Une seule particule de données peut faire des merveilles

Les modèles de diffusion doivent leur inspiration au phénomène naturel de diffusion, où les particules se dispersent depuis des zones concentrées vers des zones moins concentrées. Dans le contexte de l’intelligence artificielle, les modèles de diffusion exploitent cette idée pour générer de nouveaux échantillons de données qui ressemblent aux données existantes. En appliquant de manière itérative un programme de bruit à une condition initiale fixe, les modèles de diffusion peuvent générer diverses sorties qui capturent la distribution sous-jacente des données d’entraînement.

La puissance des modèles de diffusion réside dans leur capacité à exploiter le processus naturel de diffusion pour révolutionner divers aspects de l’intelligence artificielle. Dans la génération d’images, les modèles de diffusion peuvent produire des images de haute qualité qui sont pratiquement impossibles à distinguer des exemples réels. Dans la génération de texte, les modèles de diffusion peuvent créer un texte cohérent et contextuellement pertinent qui est souvent utilisé dans des applications telles que les chatbots et la traduction linguistique.

Les modèles à diffusion présentent d’autres avantages qui en font un choix intéressant pour de nombreuses applications. Par exemple, ils sont relativement faciles à former et nécessitent des ressources informatiques minimales par rapport à d’autres types de modèles d’apprentissage profond. De plus, les modèles de diffusion sont très flexibles et peuvent être facilement adaptés à différents domaines problématiques en modifiant l’architecture ou la fonction de perte. En conséquence, les modèles de diffusion sont devenus un outil populaire dans de nombreux domaines de l’intelligence artificielle, notamment la vision par ordinateur, le traitement du langage naturel et la synthèse audio.

Que sont les modèles de diffusion ?

Les modèles de diffusion s’inspirent du concept de diffusion lui-même. La diffusion est un phénomène naturel en physique et en chimie, dans lequel des particules ou des substances se propagent au fil du temps depuis des zones de forte concentration vers des zones de faible concentration. Dans le contexte de l’apprentissage automatique et de l’intelligence artificielle, les modèles de diffusion s’appuient sur ce concept pour modéliser et générer des données, telles que des images et du texte.

Ces modèles simulent la diffusion progressive d’informations ou de caractéristiques entre des points de données, en les mélangeant et en les transformant efficacement de manière à produire de nouveaux échantillons cohérents. Cette inspiration de la diffusion permet aux modèles de diffusion de générer des échantillons de données de haute qualité avec des applications en génération d’images, de génération de texte, etc.

Le concept de diffusion et son application dans l’apprentissage automatique ont gagné en popularité en raison de leur capacité à générer des échantillons de données réalistes et diversifiés, ce qui en fait des outils précieux dans diverses applications d’IA.

Il existe quatre types différents de modèles de diffusion :

1. Réseaux contradictoires génératifs (GAN)
2. Auto-encodeurs variationnels (VAE)
3. Normaliser les flux
4. Modèles autorégressifs

Réseaux adverses génératifs

Les GAN se composent de deux réseaux neuronaux : un réseau générateur qui génère de nouveaux échantillons de données et un réseau discriminateur qui évalue les échantillons générés et indique au générateur s’ils sont réalistes ou non.

Le générateur et le discriminateur sont entraînés simultanément, dans le but d’améliorer la capacité du générateur à produire des échantillons réalistes, tandis que le discriminateur parvient mieux à distinguer les échantillons réels des faux.

Auto-encodeurs variationnels (VAE)

Les VAE sont un type de modèle génératif qui utilise une approche probabiliste pour apprendre une représentation compressée des données d’entrée. Ils se composent d’un réseau de codeurs qui mappe les données d’entrée sur un espace latent et d’un réseau de décodeurs qui mappe l’espace latent sur l’espace d’entrée.

Lors de la formation, le VAE apprend à reconstruire les données d’entrée et à générer de nouveaux échantillons en échantillonnant à partir de l’espace latent.

Normaliser les flux

Les flux normalisants sont un type de modèle génératif qui transforme les données d’entrée en une distribution de probabilité simple, telle qu’une distribution gaussienne, à l’aide d’une série de transformations inversibles. Les données transformées sont ensuite échantillonnées pour générer de nouvelles données.

Les flux de normalisation ont été utilisés pour la génération d’images, la synthèse musicale et l’estimation de la densité.

Modèles autorégressifs

Les modèles autorégressifs génèrent de nouvelles données en prédisant la valeur suivante dans une séquence, compte tenu des valeurs précédentes. Ces modèles sont généralement utilisés pour les données de séries chronologiques, telles que les cours des actions, les prévisions météorologiques et la génération de langues.

Comment fonctionnent les modèles de diffusion ?

Les modèles de diffusion sont basés sur l’idée d’affiner de manière itérative un vecteur de bruit aléatoire jusqu’à ce qu’il corresponde à la distribution des données d’entraînement. Le processus de diffusion implique une série de transformations qui modifient progressivement le vecteur de bruit, de telle sorte que le résultat final soit un échantillon réaliste de la distribution cible.

L’architecture de base d’un modèle de diffusion consiste en une séquence de couches, chacune appliquant une transformation non linéaire au vecteur de bruit d’entrée. Chaque couche possède un ensemble de paramètres apprenables qui déterminent la nature de la transformation appliquée.

La danse symbiotique de la technologie et de l’art

La sortie de chaque couche passe par une fonction d’activation non linéaire, telle que sigmoïde ou tanh, pour introduire la non-linéarité dans le modèle. Le nombre de couches dans le modèle détermine la complexité des échantillons générés, un plus grand nombre de couches donnant des résultats plus détaillés et réalistes.

Pour former un modèle de diffusion, nous devons d’abord définir une fonction de perte qui mesure la dissimilarité entre les échantillons générés et la distribution des données cible. Les choix courants pour la fonction de perte incluent l’erreur quadratique moyenne (MSE), l’entropie croisée binaire et la log-vraisemblance. Ensuite, nous optimisons les paramètres du modèle en minimisant la fonction de perte à l’aide d’un algorithme d’optimisation, tel que la descente de gradient stochastique (SGD) ou Adam. Pendant l’entraînement, le modèle génère des échantillons en appliquant de manière itérative le processus de diffusion à un vecteur de bruit aléatoire, et la fonction de perte calcule la différence entre l’échantillon généré et la distribution de données cible.

Quels sont les avantages de l’utilisation de modèles de diffusion en apprentissage automatique ?

L’un des avantages des modèles de diffusion est leur capacité à générer des échantillons diversifiés et cohérents. Contrairement à d’autres modèles génératifs, tels que les réseaux contradictoires génératifs (GAN), les modèles de diffusion ne souffrent pas d’effondrement de mode, dans lequel le générateur produit des variations limitées du même résultat. De plus, les modèles de diffusion peuvent être formés sur des distributions complexes, telles que les distributions multimodales ou non gaussiennes, difficiles à modéliser à l’aide des techniques traditionnelles d’apprentissage automatique.

Les modèles de diffusion ont de nombreuses applications en vision par ordinateur, en traitement du langage naturel et en synthèse audio. Par exemple, ils peuvent être utilisés pour générer des images réalistes d’objets, de visages et de scènes, ou pour créer de nouvelles phrases et paragraphes dont le style et la structure sont similaires à ceux d’un corpus de texte donné. En synthèse audio, des modèles de diffusion peuvent être utilisés pour générer des sons réalistes, tels que la parole, la musique et les bruits environnementaux.

Ne les manquez pas

De nombreuses avancées ont été réalisées dans les modèles de diffusion ces dernières années, et plusieurs modèles de diffusion populaires ont retenu l’attention en 2023. L’un des plus remarquables est Modèles de diffusion de débruitage (DDM), qui a attiré beaucoup d’attention en raison de sa capacité à générer des images de haute qualité avec moins de paramètres par rapport aux autres modèles. DDM utilise un processus de débruitage pour supprimer le bruit de l’image d’entrée, ce qui donne une sortie plus précise et détaillée.

Un autre modèle de diffusion notable est Réseaux contradictoires génératifs basés sur la diffusion (DGAN). Ce modèle combine les atouts des modèles de diffusion et des réseaux contradictoires génératifs (GAN). DGAN utilise un processus de diffusion pour générer de nouveaux échantillons, qui sont ensuite utilisés pour former un GAN. Cette approche permet d’obtenir des échantillons plus diversifiés et cohérents par rapport aux GAN traditionnels.

Modèles génératifs probabilistes basés sur la diffusion (PDGM) est un autre type de modèle génératif qui combine les atouts des modèles de diffusion et des processus gaussiens. PDGM utilise un processus de diffusion probabiliste pour générer de nouveaux échantillons, qui sont ensuite utilisés pour estimer la distribution sous-jacente des données. Cette approche permet une modélisation plus flexible de distributions complexes.

Modèles de diffusion non locaux (NLDM) incorporer des informations non locales dans le processus de génération. NLDM utilise une mesure de similarité non locale pour capturer les dépendances à longue portée dans les données, ce qui donne lieu à des résultats plus réalistes et détaillés.

Modèles de diffusion hiérarchique (HDM) intégrer des structures hiérarchiques dans le processus de génération. HDM utilise une hiérarchie de processus de diffusion pour générer de nouveaux échantillons à plusieurs échelles, ce qui donne lieu à des résultats plus détaillés et cohérents.

Auto-encodeurs variationnels basés sur la diffusion (DVAE) sont un type d’auto-encodeur variationnel qui utilise un processus de diffusion pour modéliser l’espace latent des données. DVAE apprend une représentation probabiliste des données, qui peut être utilisée pour des tâches telles que la génération d’images, l’imputation de données et l’apprentissage semi-supervisé.

Deux autres modèles de diffusion notables sont Génération de texte basée sur la diffusion (DTG) et Synthèse d’images basée sur la diffusion (DIS).

DTG utilise un processus de diffusion pour générer de nouvelles phrases ou paragraphes, modélisant la distribution de probabilité sur les mots d’une phrase et permettant la génération de textes cohérents et diversifiés.

DIS utilise un processus de diffusion pour générer de nouvelles images, modélisant la distribution de probabilité sur les pixels d’une image et permettant la génération d’images réalistes et diversifiées.

Comment utiliser les modèles de diffusion

Les modèles de diffusion sont un outil puissant en intelligence artificielle qui peut être utilisé pour diverses applications telles que la génération d’images et de texte. Pour utiliser ces modèles efficacement, vous pouvez suivre ce flux de travail :

Préparation des données

Rassemblez et prétraitez votre ensemble de données pour vous assurer qu’il correspond au problème que vous souhaitez résoudre.

Cette étape est cruciale car la qualité et la pertinence de vos données de formation impacteront directement les performances de votre modèle de diffusion.

Gardez à l’esprit lors de la préparation de votre ensemble de données :

• Assurez-vous que votre ensemble de données est pertinent par rapport au problème vous essayez de résoudre. Par exemple, si vous générez des images de chiens, assurez-vous que votre ensemble de données inclut une variété de races, de poses et d’arrière-plans de chiens.
• Rechercher les valeurs manquantes ou des valeurs aberrantes dans votre ensemble de données et gérez-les de manière appropriée. Cela peut inclure la suppression de toutes les lignes ou colonnes avec des valeurs manquantes ou leur imputation avec une valeur appropriée
• Normalisez votre ensemble de données pour garantir que toutes les fonctionnalités sont à la même échelle. Cela peut aider à améliorer la convergence de votre modèle pendant la formation
• Divisez votre ensemble de données en formationvalidation et ensembles de tests pour évaluer les performances de votre modèle pendant la formation

Sélection du modèle

Choisissez une architecture de modèle de diffusion appropriée en fonction de votre problème.

Il existe plusieurs types de modèles de diffusion disponibles, notamment les VAE (Variational Autoencoders), les modèles de diffusion de débruitage et les modèles basés sur l’énergie. Chaque type a ses forces et ses faiblesses, il est donc essentiel de choisir celui qui correspond le mieux à votre cas d’utilisation spécifique.

Voici quelques facteurs à prendre en compte lors de la sélection d’une architecture de modèle de diffusion :

• Si vous êtes confronté à un problème relativement simple, un modèle de diffusion plus simple comme une VAE peut suffire. Cependant, si vous abordez un problème plus complexe, vous aurez peut-être besoin d’un modèle plus sophistiqué, comme un modèle de diffusion avec débruitage.
• Si vous disposez d’un petit ensemble de données, un modèle plus petit peut être plus approprié pour éviter le surajustement. À l’inverse, si vous disposez d’un grand ensemble de données, vous souhaiterez peut-être envisager un modèle plus grand pour capturer des modèles plus subtils.
• En fonction de ce que vous souhaitez générer, vous devrez peut-être sélectionner une architecture de modèle de diffusion différente. Par exemple, si vous souhaitez générer des images, vous préférerez peut-être un modèle de diffusion spécialisé dans la génération d’images.

Entraînement

Entraînez le modèle de diffusion sur votre ensemble de données en optimisant les paramètres du modèle pour capturer la distribution de données sous-jacente.

La formation d’un modèle de diffusion implique la mise à jour itérative des paramètres du modèle pour minimiser la différence entre les échantillons générés et les données réelles.

Garde en tête que:

• Le choix de la fonction de perte dépendra de votre application spécifique et du type de modèle de diffusion que vous utilisez. Les choix courants incluent l’erreur quadratique moyenne (MSE) ou la perte d’entropie croisée.
• Sélectionnez les hyperparamètres appropriés : le réglage des hyperparamètres est crucial pour obtenir de bonnes performances avec les modèles de diffusion. Vous devrez expérimenter différentes combinaisons de taux d’apprentissage, de taille de lot et d’autres paramètres pour trouver le meilleur équilibre entre précision et coût de calcul.
• Utilisez des techniques telles que l’écrêtage du gradient ou la normalisation du poids pour éviter l’explosion des gradients et améliorer la stabilité pendant l’entraînement.

Génération

Une fois votre modèle entraîné, utilisez-le pour générer de nouveaux échantillons de données qui ressemblent à vos données d’entraînement.

Le processus de génération implique généralement l’application itérative du processus de diffusion à un tenseur de bruit.

N’oubliez pas lors de la génération de nouveaux échantillons :

• Le tenseur de bruit initial détermine le point de départ de votre processus génératif. Vous devrez peut-être expérimenter différentes conditions initiales pour obtenir les résultats souhaités.
• Le nombre d’itérations que vous effectuez peut affecter la qualité et la diversité des échantillons générés. L’augmentation du nombre d’itérations peut conduire à des échantillons plus diversifiés mais augmente également le risque de surajustement
• Le paramètre de température contrôle la « fraîcheur » du programme de bruit, qui affecte la diversité des échantillons générés. Une température plus élevée conduit à des échantillons plus diversifiés, tandis qu’une température plus basse conduit à des échantillons plus cohérents.

Réglage fin

En fonction de votre application, vous devrez peut-être affiner les échantillons générés pour répondre à des critères ou des contraintes spécifiques.

Le réglage fin consiste à ajuster les échantillons générés pour mieux correspondre à la sortie ou aux contraintes souhaitées. Cela peut inclure le recadrage, la rotation ou l’application d’autres transformations aux images générées.

N’oubliez pas :

• Assurez-vous que les échantillons affinés capturent toujours la distribution sous-jacente des données réelles. Un réglage fin trop restrictif peut conduire à un surajustement et à une réduction des performances
• Équilibrez le niveau de réglage fin avec le besoin de diversité dans les échantillons générés. Des échantillons trop précis peuvent être moins diversifiés, conduisant à un manque de créativité dans les résultats générés.

Évaluation

Évaluez la qualité des échantillons générés à l’aide de mesures appropriées. Si nécessaire, affinez votre modèle ou votre processus de formation.

L’évaluation de la qualité des échantillons générés est cruciale pour garantir qu’ils répondent aux normes souhaitées. Les mesures d’évaluation courantes incluent le rapport signal/bruit maximal (PSNR), l’indice de similarité structurelle (SSIM) et les scores de perception humaine.

Voici quelques facteurs à prendre en compte lors de l’évaluation de vos échantillons générés :

• Utilisez plusieurs métriques pour évaluer différents aspects de vos échantillons générés. Par exemple, le PSNR peut être plus pertinent pour la qualité de l’image, tandis que le SSIM peut être plus pertinent pour évaluer la précision structurelle des échantillons générés.
• Comparez vos échantillons générés à un ensemble de données de vérité terrain pour déterminer dans quelle mesure ils correspondent au résultat souhaité

Déploiement

Intégrez votre modèle de diffusion dans votre application ou pipeline pour une utilisation réelle.

Une fois que vous avez formé et évalué votre modèle de diffusion, il est temps de le déployer dans votre environnement préféré.

Lors du déploiement de votre modèle de diffusion :

• Choisissez une plateforme de déploiement appropriée en fonction de vos besoins spécifiques. Cela peut inclure des services cloud comme AWS ou GCP, ou du matériel local comme des GPU ou des TPU.
• Envisagez d’intégrer votre modèle de diffusion à d’autres modèles ou techniques pour créer une solution plus complète. Par exemple, vous pouvez combiner votre modèle de diffusion avec un modèle de machine learning traditionnel pour améliorer les performances.
• Assurez-vous que votre modèle déployé est évolutif et peut gérer les variations des données d’entrée ou de la charge de travail.

Les modèles de diffusion détiennent la clé pour ouvrir une multitude de possibilités dans le domaine de l’intelligence artificielle. Ces outils puissants vont au-delà de la simple fonctionnalité et représentent la fusion de la science et de l’art, alors que les données se métamorphosent en des formes nouvelles, variées et cohérentes. En exploitant le processus naturel de diffusion, ces modèles nous permettent de créer des résultats auparavant inimaginables, limités uniquement par notre imagination et notre créativité.

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