انضم إلينا بينما نستكشف كيف يمكن استخدام نماذج الانتشار لإنشاء محتوى واقعي وإعادة تعريف مجالات مثل التصميم والموسيقى والأفلام بتطبيقات مختلفة.
أصبح استخدام أدوات الذكاء الاصطناعي التوليدي مثل Midjourney وSora لإنشاء المحتوى شائعاً بشكل متزايد، وهناك اهتمام متزايد بالبحث تحت غطاء هذه الأدوات. في الواقع، أظهرت دراسة حديثة أن 94% من الأفراد مستعدون لتعلم مهارات جديدة للعمل مع الذكاء الاصطناعي التوليدي. إن فهم كيفية عمل نماذج الذكاء الاصطناعي التوليدي يمكن أن يساعدك على استخدام هذه الأدوات بشكل أكثر فعالية وتحقيق أقصى استفادة منها.
في قلب أدوات مثل Midjourney وSora توجد نماذج نشر متقدمة، وهي نماذج ذكاء اصطناعي توليدية يمكنها إنشاء صور ومقاطع فيديو ونصوص وصوت لتطبيقات مختلفة. على سبيل المثال، تُعد نماذج الانتشار خيارًا رائعًا لإنتاج مقاطع فيديو تسويقية قصيرة لمنصات التواصل الاجتماعي مثل TikTok و YouTube Shorts. في هذه المقالة، سنستكشف كيفية عمل نماذج الانتشار وأين يمكن استخدامها. لنبدأ!
في الفيزياء، الانتشار هو العملية التي تنتشر بها الجزيئات من مناطق ذات تركيز أعلى إلى مناطق ذات تركيز أقل. ويرتبط مفهوم الانتشار ارتباطًا وثيقًا بالحركة البراونية، حيث تتحرك الجزيئات بشكل عشوائي أثناء تصادمها مع الجزيئات في مائع وتنتشر تدريجيًا بمرور الوقت.
ألهمت هذه المفاهيم تطوير نماذج الانتشار في الذكاء الاصطناعي التوليدي. تعمل نماذج الانتشار عن طريق إضافة ضوضاء تدريجياً إلى البيانات ثم تعلم عكس هذه العملية لتوليد بيانات جديدة عالية الجودة مثل النصوص أو الصور أو الصوت. وهي تشبه فكرة الانتشار العكسي في الفيزياء. من الناحية النظرية، يمكن تتبع الانتشار العكسي لإعادة الجسيمات إلى حالتها الأصلية. وبنفس الطريقة، تتعلم نماذج الانتشار عكس الضوضاء المضافة لإنشاء بيانات جديدة واقعية من المدخلات المشوشة.
بشكل عام، تتضمن بنية نموذج الانتشار خطوتين رئيسيتين. أولاً، يتعلم النموذج إضافة التشويش إلى مجموعة البيانات تدريجياً. بعد ذلك، يتم تدريبه على عكس هذه العملية وإعادة البيانات إلى حالتها الأصلية. دعنا نلقي نظرة فاحصة على كيفية عمل ذلك.
قبل أن نغوص في جوهر نموذج الانتشار، من المهم أن نتذكر أن أي بيانات يتم تدريب النموذج عليها يجب أن تتم معالجتها مسبقًا. على سبيل المثال، إذا كنت تقوم بتدريب نموذج الانتشار لتوليد الصور، فيجب تنظيف مجموعة بيانات التدريب من الصور أولاً. يمكن أن تتضمن المعالجة المسبقة لبيانات الصور إزالة أي قيم متطرفة يمكن أن تؤثر على النتائج، وتطبيع قيم البكسل بحيث تكون جميع الصور على نفس المقياس، واستخدام زيادة البيانات لتقديم المزيد من التنوع. تساعد خطوات المعالجة المسبقة للبيانات على ضمان جودة بيانات التدريب، وهذا لا ينطبق فقط على نماذج الانتشار بل على أي نموذج ذكاء اصطناعي.
بعد المعالجة المسبقة للبيانات، تكون الخطوة التالية هي عملية الانتشار الأمامي. دعونا نركز على تدريب نموذج الانتشار لتوليد الصور. تبدأ العملية بأخذ عينات من توزيع بسيط، مثل التوزيع الغاوسي. بعبارة أخرى، يتم اختيار بعض الضوضاء العشوائية. كما هو موضح في الصورة أدناه، يقوم النموذج بتحويل الصورة تدريجيًا في سلسلة من الخطوات. تبدأ الصورة واضحة في البداية وتصبح مشوشة بشكل متزايد مع تقدمها خلال كل خطوة، لتتحول في النهاية إلى ضوضاء شبه كاملة في النهاية.
تُبنى كل خطوة على الخطوة السابقة، ويتم إضافة الضوضاء بطريقة تدريجية مضبوطة باستخدام سلسلة ماركوف. سلسلة ماركوف هي نموذج رياضي تعتمد فيه احتمالية الحالة التالية على الحالة الحالية فقط. تُستخدم للتنبؤ بالنتائج المستقبلية بناءً على الظروف الحالية. نظرًا لأن كل خطوة تضيف تعقيدًا إلى البيانات، يمكننا التقاط الأنماط والتفاصيل الأكثر تعقيدًا لتوزيع بيانات الصورة الأصلية. تؤدي إضافة ضوضاء غاوسي أيضًا إلى توليد عينات متنوعة وواقعية مع تطور الانتشار.
تبدأ عملية الانتشار العكسي بمجرد أن تقوم عملية الانتشار الأمامي بتحويل العينة إلى حالة معقدة مشوشة. وتعيد العينة المشوشة تدريجيًا إلى حالتها الأصلية باستخدام سلسلة من التحويلات العكسية. يتم توجيه الخطوات التي تعكس عملية إضافة الضوضاء بواسطة سلسلة ماركوف عكسية.
.png)
خلال العملية العكسية، تتعلم نماذج الانتشار توليد بيانات جديدة من خلال البدء بعينة ضوضاء عشوائية وتنقيحها تدريجيًا إلى مخرجات واضحة ومفصلة. ينتهي الأمر بالبيانات التي تم إنشاؤها إلى تشابه كبير مع مجموعة البيانات الأصلية. هذه القدرة هي ما يجعل نماذج الانتشار رائعة لمهام مثل تركيب الصور واستكمال البيانات وإزالة التشويش. في القسم التالي، سنستكشف المزيد من تطبيقات نماذج الانتشار.
تتيح عملية الانتشار خطوة بخطوة لنموذج الانتشار توليد توزيعات معقدة للبيانات بكفاءة دون أن تطغى عليها الأبعاد العالية للبيانات. دعونا نلقي نظرة على بعض التطبيقات التي تتفوق فيها نماذج الانتشار.
يمكن استخدام نماذج الانتشار لتوليد محتوى مرئي رسومي بسرعة. يمكن للمصممين والفنانين البشريين تقديم رسومات تخطيطية أو تخطيطات أو حتى بعض الأفكار التقريبية البسيطة لما يريدون، ويمكن للنماذج أن تجلب هذه الأفكار إلى الحياة. ويمكنها تسريع عملية التصميم بأكملها، وتقديم مجموعة واسعة من الاحتمالات الجديدة من المفهوم الأولي إلى المنتج النهائي، وتوفير الكثير من الوقت الثمين للمصممين البشريين.
يمكن أيضًا تكييف نماذج الانتشار لتوليد مشاهد صوتية أو نوتات موسيقية فريدة جدًا. فهي تقدم طرقاً جديدة للموسيقيين والفنانين لتصور التجارب السمعية وخلقها. فيما يلي بعض حالات استخدام نماذج الانتشار في مجال إنشاء الصوت والموسيقى:
.gif)
هناك حالة استخدام أخرى مثيرة للاهتمام لنماذج الانتشار في إنشاء مقاطع الأفلام والرسوم المتحركة. يمكن استخدامها لإنشاء الشخصيات والخلفيات الواقعية وحتى العناصر الديناميكية داخل المشاهد. يمكن أن يكون استخدام نماذج الانتشار ميزة كبيرة لشركات الإنتاج. فهو يعمل على تبسيط سير العمل بشكل عام ويفسح المجال لمزيد من التجريب والإبداع في سرد القصص المرئية. يمكن مقارنة بعض المقاطع التي تم إنتاجها باستخدام هذه النماذج بمقاطع الرسوم المتحركة أو الأفلام الفعلية. حتى أنه من الممكن استخدام هذه النماذج لإنشاء أفلام كاملة.
.png)
والآن بعد أن تعرفنا على بعض تطبيقات نماذج الانتشار، دعنا نلقي نظرة على بعض نماذج الانتشار الشائعة التي يمكنك تجربتها.
في حين أن نماذج النشر تقدم مزايا في العديد من الصناعات، يجب أن نضع في اعتبارنا أيضًا بعض التحديات التي تصاحبها. يتمثل أحد التحديات في أن عملية التدريب تستهلك الكثير من الموارد. وبينما يمكن أن تساعد التطورات في تسريع الأجهزة، إلا أنها قد تكون مكلفة. المشكلة الأخرى هي القدرة المحدودة لنماذج الانتشار على التعميم على البيانات غير المرئية. ويمكن أن يتطلب تكييفها مع مجالات محددة الكثير من الضبط الدقيق أو إعادة التدريب.
يأتي دمج هذه النماذج في مهام العالم الحقيقي مصحوباً بمجموعة من التحديات الخاصة به. فمن الضروري أن يتطابق ما يولده الذكاء الاصطناعي مع ما ينويه البشر. هناك أيضاً مخاوف أخلاقية، مثل خطر التقاط هذه النماذج للتحيزات من البيانات التي تم تدريبها عليها وعكسها. علاوة على ذلك، يمكن أن تصبح إدارة توقعات المستخدمين وتنقيح النماذج باستمرار بناءً على الملاحظات والتعليقات جهداً مستمراً للتأكد من أن هذه الأدوات فعالة وموثوقة قدر الإمكان.
تُعد نماذج الانتشار مفهومًا رائعًا في الذكاء الاصطناعي التوليدي يساعد في إنشاء صور ومقاطع فيديو وأصوات عالية الجودة في العديد من المجالات المختلفة. وعلى الرغم من أنها قد تمثل بعض التحديات في التنفيذ، مثل المتطلبات الحسابية والمخاوف الأخلاقية، إلا أن مجتمع الذكاء الاصطناعي يعمل باستمرار على تحسين كفاءتها وتأثيرها. ومن المقرر أن تُحدث نماذج الانتشار تحولاً في صناعات مثل الأفلام وإنتاج الموسيقى وإنشاء المحتوى الرقمي مع استمرار تطورها.
دعونا نتعلم ونستكشف معاً! اطلع على مستودع GitHub الخاص بنا للاطلاع على مساهماتنا في الذكاء الاصطناعي. اكتشف كيف نعيد تعريف صناعات مثل التصنيع والرعاية الصحية باستخدام أحدث تقنيات الذكاء الاصطناعي.
