Difüzyon Modelleri, özellikle yüksek kaliteli görüntüler, ses ve diğer karmaşık veri türlerinin oluşturulmasında önemli bir önem kazanan derin öğrenme (DL) içindeki güçlü bir üretici model sınıfını temsil eder. Termodinamikteki kavramlardan esinlenen bu modeller, verilere sistematik olarak gürültü ekleyerek ve ardından saf gürültüden yeni veri örnekleri oluşturmak için bu süreci tersine çevirmeyi öğrenerek çalışır. Çeşitli ve gerçekçi çıktılar üretme yetenekleri, onları modern Yapay Zekanın (AI) temel taşlarından biri haline getirmiştir.
Difüzyon Modelleri Nasıl Çalışır?
Difüzyon modellerinin arkasındaki temel fikir iki süreç içerir: bir ileri (difüzyon) süreci ve bir geri (denoising) süreci.
- İleri İşlem: Bu aşama gerçek verileri alır ( eğitim verilerinden bir görüntü gibi) ve birçok adımda kademeli olarak az miktarda rastgele gürültü ekler. Sonunda, yeterli adımdan sonra, orijinal görüntü saf gürültüden ayırt edilemez hale gelir (eski bir TV ekranındaki parazit gibi). Bu süreç sabittir ve öğrenme içermez.
- Tersine Süreç: Öğrenmenin gerçekleştiği yer burasıdır. Tipik olarak U-Net gibi bir sinir ağı mimarisi olan model, gürültü eklemesini adım adım geri almak üzere eğitilir. Rastgele gürültüden başlayarak, model tahmin edilen gürültüyü yinelemeli olarak kaldırır ve orijinal eğitim dağılımından gelen verilere benzeyene kadar örneği kademeli olarak iyileştirir. Bu öğrenilmiş denoising işlemi, modelin tamamen yeni veriler üretmesini sağlar. Denoising Diffusion Probabilistic Models (DDPM) gibi önemli araştırmalar modern uygulamaların temelini atmıştır.
Eğitim, modele ileri sürecin her adımında eklenen gürültüyü doğru bir şekilde tahmin etmeyi öğretmeyi içerir. Bunu öğrenerek model, verilerin altında yatan yapıyı dolaylı olarak öğrenir.
Temel Kavramlar ve Koşullandırma
Difüzyon modellerinin merkezinde birkaç kavram yer almaktadır:
- Zaman adımları: Gürültünün kademeli olarak eklenmesi ve çıkarılması bir dizi ayrık zaman adımında gerçekleşir. Modelin genellikle o anda hangi zaman adımını işlediğini bilmesi gerekir.
- Gürültü Programı: Bu, ileri süreçteki her adımda ne kadar gürültü ekleneceğini tanımlar. Farklı programlar eğitim ve üretim kalitesini etkileyebilir.
- Koşullandırma: Difüzyon modelleri belirli çıktılar üretmek üzere yönlendirilebilir. Örneğin, metinden görüntüye üretimde model, karşılık gelen görüntüleri oluşturmak için metin açıklamalarına (istemler) koşullandırılır. Bu genellikle çapraz dikkat gibi mekanizmaları içerir.
Diğer Üretken Modellere Karşı Difüzyon Modelleri
Difüzyon modelleri, Generative Adversarial Networks (GANs) gibi diğer popüler üretken yaklaşımlardan önemli ölçüde farklıdır:
- Eğitim Kararlılığı: Difüzyon modelleri, bazen yakınsamada başarısız olabilen bir jeneratör ve bir diskriminatör arasında karmaşık bir düşman oyunu içeren GAN'lara kıyasla genellikle daha istikrarlı bir eğitim sunar.
- Örnek Kalitesi ve Çeşitliliği: Difüzyon modelleri genellikle yüksek doğrulukta ve çeşitlilikte örnekler üretmede başarılıdır, bazen belirli kıyaslamalarda GAN'ları geride bırakır, ancak genellikle daha yüksek çıkarım gecikmesi pahasına.
- Çıkarım Hızı: Geleneksel olarak, bir difüzyon modeli ile bir örnek oluşturmak, birçok denoising adımı gerektirir ve bu da çıkarımı GAN'lardan daha yavaş hale getirir. Ancak, daha hızlı örnekleme teknikleri üzerine yapılan araştırmalar bu açığı hızla kapatmaktadır. Bilgi damıtma gibi teknikler de araştırılmaktadır.
Gerçek Dünya Uygulamaları
Difüzyon modelleri çeşitli alanlarda inovasyonu teşvik etmektedir:
- Yüksek Gerçeklikte Görüntü Üretimi: Stable Diffusion, Midjourney ve Google's Imagen gibi modeller, metin komutlarından şaşırtıcı derecede gerçekçi ve sanatsal görüntüler oluşturmak için difüzyon tekniklerini kullanır.
- Görüntü Düzenleme ve Boyama: Görüntülerin eksik kısımlarını akıllıca doldurabilir (inpainting) veya talimatlara göre mevcut görüntüleri değiştirebilir (örn. stilleri değiştirme, nesne ekleme) ve Adobe Firefly gibi güçlü yaratıcı araçlara olanak sağlar.
- Ses Sentezi: Difüzyon modelleri, AudioLDM gibi projelerde görüldüğü gibi gerçekçi konuşma, müzik ve ses efektleri üretmek için kullanılır.
- Bilimsel Keşif: Yeni moleküler yapılar oluşturmak için ilaç keşfi ve karmaşık sistemleri simüle etmek için fizik gibi alanlarda uygulamalar ortaya çıkmaktadır.
- Veri Artırma: Difüzyon modelleri aracılığıyla sentetik veri üretmek, nesne algılama veya görüntü segmentasyonu gibi görevler için gerçek eğitim verilerini tamamlayabilir ve potansiyel olarak aşağıdaki gibi modellerin sağlamlığını artırabilir Ultralytics YOLO.
Araçlar ve Geliştirme
Yayılım modellerinin geliştirilmesi ve kullanılması genellikle aşağıdaki gibi çerçeveleri içerir PyTorch ve TensorFlow. Hugging Face Diffusers kütüphan esi gibi kütüphaneler, difüzyon modelleriyle çalışmayı basitleştirmek için önceden eğitilmiş modeller ve araçlar sağlar. Ultralytics HUB gibi platformlar, veri kümelerini yönetmek ve modelleri dağıtmak da dahil olmak üzere daha geniş bilgisayarla görme iş akışını kolaylaştırır ve bu da üretken iş akışlarını tamamlayabilir.