Свежая выжимка ml и AI статей - каждый день
В последние годы наблюдается значительный прогресс в области генерации контента с использованием искусственного интеллекта (AI), особенно в таких задачах, как генерация изображений из текста (T2I) и видео (T2V). Одним из ключевых достижений стали модели диффузии (DM), которые продемонстрировали выдающиеся результаты в фотореализме, редактировании изображений и решении обратных задач. Однако модели исправленного потока (RFM) остаются недостаточно исследованными для этих задач. В этой статье мы обсудим новый метод под названием FlowChef, который использует уникальные свойства RFM для улучшения контролируемой генерации изображений.
Существующие методы, основанные на моделях диффузии, часто требуют дополнительного обучения, имеют низкую обобщаемость к предобученным латентным моделям и требуют значительных вычислительных ресурсов. Например, методы, использующие классификаторы для управления генерацией, требуют дополнительного обучения и могут быть неэффективными при решении обратных задач. Это приводит к необходимости поиска более эффективных подходов.
FlowChef предлагает новый подход, который устраняет необходимость в инверсии и градиентном обратном распространении, что делает его более эффективным по сравнению с традиционными методами. Мы начинаем с теоретического и эмпирического анализа динамики векторного поля RFM, что позволяет нам эффективно управлять траекторией денойзинга.
Модели исправленного потока (RFM) представляют собой класс генеративных моделей, которые используют потоки для преобразования распределений. Они позволяют избежать проблем, связанных с кривыми траекториями и перекрестками, которые часто возникают в моделях диффузии. Это делает RFM более подходящими для задач, требующих высокой точности и скорости.
Векторное поле в RFM позволяет управлять генерацией изображений, направляя траектории денойзинга в сторону целевого распределения. Мы теоретически и эмпирически показываем, что RFM может достигать более высокой скорости сходимости без дополнительных вычислительных затрат. Это открывает новые возможности для контролируемой генерации изображений.
FlowChef — это унифицированная структура, которая одновременно решает задачи управления классификаторами, обратные задачи и редактирование изображений без необходимости в дополнительном обучении или инверсии. Этот метод использует свойства RFM для управления траекториями денойзинга, что позволяет значительно улучшить производительность по сравнению с базовыми методами.
Мы формулируем задачу управления генерацией как оптимизационную проблему, где цель состоит в том, чтобы минимизировать функцию потерь, которая измеряет расхождение между сгенерированным и целевым изображением. Это позволяет нам направлять процесс генерации в нужное русло, используя векторное поле RFM.
FlowChef использует алгоритм, который включает в себя следующие шаги:
Этот подход позволяет эффективно управлять процессом генерации, минимизируя вычислительные затраты и время.
Мы провели обширные эксперименты, чтобы оценить производительность FlowChef по сравнению с традиционными методами. Результаты показывают, что FlowChef значительно превосходит базовые методы по всем критериям, включая качество изображений, использование памяти и время выполнения.
FlowChef успешно применялся для решения линейных обратных задач, редактирования изображений и управления стилем на основе классификаторов. Мы продемонстрировали его эффективность на различных наборах данных, включая CelebA и AFHQ-Cat.
FlowChef продемонстрировал превосходство над другими методами, такими как D-Flow и FreeDoM, особенно в задачах, требующих высокой скорости и точности. В отличие от методов, использующих инверсию, FlowChef не требует дополнительных вычислительных ресурсов, что делает его более практичным для применения в реальных сценариях.
FlowChef представляет собой значительный шаг вперед в области контролируемой генерации изображений с использованием исправленных потоковых моделей. Его способность эффективно управлять процессом генерации, минимизируя вычислительные затраты и время, открывает новые возможности для применения в различных областях, включая редактирование изображений и решение обратных задач. Мы уверены, что FlowChef станет важным инструментом в арсенале исследователей и практиков в области генеративного ИИ.