Kademeli bir gürültü ekleme sürecini tersine çevirmeyi öğrenerek görüntüler oluşturan üretken bir yapay zeka mimarisi.
Difüzyon modeli nedir? Bir difüzyon modeli, bir gürültü ekleme sürecini tersine çevirmeyi öğrenerek görüntüler oluşturan üretken bir yapay zeka mimarisidir. Eğitim sırasında, görüntüler rastgele gürültüyle kademeli olarak bozulur ve model her bir adımı geri almayı öğrenir. Üretim aşamasında, saf gürültüden başlar ve bir metin istemi, bir referans görüntü veya her ikisi tarafından yönlendirilerek adım adım yeni bir görüntüye doğru gürültüyü giderir. Difüzyon modelleri, görüntü tabanlı sanal denemeler için kullanılan kıyafet transferi sistemleri de dahil olmak üzere günümüzün en gelişmiş görüntü oluşturucularının temelini oluşturur.
Rastgele gürültüden bitmiş bir görüntüye doğru gürültü gideren bir difüzyon modeli ## Nasıl çalışır 1. İleri süreç (eğitim): gerçek bir görüntüye, sadece parazit kalana kadar birçok küçük adımda gürültü eklenir. 2. Öğrenilmiş tersine süreç: model, her adımda bir önceki, daha az gürültülü durumu tahmin etmek üzere eğitilir. 3. Üretim: rastgele gürültüden başlayarak, öğrenilen gürültü giderme işlemi tutarlı bir görüntü ortaya çıkana kadar art arda (genellikle 20–50 adım) uygulanır. 4. Koşullandırma: her adımda model; bir kıyafet görüntüsü, bir vücut pozu veya yeniden boyanacak bölgenin bir maskesi gibi girdilerle yönlendirilebilir. ## Sanal denemedeki rolü Koşullandırma, genel bir görüntü oluşturucuyu bir deneme motoruna dönüştüren şeydir: bir kişinin fotoğrafı, bir kıyafet fotoğrafı ve bir giysi maskesi verildiğinde, model yalnızca maskelenmiş bölgeyi (bkz. görüntü tamamlama) orijinal fotoğrafla tutarlı kumaş dokusu, kırışıklıklar ve aydınlatma ile yeniden oluşturur. Bunun dezavantajı hızdır: üretim saniyeler sürer ve GPU hesaplaması gerektirir, bu nedenle difüzyon tabanlı denemeler canlı video katmanları yerine statik görüntüler üretir.
SSS
Sorularınızın yanıtları.
Sanal deneme için neden GAN lar yerine difüzyon modelleri kullanılmaya başlandı?↓
Daha önceki deneme araştırmaları GAN ları kullanıyordu, ancak difüzyon modellerinin eğitilmesinin daha stabil olduğu, koşullandırma yoluyla daha kolay kontrol edilebildiği ve ince dokuları yeniden üretmede daha başarılı olduğu kanıtlandı. Tüm bunlar kıyafetler için büyük önem taşır.
