സമീപ വർഷങ്ങളിൽ, "ഡിഫ്യൂഷൻ മോഡലുകൾ" എന്ന് വിളിക്കപ്പെടുന്ന ജനറേറ്റീവ് മോഡലുകൾ കൂടുതൽ പ്രചാരത്തിലുണ്ട്, നല്ല കാരണവുമുണ്ട്.
2020-കളിലും 2021-കളിലും പ്രസിദ്ധീകരിച്ച തിരഞ്ഞെടുത്ത ഏതാനും ലാൻഡ്മാർക്ക് പ്രസിദ്ധീകരണങ്ങൾക്ക് നന്ദി, ചിത്ര സമന്വയത്തിൽ GAN-കളെ മറികടക്കുന്നത് പോലെയുള്ള ഡിഫ്യൂഷൻ മോഡലുകൾക്ക് എന്ത് കഴിവുണ്ടെന്ന് ലോകം കണ്ടു.
പ്രാക്ടീഷണർമാർ ഏറ്റവും അടുത്തിടെ ഡിഫ്യൂഷൻ മോഡലുകളുടെ ഉപയോഗം കണ്ടു DALL-E2, കഴിഞ്ഞ മാസം പ്രസിദ്ധീകരിച്ച OpenAI-യുടെ ഇമേജ് സൃഷ്ടി മോഡൽ.
പല മെഷീൻ ലേണിംഗ് പ്രാക്ടീഷണർമാർക്കും അവരുടെ സമീപകാല വിജയത്തിന്റെ കുതിപ്പ് കണക്കിലെടുത്ത് ഡിഫ്യൂഷൻ മോഡലുകളുടെ ആന്തരിക പ്രവർത്തനങ്ങളെക്കുറിച്ച് സംശയമില്ല.
ഈ പോസ്റ്റിൽ, ഡിഫ്യൂഷൻ മോഡലുകളുടെ സൈദ്ധാന്തിക അടിസ്ഥാനങ്ങൾ, അവയുടെ രൂപകൽപ്പന, അവയുടെ ഗുണങ്ങൾ എന്നിവയും അതിലേറെയും ഞങ്ങൾ നോക്കാം. നമുക്ക് പോയ്കൊണ്ടിരിക്കാം.
എന്താണ് ഡിഫ്യൂഷൻ മോഡൽ?
ഈ മോഡലിനെ ഒരു ഡിഫ്യൂഷൻ മോഡൽ എന്ന് വിളിക്കുന്നത് എന്തുകൊണ്ടാണെന്ന് മനസിലാക്കിക്കൊണ്ട് നമുക്ക് ആരംഭിക്കാം.
ഫിസിക്സ് ക്ലാസുകളിലെ തെർമോഡൈനാമിക്സുമായി ബന്ധപ്പെട്ട ഒരു പദത്തെ ഡിഫ്യൂഷൻ എന്ന് വിളിക്കുന്നു. ഒരു സ്ഥലത്ത് ഒരു സുഗന്ധം പോലെയുള്ള ഒരു മെറ്റീരിയലിന്റെ വലിയ സാന്ദ്രത ഉണ്ടെങ്കിൽ ഒരു സിസ്റ്റം സന്തുലിതാവസ്ഥയിലായിരിക്കില്ല.
സിസ്റ്റം സന്തുലിതാവസ്ഥയിൽ പ്രവേശിക്കുന്നതിന് ഡിഫ്യൂഷൻ സംഭവിക്കണം. ഗന്ധത്തിന്റെ തന്മാത്രകൾ ഉയർന്ന സാന്ദ്രതയുള്ള ഒരു പ്രദേശത്ത് നിന്ന് സിസ്റ്റത്തിലുടനീളം വ്യാപിക്കുകയും സിസ്റ്റത്തെ മുഴുവൻ ഏകതാനമാക്കുകയും ചെയ്യുന്നു.
പ്രസരണം മൂലം എല്ലാം ഒടുവിൽ ഏകതാനമായിത്തീരുന്നു.
ഈ തെർമോഡൈനാമിക് നോൺ-ഇക്വിലിബ്രിയം അവസ്ഥയാണ് ഡിഫ്യൂഷൻ മോഡലുകളെ പ്രചോദിപ്പിക്കുന്നത്. ഡിഫ്യൂഷൻ മോഡലുകൾ ഒരു മാർക്കോവ് ചെയിൻ ഉപയോഗിക്കുന്നു, ഓരോ വേരിയബിളിന്റെയും മൂല്യം മുൻ സംഭവത്തിന്റെ അവസ്ഥയെ ആശ്രയിക്കുന്ന വേരിയബിളുകളുടെ ഒരു പരമ്പരയാണ്.
ഒരു ചിത്രമെടുക്കുമ്പോൾ, ഫോർവേഡ് ഡിഫ്യൂഷൻ ഘട്ടത്തിലുടനീളം ഞങ്ങൾ അതിൽ ഒരു പ്രത്യേക അളവിലുള്ള ശബ്ദം തുടർച്ചയായി ചേർക്കുന്നു.
ശബ്ദമുള്ള ചിത്രം സംഭരിച്ച ശേഷം, അധിക ശബ്ദം അവതരിപ്പിച്ചുകൊണ്ട് ഞങ്ങൾ പരമ്പരയിലെ തുടർന്നുള്ള ചിത്രം സൃഷ്ടിക്കാൻ പോകുന്നു.
നിരവധി തവണ, ഈ നടപടിക്രമം നടത്തുന്നു. ഈ രീതി കുറച്ച് തവണ ആവർത്തിക്കുന്നതിലൂടെ ഒരു ശുദ്ധമായ ശബ്ദ ചിത്രം ലഭിക്കും.
പിന്നെ എങ്ങനെയാണ് ഈ അലങ്കോലമായ ചിത്രത്തിൽ നിന്ന് ഒരു ചിത്രം സൃഷ്ടിക്കാൻ കഴിയുക?
എ ഉപയോഗിച്ച് വ്യാപന പ്രക്രിയ വിപരീതമാക്കുന്നു ന്യൂറൽ നെറ്റ്വർക്ക്. t മുതൽ t-1 വരെയുള്ള ചിത്രം സൃഷ്ടിക്കാൻ, അതേ നെറ്റ്വർക്കുകളും അതേ ഭാരങ്ങളും ബാക്ക്വേർഡ് ഡിഫ്യൂഷൻ പ്രക്രിയയിൽ ഉപയോഗിക്കുന്നു.
ചിത്രം മുൻകൂട്ടി കാണാൻ നെറ്റ്വർക്കിനെ അനുവദിക്കുന്നതിനുപകരം, ടാസ്ക് കൂടുതൽ ലളിതമാക്കുന്നതിന്, ചിത്രത്തിൽ നിന്ന് നീക്കം ചെയ്യേണ്ട ഓരോ ഘട്ടത്തിലും ശബ്ദം പ്രവചിക്കാൻ ഒരാൾക്ക് ശ്രമിക്കാവുന്നതാണ്.
ഏത് സാഹചര്യത്തിലും, ദി ന്യൂറൽ നെറ്റ്വർക്ക് ഡിസൈൻ ഡാറ്റ ഡൈമൻഷണാലിറ്റി നിലനിർത്തുന്ന രീതിയിൽ തിരഞ്ഞെടുക്കണം.
ഡിഫ്യൂഷൻ മോഡലിലേക്ക് ആഴത്തിൽ മുങ്ങുക
ഒരു ഡിഫ്യൂഷൻ മോഡലിന്റെ ഘടകങ്ങൾ ഒരു ഫോർവേഡ് പ്രോസസ് (ഡിഫ്യൂഷൻ പ്രോസസ് എന്നും അറിയപ്പെടുന്നു), അതിൽ ഒരു ഡേറ്റം (പലപ്പോഴും ഒരു ഇമേജ്) ക്രമേണ ശബ്ദമുണ്ടാക്കുന്നു, ഒരു റിവേഴ്സ് പ്രോസസ് (ഒരു റിവേഴ്സ് ഡിഫ്യൂഷൻ പ്രോസസ് എന്നും അറിയപ്പെടുന്നു), അതിൽ ശബ്ദം ടാർഗെറ്റ് വിതരണത്തിൽ നിന്ന് ഒരു സാമ്പിളിലേക്ക് തിരികെ പരിവർത്തനം ചെയ്തു.
ശബ്ദ നില വേണ്ടത്ര കുറവാണെങ്കിൽ, ഫോർവേഡ് പ്രക്രിയയിൽ സാമ്പിൾ ചെയിൻ ട്രാൻസിഷനുകൾ സ്ഥാപിക്കാൻ സോപാധിക ഗൗസിയൻസ് ഉപയോഗിക്കാം. ഈ അറിവിനെ മാർക്കോവ് അനുമാനവുമായി സംയോജിപ്പിക്കുന്നതിലൂടെ ഫോർവേഡ് പ്രോസസിന്റെ ഒരു എളുപ്പ പാരാമീറ്ററൈസേഷൻ ഫലം നൽകുന്നു:
q(x1:T |x0) := YT t=1 q(xt|xt−1), q(xt|xt−1) := N (xt; p 1 - βtxt−1, βtI)
ഇവിടെ ഒന്ന്….T എന്നത് ഒരു വേരിയൻസ് ഷെഡ്യൂൾ ആണ് (പഠിച്ചതോ സ്ഥിരമായതോ ആയ) അത് മതിയായ ഉയർന്ന ടിക്ക്, xT ഫലത്തിൽ ഒരു ഐസോട്രോപിക് ഗൗസിയൻ ആണെന്ന് ഉറപ്പ് നൽകുന്നു.
ഡിഫ്യൂഷൻ മോഡൽ മാജിക് സംഭവിക്കുന്നത് വിപരീത പ്രക്രിയയാണ്. പുതിയ ഡാറ്റ നിർമ്മിക്കുന്നതിനായി പരിശീലന സമയത്ത് ഈ വ്യാപന പ്രക്രിയയെ റിവേഴ്സ് ചെയ്യാൻ മോഡൽ പഠിക്കുന്നു. എന്ന ജോയിന്റ് ഡിസ്ട്രിബ്യൂഷൻ മോഡൽ പഠിക്കുന്നു (x0:T) ശുദ്ധമായ ഗൗസിയൻ ശബ്ദ സമവാക്യത്തിൽ നിന്ന് ആരംഭിക്കുന്നതിന്റെ ഫലം
(xT):=N(xT,0,I).
pθ(x0:T ) := p(xT ) YT t=1 pθ(xt−1|xt), pθ(xt−1|xt) := N (xt−1; µθ (xt, t), Σθ( xt, t))
അവിടെ ഗൗസിയൻ സംക്രമണങ്ങളുടെ സമയ-ആശ്രിത പരാമീറ്ററുകൾ കണ്ടെത്തി. പ്രത്യേകിച്ചും, നൽകിയിരിക്കുന്ന റിവേഴ്സ് ഡിഫ്യൂഷൻ ട്രാൻസിഷൻ ഡിസ്ട്രിബ്യൂഷൻ മുൻകാല ഘട്ടത്തെ (അല്ലെങ്കിൽ തുടർന്നുള്ള സമയഘട്ടം, നിങ്ങൾ എങ്ങനെ കാണുന്നു എന്നതിനെ ആശ്രയിച്ച്) മാത്രം ആശ്രയിച്ചിരിക്കുന്നുവെന്ന് മാർക്കോവ് ഫോർമുലേഷൻ പറയുന്നത് ശ്രദ്ധിക്കുക:
pθ(xt−1|xt) := N (xt−1; µθ (xt, t), Σθ(xt, t))
മാതൃകാ പരിശീലനം
പരിശീലന ഡാറ്റയുടെ പ്രോബബിലിറ്റി പരമാവധി വർദ്ധിപ്പിക്കുന്ന ഒരു റിവേഴ്സ് മാർക്കോവ് മോഡൽ ഒരു ഡിഫ്യൂഷൻ മോഡൽ പരിശീലിപ്പിക്കാൻ ഉപയോഗിക്കുന്നു. പ്രായോഗികമായി പറഞ്ഞാൽ, പരിശീലനം നെഗറ്റീവ് ലോഗ് പ്രോബബിലിറ്റിയിലെ വേരിയേഷൻ അപ്പർ ബൗണ്ട് കുറയ്ക്കുന്നതിന് സമാനമാണ്.
E [− ലോഗ് pθ(x0)] ≤ Eq - ലോഗ് pθ(x0:T ) q(x1:T |x0) = Eq - ലോഗ് p(xT ) - X t≥1 ലോഗ് pθ(xt−1|xt) q (xt|xt−1) =: എൽ
മോഡലുകൾ
നമ്മുടെ ലക്ഷ്യം ഫംഗ്ഷന്റെ ഗണിതശാസ്ത്രപരമായ അടിസ്ഥാനങ്ങൾ സ്ഥാപിച്ചതിനു ശേഷം നമ്മുടെ ഡിഫ്യൂഷൻ മോഡൽ എങ്ങനെ എക്സിക്യൂട്ട് ചെയ്യണമെന്ന് നമ്മൾ ഇപ്പോൾ തീരുമാനിക്കേണ്ടതുണ്ട്. ഫോർവേഡ് പ്രോസസ്സിന് ആവശ്യമായ ഏക തീരുമാനം വേരിയൻസ് ഷെഡ്യൂൾ നിർണ്ണയിക്കുക എന്നതാണ്, അതിന്റെ മൂല്യങ്ങൾ സാധാരണയായി നടപടിക്രമത്തിനിടയിൽ ഉയരുന്നു.
റിവേഴ്സ് പ്രൊസീജറിനായി ഗാസിയൻ ഡിസ്ട്രിബ്യൂഷൻ പാരാമീറ്ററൈസേഷനും മോഡൽ ആർക്കിടെക്ചറും ഉപയോഗിക്കുന്നത് ഞങ്ങൾ ശക്തമായി പരിഗണിക്കുന്നു.
ഇൻപുട്ടിനും ഔട്ട്പുട്ടിനും ഒരേ അളവുകൾ ഉണ്ടെന്നതാണ് ഞങ്ങളുടെ ഡിസൈനിന്റെ ഏക വ്യവസ്ഥ. ഡിഫ്യൂഷൻ മോഡലുകൾ നൽകുന്ന വലിയ സ്വാതന്ത്ര്യത്തെ ഇത് അടിവരയിടുന്നു.
ചുവടെ, ഞങ്ങൾ ഈ ഓപ്ഷനുകളെക്കുറിച്ച് കൂടുതൽ ആഴത്തിൽ പോകും.
ഫോർവേഡ് പ്രോസസ്
ഫോർവേഡ് പ്രോസസുമായി ബന്ധപ്പെട്ട് ഞങ്ങൾ വേരിയൻസ് ഷെഡ്യൂൾ നൽകണം. ഞങ്ങൾ അവയെ സമയത്തെ ആശ്രയിച്ചുള്ള സ്ഥിരാങ്കങ്ങളായി പ്രത്യേകം സജ്ജീകരിക്കുകയും അവ പഠിക്കാനാകുന്ന സാധ്യതയെ അവഗണിക്കുകയും ചെയ്തു. മുതൽ ഒരു കാലക്രമ ഷെഡ്യൂൾ
β1 = 10−4 മുതൽ βT = 0.02 വരെ.
Lt നിശ്ചിത വേരിയൻസ് ഷെഡ്യൂൾ കാരണം ഞങ്ങളുടെ പഠിക്കാനാകുന്ന പാരാമീറ്ററുകളുടെ സെറ്റുമായി ബന്ധപ്പെട്ട് സ്ഥിരമായി മാറുന്നു, തിരഞ്ഞെടുത്ത നിർദ്ദിഷ്ട മൂല്യങ്ങൾ പരിഗണിക്കാതെ പരിശീലന സമയത്ത് ഇത് അവഗണിക്കാൻ ഞങ്ങളെ അനുവദിക്കുന്നു.
വിപരീത പ്രക്രിയ
റിവേഴ്സ് പ്രോസസ് നിർവചിക്കുന്നതിന് ആവശ്യമായ തീരുമാനങ്ങൾ ഞങ്ങൾ ഇപ്പോൾ പരിശോധിക്കുന്നു. റിവേഴ്സ് മാർക്കോവ് സംക്രമണങ്ങളെ ഞങ്ങൾ എങ്ങനെയാണ് ഗൗസിയൻ എന്ന് വിശേഷിപ്പിച്ചതെന്ന് ഓർക്കുക:
pθ(xt−1|xt) := N (xt−1; µθ (xt, t), Σθ(xt, t))
ഇപ്പോൾ ഞങ്ങൾ പ്രവർത്തന തരങ്ങൾ തിരിച്ചറിഞ്ഞു. പാരാമീറ്റർ ചെയ്യാൻ കൂടുതൽ സങ്കീർണ്ണമായ സാങ്കേതിക വിദ്യകൾ ഉണ്ടെങ്കിലും, ഞങ്ങൾ സജ്ജമാക്കി
Σθ(xt, t) = σ 2 t I
σ 2 t = βt
മറ്റൊരു തരത്തിൽ പറഞ്ഞാൽ, ഒരേ വ്യത്യാസമുള്ള വ്യത്യസ്ത ഗൗസിയൻസിന്റെ ഫലമായാണ് ഞങ്ങൾ മൾട്ടിവാരിയേറ്റ് ഗൗസിയനെ കണക്കാക്കുന്നത്, കാലക്രമേണ ചാഞ്ചാട്ടം സംഭവിക്കുന്ന ഒരു വ്യതിയാന മൂല്യം. ഫോർവേഡിംഗ് പ്രോസസ് ഡീവിയേഷനുകളുടെ ടൈംടേബിളുമായി പൊരുത്തപ്പെടുന്ന തരത്തിലാണ് ഈ വ്യതിയാനങ്ങൾ സജ്ജീകരിച്ചിരിക്കുന്നത്.
ഈ പുതിയ രൂപീകരണത്തിന്റെ ഫലമായി, നമുക്ക് ഉണ്ട്:
pθ(xt−1|xt) := N (xt−1; µθ (xt, t), Σθ(xt, t)) :=N (xt−1; µθ (xt, t), σ2 t I)
ഇത് താഴെ കാണിച്ചിരിക്കുന്ന ഇതര നഷ്ട പ്രവർത്തനത്തിന് കാരണമാകുന്നു, ഇത് കൂടുതൽ സ്ഥിരതയുള്ള പരിശീലനവും മികച്ച ഫലങ്ങളും സൃഷ്ടിക്കുന്നതായി രചയിതാക്കൾ കണ്ടെത്തി:
ലളിതം(θ) := Et,x0, h - θ(√ α¯tx0 + √ 1 - α¯t, t) 2
ഡിഫ്യൂഷൻ മോഡലുകളുടെ ഈ ഫോർമുലേഷനും ലാൻഗെവിൻ അടിസ്ഥാനമാക്കിയുള്ള സ്കോർ-മാച്ചിംഗ് ജനറേറ്റീവ് മോഡലുകളും തമ്മിൽ രചയിതാക്കൾ ബന്ധങ്ങൾ വരയ്ക്കുന്നു. ഒരേ പ്രതിഭാസങ്ങളുടെ താരതമ്യപ്പെടുത്താവുന്ന രണ്ട് ഫോർമുലേഷനുകൾ വെളിപ്പെടുത്തിയ തരംഗ അധിഷ്ഠിത ക്വാണ്ടം ഫിസിക്സിന്റെയും മാട്രിക്സ് അധിഷ്ഠിത ക്വാണ്ടം മെക്കാനിക്സിന്റെയും സ്വതന്ത്രവും സമാന്തരവുമായ വികസനം പോലെ, ഡിഫ്യൂഷൻ മോഡലുകളും സ്കോർ അടിസ്ഥാനമാക്കിയുള്ള മോഡലുകളും ഒരേ നാണയത്തിന്റെ രണ്ട് വശങ്ങളാകാമെന്ന് തോന്നുന്നു.
നെറ്റ്വർക്ക് ആർക്കിടെക്ചർ
ഞങ്ങളുടെ ഘനീഭവിച്ച നഷ്ട പ്രവർത്തനം ഒരു മോഡലിനെ പരിശീലിപ്പിക്കാൻ ലക്ഷ്യമിടുന്നു എന്ന വസ്തുത ഉണ്ടായിരുന്നിട്ടും Σθ, ഈ മോഡലിന്റെ വാസ്തുവിദ്യയെക്കുറിച്ച് ഞങ്ങൾ ഇപ്പോഴും തീരുമാനിച്ചിട്ടില്ല. മോഡലിന് ഒരേ ഇൻപുട്ടും ഔട്ട്പുട്ട് അളവുകളും ഉണ്ടായിരിക്കണമെന്ന് ഓർമ്മിക്കുക.
ഈ പരിമിതി കണക്കിലെടുക്കുമ്പോൾ, ചിത്ര വ്യാപന മോഡലുകൾ സൃഷ്ടിക്കാൻ യു-നെറ്റ് പോലുള്ള ആർക്കിടെക്ചറുകൾ പതിവായി ഉപയോഗിക്കുന്നത് അപ്രതീക്ഷിതമല്ല.
തുടർച്ചയായ സോപാധികമായ ഗൗസിയൻ വിതരണങ്ങൾ ഉപയോഗിക്കുമ്പോൾ വിപരീത പ്രക്രിയയുടെ റൂട്ടിൽ നിരവധി മാറ്റങ്ങൾ വരുത്തിയിട്ടുണ്ട്. പൂർണ്ണ പിക്സൽ മൂല്യങ്ങൾ കൊണ്ട് നിർമ്മിച്ച ഒരു ചിത്രം സൃഷ്ടിക്കുക എന്നതാണ് റിവേഴ്സ് നടപടിക്രമത്തിന്റെ ലക്ഷ്യം എന്ന് ഓർക്കുക. അതിനാൽ എല്ലാ പിക്സലുകളിലുമുള്ള ഓരോ പിക്സൽ മൂല്യത്തിനും വ്യതിരിക്തമായ (ലോഗ്) സാധ്യതകൾ നിർണ്ണയിക്കേണ്ടത് ആവശ്യമാണ്.
റിവേഴ്സ് ഡിഫ്യൂഷൻ ചെയിനിന്റെ അവസാന സംക്രമണത്തിന് ഒരു പ്രത്യേക ഡിസ്ക്രീറ്റ് ഡീകോഡർ നൽകിയാണ് ഇത് നടപ്പിലാക്കുന്നത്. ഒരു നിശ്ചിത ചിത്രത്തിന്റെ സാധ്യത കണക്കാക്കുന്നു x0 നൽകപ്പെട്ട ക്സക്സനുമ്ക്സ.
pθ(x0|x1) = YD i=1 Z δ+(xi 0 ) δ−(xi 0 ) N (x; µ i θ (x1, 1), σ2 1 ) dx
δ+(x) = ∞ ആണെങ്കിൽ x = 1 x + 1 255 ആണെങ്കിൽ x <1 δ−(x) = -∞ എങ്കിൽ x = -1 x - 1 255 ആണെങ്കിൽ x > −1
ഇവിടെ സൂപ്പർസ്ക്രിപ്റ്റ് I എന്നത് ഒരു കോർഡിനേറ്റിന്റെ എക്സ്ട്രാക്ഷനെയും D എന്നത് ഡാറ്റയിലെ അളവുകളുടെ എണ്ണത്തെയും സൂചിപ്പിക്കുന്നു.
ഈ ഘട്ടത്തിലെ ലക്ഷ്യം, ഒരു പ്രത്യേക പിക്സലിനുള്ള ഓരോ പൂർണ്ണസംഖ്യ മൂല്യത്തിന്റെയും സാധ്യത നിർണ്ണയിക്കുക എന്നതാണ്, ആ പിക്സലിനുള്ള സാധ്യതയുള്ള മൂല്യങ്ങളുടെ വിതരണം സമയം-വ്യതിചലിക്കുന്ന സമയത്ത് t=1.
അന്തിമ ലക്ഷ്യം
ശാസ്ത്രജ്ഞരുടെ അഭിപ്രായത്തിൽ, ഒരു നിശ്ചിത സമയഘട്ടത്തിൽ ഒരു ചിത്രത്തിന്റെ ശബ്ദ ഘടകം പ്രവചിക്കുന്നതിൽ നിന്നാണ് ഏറ്റവും വലിയ ഫലങ്ങൾ ലഭിച്ചത്. അവസാനം, അവർ ഇനിപ്പറയുന്ന ലക്ഷ്യം ഉപയോഗിക്കുന്നു:
ലളിതം(θ) := Et,x0, h - θ(√ α¯tx0 + √ 1 - α¯t, t) 2
ഇനിപ്പറയുന്ന ചിത്രത്തിൽ, ഞങ്ങളുടെ ഡിഫ്യൂഷൻ മോഡലിനായുള്ള പരിശീലനവും സാമ്പിൾ നടപടിക്രമങ്ങളും സംക്ഷിപ്തമായി ചിത്രീകരിച്ചിരിക്കുന്നു:
ഡിഫ്യൂഷൻ മോഡലിന്റെ പ്രയോജനങ്ങൾ
ഇതിനകം സൂചിപ്പിച്ചതുപോലെ, ഡിഫ്യൂഷൻ മോഡലുകളെക്കുറിച്ചുള്ള ഗവേഷണത്തിന്റെ അളവ് അടുത്തിടെ പെരുകി. ഡിഫ്യൂഷൻ മോഡലുകൾ ഇപ്പോൾ അത്യാധുനിക ഇമേജ് നിലവാരം നൽകുന്നു, അവ സന്തുലിതമല്ലാത്ത തെർമോഡൈനാമിക്സിൽ നിന്ന് പ്രചോദനം ഉൾക്കൊണ്ടിരിക്കുന്നു.
ഡിഫ്യൂഷൻ മോഡലുകൾ അത്യാധുനിക ചിത്ര ഗുണമേന്മയ്ക്ക് പുറമേ, എതിർ പരിശീലനം ആവശ്യമില്ലാത്തത് പോലെയുള്ള മറ്റ് പല ഗുണങ്ങളും നൽകുന്നു.
എതിരാളി പരിശീലനത്തിന്റെ പോരായ്മകൾ പരക്കെ അറിയപ്പെടുന്നു, അതിനാൽ തത്തുല്യമായ പ്രകടനവും പരിശീലന ഫലപ്രാപ്തിയും ഉള്ള നോൺ-എതിരാളി ഇതരമാർഗങ്ങൾ തിരഞ്ഞെടുക്കുന്നതാണ് നല്ലത്.
പരിശീലന ഫലപ്രാപ്തിയുടെ കാര്യത്തിൽ സ്കേലബിളിറ്റിയുടെയും സമാന്തരവൽക്കരണത്തിന്റെയും ഗുണങ്ങളും ഡിഫ്യൂഷൻ മോഡലുകൾ നൽകുന്നു.
ഡിഫ്യൂഷൻ മോഡലുകൾ വായുവിൽ നിന്ന് പ്രത്യക്ഷത്തിൽ ഫലങ്ങൾ സൃഷ്ടിക്കുന്നതായി തോന്നുമെങ്കിലും, ഈ ഫലങ്ങളുടെ അടിസ്ഥാനം ചിന്തനീയവും രസകരവുമായ നിരവധി ഗണിതശാസ്ത്ര തീരുമാനങ്ങളും സൂക്ഷ്മതകളുമാണ്, വ്യവസായത്തിലെ മികച്ച സമ്പ്രദായങ്ങൾ ഇപ്പോഴും വികസിപ്പിച്ചുകൊണ്ടിരിക്കുന്നു.
തീരുമാനം
ഉപസംഹാരമായി, നോൺക്വിലിബ്രിയം തെർമോഡൈനാമിക്സിൽ നിന്നുള്ള ആശയങ്ങളാൽ പ്രചോദിപ്പിക്കപ്പെട്ട ഒളിഞ്ഞിരിക്കുന്ന വേരിയബിൾ മോഡലുകളുടെ ഒരു ക്ലാസ്, ഡിഫ്യൂഷൻ പ്രോബബിലിസ്റ്റിക് മോഡലുകൾ ഉപയോഗിച്ച് ഉയർന്ന നിലവാരമുള്ള ചിത്ര സമന്വയ കണ്ടെത്തലുകൾ ഗവേഷകർ കാണിക്കുന്നു.
അവരുടെ അത്യാധുനിക ഫലങ്ങളും എതിരാളികളല്ലാത്ത പരിശീലനവും അവർക്ക് മഹത്തായ നേട്ടങ്ങൾ കൈവരിച്ചു, അവരുടെ ശൈശവാവസ്ഥയ്ക്ക് നന്ദി, വരും വർഷങ്ങളിൽ കൂടുതൽ മുന്നേറ്റങ്ങൾ പ്രതീക്ഷിക്കാം.
പ്രത്യേകിച്ചും, DALL-E 2 പോലെയുള്ള നൂതന മോഡലുകളുടെ പ്രവർത്തനക്ഷമതയ്ക്ക് ഡിഫ്യൂഷൻ മോഡലുകൾ നിർണായകമാണെന്ന് കണ്ടെത്തി.
ഇവിടെ നിങ്ങൾക്ക് പൂർണ്ണമായ ഗവേഷണം ആക്സസ് ചെയ്യാൻ കഴിയും.
നിങ്ങളുടെ അഭിപ്രായങ്ങൾ രേഖപ്പെടുത്തുക