Алгоритмы машинного обучения и искусственного интеллекта продолжают развиваться, чтобы решать сложные проблемы и углублять наше понимание данных. Одним из примечательных классов моделей являются диффузионные модели, которые ценятся за свою способность фиксировать и моделировать сложные процессы, такие как генерация данных и синтез изображений.

В этой статье мы рассмотрим:

1. Что такое диффузия?
2. Что такое диффузионная модель?
3. Как работает диффузионная модель?
4. Применение модели диффузии（Нет дисплея,Следующие несколько твитов будут посвящены этому)

Рисунок 1. Изображение, созданное DALL-E 3.

введение:

Диффузионные модели, как передовая генеративная модель, стали ключевым достижением в области машинного обучения за последние несколько лет. Начиная с 2020-х годов, серия знаковых исследовательских работ доказала миру силу диффузионных моделей, особенно в области синтеза изображений за пределами традиционных генеративно-состязательных сетей (GAN). Одним из наиболее ярких примеров является DALL-E 3, выпущенная OpenAI, усовершенствованная модель генерации изображений, которая еще раз демонстрирует огромный потенциал моделей диффузии в практических приложениях.

Рисунок 2. Модели диффузии можно использовать для создания изображений из шума.

Что такое диффузия?

Диффузионное моделирование — это метод генерации данных, который моделирует распространенные в природе процессы диффузии для синтеза новых данных. Точно так же, как капля чернил, падающая в воду, медленно растекается, модель диффузии начинается с простого шумового сигнала и постепенно добавляет детали и узоры, в конечном итоге генерируя новые сложные данные.

Исследователи обнаружили, что, запустив этот процесс в обратном порядке, начиная со сложных данных, постепенно удаляя детали и, наконец, оставляя простой случайный шум, а затем снова запуская его в обратном порядке, можно восстановить новые данные. Эта технология используется в таких областях, как компьютерное зрение и обработка естественного языка.

Модели диффузии неоднократно добавляют и удаляют шум для имитации различных случайных процессов, тем самым учатся извлекать сложные закономерности из случайности. Это одна из важных технологий и направлений исследований генеративных моделей.

Что такое диффузионная модель в машинном обучении?

В области машинного обучения диффузионная модель является уникальной генеративной моделью. Их особенностью является способность создавать совершенно новые выборки данных на основе обучающих данных. Например, если у вас есть серия изображений лиц и вы используете их для обучения модели диффузии, модель может генерировать новые, очень реалистичные лица с множеством различных черт и выражений, даже если лица не существуют в оригинальный тренировочный набор.

Диффузионное моделирование фокусируется на моделировании постепенной эволюции распределений данных от простой отправной точки (например, стандартного распределения Гаусса) к более сложным распределениям. Этот процесс осуществляется посредством ряда обратимых этапов. Короче говоря, как только модель освоит этот процесс преобразования, она может начать с простого распределения и постепенно «рассеивать» или трансформировать эту точку в более сложное распределение данных, создавая тем самым новые образцы данных.

1. Вероятностная модель диффузии с шумоподавлением (DDPM).

DDPM — это диффузная модель для вероятностной генерации данных, специально разработанная для генерации высококачественных данных. Как упоминалось ранее, модели диффузии генерируют данные, применяя серию преобразований к случайному шуму. В частности, DDPM моделируют процесс распространения, который преобразует зашумленные данные в чистые выборки данных. Представьте себе, что есть изображение, искаженное шумами и не выглядящее четким. ДДПМ подобен художнику, способному постепенно превратить эту шумную картинку в ясное, чистое изображение.

Как работает этот процесс? Во-первых, DDPM начинается с данных, содержащих случайный шум (например, размытые изображения). Затем он постепенно применяет ряд сложных преобразований, которым DDPM научился во время обучения. Этот процесс обучения включает понимание взаимосвязи между шумом и чистыми данными на разных этапах.

Рисунок 3. Принципиальная схема DDPM (Янг и др., 2023 г.).

Ключевым шагом является «подавление шума». На этом этапе DDPM постепенно устраняет шум и постепенно восстанавливает исходное состояние данных. Думайте об этом как о процессе постепенной ясности: сначала вы видите только размытое изображение, но со временем изображение становится все яснее и яснее.

DDPM особенно эффективен при шумоподавлении изображений. Они не только удаляют шум с поврежденных изображений, но и создают изображения, которые выглядят очень естественно и четко. Кроме того, DDPM также можно использовать для других сложных задач, таких как завершение изображения и улучшение разрешения изображения.

В целом, DDPM особенно эффективен для задач шумоподавления изображений. Они эффективно удаляют шум из поврежденных изображений и создают визуально ошеломляющие версии без шума. Кроме того, DDPM также можно использовать в таких приложениях, как рисование изображений и суперразрешение.

2. Генеративные модели на основе баллов (SGM).

Генеративные модели на основе оценок (сокращенно SGM) — это инновационный инструмент машинного обучения, предназначенный для создания новых выборок данных. Представьте, что у вас есть набор данных, например серия изображений или звуков, и вы хотите создать на их основе несколько новых, но естественно выглядящих сэмплов. Вот в чем хороши SGM!

Основная технология SGM — это интеллектуальный метод расчета, называемый «функцией оценки». Эта функция действует как компас, указывая модели, как ориентироваться в сложном мире данных. Он может сообщить модели, насколько вероятно появление данных в любой момент, и помочь модели понять глубокую структуру данных.

Процесс использования SGM немного похож на работу скульптора, создающего статую. Модель начинается с простой формы, а затем постепенно преобразует ее в более сложную и реалистичную форму в соответствии с указаниями функции оценки. Этот процесс завершается постоянным обновлением выборок данных, благодаря чему сгенерированные выборки могут все ближе и ближе приближаться к распределению реальных данных.

По сравнению с другими типами генеративных моделей, такими как генеративно-состязательные сети (GAN) или вариационные автоэнкодеры (VAE), SGM имеют свои уникальные преимущества. Они обеспечивают более прямой способ понять и воспроизвести распределение данных и, как правило, лучше справляются с созданием сложных выборок данных. Более того, SGM, как правило, более стабильны во время обучения и с меньшей вероятностью страдают от проблем с обучением, таких как GAN.

SGM продемонстрировали свою полезность во многих областях, таких как обработка изображений, синтез речи и распознавание сложных образов. Хотя они сталкиваются с некоторыми проблемами с точки зрения вычислительной сложности и стабильности обучения, будущие исследования могут быть сосредоточены на повышении эффективности SGM, совершенствовании процесса обучения и расширении сферы их применения.

Таким образом, генеративные модели на основе оценок являются крупным достижением в области машинного обучения и демонстрируют большой потенциал в понимании и моделировании сложных распределений данных. Поскольку технологии продолжают развиваться, мы ожидаем, что SGM будут играть важную роль в большем количестве областей в будущем.

Рисунок 4. Принципиальная схема SGM (Тим и др., 2022).

3. Стохастические дифференциальные уравнения (Score SDE)

Стохастические дифференциальные уравнения (СДУ) — это особый тип математических уравнений, которые описывают, как система изменяется с течением времени под влиянием детерминированных и стохастических сил. В мире генеративных моделей существуют стохастические дифференциальные уравнения на основе оценок (сокращенно SDE), которые представляют собой уникальный подход к построению и настройке моделей на основе оценок.

Представьте себе, что Score SDE похожи на «систему GPS» для моделей машинного обучения. Они загружают модель с помощью функции оценки. Эта оценочная функция является решением стохастического дифференциального уравнения, которое помогает модели научиться адаптироваться и понимать распределение данных. Это все равно что рассказывать модели, как ориентироваться в океане данных, чтобы найти правильный путь.

Оценочные SDE используют случайные процессы для моделирования процесса изменения выборок данных и направляют модель для создания высококачественных выборок данных. Этот процесс немного похож на приключенческое путешествие по миру данных, где модель учится развиваться от простой отправной точки к сложной и разнообразной конечной точке.

Когда Score SDE и методы моделирования на основе оценок объединены, можно создать мощные генеративные модели. Эти модели не только могут обрабатывать сложные распределения данных, но также могут генерировать разнообразные и реалистичные выборки. Это все равно, что дать модели волшебную палочку, позволяющую ей создавать реалистичные и разнообразные произведения искусства или моделировать сложные системы в реальном мире.

Короче говоря, стохастические дифференциальные уравнения на основе оценок (Score SDE) открывают новый взгляд на генеративные модели, помогая им лучше понимать и моделировать сложность реального мира. Эта технология открывает новые возможности для создания высококачественных, разнообразных выборок данных, демонстрируя большой потенциал в таких областях, как создание произведений искусства и моделирование сложных систем.

Рисунок 5. Схематическая диаграмма SDE Score (Yang et al., 2021).

Подводя итог, DDPM, SGM и SDE Score вращаются вокруг моделей того, как генерировать четкие данные из зашумленных данных. DDPM фокусируется на постепенном добавлении шума и восстановлении из него данных, тогда как SGM фокусируется на использовании функции оценки для управления этим процессом. SDE Score предоставляют более широкую математическую основу, которая объединяет эти концепции и процессы, показывая, как эти модели связаны друг с другом и работают в рамках более широкой математики.

Как работает диффузионная модель?

Модель диффузии — это усовершенствованная модель генерации данных, которая моделирует процесс обратной диффузии. Этот процесс включает в себя следующие шаги:

1. Предварительная обработка данных: данные сначала стандартизируются,для обеспечения равномерного масштаба и центра. Этот шаг предназначен для того, чтобы Модель могла лучше обрабатывать данные.,и подготовиться к следующим шагам.
2. Прямая диффузия: модель начинается с простого распределения (например, распределения Гаусса).,Постепенно вводите шум,Усложнение данных. Этот процесс включает в себя ряд обратимых преобразований.,Постепенно увеличивайте сложность ваших данных.
3. Модельное обучение: на данном этапе,Модель Узнайте, как выполнять обратимые преобразования. Обучение включает в себя оптимизацию функции потерь.,Эта функция измеряет, насколько хорошо Модель преобразует простые выборки данных в сложные распределения данных.
4. Обратная диффузия: после завершения прямой диффузии.,Модель преобразует сложные выборки данных обратно в простое исходное состояние посредством обратной операции. Этот процесс позволяет модели начать с точки простого распределения.,Постепенно сгенерируйте новые выборки, аналогичные исходному распределению данных.

Благодаря этому процессу обратной диффузии модель диффузии способна генерировать новые выборки данных, начиная с точки простого распределения и постепенно распространяя ее до желаемого сложного распределения данных. Сгенерированные образцы поразительно похожи на исходное распределение данных, что делает диффузионные модели мощным инструментом для таких задач, как синтез изображений, пополнение данных и шумоподавление.

Справочные источники:

https://encord.com/blog/diffusion-models/

https://arxiv.org/pdf/2209.00796.pdf

https://arxiv.org/abs/2112.07068

https://www.assemblyai.com/blog/diffusion-models-for-machine-learning-introduction/