Model khuếch tán là gì? Hướng dẫn ngắn gọn và toàn diện

Việc sử dụng các công cụ AI tạo sinh như Midjourney và Sora để sáng tạo nội dung ngày càng phổ biến, đồng thời nhiều người cũng quan tâm đến cách những công cụ này hoạt động bên trong. Trên thực tế, một nghiên cứu gần đây cho thấy 94% số người sẵn sàng học kỹ năng mới để làm việc với AI tạo sinh. Hiểu cách các model AI tạo sinh hoạt động có thể giúp bạn sử dụng những công cụ này hiệu quả hơn và khai thác tối đa tiềm năng của chúng.

Trọng tâm của các công cụ như Midjourney và Sora là những model khuếch tán tiên tiến—các model AI tạo sinh có thể tạo ảnh, video, văn bản và âm thanh cho nhiều ứng dụng. Ví dụ, model khuếch tán là lựa chọn tuyệt vời để tạo video tiếp thị ngắn cho các nền tảng mạng xã hội như TikTok và YouTube Shorts. Trong bài viết này, chúng ta sẽ tìm hiểu cách hoạt động của model khuếch tán và những nơi có thể sử dụng chúng.

Nguồn cảm hứng đằng sau các model diffusion tiên tiến#

Trong vật lý, khuếch tán là quá trình các phân tử lan tỏa từ vùng có nồng độ cao sang vùng có nồng độ thấp. Khái niệm khuếch tán có liên hệ mật thiết với chuyển động Brown, trong đó các hạt chuyển động ngẫu nhiên khi va chạm với các phân tử trong chất lưu rồi dần lan tỏa theo thời gian.

Những khái niệm này đã truyền cảm hứng cho sự phát triển của model diffusion trong AI tạo sinh. Model diffusion hoạt động bằng cách dần thêm nhiễu vào dữ liệu, sau đó học cách đảo ngược quá trình đó để tạo dữ liệu mới chất lượng cao như văn bản, hình ảnh hoặc âm thanh. Cách thức này tương tự ý tưởng khuếch tán ngược trong vật lý. Về mặt lý thuyết, có thể theo dõi quá trình khuếch tán theo chiều ngược để đưa các hạt trở lại trạng thái ban đầu. Tương tự, model diffusion học cách loại bỏ nhiễu đã thêm để tạo dữ liệu mới chân thực từ đầu vào nhiễu.

Tìm hiểu bên trong model diffusion#

Nhìn chung, kiến trúc của một model khuếch tán gồm hai bước chính. Trước tiên, nhiễu được thêm dần vào dữ liệu huấn luyện theo một quy trình xuôi cố định. Sau đó, model được huấn luyện để đảo ngược quy trình này và đưa dữ liệu trở lại trạng thái ban đầu. Hãy cùng tìm hiểu kỹ hơn cách thức hoạt động.

Tiền xử lý dữ liệu#

Trước khi tìm hiểu cốt lõi của model diffusion, cần nhớ rằng mọi dữ liệu dùng để huấn luyện model đều phải được tiền xử lý. Ví dụ, nếu huấn luyện model diffusion để tạo hình ảnh, trước tiên cần làm sạch dataset ảnh dùng để huấn luyện. Tiền xử lý dữ liệu ảnh có thể bao gồm loại bỏ các điểm ngoại lai có thể ảnh hưởng đến kết quả, chuẩn hóa giá trị pixel để tất cả hình ảnh có cùng thang đo và sử dụng tăng cường dữ liệu để tạo thêm sự đa dạng. Các bước tiền xử lý dữ liệu giúp đảm bảo chất lượng dữ liệu huấn luyện; điều này không chỉ đúng với model diffusion mà còn với mọi model AI.

Hình 2. Ví dụ về tăng cường dữ liệu ảnh.

Quá trình khuếch tán xuôi#

Sau khi tiền xử lý dữ liệu, bước tiếp theo là quy trình khuếch tán xuôi. Hãy tập trung vào việc huấn luyện model khuếch tán để tạo ảnh. Ở mỗi bước, nhiễu ngẫu nhiên được lấy mẫu từ một phân phối đơn giản, chẳng hạn như phân phối Gaussian, rồi thêm vào ảnh. Như minh họa trong hình bên dưới, ảnh dần biến đổi qua một chuỗi bước. Ban đầu ảnh rõ nét, sau đó ngày càng nhiễu hơn qua từng bước và cuối cùng gần như biến thành nhiễu hoàn toàn.

Hình 3. Quá trình khuếch tán xuôi.

Mỗi bước được xây dựng dựa trên bước trước đó, và nhiễu được thêm một cách có kiểm soát, tăng dần theo 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. Mô hình này được dùng để dự đoán kết quả tương lai dựa trên các điều kiện hiện tại. Khi mỗi bước làm tăng độ phức tạp của dữ liệu, chúng ta có thể nắm bắt những mẫu và chi tiết tinh vi nhất trong phân phối dữ liệu ảnh gốc. Việc thêm nhiễu Gaussian cũng tạo ra các mẫu đa dạng và chân thực khi quá trình khuếch tán diễn ra.

Quá trình khuếch tán ngược#

Quy trình khuếch tán ngược bắt đầu sau khi quy trình khuếch tán xuôi đã biến đổi một mẫu thành trạng thái phức tạp và đầy nhiễu. Quy trình này dần ánh xạ mẫu nhiễu trở lại trạng thái ban đầu thông qua một chuỗi phép biến đổi nghịch đảo. Các bước đảo ngược quá trình thêm nhiễu được định hướng bởi chuỗi Markov ngược.

Hình 4. Quá trình khuếch tán ngược.

Trong quá trình ngược, model diffusion học cách tạo dữ liệu mới bằng cách bắt đầu từ một mẫu nhiễu ngẫu nhiên rồi dần tinh chỉnh mẫu thành đầu ra rõ nét, chi tiết. Dữ liệu được tạo ra cuối cùng sẽ rất giống dataset ban đầu. Khả năng này khiến model diffusion phù hợp với các tác vụ như tổng hợp hình ảnh, hoàn thiện dữ liệu và khử nhiễu. Trong phần tiếp theo, chúng ta sẽ tìm hiểu thêm về các ứng dụng của model diffusion.

Các ứng dụng của model diffusion#

Quy trình khuếch tán theo từng bước giúp model diffusion tạo hiệu quả các phân phối dữ liệu phức tạp mà không bị quá tải bởi số chiều lớn của dữ liệu. Hãy cùng xem một số ứng dụng mà model diffusion phát huy hiệu quả.

Thiết kế đồ họa#

Model diffusion có thể được sử dụng để nhanh chóng tạo nội dung hình ảnh đồ họa. Nhà thiết kế và nghệ sĩ có thể cung cấp bản phác thảo, bố cục hoặc thậm chí một vài ý tưởng sơ bộ đơn giản, rồi model biến những ý tưởng đó thành hình ảnh sống động. Công nghệ này có thể tăng tốc toàn bộ quy trình thiết kế, mở ra nhiều khả năng mới từ ý tưởng ban đầu đến sản phẩm cuối cùng và tiết kiệm đáng kể thời gian quý báu cho nhà thiết kế.

Hình 5. Thiết kế đồ họa được tạo bằng model diffusion.

Thiết kế âm nhạc và âm thanh#

Model khuếch tán cũng có thể được điều chỉnh để tạo ra những khung cảnh âm thanh hoặc nốt nhạc độc đáo. Công nghệ này mang đến cho nhạc sĩ và nghệ sĩ những cách thức mới để hình dung và sáng tạo trải nghiệm thính giác. Dưới đây là một số trường hợp sử dụng model khuếch tán trong lĩnh vực sáng tạo âm thanh và âm nhạc:

• Chuyển đổi âm sắc: Có thể dùng model khuếch tán để biến đổi âm thanh này thành âm thanh khác, chẳng hạn chuyển mẫu trống bass thành tiếng trống snare để tạo ra những tổ hợp âm thanh độc đáo.
• Biến thiên âm thanh và tạo sắc thái tự nhiên: Khuếch tán âm thanh có thể tạo ra những biến thiên nhỏ trong âm thanh để bổ sung yếu tố con người vào âm thanh kỹ thuật số bằng cách mô phỏng màn trình diễn nhạc cụ trực tiếp.
• Điều chỉnh thiết kế âm thanh: Có thể sử dụng các model này để thay đổi nhẹ âm thanh (chẳng hạn như tăng cường mẫu tiếng sập cửa), điều chỉnh đặc tính của âm thanh ở mức độ sâu hơn so với EQ hoặc bộ lọc truyền thống.
• Tạo giai điệu: Các model này cũng có thể giúp tạo giai điệu mới và truyền cảm hứng cho nghệ sĩ theo cách tương tự như khi duyệt qua các bộ mẫu âm thanh.

Hình 6. Minh họa trực quan về khuếch tán âm thanh.

Phim và hoạt hình#

Một ứng dụng thú vị khác của model diffusion là tạo clip phim và hoạt hình. Các model này có thể được dùng để tạo nhân vật, phông nền chân thực và thậm chí cả các yếu tố chuyển động trong cảnh. Việc sử dụng model diffusion có thể mang lại lợi thế lớn cho các công ty sản xuất. Công nghệ này tinh gọn toàn bộ workflow và mở ra cơ hội thử nghiệm cũng như sáng tạo hơn trong nghệ thuật kể chuyện bằng hình ảnh. Một số clip được tạo bằng các model này có chất lượng tương đương clip hoạt hình hoặc phim thực tế. Thậm chí có thể sử dụng các model này để tạo cả một bộ phim.

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

Các model diffusion phổ biến#

Giờ đây, khi đã tìm hiểu một số ứng dụng của model diffusion, hãy cùng điểm qua một vài model diffusion phổ biến mà bạn có thể dùng thử.

• Stable Diffusion: Được tạo ra bởi Stability AI, Stable Diffusion là một model hiệu quả, nổi tiếng với khả năng chuyển prompt văn bản thành ảnh chân thực. Model này được đánh giá cao về khả năng tạo ảnh chất lượng cao. Model cũng có thể được điều chỉnh để sử dụng trong phim và hoạt hình.
• DALL-E 3: DALL-E 3 là phiên bản thứ ba của model tạo ảnh của OpenAI. Model này được tích hợp vào ChatGPT và mang lại nhiều cải tiến về chất lượng tạo ảnh so với phiên bản trước là DALL-E 2.
• Sora: Sora là model chuyển văn bản thành video của OpenAI, có thể tạo video 1080p rất chân thực với thời lượng tối đa một phút. Một số clip video được tạo bằng Sora có thể dễ dàng bị nhầm là cảnh quay thật.
• Imagen: Được Google phát triển, Imagen là model khuếch tán chuyển văn bản thành ảnh, nổi bật nhờ khả năng tạo ảnh chân thực như ảnh chụp và khả năng hiểu ngôn ngữ tiên tiến.

Thách thức và hạn chế liên quan đến model diffusion#

Mặc dù các model diffusion mang lại lợi ích cho nhiều ngành, chúng ta cũng cần lưu ý một số thách thức đi kèm. Một thách thức là quá trình huấn luyện rất tốn tài nguyên. Những tiến bộ trong tăng tốc phần cứng có thể hữu ích, nhưng cũng có thể gây tốn kém. Một vấn đề khác là khả năng khái quát hóa của các model diffusion đối với dữ liệu chưa từng thấy còn hạn chế. Việc điều chỉnh các model này cho những lĩnh vực cụ thể có thể cần tinh chỉnh hoặc huấn luyện lại nhiều lần.

Việc tích hợp những model này vào các tác vụ thực tế cũng đi kèm một loạt thách thức riêng. Điều quan trọng là nội dung AI tạo ra phải thực sự phù hợp với ý định của con người. Ngoài ra còn có những vấn đề đạo đức, chẳng hạn nguy cơ các model tiếp thu và phản ánh thiên kiến từ dữ liệu huấn luyện. Bên cạnh đó, việc quản lý kỳ vọng của người dùng và liên tục tinh chỉnh model dựa trên phản hồi có thể trở thành nỗ lực lâu dài nhằm đảm bảo các công cụ này hiệu quả và đáng tin cậy nhất có thể.

Tương lai của model diffusion#

Model diffusion 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. Dù có thể đặt ra một số thách thức khi triển khai, chẳng hạn như yêu cầu tính toán và các vấn đề đạo đức, cộng đồng AI vẫn không ngừng cải thiện hiệu suất và tác động của chúng. Khi tiếp tục phát triển, model diffusion có khả năng sẽ tiếp tục định hình lại các ngành như điện ảnh, sản xuất âm nhạc và sáng tạo nội dung số.

Hãy cùng học hỏi và khám phá! Truy cập repository GitHub của chúng tôi để xem những đóng góp của chúng tôi cho AI. Khám phá cách chúng tôi đang định hình lại các ngành như sản xuất và y tế bằng AI.