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डिफ्यूजन मॉडल्स इन एआई – सब कुछ जो आपको जानने की जरूरत है
एआई इकोसिस्टम में, डिफ्यूजन मॉडल्स तकनीकी प्रगति की दिशा और गति निर्धारित कर रहे हैं। वे जटिल जनरेटिव एआई कार्यों के प्रति हमारे दृष्टिकोण को क्रांतिकारी बना रहे हैं। ये मॉडल गाउसियन सिद्धांत, विचलन, डिफरेंशियल समीकरण, और जनरेटिव अनुक्रमों के गणित पर आधारित हैं। (हम नीचे तकनीकी शब्दजाल की व्याख्या करेंगे)
नवीनतम एआई-केंद्रित उत्पादों और समाधानों में न्वीडिया, गूगल, एडोबे, और ओपनएआई द्वारा विकसित डिफ्यूजन मॉडल्स को केंद्र में रखा गया है। डीएलएल.ई 2, स्टेबल डिफ्यूजन, और मिडजॉर्नी डिफ्यूजन मॉडल्स के प्रमुख उदाहरण हैं जो हाल ही में इंटरनेट पर चर्चा में हैं। उपयोगकर्ता एक सरल पाठ प्रॉम्प्ट को इनपुट के रूप में प्रदान करते हैं, और ये मॉडल उन्हें वास्तविक चित्रों में परिवर्तित कर सकते हैं, जैसा कि नीचे दिखाया गया है।
मिडजॉर्नी वी5 का उपयोग करके उत्पन्न एक चित्र: वाइब्रेंट कैलिफोर्निया पॉपीज़. स्रोत: मिडजॉर्नी
आइए डिफ्यूजन मॉडल्स के मूलभूत कार्य सिद्धांतों और उनके द्वारा दुनिया की दिशा और मानकों में परिवर्तन की खोज करें।
डिफ्यूजन मॉडल्स क्या हैं?
शोध प्रकाशन “डीनोइज़िंग डिफ्यूजन प्रोबेबिलिस्टिक मॉडल्स” के अनुसार, डिफ्यूजन मॉडल्स को परिभाषित किया गया है:
“एक डिफ्यूजन मॉडल या प्रोबेबिलिस्टिक डिफ्यूजन मॉडल एक पैरामीटराइज्ड मार्कोव चेन है जो वेरिएशनल इन्फरेंस का उपयोग करके प्रशिक्षित किया जाता है ताकि नमूने उत्पन्न किए जा सकें जो अंततः डेटा से मेल खाते हैं”
साधारण शब्दों में, डिफ्यूजन मॉडल्स डेटा उत्पन्न कर सकते हैं जो उन्हें प्रशिक्षित किए जाने वाले डेटा के समान होते हैं। यदि मॉडल बिल्लियों की तस्वीरों पर प्रशिक्षित किया जाता है, तो यह वास्तविक बिल्लियों की तस्वीरें उत्पन्न कर सकता है।
अब आइए ऊपर दी गई तकनीकी परिभाषा को तोड़कर समझने की कोशिश करें। डिफ्यूजन मॉडल्स एक प्रोबेबिलिस्टिक मॉडल के कार्य सिद्धांत और गणितीय आधार से प्रेरित होते हैं जो एक प्रणाली के व्यवहार का विश्लेषण और पूर्वानुमान लगा सकते हैं जो समय के साथ बदलता है, जैसे कि स्टॉक मार्केट रिटर्न या महामारी के प्रसार का पूर्वानुमान लगाना।
परिभाषा में कहा गया है कि वे पैरामीटराइज्ड मार्कोव चेन हैं जो वेरिएशनल इन्फरेंस का उपयोग करके प्रशिक्षित किए जाते हैं। मार्कOV चेन गणितीय मॉडल हैं जो एक प्रणाली को परिभाषित करते हैं जो समय के साथ विभिन्न अवस्थाओं में स्थानांतरित होती है। प्रणाली की वर्तमान अवस्था केवल यह निर्धारित कर सकती है कि यह एक विशिष्ट अवस्था में स्थानांतरित होने की संभावना क्या है।
मॉडल को वेरिएशनल इन्फरेंस का उपयोग करके प्रशिक्षित करने में संभाव्यता वितरण के लिए जटिल गणनाएं शामिल होती हैं। इसका उद्देश्य मार्कोव चेन के सटीक पैरामीटर खोजना है जो एक निश्चित समय के बाद देखे गए (ज्ञात या वास्तविक) डेटा से मेल खाते हैं। यह प्रक्रिया मॉडल के नुकसान फंक्शन के मूल्य को कम करती है, जो पूर्वानुमानित (अज्ञात) और देखे गए (ज्ञात) राज्य के बीच का अंतर है।
एक बार प्रशिक्षित होने के बाद, मॉडल देखे गए डेटा से मेल खाने वाले नमूने उत्पन्न कर सकता है। ये नमूने प्रणाली द्वारा अनुसरण किए जा सकने वाले संभावित पथ या अवस्था का प्रतिनिधित्व करते हैं, और प्रत्येक पथ के होने की एक अलग संभावना होती है। इसलिए, मॉडल संभावित पथ उत्पन्न करके और उनकी संबंधित संभावनाओं (इन घटनाओं के होने की संभावना) को खोजकर प्रणाली के भविष्य के व्यवहार का पूर्वानुमान लगा सकता है।
एआई में डिफ्यूजन मॉडल्स की व्याख्या कैसे करें?
डिफ्यूजन मॉडल्स गहरे जनरेटिव मॉडल हैं जो उपलब्ध प्रशिक्षण डेटा (आगे डिफ्यूजन प्रक्रिया के रूप में भी जाना जाता है) में शोर (गाउसियन शोर) जोड़कर काम करते हैं और फिर प्रक्रिया को उलटकर (डीनोइज़िंग या रिवर्स डिफ्यूजन प्रक्रिया के रूप में जाना जाता है) डेटा को पुनर्प्राप्त करने के लिए। मॉडल धीरे-धीरे शोर को हटाना सीखता है। यह सीखा हुआ डीनोइज़िंग प्रक्रिया यादृच्छिक बीज (यादृच्छिक शोर वाले चित्र) से उच्च गुणवत्ता वाले नए चित्र उत्पन्न कर सकती है, जैसा कि नीचे दिए गए चित्र में दिखाया गया है।
रिवर्स डिफ्यूजन प्रक्रिया: एक शोर वाला चित्र एक प्रशिक्षित डिफ्यूजन मॉडल के माध्यम से शोर को हटाकर मूल चित्र (या इसके संस्करण) को पुनर्प्राप्त करने के लिए। स्रोत: डीनोइज़िंग डिफ्यूजन प्रोबेबिलिस्टिक मॉडल्स
डिफ्यूजन मॉडल्स की 3 श्रेणियां
डिफ्यूजन मॉडल्स के पीछे के विज्ञान को तीन मूलभूत गणितीय ढांचे हैं जो सभी एक ही सिद्धांत पर काम करते हैं – शोर जोड़ना और फिर उसे हटाना ताकि नए नमूने उत्पन्न किए जा सकें। आइए उन्हें नीचे चर्चा करें।
एक डिफ्यूजन मॉडल एक चित्र से शोर जोड़ता और हटाता है। स्रोत: डिफ्यूजन मॉडल्स इन विजन: एक सर्वेक्षण
1. डीनोइज़िंग डिफ्यूजन प्रोबेबिलिस्टिक मॉडल्स (डीडीपीएम्स)
जैसा कि ऊपर बताया गया है, डीडीपीएम्स मुख्य रूप से दृश्य या ऑडियो डेटा से शोर हटाने के लिए उपयोग किए जाने वाले जनरेटिव मॉडल हैं। उन्होंने विभिन्न चित्र और ऑडियो शोर हटाने के कार्यों पर उत्कृष्ट परिणाम दिखाए हैं। उदाहरण के लिए, फिल्म निर्माण उद्योग उत्पादन गुणवत्ता में सुधार के लिए आधुनिक चित्र और वीडियो प्रोसेसिंग टूल्स का उपयोग करता है।
2. नॉइज़-कंडीशंड स्कोर-आधारित जनरेटिव मॉडल्स (एसजीएम)
एसजीएम्स एक दिए गए वितरण से नए नमूने उत्पन्न कर सकते हैं। वे एक स्कोर फंक्शन सीखकर काम करते हैं जो लक्ष्य वितरण के लॉग घनत्व का अनुमान लगा सकता है। लॉग घनत्व अनुमान मौजूदा डेटा बिंदुओं के लिए मान्यता प्रदान करता है कि यह एक अज्ञात डेटासेट (परीक्षण सेट) का हिस्सा है। यह स्कोर फंक्शन फिर वितरण से नए डेटा बिंदु उत्पन्न कर सकता है।
उदाहरण के लिए, डीपफेक प्रसिद्ध हैं क्योंकि वे प्रसिद्ध व्यक्तियों के नकली वीडियो और ऑडियो बनाते हैं। लेकिन वे मुख्य रूप से जनरेटिव एडवर्सेरियल नेटवर्क्स (जीएएन) से जुड़े हुए हैं। हालांकि, एसजीएम्स ने समान क्षमता प्रदर्शित की है – कभी-कभी बेहतर प्रदर्शन – उच्च गुणवत्ता वाले सेलिब्रिटी चेहरे उत्पन्न करने में। एसजीएम्स स्वास्थ्य देखभाल डेटासेट को भी विस्तारित करने में मदद कर सकते हैं, जो सख्त नियमों और उद्योग मानकों के कारण बड़ी मात्रा में आसानी से उपलब्ध नहीं होते हैं।
3. स्टोकास्टिक डिफरेंशियल समीकरण (एसडीई)
एसडीई्स यादृच्छिक प्रक्रियाओं में परिवर्तनों का वर्णन करते हैं जो समय के साथ होते हैं। वे भौतिकी और वित्तीय बाजारों में व्यापक रूप से उपयोग किए जाते हैं जिनमें यादृच्छिक कारक शामिल होते हैं जो बाजार के परिणामों को महत्वपूर्ण रूप से प्रभावित करते हैं।
उदाहरण के लिए, वस्तुओं की कीमतें अत्यधिक गतिशील होती हैं और विभिन्न यादृच्छिक कारकों से प्रभावित होती हैं। एसडीई्स वित्तीय डेरिवेटिव्स जैसे फ्यूचर्स कॉन्ट्रैक्ट्स (जैसे कच्चे तेल कॉन्ट्रैक्ट्स) की गणना कर सकते हैं। वे उतार-चढ़ाव को मॉडल कर सकते हैं और सुरक्षा की भावना प्रदान करने के लिए अनुकूल कीमतों की गणना कर सकते हैं।
एआई में डिफ्यूजन मॉडल्स के प्रमुख अनुप्रयोग
आइए एआई में डिफ्यूजन मॉडल्स के कुछ व्यापक रूप से अपनाए गए अभ्यासों और उपयोगों पर एक नज़र डालें।
उच्च गुणवत्ता वाला वीडियो जेनरेशन
गहरे शिक्षण का उपयोग करके उच्च-अंत वाले वीडियो बनाना चुनौतीपूर्ण है क्योंकि यह वीडियो फ्रेमों की उच्च निरंतरता की आवश्यकता होती है। यहीं पर डिफ्यूजन मॉडल्स काम आते हैं क्योंकि वे लापता फ्रेमों के बीच एक उपसेट वीडियो फ्रेम उत्पन्न कर सकते हैं, जिससे उच्च गुणवत्ता वाले और चिकने वीडियो बनते हैं जिनमें कोई विलंब नहीं होता है।
शोधकर्ताओं ने लचीला डिफ्यूजन मॉडल और रेसिड्यूअल वीडियो डिफ्यूजन तकनीकों को इस उद्देश्य के लिए विकसित किया है। ये मॉडल वास्तविक फ्रेमों के बीच एआई-जेनरेटेड फ्रेमों को निर्बाध रूप से जोड़कर वास्तविक दिखने वाले वीडियो भी उत्पन्न कर सकते हैं।
ये मॉडल एक कम एफपीएस वीडियो को उपलब्ध फ्रेमों से सीखने के बाद डमी फ्रेम जोड़कर एफपीएस (फ्रेम प्रति सेकंड) को बढ़ा सकते हैं। लगभग कोई फ्रेम नुकसान के साथ, ये फ्रेमवर्क गहरे शिक्षण-आधारित मॉडल्स को भी मदद कर सकते हैं ताकि वे उच्च-अंत वाले कैम सेटअप से ली गई प्राकृतिक शॉट्स जैसे दिखने वाले एआई-आधारित वीडियो से स्क्रैच उत्पन्न कर सकें।
2023 में वीडियो सामग्री उत्पादन और संपादन को तेज़ और सरल बनाने के लिए विभिन्न प्रकार के उल्लेखनीय एआई वीडियो जेनरेटर उपलब्ध हैं।
टेक्स्ट-टू-इमेज जेनरेशन
टेक्स्ट-टू-इमेज मॉडल्स इनपुट प्रॉम्प्ट्स का उपयोग करके उच्च गुणवत्ता वाले चित्र उत्पन्न करते हैं। उदाहरण के लिए, “लाल सेब एक प्लेट पर” इनपुट देना और एक फोटोरियलिस्टिक चित्र उत्पन्न करना जिसमें एक प्लेट पर एक सेब हो। ब्लेंडेड डिफ्यूजन और अनक्लिप ऐसे मॉडल्स के दो प्रमुख उदाहरण हैं जो उपयोगकर्ता इनपुट के आधार पर उच्च गुणवत्ता वाले और सटीक चित्र उत्पन्न कर सकते हैं।
इसके अलावा, ओपनएआई द्वारा 2021 में जारी जीएलआईडीई एक और व्यापक रूप से ज्ञात समाधान है जो उपयोगकर्ता इनपुट का उपयोग करके फोटोरियलिस्टिक चित्र उत्पन्न करता है। बाद में, ओपनएआई ने अपने सबसे उन्नत चित्र जेनरेशन मॉडल, डीएलएल.ई-2 को जारी किया।
इसी तरह, गूगल ने भी एक चित्र जेनरेशन मॉडल विकसित किया है जिसे इमेजेन कहा जाता है, जो एक बड़े भाषा मॉडल का उपयोग करके इनपुट पाठ को गहराई से समझने और फिर फोटोरियलिस्टिक चित्र उत्पन्न करने में सक्षम है।
हमने ऊपर मिडजॉर्नी और स्टेबल डिफ्यूजन (ड्रीमस्टूडियो) जैसे अन्य लोकप्रिय इमेज-जेनरेशन टूल्स का उल्लेख किया है। नीचे स्टेबल डिफ्यूजन का उपयोग करके बनाया गया एक चित्र देखें।
स्टेबल डिफ्यूजन 1.5 का उपयोग करके बनाया गया एक चित्र: प्रॉम्प्ट – कॉलेज, हाइपर-रियलिस्टिक, कई संस्करण पोर्ट्रेट ऑफ़ बहुत पुराने थॉम यॉर्क, चेहरे के संस्करण, गायक-गीतकार, (साइड) प्रोफ़ाइल, विभिन्न आयु, मैक्रो लेंस, लिमिनल स्पेस, ली बर्मेजो द्वारा, अल्फोंस मुचा और ग्रेग रुतकोव्स्की द्वारा, ग्रे बियर्ड, चिकना चेहरा, गाल की हड्डियां
एआई में डिफ्यूजन मॉडल्स – भविष्य में क्या अपेक्षा करें?
डिफ्यूजन मॉडल्स ने जटिल चित्र और वीडियो डेटासेट से उच्च गुणवत्ता वाले नमूने उत्पन्न करने के लिए एक मजबूत दृष्टिकोण के रूप में आशाजनक क्षमता दिखाई है। मानव क्षमता को डेटा का उपयोग करने और मैनिपुलेट करने में सुधार करके, डिफ्यूजन मॉडल्स दुनिया को जैसा हम आज देखते हैं उसे क्रांतिकारी बना सकते हैं। हमें डिफ्यूजन मॉडल्स के और भी अधिक अनुप्रयोग देखने की उम्मीद है जो हमारे दैनिक जीवन का एक अभिन्न अंग बन जाएंगे।
यह कहा जा रहा है, डिफ्यूजन मॉडल्स एकमात्र जनरेटिव एआई तकनीक नहीं हैं। शोधकर्ता जनरेटिव एआई सामग्री उत्पन्न करने के लिए जनरेटिव एडवर्सेरियल नेटवर्क्स (जीएएन), वेरिएशनल ऑटोएनकोडर, और फ्लो-आधारित गहरे जनरेटिव मॉडल्स का भी उपयोग करते हैं। डिफ्यूजन मॉडल्स को अन्य जनरेटिव मॉडल्स से अलग करने वाले मूलभूत लक्षणों को समझना भविष्य में अधिक प्रभावी समाधानों का उत्पादन करने में मदद कर सकता है।
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