Designers e artistas humanos podem fornecer esboços iniciais, layouts ou até mesmo ideias simples e rústicas do que desejam, e os modelos podem dar vida a essas ideias. Isso pode acelerar todo o design process, oferecer uma ampla gama de novas possibilidades desde o conceito inicial até o produto final e economizar um tempo valioso para os designers humanos.

Fig 5. Designs Gráficos Criados por Modelos de Difusão.

Design de música e som#

Os modelos de difusão também podem ser adaptados para gerar paisagens sonoras ou notas musicais altamente exclusivas. Eles oferecem novas maneiras para músicos e artistas visualizarem e criarem experiências auditivas. Aqui estão alguns dos casos de uso dos modelos de difusão no campo da sound and music creation:

• Transferência de voz: Modelos de difusão podem ser usados para transformar um som em outro, como converter uma amostra de bumbo em um som de caixa para combinações sonoras únicas.
• Variabilidade sonora e humanização: A difusão de áudio pode trazer leves variações nos sons para adicionar um elemento humano ao áudio digital, simulando performances de instrumentos ao vivo.
• Ajustes de design de som: Esses modelos podem ser usados para alterar sutilmente um som (como aprimorar uma amostra de porta batendo) para modificar suas características em um nível mais profundo do que a equalização ou filtragem tradicional.
• Geração de melodia: Eles também podem ajudar a gerar novas melodias e inspirar artistas de forma semelhante à navegação em pacotes de samples.

Fig 6. Uma Visualização de Difusão de Áudio.

Filme e animação#

Outro caso de uso interessante dos modelos de difusão é na creating film and animation clips. Eles podem ser usados para generate characters, cenários realistas e até elementos dinâmicos dentro das cenas. O uso de modelos de difusão pode ser uma grande vantagem para as produtoras. Ele simplifica o fluxo de trabalho geral e abre caminho para mais experimentação e criatividade na narrativa visual. Alguns dos clipes feitos com esses modelos são comparáveis a clipes reais de animação ou cinema. É até possível usar esses modelos para criar filmes inteiros.

Fig 7. Uma cena do curta-metragem Seasons que foi criada usando modelos de difusão.

Modelos de difusão populares#

Agora que aprendemos sobre algumas das aplicações dos modelos de difusão, vamos ver alguns modelos populares que você pode experimentar.

• Stable Diffusion: Criado pela Stability AI, o Stable Diffusion é um modelo eficiente conhecido por converter prompts de texto em imagens realistas. Ele tem uma forte reputação pela geração de imagens de alta qualidade. Também pode ser modificado para filmes e animações.
• DALL-E 3: O DALL-E 3 é a versão mais recente do modelo de geração de imagens da OpenAI. Ele está integrado ao ChatGPT e oferece muitas melhorias na qualidade de geração de imagens em comparação com a versão anterior, o DALL-E 2.
• Sora: O Sora é o modelo de texto para vídeo da OpenAI que pode gerar vídeos em 1080p altamente realistas com até um minuto de duração. Alguns dos clipes de vídeo feitos usando o Sora podem ser facilmente confundidos com filmagens reais.
• Imagen: Desenvolvido pelo Google, o Imagen é um modelo de difusão de texto para imagem reconhecido pelo seu fotorrealismo e compreensão avançada de linguagem.

Desafios e limitações relacionados aos modelos de difusão#

Embora os modelos de difusão ofereçam benefícios em vários setores, também devemos ter em mente alguns dos desafios associados a eles. Um dos desafios é que o processo de treinamento consome muitos resource-intensive. Embora os avanços na aceleração de hardware possam ajudar, eles podem ser custosos. Outro problema é a capacidade limitada dos modelos de difusão de generalizar para dados não vistos. Adaptá-los a domínios específicos pode exigir muito fine-tuning ou retreinamento.

Integrar esses modelos a tarefas do mundo real traz seus próprios desafios. É fundamental que o que a IA gera corresponda de fato à intenção humana. Também existem ethical concerns, como o risco de esses modelos absorverem e refletirem vieses dos dados com os quais foram treinados. Além disso, gerenciar as expectativas dos usuários e refinar constantemente os modelos com base no feedback pode se tornar um esforço contínuo para garantir que essas ferramentas sejam o mais eficazes e confiáveis possível.

O futuro dos modelos de difusão#

Os modelos de difusão são um conceito fascinante na IA generativa que ajuda a criar imagens, vídeos e sons de alta qualidade em muitos campos diferentes. Embora possam apresentar alguns desafios de implementação, como demandas computacionais e preocupações éticas, a comunidade de IA trabalha constantemente para melhorar sua eficiência e impacto. Os modelos de difusão estão prontos para transformar setores como cinema, produção musical e criação de conteúdo digital à medida que continuam a evoluir.

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