ماذا يعني الانتشار؟
الانتشار في الذكاء الاصطناعي و التعلُّم العميق يشير إلى فئة من النماذج التوليدية التي تتعلم إزالة التشويش تدريجيًا من البيانات عن طريق عكس عملية انتشار أمامية ثابتة. تعمل هذه العملية عن طريق إضافة ضجيج غاوسي بشكل متكرر إلى بيانات التدريب حتى تصبح ضوضاء خالصة، ثم تعلم عكس هذه العملية لتوليد بيانات جديدة. في حين أن أطر العمل مثل Stable Diffusion و DALL-E 2 قد عممت هذه النماذج، فإن فهم الانتشار ضروري لممارسي AI لأنه يحدد بشكل أساسي كيف يمكن لهذه النماذج إنشاء بيانات تركيبية عالية الجودة من الضوضاء العشوائية. على سبيل المثال، في أنظمة توليد الصور، تعمل نماذج الانتشار على تحسين أنماط الضوضاء العشوائية تدريجيًا من خلال خطوات متعددة لإزالة الضوضاء لإنتاج صور واقعية في نهاية المطاف تتطابق مع أوصاف أو شروط نصية معينة.
فهم الانتشار
يمثل تطبيق الانتشار نهجًا متطورًا للنمذجة التوليدية يختلف عن الأساليب التقليدية مثل شبكات GAN أو VAEs. تنطوي العملية على مرحلتين رئيسيتين: الانتشار الأمامي، حيث تتم إضافة ضوضاء غاوسي تدريجيًا إلى بيانات التدريب باتباع جدول زمني ثابت، والانتشار العكسي، حيث يتعلم النموذج إزالة الضوضاء تدريجيًا لاستعادة توزيع البيانات الأصلي. يخلق هذا النهج عملية تدريب أكثر استقرارًا مقارنةً بالطرق العدائية، حيث يتم تحديد الهدف بوضوح على أنه إزالة التشويش في كل خطوة. على سبيل المثال، عند توليد الصور، يتعلم النموذج التنبؤ بمكون الضوضاء في كل خطوة، مما يسمح له بتحسين الضوضاء العشوائية تدريجيًا إلى هياكل بصرية متماسكة.
أظهرت التطبيقات الواقعية لنماذج الانتشار قدرات رائعة في مختلف المجالات. في تركيب الصور، يمكن للنماذج توليد صور مفصلة ومتماسكة للغاية من الأوصاف النصية، أو تعديل الصور الموجودة مع الحفاظ على بنيتها الأساسية، أو إكمال الصور الجزئية بمحتوى مناسب للسياق. في المعالجة الصوتية، يمكن لنماذج الانتشار توليد كلام أو موسيقى أو مؤثرات صوتية واقعية من خلال تعلم إزالة التشويش عن الإشارات الصوتية العشوائية. وقد بدأ المجال الطبي أيضًا في استكشاف نماذج الانتشار لتوليد بيانات التصوير الطبي الاصطناعية لزيادة مجموعات بيانات التدريب مع الحفاظ على خصوصية المريض.
يتضمن التنفيذ العملي لنماذج الانتشار دراسة متأنية لجدول الضوضاء وبنية الشبكة. يؤثر اختيار مستويات التشويش وعدد خطوات الانتشار بشكل كبير على جودة التوليد والمتطلبات الحسابية. غالبًا ما تستخدم التطبيقات الحديثة بنيات شبكة U-Net مع الاهتمام آليات لالتقاط كل من الميزات المحلية والعالمية أثناء عملية إزالة الضوضاء. بالإضافة إلى ذلك، عززت تقنيات مثل التوجيه الخالي من التصنيف والتوليد الشرطي من إمكانية التحكم في المخرجات المولدة وجودتها.
أدت التطورات الحديثة إلى تطوير قدرات نموذج الانتشار بشكل كبير. فقد أدخل الباحثون طرقاً أكثر كفاءة لأخذ العينات تقلل من عدد خطوات إزالة التشويش المطلوبة مع الحفاظ على جودة التوليد. وتتيح الابتكارات الهيكلية مثل طبقات الانتباه المتقاطع توليد نص إلى صورة بشكل أفضل، بينما تسمح الأساليب الهرمية بتحسين التعامل مع المقاييس والتفاصيل المختلفة. وقد أتاح دمج توجيه المصنفات تحكماً أفضل في عملية التوليد، مما يسمح بمخرجات أكثر دقة وموثوقية.
يستمر تطور نماذج الانتشار في العديد من الاتجاهات الواعدة. تركز الأبحاث الحالية على تقليل المتطلبات الحسابية مع الحفاظ على جودة التوليد أو تحسينها. ويشمل ذلك استكشاف جداول بديلة للتشويش، وتطوير بنيات أكثر كفاءة، والتحقيق في الأساليب الهجينة التي تجمع بين الانتشار والأساليب التوليدية الأخرى. ويستمر نطاق التطبيق في التوسع خارج نطاق توليد الصور ليشمل مجالات مثل إنشاء المحتوى ثلاثي الأبعاد وتوليف الفيديو والتصميم الجزيئي. مع تقدم الموارد الحاسوبية وتحسن البنى، من المتوقع أن تلعب نماذج الانتشار دورًا متزايد الأهمية في مختلف التطبيقات الإبداعية والعلمية، بدءًا من إنشاء المحتوى إلى اكتشاف الأدوية.
" العودة إلى فهرس المصطلحات