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 trở nên ngày càng phổ biến, và sự quan tâm đến việc tìm hiểu cơ chế hoạt động của các công cụ này cũng đang gia tăng. Trên thực tế, một nghiên cứu gần đây cho thấy 94% cá nhân sẵn sàng học 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 khả năng của chúng.

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

Link to this sectionCảm hứng đằng sau các diffusion model tiên tiến#

Trong vật lý, khuếch tán (diffusion) là quá trình các phân tử lan tỏa 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 chuyển động Brown, nơi các hạt di chuyển ngẫu nhiên khi va chạm với các phân tử trong chất lưu và dần dần lan tỏa 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.

Link to this sectionTìm 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 dần nhiễu vào dataset. Sau đó, nó được huấn luyện để đảo ngược quá trình này và đưa dữ liệu trở lại trạng thái ban đầu. Hãy cùng xem xét kỹ hơn cách thức hoạt động của nó.

Link to this sectionTiền xử lý dữ liệu#

Trước khi đi sâu vào cốt lõi của một diffusion model, cần nhớ rằng bất kỳ dữ liệu nào mà model được huấn luyện đều cần phải được tiền xử lý. Ví dụ, nếu bạn đang huấn luyện một diffusion model để tạo hình ảnh, 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 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 thang đo, và sử dụng tăng cường dữ liệu (data augmentation) để tạo ra 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 với diffusion model mà còn với bất kỳ AI model nào.

Hình 2. Ví dụ về Tăng cường Dữ liệu Hình ảnh.

Link to this sectionQuá trình khuếch tán thuận (forward diffusion)#

Sau khi tiền xử lý dữ liệu, bước tiếp theo là quá trình khuếch tán thuận. Hãy tập trung vào việc huấn luyện một diffusion model để tạo hình ảnh. Quá trình bắt đầu bằng việc lấy mẫu từ một phân phối đơn giản, như phân phối Gaussian. Nói cách khác, một ít nhiễu ngẫu nhiên được chọn. Như được hiển thị trong hình bên dưới, model dần dần biến đổi hình ảnh qua một loạt các bước. Hình ảnh bắt đầu rõ nét và trở nên ngày càng nhiễu khi đi qua từng bước, cuối cùng biến thành gần như hoàn toàn là nhiễu khi kết thúc.

Hình 3. Quá trình Khuếch tán Thuận.

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.

Link to this sectionQuá 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.

Hình 4. Quá trình Khuếch tán Ngược.

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.

Link to this sectionCác 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.

Link to this sectionThiết kế đồ họa#

Diffusion model có thể được sử dụng để tạo nội dung hình ảnh 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 là một số ý tưởng thô đơn giản về những gì họ muốn, và các model có thể hiện thực hóa những ý tưởng này. Nó có thể tăng tốc toàn bộ quá trình thiết kế, cung cấp nhiều 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.

Hình 5. Thiết kế Đồ họa được Tạo bởi Diffusion Model.

Link to this sectionÂm nhạc và thiết kế âm thanh#

Diffusion model cũng có thể được tùy chỉnh để tạo ra các không gian âm thanh hoặc nốt nhạc rất độc đáo. Nó mang đến những cách mới cho các nhạc sĩ và nghệ sĩ để 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 tạo âm thanh và âm nhạc:

• 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).

Hình 6. Trực quan hóa Khuếch tán Âm thanh.

Link to this sectionPhim và hoạt hình#

Một trường hợp sử dụng thú vị khác của diffusion model là trong việc tạo các clip phim và hoạt hình. Chúng có thể được sử dụng để tạo nhân vật, bối cảnh thực tế và thậm chí các yếu tố động trong các cảnh quay. Sử dụng diffusion model có thể là một lợi thế lớn cho các công ty sản xuất. Nó giúp tinh giản quy trình công việc tổng thể và mở đường cho nhiều thử nghiệm và sáng tạo hơn trong kể chuyện bằng hình ảnh. Một số clip được thực hiện bằng cách sử dụng các model này có thể so sánh với các clip hoạt hình hoặc phim thực tế. Thậm chí có thể sử dụng các model này để tạo ra toàn bộ phim.

Hình 7. Một cảnh từ phim ngắn Seasons được tạo bằng diffusion model.

Link to this sectionCác 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 của model tạo hình ảnh của OpenAI. Nó được tích hợp vào ChatGPT, và nó cung cấp 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 text-to-image được công nhận nhờ tính chân thực ảnh và khả năng hiểu ngôn ngữ nâng cao.

Link to this sectionNhững thách thức và hạn chế liên quan đến diffusion model#

Mặc dù diffusion model mang lại lợi ích trong nhiều ngành công nghiệp, chúng ta cũng nên lưu ý một số thách thức đi kèm với chúng. Một thách thức là quá trình huấn luyện rất tiêu tốn tài nguyên. Mặc dù những tiến bộ trong tăng tốc phần cứng có thể giúp ích, nhưng chúng có thể rất tốn kém. Một vấn đề khác là khả năng hạn chế của diffusion model trong việc tổng quát hóa cho dữ liệu chưa từng thấy. Việc điều chỉnh chúng cho các miền cụ thể có thể đòi hỏi rất nhiều công sức tinh chỉnh (fine-tuning) hoặc huấn luyện lại.

Việc tích hợp các model này vào các tác vụ thực tế đi kèm với những thách thức riêng. Điều quan trọng là những gì AI tạo ra phải thực sự khớp với ý định của con người. Ngoài ra còn có các mối quan ngại về đạo đức, chẳng hạn như nguy cơ các model này tiếp nhận và phản ánh các định kiến từ dữ liệu mà chúng được huấn luyện. Hơn nữa, việc quản lý kỳ vọng của người dùng và liên tục tinh chỉnh các model dựa trên phản hồi có thể trở thành một nỗ lực không ngừng để đảm bảo các công cụ này hiệu quả và đáng tin cậy nhất có thể.

Link to this sectionTương 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 học hỏi và khám phá! Kiểm tra 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 sản xuất và chăm sóc sức khỏe bằng công nghệ AI tiên tiến.