Сравнение диффузионных и генеративных моделей для генерации изображений: обзор

Генерация изображений стала важнейшим аспектом искусственного интеллекта (ИИ) и машинного обучения (МЛ). С ростом спроса на реалистичные и качественные изображения исследователи и разработчики изучают различные методы для улучшения моделей генерации изображений. Два популярных подхода — диффузионные модели и генеративные модели.

Диффузионные модели, такие как модели дегазирования (Denoising Diffusion Models, DDMs), привлекли внимание исследователей в последние годы. Эти модели работают, iterативно совершенствуя входное изображение посредством серии преобразований, в конечном итоге в результате чего получается реалистичное и детальное изображение. Генеративные модели, с другой стороны, используют вероятностную распределение для генерации новых изображений на основе заданного набора данных.

Как работают диффузионные модели

Диффузионные модели работают, iterативно совершенствуя входное изображение посредством серии преобразований. Каждое преобразование предназначено для удаления шума и артефактов из изображения, что приводит к более реалистичному результату. Процесс включает в себя несколько этапов:

Шаг 1: Добавление шума - к входному изображению добавляется шум.

Шаг 2: Форвардный процесс - шумное изображение проходит через серию преобразований для совершенствования изображения.

Шаг 3: Обратный процесс - результат форвардного процесса возвращает к исходному изображению.