Modelli di diffusione

Come funzionano i modelli di diffusione

L'idea alla base dei modelli di diffusione prevede due processi: un processo in avanti (diffusione) e un processo inverso (denoising).

1. Processo Forward: Questa fase prende i dati reali (come un'immagine dai dati di addestramento) e aggiunge gradualmente piccole quantità di rumore casuale per molti passi. Alla fine, dopo un numero sufficiente di passaggi, l'immagine originale diventa indistinguibile dal rumore puro (come la statica su un vecchio schermo televisivo). Questo processo è fisso e non comporta alcun apprendimento.
2. Processo inverso: È qui che avviene l'apprendimento. Il modello, in genere un'architettura di rete neurale come una rete U, viene addestrato per annullare l'aggiunta di rumore passo dopo passo. Partendo da un rumore casuale, il modello rimuove iterativamente il rumore previsto, affinando gradualmente il campione fino a farlo assomigliare ai dati della distribuzione di formazione originale. Questo processo di denoising appreso permette al modello di generare dati completamente nuovi. Ricerche fondamentali come Denoising Diffusion Probabilistic Models (DDPM) hanno gettato molte delle basi per le moderne implementazioni.

L'addestramento consiste nell'insegnare al modello a prevedere con precisione il rumore aggiunto in ogni fase del processo di elaborazione. Imparando questo, il modello impara implicitamente la struttura sottostante dei dati.

Concetti chiave e condizionamento

I modelli di diffusione si basano su diversi concetti:

• Tempi: L'aggiunta e la rimozione graduale del rumore avvengono in una serie di tempi discreti. Spesso il modello ha bisogno di sapere quale fase temporale sta elaborando.
• Programma di rumore: Definisce la quantità di rumore aggiunto in ogni fase del processo di avanzamento. Programmi diversi possono avere un impatto sulla qualità della formazione e della generazione.
• Condizionamento: I modelli di diffusione possono essere guidati per generare output specifici. Ad esempio, nella generazione da testo a immagine, il modello viene condizionato da descrizioni di testo (prompt) per creare immagini corrispondenti. Questo spesso coinvolge meccanismi come l'attenzione incrociata.

Modelli di diffusione contro altri modelli generativi

I modelli di diffusione differiscono in modo significativo da altri approcci generativi popolari come le Reti Generative Adversariali (GAN):

• Stabilità della formazione: I modelli di diffusione offrono generalmente un addestramento più stabile rispetto alle GAN, che comportano un complesso gioco avversario tra un generatore e un discriminatore che a volte può non convergere.
• Qualità e diversità dei campioni: I modelli di diffusione spesso eccellono nella produzione di campioni diversificati e ad alta fedeltà, talvolta superando le GAN in alcuni benchmark, anche se spesso al costo di una maggiore latenza di inferenza.
• Velocità di inferenza: tradizionalmente, la generazione di un campione con un modello di diffusione richiede molti passaggi di denoising, rendendo l'inferenza più lenta rispetto alle GAN. Tuttavia, la ricerca di tecniche di campionamento più veloci sta rapidamente colmando questo divario. Si stanno esplorando anche tecniche come la distillazione della conoscenza.

Applicazioni del mondo reale

I modelli di diffusione stanno guidando l'innovazione in vari settori:

• Generazione di immagini ad alta fedeltà: Modelli come Stable Diffusion, Midjourney e Imagen di Google utilizzano tecniche di diffusione per creare immagini incredibilmente realistiche e artistiche a partire da messaggi di testo.
• Editing e Inpainting di immagini: Possono riempire in modo intelligente le parti mancanti delle immagini (inpainting) o modificare le immagini esistenti in base alle istruzioni (ad esempio, cambiando gli stili, aggiungendo oggetti), consentendo di utilizzare potenti strumenti creativi come Adobe Firefly.
• Sintesi audio: I modelli di diffusione vengono utilizzati per generare discorsi, musica ed effetti sonori realistici, come si vede in progetti come AudioLDM.
• Scoperta scientifica: Le applicazioni stanno emergendo in campi come la scoperta di farmaci per generare nuove strutture molecolari e in fisica per simulare sistemi complessi.
• Aumento dei dati: La generazione di dati sintetici tramite modelli di diffusione può integrare i dati di addestramento reali per attività come il rilevamento di oggetti o la segmentazione di immagini, migliorando potenzialmente la robustezza di modelli quali Ultralytics YOLO.

Strumenti e sviluppo

Lo sviluppo e l'utilizzo di modelli di diffusione spesso coinvolge framework come PyTorch e TensorFlow. Librerie come quella di Hugging Face Diffusers forniscono modelli pre-addestrati e strumenti per semplificare il lavoro con i modelli di diffusione. Piattaforme come Ultralytics HUB semplificano il flusso di lavoro più ampio della computer vision, compresa la gestione dei dataset e la distribuzione dei modelli, che possono integrare i flussi di lavoro generativi.