MDM: Каркас искусственного интеллекта для синтеза изображений и видео высокого разрешения «от начала и до конца»

Исследователи Apple представили MDM – модель диффузии Матрёшки: совершенно новый фреймворк искусственного интеллекта для создания изображений и видео высокого разрешения с нуля. Ура, ждём взрывной эры генерации контента! #AI #Apple #новинка

 Исследователи компании Apple представили Matryoshka Diffusion Models(MDM): полностью автоматизированную искусственную интеллектуальную платформу для синтеза изображений и видео с высоким разрешением.

Apple Research представляет Matryoshka Diffusion Models (MDM): Каркас искусственного интеллекта для синтеза изображений и видео высокого разрешения «от начала и до конца»

Крупные модели языка продемонстрировали потрясающие возможности в последнее время. Особое внимание следует уделить диффузионным моделям, которые нашли широкое применение во множестве генеративных приложений, от трехмерного моделирования и генерации текста до генерации изображений и видео. Несмотря на то, что эти модели занимаются различными задачами, они сталкиваются с серьезными трудностями при работе с данными высокого разрешения. Для того чтобы масштабировать их под высокое разрешение, требуется значительная вычислительная мощность и память, так как каждый шаг требует повторного кодирования всего входа высокого разрешения.

Чтобы преодолеть эти проблемы, часто применяются глубокие архитектуры с блоками внимания, но это увеличивает вычислительные и памятные затраты и усложняет оптимизацию. Исследователи прикладывают усилия, чтобы разработать эффективные сетевые архитектуры для фотографий высокого разрешения. Но существующие подходы не достигают уровня стандартных методов, таких как DALL-E 2 и IMAGEN, по качеству результатов и не продемонстрировали конкурентоспособных результатов для разрешения 512×512.

Широко используемые методы позволяют уменьшить вычисления за счет объединения множества независимо обученных моделей диффузии суперразрешения с моделью низкого разрешения. В то же время методы латентной диффузии (LDM) полагаются на оптимально обученный автокодер высокого разрешения и обучают только модели диффузии низкого разрешения. В обоих случаях требуется многоэтапная обработка и тщательная оптимизация гиперпараметров.

В недавних исследованиях команда исследователей из Apple представила Matryoshka Diffusion Models (MDM) – семейство диффузионных моделей, разработанных для синтеза изображений и видео высокого разрешения «от начала и до конца». MDM основана на идее включения процесса диффузии низкого разрешения как важного компонента генерации изображений высокого разрешения. Этот подход вдохновлен многомасштабным обучением генеративных противоборствующих сетей (GAN) и команда реализовала его с помощью архитектуры Nested UNet для выполнения комбинированного процесса диффузии на нескольких разрешениях.

Основные компоненты этого подхода:

Многоуровневый процесс диффузии: MDM включает процесс диффузии, который одновременно обрабатывает и порождает изображения разного уровня детализации. Для этого MDM использует архитектуру Nested UNet.

Архитектура Nested UNet: Маломасштабные входные характеристики и параметры вложены в большомасштабные входные характеристики и параметры в архитектуре Nested UNet. Благодаря этому вложению информацию можно эффективно передавать по масштабам, улучшая способность модели к захвату мелких деталей при сохранении вычислительной эффективности.

Постепенный план обучения: MDM представляет постепенный план обучения, который прогрессивно переходит к более высоким разрешениям, начиная с меньшего разрешения. Этот метод обучения улучшает процесс оптимизации и помогает модели научиться производить контент высокого разрешения.

Команда поделилась результатами и эффективностью этого подхода через ряд проверочных тестов, таких как преобразование текста в видео, создание изображений высокого разрешения на основе текста и генерация изображений с заданными классами. MDM продемонстрировала, что может обучать модель пиксельного пространства с разрешением до 1024×1024 пикселей. Учитывая, что это достижение было получено с использованием относительно небольшого набора данных (CC12M), состоящего всего из 12 миллионов фотографий, это чрезвычайно впечатляюще. MDM обладает мощной нулевой обобщаемостью, что позволяет ему создавать высококачественную информацию для разрешений, на которых он не был специально обучен. В заключение, Matryoshka Diffusion Models (MDM) представляет собой невероятный шаг вперед в области синтеза изображений и видео высокого разрешения.

Ознакомьтесь с оригинальной статьей. За всю эту работу благодарность исследователям, занятым в проекте.

Полезные ссылки:

Мобильная разработка на заказ и готовые решения

Мобильная разработка

Готовые и индивидуальные решения

Веб решения - разработка сайтов и сервисов

Web решения

Получите бесплатную консультацию по веб-разработке прямо сейчас

Аутсорсинг, подбор специалистов и команд разработки

Аутсорсинг

Выберите своего специалиста сегодня и начните свой проект

Новости

  • Устойчивость оценок рассуждений LLM: вызовы и решения для бизнеса

    Понимание хрупкости оценок рассуждений LLM Недавние исследования выявили значительные слабости в оценке способностей рассуждения у больших языковых моделей (LLM). Эти слабости могут привести к вводящим в заблуждение оценкам, что искажает научное понимание и…

  • Разработка инструмента финансовой аналитики с использованием Python

    Введение Разработка инструмента финансовой аналитики позволяет принимать обоснованные финансовые решения. Этот инструмент поможет улучшить бизнес-процессы и повысить эффективность работы. Ключевые компоненты инструмента 1. Извлечение данных Используйте библиотеку yfinance для получения исторических данных о…

  • Раннее развитие рефлексивного мышления в языковых моделях ИИ для бизнеса

    Улучшение рефлексивного мышления ИИ в бизнесе Понимание рефлексивного мышления в ИИ Большие языковые модели (LLMs) обладают способностью анализировать свои ответы, выявляя несоответствия и пытаясь их исправить. Это позволяет перейти от базовой обработки к…

  • Инновационный фреймворк Insight-RAG для улучшения генерации с учетом извлечения инсайтов

    Преобразование AI с Insight-RAG Проблемы традиционных RAG-структур Традиционные методы RAG часто фокусируются на поверхностной релевантности документов, что приводит к упущенным инсайтам и ограничениям в более сложных приложениях. Они испытывают трудности с задачами, требующими…

  • Улучшение трансформеров с помощью многомерного позиционного понимания

    Улучшение моделей Transformer с помощью продвинутого понимания позиционирования Введение в Transformers и позиционное кодирование Transformers стали важными инструментами в области искусственного интеллекта, особенно для обработки последовательных и структурированных данных. Основная проблема заключается в…

  • Эффективные стратегии для бизнеса: ранняя фузия в многомодальном ИИ

    Преобразование многомодального ИИ: практические бизнес-решения Понимание многомодальных моделей Многомодальный искусственный интеллект (ИИ) объединяет различные типы данных, такие как текст и изображения, для улучшения понимания и принятия решений. Проблемы поздней интеграции Модели поздней интеграции…

  • Современные AI-технологии для бизнес-решений

    Реализация продвинутого ИИ для бизнес-решений Внедрение продвинутых ИИ-техник для бизнес-решений В этом документе мы представляем инновационный метод, который интегрирует многоголовое латентное внимание с детальной экспертной сегментацией. Этот подход использует латентное внимание для улучшения…

  • Прорыв в эффективных методах выборки: недоаморфные диффузионные образцы

    Инновационные Техники Отбора в Искусственном Интеллекте Понимание Проблем Традиционные методы отбора часто сталкиваются с медленной сходимостью, что затрудняет принятие решений в бизнесе. Новая техника под названием “недоводненная диффузия” решает эти проблемы, улучшая процесс…

  • Улучшение эффективности ИИ через самопроверку моделей

    Повышение эффективности ИИ через самообоснование Введение в модели рассуждений Искусственный интеллект (ИИ) значительно продвинулся в имитации человеческого рассуждения, особенно в математике и логике. Современные модели не только предоставляют ответы, но и описывают логические…

  • Создание сервера MCP для анализа финансовых данных в реальном времени

    Построение сервера контекстного протокола модели (MCP) Решение для реальных финансовых данных Создание сервера MCP для получения актуальной информации о фондовом рынке поможет вашей компании принимать обоснованные решения на основе данных в реальном времени.…

  • Квантование весов для эффективных моделей глубокого обучения

    Улучшение Эффективности в Глубоком Обучении через Квантование Весов Введение Оптимизация моделей глубокого обучения для работы в условиях ограниченных ресурсов становится всё более важной. Квантование весов — ключевая техника, позволяющая уменьшить точность параметров модели…

  • NVIDIA UltraLong-8B: Революция в языковых моделях для бизнеса

    Введение в UltraLong-8B NVIDIA недавно запустила серию UltraLong-8B, новые языковые модели, способные обрабатывать обширные текстовые последовательности до 4 миллионов токенов. Это решение помогает преодолеть значительные проблемы, с которыми сталкиваются большие языковые модели (LLMs),…

  • Конвертация текста в высококачественный аудио с помощью Open Source TTS

    Руководство по высококачественному преобразованию текста в аудио с использованием TTS с открытым исходным кодом Практические бизнес-решения Использование технологии TTS (text-to-speech) может значительно улучшить взаимодействие с клиентами и повысить эффективность работы. Вот несколько решений:…

  • AMIE: Инновационное Решение для Оптимизации Диагностического Мышления

    Оптимизация Диагностического Мышления с помощью ИИ: Решение AMIE Введение в AMIE Google AI представил Articulate Medical Intelligence Explorer (AMIE) – крупную языковую модель, специально разработанную для улучшения диагностического мышления в клинических условиях. Этот…

  • Создание системы рекомендаций на основе нейронного коллаборативного фильтрации с использованием PyTorch

    Практические бизнес-решения для системы рекомендаций Введение Система рекомендаций на основе нейронного коллаборативного фильтрации (NCF) может значительно улучшить пользовательский опыт и увеличить продажи. Использование NCF позволяет глубже понять взаимодействия между пользователями и товарами, что…

  • Запуск Kimi-VL: Революционная Модель Для Мультимодального ИИ

    Преобразование бизнеса с помощью Kimi-VL от Moonsight AI Moonsight AI представила Kimi-VL, инновационную модель, которая улучшает возможности искусственного интеллекта в обработке и анализе различных форматов данных, таких как изображения, текст и видео. Эта…

  • OLMoTrace: Увеличение прозрачности в языковых моделях

    OLMoTrace: Повышение Прозрачности Языковых Моделей Введение в OLMoTrace OLMoTrace — это инновационный инструмент от Allen Institute for AI, позволяющий компаниям отслеживать результаты больших языковых моделей (LLMs) в реальном времени. Понимание процессов принятия решений…

  • Debug-Gym: Новый подход к отладке с использованием ИИ

    Преобразование вашего бизнеса с помощью ИИ Изучите, как искусственный интеллект может преобразовать ваши бизнес-процессы. Вот несколько практических решений на основе инструментов от Microsoft, таких как Debug-Gym, которые могут улучшить бизнес и реальную жизнь.…