difusioonimudelid

Difusioonimudelid on kaasaegsed generatiivsed mudelid, mis sünteesivad uut sisu läbi järjestikuste müratasemete muutmise. Nad kasutavad forward-protsessi, mis lisab andmetele järk-järgult mürarikkust, ning reverse-protsessi, mis püüab selle müraga taandada ja lõpuks taastada algse või veidi muudetud andmekujutise. Mudelid on suutnud genereerida kõrge kvaliteediga pilte, helisid ja ka teksti.

Forward-protsess q(x_t|x_{t-1}) lisab andmetele x_0 mürale järk-järgult ning lõpuks jõutakse x_T-ni, mis on peaaegu normaaljaotus. Reverse-protsess p_theta(x_{t-1}|x_t) on stohastiline samm-sammult toimiv mudel, millega x_t-st leitakse x_{t-1} ja lõpuks x_0. Treening põhineb variational boundil ja eesmärk on vähendada erinevusi tegeliku ja hinnangu vahel; kõige tuntum on Denoising Diffusion Probabilistic Models (DDPM).

Erinevad lähenemised ja täiustused hõlmavad latent diffusion modele (LDM), mis tegutsevad latentruumis autoencoderi abil ja seeläbi suurendavad mudeli tõhusust. Teised olulised variandid, nagu DDIM (Denoising Diffusion Implicit Models), võimaldavad kiirendada genereerimist ning sageli kaasatakse juhendamist, näiteks classifier-free guidance, et kontrollida väljundi omadusi.

Rakendused ja väljakutsed hõlmavad pilte neis kujunduste loomist, inpaintingut, super-resolutioni ja tekstist kujutiste genereerimist. Hinnanguteks kasutatakse meetmeid nagu FID ja Inception Score. Eetilised ja õiguslikud küsimused, sh väärkasutuse, autentsuse ja intellektuaalomandi küsimused, on difusioonimudelite arendamisel olulised ning vajavad läbipaistvust ja järelevalvet.