کی میز کے مندرجات[چھپائیں][دکھائیں]
عام طور پر، گہرے پیدا کرنے والے ماڈل جیسے GANs، VAEs، اور خودکار ماڈلز تصویری ترکیب کے مسائل کو ہینڈل کرتے ہیں۔
ان کے تخلیق کردہ ڈیٹا کے اعلیٰ معیار کو دیکھتے ہوئے، جنریٹیو ایڈورسریل نیٹ ورکس (GANs) نے حالیہ برسوں میں بہت زیادہ توجہ حاصل کی ہے۔
ڈفیوژن ماڈلز مطالعہ کا ایک اور دلچسپ شعبہ ہے جس نے خود کو قائم کیا ہے۔ تصویر، ویڈیو، اور آواز پیدا کرنے کے شعبوں نے ان دونوں کے لیے وسیع استعمال پایا ہے۔
ڈفیوژن ماڈلز بمقابلہ GANs: کون سا بہتر نتائج دیتا ہے؟ قدرتی طور پر، یہ ایک جاری بحث کی وجہ سے ہے.
کمپیوٹیشنل فن تعمیر میں جسے GAN کہا جاتا ہے، دو نیند نیٹ ورک اعداد و شمار کی نئی ترکیب شدہ مثالیں تیار کرنے کے لئے ایک دوسرے کے خلاف لڑے جاتے ہیں جو حقیقی ڈیٹا کے لئے پاس ہوسکتے ہیں۔
ڈفیوژن ماڈلز زیادہ سے زیادہ مقبول ہو رہے ہیں کیونکہ وہ تربیتی استحکام اور موسیقی اور گرافکس تیار کرنے کے لیے اعلیٰ نتائج فراہم کرتے ہیں۔
یہ مضمون ڈفیوژن ماڈل اور GANs پر تفصیل سے غور کرے گا، نیز یہ کہ وہ ایک دوسرے سے کیسے مختلف ہیں اور کچھ دوسری چیزوں پر۔
تو، جنریٹو ایڈورسریل نیٹ ورکس کیا ہیں؟
اعداد و شمار کی نئی، مصنوعی مثالیں تخلیق کرنے کے لیے جنہیں حقیقی ڈیٹا کے لیے غلط سمجھا جا سکتا ہے، جنریٹیو ایڈورسریل نیٹ ورکس (GANs) دو نیورل نیٹ ورکس کو ملازمت دیتے ہیں اور انہیں ایک دوسرے کے خلاف کھڑا کرتے ہیں (اس طرح نام میں "مخالف")۔
وہ تقریر، ویڈیو اور تصویر بنانے کے لیے بڑے پیمانے پر استعمال ہوتے ہیں۔
GAN کا مقصد ایک مخصوص ڈیٹا سیٹ سے پہلے سے دریافت شدہ ڈیٹا بنانا ہے۔ نمونوں سے اصل، نامعلوم بنیادی ڈیٹا کی تقسیم کے ماڈل کا اندازہ لگانے کی کوشش، ایسا کرتی ہے۔
متبادل کے طور پر کہا جاتا ہے، یہ نیٹ ورکس مضمر ماڈل ہیں جو ایک مخصوص شماریاتی تقسیم کو سیکھنے کی کوشش کرتے ہیں۔
اس مقصد کو پورا کرنے کا طریقہ GAN نے جو طریقہ استعمال کیا وہ ناول تھا۔ درحقیقت، وہ ایک مضمر ماڈل تیار کرنے کے لیے دو پلیئر گیم کھیل کر ڈیٹا تیار کرتے ہیں۔
مندرجہ ذیل ساخت کی وضاحت کرتا ہے:
- ایک امتیاز کرنے والا جو مستند اور جعلی ڈیٹا میں فرق کرنے کی صلاحیت حاصل کرتا ہے۔
- ایک جنریٹر جو ڈیٹا بنانے کے نئے طریقے اختیار کرتا ہے امتیاز کرنے والے کو دھوکہ دے سکتا ہے۔
امتیاز کرنے والا ایک عصبی نیٹ ورک کے طور پر ظاہر کرتا ہے۔ لہذا، جنریٹر کو اس کی چال چلانے کے لیے اعلیٰ معیار کے ساتھ تصویر بنانے کی ضرورت ہے۔
حقیقت یہ ہے کہ یہ جنریٹر کسی بھی آؤٹ پٹ ڈسٹری بیوشن کا استعمال کرتے ہوئے تربیت یافتہ نہیں ہیں آٹو اینکوڈر ماڈلز اور دیگر ماڈلز کے درمیان ایک اہم فرق ہے۔
ماڈل کے نقصان کے فنکشن کو گلنے کے دو طریقے ہیں:
- اگر امتیاز کرنے والا حقیقی اعداد و شمار کا درست اندازہ لگاتا ہے تو مقدار درست کرنے کی صلاحیت
- تیار کردہ ڈیٹا کی درست پیش گوئی ایک حصے سے ہوتی ہے۔
بہترین ممکنہ امتیاز پر، اس نقصان کی تقریب کو پھر کم کیا جاتا ہے:
لہذا عام ماڈلز کو فاصلے کو کم کرنے کے ماڈل کے طور پر سوچا جا سکتا ہے اور، اگر امتیاز کرنے والا مثالی ہے، تو صحیح اور پیدا شدہ تقسیم کے درمیان فرق کو کم کرنے کے طور پر۔
حقیقت میں، مختلف تفاوت کو استعمال کیا جا سکتا ہے اور اس کے نتیجے میں GAN کے مختلف تربیتی طریقے ہوتے ہیں۔
سیکھنے کی حرکیات، جس میں جنریٹر اور تفریق کرنے والے کے درمیان تجارت شامل ہے، GANs کے نقصان کے فنکشن کو ایڈجسٹ کرنا آسان ہونے کے باوجود اس کی پیروی کرنا مشکل ہے۔
اس بات کی بھی کوئی یقین دہانی نہیں ہے کہ سیکھنے کو مل جائے گا۔ نتیجے کے طور پر، GAN ماڈل کو تربیت دینا مشکل ہے، کیونکہ غائب ہونے والے گریڈیئنٹس اور موڈ کے خاتمے (جب پیدا کردہ نمونوں میں کوئی تنوع نہیں ہے) جیسے مسائل کا سامنا کرنا عام ہے۔
اب، ڈفیوژن ماڈلز کا وقت آگیا ہے۔
GANs کے تربیتی کنورجنسنس کے مسئلے کو پھیلاؤ ماڈلز کی ترقی کے ذریعے حل کیا گیا ہے۔
یہ ماڈل فرض کرتے ہیں کہ بازی کا عمل شور کی ترقی پسند مداخلت کی وجہ سے ہونے والی معلومات کے نقصان کے مترادف ہے (ایک گاوسی شور بازی کے عمل کے ہر مرحلے پر شامل کیا جاتا ہے)۔
اس طرح کے ماڈل کا مقصد اس بات کا تعین کرنا ہے کہ شور نمونے میں موجود معلومات کو کس طرح متاثر کرتا ہے، یا اسے دوسرے طریقے سے کہیں، بازی کی وجہ سے کتنی معلومات ضائع ہوتی ہیں۔
اگر کوئی ماڈل اس کا پتہ لگا سکتا ہے، تو اسے اصل نمونے کو بازیافت کرنے اور معلومات کے نقصان کو کالعدم کرنے کے قابل ہونا چاہیے۔
یہ ایک denoising بازی ماڈل کے ذریعے مکمل کیا جاتا ہے. آگے پھیلنے کا عمل اور ایک الٹ بازی کا عمل دو مراحل پر مشتمل ہے۔
فارورڈ ڈفیوژن کے عمل میں آہستہ آہستہ گاوسی شور (یعنی بازی کا عمل) شامل کرنا شامل ہے جب تک کہ ڈیٹا شور سے مکمل طور پر آلودہ نہ ہو جائے۔
عصبی نیٹ ورک کو بعد میں ریورس ڈفیوژن طریقہ استعمال کرتے ہوئے تربیت دی جاتی ہے تاکہ شور کو ریورس کرنے کے لیے مشروط تقسیم کے امکانات کو سیکھا جا سکے۔
یہاں آپ کے بارے میں مزید سمجھ سکتے ہیں۔ بازی کا ماڈل.
ڈفیوژن ماڈل بمقابلہ GANs
ایک بازی ماڈل کی طرح، GANs شور سے تصویریں تیار کرتے ہیں۔
ماڈل ایک جنریٹر نیورل نیٹ ورک سے بنا ہے، جو کچھ معلوماتی کنڈیشنگ متغیر کے شور سے شروع ہوتا ہے، جیسے کہ کلاس لیبل یا ٹیکسٹ انکوڈنگ۔
نتیجہ پھر کچھ ایسا ہونا چاہئے جو حقیقت پسندانہ تصویر سے مشابہت رکھتا ہو۔
تصویری حقیقت پسندانہ اور اعلیٰ مخلص تصویری نسلیں بنانے کے لیے، ہم GANs کو استعمال کرتے ہیں۔ GANs سے بھی زیادہ حقیقت پسندانہ بصری بازی ماڈلز کا استعمال کرتے ہوئے تیار کیے جاتے ہیں۔
ایک طرح سے، بازی کے ماڈل حقائق کو بیان کرنے میں زیادہ درست ہیں۔
اگرچہ ایک GAN ان پٹ بے ترتیب شور یا کلاس کنڈیشنگ متغیر کے طور پر لیتا ہے اور ایک حقیقت پسندانہ نمونہ نکالتا ہے، بازی ماڈل اکثر سست، تکراری، اور بہت زیادہ رہنمائی کی ضرورت ہوتی ہے۔
جب شور سے اصل تصویر پر واپس آنے کے مقصد کے ساتھ بار بار ڈینوائزنگ کا اطلاق کیا جائے تو غلطی کی زیادہ گنجائش نہیں ہے۔
ہر چوکی تخلیق کے پورے مرحلے سے گزرتی ہے، اور ہر قدم کے ساتھ، تصویر زیادہ سے زیادہ معلومات حاصل کر سکتی ہے۔
نتیجہ
آخر میں، چند اہم تحقیقوں کی وجہ سے جو صرف 2020 اور 2021 میں شائع ہوئی تھیں، ڈفیوژن ماڈل اب تصویر کی ترکیب کے معاملے میں GAN کو پیچھے چھوڑ سکتے ہیں۔
اس سال اوپن اے آئی کا آغاز ہوا۔ DALL-E2، ایک تصویری پروڈکشن ماڈل جو پریکٹیشنرز کو ڈفیوژن ماڈلز کو ملازمت دینے کی اجازت دیتا ہے۔
اگرچہ GANs جدید ترین ہیں، لیکن ان کی رکاوٹوں کی وجہ سے انہیں نئے سیاق و سباق میں پیمانے اور استعمال کرنا مشکل ہو جاتا ہے۔
امکانات پر مبنی ماڈلز کا استعمال کرتے ہوئے GAN جیسا نمونہ معیار حاصل کرنے کے لیے، اس میں بہت زیادہ کام کیا گیا ہے۔
جواب دیجئے