સામગ્રીનું કોષ્ટક[છુપાવો][બતાવો]
સામાન્ય રીતે, ડીપ જનરેટિવ મોડલ્સ જેમ કે GANs, VAEs અને ઓટોરેગ્રેસિવ મોડલ્સ ઇમેજ સિન્થેસિસની સમસ્યાઓને હેન્ડલ કરે છે.
તેઓ બનાવેલ ડેટાની ઉચ્ચ ગુણવત્તાને જોતાં, તાજેતરના વર્ષોમાં જનરેટિવ એડવર્સરીયલ નેટવર્ક્સ (GANs) એ ઘણું ધ્યાન મેળવ્યું છે.
પ્રસરણ મોડલ એ અભ્યાસનું બીજું રસપ્રદ ક્ષેત્ર છે જેણે પોતાને સ્થાપિત કર્યું છે. ઇમેજ, વિડિયો અને વૉઇસ જનરેશનના ક્ષેત્રોએ બંનેનો વ્યાપક ઉપયોગ કર્યો છે.
ડિફ્યુઝન મોડલ વિ. GAN: કયું વધુ સારા પરિણામો આપે છે? સ્વાભાવિક રીતે, આને કારણે સતત ચર્ચા ચાલી રહી છે.
GAN તરીકે ઓળખાતા કોમ્પ્યુટેશનલ આર્કિટેક્ચરમાં, બે ન્યુરલ નેટવર્ક્સ સાચા ડેટા માટે પસાર થઈ શકે તેવા ડેટાના નવા સંશ્લેષિત ઉદાહરણો ઉત્પન્ન કરવા માટે એકબીજા સામે લડવામાં આવે છે.
ડિફ્યુઝન મોડલ્સ વધુને વધુ લોકપ્રિય થઈ રહ્યા છે કારણ કે તેઓ તાલીમ સ્થિરતા અને સંગીત અને ગ્રાફિક્સના ઉત્પાદન માટે ઉચ્ચ પરિણામો પ્રદાન કરે છે.
આ લેખ ડિફ્યુઝન મોડલ અને GAN ની વિગતવાર માહિતી આપશે, તેમજ તેઓ કેવી રીતે એકબીજાથી અલગ છે અને કેટલીક અન્ય બાબતો વિશે પણ જણાવશે.
તો, જનરેટિવ એડવર્સરિયલ નેટવર્ક્સ શું છે?
ડેટાના નવા, કૃત્રિમ ઉદાહરણો બનાવવા માટે કે જે વાસ્તવિક ડેટા માટે ભૂલથી થઈ શકે છે, જનરેટિવ એડવર્સરીયલ નેટવર્ક્સ (GAN) બે ન્યુરલ નેટવર્ક્સનો ઉપયોગ કરે છે અને તેમને એકબીજાની સામે મૂકે છે (આમ નામમાં "વિરોધી").
તેઓ ભાષણ, વિડિઓ અને ચિત્ર બનાવવા માટે વ્યાપકપણે ઉપયોગમાં લેવાય છે.
GAN નો ઉદ્દેશ ચોક્કસ ડેટાસેટમાંથી અગાઉ શોધાયેલ ડેટા બનાવવાનો છે. નમૂનાઓમાંથી વાસ્તવિક, અજાણ્યા અંતર્ગત ડેટા વિતરણના મોડેલનું અનુમાન કરવાનો પ્રયાસ, આ કરે છે.
વૈકલ્પિક રીતે જણાવ્યું હતું કે, આ નેટવર્ક્સ ગર્ભિત મોડલ છે જે ચોક્કસ આંકડાકીય વિતરણ શીખવાનો પ્રયાસ કરે છે.
આ ધ્યેયને કેવી રીતે સિદ્ધ કરવું તે શોધવા માટે GAN દ્વારા ઉપયોગમાં લેવામાં આવતી પદ્ધતિ નવલકથા હતી. હકીકતમાં, તેઓ ગર્ભિત મોડેલ વિકસાવવા માટે બે-ખેલાડીઓની રમત રમીને ડેટા ઉત્પન્ન કરે છે.
નીચેની રચનાનું વર્ણન કરે છે:
- એક ભેદભાવ કરનાર કે જે અધિકૃત અને નકલી ડેટા વચ્ચે તફાવત કરવાની ક્ષમતા મેળવે છે
- જનરેટર કે જે ડેટા બનાવવાની નવી રીતો પસંદ કરે છે તે ભેદભાવ કરનારને છેતરી શકે છે.
ભેદભાવ કરનાર ન્યુરલ નેટવર્ક તરીકે ઉભો કરે છે. તેથી, જનરેટરને તેને યુક્તિ કરવા માટે ઉચ્ચ ગુણવત્તા સાથે ચિત્ર બનાવવાની જરૂર છે.
હકીકત એ છે કે આ જનરેટર્સ કોઈપણ આઉટપુટ વિતરણનો ઉપયોગ કરીને પ્રશિક્ષિત નથી એ ઓટોએનકોડર મોડલ્સ અને અન્ય મોડલ્સ વચ્ચેનો નોંધપાત્ર તફાવત છે.
મોડેલના નુકશાન કાર્યને વિઘટન કરવાની બે રીતો છે:
- જો ભેદભાવ કરનાર વાસ્તવિક ડેટાની ચોક્કસ આગાહી કરે તો જથ્થા નક્કી કરવાની ક્ષમતા
- જનરેટ કરેલ ડેટા એક ભાગ દ્વારા ચોક્કસ અનુમાન કરવામાં આવે છે.
શ્રેષ્ઠ શક્ય ભેદભાવકર્તા પર, આ નુકશાન કાર્ય પછી ઘટાડવામાં આવે છે:
તેથી સામાન્ય મોડલ્સને અંતર લઘુત્તમીકરણ મોડલ તરીકે અને, જો ભેદભાવ કરનાર આદર્શ હોય તો, સાચા અને ઉત્પાદિત વિતરણ વચ્ચેના વિચલનને ન્યૂનતમ તરીકે ગણી શકાય.
વાસ્તવમાં, વિવિધ ભિન્નતાઓ કાર્યરત થઈ શકે છે અને વિવિધ GAN તાલીમ પદ્ધતિઓમાં પરિણમે છે.
શીખવાની ગતિશીલતા, જેમાં જનરેટર અને ભેદભાવ કરનાર વચ્ચેના ટ્રેડ-ઓફનો સમાવેશ થાય છે, તે GAN ના નુકશાન કાર્યને સમાયોજિત કરવાનું સરળ હોવા છતાં, અનુસરવું પડકારજનક છે.
ત્યાં પણ કોઈ ખાતરી નથી કે શિક્ષણ એકરૂપ થશે. પરિણામે, GAN મૉડલને તાલીમ આપવી મુશ્કેલ છે, કારણ કે અદૃશ્ય થઈ જવાના ગ્રેડિઅન્ટ્સ અને મોડ કોલેપ્સ (જ્યારે જનરેટ કરેલા નમૂનાઓમાં કોઈ વિવિધતા ન હોય) જેવી સમસ્યાઓમાંથી પસાર થવું સામાન્ય છે.
હવે, ડિફ્યુઝન મોડલ્સનો સમય છે
GAN ના પ્રશિક્ષણ કન્વર્જન્સની સમસ્યાને પ્રસરણ મોડલના વિકાસ દ્વારા સંબોધવામાં આવી છે.
આ મોડેલો ધારે છે કે પ્રસરણ પ્રક્રિયા ઘોંઘાટના પ્રગતિશીલ દખલ દ્વારા થતી માહિતીના નુકશાનની સમકક્ષ છે (પ્રસરણ પ્રક્રિયાના દરેક સમયે ગૌસિયન અવાજ ઉમેરવામાં આવે છે).
આવા મોડેલનો હેતુ એ નક્કી કરવાનો છે કે ઘોંઘાટ નમૂનામાં હાજર માહિતીને કેવી રીતે અસર કરે છે, અથવા, બીજી રીતે કહીએ તો, પ્રસરણને કારણે કેટલી માહિતી ખોવાઈ જાય છે.
જો કોઈ મોડેલ આને શોધી શકે છે, તો તે મૂળ નમૂનાને પુનઃપ્રાપ્ત કરવામાં અને માહિતીની ખોટને પૂર્વવત્ કરવામાં સક્ષમ હોવું જોઈએ.
આ ડિનોઈઝિંગ ડિફ્યુઝન મોડલ દ્વારા પરિપૂર્ણ થાય છે. આગળ પ્રસરણ પ્રક્રિયા અને વિપરીત પ્રસરણ પ્રક્રિયા બે પગલાંઓ બનાવે છે.
ફોરવર્ડ ડિફ્યુઝન પ્રક્રિયામાં ધીમે ધીમે ગૌસિયન અવાજ (એટલે કે, પ્રસરણ પ્રક્રિયા) ઉમેરવાનો સમાવેશ થાય છે જ્યાં સુધી ડેટા અવાજથી સંપૂર્ણપણે દૂષિત ન થાય.
ઘોંઘાટને રિવર્સ કરવા માટે શરતી વિતરણની સંભાવનાઓ શીખવા માટે રિવર્સ ડિફ્યુઝન પદ્ધતિનો ઉપયોગ કરીને ન્યુરલ નેટવર્કને ત્યારબાદ તાલીમ આપવામાં આવે છે.
અહીં તમે વિશે વધુ સમજી શકો છો પ્રસરણ મોડેલ.
ડિફ્યુઝન મોડલ વિ GAN
પ્રસરણ મોડેલની જેમ, GAN અવાજમાંથી ચિત્રો બનાવે છે.
મોડેલ જનરેટર ન્યુરલ નેટવર્કથી બનેલું છે, જે અમુક માહિતીપ્રદ કન્ડીશનીંગ વેરીએબલના અવાજથી શરૂ થાય છે, જેમ કે ક્લાસ લેબલ અથવા ટેક્સ્ટ એન્કોડિંગ.
પરિણામ પછી કંઈક એવું હોવું જોઈએ જે વાસ્તવિક છબી જેવું લાગે.
ફોટોરિયલિસ્ટિક અને હાઇ-ફિડેલિટી પિક્ચર જનરેશન બનાવવા માટે, અમે GAN નો ઉપયોગ કરીએ છીએ. GAN કરતાં પણ વધુ વાસ્તવિક વિઝ્યુઅલ્સ પ્રસરણ મોડલનો ઉપયોગ કરીને બનાવવામાં આવે છે.
એક રીતે, તથ્યોનું વર્ણન કરવામાં પ્રસરણ મોડલ વધુ સચોટ છે.
જ્યારે GAN ઇનપુટ રેન્ડમ અવાજ અથવા ક્લાસ કન્ડીશનીંગ વેરીએબલ તરીકે લે છે અને વાસ્તવિક નમૂનાનું આઉટપુટ આપે છે, ત્યારે પ્રસરણ મોડલ ઘણીવાર ધીમા, પુનરાવર્તિત હોય છે અને વધુ માર્ગદર્શનની જરૂર હોય છે.
ઘોંઘાટમાંથી મૂળ ઇમેજ પર પાછા આવવાના ધ્યેય સાથે વારંવાર ડિનોઇઝિંગ લાગુ કરવામાં આવે ત્યારે ભૂલ માટે બહુ જગ્યા નથી.
દરેક ચેકપોઇન્ટ સમગ્ર સર્જન તબક્કામાં પસાર થાય છે, અને દરેક પગલા સાથે, ચિત્ર વધુ અને વધુ માહિતી મેળવી શકે છે.
ઉપસંહાર
નિષ્કર્ષમાં, માત્ર 2020 અને 2021માં પ્રકાશિત થયેલાં થોડાં નોંધપાત્ર સંશોધનોને લીધે, પ્રસરણ મૉડલ હવે ચિત્ર સંશ્લેષણની દ્રષ્ટિએ GAN ને પાછળ રાખી શકે છે.
આ વર્ષે OpenAI લોન્ચ કરવામાં આવ્યું છે DALL-E2, એક ઇમેજ પ્રોડક્શન મોડલ કે જે પ્રેક્ટિશનરોને પ્રસરણ મોડલ્સનો ઉપયોગ કરવાની મંજૂરી આપે છે.
GAN અત્યાધુનિક હોવા છતાં, તેમની મર્યાદાઓ તેને નવા સંદર્ભોમાં માપવા અને તેનો ઉપયોગ કરવાનું પડકારરૂપ બનાવે છે.
સંભાવના-આધારિત મોડલ્સનો ઉપયોગ કરીને GAN-જેવી નમૂના ગુણવત્તા પ્રાપ્ત કરવા માટે, તેમાં ઘણું કામ કરવામાં આવ્યું છે.
એક જવાબ છોડો