Преглед
Генеративните модели, базирани на резултати, създават данни чрез изучаване на градиента на разпределението на данните - посоката, която прави всяка шумна проба да изглежда повече като реални данни. Този изглед на резултатна функция обединява моделите на дифузия със стохастични диференциални уравнения и е в основата на много съвременни генератори на изображения.
Генеративните модели, базирани на резултати, принадлежат към работни потоци за компютърно зрение, които интерпретират или генерират визуална медия за анализ, операции и творчество.
Дълбоко гмуркане
Вместо директно моделиране на вероятността, базираните на резултат модели научават резултата: градиента на логаритмичната плътност на вероятността по отношение на входа. Да знаете кой начин да подтикнете извадка, за да увеличите вероятността от нея, е достатъчно, за да генерирате нови данни. Работата на Янг Сонг и Стефано Ермон от 2019 г. обучи мрежа да оценява този резултат в много нива на шум, използвайки съпоставяне на резултата за обезшумяване, след което генерира проби с динамика на Ланжевин – многократно стъпване по резултата и добавяне на малко шум. Техният доклад за оценка-SDE от 2021 г. показа, че моделите на дифузия и базирани на резултати са две лица на един и същ непрекъснат процес, описан от стохастично диференциално уравнение. Най-важното е, че всеки SDE има съответен детерминистичен „поток на вероятността“ ODE, който споделя едни и същи маргинални стойности, което позволява точни вероятности и бързо вземане на проби.
Техническа информация
Директното оценяване на резултата от чисти данни е трудно, когато данните са оскъдни, така че моделът се обучава върху данни, нарушени от шума на Гаус в множество мащаби. Съпоставянето на резултата за премахване на шума дава податлива цел: резултатът на разпределението на шума е равен на посоката на шума, разделена на дисперсията на шума, така че прогнозирането на шума и прогнозирането на резултата са по същество едно и също нещо. Вземането на проби разрешава SDE с обратно време (или еквивалентния ODE на вероятностен поток), като се започне от чист гаусов шум.
Овладяване на генеративни модели, базирани на резултати
Генеративните модели, базирани на резултати, създават данни чрез изучаване на градиента на разпределението на данните - посоката, която прави всяка шумна проба да изглежда повече като реални данни. Този изглед на резултатна функция обединява моделите на дифузия със стохастични диференциални уравнения и е в основата на много съвременни генератори на изображения. Генеративните модели, базирани на резултати, принадлежат към работни потоци за компютърно зрение, които интерпретират или генерират визуална медия за анализ, операции и творчество. За да изградите дълбоко разбиране, третирайте базираните на резултат генеративни модели като оперативен модел, а не като отделна функция: дефинирайте желаните резултати, изяснете предположенията и отделете това, което системата може да направи надеждно, от това, което все още изисква експертна преценка.
На практика силните екипи, използващи базирани на резултат генеративни модели, балансират точността с оперативните реалности като качество на данните, вариация на осветлението и последователност на етикетите. Те документират изрични критерии за успех, тестват срещу реалистични данни и работни потоци и повтарят въз основа на наблюдавани модели на неуспех, а не на еднократни победи в бенчмарка. Това е мястото, където теоретичното разбиране се превръща в трайна способност за продукти, политики и операции.
Visual AI може да автоматизира задачи за проверка, откриване и маркиране в мащаб. В същото време правата върху изображението и съгласието могат да се превърнат в правни рискове, ако произходът е неясен. Най-устойчивият подход е да се комбинира скоростта на експериментиране с дисциплината на управление: стартирайте пилотни проекти, събирайте доказателства, публикувайте регистрационни файлове за решения и непрекъснато актуализирайте предпазните мерки, докато поведението на модела, очакванията на потребителите и регулаторните изисквания се развиват.
Стратегическо въздействие
Visual AI може да автоматизира задачи за проверка, откриване и маркиране в мащаб.
Visual AI може да автоматизира задачи за проверка, откриване и маркиране в мащаб. При висококачествени внедрявания това се превръща в измерими правила за работа, граници на собствеността и повтарящи се ритуали за преглед, така че екипите да могат да мащабират доверието, вместо да мащабират неяснотата.
Творческите екипи могат да създават прототипи на концепции по-бързо с по-малко ръчни ревизии.
Творческите екипи могат да създават прототипи на концепции по-бързо с по-малко ръчни ревизии. При висококачествени внедрявания това се превръща в измерими правила за работа, граници на собствеността и повтарящи се ритуали за преглед, така че екипите да могат да мащабират доверието, вместо да мащабират неяснотата.
Операциите могат да използват изображения и видео сигнали, които преди са били трудни за обработка.
Операциите могат да използват изображения и видео сигнали, които преди са били трудни за обработка. При висококачествени внедрявания това се превръща в измерими правила за работа, граници на собствеността и повтарящи се ритуали за преглед, така че екипите да могат да мащабират доверието, вместо да мащабират неяснотата.
Внедряване в реалния свят
Noise-Conditional Score Networks (NCSN), генериращи фотореалистични лица чрез следване на научени градиенти на резултат чрез динамиката на Langevin.
Реконструкция на медицинско изображение, като ускорен ЯМР, където наученият резултат действа като предишно за попълване на сканирани данни с недостатъчна извадка.
Генериране на молекулярни и протеинови структури при откриване на лекарства, моделиране на 3D атомни конфигурации с дифузия, базирана на резултати.
Синтез на формата на аудио вълната, при който моделите на резултата премахват шума към чиста реч или музика, както при базираните на дифузия вокодери.
Модели на изпълнение
Базирани на резултати генериращи модели на практика
Noise-Conditional Score Networks (NCSN), генериращи фотореалистични лица чрез следване на научени градиенти на резултат чрез динамиката на Langevin.
Noise-Conditional Score Networks (NCSN), генериращи фотореалистични лица чрез следване на научени градиенти на резултатите чрез динамиката на Langevin. Екипите обикновено получават по-добри резултати, когато дефинират предварително прагове за качество, поддържат път на човешка ескалация за крайни случаи и проследяват както печалбите в производителността, така и разходите за грешки във времето.
Базирани на резултати генериращи модели на практика
Реконструкция на медицинско изображение, като ускорен ЯМР, където наученият резултат действа като предишно за попълване на сканирани данни с недостатъчна извадка.
Реконструкция на медицинско изображение, като ускорен ЯМР, където наученият резултат действа като предишна за попълване на скенирани данни от сканиране. Екипите обикновено получават по-добри резултати, когато дефинират праговете на качеството предварително, поддържат път на човешка ескалация за крайни случаи и проследяват както печалбите в производителността, така и разходите за грешки във времето.
Базирани на резултати генериращи модели на практика
Генериране на молекулярни и протеинови структури при откриване на лекарства, моделиране на 3D атомни конфигурации с дифузия, базирана на резултати.
Генериране на молекулярни и протеинови структури при откриване на лекарства, моделиране на 3D атомни конфигурации с дифузия, базирана на резултати. Екипите обикновено получават по-добри резултати, когато дефинират праговете на качеството предварително, поддържат човешки път на ескалация за крайни случаи и проследяват както печалбите в производителността, така и разходите за грешки във времето.
Базирани на резултати генериращи модели на практика
Синтез на формата на аудио вълната, при който моделите на резултата премахват шума към чиста реч или музика, както при базираните на дифузия вокодери.
Синтез на формата на аудио вълната, при който моделите на резултата премахват шума към чиста реч или музика, както при базираните на дифузия вокодери Екипите обикновено получават по-добри резултати, когато дефинират праговете на качеството предварително, поддържат път на човешка ескалация за крайни случаи и проследяват както печалбите в производителността, така и разходите за грешки във времето.
Рискове и предпазни огради
Правата върху изображението и съгласието могат да се превърнат в правни рискове, ако произходът е неясен.
Производителността на модела може да варира в зависимост от осветлението, демографските данни и средата.
Фалшивите положителни резултати могат да останат незабелязани, освен ако не се наблюдават праговете на достоверност.
Пътна карта за изпълнение
Определете критерии за приемане за прецизност, извикване и разходи за грешки.
Определете критерии за приемане за прецизност, извикване и разходи за грешки. Отнасяйте се към всяка стъпка като към вход за доказателства: ако критериите не са изпълнени, поставете на пауза разпространението, запълнете празнината и едва след това разширете използването.
Тествайте с данни, които съответстват на реалните производствени условия.
Тествайте с данни, които съответстват на реалните производствени условия. Отнасяйте се към всяка стъпка като към вход за доказателства: ако критериите не са изпълнени, поставете на пауза разпространението, запълнете празнината и едва след това разширете използването.
Добавете преглед от човек за прогнози с ниска степен на сигурност или с голямо въздействие.
Добавете преглед от човек за прогнози с ниска степен на сигурност или с голямо въздействие. Отнасяйте се към всяка стъпка като към вход за доказателства: ако критериите не са изпълнени, поставете на пауза разпространението, запълнете празнината и едва след това разширете използването.
Проследявайте дрейфа на модела и проверявайте отново след промени в камерата или набора от данни.
Проследявайте дрейфа на модела и проверявайте отново след промени в камерата или набора от данни. Отнасяйте се към всяка стъпка като към вход за доказателства: ако критериите не са изпълнени, поставете на пауза разпространението, запълнете празнината и едва след това разширете използването.