Yapay zeka temelleri
AI’de Difüzyon Modelleri – Her Şey Hakkında Bilmeniz Gerekenler
Unite.AI sitesini Google'daki tercih ettiğiniz kaynaklara ekleyin
AI ekosisteminde, difüzyon modelleri teknolojik ilerlemenin yönünü ve hızını belirlemektedir. Karmaşık yapay zeka görevlerini ele alma şeklimizi devrimleştiriyorlar. Bu modeller gaussian ilkeleri, varyans, diferansiyel denklemler ve üretken dizilerin matematiğine dayanmaktadır. (Teknik jargonun açıklaması aşağıda yapılacaktır)
Modern AI odaklı ürün ve çözümler, Nvidia (NVDA ), Google (GOOGL ), Adobe (ADBE ) ve OpenAI tarafından geliştirilmiştir ve difüzyon modellerini merkezine koymuştur. DALL.E 2, Stable Diffusion ve Midjourney difüzyon modellerinin internet üzerinde son zamanlarda dikkat çeken örnekleridir. Kullanıcılar basit bir metin girişi sağlar ve bu modeller gerçekçi görüntülere dönüştürebilir, aşağıdaki gibi.
Midjourney v5 kullanarak oluşturulan bir görüntü: parlak California haşhaşları. Kaynak: Midjourney
Difüzyon modellerinin temel çalışma prensiplerini ve günümüzde dünyayı nasıl değiştirdiklerini keşfedelim.
Difüzyon Modelleri Nedir?
Araştırmaya göre “Denoising Diffusion Probabilistic Models”, difüzyon modelleri şöyle tanımlanmaktadır:
“Bir difüzyon modeli veya olasılıksal difüzyon modeli, varyasyonel çıkarım kullanarak veri örneklerini üretmek için parametrelenmiş bir Markov zinciridir”
Basitçe söylemek gerekirse, difüzyon modelleri eğitim aldıkları verilere benzer veri örnekleri üretebilir. Model kedi resimleri üzerinde eğitim alırsa, benzer gerçekçi kedi resimleri üretebilir.
Şimdi yukarıda belirtilen teknik tanımlamayı parçalayalım. Difüzyon modelleri, zaman içinde değişen bir sistemin davranışını analiz edebilen ve öngörebilen olasılıksal bir modelin çalışma prensibi ve matematiksel temeline dayanmaktadır. Örneğin, hisse senedi piyasasının dönüşünü veya salgınların yayılmasını öngörmek.
Tanım, bunların parametrelenmiş Markov zincirleri olduğunu ve varyasyonel çıkarım ile eğitildiğini belirtir. Markov zincirleri, sistemlerin zaman içinde farklı durumlara geçişlerini tanımlayan matematiksel modellerdir. Sistemlerin mevcut durumu, gelecekteki olası durumlarını belirler. Diğer bir deyişle, bir sistemin mevcut durumu, o sistemin alabileceği veya elde edebileceği olası durumları belirler.
Modeli varyasyonel çıkarım kullanarak eğitmek, olasılık dağılımları için karmaşık hesaplamalar içerir. Modelin loss fonksiyonunun değerini en aza indirerek, gözlemlenen (bilinen veya gerçek) verilere uyan parametreleri bulmayı amaçlar. Bu süreç, modelin gerçekleştirebileceği sistem davranışlarını veya durumlarını temsil eden örnekleri üretmesini sağlar.
Eğitildikten sonra, model gözlemlenen verilere uyan örnekler üretebilir. Bu örnekler, sistemin zaman içinde takip edebileceği veya elde edebileceği olası yolları veya durumları temsil eder ve her yolun gerçekleşme olasılığı farklıdır. Böylece, model sistemin gelecekteki davranışını öngörebilir ve bu davranışların olasılıklarını hesaplayabilir.
AI’de Difüzyon Modellerini Nasıl Yorumlayabilirsiniz?
Difüzyon modelleri, derin üretken modellerdir ve mevcut eğitim verilerine gürültü (Gaussian gürültü) ekleyerek (ileri difüzyon süreci) ve sonra bu gürültüyü geri alarak (geri difüzyon veya gürültü giderme süreci) çalışırlar. Model, yavaş yavaş gürültüyü kaldırma işlemini öğrenir. Bu öğrenilen gürültü giderme işlemi, rastgele gürültülü resimlerden yüksek kaliteli yeni resimler üretebilir, aşağıdaki illüstrasyonda gösterildiği gibi.
Geri difüzyon süreci: Gürültülü bir resim, eğitilmiş bir difüzyon modeli aracılığıyla orijinal resme (veya varyasyonlarına) dönüştürülür. Kaynak: Denoising Diffusion Probabilistic Models
3 Difüzyon Modeli Kategorisi
Difüzyon modellerinin arkasındaki bilimi destekleyen üç temel matematiksel çerçeve vardır. Tüm bunlar, gürültü ekleyerek ve sonra gürültüyü gidererek yeni örnekler üretme prensibine dayanır. Aşağıda bunları tartışacağız.
Bir difüzyon modeli bir resimden gürültü ekler ve sonra gürültüyü giderir. Kaynak: Diffusion Models in Vision: A Survey
1. Gürültü Giderme Difüzyon Olasılıksal Modelleri (DDPM’ler)
Yukarıda açıkladığımız gibi, DDPM’ler principalmente görsel veya ses verisinden gürültü gidermek için kullanılan üretken modellerdir. various görüntü ve ses gürültü giderme görevlerinde etkileyici sonuçlar göstermişlerdir. Örneğin, film endüstrisi, üretim kalitesini iyileştirmek için modern görüntü ve video işleme araçlarını kullanır.
2. Gürültü Koşullu Skor Tabanlı Üretken Modeller (SGM’ler)
SGM’ler, verilen bir dağılımdan yeni örnekler üretebilir. Bunlar, hedef dağılımın log yoğunluğunu tahmin edebilen bir skor fonksiyonu tahmini öğrenerek çalışır. Log yoğunluk tahmini, mevcut veri noktalarının bir parçası olduğu bilinmeyen bir veri kümesinin (test kümesi) varsayımlarını içerir. Bu skor fonksiyonu daha sonra dağılımdan yeni veri noktaları üretebilir.
Örneğin, derin sahtecilik ünlü kişilerin sahte videoları ve ses kayıtları üretmesiyle ünlüdür, ancak bunlar genellikle Generative Adversarial Networks (GANs) ile ilişkilendirilir. Ancak SGM’ler de benzer yetenekler göstermiştir – bazen GAN’leri aşarak – yüksek kaliteli ünlü yüzleri üretmede. Ayrıca, SGM’ler, büyük miktarlarda mevcut olmayan sağlık verilerini genişletmede yardımcı olabilir, çünkü endüstri standartları ve düzenlemeler nedeniyle büyük miktarlarda veri toplamak zor olabilir.
3. Stokastik Diferansiyel Denklemler (SDE’ler)
SDE’ler, zaman içindeki rastgele süreçlerdeki değişimleri tanımlar. Fizik ve finans piyasalarında, market sonuçlarını önemli ölçüde etkileyen rastgele faktörlerin bulunduğu durumlarda yaygın olarak kullanılır.
Örneğin, emtia fiyatları çok dinamiktir ve birçok rastgele faktör tarafından etkilenir. SDE’ler, vadeli sözleşmeler (petrol sözleşmeleri gibi) gibi finansal türevleri hesaplar. Fiyat dalgalanmalarını modelleyerek ve doğru fiyatları hesaplayarak güvenilebilirlik duygusu verebilirler.
AI’de Difüzyon Modellerinin Ana Uygulamaları
AI’de difüzyon modellerinin bazı yaygın uygulamalarına bakalım.
Yüksek Kaliteli Video Oluşturma
Derin öğrenme kullanarak yüksek kaliteli videolar oluşturmak zor olabilir, çünkü video karelerinin yüksek sürekliliği gerekir. İşte burada difüzyon modelleri devreye girer, çünkü eksik kareleri doldurmak için video karelerinin bir alt kümesini üretebilirler, bu da yüksek kaliteli ve pürüzsüz videolara yol açar, gecikme olmadan.
Araştırmacılar, bu amaç için Esnek Difüzyon Modeli ve Artımlı Video Difüzyon tekniklerini geliştirmişlerdir. Bu modeller, gerçek kareler arasında AI tarafından üretilen kareleri sorunsuz bir şekilde ekleyerek gerçekçi videolar da üretebilir.
Bu modeller, düşük kare hızı videoyu, mevcut karelerden öğrenilen desenleri ekleyerek yüksek kare hızına çıkarabilir, neredeyse hiç kare kaybı olmadan. Bu çerçeveler, ayrıca AI tabanlı videoları doğal çekimler gibi görünen yüksek kaliteli kameralardan çekilmiş gibi üretebilecek derin öğrenme tabanlı modelleri destekleyebilir.
2023’te video içeriği üretimini ve düzenlenmesini kolaylaştıran AI video jeneratörleri bulunmaktadır.
Metin-Resim Oluşturma
Metin-resim modelleri, girdi metinlerine dayanarak yüksek kaliteli resimler oluşturabilir. Örneğin, “kırmızı bir elma bir tabakta” girişi vererek, bir elmanın fotoğrafına benzer bir resim üretilebilir. Blended difüzyon ve unCLIP gibi modeller, kullanıcı girişine dayalı olarak yüksek kaliteli ve doğru resimler üretebilir.
Ayrıca, GLIDE by OpenAI 2021’de yayınlanan ve kullanıcı girişinden fotoğrafik resimler üreten bir başka bilinen çözümdür. Daha sonra OpenAI, en gelişmiş resim oluşturma modeli olan DALL.E-2’yi çıkardı.
Benzer şekilde, Google da büyük bir dil modelini kullanarak metinden resim oluşturan Imagen adlı bir model geliştirdi. Bu model, girdi metnini derinlemesine anlar ve sonra fotoğrafik resimler oluşturur.
Önceki olarak bahsettiğimiz Midjourney ve Stable Diffusion (DreamStudio) gibi popüler resim oluşturma araçlarına da bakabilirsiniz. Aşağıda Stable Diffusion kullanarak oluşturulmuş bir resim görüntülenebilir.
Stable Diffusion 1.5 kullanarak oluşturulan bir resim: çeşitli yaşlı Thom Yorke portreleri. Girdi: “collages, hyper-realistic, many variations portrait of very old thom yorke, face variations, singer-songwriter, (side) profile, various ages, macro lens, liminal space, by lee bermejo, alphonse mucha and greg rutkowski, greybeard, smooth face, cheekbones”
AI’de Difüzyon Modelleri – Gelecekte Neler Bekleyebiliriz?
Difüzyon modelleri, karmaşık görüntü ve video veri kümelerinden yüksek kaliteli örnekler üretme yaklaşımı olarak güçlü bir potansiyel göstermiştir. İnsanların veri kullanma ve manipüle etme yeteneklerini geliştirerek, difüzyon modelleri günümüzde gördüğümüz dünyayı devrimleştirme potansiyeline sahiptir. Gelecekte, difüzyon modellerinin daha fazla uygulamasını günlük hayatımızın bir parçası olarak görmeyi bekleyebiliriz.
Bununla birlikte, difüzyon modelleri tek bir üretken AI tekniği değildir. Araştırmacılar ayrıca Generative Adversarial Networks (GANs), Variational Autoencoders ve akış tabanlı derin üretken modelleri de AI içeriği üretmek için kullanır. Difüzyon modellerini diğer üretken modellerden ayıran temel özelliklerin anlaşılması, gelecekte daha etkili çözümler üretmede yardımcı olabilir.
AI tabanlı teknolojiler hakkında daha fazla bilgi edinmek için Unite.ai‘yi ziyaret edin. Aşağıda, üretken AI araçları hakkında derlediğimiz kaynaklara bakabilirsiniz.
