введение

Модели диффузии генерируют потрясающие изображения, видео и музыку. Свое название они получили от естественного явления диффузии, подобно тому, как чернила медленно растекаются в воде. В мире ИИ модель диффузии генерирует новые данные, обращая процесс диффузии, то есть восстанавливает исходное распределение данных из зашумленных данных, добавляя к данным случайный шум, а затем обращая процесс, создавая тем самым новые данные.

Такие как ДАЛЛ-Е 3、Midjourney v6、SoraЭтот тип Модель,Просто скажи им, что ты думаешь,Вы можете создать желаемое изображение иливидео。Почему это так волшебно?？Эта статья будет распространяться из МодельизПринцип работы、диффузияМодельная архитектура、диффузия МодельизПреимущества、Общие инструменты модели диффузии、Ограничения моделей диффузии、диффузия МодельПромышленное применениеждать6аспекты,Дайте каждому полное представление о модели диффузии.

кроме того,Автор собрал несколько классических Бумага для диффузионной модели.,Получить ответ：Бумага для диффузионной модели

Что такое диффузионная модель

Модель диффузии — это усовершенствованный алгоритм машинного обучения.,Они делают это, постепенно добавляя шум к концентрации данных.,Затем узнайте, как обратить процесс вспять.,Уникально генерируйте данные высокого качества. Такой подход позволяет им создавать очень точные и подробные результаты.,Из реалистичногоизизображение для согласованностиизтекстовая последовательность。Их основная функция — постепенно снижать качество данных, прежде чем восстановить их обратно в исходную форму или преобразовать во что-то новое.。Это как если бы ты сначала нарисовал беспорядок на картине.изцвет,Затем медленно вытрите его.,Наконец он был восстановлен в прекрасную картину. Такой подход не только делает сгенерированные изображения и текст более реалистичными.,Его также можно использовать для анализа медицинских изображений и технологий автономного вождения.,Продемонстрируйте свои навыки личного помощника искусственного интеллекта. Это просто глоток свежего воздуха в технологиях будущего!

Как работают диффузионные модели

Рабочий механизм диффузии Модель разделена на два этапа. первый,Они вносят шум в концентрацию данных.,Это основной этап процесса прямой диффузии.,Затем процесс систематически обращается вспять. Ниже приводится подробное описание жизненного цикла диффузионной модели.

Предварительная обработка данных

Прежде чем начать процесс распространения, данные необходимо правильно отформатировать для обучения модели. Этот процесс включает в себя очистку данных (удаление выбросов), нормализацию данных (масштабирование согласованности объектов) и увеличение данных (увеличение разнообразия набора данных), особенно в случае данных изображений. При работе с зашумленными данными изображений также следует выполнить нормализацию для достижения нормального распределения данных. Кроме того, различные типы данных, такие как текст или изображения, могут потребовать определенных шагов предварительной обработки, таких как устранение несоответствий в категориях. Таким образом, когда модель начинает обучаться, она может лучше отражать суть данных и генерировать изображения или данные, которые одновременно красивы и значимы.

процесс прямой диффузии

Распространение процесса прямой диффузии Модели — это процесс постепенного увеличения сложности данных. Как показано ниже:

Он начинается со случайного отбора простой выборки из базового распределения (например, распределения Гаусса), что эквивалентно точке на официальном документе. Затем модель проходит серию обратимых поэтапных модификаций, каждый раз внося в выборку определенное количество шума, который структурирован и может быть добавлен контролируемым образом. Этот процесс можно рассматривать как постепенное добавление деталей в точках, что делает их все более сложными.

Поскольку сложность выборок увеличивается с каждым шагом, модель способна фиксировать и изучать сложные закономерности и детали в целевом распределении данных. В конце концов, эта простая отправная точка в результате серии диффузных изменений превращается в выборку, которая очень напоминает желаемое сложное распределение данных. Этот процесс показывает, как модель распространения начинается с самой базовой информации и в конечном итоге дает богатый и подробный результат, закладывая основу для последующего этапа генерации (обращающего процесс распространения).

процесс обратной диффузии

диффузия Модельизпроцесс обратной диффузии,То есть процесс генерации,Это обратная операция восстановления исходных высококачественных данных из шумовых данных. Как показано ниже:

Процесс начинается с зашумленной выборки данных.,Это конечный продукт процесса прямой диффузии. Модель сначала инициализирует этот образец шума,Затем шаг за шагом выполните процесс, обратный прямому процессу.,Удаляйте шум слой за слоем. Это как воспроизвести видео наоборот,Постепенно раскрывайте детали, скрытые под шумом. Каждый шаг тщательно продуман,чтобы гарантировать, что добавление шума можно эффективно обратить вспять,Тем самым восстанавливая первоначальный вид данных.

По мере того как этот процесс продолжается, шум в данных постепенно уменьшается, и постепенно появляются четкость и детализация исходных данных. В конечном итоге, после серии тщательно продуманных обратных шагов, модель может успешно генерировать высококачественные реалистичные данные из зашумленных выборок, будь то изображения, текст или другие типы данных. Эта возможность обеспечивает мощную поддержку для создания произведений искусства, улучшения данных, медицинской визуализации и других областей.

Архитектура диффузионной модели

Модель диффузии похожа на сложную машину.,Основная операция опирается на несколько ключевых компонентов.,Вместе эти компоненты обеспечивают производительность модели. К ним относятся Стохастические дифференциальные уравнения (СДУ), Модели дробного поколения (SGM), Диффузионно-верятностные. модели с шумом (DDPM). Эти три компонента работают вместе,Позвольте модели диффузии иметь возможность обрабатывать и создавать нужные нам сложные данные. Хотите по-настоящему понять, как работает модель диффузии?,Сначала вы должны понять эти ключевые компоненты.

Стохастические дифференциальные уравнения (СДУ)

СДУ — это математические инструменты, описывающие процесс добавления шума в диффузионных моделях. Это похоже на подробную пошаговую диаграмму, показывающую, как с течением времени к данным постепенно добавляется шум. Эта структура важна, поскольку она дает диффузионным моделям гибкость для обработки различных типов данных и приложений, позволяя адаптировать их для различных генеративных задач. Как показано ниже:

Оценочные генеративные модели (SGM)

В этой части модель учится понимать и обращать вспять процесс добавления шума. Этот процесс подобен обучению модели особому виду обратного мышления. Приведем простой пример: если к изображению добавлено множество беспорядочных шумов, и в итоге ничего четко не видно, как нам вернуть ему первоначальный вид? Целью моделирования создания оценок является обучение модели тому, как шаг за шагом извлекать четкие изображения из этих беспорядочных шумов. Это все равно, что найти порядок в куче хаоса и, наконец, создать четкую картину из кучи шума. Это очень важно для создания реалистичных изображений из множества случайных шумов.

Диффузионно-вероятностные модели с шумом (DDPM)

Диффузионно-вероятностные модели с шумом (DDPM) подобны специалистам по очистке данных. во время тренировки,Они подобны наблюдению за процессом: как данные шаг за шагом окрашиваются шумом.,Затем они научились шаг за шагом устранять шум.,Позвольте данным вернуться в исходный вид. Этот процесс похож на игру в угадайку,Используйте вероятность, чтобы угадать до появления шума,Как изначально выглядели данные. Этот метод позволяет Модели не только удалять шумы.,Это также может сделать данные почти такими же, как и раньше.,Это особенно важно для тех задач, которые требуют точной реконструкции.

Объединив вышеперечисленные компоненты, модель диффузии может превратить беспорядок шума в детальное и реалистичное изображение или данные. Это все равно, что снабдить ИИ волшебными очками, позволяющими ему видеть ясный мир из множества размытых точек и линий.

Сравните GAN и диффузию

Далее давайте поговорим о преимуществах диффузионных моделей, о том, почему они необходимы и какие преимущества они имеют перед GAN.

Качество изображениядиффузия Модель По сравнению с генеративно-состязательными сетями（GANs）и вариационные автоэнкодеры（VAEs）измайор Преимуществада,Во время обучения они используют простую и эффективную функцию потерь.,И может создавать очень реалистичные изображения. Они превосходно подходят для точного соответствия реальным распределениям изображений.,превосходит GAN в этом отношении. Этот навык обусловлен уникальным механизмом модели диффузии.,Это позволяет им более точно воспроизводить реальные изображения.

Стабильность тренировокгенерироватьдиффузия Модель Генеративно-состязательная сеть（GANs）иметь Преимущества。GANsчасто встречающийся“свернуть режим”извопрос,это ограничение,заставляя их производить ограниченный ассортимент продукции. Но диффузионная модель не будет такой.,Они сглаживаются медленными данными,Умею рисовать разные картинки.,Это не будет выглядеть монотонно.

Тип входа Не менее важно и то, что диффузионные модели способны обрабатывать различные типы входных данных. Они могут не только обрабатывать изображения, но и текст, и даже превращать текст в изображения или делать размытые изображения четкими. Будь то восстановление поврежденных изображений или создание небольших изображений высокой четкости, диффузионная модель способна на все. Это как иметь универсального художника, который может создать что-то потрясающее, независимо от того, какие материалы вам предоставлены.

Знаменитый инструмент Diffusion

Некоторые из наиболее популярных моделей диффузии привлекли широкое внимание благодаря своей способности генерировать изображения, в том числе: DALL-E 2, DALL-E 3, Sora, Stable Diffusion, Midjourney, NAI Diffusion, Imagen.

DALL-E 2 Крутой инструмент, выпущенный OpenAI, который может рисовать как мечтательные, так и реалистичные изображения на основе написанных вами описаний. Занимаетесь ли вы креативным дизайном или художественным творчеством, DALL-E Первые релизы 2 привлекли всеобщее внимание.

DALL-E 3 Последний артефакт генерации изображений, выпущенный OpenAI, по сравнению с DALL-E 2 был значительно улучшен. Самое приятное, что это теперь не просто отдельное приложение, а непосредственно встроенное в ChatGPT. Это означает, что вы можете использовать его непосредственно во время чата. Более того, качество генерируемых изображений также впечатляет. На рисунке ниже показана та же подсказка в DALL-E. 2、DALL-E Сравнение полученных результатов на 3.

Sora OpenAIпосадочная дистанцияиздо настоящего времени Модель,этодаодинПодрывнойизпродукт。AIСообщество с нетерпением ждало этого нового Модельизвыпускать,Потому что это первая модель преобразования текста в текст OpenAI. Sora способна создавать одноминутные видеоролики с разрешением до 1080p.,И видео, которое он создает, потрясающе реалистично. Сейчас,Сора открыта только для некоторых особенных людей.,Например, группа тестирования безопасности,Это показывает, что OpenAI по-прежнему очень осторожен с точки зрения этики.

Stable Diffusion3 Stability Последняя версия ИИ,Это их самая сильная модель преобразования текста в изображение.,это вПодсказки по нескольким темам, качество изображения и правописаниеВсе аспектыиметьзначительное улучшение。Посмотрите на курсив на борту автобуса.из“Stable «диффузия». Раньше это было мечтой для инструментов генерации изображений. Стабильно Diffusion Серия 3 охватывает модели с параметрами от 800M до 8B, такое разнообразие гарантирует, что пользователи смогут найти модель, которая им лучше всего подходит, независимо от того, хотят ли они большей масштабируемости или более высокого качества.

Midjourney — это еще одна новая модель распространения, которую вы можете использовать через API. Он также может генерировать изображения на основе введенных вами текстовых подсказок, как и некоторые другие модели. Однако в последнее время всех заинтересовала новая версия Midjourney Midjourney. v6из Очень взволнован,Потому что вы можете создатьБолее изысканный и креативныйизкартина。Midjourneyиметь Что-то особенное,Потому что оно доступно только в Discord. Это, наверное, самая необычная из этих Модель. Ниже приведены результаты Midjourney V5.2 и Midjourney Сравнение, полученные в V6.

NovelAI Должендиффузия Модельпредоставляет пользователям уникальнуюиз图像генерировать体验,Просто скажи, что ты думаешь,это就能帮你把想象中из Истории становятся изображениями。ты можешь использоватьтекстовое описание,ХОРОШОЗагрузить фотографии,Вы даже можете получить некоторые детали, разработанные Google. Этот инструмент особенно хорош для преобразования текста в изображения.,А качество производимых картин особенно высокое.

Imagen Разработано Googleиз Преобразование текста в изображениеиздиффузия Модель,Известен своим фотореализмом и глубоким пониманием языка. Он использует большую модель языка Transformer для кодирования текста.,и реализоватьГенерация изображений высокой точности。Imagenиз-за его высокогоFIDсчетсосредоточиться на, что показывает, что Модель способна создавать высококачественные изображения и способна конкурировать с текстовым Описание полностью соответствует.

Применение в диффузионной промышленности

Диффузионные модели теперь стали новой любимицей мира искусства. Художники могут использовать его, чтобы превратить свои дикие идеи или текстовые описания в подробные и привлекательные картины. Эта способность позволяет возникнуть новой форме художественного выражения, в которой границы между технологиями и искусством становятся размытыми, что позволяет создателям исследовать новые стили и идеи, которые раньше было трудно или невозможно реализовать.

графический дизайн Модели диффузии предоставляют инструмент для быстрого создания визуального контента. Дизайнеры могут вводить эскизы, макеты или черновые идеи, а модели могут воплощать эти идеи в полные, подробные изображения. Это может значительно ускорить процесс проектирования, предлагая широкий спектр возможностей от первоначальной концепции до конечного продукта. На следующем рисунке показан пример выходной модели графического дизайна:

Киноанимация Еще одна область творческого применения – кино и анимация. Модели диффузии могут создавать реалистичные фоны, персонажей и даже динамические элементы сцены, сокращая время и усилия, необходимые для традиционных методов производства. Это упрощает рабочий процесс и позволяет больше экспериментировать и творчески подходить к визуальному повествованию.

Художник использовал серию надежных алгоритмов диффузии, чтобы создать первую полную анимацию с использованием искусственного интеллекта. Фильм продолжительностью менее двух минут является результатом сотрудничества художников, искусственного интеллекта и множества программных инструментов, включая Daz3D, Unreal Engine, Adobe Photoshop, Adobe After Effects и Adobe Premiere. Это последний из серии фильмов, созданных с помощью искусственного интеллекта, включая короткометражки в стиле аниме. Скриншот видео следующий:

создание музыки Модели генеративной диффузии можно адаптировать для создания уникальных звуковых ландшафтов или выразительной музыки, предоставляя артистам новые способы визуализации и создания слуховых впечатлений. Apple опубликовала статью «Управляемый Music Production with Diffusion Models and Guidance «Градиенты» предложили использовать модель диффузии для создания музыки, которая представляет собой интеллектуального помощника, который может давать вам советы при создании музыки. Этот помощник может помочь вам выполнить различные задачи, например, продолжить работу над музыкой других людей. недостатки вашей музыки или плавно соедините два разных музыкальных произведения и скопируйте желаемый стиль в существующие аудиоклипы.

Игровые медиа В медиа- и игровой индустрии модели диффузии также могут пригодиться. Они могут помочь создать детализированную игровую среду и персонажей, делая игровой процесс более реалистичным и захватывающим. Проще говоря, модель диффузии — это своего рода суперпомощник для творческих людей, делающий творчество более точным, эффективным и бесплатным. Эти модели позволяют авторам оторваться от традиционных ограничений, исследовать новые способы выражения и легко воплощать идеи в реальность.

Ограничения моделей диффузии

Хотите использовать диффузор, такой как модель DALL-E.,Нужно столкнуться со многимиизиспытание。Эти МодельОсобое потребление вычислительных ресурсов,Для сценариев, требующих обработки в реальном времени или крупномасштабных приложений.,Могут возникнуть определенные проблемы. и,Они не очень эффективны при работе с невидимыми данными.,Адаптировать их к конкретным областям,Возможно, его также потребуется переобучить или настроить.

Интеграция этих моделей в наш рабочий процесс также является технической деятельностью.,Мы должны убедиться, что то, что генерирует ИИ, соответствует нашим ожиданиям. и,Эти модели могут изучать предвзятости на основе обучающих данных.,Поэтому мы должны всегда обращать внимание,обеспечить имэтическийспецификация。

Сложность моделей диффузии затрудняет их понимание.,во время применения,Проблемы возникают, когда сталкиваешься с необходимостью понять логику вывода,Нам также приходится постоянно корректировать ожидания пользователей.,Собирайте отзывы, чтобы улучшить производительность Модели.

另один大缺点даэто们изВремя выборки медленное：Для создания высококачественных образцов требуются сотни или тысячи Модель Оценивать。解决这个вопросиметь Два основных метода：Первый типдановыйиздиффузия Модельпараметризация,Это обеспечивает повышенную стабильность при использовании небольшого количества шагов выборки. Второй метод – это дистилляция модели управляемой диффузии. Прогрессивная дистилляция для быстрого отбора проб диффузии Модель,Детерминированный диффузионный пробоотборник, обученный дистилляции,Результатом является новая модель диффузии.,Шаги выборки уменьшены вдвое.