Việc sử dụng các công cụ generative AI như Midjourney và Sora để tạo nội dung đang ngày càng trở nên phổ biến, và sự quan tâm đến việc tìm hiểu sâu bên trong các công cụ này cũng đang tăng lên. Trên thực tế, một nghiên cứu gần đây cho thấy 94% cá nhân sẵn sàng học các kỹ năng mới để làm việc với AI tạo sinh. Hiểu cách các model AI tạo sinh hoạt động có thể giúp bạn sử dụng các công cụ này hiệu quả hơn và tận dụng tối đa khả năng của chúng.
Tại trung tâm của các công cụ như Midjourney và Sora là các diffusion models tiên tiến – những model AI tạo sinh có khả năng tạo ra hình ảnh, video, văn bản và âm thanh cho nhiều ứng dụng khác nhau. Ví dụ, diffusion models là một lựa chọn tuyệt vời để sản xuất các video marketing ngắn cho các nền tảng mạng xã hội như TikTok và YouTube Shorts. Trong bài viết này, chúng ta sẽ khám phá cách diffusion models hoạt động và nơi chúng có thể được ứng dụng. Hãy cùng bắt đầu!
Link to this sectionCảm hứng đằng sau các diffusion models tiên tiến#
Trong vật lý, khuếch tán (diffusion) là quá trình các phân tử lan tỏa từ những vùng có nồng độ cao hơn sang các vùng có nồng độ thấp hơn. Khái niệm khuếch tán có liên quan chặt chẽ đến chuyển động Brownian, nơi các hạt di chuyển ngẫu nhiên khi va chạm với các phân tử trong chất lưu và lan tỏa dần theo thời gian.
Những khái niệm này đã truyền cảm hứng cho sự phát triển của diffusion models trong AI tạo sinh. Diffusion models hoạt động bằng cách thêm nhiễu vào dữ liệu một cách dần dần và sau đó học cách đảo ngược quá trình đó để tạo ra dữ liệu mới, chất lượng cao như văn bản, hình ảnh hoặc âm thanh. Nó tương tự như ý tưởng khuếch tán ngược trong vật lý. Về lý thuyết, khuếch tán có thể được theo dõi ngược lại để đưa các hạt trở về trạng thái ban đầu. Theo cùng cách đó, diffusion models học cách đảo ngược nhiễu đã thêm vào để tạo ra dữ liệu mới thực tế từ các đầu vào chứa nhiễu.
Link to this sectionKhám phá sâu bên trong các diffusion models#
Nhìn chung, kiến trúc của một diffusion model bao gồm hai bước chính. Đầu tiên, model học cách thêm nhiễu vào dataset một cách dần dần. Sau đó, nó được huấn luyện để đảo ngược quá trình này và đưa dữ liệu trở về trạng thái ban đầu. Hãy cùng xem xét kỹ hơn cách thức hoạt động của nó.
Link to this sectionTiền xử lý dữ liệu#
Trước khi đi sâu vào cốt lõi của một diffusion model, điều quan trọng cần nhớ là mọi dữ liệu mà model được huấn luyện đều nên được tiền xử lý. Ví dụ, nếu bạn đang huấn luyện một diffusion model để tạo hình ảnh, tập dữ liệu huấn luyện hình ảnh cần được làm sạch trước. Tiền xử lý dữ liệu hình ảnh có thể bao gồm việc loại bỏ bất kỳ dữ liệu ngoại lai nào có thể ảnh hưởng đến kết quả, chuẩn hóa các giá trị pixel để tất cả hình ảnh nằm trên cùng một thang đo và sử dụng tăng cường dữ liệu (data augmentation) để tăng sự đa dạng. Các bước tiền xử lý dữ liệu giúp đảm bảo chất lượng của dữ liệu huấn luyện, và điều này đúng không chỉ cho các diffusion models mà còn cho bất kỳ AI model nào.
Hình 2. Ví dụ về Tăng cường Dữ liệu Hình ảnh.
Link to this sectionQuá trình khuếch tán xuôi#
Sau khi tiền xử lý dữ liệu, bước tiếp theo là quá trình khuếch tán xuôi. Hãy tập trung vào việc huấn luyện một diffusion model để tạo hình ảnh. Quá trình bắt đầu bằng việc lấy mẫu từ một phân phối đơn giản, chẳng hạn như phân phối Gaussian. Nói cách khác, một số nhiễu ngẫu nhiên được chọn. Như được hiển thị trong hình bên dưới, model dần dần biến đổi hình ảnh qua một chuỗi các bước. Hình ảnh bắt đầu rõ nét và trở nên ngày càng nhiễu khi tiến triển qua từng bước, cuối cùng biến thành nhiễu hoàn toàn vào cuối quá trình.
.png)
Hình 3. Quá trình Khuếch tán Xuôi.
Mỗi bước xây dựng dựa trên bước trước đó, và nhiễu được thêm vào theo cách có kiểm soát, tăng dần bằng cách sử dụng Chuỗi Markov. Chuỗi Markov là một mô hình toán học trong đó xác suất của trạng thái tiếp theo chỉ phụ thuộc vào trạng thái hiện tại. Nó được sử dụng để dự đoán các kết quả trong tương lai dựa trên các điều kiện hiện tại. Khi mỗi bước thêm độ phức tạp vào dữ liệu, chúng ta có thể nắm bắt các mô hình và chi tiết phức tạp nhất của phân phối dữ liệu hình ảnh gốc. Việc thêm nhiễu Gaussian cũng tạo ra các mẫu đa dạng và thực tế khi quá trình khuếch tán diễn ra.
Link to this sectionQuá trình khuếch tán ngược#
Quá trình khuếch tán ngược bắt đầu sau khi quá trình khuếch tán xuôi đã biến đổi một mẫu thành trạng thái nhiễu, phức tạp. Nó dần dần ánh xạ mẫu nhiễu trở lại trạng thái ban đầu bằng cách sử dụng một loạt các phép biến đổi ngược. Các bước đảo ngược quá trình thêm nhiễu được hướng dẫn bởi một Chuỗi Markov ngược.
Hình 4. Quá trình Khuếch tán Ngược.
Trong quá trình ngược, các diffusion models học cách tạo ra dữ liệu mới bằng cách bắt đầu với một mẫu nhiễu ngẫu nhiên và dần dần tinh chỉnh nó thành một kết quả đầu ra rõ ràng, chi tiết. Dữ liệu được tạo ra cuối cùng giống hệt với tập dữ liệu gốc. Khả năng này là điều làm cho các diffusion models trở nên tuyệt vời cho các tác vụ như tổng hợp hình ảnh, hoàn thiện dữ liệu và khử nhiễu. Trong phần tiếp theo, chúng ta sẽ khám phá thêm các ứng dụng của diffusion models.
Link to this sectionCác ứng dụng của diffusion models#
Quá trình khuếch tán từng bước giúp một diffusion model có thể tạo ra các phân phối dữ liệu phức tạp một cách hiệu quả mà không bị choáng ngợp bởi tính chiều cao của dữ liệu. Hãy cùng xem xét một số ứng dụng mà diffusion models vượt trội.
Link to this sectionThiết kế đồ họa#
Diffusion models có thể được sử dụng để tạo nội dung hình ảnh đồ họa một cách nhanh chóng. Các nhà thiết kế và nghệ sĩ con người có thể cung cấp bản phác thảo đầu vào, bố cục hoặc thậm chí chỉ một vài ý tưởng thô sơ về những gì họ muốn, và các model có thể hiện thực hóa những ý tưởng này. Nó có thể tăng tốc toàn bộ quá trình thiết kế, cung cấp hàng loạt khả năng mới từ khái niệm ban đầu đến sản phẩm cuối cùng, và tiết kiệm rất nhiều thời gian quý báu cho các nhà thiết kế.
Hình 5. Thiết kế Đồ họa được tạo bởi Diffusion Models.
Link to this sectionThiết kế âm nhạc và âm thanh#
Diffusion models cũng có thể được tùy chỉnh để tạo ra các phong cảnh âm thanh hoặc nốt nhạc rất độc đáo. Nó mang đến những cách thức mới cho các nhạc sĩ và nghệ sĩ để hình dung và tạo ra các trải nghiệm thính giác. Dưới đây là một số trường hợp sử dụng của diffusion models trong lĩnh vực tạo âm thanh và âm nhạc:
- Chuyển đổi giọng nói (Voice transfer): Diffusion models có thể được sử dụng để biến đổi âm thanh này thành âm thanh khác, chẳng hạn như chuyển đổi một mẫu trống kick thành âm thanh trống snare để tạo ra các tổ hợp âm thanh độc đáo.
- Độ biến thiên và nhân bản âm thanh (Sound variability and humanization): Khuếch tán âm thanh có thể mang lại những biến thể nhỏ trong âm thanh để thêm yếu tố con người vào âm thanh kỹ thuật số bằng cách mô phỏng các buổi biểu diễn nhạc cụ trực tiếp.
- Điều chỉnh thiết kế âm thanh: Những model này có thể được sử dụng để thay đổi tinh tế một âm thanh (ví dụ như tăng cường một mẫu tiếng đóng cửa) để sửa đổi đặc điểm của nó ở mức độ sâu hơn so với EQ hoặc lọc truyền thống.
- Tạo giai điệu: Chúng cũng có thể giúp tạo ra các giai điệu mới và truyền cảm hứng cho nghệ sĩ theo cách tương tự như khi duyệt qua các gói mẫu (sample packs).
Hình 6. Hình ảnh trực quan hóa Khuếch tán Âm thanh.
Link to this sectionĐiện ảnh và hoạt hình#
Một trường hợp sử dụng thú vị khác của diffusion models là trong việc tạo các đoạn phim và hoạt hình. Chúng có thể được sử dụng để tạo nhân vật, bối cảnh thực tế và thậm chí các yếu tố động trong các cảnh quay. Sử dụng diffusion models có thể là một lợi thế lớn cho các công ty sản xuất. Nó hợp lý hóa quy trình làm việc tổng thể và tạo cơ hội cho việc thử nghiệm và sáng tạo nhiều hơn trong kể chuyện bằng hình ảnh. Một số đoạn clip được tạo bằng các model này có thể so sánh được với các đoạn phim hoặc hoạt hình thực tế. Thậm chí còn có thể sử dụng các model này để tạo ra toàn bộ phim.
Hình 7. Một cảnh trong bộ phim ngắn Seasons được tạo bằng diffusion models.
Link to this sectionCác diffusion models phổ biến#
Bây giờ chúng ta đã biết về một số ứng dụng của diffusion models, hãy xem qua một số diffusion models phổ biến mà bạn có thể thử sử dụng.
- Stable Diffusion: Được tạo ra bởi Stability AI, Stable Diffusion là một model hiệu quả nổi tiếng với việc chuyển đổi các lời nhắc văn bản (text prompts) thành hình ảnh thực tế. Nó có danh tiếng tốt về khả năng tạo hình ảnh chất lượng cao. Nó cũng có thể được tùy chỉnh cho phim và hoạt hình.
- DALL-E 3: DALL-E 3 là phiên bản mới nhất của model tạo hình ảnh của OpenAI. Nó được tích hợp vào ChatGPT và cung cấp nhiều cải tiến về chất lượng tạo hình ảnh so với phiên bản trước đó, DALL-E 2.
- Sora: Sora là model văn bản-thành-video của OpenAI có thể tạo các video 1080p cực kỳ thực tế dài tối đa một phút. Một số đoạn video được tạo bằng Sora có thể dễ dàng bị nhầm lẫn với các cảnh quay thực tế.
- Imagen: Được phát triển bởi Google, Imagen là một diffusion model văn bản-thành-hình ảnh được công nhận vì khả năng chân thực và hiểu ngôn ngữ tiên tiến.
Link to this sectionCác thách thức và hạn chế liên quan đến diffusion models#
Mặc dù diffusion models mang lại lợi ích trong nhiều ngành công nghiệp, chúng ta cũng nên lưu ý một số thách thức đi kèm với chúng. Một thách thức là quá trình huấn luyện rất tốn kém tài nguyên. Mặc dù những tiến bộ trong tăng tốc phần cứng có thể giúp ích, nhưng chúng có thể đắt đỏ. Một vấn đề khác là khả năng hạn chế của diffusion models trong việc khái quát hóa sang dữ liệu chưa từng thấy. Việc tùy chỉnh chúng cho các lĩnh vực cụ thể có thể đòi hỏi rất nhiều fine-tuning hoặc huấn luyện lại.
Việc tích hợp các model này vào các tác vụ thực tế đi kèm với những thách thức riêng. Điều quan trọng là những gì AI tạo ra phải thực sự khớp với ý định của con người. Cũng có những mối quan ngại về đạo đức, như nguy cơ các model này tiếp thu và phản ánh các thành kiến từ dữ liệu mà chúng được huấn luyện. Hơn nữa, việc quản lý kỳ vọng của người dùng và liên tục tinh chỉnh các model dựa trên phản hồi có thể trở thành một nỗ lực không ngừng để đảm bảo các công cụ này hiệu quả và đáng tin cậy nhất có thể.
Link to this sectionTương lai của diffusion models#
Diffusion models là một khái niệm thú vị trong AI tạo sinh giúp tạo ra hình ảnh, video và âm thanh chất lượng cao trên nhiều lĩnh vực khác nhau. Mặc dù chúng có thể đưa ra một số thách thức trong triển khai, như yêu cầu tính toán và mối quan ngại đạo đức, cộng đồng AI đang không ngừng làm việc để cải thiện hiệu quả và tác động của chúng. Diffusion models đã sẵn sàng để chuyển đổi các ngành công nghiệp như điện ảnh, sản xuất âm nhạc và tạo nội dung kỹ thuật số khi chúng tiếp tục phát triển.
Hãy cùng nhau học hỏi và khám phá! Kiểm tra GitHub repository của chúng tôi để xem những đóng góp của chúng tôi cho AI. Khám phá cách chúng tôi đang định hình lại các ngành công nghiệp như sản xuất và chăm sóc sức khỏe với công nghệ AI tiên tiến.
