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

  • Абсолютный Ноль: Новые Горизонты Автономного Обучения ИИ

    “`html Введение в трансформацию бизнеса с помощью ИИ Современные достижения в области искусственного интеллекта (ИИ) открывают новые возможности для бизнеса. Использование моделей, таких как Absolute Zero Reasoner (AZR), позволяет автоматизировать процессы и улучшить…

  • Гибридная модель исследований Google: инновации и масштабируемая инженерия в компьютерных науках

    Преобразование Исследований и Разработок в ИИ Введение Современные технологии требуют новых подходов к разработке, которые сочетают исследовательские и практические аспекты. Это позволяет создавать системы, способные адаптироваться к потребностям пользователей. Проблемы Связи Исследований и…

  • Оптимизация ИИ для бизнес-эффективности: Apriel-Nemotron-15b-Thinker

    Оптимизация ИИ для бизнес-эффективности Введение в возможности моделей ИИ Современные модели ИИ могут решать сложные задачи, такие как математическое моделирование и помощь в принятии бизнес-решений. Чтобы создать эффективные модели, необходимо интегрировать математическое мышление…

  • Многофункциональный ИИ: Решения для бизнеса с использованием Ming-Lite-Uni

    Мультимодальный ИИ: Бизнес-решения для улучшения коммуникации Понимание мультимодального ИИ Мультимодальный ИИ — это быстро развивающаяся технология, позволяющая системам понимать, генерировать и реагировать, используя различные типы данных, такие как текст, изображения, аудио и видео.…

  • Оптимизация моделей ИИ с помощью подкрепляющего тонкого обучения на o4-mini

    Рекомендации по внедрению Усиленной Тонкой Настройки (RFT) Шаг 1: Разработка функции оценки Создайте Python-функцию, которая будет оценивать выходные данные модели, выставляя баллы от 0 до 1 в зависимости от таких критериев, как точность…

  • Запуск LlamaFirewall: Открытый инструмент безопасности для автономных ИИ-агентов

    Практические бизнес-решения с использованием LlamaFirewall Введение в проблемы безопасности AI С увеличением автономии агентов искусственного интеллекта (AI) возрастает их уязвимость к рискам безопасности. LlamaFirewall от Meta AI предлагает решение для защиты этих агентов…

  • X-Fusion: Инновации в Мультимодальных ИИ для Бизнеса

    Преобразование бизнеса с помощью многомодальных решений ИИ Введение в многомодальный ИИ Недавние достижения в области больших языковых моделей (LLM) значительно улучшили их возможности в задачах, связанных с языком. Однако эффективная коммуникация часто требует…

  • Открытые Модели Кодового Рассуждения NVIDIA: Решение для Бизнеса

    NVIDIA’s Open Code Reasoning Models: Бизнес-решение для интеллектуального кода NVIDIA открыла доступ к своим моделям Open Code Reasoning (OCR), что позволяет бизнесу использовать мощные инструменты для улучшения кода и автоматизации процессов. Преимущества использования…

  • Запуск nanoVLM: Упрощение разработки моделей визуального языка

    Введение в nanoVLM: Новая эра в разработке моделей зрения и языка Hugging Face недавно выпустила nanoVLM, инновационную платформу, которая упрощает разработку моделей зрения и языка (VLM). Этот инструмент на базе PyTorch позволяет исследователям…

  • Gemini 2.5 Pro I/O: Революция в разработке ПО и веб-приложений

    Введение в Gemini 2.5 Pro I/O Gemini 2.5 Pro I/O — это продвинутая версия AI-модели от Google, предназначенная для разработки программного обеспечения и мультимодального понимания. Это обновление значительно улучшает точность кодирования и разработку…

  • Новые горизонты в бизнесе: применение низкорангового разреженного внимания в ИИ

    Практические бизнес-решения Для использования достижений в области ИИ, компании могут принять следующие стратегии: 1. Автоматизация процессов Определите задачи, которые можно автоматизировать с помощью ИИ, что повысит эффективность и снизит затраты. 2. Улучшение взаимодействия…

  • Интеллектуальная маршрутизация запросов с использованием Claude: пошаговое руководство

    Внедрение Интеллектуальной Системы Маршрутизации Обзор Данная инструкция описывает, как создать интеллектуальную систему маршрутизации, которая повышает эффективность и качество ответов на запросы клиентов. Используя модели Claude от Anthropic, система автоматически классифицирует запросы пользователей и…

  • WebThinker: Инновации в автономном исследовании и генерации отчетов

    Введение в большие модели рассуждений (LRMs) Большие модели рассуждений (LRMs) продемонстрировали выдающиеся способности в таких областях, как математика, программирование и научное рассуждение. Однако они сталкиваются с серьезными проблемами при обработке сложной информации и…

  • Создание индивидуального клиента MCP с использованием Gemini

    Создание клиентского приложения Model Context Protocol (MCP) с использованием Gemini Практические бизнес-решения Создание клиентского приложения MCP с использованием Gemini позволяет интегрировать искусственный интеллект в бизнес-процессы. Это улучшает взаимодействие с клиентами, оптимизирует рабочие процессы…

  • Улучшение многомодального обучения: рамки UniME

    Введение в многомодальное представление данных Многомодальное представление данных – это новая область в искусственном интеллекте, которая объединяет различные типы данных, такие как текст и изображения, для создания более полных и точных моделей. Один…

  • Модель THINKPRM: Преобразование бизнеса с помощью ИИ

    Преобразование бизнеса с помощью ИИ: Модель THINKPRM Введение в THINKPRM Модель THINKPRM (Generative Process Reward Model) представляет собой значительное достижение в верификации процессов рассуждения с использованием искусственного интеллекта. Эта модель повышает эффективность и…

  • Улучшение бизнеса с помощью разговорного ИИ

    “`html Улучшение бизнеса с помощью разговорного ИИ Введение в вызов функций в разговорном ИИ Вызов функций — это мощная возможность, которая позволяет большим языковым моделям (LLM) связывать естественные языковые запросы с реальными приложениями,…

  • VERSA: Инновационный инструмент для оценки аудиосигналов

    Введение в VERSA: Современный инструмент для оценки аудио Команда WAVLab представила VERSA, инновационный и комплексный набор инструментов для оценки речи, аудио и музыкальных сигналов. С развитием искусственного интеллекта, который генерирует аудио, необходимость в…