Mô hình khuếch tán là gì? Hướng dẫn nhanh và toàn diện

Việc sử dụng các công cụ generative AI như Midjourney và Sora để tạo nội dung đang ngày càng trở nên phổ biến, đồng thời mức độ quan tâm đến việc tìm hiểu cách hoạt động bên trong của các công cụ này cũng đang tăng lên. Trên thực tế, một nghiên cứu gần đây cho thấy 94% cá nhân sẵn sàng học hỏi các kỹ năng mới để làm việc với generative AI. Hiểu cách các model generative AI hoạt động có thể giúp bạn sử dụng các công cụ này hiệu quả hơn và tận dụng tối đa lợi ích của chúng.

Trọng tâm của các công cụ như Midjourney và Sora là các diffusion model tiên tiến - những model generative AI có thể tạo ra images, videos, text và âm thanh cho nhiều ứng dụng khác nhau. Ví dụ, diffusion model là một lựa chọn tuyệt vời để sản xuất các video marketing ngắn cho các nền tảng mạng xã hội như TikTok và YouTube Shorts. Trong bài viết này, chúng ta sẽ khám phá cách hoạt động của diffusion model và các ứng dụng của chúng. Hãy cùng bắt đầu nhé!

Cảm hứng đằng sau các diffusion model tiên tiến#

Trong vật lý, khuếch tán (diffusion) là quá trình các phân tử lan truyền từ các vùng có nồng độ cao hơn sang các vùng có nồng độ thấp hơn. Khái niệm khuếch tán có liên quan mật thiết đến Brownian motion, trong đó các hạt chuyển động ngẫu nhiên khi va chạm với các phân tử trong chất lưu và dần lan rộng ra theo thời gian.

Những khái niệm này đã truyền cảm hứng cho sự phát triển của diffusion model trong generative AI. Diffusion model hoạt động bằng cách thêm 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 khuếch tán ngược trong vật lý. Về lý thuyết, khuếch tán có thể được truy ngược lại để đưa các hạt về trạng thái ban đầu. Theo cách tương tự, diffusion model học cách đảo ngược lượng nhiễu đã thêm vào để tạo ra dữ liệu mới thực tế từ các đầu vào có nhiễu.

Tìm hiểu cơ chế hoạt động của diffusion model#

Nhìn chung, kiến trúc của một diffusion model bao gồm hai bước chính. Đầu tiên, model học cách thêm nhiễu vào dataset một cách tiệm tiến. Sau đó, nó được train để đảo ngược quá trình này và đưa dữ liệu trở lại trạng thái ban đầu. Hãy cùng xem xét kỹ hơn cách quá trình này diễn ra.

Tiền xử lý dữ liệu#

Trước khi đi sâu vào cốt lõi của diffusion model, điều quan trọng cần nhớ là bất kỳ dữ liệu nào mà model được train đều phải được tiền xử lý. Ví dụ, nếu bạn đang train một diffusion model để tạo ảnh, training dataset of images cần được làm sạch trước tiên. Preprocessing image data có thể bao gồm việc loại bỏ mọi điểm ngoại lai (outliers) có thể ảnh hưởng đến kết quả, chuẩn hóa các giá trị pixel để tất cả các hình ảnh nằm trên cùng một thang đo, và sử dụng data augmentation để tạo thêm sự đa dạng. Các bước tiền xử lý dữ liệu giúp đảm bảo chất lượng của dữ liệu train, và điều này không chỉ đúng đối với diffusion model mà còn với bất kỳ AI model nào.

Fig 2. Ví dụ về tăng cường dữ liệu hình ảnh (Image Data Augmentation).

Quá trình khuếch tán thuận (forward diffusion)#

Sau khi tiền xử lý dữ liệu, bước tiếp theo là quá trình khuếch tán thuận (forward diffusion process). Hãy tập trung vào việc training một diffusion model để tạo hình ảnh. Quá trình bắt đầu bằng việc lấy mẫu từ một phân phối đơn giản, chẳng hạn như phân phối chuẩn (Gaussian distribution). Nói cách khác, một số nhiễu ngẫu nhiên được chọn. Như minh họa trong hình bên dưới, model biến đổi hình ảnh dần dần qua một chuỗi các bước. Hình ảnh ban đầu rõ nét và trở nên nhiễu hơn qua từng bước, cuối cùng biến thành gần như hoàn toàn nhiễu ở đoạn kết.

Fig 3. Quá trình khuếch tán thuận (Forward Diffusion Process).

Mỗi bước xây dựng dựa trên bước trước đó, và nhiễu được thêm vào theo cách có kiểm soát và tăng dần bằng cách sử dụng Chuỗi Markov. Chuỗi Markov là một mô hình toán học nơi 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 vào độ phức tạp cho dữ liệu, chúng ta có thể nắm bắt được các mẫu và chi tiết tinh vi nhất của phân phối dữ liệu hình ảnh gốc. Việc thêm nhiễu Gaussian cũng tạo ra các mẫu đa dạng và thực tế khi quá trình khuếch tán diễn ra.

Quá trình khuếch tán ngược (reverse diffusion)#

Quá trình khuếch tán ngược bắt đầu sau khi quá trình khuếch tán thuận đã biến đổi một mẫu thành trạng thái nhiễu, phức tạp. Nó dần dần ánh xạ mẫu nhiễu trở lại trạng thái ban đầu bằng cách sử dụng một loạt các phép biến đổi nghịch đảo. Các bước đảo ngược quá trình thêm nhiễu được hướng dẫn bởi một Chuỗi Markov ngược.

Fig 4. Quá trình khuếch tán ngược (Reverse Diffusion Process).

Trong quá trình ngược, các diffusion model học cách tạo dữ liệu mới bằng cách bắt đầu với một mẫu nhiễu ngẫu nhiên và dần dần tinh chỉnh nó thành một kết quả đầu ra rõ ràng, chi tiết. Dữ liệu được tạo ra cuối cùng sẽ rất giống với tập dữ liệu gốc. Khả năng này là lý do khiến diffusion model 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 diffusion model.

Các ứng dụng của diffusion model#

Quá trình khuếch tán từng bước giúp diffusion model tạo ra các phân phối dữ liệu phức tạp một cách hiệu quả mà không bị choáng ngợp bởi số chiều cao của dữ liệu. Hãy cùng xem xét một số ứng dụng mà diffusion model vượt trội.

Thiết kế đồ họa#

Diffusion model có thể được sử dụng để tạo ra nội dung trực quan đồ họa một cách nhanh chóng. Các nhà thiết kế và nghệ sĩ có thể cung cấp bản phác thảo đầu vào, bố cục, hoặc thậm chí một số ý tưởng thô đơn giản về những gì họ muốn, và các model có thể hiện thực hóa những ý tưởng đó. Công nghệ này có thể đẩy nhanh toàn bộ design process, mang lại nhiều khả năng mới từ ý tưởng ban đầu đến sản phẩm cuối cùng, đồng thời tiết kiệm rất nhiều thời gian quý báu cho các nhà thiết kế.

Fig 5. Các thiết kế đồ họa được tạo ra bởi diffusion model.

Âm nhạc và thiết kế âm thanh#

Diffusion model cũng có thể được tùy chỉnh để tạo ra không gian âm thanh hoặc nốt nhạc vô cùng độc đáo. Nó mở ra những cách thức mới cho các nhạc sĩ và nghệ sĩ trong việc hình dung và tạo ra các trải nghiệm thính giác. Dưới đây là một số trường hợp sử dụng của diffusion model trong lĩnh vực sound and music creation:

• Chuyển đổi giọng nói (Voice transfer): Diffusion model có thể được sử dụng để chuyển đổi âm thanh này sang âm thanh khác, chẳng hạn như chuyển đổi một mẫu trống kick thành âm thanh trống snare để tạo ra các tổ hợp âm thanh độc đáo.
• Tính biến đổi và nhân hóa âm thanh: Khuếch tán âm thanh có thể mang lại những biến thể nhỏ trong âm thanh để thêm yếu tố con người vào âm thanh kỹ thuật số bằng cách mô phỏng các buổi biểu diễn nhạc cụ trực tiếp.
• Điều chỉnh thiết kế âm thanh: Những model này có thể được sử dụng để thay đổi tinh tế một âm thanh (chẳng hạn như tăng cường một mẫu tiếng cửa đóng mạnh) để sửa đổi các đặc tính của nó ở mức độ sâu hơn so với EQ hoặc lọc truyền thống.
• Tạo giai điệu: Chúng cũng có thể giúp tạo ra các giai điệu mới và truyền cảm hứng cho các nghệ sĩ theo cách tương tự như khi duyệt qua các gói mẫu (sample packs).

Fig 6. Hình ảnh trực quan hóa quá trình khuếch tán âm thanh (Audio Diffusion).

Phim và hoạt hình#

Một trường hợp sử dụng thú vị khác của diffusion model là trong việc creating film and animation clips. Chúng có thể được sử dụng để generate characters, hình nền thực tế, và thậm chí cả các yếu tố động trong các cảnh quay. Việc sử dụng diffusion model có thể mang lại lợi thế lớn cho các công ty sản xuất. Công nghệ này giúp tối ưu hóa quy trình làm việc tổng thể và tạo tiền đề cho việc thử nghiệm và sáng tạo nhiều hơn trong việc kể chuyện bằng hình ảnh. Một số đoạn phim được tạo ra bằng các model này có thể so sánh với các đoạn phim hoạt hình hoặc phim điện ảnh thực tế. Thậm chí có thể sử dụng các model này để tạo ra toàn bộ phim.

Fig 7. Một cảnh trong bộ phim ngắn Seasons được tạo ra bằng các diffusion model.

Các diffusion model phổ biến#

Bây giờ chúng ta đã biết về một số ứng dụng của diffusion model, hãy xem qua một số diffusion model phổ biến mà bạn có thể thử sử dụng.

• Stable Diffusion: Được tạo bởi Stability AI, Stable Diffusion là một model hiệu quả nổi tiếng với việc chuyển đổi các lời nhắc văn bản thành hình ảnh thực tế. Nó có danh tiếng vững chắc về việc tạo hình ảnh chất lượng cao. Nó cũng có thể được tùy chỉnh cho phim và hoạt hình.
• DALL-E 3: DALL-E 3 là phiên bản mới nhất trong model tạo hình ảnh của OpenAI. Nó được tích hợp vào ChatGPT và mang lại nhiều cải tiến về chất lượng tạo hình ảnh so với phiên bản trước đó, DALL-E 2.
• Sora: Sora là model text-to-video của OpenAI có thể tạo ra các video 1080p cực kỳ chân thực với độ dài lên đến một phút. Một số clip video được tạo bằng Sora có thể dễ dàng bị nhầm lẫn với cảnh quay thực tế.
• Imagen: Được phát triển bởi Google, Imagen là một diffusion model chuyển văn bản thành hình ảnh (text-to-image) nổi tiếng với khả năng tạo ảnh chân thực và mức độ hiểu ngôn ngữ nâng cao.

Những thách thức và hạn chế liên quan đến diffusion model#

Mặc dù diffusion model mang lại lợi ích cho nhiều ngành công nghiệp, chúng ta cũng nên lưu ý một số thách thức đi kèm. Một thách thức là quá trình training rất resource-intensive. 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 tổng quát hóa (generalize) dữ liệu chưa từng thấy của diffusion model còn hạn chế. Việc tùy chỉnh chúng cho các lĩnh vực cụ thể có thể đòi hỏi rất nhiều công sức fine-tuning hoặc train lại.

Việc tích hợp các model này vào các tác vụ thực tế đi kèm với những thách thức riêng. Điều cốt lõi là nội dung do AI tạo ra phải thực sự khớp với ý định của con người. Bên cạnh đó còn có các ethical concerns, chẳng hạn như nguy cơ các model này tiếp thu và phản ánh các thành kiến (biases) từ dữ liệu mà chúng được train. Thêm vào đó, việc quản lý kỳ vọng của người dùng và không ngừng cải thiện các model dựa trên phản hồi có thể trở thành một nỗ lực liên tục nhằm đảm bảo các công cụ này đạt hiệu quả và độ tin cậy cao nhất.

Tương lai của diffusion model#

Diffusion model là một khái niệm hấp dẫn trong generative AI giúp tạo ra hình ảnh, video và âm thanh chất lượng cao trên nhiều lĩnh vực khác nhau. Mặc dù chúng có thể gây ra một số thách thức khi triển khai, chẳng hạn như nhu cầu tính toán và mối quan ngại về đạo đức, cộng đồng AI đang không ngừng nỗ lực để cải thiện hiệu quả và tác động của chúng. Diffusion model đã sẵn sàng để chuyển đổi các ngành công nghiệp như phim ảnh, sản xuất âm nhạc và tạo nội dung kỹ thuật số khi chúng tiếp tục phát triển.

Hãy cùng nhau học hỏi và khám phá nhé! Hãy truy cập GitHub repository của chúng tôi để xem những đóng góp của chúng tôi cho AI. Khám phá cách chúng tôi đang định nghĩa lại các ngành công nghiệp như manufacturing và healthcare bằng công nghệ AI tiên tiến.