Диффузионные модели

Диффузионные модели — это класс генеративных алгоритмов искусственного интеллекта, которые учатся создавать новые образцы данных путем обратного процесса постепенного добавления шума. В отличие от традиционных дискриминативных моделей, используемых для таких задач, как обнаружение или классификация объектов, которые предсказывают метки на основе данных, диффузионные модели сосредоточены на генерации высококачественного контента — в первую очередь изображений, аудио и видео — который точно имитирует статистические свойства реальных данных. Они быстро стали передовым решением для синтеза изображений высокого разрешения, обогнав предыдущих лидеров, таких как генеративные состязательные сети (GAN), благодаря стабильности обучения и способности генерировать разнообразные результаты.

Как работают модели диффузии

Основной механизм диффузионной модели основан на неравновесной термодинамике. Процесс обучения состоит из двух отдельных фаз: прямого процесса (диффузия) и обратного процесса (удаление шума).

• Процесс продвижения: на этом этапе структура обучающего изображения систематически разрушается путем добавления небольшого количества гауссового шума в течение ряда временных шагов. По мере продолжения процесса сложные данные (например, фотография кошки) постепенно превращаются в чистый, неструктурированный случайный шум.
• Обратный процесс: цель нейронной сети — научиться обращать вспять это искажение. Начиная с случайного шума, модель предсказывает шум, который был добавлен на каждом шаге, и вычитает его. Путем итеративного удаления шума модель «очищает» случайный сигнал до появления когерентного изображения высокого качества .

Это итеративное уточнение позволяет исключительно точно контролировать мелкие детали и текстуру, что является значительным преимуществом по сравнению с одноэтапными методами генерации.

Применение в реальном мире

Модели диффузии вышли за рамки академических исследований и стали практичными инструментами производственного уровня в различных отраслях промышленности.

• Генерация синтетических данных: одним из наиболее ценных приложений для инженеров в области компьютерного зрения является создание синтетических данных для расширения обучающих наборов данных. Если набор данных не достаточно разнообразен (например, в нем отсутствуют изображения автомобилей в снежных условиях), диффузионная модель может генерировать реалистичные вариации. Это помогает повысить надежность моделей компьютерного зрения, таких как YOLO26, при их использовании в непредсказуемых условиях.
• Восстановление и редактирование изображений: диффузионные модели лежат в основе передовых инструментов редактирования, которые позволяют пользователям изменять определенные области изображения. Эта техника, известная как восстановление, позволяет удалять нежелательные объекты или заполнять пропущенные части фотографии на основе окружающего контекста. Архитекторы и дизайнеры используют ее для быстрого прототипирования, визуализации изменений продуктов или среды без необходимости ручного 3D-рендеринга.

Дифференциация ключевых терминов

Полезно отличать диффузионные модели от других генеративных архитектур:

• Модели диффузии против GAN: хотя GAN используют две конкурирующие сети (генератор и дискриминатор) и известны быстрой выборкой, они часто страдают от «коллапса режима », когда модель производит ограниченное количество вариантов вывода. Модели диффузии, как правило, более стабильны во время обучения и более полно охватывают распределение данных, хотя они могут быть более медленными во время вывода .
• Модели диффузии против VAE: Вариационные автокодировщики (VAE) сжимают данные в латентное пространство, а затем восстанавливают их. Хотя VAE работают быстро, генерируемые ими изображения иногда могут выглядеть размытыми по сравнению с четкими деталями, получаемыми в результате диффузионных процессов.

Практическая реализация

Хотя обучение диффузионной модели с нуля требует значительных вычислительных ресурсов, инженеры могут использовать предварительно обученные модели или интегрировать их в рабочие процессы наряду с эффективными детекторами. Например, вы можете использовать диффузионную модель для генерации вариаций фона для набора данных, а затем использовать Ultralytics для аннотирования и обучения модели обнаружения на этих улучшенных данных.

Ниже приведен концептуальный пример использования torch для моделирования простого шага прямой диффузии (добавление шума), который является основой обучения этих систем.

import torch


def add_noise(image_tensor, noise_level=0.1):
    """Simulates a single step of the forward diffusion process by adding Gaussian noise."""
    # Generate Gaussian noise with the same shape as the input image
    noise = torch.randn_like(image_tensor) * noise_level

    # Add noise to the original image
    noisy_image = image_tensor + noise

    # Clamp values to ensure they remain valid image data (e.g., 0.0 to 1.0)
    return torch.clamp(noisy_image, 0.0, 1.0)


# Create a dummy image tensor (3 channels, 64x64 pixels)
dummy_image = torch.rand(1, 3, 64, 64)
noisy_result = add_noise(dummy_image)

print(f"Original shape: {dummy_image.shape}, Noisy shape: {noisy_result.shape}")

Будущие направления

Эта область быстро развивается в направлении моделей латентной диффузии (LDM), которые работают в сжатом латентном пространстве, а не в пространстве пикселей, чтобы снизить вычислительные затраты. Такая эффективность позволяет запускать мощные генеративные модели на потребительском оборудовании. По мере продолжения исследований мы ожидаем более тесной интеграции между генеративными входными данными и дискриминативными задачами, такими как использование сценариев, сгенерированных диффузией, для проверки безопасности автономных транспортных средств или улучшения анализа медицинских изображений путем моделирования редких патологий.