Что такое диффузионные модели? Краткое и исчерпывающее руководство

Использование инструментов generative AI, таких как Midjourney и Sora, для создания контента становится всё более популярным, и растёт интерес к тому, как устроены эти инструменты изнутри. Действительно, недавнее исследование показывает, что 94% людей готовы освоить новые навыки для работы с генеративным ИИ. Понимание принципов работы моделей генеративного ИИ поможет тебе эффективнее использовать эти инструменты и извлекать из них максимум пользы.

В основе таких инструментов, как Midjourney и Sora, лежат передовые диффузионные модели — модели генеративного ИИ, которые могут создавать images, videos, text и аудио для различных применений. Например, диффузионные модели — отличный вариант для создания коротких маркетинговых видео для таких платформ социальных сетей, как TikTok и YouTube Shorts. В этой статье мы рассмотрим, как работают диффузионные модели и где их можно применять. Давай начнем!

Вдохновение для создания передовых диффузионных моделей#

В физике диффузия — это процесс, посредством которого молекулы перемещаются из областей с более высокой концентрацией в области с более низкой концентрацией. Концепция диффузии тесно связана с Brownian motion, при котором частицы движутся хаотично при столкновении с молекулами в жидкости и со временем постепенно рассеиваются.

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.

Заглядываем «под капот» диффузионных моделей#

Как правило, архитектура диффузионной модели включает в себя два основных шага. Сначала модель учится постепенно добавлять шум в dataset. Затем она обучается обращать этот процесс вспять и возвращать данные в исходное состояние. Давай рассмотрим подробнее, как это работает.

Предобработка данных#

Прежде чем погружаться в суть диффузионной модели, важно помнить, что любые данные, на которых обучается модель, должны быть предварительно обработаны. Например, если ты обучаешь диффузионную модель генерации изображений, training dataset of images нужно сначала очистить. Preprocessing image data может включать в себя удаление выбросов, которые могут повлиять на результаты, нормализацию значений пикселей так, чтобы все изображения были в одном масштабе, а также использование аугментации данных для внесения большего разнообразия. Шаги предобработки данных помогают гарантировать качество обучающих данных, и это верно не только для диффузионных моделей, но и для любой AI model.

Fig 2. Примеры аугментации данных изображений.

Процесс прямой диффузии#

После предобработки данных следующим шагом является процесс прямой диффузии. Давай сфокусируемся на training диффузионной модели для генерации изображений. Процесс начинается с выборки из простого распределения, например из гауссовского распределения. Другими словами, выбирается случайный шум. Как показано на рисунке ниже, модель постепенно преобразует изображение в ходе серии шагов. Изображение начинается четким и становится всё более зашумленным по мере прохождения каждого шага, в конце концов превращаясь практически в полный шум.

Fig 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.

Процесс 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.

Fig 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.

Применения 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.

Графический дизайн#

Диффузионные модели могут использоваться для быстрого создания графического визуального контента. Дизайнеры и художники могут предоставлять исходные эскизы, макеты или даже простые наброски того, что они хотят получить, а модели могут воплотить эти идеи в жизнь. Это позволяет ускорить весь design process, предложить широкий спектр новых возможностей от начальной концепции до готового продукта и сэкономить много ценного времени для людей-дизайнеров.

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

Музыка и звуковой дизайн#

Диффузионные модели также могут быть адаптированы для создания уникальных звуковых ландшафтов или музыкальных нот. Они открывают новые возможности для музыкантов и художников по визуализации и созданию аудиоопыта. Вот некоторые сценарии использования диффузионных моделей в области sound and music creation:

• 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.

Fig 6. Визуализация аудиодиффузии.

Кино и анимация#

Еще один интересный сценарий использования диффузионных моделей — creating film and animation clips. Их можно использовать для generate characters, реалистичных фонов и даже динамических элементов внутри сцен. Использование диффузионных моделей может дать значительное преимущество производственным компаниям. Это оптимизирует общий рабочий процесс и открывает путь к новым экспериментам и творчеству в визуальном повествовании. Некоторые клипы, созданные с помощью этих моделей, сопоставимы с настоящими анимационными или кинороликами. Эти модели даже можно использовать для создания полноценных фильмов.

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

Популярные 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 новейшая версия модели генерации изображений от OpenAI. Она интегрирована в ChatGPT и предлагает множество улучшений качества генерации изображений 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 представляет собой диффузионную модель преобразования текста в изображение, известную своей фотореалистичностью и продвинутым пониманием языка.

Проблемы и ограничения диффузионных моделей#

Хотя диффузионные модели дают преимущества в самых разных отраслях, нам также следует помнить о некоторых сложностях, связанных с ними. Одна из проблем заключается в том, что процесс обучения является очень resource-intensive. Хотя достижения в области аппаратного ускорения могут помочь, они могут оказаться дорогостоящими. Другая проблема — это ограниченная способность диффузионных моделей обобщать данные на ранее не виденных примерах. Их адаптация к конкретным доменам может потребовать значительной fine-tuning или переобучения.

Интеграция этих моделей в реальные задачи сопряжена со своим набором трудностей. Ключевым моментом является то, чтобы то, что генерирует ИИ, действительно соответствовало намерениям человека. Существуют также ethical concerns, такие как риск того, что эти модели будут перенимать и отражать предвзятость из данных, на которых они обучаются. Кроме того, управление ожиданиями пользователей и постоянное совершенствование моделей на основе обратной связи могут стать непрерывным процессом, обеспечивающим максимально высокую эффективность и надежность этих инструментов.

Будущее 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 repository, чтобы увидеть наш вклад в развитие ИИ. Узнай, как мы переосмысливаем такие отрасли, как manufacturing и healthcare, с помощью передовых технологий ИИ.