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

  • 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.…

  • Новые горизонты многомодального ИИ: VLM2VEC и MMEB от Salesforce

    Понимание VLM2VEC и MMEB: Новая эра в мультимодальном ИИ Введение в мультимодальные эмбеддинги Мультимодальные эмбеддинги интегрируют визуальные и текстовые данные, позволяя системам интерпретировать и связывать изображения и язык. Эта технология важна для различных…

  • Революционный метод HIGGS: Доступность больших языковых моделей для всех

    Практические бизнес-решения с HIGGS Введение в HIGGS Недавние достижения в сфере искусственного интеллекта привели к разработке метода HIGGS, который позволяет эффективно сжимать большие языковые модели (LLM). Это даёт возможность организациям разрабатывать мощные AI-модели…

  • NVIDIA Llama-3.1-Nemotron-Ultra: Прорыв в ИИ для бизнеса

    NVIDIA Llama-3.1-Nemotron-Ultra: Преобразование бизнеса с помощью ИИ С внедрением искусственного интеллекта (ИИ) в бизнес-процессы, компании сталкиваются с необходимостью оптимизации затрат и повышения эффективности. Модель Llama-3.1-Nemotron-Ultra от NVIDIA предлагает решения для этих задач. Преимущества…

  • Сбалансированность точности и эффективности в языковых моделях

    Введение Недавние достижения в области больших языковых моделей (LLMs) значительно улучшили их способности к рассуждению. Использование методов обучения с подкреплением (RL) для дообучения моделей позволяет повысить как точность, так и эффективность. Понимание двухфазного…

  • Оценка способности рассуждения в больших языковых моделях: ограничения и бизнес-решения

    Понимание Ограничений Больших Языковых Моделей Введение С быстрым развитием Больших Языковых Моделей (БЯМ) многие считают, что мы на пороге достижения Искусственного Общего Интеллекта (ИОИ). Однако, несмотря на их впечатляющие способности, БЯМ часто сталкиваются…

  • Полное руководство по работе с CSV/Excel файлами и EDA в Python

    Практические бизнес-решения с использованием ИИ Введение Анализ данных является ключевым элементом в современном бизнесе. Использование Python для работы с CSV и Excel файлами позволяет извлекать ценные инсайты из данных, что может значительно улучшить…

  • Запуск DeepCoder-14B-Preview: Открытая модель для кодирования с высокой точностью

    Введение Современные технологии требуют умных решений для автоматизации программирования. Модель DeepCoder-14B-Preview от Together AI предлагает новые возможности для бизнеса, повышая производительность разработчиков. Как DeepCoder-14B-Preview улучшает бизнес Использование DeepCoder может трансформировать ваши бизнес-процессы, улучшая…

  • Революция в аудиорешениях для бизнеса: Higgs Audio от Boson AI

    Преобразование Операций Предприятия с Решениями Higgs Audio Введение В современном бизнесе, особенно в таких секторах, как страхование и поддержка клиентов, аудиоданные являются важным активом. Boson AI представила два инновационных решения — Higgs Audio…

  • Инновации в MLOps: Опыт Хамзы Тахира и ZenML

    Практические бизнес-решения для трансформации MLOps Введение Используя опыт Хамзы Тахира и платформу ZenML, компании могут оптимизировать свои процессы разработки машинного обучения (ML) и получить значительные преимущества. Ниже представлены шаги для внедрения этих решений.…

  • BrowseComp: Новый стандарт для оценки навыков веб-серфинга ИИ

    Практические бизнес-решения Компании могут использовать идеи из BrowseComp для улучшения своих стратегий в области ИИ: 1. Определите возможности автоматизации Изучите задачи, которые можно автоматизировать, особенно в взаимодействии с клиентами, чтобы повысить эффективность. 2.…

  • Иронвуд: Новый TPU от Google для оптимизации производительности ИИ-инференса

    Практические бизнес-решения с использованием Ironwood Ironwood, новый TPU от Google, предлагает множество возможностей для трансформации бизнеса с помощью искусственного интеллекта. Вот как его внедрение может улучшить бизнес-процессы и реальные результаты. Ключевые преимущества Ironwood…

  • Запуск VAPO: Революционная платформа для улучшенного обучения в AI

    Введение в VAPO ByteDance представила VAPO — новую структуру обучения с подкреплением, предназначенную для решения сложных задач рассуждения в больших языковых моделях. VAPO улучшает точность оценки, что критично для сложных сценариев рассуждения. Проблемы…

  • Эффективное понимание длинных видео с использованием T* и LV-Haystack

    Введение в понимание длинных видео Понимание длинных видео стало значительной задачей в области искусственного интеллекта. Для эффективного извлечения информации из длительного контента необходимо разрабатывать практические решения. Решение проблем анализа видео Традиционные модели видео…

  • Оптимизация бюджета вывода для моделей самосогласованности и генеративных вознаграждений в ИИ

    Введение в оценку бюджета вывода с помощью ИИ Данный документ представляет собой практическое решение для оценки бюджета вывода при использовании ИИ в бизнесе. Внедрение искусственного интеллекта может значительно улучшить результаты работы организации. Шаги…

  • Agent2Agent: Новый Протокол Сотрудничества AI Агентов

    Преобразование бизнеса с помощью Agent2Agent Google представил Agent2Agent (A2A) — инновационный протокол, который позволяет AI-агентам безопасно сотрудничать на различных платформах. Этот протокол упрощает рабочие процессы, вовлекающие несколько специализированных AI-агентов, улучшая их взаимодействие. Преимущества…

  • Запуск набора инструментов разработки агентов (ADK) от Google для многопользовательских систем

    Введение в ADK Google недавно представила набор инструментов для разработки агентов (ADK), который является открытым фреймворком для разработки, управления и развертывания многопользовательских систем. Этот фреймворк написан на Python и подходит для различных приложений,…