Авторегрессивные модели в компьютерном зрении: обзор
Авторегрессивные модели, известные своими успехами в обработке естественного языка (NLP), в последние годы стали значительным направлением исследований в области компьютерного зрения. Эти модели отличаются способностью генерировать высококачественные визуальные данные, предсказывая каждый элемент последовательности на основе предыдущих элементов. В отличие от NLP, где модели работают с субсловарными токенами, в компьютерном зрении представление данных может варьироваться от уровня пикселей до уровня токенов и масштабов, что отражает сложную и иерархическую природу визуальной информации.
Авторегрессивные модели, изначально прославившиеся в NLP, используют принципы условной вероятности для генерации данных. Их успех обусловлен способностью захватывать зависимости на большом расстоянии и производить контекстуально релевантные выходные данные. Эмпирические законы масштабирования показывают, что увеличение размера модели и вычислительных ресурсов ведет к улучшению качества генерации в различных областях, таких как генерация изображений, видео, а также мультимодальные задачи.
Основные концепции
Представление последовательности в компьютерном зрении
В компьютерном зрении визуальные данные преобразуются в последовательность дискретных элементов, таких как пиксели, патчи изображений или латентные коды. Это позволяет применять авторегрессивные модели для работы с визуальными данными, аналогично тому, как текст обрабатывается в NLP.
Моделирование авторегрессивных последовательностей
После представления данных в виде последовательности, модель обучается предсказывать каждый элемент на основе предыдущих. Математически это выражается как:
$$ p(x) = \prod_{i=1}^{N} p(x_i | x_1, x_2, ..., x_{i-1}; \theta) $$
где $p(x_i | x_1, x_2, ..., x_{i-1}; \theta)$ — вероятность текущего элемента $x_i$, зависящая от предыдущих элементов в последовательности, а $\theta$ — параметры модели. Цель обучения — минимизация отрицательного логарифмического правдоподобия (NLL):
$$ L(\theta) = - \sum_{i=1}^{N} \log p(x_i | x_1, x_2, ..., x_{i-1}; \theta) $$
Классификация моделей по стратегии представления
-
Пиксельные модели: Генерируют изображения пиксель за пикселем, захватывая детали на уровне пикселей. Примером является PixelRNN (Van Den Oord et al., 2016).
-
Токеновые модели: Преобразуют изображения в последовательность дискретных токенов, что позволяет эффективно обрабатывать высокоразрешенные изображения. Векторное квантование (VQ) и его варианты, такие как VQ-VAE (Van Den Oord et al., 2017), играют здесь ключевую роль.
-
Масштабные модели: Генерируют изображения на нескольких уровнях разрешения, от грубого к детальному, что позволяет моделям, таким как VAR (Tian et al., 2024), более эффективно захватывать визуальную информацию.
Соотношение с другими генеративными моделями
Вариационные автоэнкодеры (VAEs)
VAEs обучаются отображать данные в непрерывное латентное пространство и обратно, оптимизируя нижнюю границу вариационной оценки правдоподобия. Авторегрессивные модели, напротив, непосредственно моделируют распределение данных, предсказывая каждый элемент последовательно.
Генеративно-состязательные сети (GANs)
GANs известны своей способностью генерировать высококачественные изображения с помощью адверсарной обучающей процедуры. Авторегрессивные модели предлагают стабильный процесс обучения, основанный на максимизации правдоподобия, и демонстрируют хорошие законы масштабирования.
Нормализующие потоки
Нормализующие потоки используют последовательность обратимых трансформаций для преобразования простого распределения в сложное. Авторегрессивные модели обеспечивают большую гибкость в дизайне модели и легкость в масштабировании.
Модели диффузии
Модели диффузии, как и авторегрессивные, могут генерировать разнообразные и высококачественные образцы, но требуют итеративного процесса генерации. Авторегрессивные модели отличаются своей способностью работать с дискретными представлениями, что делает их более подходящими для мультимодальных задач.
Маскированные автоэнкодеры (MAEs)
MAEs обучаются восстанавливать маскированные части изображений, используя полное внимание, в то время как авторегрессивные модели используют причинное внимание, что ограничивает их способность к параллельной генерации. Однако, исследования показывают, что авторегрессивные модели могут быть адаптированы для работы с непрерывными представлениями, потенциально улучшая качество генерации.
Заключение
Авторегрессивные модели в компьютерном зрении демонстрируют огромный потенциал для создания высококачественных визуальных данных, предлагая уникальные преимущества в сравнении с другими генеративными моделями. Их способность к масштабированию, гибкость в представлении данных и интеграция с большими языковыми моделями (LLMs) открывают новые горизонты для исследований и применений в различных областях, от генерации изображений и видео до сложных мультимодальных задач.