Modelli di diffusione

Come funzionano i modelli di diffusione

L'idea di base prevede due fasi:

1. Processo di diffusione in avanti: Questa fase prende un campione di dati originale (ad esempio, un'immagine) e aggiunge gradualmente una piccola quantità di rumore gaussiano in più fasi. Questo processo continua finché l'immagine originale non è indistinguibile dal rumore casuale. Questa fase è fissa e non prevede l'apprendimento.
2. Processo di denoising inverso: È qui che avviene l'apprendimento. Un modello, in genere una sofisticata architettura di rete neurale come una U-Net, viene addestrato per prevedere il rumore aggiunto in ogni fase del processo inverso. Durante la generazione, il modello inizia con un rumore puro e utilizza le previsioni apprese per rimuovere il rumore in modo incrementale nello stesso numero di passi, invertendo di fatto la diffusione e generando un nuovo campione di dati. Questo affinamento graduale consente di creare risultati molto dettagliati.

Confronto con altri modelli generativi

I modelli di diffusione differiscono in modo significativo da altri approcci generativi popolari come le Reti Generative Avversarie (GAN). Mentre le GAN coinvolgono un generatore e un discriminatore in competizione tra loro, portando spesso all'instabilità della formazione, i modelli di diffusione tendono ad avere dinamiche di formazione più stabili. Spesso raggiungono una migliore diversità e qualità dei campioni rispetto alle GAN, anche se in genere richiedono più passaggi computazionali durante l'inferenza (generazione), rendendoli più lenti. A differenza degli autoencoder variazionali (VAE), che apprendono uno spazio latente compresso, i modelli di diffusione operano direttamente nello spazio dei dati attraverso il processo di noising e denoising. Una variante molto diffusa è la Diffusione Stabile, nota per la sua efficienza e per i suoi risultati di alta qualità.

Applicazioni dei modelli di diffusione

I modelli di diffusione eccellono nei compiti che richiedono una generazione ad alta fedeltà:

• Sintesi testo-immagine: Modelli come Imagen diGoogle e DALL-E 2 di OpenAI utilizzano tecniche di diffusione per generare immagini dettagliate sulla base di descrizioni testuali. Gli utenti possono fornire suggerimenti e il modello crea le immagini corrispondenti.
• Analisi delle immagini mediche: Possono essere utilizzate per compiti come la generazione di immagini mediche sintetiche per aumentare i dati di addestramento, la super-risoluzione delle immagini per migliorare la qualità delle scansioni o anche il rilevamento di anomalie imparando la distribuzione dei tessuti sani. Ad esempio, la generazione di scansioni MRI o CT realistiche può aiutare ad addestrare modelli di intelligenza artificiale diagnostica senza basarsi esclusivamente sui dati limitati dei pazienti, integrando compiti come la segmentazione delle immagini per i tumori.
• Altre aree: La ricerca sta esplorando il loro utilizzo nella generazione di audio, nella generazione di video(come Google Veo), nella progettazione di molecole per la scoperta di farmaci e nella compressione dei dati.

Framework come PyTorch e le librerie come la libreriaHugging Face Diffusers forniscono strumenti e modelli pre-addestrati, rendendo più facile per gli sviluppatori sperimentare e distribuire modelli di diffusione. La loro capacità di generare dati diversificati e di alta qualità li rende uno strumento potente nella continua evoluzione dell'IA generativa.