Когда дело доходит до автоматического создания изображений на основе собственных идей, на помощь приходят две самых популярных среди пользователей нейросети — DALL-E 2 и Midjourney. Обе являются инструментами, способными создавать реалистичные изображения с хорошим качеством. Эти ИИ обычно понимают, чего вы хотите, и пытаются генерировать новые изображения, в том числе что-то похожее на конкретный пример, но часто можно увидеть, что результат совершенно не соответствует запросам. Что ж, это изменится с новой моделью от NVIDIA — Perfusion, нейросетью, которая позволяет создавать изображения из описаний на естественном языке.

В отличие от своих тяжеловесных конкурентов, Perfusion выделяется компактным размером моделей всего в 100 КБ и 4-минутным временем обучения. Perfusion предлагает пользователям возможность комбинировать различные настраиваемые элементы с набором изображений, которые функционируют как «концепции». Модель способна изучить «концепцию» объекта (например, вещи, животного или человека), а затем генерировать эти концепции в новых сценариях.

❯ Всё дело в концепции

Модель преобразования текста в изображение (T2I) — это алгоритм машинного обучения, который позволяет пользователям писать подсказки на естественном языке для создания изображения, сгенерированного ИИ. Модели T2I предлагают новый уровень гибкости, позволяя пользователям управлять творческим процессом. Однако персонализация этих моделей в соответствии с визуальными концепциями, предоставленными пользователями, остаётся сложной проблемой. Задача персонализации T2I ставит перед собой множество сложных задач, таких как поддержание высокой визуальной точности, объединение нескольких персонализированных концепций в одном изображении и сохранение небольшого размера модели. Perfusion может решить эти задачи.


Основная фишка Perfusion заключается в его новой технике Key-Locking («блокировка ключей»). Связывая определённые концепции с другими концепциями во время создания изображений, Perfusion может создавать больше версий начальной концепции, сохраняя при этом её суть. Это позволяет пользователям персонализировать изображения с помощью определённых объектов, например, таким как «кот», сохраняя при этом уникальные характеристики, которые определяют конкретного «кота».

Блокировка ключей смягчает проблему переобучения, из-за чего модели сложно создавать новые версии идеи, потому что она тесно связана с изображениями, на которых она изначально обучалась. Perfusion корректирует математические преобразования, превращающие слова в картинки. Key-Locking позволяет модели связывать конкретные запросы пользователей с более широкой категорией или «надкатегорией». Например, запрос на создание кота побудил бы модель сопоставить термин «кот» с более широкой категорией «кошачий». После этого выравнивания модель обрабатывает дополнительные сведения, предоставленные в текстовом запросе пользователя.

Привязав нового кота к общему понятию «кот», модель может изобразить кота во многих различных позах, внешности и окружении. Но кот по-прежнему будет сохранять свою «кошачесть», которая делает его похожим на определённого кота, а не просто на случайного Барсика. Например, можно добавить концепцию «шляпа» к концепции «кот» и «блокировать ключ» общей концепции «кот в шляпе». Любое переобучение происходит на основе введённых новых концепций, а не всей модели, что означает меньшую потребность в дорогостоящих вычислительных мощностях и хранилищах.


Проще говоря, Key-Locking позволяет ИИ гибко отображать персонализированные концепции, сохраняя при этом их основную идентичность. Это всё равно, что давать художнику следующие указания: «Нарисуй моего кота Тома, когда он спит, играет с мячиком и нюхает цветы».

Еще одно преимущество модели Perfusion заключается в её адаптивности. В зависимости от требований пользователя модель можно настроить так, чтобы она строго соответствовала текстовой подсказке, или предоставить определённую степень творческой свободы в своих выходных данных. Эта универсальность гарантирует, что модель может быть точно настроена для получения результатов, варьирующихся от точных до более общих, в зависимости от конкретных потребностей пользователя.


Фронт Парето

Это позволяет пользователям легко исследовать фронт Парето (сходство текста и сходство изображений) и выбирать оптимальный компромисс. Важно отметить, что обучение модели требует некоторой ловкости. Слишком сильное сосредоточение на воспроизведении модели приводит к тому, что модель снова и снова выдает один и тот же результат, а слишком точное следование текстовому запросу без какой-либо свободы обычно приводит к плохому результату. Гибкость настройки того, насколько близко генератор следует запросу, является важной частью настройки.


Текстовый запрос преобразуется в серию кодировок. Каждое кодирование подаётся в модули перекрёстного внимания диффузионного шумоподавителя U-Net (фиолетовые блоки). U-Net демонстрирует, как кодирование текста влияет на пути ключа и значения

❯ Меньше значит лучше

Perfusion основывается на Stable Diffusion с дополнительными механизмами для захвата и одновременного создания нескольких «концепций». В отличие от существующих генераторов изображений, которые изучают концепции изолированно, Perfusion позволяет нескольким персонализированным концепциям сосуществовать в одном изображении с естественным взаимодействием. Эта открывает перед художниками новые возможности для экспериментов и создания уникального визуального контента.

Perfusion может обеспечить более анимационные результаты с лучшим сопоставлением подсказок и меньшей восприимчивостью к фоновым чертам исходного изображения. Для сравнения для каждой концепции прилагаются образцы из обучающего набора, а также сгенерированные изображения, их кондиционирующие тексты с текущих методов Custom-Diffusion, Dreambooth и Textual-Inversion.


Сравнение результата Perfusion с другими методами

Другие генераторы AI изображений тоже могут предлагать варианты тонкой настройки, но их громоздкий размер может быть недостатком. Самые популярные модели T2I, в том числе Stable Diffusion и Dall-E, имеют миллиарды параметров, что означает, что они занимают несколько гигабайт в автономном режиме. Для Perfusion требуется всего 100 КБ пространства, что является впечатляющим достижением по сравнению с Midjourney, для которого требуется более 2 гигабайт хранилища. Сверхэффективный размер позволяет просто обновлять те части, которые нужны, по сравнению с методами, которые обновляют всю модель.

Для справки: LoRA — это популярный метод точной настройки, используемый в Stable Diffusion. Он может добавить к приложению от десятков мегабайт до более одного гигабайта. Другой метод, Textual-Inversion, легче, но менее точен. Модель, обученная с помощью Dreambooth, самого точного метода на данный момент, весит более 2 ГБ.


Эффективно блокировать концепции и уменьшать размер модели удаётся с помощью метода, называемого редактированием модели ранга-1. В современных моделях преобразования текста в изображение, основанных на Custom-Diffusion всегда есть текстовая подсказка, которая закодирована для извлечения соответствующей информации. Эта информация так или иначе добавляется, обычно через механизм перекрестного внимания к процессу генерации изображений, который является итеративным процессом. Редактирование ранга-1 контролирует то, что появляется в конечном изображении.

Качество изображения, создаваемое моделью Perfusion, примерно такое же, как у Stable Diffusion v1.5. С точки зрения эффективности, благодаря лёгкому объёму, эффективность модели Perfusion находится в «первом эшелоне» в отрасли.

Это всё ещё не идеально, но это большой шаг вперёд для моделей преобразования текста в изображение с полным контролем над генерацией. Здесь модель ещё борется с сохранением идентичности объекта, который ему отправляется. Объекта, который является «суперкатегорией», что иногда приводит к чрезмерному обобщению, поскольку некоторые суперкатегории слишком широки и включают много разных объектов или специфических стилей, которые не обязательно нужны. Объединение концепций пока ещё требует большого количества оперативной инженерной работы, что является ещё одной причиной научиться делать текстовые запросы лучше.

❯ Новый игрок

Инновации в Perfusion пользователям делиться своими персонализированными концепциями в виде небольших дополнительных файлов, избегая необходимости делиться громоздкими контрольными точками модели. Это также делает персонализацию моделей менее затратной, открывая больше возможностей для большего количества людей.

С точки зрения распространения, модели, адаптированные для конкретных организаций, легче распространять или развёртывать на периферии. По мере того, как практика преобразования текста в изображение становится всё более популярной, возможность добиться такого значительного уменьшения размера без ущерба для функциональности будет иметь первостепенное значение.


Однако важно отметить, что Perfusion в первую очередь обеспечивает персонализацию модели, а не саму полную генеративную способность. Несмотря на то, что этот метод многообещающий, он имеет некоторые ограничения. Авторы отмечают, что критический выбор во время обучения может иногда чрезмерно обобщать концепцию. По-прежнему необходимы дополнительные исследования, чтобы легко объединить несколько персонализированных идей в одном изображении.

Nvidia сообщила о планах выпустить код в будущем, что позволит более широко изучить и понять потенциал этой компактной нейронной сети. Хотя код Perfusion пока недоступен, заявленный авторами план подразумевает, что эта эффективная персонализированная система искусственного интеллекта может со временем попасть в руки разработчиков, отраслей и создателей.

Это исследование согласуется с растущим вниманием Nvidia к ИИ. По мере роста спроса на технологии искусственного интеллекта Nvidia стратегически позиционирует себя как доминирующего игрока в этой области. Акции компании выросли более чем на 230% в 2023-м году, поскольку её графические процессоры продолжают доминировать в моделях обучения ИИ. Учитывая, что такие компании как Google, Microsoft и Baidu, вкладывают миллиарды в генеративный ИИ, инновационная модель Perfusion от Nvidia может дать ей преимущество.

Помимо Perfusion, Nvidia также разработала Omniverse Audio2Face, инструмент, который позволяет создавать 3D-анимации из аудио. Кроме того, с начала года стало известно, что компания разрабатывает драйверы на основе ИИ для оптимизации производительности своих видеокарт.

Более подробная информация о Perfusion представлена на выставке SIGGRAPH 2023.

---

Возможно, захочется почитать и это:

• ➤ OPQAM, IJKL, 67890. О том, как нам реально повезло с курсорными клавишами
• ➤ Нейрофутуризм. К чему еще приспособят ИИ в ближайшем будущем?
• ➤ Будущее программирования с помощью ИИ — первые примеры
• ➤ MiniGPT-4, ты что за зверь такой?
• ➤ Тестируем новые языковые модели. WizardLM