Диффузионные модели

Диффузионные модели — это класс генеративных моделей, которые стали краеугольным камнем современного генеративного ИИ. Они предназначены для создания новых данных, таких как изображения или звуки, которые похожи на данные, на которых они были обучены. Основная идея вдохновлена термодинамикой. Модель учится обращать процесс постепенного добавления шума к изображению до тех пор, пока оно не станет чистой статической помехой. Изучив этот процесс «удаления шума», модель может начать со случайного шума и постепенно превратить его в связный, высококачественный образец. Этот поэтапный процесс уточнения является ключом к их способности генерировать очень детализированные и реалистичные выходные данные.

Как работают диффузионные модели?

Процесс, лежащий в основе диффузионных моделей, включает в себя два основных этапа:

1. Прямой процесс (диффузия): На этом этапе четкое изображение систематически ухудшается путем добавления небольшого количества гауссовского шума в течение множества шагов. Это продолжается до тех пор, пока изображение не станет неотличимым от чистого шума. Этот прямой процесс является фиксированным и не предполагает какого-либо обучения; он просто предоставляет цель для модели, чтобы научиться обращать его вспять.
2. Обратный процесс (удаление шума): Здесь происходит обучение. Нейронная сеть обучается принимать зашумленное изображение из прямого процесса и предсказывать шум, который был добавлен на предыдущем шаге. Многократно вычитая этот предсказанный шум, модель может начать с совершенно случайного изображения (чистого шума) и постепенно преобразовать его обратно в чистое, четкое изображение. Этот изученный процесс удаления шума позволяет модели генерировать новые данные с нуля. Фундаментальная статья "Denoising Diffusion Probabilistic Models" заложила основу для этого подхода.

Диффузионные модели в сравнении с другими генеративными моделями

Диффузионные модели существенно отличаются от других популярных генеративных подходов, таких как Generative Adversarial Networks (GANs).

• Стабильность обучения: Диффузионные модели обычно имеют более стабильный процесс обучения по сравнению с GAN. GAN включают в себя сложную состязательную игру между генератором и дискриминатором, которую иногда бывает трудно сбалансировать и которая может не сойтись.
• Качество и разнообразие образцов: Хотя оба подхода могут давать высококачественные результаты, диффузионные модели часто превосходят GAN в создании очень разнообразных и фотореалистичных изображений, иногда превосходя GAN по определенным бенчмаркам. Однако это качество может достигаться за счет более высокой задержки при выводе.
• Скорость логического вывода: Традиционно диффузионные модели медленнее генерируют образцы, поскольку требуют множества итеративных шагов шумоподавления. В отличие от них, GAN могут генерировать образец за один прямой проход. Однако активные исследования и методы, такие как дистилляция знаний, быстро сокращают этот разрыв в скорости.

Применение в реальном мире

Диффузионные модели стимулируют новую волну творчества и инноваций в различных областях:

• Генерация изображений высокой четкости: Это самое известное применение. Модели, разработанные такими компаниями, как Stability AI и OpenAI, могут создавать потрясающе реалистичные и художественные изображения из простых текстовых запросов. Яркие примеры включают Stable Diffusion, DALL-E 3, Midjourney и Imagen от Google. Эти инструменты преобразовали цифровое искусство и создание контента.
• Редактирование и восстановление изображений: Они предназначены не только для создания изображений с нуля. Диффузионные модели могут интеллектуально изменять существующие изображения на основе инструкций, таких как добавление или удаление объектов, изменение художественных стилей или заполнение недостающих частей фотографии (восстановление). Такие инструменты, как Adobe Firefly, используют эти возможности.
• Синтез аудио и видео: Принципы диффузии также применяются к другим типам данных. Модели, такие как AudioLDM, могут генерировать реалистичную речь, музыку и звуковые эффекты, а модели, такие как Sora от OpenAI, расширяют границы генерации текста в видео.
• Аугментация данных: В компьютерном зрении диффузионные модели можно использовать для создания синтетических данных для обучения. Это особенно полезно для повышения устойчивости моделей, таких как Ultralytics YOLO, для таких задач, как обнаружение объектов или сегментация изображений, особенно когда реальных данных недостаточно.

Инструменты и разработка

Разработка и использование диффузионных моделей обычно включает в себя фреймворки машинного обучения, такие как PyTorch и TensorFlow. Чтобы упростить разработку, библиотеки, такие как библиотека Hugging Face Diffusers, предлагают предварительно обученные модели и инструменты. Хотя эти инструменты сосредоточены на самой генеративной модели, платформы, такие как Ultralytics HUB, могут помочь в управлении более широким рабочим процессом, включая управление наборами данных и развертывание, дополняя разработку комплексных решений ИИ. Поскольку эти модели становятся все более распространенными, крайне важно учитывать этику ИИ и решать такие проблемы, как алгоритмическая предвзятость.