Τεχνητή νοημοσύνη 101

Μοντέλα Διάχυσης στο AI – Ό,τι Χρειάζεστε να Ξέρετε

Published March 31, 2023

Updated April 5, 2026

Haziqa Sajid

A collage of human faces created using AI image generator

Στο οικοσύστημα του AI, τα μοντέλα διάχυσης ορίζουν την κατεύθυνση και το ρυθμό της τεχνολογικής πρόοδου. Επανάκαμψαν τον τρόπο με τον οποίο αντιμετωπίζουμε σύνθετες εργασίες γεννητικού AI. Αυτά τα μοντέλα βασίζονται στα μαθηματικά των αρχών Γκάους, της διακύμανσης, των διαφορικών εξισώσεων και των γεννητικών ακολουθιών. (Θα εξηγήσουμε τα τεχνικά ιδιώματα παρακάτω)

Τα σύγχρονα προϊόντα και λύσεις που αναπτύχθηκαν από την Nvidia, τη Google, την Adobe και το OpenAI έχουν τοποθετήσει τα μοντέλα διάχυσης στο επίκεντρο της προσοχής. DALL.E 2, Stable Diffusion και Midjourney είναι εξέχοντα παραδείγματα μοντέλων διάχυσης που κάνουν τον γύρο του διαδικτύου πρόσφατα. Οι χρήστες παρέχουν μια απλή κείμενη πρόταση ως είσοδο, και αυτά τα μοντέλα μπορούν να τις μετατρέψουν σε ρεαλιστικές εικόνες, όπως αυτή που εμφανίζεται παρακάτω.

Μια εικόνα που δημιουργήθηκε με το Midjourney v5 χρησιμοποιώντας την είσοδο πρόταση: vibrant California poppies. Πηγή: Midjourney

Ας εξερευνήσουμε τις θεμελιώδεις αρχές λειτουργίας των μοντέλων διάχυσης και πώς αλλάζουν τις κατευθύνσεις και τις νόρμες του κόσμου όπως τον βλέπουμε σήμερα.

Τι Είναι τα Μοντέλα Διάχυσης;

Σύμφωνα με τη δημοσίευση ερευνών ” Denoising Diffusion Probabilistic Models“, τα μοντέλα διάχυσης ορίζονται ως:

“Ένα μοντέλο διάχυσης ή πιθανολογικό μοντέλο διάχυσης είναι ένας παραμετροποιημένος Μαρκοβιανός αλγόριθμος που εκπαιδεύεται χρησιμοποιώντας παραλλαγική εύρεση για να παράγει δείγματα που ταιριάζουν με τα δεδομένα μετά από πεπερασμένο χρόνο”

Απλά, τα μοντέλα διάχυσης μπορούν να παράγουν δεδομένα παρόμοια με αυτά στα οποία εκπαιδεύονται. Αν το μοντέλο εκπαιδευτεί σε εικόνες γατών, μπορεί να παράγει ρεαλιστικές εικόνες γατών.

Τώρα ας προσπαθήσουμε να αναλύσουμε την τεχνική ορισμό που αναφέρθηκε παραπάνω. Τα μοντέλα διάχυσης εμπνέονται από την αρχή λειτουργίας και τις μαθηματικές βάσεις ενός πιθανολογικού μοντέλου που μπορεί να αναλύσει και να προβλέψει τη συμπεριφορά ενός συστήματος που ποικίλλει με τον χρόνο, όπως η πρόβλεψη της απόδοσης της αγοράς μετοχών ή της εξάπλωσης μιας πανδημίας.

Ο ορισμός αναφέρει ότι είναι παραμετροποιημένοι Μαρκοβιανός αλγόριθμοι που εκπαιδεύονται με παραλλαγική εύρεση. Οι Μαρκοβιανός αλγόριθμοι είναι μαθηματικά μοντέλα που ορίζουν ένα σύστημα που μεταβάλλεται μεταξύ διαφορετικών καταστάσεων με τον χρόνο. Η τρέχουσα κατάσταση του συστήματος μπορεί μόνο να καθορίσει την πιθανότητα μετάβασης σε μια συγκεκριμένη κατάσταση. Με άλλα λόγια, η τρέχουσα κατάσταση του συστήματος κατέχει τις πιθανές καταστάσεις που μπορεί να ακολουθήσει ή να αποκτήσει το σύστημα σε οποιοδήποτε δεδομένο χρόνο.

Η εκπαίδευση του μοντέλου χρησιμοποιώντας παραλλαγική εύρεση εμπλέκει σύνθετους υπολογισμούς για πιθανοτικές κατανομές. Στόχος είναι να βρεθούν οι ακριβείς παράμετροι του Μαρκοβιανου αλγορίθμου που ταιριάζουν με τα παρατηρημένα (γνωστά ή πραγματικά) δεδομένα μετά από συγκεκριμένο χρόνο. Αυτή η διαδικασία ελαχιστοποιεί την τιμή της συνάρτησης απώλειας του μοντέλου, η οποία είναι η διαφορά μεταξύ της προβλεπόμενης (άγνωστης) και της παρατηρημένης (γνωστής) κατάστασης.

Μόλις εκπαιδευτεί, το μοντέλο μπορεί να παράγει δείγματα που ταιριάζουν με τα παρατηρημένα δεδομένα. Αυτά τα δείγματα αντιπροσωπεύουν πιθανές τροχιές ή κατάσταση που μπορεί να ακολουθήσει ή να αποκτήσει το σύστημα με τον χρόνο, και κάθε τροχιά έχει διαφορετική πιθανότητα να συμβεί. Έτσι, το μοντέλο μπορεί να προβλέψει τη μελλοντική συμπεριφορά του συστήματος παράγοντας eine σειρά από δείγματα και βρίσκοντας τις αντίστοιχες πιθανότητες (πιθανότητα αυτών των συμβάντων να συμβούν).

Πώς να Ερμηνεύσετε τα Μοντέλα Διάχυσης στο AI;

Τα μοντέλα διάχυσης είναι βαθιά γεννητικά μοντέλα που λειτουργούν προσθέτοντας θόρυβο (Γκαουσιανό θόρυβο) στα διαθέσιμα δεδομένα εκπαίδευσης (γνωστά και ως η διαδικασία προς τα εμπρός της διάχυσης) και στη συνέχεια αναστρέφοντας τη διαδικασία (γνωστή ως αποθόρυβωση ή η αντίστροφη διαδικασία διάχυσης) για να ανακτήσουν τα δεδομένα. Το μοντέλο μαθαίνει σταδιακά να αφαιρεί τον θόρυβο. Αυτή η διαδικασία αποθόρυβωσης παράγει νέα, υψηλής ποιότητας εικόνες από τυχαίες σπόρους (τυχαίες εικόνες με θόρυβο), όπως φαίνεται στην εικόνα παρακάτω.

Αντιστροφή διαδικασία διάχυσης: Μια εικόνα με θόρυβο αποθορυβώνεται για να ανακτήσει την αρχική εικόνα (ή να παράγει τις παραλλαγές της) μέσω ενός εκπαιδευμένου μοντέλου διάχυσης. Πηγή: Denoising Diffusion Probabilistic Models

3 Κατηγορίες Μοντέλων Διάχυσης

Υπάρχουν τρεις θεμελιώδεις μαθηματικές δομές που υποστηρίζουν την επιστήμη πίσω από τα μοντέλα διάχυσης. Όλα τα τρία λειτουργούν με τις ίδιες αρχές προσθήκης θορύβου και στη συνέχεια αφαίρεσής του για να παράγουν νέα δείγματα. Ας συζητήσουμε αυτά παρακάτω.

Ένα μοντέλο διάχυσης προσθέτει και αφαιρεί θόρυβο από μια εικόνα. Πηγή: Diffusion Models in Vision: A Survey

1. Μοντέλα Διάχυσης Πιθανολογικής Αποθόρυβωσης (DDPMs)

Όπως εξηγήθηκε παραπάνω, τα DDPMs είναι γεννητικά μοντέλα που χρησιμοποιούνται κυρίως για την απομάκρυνση θορύβου από οπτικά ή ηχητικά δεδομένα. Έχουν δείξει εντυπωσιακά αποτελέσματα σε διάφορες εργασίες απομάκρυνσης θορύβου εικόνων και ήχου. Για παράδειγμα, η βιομηχανία κινηματογράφου χρησιμοποιεί σύγχρονα εργαλεία επεξεργασίας εικόνων και βίντεο για να βελτιώσει την ποιότητα παραγωγής.

2. Μοντέλα Γεννήσεων με Θόρυβο-Συνθήκη (SGMs)

Τα SGMs μπορούν να παράγουν νέα δείγματα από μια δεδομένη κατανομή. Λειτουργούν μαθαίνοντας μια εκτίμηση βαθμολογίας που μπορεί να εκτιμήσει την λογαριθμική πυκνότητα της στόχου κατανομής. Η εκτίμηση πυκνότητας λογαριθμικού υποθέτει ότι τα διαθέσιμα δεδομένα σημείων είναι μέρος eines άγνωστου συνόλου δεδομένων (τεστ συνόλου). Αυτή η βαθμολογία μπορεί στη συνέχεια να παράγει νέα δεδομένα σημεία από την κατανομή.

Για παράδειγμα, deep fakes είναι γνωστά για την παραγωγή ψευδών βίντεο και ήχων διάσημων προσωπικοτήτων. Αλλά είναι κυρίως αποδομένα σε Γεννητικά Ανταγωνιστικά Δίκτυα (GANs). Ωστόσο, τα SGMs έχουν δείξει παρόμοιες ικανότητες – μερικές φορές να υπερβαίνουν – στην παραγωγή υψηλής ποιότητας προσωπείων διασημοτήτων. Επίσης, τα SGMs μπορούν να βοηθήσουν στην επέκταση των συνόλων δεδομένων υγείας, τα οποία δεν είναι εύκολα διαθέσιμα σε μεγάλες ποσότητες λόγω αυστηρών κανονισμών και βιομηχανικών προτύπων.

3. Στοχαστικές Διαφορικές Εξισώσεις (SDEs)

Οι SDEs περιγράφουν τις αλλαγές σε τυχαίες διαδικασίες σχετικά με τον χρόνο. Χρησιμοποιούνται ευρέως στη φυσική και τις χρηματοοικονομικές αγορές που εμπλέκονται τυχαίους παράγοντες που επηρεάζουν σημαντικά τα αποτελέσματα της αγοράς.

Για παράδειγμα, οι τιμές των εμπορευμάτων είναι εξαιρετικά δυναμικές και επηρεάζονται από eine σειρά τυχαίων παραγόντων. Οι SDEs υπολογίζουν τις χρηματοοικονομικές παραγώγους όπως οι συμβάσεις μελλοντικής εκπλήρωσης (όπως συμβάσεις πετρελαίου). Μπορούν να μοντελοποιήσουν τις διακυμάνσεις και να υπολογίσουν ευνοϊκές τιμές με ακρίβεια για να δώσουν μια αίσθηση ασφάλειας.

Κύριες Εφαρμογές Μοντέλων Διάχυσης στο AI

Ας δούμε μερικές ευρέως διαδεδομένες πρακτικές και χρήσεις των μοντέλων διάχυσης στο AI.

Παραγωγή Υψηλής Ποιότητας Βίντεο

Η δημιουργία υψηλής ποιότητας βίντεο χρησιμοποιώντας βαθιά μάθηση είναι μια πρόκληση, καθώς απαιτεί υψηλή συνέχεια των καρέ βίντεο. Αυτό είναι όπου τα μοντέλα διάχυσης έρχονται στο χέρι, καθώς μπορούν να παράγουν ένα υποσύνολο καρέ βίντεο για να γεμίσει τα λείπαντα καρέ, με αποτέλεσμα υψηλής ποιότητας και ομαλά βίντεο χωρίς καθυστέρηση.

Ερευνητές έχουν αναπτύξει τις Ελαστικές Μοντέλα Διάχυσης και Υπόλοιπες Βίντεο Διάχυσης τεχνικές για να εξυπηρετήσουν αυτόν τον σκοπό. Αυτά τα μοντέλα μπορούν επίσης να παράγουν ρεαλιστικά βίντεο με τη συνεχή προσθήκη AI-γεννημένων καρέ μεταξύ των πραγματικών καρέ.

Αυτά τα μοντέλα μπορούν απλά να επεκτείνουν το FPS (πλάτη ανά δευτερόλεπτο) ενός βίντεο χαμηλού FPS προσθέτοντας ψευδείς καρέ μετά την εκμάθηση των προτύπων από τα διαθέσιμα καρέ. Με σχεδόν keine καρέ απώλεια, αυτά τα πλαίσια μπορούν να βοηθήσουν περαιτέρω τα μοντέλα βαθιάς μάθησης να παράγουν AI-βίντεο από την αρχή που μοιάζουν με φυσικές λήψεις από υψηλής ποιότητας κάμερες.

Μια ευρεία γκάμα εξαιρετικών γεννητριών βίντεο AI είναι διαθέσιμη το 2023 για να κάνει την παραγωγή και επεξεργασία βίντεο γρήγορη και εύκολη.

Γεννήτρια Εικόνων Κειμένου

Τα μοντέλα εικόνων κειμένου χρησιμοποιούν εισαγωγικές προτάσεις για να παράγουν υψηλής ποιότητας εικόνες. Για παράδειγμα, δίνοντας την εισαγωγή “κόκκινο μήλο σε ένα πιάτο” και παράγοντας μια φωτορεαλιστική εικόνα ενός μήλου σε ένα πιάτο. Blended diffusion και unCLIP είναι δύο εξέχοντα παραδείγματα τέτοιων μοντέλων που μπορούν να παράγουν εξαιρετικά σχετικές και ακριβείς εικόνες με βάση την εισαγωγή του χρήστη.

Επίσης, GLIDE από το OpenAI είναι άλλη μια ευρέως γνωστή λύση που κυκλοφόρησε το 2021 και παράγει φωτορεαλιστικές εικόνες χρησιμοποιώντας την εισαγωγή του χρήστη. Αργότερα, το OpenAI κυκλοφόρησε το DALL.E-2, το πιο προηγμένο μοντέλο γεννήτριας εικόνων μέχρι τώρα.

Ομοίως, η Google έχει επίσης αναπτύξει ένα μοντέλο γεννήτριας εικόνων γνωστό ως Imagen, το οποίο χρησιμοποιεί ένα μεγάλο γλωσσικό μοντέλο για να αναπτύξει μια βαθιά γλωσσική κατανόηση του εισαγόμενου κειμένου και στη συνέχεια παράγει φωτορεαλιστικές εικόνες.

Έχουμε αναφέρει άλλα δημοφιλή εργαλεία γεννήτριας εικόνων όπως το Midjourney και το Stable Diffusion (DreamStudio) παραπάνω. Δείτε μια εικόνα που δημιουργήθηκε χρησιμοποιώντας το Stable Diffusion παρακάτω.

Μια εικόνα που δημιουργήθηκε με το Stable Diffusion 1.5 χρησιμοποιώντας την εισαγωγή: “κολάζ, υπερ-ρεαλιστικό, πολλές παραλλαγές πορτρέτο του πολύ μεγάλου thom yorke, παραλλαγές προσώπου, τραγουδιστής-συνθέτης, (πλευρική) προβολή, διάφορες ηλικίες, μακροοbject, liminal χώρος, από lee bermejo, alphonse mucha και greg rutkowski, γκρίζος, ομαλή επιφάνεια, ζυγωματικά, λεία επιφάνεια”

Μοντέλα Διάχυσης στο AI – Τι να Περιμένουμε στο Μέλλον;

Τα μοντέλα διάχυσης έχουν αποκαλύψει υποσχόμενη δυνατότητα ως μια ροβούστα προσέγγιση για την παραγωγή υψηλής ποιότητας δειγμάτων από σύνθετα σύνολα εικόνων και βίντεο. Βελτιώνοντας την ικανότητα των ανθρώπων να χρησιμοποιούν και να χειρίζονται δεδομένα, τα μοντέλα διάχυσης μπορούν να επαναφέρουν τον κόσμο όπως τον βλέπουμε σήμερα. Μπορούμε να περιμένουμε να δούμε ακόμα περισσότερες εφαρμογές των μοντέλων διάχυσης να γίνονται αναπόσπαστο μέρος της καθημερινής μας ζωής.

Είπαν ότι, τα μοντέλα διάχυσης δεν είναι η μόνη τεχνική γεννητικού AI. Οι ερευνητές χρησιμοποιούν επίσης Γεννητικά Ανταγωνιστικά Δίκτυα (GANs), Παραλλαγικές Αυτο-κωδικοποιητές και ροή-βασικά βαθιά γεννητικά μοντέλα για να παράγουν περιεχόμενο AI. Η κατανόηση των θεμελιωδών χαρακτηριστικών που διακρίνουν τα μοντέλα διάχυσης από άλλα γεννητικά μοντέλα μπορεί να βοηθήσει στην παραγωγή πιο αποτελεσματικών λύσεων στις επόμενες ημέρες.

Για να μάθετε περισσότερα για τεχνολογίες AI, επισκεφθείτε Unite.ai. Δείτε τις επιλεγμένες μας πηγές για εργαλεία γεννητικού AI παρακάτω.