Что такое диффузионные модели? Краткое и исчерпывающее руководство

Использование инструментов генеративного ИИ, таких как Midjourney и Sora, для создания контента становится всё более привычным, и растет интерес к тому, как именно работают эти инструменты «под капотом». Более того, недавнее исследование показывает, что 94% людей готовы осваивать новые навыки для работы с генеративным ИИ. Понимание принципов работы генеративных моделей поможет тебе использовать эти инструменты эффективнее и получать от них максимум пользы.

В основе таких инструментов, как Midjourney и Sora, лежат передовые диффузионные модели — модели генеративного ИИ, способные создавать изображения, видео, текст и аудио для самых разных задач. Например, диффузионные модели отлично подходят для создания коротких рекламных роликов для социальных сетей, таких как TikTok и YouTube Shorts. В этой статье мы разберем, как работают диффузионные модели и где их можно применять. Давай начнем!

Link to this sectionВдохновение для создания передовых диффузионных моделей#

В физике диффузия — это процесс, при котором молекулы перемещаются из областей с более высокой концентрацией в области с более низкой концентрацией. Концепция диффузии тесно связана с броуновским движением, при котором частицы хаотично движутся, сталкиваясь с молекулами жидкости, и постепенно равномерно распределяются со временем.

Эти идеи вдохновили развитие диффузионных моделей в генеративном ИИ. Диффузионные модели работают путем постепенного добавления шума в данные, а затем учатся обращать этот процесс для создания новых высококачественных данных, таких как текст, изображения или звук. Это похоже на идею обратной диффузии в физике. Теоретически диффузию можно отследить в обратном направлении, чтобы вернуть частицы в исходное состояние. Точно так же диффузионные модели учатся устранять добавленный шум, чтобы создавать реалистичные новые данные из зашумленных входных сигналов.

Link to this sectionЗаглядываем «под капот» диффузионных моделей#

Как правило, архитектура диффузионной модели включает два основных этапа. Сначала модель учится постепенно добавлять шум в набор данных. Затем ее тренируют обращать этот процесс и возвращать данные в исходное состояние. Давай рассмотрим это подробнее.

Link to this sectionПредобработка данных#

Прежде чем мы погрузимся в суть работы диффузионной модели, важно помнить, что любые данные, на которых обучается модель, должны быть предобработаны. Например, если ты обучаешь диффузионную модель генерировать изображения, обучающий набор данных сначала нужно очистить. Предобработка данных изображений может включать удаление выбросов, которые могут повлиять на результат, нормализацию значений пикселей для приведения всех изображений к единому масштабу, а также аугментацию данных для повышения их разнообразия. Этапы предобработки помогают гарантировать качество обучающих данных, и это верно не только для диффузионных моделей, но и для любой модели ИИ.

Рис. 2. Примеры аугментации данных изображений.

Link to this sectionПроцесс прямой диффузии#

После предобработки данных следующим этапом является процесс прямой диффузии. Давай сфокусируемся на обучении диффузионной модели для генерации изображений. Процесс начинается с выборки из простого распределения, например, гауссовского. Другими словами, выбирается случайный шум. Как показано на изображении ниже, модель постепенно преобразует изображение в ходе серии шагов. Изображение сначала остается четким, но становится все более зашумленным с каждым шагом, в конечном итоге превращаясь почти в полный шум.

Рис. 3. Процесс прямой диффузии.

Каждый этап базируется на предыдущем, а шум добавляется контролируемо и постепенно с помощью Марковской цепи. Марковская цепь — это математическая модель, в которой вероятность следующего состояния зависит только от текущего состояния. Она используется для прогнозирования будущих результатов на основе текущих условий. Поскольку каждый шаг добавляет данным сложности, мы можем уловить самые тонкие закономерности и детали исходного распределения данных изображения. Добавление гауссовского шума также создает разнообразные и реалистичные выборки по мере развертывания диффузии.

Link to this sectionПроцесс обратной диффузии#

Процесс обратной диффузии начинается, как только процесс прямой диффузии трансформирует образец в зашумленное, сложное состояние. Он постепенно отображает зашумленный образец обратно в его исходное состояние с помощью серии обратных преобразований. Шаги, которые обращают процесс добавления шума, направляются обратной Марковской цепью.

Рис. 4. Процесс обратной диффузии.

В ходе обратного процесса диффузионные модели учатся генерировать новые данные, начиная со случайного шумового образца и постепенно уточняя его до четкого, детализированного результата. Сгенерированные данные в итоге очень напоминают исходный набор данных. Именно эта возможность делает диффузионные модели отличным выбором для таких задач, как синтез изображений, дополнение данных и шумоподавление. В следующем разделе мы рассмотрим другие применения диффузионных моделей.

Link to this sectionПрименения диффузионных моделей#

Пошаговый процесс диффузии позволяет диффузионной модели эффективно генерировать сложные распределения данных, не перегружаясь высокой размерностью данных. Давай рассмотрим некоторые приложения, в которых диффузионные модели преуспевают.

Link to this sectionГрафический дизайн#

Диффузионные модели можно использовать для быстрой генерации графического визуального контента. Дизайнеры и художники могут предоставлять эскизы, макеты или даже просто грубые идеи того, что они хотят получить, а модели способны воплотить эти идеи в жизнь. Это ускоряет весь процесс дизайна, предлагает широкий спектр новых возможностей от начальной концепции до конечного продукта и экономит много драгоценного времени.

Рис. 5. Графические дизайны, созданные диффузионными моделями.

Link to this sectionМузыка и звуковой дизайн#

Диффузионные модели также можно адаптировать для генерации уникальных звуковых ландшафтов или музыкальных нот. Это открывает новые способы для музыкантов и художников визуализировать и создавать звуковой опыт. Вот несколько примеров использования диффузионных моделей в области создания звука и музыки:

• Голосовой перенос: Диффузионные модели можно использовать для трансформации одного звука в другой, например, для преобразования сэмпла бас-барабана в звук малого барабана для уникальных звуковых комбинаций.
• Звуковая вариативность и гуманизация: Аудиодиффузия может привнести в звуки легкие вариации, добавляя человеческий элемент в цифровой звук путем имитации живого исполнения на инструментах.
• Корректировка звукового дизайна: Эти модели могут использоваться для тонкого изменения звука (например, улучшения сэмпла хлопка двери), чтобы модифицировать его характеристики на более глубоком уровне, чем традиционный эквалайзер или фильтрация.
• Генерация мелодий: Они также могут помочь в создании новых мелодий и вдохновлять артистов так же, как просмотр сэмпл-паков.

Рис. 6. Визуализация аудиодиффузии.

Link to this sectionКино и анимация#

Еще один интересный сценарий использования диффузионных моделей — создание клипов для кино и анимации. Они могут быть использованы для генерации персонажей, реалистичных фонов и даже динамических элементов внутри сцен. Использование диффузионных моделей дает большое преимущество продюсерским компаниям. Это оптимизирует общий рабочий процесс и открывает путь для больших экспериментов и творчества в визуальном сторителлинге. Некоторые из клипов, созданных с помощью этих моделей, сопоставимы с настоящими анимационными или кинокадрами. Существует даже возможность использовать эти модели для создания целых фильмов.

Рис. 7. Сцена из короткометражного фильма Seasons, созданная с помощью диффузионных моделей.

Link to this sectionПопулярные диффузионные модели#

Теперь, когда мы узнали о некоторых способах применения диффузионных моделей, давай взглянем на несколько популярных моделей, которые ты можешь попробовать в деле.

• Stable Diffusion: Созданная Stability AI, Stable Diffusion — это эффективная модель, известная своей способностью преобразовывать текстовые подсказки в реалистичные изображения. Она имеет отличную репутацию благодаря высокому качеству генерации изображений. Ее также можно адаптировать для нужд кино и анимации.
• DALL-E 3: DALL-E 3 — это последняя версия модели генерации изображений от OpenAI. Она интегрирована в ChatGPT и предлагает множество улучшений качества генерации по сравнению с предыдущей версией, DALL-E 2.
• Sora: Sora — это модель OpenAI для генерации текста в видео, которая может создавать высокореалистичные 1080p видео длительностью до одной минуты. Некоторые видеоролики, созданные с помощью Sora, легко спутать с реальной съемкой.
• Imagen: Разработанная Google, Imagen — это диффузионная модель для генерации изображений по тексту, признанная за свой фотореализм и продвинутое понимание языка.

Link to this sectionПроблемы и ограничения диффузионных моделей#

Хотя диффузионные модели приносят пользу во многих отраслях, следует учитывать и некоторые трудности, связанные с ними. Одна из проблем заключается в том, что процесс обучения очень ресурсоемкий. Хотя прогресс в аппаратном ускорении помогает, это может быть дорого. Другой проблемой является ограниченная способность диффузионных моделей к обобщению на незнакомых данных. Адаптация их к конкретным предметным областям может потребовать серьезной доводки (fine-tuning) или переобучения.

Интеграция этих моделей в реальные задачи имеет свой набор трудностей. Ключевым моментом является то, чтобы то, что генерирует ИИ, действительно соответствовало намерениям человека. Существуют также этические опасения, например, риск того, что эти модели могут перенимать и отражать предвзятость, присутствующую в данных для обучения. Кроме того, управление ожиданиями пользователей и постоянная доработка моделей на основе обратной связи становятся непрерывным процессом, необходимым для того, чтобы эти инструменты были максимально эффективными и надежными.

Link to this sectionБудущее диффузионных моделей#

Диффузионные модели — это захватывающая концепция в генеративном ИИ, которая помогает создавать высококачественные изображения, видео и звуки в самых разных областях. Несмотря на некоторые сложности внедрения, такие как требования к вычислительным мощностям и этические аспекты, сообщество ИИ постоянно работает над повышением их эффективности и влияния. Диффузионные модели готовы трансформировать такие отрасли, как киноиндустрия, музыкальное производство и создание цифрового контента, по мере своего дальнейшего развития.

Давай учиться и исследовать вместе! Загляни в наш GitHub-репозиторий, чтобы увидеть наш вклад в ИИ. Узнай, как мы переосмысливаем такие отрасли, как производство и здравоохранение, с помощью передовых технологий ИИ.