Modèles de diffusion
Les modèles de diffusion permettent aux modèles d'apprentissage automatique de créer et d'améliorer les images et les vidéos. Des messages-guides textuels guident la création d'images en fournissant des informations sur le cadre, le sujet et le style requis.
Les modèles de diffusion fonctionnent en apprenant à partir d'ensembles de données d'apprentissage et en les rejetant après l'apprentissage. Ils ajoutent également du bruit à une image de manière réversible, apprennent à débruiter l'image et appliquent ce que le modèle a appris pour créer des images entièrement nouvelles. Les outils de transformation générative pré-entraînée (GPT) tels que Dall-E2 et Microsoft Designer utilisent des modèles de diffusion.
Pourquoi les modèles de diffusion sont-ils importants ?
Les modèles de diffusion ont fourni une approche innovante et efficace de la création d'images, considérée comme supérieure aux autres approches de création d'images de haute qualité, notamment les réseaux adversaires génératifs (GAN), les autoencodeurs variationnels (VAE) et les modèles basés sur le flux. Contrairement aux GAN, les modèles de diffusion lissent les distributions, ce qui se traduit par une plus grande diversité des images dans les modèles de diffusion. Cela signifie que le modèle de diffusion peut fournir de multiples variations d'une image par rapport aux anciennes approches de la génération d'images et de la réduction du bruit. Les modèles de diffusion n'en sont qu'à leurs débuts, mais ils démontrent déjà leur supériorité par rapport aux approches traditionnelles.
Développer et affiner les messages-guides
La composante "cadre" de l'invite spécifie le style de la sortie requise. Un dessin, une photographie ou une peinture à l'huile sont des exemples de cadres.
Le cadre est combiné avec un sujet qui peut être quelque chose avec beaucoup d'images Internet disponibles pour apprendre. Par exemple, si vous travaillez dans le secteur de l'hôtellerie, vous pouvez choisir vos hôtels comme sujet, car votre objectif est de créer des images abstraites pour les promotions et les brochures.
Le cadre et le sujet spécifiés peuvent avoir un style, qui peut être spécifié comme un style d'art ou d'éclairage : lunatique, ensoleillé, surréaliste ou abstrait.
Personnalisation des images
Les images générées peuvent comporter des découpes permettant de placer du contenu supplémentaire. L'inpainting peut remplacer des éléments de l'image, comme la sélection d'un style vestimentaire, des nuages dans le ciel ou la pose d'une personne.
L'outpainting fait référence à la capacité de créer un contexte pour le sujet généré. Par exemple, vous pouvez placer le sujet dans une certaine pièce ou dans un parc.
Applications des modèles de diffusion
Les applications des modèles de diffusion deviendront de plus en plus courantes grâce aux produits d'entreprises telles que Microsoft et OpenAI qui intègrent les modèles dans leurs plateformes Voici les cas d'utilisation que permettent les modèles de diffusion :
- Les modèles de diffusion transformeront la conception des produits en permettant aux concepteurs de voir les dessins sous plusieurs angles, d'appliquer des perspectives et de créer des rendus 3D qui peuvent être utilisés pour imprimer des modèles 3D.
- Les spécialistes du marketing peuvent utiliser du texte pour décrire les images qu'ils souhaitent associer au contenu et les faire reproduire plutôt que de payer pour une photo de stock compromettante, comme c'est généralement le cas aujourd'hui.
- Les détaillants en ligne peuvent présenter les produits dans différentes configurations et différentes couleurs.
- Grâce aux modèle de diffusion, les configurateurs en ligne peuvent créer des images haute résolution de produits tels que des voitures dotées de caractéristiques personnalisées et les visualiser dans différents contextes.
Les défis des modèles de diffusion
Les modèles de diffusion sont encore nouveaux et évoluent rapidement. Les limites sont les suivantes :
- Les visages peuvent être déformés lorsqu'il y a plus de deux personnes sur une image.
- Le texte d'une image peut être déformé.
- Les modèles de diffusion sont plus performants lorsque les résultats sont similaires aux données d'apprentissage .
- Les modèles de diffusion nécessitent des ressources de serveur massives qui peuvent devenir coûteuses dans les environnements en nuage avec une utilisation mesurée de l'unité centrale de traitementprocesseur, de l'unité de traitement graphique (GPU) et de l'unité de traitement tensoriel (TPU). Des produits tels que DreamStudio de Stability AI sont en open-source avec une version téléchargeable qui peut être exécutée en utilisant du matériel interne pour éviter les coûts d'utilisation mesurés.
- La génération d'images est complexe, ce qui rend le processus difficile à optimiser sans l'utilisation d'un grand nombre de données d'apprentissage étiquetées supplémentaires. Souvent, les invites sont mal interprétées, ce qui conduit à des résultats inattendus.
- La génération basée sur l'IA est susceptible d'être biaisée, tout comme le sont les formateurs humains. Il faut veiller à contraindre les modèles à fonctionner dans le cadre de normes sociales et éthiques acceptables.
Actian et la plate-forme d'intelligence des données
Actian Data Intelligence Platform est conçue pour aider les entreprises à unifier, gérer et comprendre leurs données dans des environnements hybrides. Elle rassemble la gestion des métadonnées , la gouvernance, le lignage, le contrôle de la qualité et l'automatisation en une seule plateforme. Les équipes peuvent ainsi savoir d'où viennent les données, comment elles sont utilisées et si elles répondent aux exigences internes et externes.
Grâce à son interface centralisée, Actian offre une vision en temps réel des structures et des flux de données, ce qui facilite l'application des politiques, la résolution des problèmes et la collaboration entre les services. La plateforme aide également à relier les données au contexte commercial, ce qui permet aux équipes d'utiliser les données de manière plus efficace et plus responsable. La plateforme d'Actian est conçue pour s'adapter à l'évolution des écosystèmes de données, favorisant une utilisation cohérente, intelligente et sécurisée des données dans l'ensemble de l'entreprise. Demandez votre démo personnalisée.
FAQ
Les modèles de diffusion sont un type de modèle de machine learning génératif modèle de machine learning qui apprend à ajouter du bruit aux images, puis à inverser ce processus (débruitage) pour générer ou améliorer des images ou des vidéos entièrement nouvelles.
Contrairement aux réseaux adversaires génératifs (GAN) ou aux autoencodeurs variationnels (VAE), les modèles de diffusion ajoutent progressivement du bruit aux données d'apprentissage , puis apprennent à inverser ce processus pour reconstruire et générer de nouvelles sorties. Ce lissage des distributions permet aux modèles de diffusion de produire une plus grande variété de résultats et des images de meilleure qualité.
Les modèles de diffusion sont utilisés pour :
- Rendu des visualisations de produits (par exemple, différents angles, couleurs pour le commerce électronique).
- Création d'outils marketing à l'aide d'invites textuelles (cadre + sujet + style).
- Générer des images ou des vidéos de haute qualité pour la conception, la photographie ou les cas d'utilisation riches en médias.
Les principaux défis sont les suivants :
- Distorsion des visages humains lorsque plusieurs personnes apparaissent dans l'image.
- Difficulté à rendre le texte avec précision à l'intérieur des images générées.
- Exigences élevées en matière de calculprocesseur), ce qui rend la génération dans le nuage coûteuse.
- Risques de biais dans les données d'apprentissage et de résultats involontaires si les invites sont ambiguës.
Les entreprises peuvent exploiter les modèles de diffusion pour :
- Remplacez ou augmentez les photos de stock par des images personnalisées, à la demande, basées sur des messages textes.
- Permettre aux détaillants en ligne d'afficher des visuels de produits configurables dans des paramètres et des couleurs variés.
- Accélérer la conception des produits en générant des perspectives multiples ou des rendus prêts en 3D pour le prototypage.
Lorsque vous envisagez des modèles de diffusion, vous devez évaluer
- Le domaine de apprentissage sur lequel le modèle a été construit (afin qu'il corresponde à votre style de sortie).
- Si vous disposez des ressources de calcul (GPU/TPU) nécessaires à la génération à l'échelle.
- Comment allez-vous atténuer les biais ou les résultats inattendus (par exemple, pour les visages ou le texte dans les images) ?
- Comment l'architecture du message (cadre, sujet, style) s'aligne sur votre processus créatif.
