Что такое диффузионные модели? Краткое и исчерпывающее руководство

Использование инструментов генеративного ИИ, таких как Midjourney и Sora, для создания контента становится всё более распространённым, и интерес к тому, как эти инструменты устроены изнутри, растёт. Недавнее исследование показывает, что 94% людей готовы осваивать новые навыки для работы с генеративным ИИ. Понимание принципов работы моделей генеративного ИИ поможет тебе эффективнее использовать эти инструменты и получать от них максимум.

В основе таких инструментов, как Midjourney и Sora, лежат продвинутые диффузионные модели — модели генеративного ИИ, способные создавать изображения, видео, текст и аудио для различных задач. Например, диффузионные модели отлично подходят для создания коротких маркетинговых видео для социальных платформ, таких как TikTok и YouTube Shorts. В этой статье мы рассмотрим, как работают диффузионные модели и где их можно применять. Начнём!

Что вдохновило разработчиков продвинутых диффузионных моделей#

В физике диффузия — это процесс, при котором молекулы перемещаются из областей с высокой концентрацией в области с низкой концентрацией. Понятие диффузии тесно связано с броуновским движением, при котором частицы хаотично перемещаются, сталкиваясь с молекулами жидкости, и постепенно распределяются в пространстве.

Эти концепции вдохновили разработчиков на создание диффузионных моделей в генеративном ИИ. Диффузионные модели постепенно добавляют к данным шум, а затем учатся обращать этот процесс, чтобы генерировать новые высококачественные данные, такие как текст, изображения или звук. Это похоже на идею обратной диффузии в физике. Теоретически диффузию можно отслеживать в обратном направлении, чтобы вернуть частицы в исходное состояние. Аналогичным образом диффузионные модели учатся устранять добавленный шум и создавать реалистичные новые данные из зашумлённых входных данных.

Как устроены диффузионные модели#

В общем случае архитектура диффузионной модели включает два основных этапа. Сначала модель учится постепенно добавлять шум к набору данных. Затем её обучают обращать этот процесс и возвращать данные в исходное состояние. Рассмотрим подробнее, как это работает.

Предварительная обработка данных#

Прежде чем перейти к основам диффузионной модели, важно помнить, что любые данные, на которых обучается модель, необходимо предварительно обработать. Например, если ты обучаешь диффузионную модель для генерации изображений, обучающий набор изображений сначала нужно очистить. Предварительная обработка данных изображений может включать удаление выбросов, способных повлиять на результаты, нормализацию значений пикселей, чтобы все изображения находились в одном масштабе, и аугментацию данных для увеличения разнообразия. Этапы предварительной обработки 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.

Прямой диффузионный процесс#

После предварительной обработки данных выполняется прямой диффузионный процесс. Рассмотрим обучение диффузионной модели для генерации изображений. Процесс начинается с выборки из простого распределения, например гауссовского. Иными словами, выбирается случайный шум. Как показано на изображении ниже, модель постепенно преобразует изображение в ходе последовательности шагов. Сначала изображение выглядит чётким, но на каждом шаге становится всё более зашумлённым и в итоге превращается почти в полный шум.

Рис. 3. Прямой диффузионный процесс.

Каждый шаг основывается на предыдущем, а шум добавляется контролируемым и постепенным образом с использованием цепи Маркова. Цепь Маркова — 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 сложность, мы можем захватывать самые тонкие закономерности и детали исходного распределения данных изображений. Добавление гауссовского шума также создаёт разнообразные и реалистичные образцы по мере развития диффузионного процесса.

Обратный диффузионный процесс#

Обратный диффузионный процесс начинается после того, как прямой диффузионный процесс преобразовал образец в зашумлённое сложное состояние. С помощью последовательности обратных преобразований он постепенно возвращает зашумлённый образец в исходное состояние. Этапы обращения процесса добавления шума управляются обратной цепью Маркова.

Рис. 4. Обратный диффузионный процесс.

В ходе обратного процесса диффузионные модели учатся генерировать новые данные: они начинают со случайного образца шума и постепенно уточняют его, превращая в чёткий детализированный результат. Сгенерированные данные в итоге очень похожи на исходный набор данных. Благодаря этой способности диффузионные модели отлично подходят для таких задач, как синтез изображений, дополнение данных и удаление шума. В следующем разделе мы рассмотрим другие применения диффузионных моделей.

Применение диффузионных моделей#

Пошаговый диффузионный процесс позволяет диффузионной модели эффективно генерировать сложные распределения данных, не испытывая перегрузки из-за высокой размерности данных. Рассмотрим некоторые задачи, в которых диффузионные модели особенно эффективны.

Графический дизайн#

Диффузионные модели можно использовать для быстрой генерации визуального графического контента. Дизайнеры и художники могут предоставлять эскизы, макеты или даже простые наброски своих идей, а модели воплощают эти идеи в жизнь. Это может ускорить весь процесс дизайна, открыть множество новых возможностей — от первоначальной концепции до готового продукта — и сэкономить дизайнерам немало ценного времени.

Рис. 5. Графические дизайны, созданные диффузионными моделями.

Музыка и звуковой дизайн#

Диффузионные модели также можно адаптировать для генерации уникальных звуковых ландшафтов или музыкальных нот. Они открывают музыкантам и художникам новые способы визуализации и создания слуховых впечатлений. Вот несколько вариантов применения диффузионных моделей в области создания звука и музыки:

• Перенос голоса: диффузионные модели можно использовать для преобразования одного звука в другой, например для превращения сэмпла бочки в звук малого барабана и создания уникальных сочетаний звуков.
• Вариативность и очеловечивание звука: диффузия аудио может вносить небольшие вариации в звуки, добавляя цифровому аудио человеческий элемент за счёт имитации исполнения на живых инструментах.
• Корректировка звукового дизайна: эти модели можно использовать для незаметного изменения звука, например усиления сэмпла хлопка двери, чтобы глубже изменить его характеристики, чем это позволяют традиционные EQ или фильтрация.
• Генерация мелодий: они также могут помогать создавать новые мелодии и вдохновлять художников подобно просмотру наборов сэмплов.

Рис. 6. Визуализация диффузии аудио.

Кино и анимация#

Ещё один интересный вариант применения диффузионных моделей — создание фрагментов фильмов и анимации. Их можно использовать для генерации персонажей, реалистичных фонов и даже динамических элементов внутри сцен. Использование диффузионных моделей может дать производственным компаниям большое преимущество. Они упрощают общий рабочий процесс и открывают больше возможностей для экспериментов и творчества в визуальном повествовании. Некоторые фрагменты, созданные с помощью этих моделей, сопоставимы с настоящими анимационными или кинематографическими фрагментами. С их помощью можно даже создавать целые фильмы.

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

Популярные диффузионные модели#

Теперь, когда мы узнали о некоторых применениях диффузионных моделей, рассмотрим популярные диффузионные модели, которые ты можешь попробовать.

• Stable Diffusion: Stable Diffusion, созданная Stability AI, — эффективная модель, известная преобразованием текстовых запросов в реалистичные изображения. Она пользуется репутацией модели, создающей изображения высокого качества. Её также можно адаптировать для кино и анимации.
• DALL-E 3: DALL-E 3 — последняя версия модели OpenAI для генерации изображений. Она интегрирована в ChatGPT и предлагает множество улучшений качества генерации изображений по сравнению с предыдущей версией DALL-E 2.
• Sora: Sora — модель OpenAI для преобразования текста в видео, способная генерировать высокореалистичные видео в разрешении 1080p продолжительностью до минуты. Некоторые видеоклипы, созданные с помощью Sora, легко принять за настоящие съёмки.
• Imagen: Imagen, разработанная Google, — диффузионная модель для преобразования текста в изображения, известная фотореалистичностью и продвинутым пониманием языка.

Проблемы и ограничения диффузионных моделей#

Хотя диффузионные модели приносят пользу во многих отраслях, важно помнить и о связанных с ними проблемах. Одна из них заключается в том, что процесс обучения требует значительных ресурсов. Аппаратное ускорение может помочь, но оно бывает дорогостоящим. Другая проблема — ограниченная способность диффузионных моделей обобщать данные, которых не было в обучении. Адаптация моделей к конкретным предметным областям может потребовать серьёзной тонкой настройки или повторного обучения.

Интеграция этих моделей в реальные задачи сопряжена с собственными проблемами. Важно, чтобы результаты, которые генерирует ИИ, действительно соответствовали замыслу человека. Существуют и этические проблемы, например риск того, что модели усвоят и воспроизведут предвзятость из данных, на которых они обучались. Кроме того, управление ожиданиями пользователей и постоянное совершенствование моделей на основе обратной связи могут стать непрерывной работой, необходимой для обеспечения максимальной эффективности и надёжности этих инструментов.

Будущее диффузионных моделей#

Диффузионные модели — увлекательная концепция генеративного ИИ, помогающая создавать высококачественные изображения, видео и звуки во множестве областей. Несмотря на сложности внедрения, такие как вычислительные требования и этические проблемы, сообщество ИИ постоянно работает над повышением их эффективности и влияния. По мере развития диффузионные модели готовы преобразить такие отрасли, как кино, музыкальное производство и создание цифрового контента.

Давай учиться и исследовать вместе! Загляни в наш репозиторий GitHub, чтобы узнать о нашем вкладе в развитие ИИ. Узнай, как мы переосмысливаем такие отрасли, как производство и здравоохранение, с помощью передовых технологий ИИ.