Language
Country/Area
No result found
Sự kỳ diệu ngày càng lan rộng của học sâu: Tại sao nó lại hiệu quả trên phần cứng gia đình?
Với sự phát triển nhanh chóng của trí tuệ nhân tạo, Stable Diffusion chắc chắn là một sản phẩm nổi bật thu hút sự chú ý. Kể từ khi ra mắt vào năm 2022, mô hình chuyển văn bản thành hình ảnh học sâu dựa trên công nghệ khuếch tán này không chỉ khiến người dùng kinh ngạc với khả năng tạo hình ảnh chi tiết mà còn phá vỡ phương pháp tiếp cận dịch vụ dựa trên đám mây, cho phép người tiêu dùng thông thường sử dụng phần cứng gia đình. Chạy TRÊN. Làm thế nào để đạt được sự đổi mới công nghệ như vậy?
Bối cảnh kỹ thuật
Sự khuếch tán ổn định là một mạng nơ-ron nhân tạo sinh sản sâu được gọi là mô hình khuếch tán tiềm ẩn. Quá trình phát triển của nó đòi hỏi rất nhiều tài nguyên tính toán, nhưng mã mở và trọng số mô hình của nó giúp ngày càng nhiều người dễ dàng tiếp cận công nghệ này. So với các mô hình chuyển văn bản thành hình ảnh độc quyền như DALL-E và Midjourney trước đây chỉ có sẵn thông qua các dịch vụ đám mây, sự ra đời của công nghệ khuếch tán ổn định cho phép người dùng có GPU thông thường tận hưởng công nghệ trí tuệ nhân tạo mới nhất.Sự khuếch tán ổn định được phát triển bởi các nhà nghiên cứu từ nhóm CompVis tại Ludwig-Maximilians-Universität Munich và Runway.
Kiến trúc và hiệu suất
Kiến trúc của Stable Diffusion bao gồm ba thành phần chính: bộ mã hóa tự động biến thiên (VAE), U-Net và bộ mã hóa văn bản tùy chọn. Thông qua khuôn khổ U-Net mạnh mẽ, mô hình có thể khôi phục hình ảnh rõ nét từ các biểu diễn được mã hóa có chứa nhiễu Gauss, một quá trình được gọi là khử nhiễu. Đối với nhiều người dùng, U-Net và bộ mã hóa có nhiều tham số quá khó để sử dụng, nhưng độ nhẹ tương đối của Stable Diffusion khiến nó trở thành lựa chọn phù hợp cho mục đích sử dụng cá nhân.Nguồn dữ liệu và quy trình đào tạo Dữ liệu đào tạo cho Stable Diffusion đến từ tập dữ liệu LAION-5B, chứa 500 triệu cặp hình ảnh và mô tả có chú thích và đã được sàng lọc để đảm bảo chất lượng và tính đa dạng của dữ liệu. Các nhà phát triển đã sử dụng dữ liệu này một cách có chọn lọc trong quá trình đào tạo và tiến hành nhiều vòng đào tạo học sâu để cải thiện khả năng tạo mô hình.Công nghệ khuếch tán ổn định đạt được 8,6 triệu tham số tối ưu hóa trên các mẫu hình ảnh được tạo ra và có thể chạy trên GPU dành cho người tiêu dùng.
Các tính năng thân thiện với người dùng
Sự khuếch tán ổn định không chỉ có thể tạo ra hình ảnh mà còn hỗ trợ sửa đổi hình ảnh, bao gồm cả hoàn thiện và mở rộng. Người dùng có thể hướng dẫn quá trình tạo hình ảnh thông qua lời nhắc văn bản, giúp họ dễ dàng hiện thực hóa ý tưởng của mình.Nhiều giao diện thân thiện với nguồn mở như DreamStudio và AUTOMATIC1111 cung cấp các chức năng phong phú, cho phép người dùng bất kể trình độ kỹ thuật nào vẫn có thể dễ dàng sử dụng công nghệ này.
Thách thức về khả năng điều chỉnh và thiên vị
Mặc dù khuếch tán ổn định cho thấy hiệu suất tuyệt vời ở mọi khía cạnh, nhưng vẫn còn một số thách thức trong quá trình vận hành. Ví dụ, vì mô hình chủ yếu được đào tạo trên dữ liệu chú thích bằng tiếng Anh nên hình ảnh được tạo ra thường mang thiên hướng văn hóa phương Tây và không đại diện cho các nền văn hóa khác.Phần kết luận Tóm lại, sự xuất hiện của khuếch tán ổn định cung cấp một góc nhìn mới cho công nghệ học sâu. Nó không chỉ phổ biến công nghệ tiên tiến mà còn kích thích sự va chạm của sự sáng tạo. Là một công nghệ học sâu có thể chạy trên phần cứng tiêu dùng thông thường, có lẽ sẽ có nhiều cải tiến và ứng dụng hơn trong tương lai. Công nghệ này sẽ định hình cách chúng ta sáng tạo như thế nào và mở ra những khả năng mới nào?Những người sáng tạo thừa nhận rằng mô hình có thể có sai lệch về thuật toán, đây là một trong những thách thức cần phải khắc phục trong tương lai.
