ഉള്ളടക്ക പട്ടിക[മറയ്ക്കുക][കാണിക്കുക]
പൊതുവേ, GAN-കൾ, VAE-കൾ, ഓട്ടോറിഗ്രസീവ് മോഡലുകൾ എന്നിവ പോലുള്ള ആഴത്തിലുള്ള ജനറേറ്റീവ് മോഡലുകൾ ഇമേജ് സിന്തസിസ് പ്രശ്നങ്ങൾ കൈകാര്യം ചെയ്യുന്നു.
അവർ സൃഷ്ടിക്കുന്ന ഡാറ്റയുടെ ഉയർന്ന നിലവാരം കണക്കിലെടുത്ത്, ജനറേറ്റീവ് അഡ്വേർസറിയൽ നെറ്റ്വർക്കുകൾ (GANs) സമീപ വർഷങ്ങളിൽ വളരെയധികം ശ്രദ്ധ നേടിയിട്ടുണ്ട്.
ഡിഫ്യൂഷൻ മോഡലുകൾ സ്വയം സ്ഥാപിച്ച മറ്റൊരു ആകർഷകമായ പഠന മേഖലയാണ്. ഇമേജ്, വീഡിയോ, വോയിസ് ജനറേഷൻ എന്നീ മേഖലകൾ രണ്ടിനും വിപുലമായ ഉപയോഗം കണ്ടെത്തിയിട്ടുണ്ട്.
ഡിഫ്യൂഷൻ മോഡലുകൾ വേഴ്സസ്. GAN: ഏതാണ് മികച്ച ഫലങ്ങൾ ഉണ്ടാക്കുന്നത്? സ്വാഭാവികമായും ഇത് തുടർച്ചയായ ചർച്ചകൾക്ക് വഴിവെച്ചിട്ടുണ്ട്.
GAN എന്നറിയപ്പെടുന്ന കമ്പ്യൂട്ടേഷണൽ ആർക്കിടെക്ചറിൽ, രണ്ട് ന്യൂറൽ നെറ്റ്വർക്കുകൾ യഥാർത്ഥ ഡാറ്റയ്ക്കായി കൈമാറാൻ കഴിയുന്ന ഡാറ്റയുടെ പുതുതായി സമന്വയിപ്പിച്ച ഉദാഹരണങ്ങൾ നിർമ്മിക്കാൻ പരസ്പരം പോരാടുന്നു.
സംഗീതവും ഗ്രാഫിക്സും നിർമ്മിക്കുന്നതിന് പരിശീലന സ്ഥിരതയും ഉയർന്ന ഫലങ്ങളും നൽകുന്നതിനാൽ ഡിഫ്യൂഷൻ മോഡലുകൾ കൂടുതൽ ജനപ്രിയമാവുകയാണ്.
ഈ ലേഖനം ഡിഫ്യൂഷൻ മോഡലും GAN-കളും എങ്ങനെ പരസ്പരം വ്യത്യാസപ്പെട്ടിരിക്കുന്നു എന്നതിനെക്കുറിച്ചും മറ്റ് ചില കാര്യങ്ങളെക്കുറിച്ചും വിശദമായി പരിശോധിക്കും.
അപ്പോൾ, ജനറേറ്റീവ് അഡ്വേഴ്സേറിയൽ നെറ്റ്വർക്കുകൾ എന്തൊക്കെയാണ്?
യഥാർത്ഥ ഡാറ്റയായി തെറ്റിദ്ധരിക്കപ്പെട്ടേക്കാവുന്ന പുതിയ കൃത്രിമ ഡാറ്റ സൃഷ്ടിക്കുന്നതിന്, ജനറേറ്റീവ് അഡ്വേർസേറിയൽ നെറ്റ്വർക്കുകൾ (GANs) രണ്ട് ന്യൂറൽ നെറ്റ്വർക്കുകൾ ഉപയോഗിക്കുകയും അവയെ പരസ്പരം എതിർക്കുകയും ചെയ്യുന്നു (അങ്ങനെ പേരിലുള്ള "എതിരാളി").
സംഭാഷണം, വീഡിയോ, ചിത്രം സൃഷ്ടിക്കൽ എന്നിവയ്ക്കായി അവ വ്യാപകമായി ഉപയോഗിക്കുന്നു.
ഒരു നിർദ്ദിഷ്ട ഡാറ്റാസെറ്റിൽ നിന്ന് മുമ്പ് കണ്ടെത്താത്ത ഡാറ്റ സൃഷ്ടിക്കുക എന്നതാണ് GAN-ന്റെ ലക്ഷ്യം. സാമ്പിളുകളിൽ നിന്ന് യഥാർത്ഥ, തിരിച്ചറിയപ്പെടാത്ത അടിസ്ഥാന ഡാറ്റാ വിതരണത്തിന്റെ ഒരു മാതൃക അനുമാനിക്കാൻ ശ്രമിക്കുന്നു.
മറ്റൊരു തരത്തിൽ പറഞ്ഞാൽ, ഈ നെറ്റ്വർക്കുകൾ ഒരു നിർദ്ദിഷ്ട സ്റ്റാറ്റിസ്റ്റിക്കൽ ഡിസ്ട്രിബ്യൂഷൻ പഠിക്കാൻ ശ്രമിക്കുന്ന ഇൻപ്ലിസിറ്റ് മോഡലുകളാണ്.
ഈ ലക്ഷ്യം എങ്ങനെ നിറവേറ്റാമെന്ന് കണ്ടെത്താൻ GAN ഉപയോഗിച്ച രീതി പുതുമയുള്ളതായിരുന്നു. വാസ്തവത്തിൽ, അവർ ഒരു അവ്യക്തമായ മോഡൽ വികസിപ്പിക്കുന്നതിന് രണ്ട്-പ്ലെയർ ഗെയിം കളിച്ച് ഡാറ്റ നിർമ്മിക്കുന്നു.
ഘടനയെ ഇനിപ്പറയുന്നവ വിവരിക്കുന്നു:
- ആധികാരികവും വ്യാജവുമായ ഡാറ്റയെ വേർതിരിച്ചറിയാനുള്ള കഴിവ് നേടുന്ന ഒരു വിവേചനക്കാരൻ
- ഡാറ്റ സൃഷ്ടിക്കുന്നതിനുള്ള പുതിയ വഴികൾ തിരഞ്ഞെടുക്കുന്ന ഒരു ജനറേറ്ററിന് വിവേചനക്കാരനെ കബളിപ്പിക്കാൻ കഴിയും.
വിവേചനക്കാരൻ ഒരു ന്യൂറൽ നെറ്റ്വർക്കായി കാണിക്കുന്നു. അതിനാൽ, ജനറേറ്ററിനെ കബളിപ്പിക്കാൻ ഉയർന്ന നിലവാരമുള്ള ഒരു ചിത്രം സൃഷ്ടിക്കേണ്ടതുണ്ട്.
ഈ ജനറേറ്ററുകൾ ഏതെങ്കിലും ഔട്ട്പുട്ട് ഡിസ്ട്രിബ്യൂഷൻ ഉപയോഗിച്ച് പരിശീലിപ്പിച്ചിട്ടില്ല എന്നത് ഓട്ടോഎൻകോഡർ മോഡലുകളും മറ്റ് മോഡലുകളും തമ്മിലുള്ള ഒരു പ്രധാന വ്യത്യാസമാണ്.
മോഡലിന്റെ നഷ്ട പ്രവർത്തനം വിഘടിപ്പിക്കാൻ രണ്ട് വഴികളുണ്ട്:
- വിവേചനം കാണിക്കുന്നയാൾ യഥാർത്ഥ ഡാറ്റ കൃത്യമായി മുൻകൂട്ടി കണ്ടാൽ അളക്കാനുള്ള കഴിവ്
- സൃഷ്ടിച്ച ഡാറ്റ ഒരു ഭാഗം കൃത്യമായി പ്രവചിക്കുന്നു.
സാധ്യമായ ഏറ്റവും മികച്ച വിവേചനക്കാരനിൽ, ഈ നഷ്ടം ഫംഗ്ഷൻ പിന്നീട് ചെറുതാക്കുന്നു:
അതിനാൽ ജനറിക് മോഡലുകളെ ഡിസ്റ്റൻസ് മിനിമൈസേഷൻ മോഡലുകളായി കണക്കാക്കാം, വിവേചനം അനുയോജ്യമാണെങ്കിൽ, ശരിയും ഉൽപ്പാദിപ്പിക്കപ്പെടുന്ന വിതരണവും തമ്മിലുള്ള വ്യതിചലനം ചെറുതാക്കാം.
വാസ്തവത്തിൽ, വ്യത്യസ്ത വ്യതിചലനങ്ങൾ ഉപയോഗിക്കുകയും വിവിധ GAN പരിശീലന രീതികൾക്ക് കാരണമാവുകയും ചെയ്തേക്കാം.
ജനറേറ്ററും വിവേചനക്കാരനും തമ്മിലുള്ള വ്യാപാരം ഉൾപ്പെടുന്ന ലേണിംഗ് ഡൈനാമിക്സ്, GAN-കളുടെ നഷ്ട പ്രവർത്തനം ക്രമീകരിക്കുന്നത് ലളിതമാണെങ്കിലും പിന്തുടരുന്നത് വെല്ലുവിളിയാണ്.
പഠനം ഒത്തുചേരുമെന്ന ഉറപ്പും ഇല്ല. തൽഫലമായി, GAN മോഡലിനെ പരിശീലിപ്പിക്കുന്നത് ബുദ്ധിമുട്ടാണ്, കാരണം അപ്രത്യക്ഷമാകുന്ന ഗ്രേഡിയന്റുകൾ, മോഡ് തകർച്ച (ജനറേറ്റ് ചെയ്ത സാമ്പിളുകളിൽ വൈവിധ്യം ഇല്ലാത്തപ്പോൾ) പോലുള്ള പ്രശ്നങ്ങളിൽ ഇത് പ്രവർത്തിക്കുന്നത് സാധാരണമാണ്.
ഇപ്പോൾ, ഡിഫ്യൂഷൻ മോഡലുകളുടെ സമയമാണ്
ഡിഫ്യൂഷൻ മോഡലുകളുടെ വികസനത്തിലൂടെ GAN-കളുടെ പരിശീലന സംയോജനത്തിന്റെ പ്രശ്നം പരിഹരിക്കപ്പെട്ടു.
ഈ മോഡലുകൾ അനുമാനിക്കുന്നത്, ഒരു ഡിഫ്യൂഷൻ പ്രക്രിയ, ശബ്ദത്തിന്റെ പുരോഗമനപരമായ ഇടപെടൽ മൂലമുണ്ടാകുന്ന വിവര നഷ്ടത്തിന് തുല്യമാണ് (ഡിഫ്യൂഷൻ പ്രക്രിയയുടെ ഓരോ ഘട്ടത്തിലും ഒരു ഗാസിയൻ ശബ്ദം ചേർക്കുന്നു).
സാമ്പിളിൽ അടങ്ങിയിരിക്കുന്ന വിവരങ്ങളെ ശബ്ദം എങ്ങനെ ബാധിക്കുന്നു, അല്ലെങ്കിൽ മറ്റൊരു രീതിയിൽ പറഞ്ഞാൽ, വ്യാപനം കാരണം എത്ര വിവരങ്ങൾ നഷ്ടപ്പെടുന്നു എന്ന് നിർണ്ണയിക്കുക എന്നതാണ് അത്തരമൊരു മാതൃകയുടെ ലക്ഷ്യം.
ഒരു മോഡലിന് ഇത് മനസിലാക്കാൻ കഴിയുമെങ്കിൽ, യഥാർത്ഥ സാമ്പിൾ വീണ്ടെടുക്കാനും സംഭവിച്ച വിവര നഷ്ടം പഴയപടിയാക്കാനും അതിന് കഴിയണം.
ഒരു ഡിനോയിസിംഗ് ഡിഫ്യൂഷൻ മോഡലിലൂടെയാണ് ഇത് നടപ്പിലാക്കുന്നത്. ഒരു ഫോർവേഡ് ഡിഫ്യൂഷൻ പ്രക്രിയയും റിവേഴ്സ് ഡിഫ്യൂഷൻ പ്രക്രിയയും രണ്ട് ഘട്ടങ്ങൾ ഉൾക്കൊള്ളുന്നു.
ഫോർവേഡ് ഡിഫ്യൂഷൻ പ്രക്രിയയിൽ ക്രമേണ ഗാസിയൻ നോയിസ് (അതായത്, ഡിഫ്യൂഷൻ പ്രക്രിയ) ചേർക്കുന്നത്, ഡാറ്റ മുഴുവനായി ശബ്ദത്താൽ മലിനമാകുന്നതുവരെ ഉൾപ്പെടുന്നു.
ന്യൂറൽ നെറ്റ്വർക്ക് പിന്നീട് റിവേഴ്സ് ഡിഫ്യൂഷൻ രീതി ഉപയോഗിച്ച് ശബ്ദം റിവേഴ്സ് ചെയ്യുന്നതിനുള്ള സോപാധിക വിതരണ സാധ്യതകൾ പഠിക്കാൻ പരിശീലിപ്പിക്കുന്നു.
ഇവിടെ നിങ്ങൾക്ക് കൂടുതൽ മനസ്സിലാക്കാൻ കഴിയും വ്യാപന മാതൃക.
ഡിഫ്യൂഷൻ മോഡൽ Vs GAN-കൾ
ഒരു ഡിഫ്യൂഷൻ മോഡൽ പോലെ, GAN-കൾ ശബ്ദത്തിൽ നിന്ന് ചിത്രങ്ങൾ നിർമ്മിക്കുന്നു.
ഒരു ജനറേറ്റർ ന്യൂറൽ നെറ്റ്വർക്ക് ഉപയോഗിച്ചാണ് മോഡൽ നിർമ്മിച്ചിരിക്കുന്നത്, ഇത് ക്ലാസ് ലേബൽ അല്ലെങ്കിൽ ടെക്സ്റ്റ് എൻകോഡിംഗ് പോലെയുള്ള ചില ഇൻഫർമേറ്റീവ് കണ്ടീഷനിംഗ് വേരിയബിളിന്റെ ശബ്ദത്തോടെ ആരംഭിക്കുന്നു.
അപ്പോൾ ഫലം ഒരു റിയലിസ്റ്റിക് ഇമേജിനോട് സാമ്യമുള്ള ഒന്നായിരിക്കണം.
ഫോട്ടോറിയലിസ്റ്റിക്, ഉയർന്ന വിശ്വാസ്യതയുള്ള ചിത്ര തലമുറകൾ സൃഷ്ടിക്കുന്നതിന്, ഞങ്ങൾ GAN-കൾ ഉപയോഗിക്കുന്നു. GAN-കളേക്കാൾ കൂടുതൽ റിയലിസ്റ്റിക് ദൃശ്യങ്ങൾ ഡിഫ്യൂഷൻ മോഡലുകൾ ഉപയോഗിച്ചാണ് നിർമ്മിക്കുന്നത്.
ഒരു തരത്തിൽ പറഞ്ഞാൽ, വസ്തുതകൾ വിവരിക്കുന്നതിൽ ഡിഫ്യൂഷൻ മോഡലുകൾ കൂടുതൽ കൃത്യമാണ്.
ഒരു GAN ഇൻപുട്ട് റാൻഡം നോയിസോ ക്ലാസ് കണ്ടീഷനിംഗ് വേരിയബിളോ ആയി എടുത്ത് ഒരു റിയലിസ്റ്റിക് സാമ്പിൾ ഔട്ട്പുട്ട് ചെയ്യുമ്പോൾ, ഡിഫ്യൂഷൻ മോഡലുകൾ പലപ്പോഴും മന്ദഗതിയിലുള്ളതും ആവർത്തനപരവും കൂടുതൽ മാർഗ്ഗനിർദ്ദേശം ആവശ്യമുള്ളതുമാണ്.
ശബ്ദത്തിൽ നിന്ന് യഥാർത്ഥ ചിത്രത്തിലേക്ക് മടങ്ങുക എന്ന ലക്ഷ്യത്തോടെ ഡിനോയിസിംഗ് ആവർത്തിച്ച് പ്രയോഗിക്കുമ്പോൾ പിശകിന് വലിയ ഇടമില്ല.
ഓരോ ചെക്ക്പോസ്റ്റും സൃഷ്ടി ഘട്ടത്തിലുടനീളം കടന്നുപോകുന്നു, ഓരോ ഘട്ടത്തിലും ചിത്രം കൂടുതൽ കൂടുതൽ വിവരങ്ങൾ നേടിയേക്കാം.
തീരുമാനം
ഉപസംഹാരമായി, 2020-കളിലും 2021-ലുമായി മാത്രം പ്രസിദ്ധീകരിച്ച ചില സുപ്രധാന ഗവേഷണങ്ങൾ കാരണം, ചിത്ര സമന്വയത്തിന്റെ കാര്യത്തിൽ ഡിഫ്യൂഷൻ മോഡലുകൾക്ക് ഇപ്പോൾ GAN-കളെ മറികടക്കാൻ കഴിയും.
ഈ വർഷം, OpenAI ആരംഭിച്ചു DALL-E2, ഡിഫ്യൂഷൻ മോഡലുകൾ ഉപയോഗിക്കാൻ പ്രാക്ടീഷണർമാരെ അനുവദിക്കുന്ന ഒരു ഇമേജ് പ്രൊഡക്ഷൻ മോഡൽ.
GAN-കൾ അത്യാധുനികമാണെങ്കിലും, അവയുടെ നിയന്ത്രണങ്ങൾ അവയെ പുതിയ സന്ദർഭങ്ങളിൽ സ്കെയിൽ ചെയ്യാനും ഉപയോഗിക്കാനും വെല്ലുവിളിക്കുന്നു.
സാധ്യത അടിസ്ഥാനമാക്കിയുള്ള മോഡലുകൾ ഉപയോഗിച്ച് GAN പോലെയുള്ള സാമ്പിൾ ഗുണനിലവാരം കൈവരിക്കുന്നതിന്, ഒരുപാട് ജോലികൾ അതിൽ ഉൾപ്പെടുത്തിയിട്ടുണ്ട്.
നിങ്ങളുടെ അഭിപ്രായങ്ങൾ രേഖപ്പെടുത്തുക