26 tháng 8, 2024
Hãy cùng chúng tôi khám phá cách các mô hình khuếch tán có thể được sử dụng để tạo ra nội dung chân thực và định nghĩa lại các lĩnh vực như thiết kế, âm nhạc và phim ảnh với nhiều ứng dụng khác nhau.
Việc sử dụng các công cụ AI tạo sinh như Midjourney và Sora để tạo nội dung ngày càng trở nên phổ biến và ngày càng có nhiều sự quan tâm đến việc tìm hiểu sâu hơn về các công cụ này. Trên thực tế, một nghiên cứu gần đây cho thấy 94% số người sẵn sàng học các kỹ năng mới để làm việc với AI tạo sinh. Hiểu cách các mô hình AI tạo sinh hoạt động có thể giúp bạn sử dụng các công cụ này hiệu quả hơn và khai thác tối đa chúng.
Trọng tâm của các công cụ như Midjourney và Sora là các mô hình khuếch tán tiên tiến - các mô hình AI tạo sinh có thể tạo ra hình ảnh, video, văn bản và âm thanh cho các ứng dụng khác nhau. Ví dụ: mô hình khuếch tán là một lựa chọn tuyệt vời để sản xuất các video marketing ngắn cho các nền tảng truyền thông xã hội như TikTok và YouTube Shorts. Trong bài viết này, chúng ta sẽ khám phá cách các mô hình khuếch tán hoạt động và nơi chúng có thể được sử dụng. Hãy bắt đầu nào!
Trong vật lý, khuếch tán là quá trình các phân tử lan ra từ các khu vực có nồng độ cao hơn đến các khu vực có nồng độ thấp hơn. Khái niệm khuếch tán có liên quan chặt chẽ đến chuyển động Brown, trong đó các hạt di chuyển ngẫu nhiên khi chúng va chạm với các phân tử trong chất lỏng và dần dần lan ra theo thời gian.
Những khái niệm này đã truyền cảm hứng cho sự phát triển của các mô hình khuếch tán trong AI tạo sinh. Các mô hình khuếch tán hoạt động bằng cách tăng dần nhiễu vào dữ liệu và sau đó học cách đảo ngược quá trình đó để tạo ra dữ liệu mới, chất lượng cao như văn bản, hình ảnh hoặc âm thanh. Nó tương tự như ý tưởng về khuếch tán ngược trong vật lý. Về mặt lý thuyết, có thể theo dõi khuếch tán ngược để đưa các hạt trở lại trạng thái ban đầu của chúng. Tương tự, các mô hình khuếch tán học cách đảo ngược nhiễu được thêm vào để tạo ra dữ liệu mới thực tế từ các đầu vào nhiễu.
Nói chung, kiến trúc của một mô hình khuếch tán bao gồm hai bước chính. Đầu tiên, mô hình học cách thêm nhiễu vào tập dữ liệu một cách dần dần. Sau đó, nó được huấn luyện để đảo ngược quá trình này và đưa dữ liệu trở lại trạng thái ban đầu. Hãy xem xét kỹ hơn cách thức hoạt động của nó.
Trước khi đi sâu vào cốt lõi của một mô hình khuếch tán, điều quan trọng cần nhớ là bất kỳ dữ liệu nào mà mô hình được huấn luyện đều phải được tiền xử lý. Ví dụ: nếu bạn đang huấn luyện một mô hình khuếch tán để tạo hình ảnh, thì tập dữ liệu huấn luyện hình ảnh cần được làm sạch trước. Tiền xử lý dữ liệu hình ảnh có thể bao gồm việc loại bỏ bất kỳ giá trị ngoại lệ nào có thể ảnh hưởng đến kết quả, chuẩn hóa các giá trị pixel để tất cả các hình ảnh đều ở cùng một tỷ lệ và sử dụng data augmentation để giới thiệu nhiều sự đa dạng hơn. Các bước tiền xử lý dữ liệu giúp đảm bảo chất lượng của dữ liệu huấn luyện và điều này đúng không chỉ đối với các mô hình khuếch tán mà còn đối với bất kỳ mô hình AI nào.
Sau khi tiền xử lý dữ liệu, bước tiếp theo là quá trình khuếch tán thuận (forward diffusion process). Hãy tập trung vào việc huấn luyện một mô hình khuếch tán để tạo ra hình ảnh. Quá trình này bắt đầu bằng cách lấy mẫu từ một phân phối đơn giản, chẳng hạn như phân phối Gaussian. Nói cách khác, một số nhiễu ngẫu nhiên được chọn. Như trong hình bên dưới, mô hình dần dần biến đổi hình ảnh theo một loạt các bước. Hình ảnh bắt đầu rõ ràng và trở nên ngày càng nhiễu hơn khi nó tiến triển qua từng bước, cuối cùng biến thành gần như nhiễu hoàn toàn vào cuối.
Mỗi bước xây dựng dựa trên bước trước đó và nhiễu được thêm vào một cách có kiểm soát, tăng dần bằng cách sử dụng Chuỗi Markov. Chuỗi Markov là một mô hình toán học trong đó xác suất của trạng thái tiếp theo chỉ phụ thuộc vào trạng thái hiện tại. Nó được sử dụng để dự đoán các kết quả trong tương lai dựa trên các điều kiện hiện tại. Khi mỗi bước thêm độ phức tạp vào dữ liệu, chúng ta có thể nắm bắt các mẫu và chi tiết phức tạp nhất của phân phối dữ liệu hình ảnh gốc. Việc bổ sung nhiễu Gaussian cũng tạo ra các mẫu đa dạng và chân thực khi quá trình khuếch tán diễn ra.
Quá trình khuếch tán ngược bắt đầu khi quá trình khuếch tán thuận đã biến một mẫu thành trạng thái ồn ào, phức tạp. Nó dần dần ánh xạ mẫu ồn ào trở lại trạng thái ban đầu bằng một loạt các phép biến đổi ngược. Các bước đảo ngược quá trình thêm nhiễu được hướng dẫn bởi một Chuỗi Markov ngược.
.png)
Trong quá trình ngược lại, các mô hình khuếch tán học cách tạo dữ liệu mới bằng cách bắt đầu với một mẫu nhiễu ngẫu nhiên và dần dần tinh chỉnh nó thành một đầu ra rõ ràng, chi tiết. Dữ liệu được tạo ra cuối cùng giống chặt chẽ với bộ dữ liệu gốc. Khả năng này là điều làm cho các mô hình khuếch tán trở nên tuyệt vời cho các tác vụ như tổng hợp hình ảnh, hoàn thiện dữ liệu và khử nhiễu. Trong phần tiếp theo, chúng ta sẽ khám phá thêm các ứng dụng của mô hình khuếch tán.
Quá trình khuếch tán từng bước giúp mô hình khuếch tán có thể tạo ra các phân phối dữ liệu phức tạp một cách hiệu quả mà không bị choáng ngợp bởi tính chiều cao của dữ liệu. Hãy xem một số ứng dụng mà mô hình khuếch tán vượt trội.
Mô hình khuếch tán có thể được sử dụng để tạo ra nội dung đồ họa trực quan một cách nhanh chóng. Các nhà thiết kế và nghệ sĩ có thể cung cấp các bản phác thảo đầu vào, bố cục hoặc thậm chí một số ý tưởng sơ bộ đơn giản về những gì họ muốn, và các mô hình có thể biến những ý tưởng này thành hiện thực. Nó có thể tăng tốc toàn bộ quy trình thiết kế, cung cấp một loạt các khả năng mới từ ý tưởng ban đầu đến sản phẩm cuối cùng và tiết kiệm rất nhiều thời gian quý báu cho các nhà thiết kế.
Mô hình khuếch tán cũng có thể được điều chỉnh để tạo ra các cảnh quan âm thanh hoặc nốt nhạc rất độc đáo. Nó cung cấp những cách thức mới cho các nhạc sĩ và nghệ sĩ để hình dung và tạo ra trải nghiệm thính giác. Dưới đây là một số trường hợp sử dụng mô hình khuếch tán trong lĩnh vực sáng tạo âm thanh và âm nhạc:
Một trường hợp sử dụng thú vị khác của mô hình khuếch tán là trong tạo clip phim và hoạt hình. Chúng có thể được sử dụng để tạo nhân vật, hình nền chân thực và thậm chí cả các yếu tố động trong các cảnh. Sử dụng mô hình khuếch tán có thể là một lợi thế lớn cho các công ty sản xuất. Nó hợp lý hóa quy trình làm việc tổng thể và mở đường cho nhiều thử nghiệm và sáng tạo hơn trong kể chuyện bằng hình ảnh. Một số clip được tạo bằng các mô hình này có thể so sánh với các clip hoạt hình hoặc phim thực tế. Thậm chí có thể sử dụng các mô hình này để tạo toàn bộ phim.
Sau khi tìm hiểu về một số ứng dụng của mô hình khuếch tán, hãy cùng xem xét một số mô hình khuếch tán phổ biến mà bạn có thể thử sử dụng.
Mặc dù mô hình khuếch tán mang lại lợi ích cho nhiều ngành, chúng ta cũng nên lưu ý một số thách thức đi kèm với chúng. Một thách thức là quá trình huấn luyện tốn rất nhiều tài nguyên. Mặc dù những tiến bộ trong việc tăng tốc phần cứng có thể giúp ích, nhưng chúng có thể tốn kém. Một vấn đề khác là khả năng khái quát hóa dữ liệu chưa từng thấy của mô hình khuếch tán còn hạn chế. Việc điều chỉnh chúng cho các lĩnh vực cụ thể có thể đòi hỏi nhiều tinh chỉnh hoặc huấn luyện lại.
Tích hợp các mô hình này vào các tác vụ thực tế đi kèm với một loạt thách thức riêng. Điều quan trọng là những gì AI tạo ra thực sự phù hợp với những gì con người dự định. Cũng có những mối lo ngại về đạo đức, như rủi ro các mô hình này thu thập và phản ánh những thành kiến từ dữ liệu mà chúng được huấn luyện. Trên hết, việc quản lý kỳ vọng của người dùng và liên tục tinh chỉnh các mô hình dựa trên phản hồi có thể trở thành một nỗ lực liên tục để đảm bảo các công cụ này hiệu quả và đáng tin cậy nhất có thể.
Mô hình khuếch tán (Diffusion models) là một khái niệm hấp dẫn trong AI tạo sinh, giúp tạo ra hình ảnh, video và âm thanh chất lượng cao trong nhiều lĩnh vực khác nhau. Mặc dù chúng có thể gây ra một số thách thức trong quá trình triển khai, chẳng hạn như yêu cầu tính toán và các vấn đề đạo đức, nhưng cộng đồng AI không ngừng nỗ lực cải thiện hiệu quả và tác động của chúng. Các mô hình khuếch tán được thiết lập để chuyển đổi các ngành công nghiệp như sản xuất phim, sản xuất âm nhạc và sáng tạo nội dung kỹ thuật số khi chúng tiếp tục phát triển.
Hãy cùng nhau học hỏi và khám phá! Xem kho lưu trữ GitHub của chúng tôi để thấy những đóng góp của chúng tôi cho AI. Khám phá cách chúng tôi đang định nghĩa lại các ngành công nghiệp như sản xuất và chăm sóc sức khỏe bằng công nghệ AI tiên tiến.
