Что такое диффузионные модели? Краткое и подробное руководство

Использование инструментов генеративного ИИ, таких как Midjourney и Sora, для создания контента становится всё более распространённым, и интерес к тому, как устроены эти инструменты, растёт. Согласно недавнему исследованию, 94% людей готовы осваивать новые навыки, чтобы работать с генеративным ИИ. Понимание принципов работы моделей генеративного ИИ поможет эффективнее пользоваться этими инструментами и получать от них максимум.

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

Идея, лежащая в основе 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 на разработку диффузионных моделей в генеративном ИИ. Диффузионные модели постепенно добавляют шум к данным, а затем учатся обращать этот процесс, чтобы генерировать новые качественные данные, например текст, изображения или звук. Это похоже на идею обратной диффузии в физике. Теоретически диффузию можно проследить в обратном направлении, чтобы вернуть частицы в исходное состояние. Аналогично диффузионные модели учатся убирать добавленный шум и создавать реалистичные новые данные на основе зашумлённых входных данных.

Как устроены диффузионные модели#

Как правило, архитектура диффузионной модели включает два основных этапа. Сначала в ходе фиксированного прямого процесса в обучающие данные постепенно добавляется шум. Затем модель обучается обращать этот процесс и возвращать данные в исходное состояние. Давай подробнее рассмотрим, как это работает.

Предобработка данных#

Прежде чем перейти к основам диффузионной модели, важно помнить, что данные, на которых обучается модель, необходимо предварительно обработать. Например, если ты обучаешь диффузионную модель генерировать изображения, сначала нужно очистить обучающий набор изображений. Предобработка изображений может включать удаление выбросов, способных повлиять на результаты, нормализацию значений пикселей, чтобы масштаб всех изображений был одинаковым, и аугментацию данных для увеличения разнообразия. Этапы предобработки помогают обеспечить качество обучающих данных — это важно не только для диффузионных моделей, но и для любых моделей ИИ.

Рис. 2. Примеры аугментации изображений.

Прямой процесс диффузии#

После предварительной обработки данных начинается следующий этап — прямой диффузионный процесс. Рассмотрим обучение диффузионной модели для генерации изображений. На каждом шаге из простого распределения, например нормального, выбирается случайный шум и добавляется к изображению. Как показано на изображении ниже, изображение постепенно преобразуется в несколько этапов. Сначала оно чёткое, но с каждым шагом становится всё зашумлённее и в итоге почти полностью превращается в шум.

Рис. 3. Прямой процесс диффузии.

Каждый шаг опирается на предыдущий, а шум контролируемо и постепенно добавляется с помощью цепи Маркова. Цепь Маркова — это математическая модель, в которой вероятность следующего состояния зависит только от текущего. Её используют для предсказания будущих результатов на основе текущих условий. Поскольку на каждом шаге данные становятся сложнее, мы можем учитывать самые тонкие закономерности и детали исходного распределения изображений. Добавление гауссовского шума также позволяет создавать разнообразные и реалистичные образцы по мере развития диффузионного процесса.

Обратный процесс диффузии#

Обратный диффузионный процесс начинается после того, как прямой диффузионный процесс переводит образец в сложное зашумлённое состояние. Затем серия обратных преобразований постепенно возвращает зашумлённый образец в исходное состояние. Шаги, обращающие процесс добавления шума, направляются обратной цепью Маркова.

Рис. 4. Обратный процесс диффузии.

В ходе обратного процесса диффузионные модели учатся генерировать новые данные: они начинают со случайного образца шума и постепенно преобразуют его 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#

Поэтапный процесс диффузии позволяет модели эффективно создавать сложные распределения данных, не перегружаясь из-за высокой размерности данных. Рассмотрим задачи, в которых диффузионные модели особенно хорошо себя показывают.

Графический дизайн#

Диффузионные модели можно использовать для быстрой генерации графического контента. Дизайнеры и художники могут задавать эскизы, макеты или даже простые наброски своих идей, а модели помогут воплотить их в жизнь. Это может ускорить весь процесс дизайна, расширить возможности на каждом этапе — от первоначальной идеи до готового продукта — и сэкономить дизайнерам много времени.

Рис. 5. Графический дизайн, созданный с помощью диффузионных моделей.

Музыка и звуковой дизайн#

Диффузионные модели также можно адаптировать для создания уникальных звуковых ландшафтов и музыкальных нот. Это открывает перед музыкантами и художниками новые способы визуализации и создания звуковых впечатлений. Вот несколько вариантов применения диффузионных моделей в области создания звука и музыки:

• Перенос тембра: диффузионные модели можно использовать для преобразования одного звука в другой, например превратить сэмпл бас-барабана в звук малого барабана и создавать уникальные звуковые сочетания.
• Вариативность и очеловечивание звука: аудиодиффузия может слегка варьировать звучание, добавляя цифровому аудио естественность за счёт имитации живого исполнения на музыкальных инструментах.
• Настройка звукового дизайна: модели можно использовать для тонкого изменения звука, например сэмпла хлопка закрывающейся двери, чтобы глубже изменить его характеристики, чем это позволяют традиционные эквализация или фильтрация.
• Генерация мелодий: модели также помогают создавать новые мелодии и вдохновляют художников подобно поиску в библиотеках сэмплов.

Рис. 6. Визуализация диффузии аудио.

Кино и анимация#

Ещё один интересный вариант применения диффузионных моделей — создание фрагментов фильмов и анимации. Их можно использовать, чтобы генерировать персонажей, реалистичные фоны и даже динамичные элементы сцен. Использование диффузионных моделей может дать производственным компаниям большое преимущество. Оно упрощает весь рабочий процесс и открывает больше возможностей для экспериментов и творческого подхода к визуальному повествованию. Некоторые созданные с помощью этих моделей фрагменты не уступают настоящим анимационным или кинематографическим сценам. С помощью этих моделей можно создавать даже целые фильмы.

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

Популярные диффузионные модели#

Теперь, когда мы рассмотрели некоторые варианты применения диффузионных моделей, давай познакомимся с несколькими популярными моделями, которые ты можешь попробовать.

• Stable Diffusion: созданная компанией Stability AI эффективная модель Stable Diffusion преобразует текстовые запросы в реалистичные изображения. Она известна высоким качеством генерации изображений. Её также можно адаптировать для кино и анимации.
• DALL-E 3: DALL-E 3 — третья версия модели генерации изображений OpenAI. Её интегрировали в ChatGPT, и по сравнению с предыдущей версией, DALL-E 2, она обеспечивает множество улучшений качества генерации изображений.
• Sora: текстовая модель OpenAI для генерации видео, способная создавать реалистичные ролики с разрешением 1080p продолжительностью до минуты. Некоторые видеоролики, созданные с помощью Sora, легко принять за настоящую съёмку.
• Imagen: разработанная Google диффузионная модель преобразования текста в изображение Imagen известна фотореалистичностью и расширенными возможностями понимания языка.

Проблемы и ограничения диффузионных моделей#

Хотя диффузионные модели полезны во многих отраслях, важно помнить и о связанных с ними сложностях. Одна из них — высокая ресурсоёмкость обучения. Развитие аппаратного ускорения помогает решить эту проблему, но может обходиться дорого. Ещё одна сложность — ограниченная способность диффузионных моделей обобщать данные, с которыми они не сталкивались. Адаптация моделей к конкретным областям может потребовать длительной тонкой настройки или повторного обучения.

Интеграция этих моделей в реальные задачи сопряжена с рядом трудностей. Важно, чтобы результат работы ИИ действительно соответствовал замыслу человека. Существуют также этические проблемы, например риск того, что модели усвоят и воспроизведут предвзятость, содержащуюся в обучающих данных. Кроме того, управление ожиданиями пользователей и постоянное улучшение моделей на основе обратной связи могут потребовать непрерывных усилий, чтобы эти инструменты были максимально эффективными и надёжными.

Будущее диффузионных моделей#

Диффузионные модели — интересная концепция генеративного ИИ, которая помогает создавать высококачественные изображения, видео и звук для самых разных областей. Их внедрение может быть сопряжено с трудностями, например высокими требованиями к вычислительным ресурсам и этическими проблемами, но сообщество ИИ постоянно работает над повышением их эффективности и улучшением результатов. По мере развития диффузионные модели, вероятно, продолжат менять такие отрасли, как кино, музыкальное производство и создание цифрового контента.

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