Hãy cùng chúng tôi khám phá cách sử dụng các mô hình khuếch tán để tạo ra nội dung thực tế và định nghĩa lại các lĩnh vực như thiết kế, âm nhạc và phim ảnh bằng nhiều ứng dụng khác nhau.
Việc sử dụng các công cụ AI tạo sinh như Midjourney và Sora để tạo nội dung đang ngày càng trở nên phổ biến và có sự quan tâm ngày càng tăng trong việc tìm hiểu sâu hơn về các công cụ này. Trên thực tế, một nghiên cứu gần đây cho thấy 94% cá nhân sẵn sàng học các kỹ năng mới để làm việc với AI tạo sinh. Hiểu cách các mô hình AI tạo sinh hoạt động có thể giúp bạn sử dụng các công cụ này hiệu quả hơn và tận dụng tối đa chúng.
Cốt lõi của các công cụ như Midjourney và Sora là các mô hình khuếch tán tiên tiến - các mô hình AI tạo sinh có thể tạo ra hình ảnh , video , văn bản và âm thanh cho nhiều ứng dụng khác nhau. Ví dụ, các mô hình khuếch tán là một lựa chọn tuyệt vời để sản xuất video tiếp thị ngắn cho các nền tảng truyền thông xã hội như TikTok và YouTube Shorts . Trong bài viết này, chúng ta sẽ khám phá cách các mô hình khuếch tán hoạt động và nơi chúng có thể được sử dụng. Hãy bắt đầu!
Trong vật lý, sự khuếch tán là quá trình mà các phân tử lan ra từ các vùng có nồng độ cao hơn đến các vùng có nồng độ thấp hơn. Khái niệm khuếch tán có liên quan chặt chẽ đến chuyển động Brown , trong đó các hạt chuyển động ngẫu nhiên khi chúng va chạm với các phân tử trong chất lỏng và dần dần lan ra theo thời gian.
Những khái niệm này đã truyền cảm hứng cho sự phát triển của các mô hình khuếch tán trong AI tạo sinh. Các mô hình khuếch tán hoạt động bằng cách dần dần thêm nhiễu vào dữ liệu và sau đó học cách đảo ngược quá trình đó để tạo ra dữ liệu mới, chất lượng cao như văn bản, hình ảnh hoặc âm thanh. Nó tương tự như ý tưởng về khuếch tán ngược trong vật lý. Về mặt lý thuyết, khuếch tán có thể được theo dõi ngược lại để đưa các hạt trở lại trạng thái ban đầu của chúng. Tương tự như vậy, các mô hình khuếch tán học cách đảo ngược nhiễu đã thêm vào để tạo ra dữ liệu mới thực tế từ các đầu vào nhiễu.
Nhìn chung, kiến trúc của mô hình khuếch tán bao gồm hai bước chính. Đầu tiên, mô hình học cách thêm nhiễu vào tập dữ liệu dần dần. Sau đó, nó được đào tạo để đảo ngược quá trình này và đưa dữ liệu trở lại trạng thái ban đầu. Chúng ta hãy xem xét kỹ hơn cách thức hoạt động của nó.
Trước khi đi sâu vào cốt lõi của mô hình khuếch tán, điều quan trọng cần nhớ là bất kỳ dữ liệu nào mà mô hình được đào tạo đều phải được xử lý trước. Ví dụ, nếu bạn đang đào tạo mô hình khuếch tán để tạo hình ảnh, trước tiên cần phải dọn dẹp tập dữ liệu đào tạo hình ảnh . Xử lý trước dữ liệu hình ảnh có thể bao gồm việc loại bỏ bất kỳ giá trị ngoại lai nào có thể ảnh hưởng đến kết quả, chuẩn hóa các giá trị pixel để tất cả hình ảnh có cùng tỷ lệ và sử dụng tăng cường dữ liệu để tạo ra nhiều sự đa dạng hơn. Các bước xử lý trước dữ liệu giúp đảm bảo chất lượng dữ liệu đào tạo và điều này không chỉ đúng với các mô hình khuếch tán mà còn đúng với bất kỳ mô hình AI nào.
Sau khi xử lý dữ liệu trước, bước tiếp theo là quá trình khuếch tán về phía trước. Chúng ta hãy tập trung vào việc đào tạo một mô hình khuếch tán để tạo ra hình ảnh. Quá trình bắt đầu bằng cách lấy mẫu từ một phân phối đơn giản, như phân phối Gaussian. Nói cách khác, một số nhiễu ngẫu nhiên được chọn. Như thể hiện trong hình ảnh bên dưới, mô hình dần dần biến đổi hình ảnh theo một loạt các bước. Hình ảnh bắt đầu rõ nét và ngày càng nhiễu hơn khi nó tiến triển qua từng bước, cuối cùng chuyển thành nhiễu gần như hoàn toàn vào cuối.
Mỗi bước xây dựng dựa trên bước trước đó và nhiễu được thêm vào theo cách gia tăng có kiểm soát bằng cách sử dụng Chuỗi Markov. Chuỗi Markov là một mô hình toán học trong đó xác suất của trạng thái tiếp theo chỉ phụ thuộc vào trạng thái hiện tại. Nó được sử dụng để dự đoán kết quả trong tương lai dựa trên các điều kiện hiện tại. Khi mỗi bước thêm độ phức tạp vào dữ liệu, chúng ta có thể nắm bắt được các mẫu và chi tiết phức tạp nhất của phân phối dữ liệu hình ảnh gốc. Việc thêm nhiễu Gaussian cũng tạo ra các mẫu đa dạng và thực tế khi quá trình khuếch tán diễn ra.
Quá trình khuếch tán ngược bắt đầu sau khi quá trình khuếch tán thuận đã biến đổi mẫu thành trạng thái phức tạp, nhiễu. Nó dần dần ánh xạ mẫu nhiễu trở lại trạng thái ban đầu bằng một loạt các phép biến đổi ngược. Các bước đảo ngược quá trình thêm nhiễu được hướng dẫn bởi Chuỗi Markov ngược.
.png)
Trong quá trình đảo ngược, các mô hình khuếch tán học cách tạo dữ liệu mới bằng cách bắt đầu với một mẫu nhiễu ngẫu nhiên và dần tinh chỉnh thành đầu ra rõ ràng, chi tiết. Dữ liệu được tạo ra cuối cùng sẽ gần giống với tập dữ liệu gốc. Khả năng này là điều khiến các mô hình khuếch tán trở nên tuyệt vời cho các tác vụ như tổng hợp hình ảnh, hoàn thiện dữ liệu và khử nhiễu. Trong phần tiếp theo, chúng ta sẽ khám phá thêm các ứng dụng của mô hình khuếch tán.
Quá trình khuếch tán từng bước giúp mô hình khuếch tán có thể tạo ra các phân phối dữ liệu phức tạp một cách hiệu quả mà không bị choáng ngợp bởi tính đa chiều cao của dữ liệu. Hãy cùng xem xét một số ứng dụng mà mô hình khuếch tán phát huy hiệu quả.
Các mô hình khuếch tán có thể được sử dụng để tạo nội dung trực quan đồ họa nhanh chóng. Các nhà thiết kế và nghệ sĩ con người có thể cung cấp bản phác thảo đầu vào, bố cục hoặc thậm chí một số ý tưởng thô sơ đơn giản về những gì họ muốn và các mô hình có thể biến những ý tưởng này thành hiện thực. Nó có thể tăng tốc toàn bộ quá trình thiết kế , cung cấp nhiều khả năng mới từ khái niệm ban đầu đến sản phẩm cuối cùng và tiết kiệm rất nhiều thời gian quý báu cho các nhà thiết kế con người.
Các mô hình khuếch tán cũng có thể được điều chỉnh để tạo ra các cảnh quan âm thanh hoặc nốt nhạc rất độc đáo. Nó cung cấp những cách mới cho các nhạc sĩ và nghệ sĩ để hình dung và tạo ra trải nghiệm thính giác. Sau đây là một số trường hợp sử dụng các mô hình khuếch tán trong lĩnh vực sáng tác âm thanh và âm nhạc :
.gif)
Một trường hợp sử dụng thú vị khác của các mô hình khuếch tán là trong việc tạo các clip phim và hoạt hình . Chúng có thể được sử dụng để tạo ra các nhân vật , bối cảnh thực tế và thậm chí là các yếu tố động trong các cảnh. Sử dụng các mô hình khuếch tán có thể là một lợi thế lớn cho các công ty sản xuất. Nó hợp lý hóa quy trình làm việc chung và tạo điều kiện cho nhiều thử nghiệm và sáng tạo hơn trong việc kể chuyện trực quan. Một số clip được tạo bằng các mô hình này có thể so sánh với các clip hoạt hình hoặc phim thực tế. Thậm chí có thể sử dụng các mô hình này để tạo toàn bộ phim.
.png)
Bây giờ chúng ta đã tìm hiểu về một số ứng dụng của mô hình khuếch tán, hãy cùng xem xét một số mô hình khuếch tán phổ biến mà bạn có thể thử sử dụng.
Trong khi các mô hình khuếch tán mang lại lợi ích cho nhiều ngành công nghiệp, chúng ta cũng nên lưu ý một số thách thức đi kèm với chúng. Một thách thức là quá trình đào tạo rất tốn kém . Mặc dù những tiến bộ trong tăng tốc phần cứng có thể giúp ích, nhưng chúng có thể tốn kém. Một vấn đề khác là khả năng hạn chế của các mô hình khuếch tán trong việc khái quát hóa dữ liệu chưa biết. Việc điều chỉnh chúng cho các miền cụ thể có thể đòi hỏi rất nhiều tinh chỉnh hoặc đào tạo lại.
Việc tích hợp các mô hình này vào các nhiệm vụ trong thế giới thực cũng đi kèm với những thách thức riêng. Điều quan trọng là những gì AI tạo ra thực sự phù hợp với ý định của con người. Ngoài ra còn có những lo ngại về mặt đạo đức , như nguy cơ các mô hình này tiếp thu và phản ánh các thành kiến từ dữ liệu mà chúng được đào tạo. Trên hết, việc quản lý kỳ vọng của người dùng và liên tục tinh chỉnh các mô hình dựa trên phản hồi có thể trở thành một nỗ lực liên tục để đảm bảo các công cụ này hiệu quả và đáng tin cậy nhất có thể.
Mô hình khuếch tán là một khái niệm hấp dẫn trong AI tạo sinh giúp tạo ra hình ảnh, video và âm thanh chất lượng cao trên nhiều lĩnh vực khác nhau. Mặc dù chúng có thể gây ra một số thách thức khi triển khai, như nhu cầu tính toán và các vấn đề về đạo đức, nhưng cộng đồng AI vẫn liên tục nỗ lực cải thiện hiệu quả và tác động của chúng. Các mô hình khuếch tán đã sẵn sàng để chuyển đổi các ngành công nghiệp như phim ảnh, sản xuất âm nhạc và sáng tạo nội dung kỹ thuật số khi chúng tiếp tục phát triển.
Hãy cùng nhau tìm hiểu và khám phá! Hãy xem kho lưu trữ GitHub của chúng tôi để xem những đóng góp của chúng tôi cho AI. Khám phá cách chúng tôi đang định nghĩa lại các ngành công nghiệp như sản xuất và chăm sóc sức khỏe bằng công nghệ AI tiên tiến.
Bắt đầu hành trình của bạn với tương lai của machine learning
