Jakie wyzwania wiążą się z generowaniem obrazów na podstawie tekstu i jak modele dyfuzji je rozwiązują?

W ostatnich latach zauważalny jest gwałtowny rozwój w obszarze sztucznej inteligencji, szczególnie w dziedzinie generowania obrazów na podstawie tekstu. Rozwiązania oparte na modelach generatywnych, takie jak GAN-y (Generative Adversarial Networks) oraz modele dyfuzji, zyskują na popularności ze względu na swoją zdolność do tworzenia obrazów o wysokiej jakości i w wysokiej rozdzielczości. Kluczowym pytaniem, które towarzyszy tym technologiom, jest jednak, jak dokładnie te modele radzą sobie z generowaniem obrazów w oparciu o tekst i jakie wyzwania wiążą się z tym procesem.

Inną, bardziej zaawansowaną metodą, jest zastosowanie modeli dyfuzji. Modele te, jak te przedstawione przez Rombach et al. (2022) w kontekście „latent diffusion models”, pozwalają na generowanie obrazów poprzez proces stopniowej „dyfuzji” szumów do obrazu o oczekiwanej zawartości. Zaletą tego podejścia jest wyższa jakość obrazów w porównaniu do tradycyjnych GAN-ów, a także lepsza zdolność do odwzorowania szczegółów, które odpowiadają dokładnemu opisowi tekstowemu. Dodatkowo, w porównaniu do GAN-ów, modele dyfuzji lepiej radzą sobie z generowaniem obrazów o wyższej rozdzielczości, dzięki czemu mogą znaleźć zastosowanie w bardziej wymagających aplikacjach, takich jak generowanie szczegółowych obrazów w kontekście rozrywki czy medycyny.

Na tle rozwoju tych technologii pojawia się także pytanie o personalizację generowania obrazów. Technologie takie jak „textual inversion” pozwalają na dostosowanie modeli generujących obrazy do indywidualnych preferencji użytkownika. W tym przypadku tekst staje się nie tylko jednym z wielu elementów wejściowych, ale pełni funkcję kluczowego elementu personalizacyjnego. Modelu można nauczyć specyficznych cech na podstawie zbioru danych dostarczonych przez użytkownika, co daje możliwość tworzenia unikalnych obrazów, zgodnych z indywidualnymi wymaganiami.

Warto również zauważyć, że proces generowania obrazów z tekstów jest związany z wieloma wyzwaniami związanymi z etyką i bezpieczeństwem. Modele generatywne, szczególnie te, które mogą tworzyć obrazy o bardzo wysokiej jakości, stwarzają ryzyko tworzenia tzw. deepfake'ów. Używanie takich technologii do tworzenia obrazów wprowadzających w błąd lub szkodliwych treści wymaga odpowiednich regulacji i odpowiedzialności. Jednym z kierunków badań jest więc tworzenie algorytmów i narzędzi służących do wykrywania fałszywych obrazów, jak pokazano w badaniach Franka et al. (2020), którzy przedstawili metodologię wykorzystania analizy częstotliwości w rozpoznawaniu deepfake'ów.

Jak optymalizować proces tworzenia i renderowania avatarów 3D za pomocą funkcji CLIP?

W procesie tworzenia avatarów 3D istotną rolę odgrywa precyzyjne renderowanie, które uwzględnia zarówno geometrię obiektów, jak i tekstury. Przy pracy nad takim modelem, ważne jest nie tylko uwzględnienie detali geometrycznych, ale także zrozumienie, jak światło i cienie wpływają na ostateczny wygląd renderowanego obrazu. Dobrze zaplanowana metoda renderowania, przy odpowiedniej optymalizacji, pozwala na uzyskanie realistycznych i dokładnych avatarów 3D w krótkim czasie, mimo wysokich wymagań obliczeniowych.

W metodzie renderowania przy użyciu współrzędnych sferycznych, kierunek światła $l$ jest próbkowany przy pomocy kątów polarnych $\theta_c$ oraz azymutalnych $\phi_c$, a następnie perturbowany o małe wartości $X_1$ i $X_2$, które mają na celu wprowadzenie niewielkich losowych przesunięć w kierunku światła. Dzięki temu światło znajduje się w małym zakresie kątowym wokół kamery, co wpływa na realizm generowanego obrazu.

Podstawowa formuła wykorzystywana do wyznaczenia intensywności szarości na powierzchni obiektu uwzględnia zarówno rozproszenie, jak i kierunek padania światła. Formuła:

gdzie $A$ jest losową wartością z rozkładu jednorodnego $U(0, 0.2)$, a $D = 1 - A$ to komponent rozpraszający, pozwala na obliczenie szarości powierzchni w zależności od jej normalnej $n(o, v)$ i kierunku światła $l$. Taki sposób renderowania, choć pozbawiony tekstur, pozwala na uzyskanie podstawowego obrazu, który następnie można przekształcić w bardziej złożony.

Dalsze ulepszenia w procesie renderowania wprowadzają tzw. "random shading", czyli losowe cieniowanie, które, podobnie jak renderowanie bez tekstur, wpływa na finalny wygląd tekstur. Cieniowanie w tej metodzie opisuje się równaniem:

gdzie $C(o, v)$ reprezentuje kolor punktu $(o, v)$. Dzięki temu dodatkowi tekstura uzyskuje większą zmienność, co poprawia jakość generowanych obrazów i sprawia, że są one bardziej jednorodne.

Pomimo wysokich wymagań obliczeniowych, które wiążą się z renderowaniem na dużą skalę, możliwe jest zwiększenie rozdzielczości obrazu za pomocą strategii renderowania opartej na sylwetce. Zgodnie z tą metodą, promienie, które nie trafiają w żaden obiekt, nie są uwzględniane w obliczeniach, co pozwala zaoszczędzić pamięć. Strategia polega na obliczaniu sylwetki obiektu w danej scenie i rozszerzaniu jej, aby uwzględnić tylko te promienie, które prawdopodobnie trafią w powierzchnię. Dzięki temu udało się zwiększyć maksymalną rozdzielczość renderowanych obrazów przy ograniczonej pamięci GPU.

Dodatkowo, aby poprawić jakość generowanych avatarów, w procesie treningu stosuje się różne techniki augmentacji, które zwiększają różnorodność i generalizację modelu. W tym celu wykorzystywane są: losowe modyfikacje tła, losowe próbkowanie parametrów kamery oraz augmentacja promptów, które uwzględniają specyficzne części ciała postaci, takie jak twarz lub plecy. Dzięki temu, np. w przypadku modelu avataru przypominającego Steve’a Jobsa, dodanie promptów, takich jak „twarz Steve’a Jobsa” czy „plecy Steve’a Jobsa”, pozwala na precyzyjne kontrolowanie renderowania tych kluczowych elementów.

Zastosowanie tych technik pozwala uniknąć problemu niepoprawnych tekstur lub zaniedbania ważnych detali, które mogłyby wpłynąć na jakość generowanego avataru. Przy odpowiedniej konfiguracji, każda iteracja generowania avataru zyskuje na precyzyjności, a efekty są bardziej spójne, szczególnie w obszarach takich jak twarz, które mają kluczowe znaczenie w odbiorze postaci przez ludzi.

Rozwiązania, które bazują na renderowaniu przy wykorzystaniu CLIP, w połączeniu z technikami optymalizacji, pozwalają na tworzenie avatarów 3D o wysokiej jakości przy względnie niskich kosztach obliczeniowych. Istotnym elementem całego procesu jest ciągłe dostosowywanie parametrów kamery oraz kontrolowanie procesu generowania w taki sposób, aby uniknąć błędów, takich jak nieprawidłowe tekstury czy zniekształcone części ciała. Dzięki temu możliwe jest tworzenie avatarów, które nie tylko wyglądają realistycznie, ale także mają odpowiednią spójność z danymi wejściowymi oraz wytycznymi.

Jak poprawić dokładność modeli w testowaniu na obrazach za pomocą Test-Time Prompt Tuning (TPT)?

Test-Time Prompt Tuning (TPT) to innowacyjne podejście do optymalizacji wydajności modeli wizji językowej w kontekście testowania, które może znacząco poprawić dokładność predykcji bez potrzeby dodatkowego treningu modelu na nowych danych. TPT umożliwia dostosowanie wprowadzenia do modelu (prompt) w czasie rzeczywistym, na podstawie pojedynczego obrazu testowego, co stanowi istotną różnicę w porównaniu do tradycyjnych metod trenowania na dużych zbiorach danych.

W ramach tej procedury dla każdej próbki obrazu oblicza się wartość entropii predykcji na różnych widokach obrazu, a następnie wybiera te próbki, które mają najniższą entropię. Wartość graniczną entropii (τ) można dostosować indywidualnie dla każdego obrazu testowego, wykorzystując percentyl entropii w zbiorze augmentacji. Taki sposób selekcji pozwala na uzyskanie bardziej precyzyjnych prognoz, nawet gdy model jest testowany na danych, które różnią się od tych, na których był wcześniej trenowany.

Test-Time Prompt Tuning (TPT) jest również zastosowane w zadaniach wymagających rozumowania wizualnego, jak Bongard-HOI, gdzie nie ma jednej poprawnej odpowiedzi, a wynik zależy od kontekstu. W takich przypadkach, zamiast przypisania jednoznacznego labelu (takiego jak "prawda/fałsz" czy "tak/nie"), TPT umożliwia modelowi nauczenie się optymalnych etykiet kontekstowych dla przykładowych obrazów w zadaniu. Kluczowym elementem tej metody jest możliwość uczenia się kontekstu wizualnego, który jest reprezentowany przez tekstowe prompt, umożliwiające bardziej zaawansowane rozumowanie wizualne w połączeniu z kontekstem językowym.

TPT sprawdza się również w zadaniach związanych z przenoszeniem wiedzy między różnymi zestawami danych. Tradycyjne metody, takie jak CoOp czy CoCoOp, dostosowują prompt do specyficznych danych treningowych, jednak nie uwzględniają zmian w rozkładzie danych w zadaniach testowych, co może prowadzić do utraty dokładności w przypadku rozbieżności pomiędzy zestawem danych treningowych a testowym. Z kolei TPT działa na poziomie testu, nie wymagając wcześniejszego treningu na podobnych zadaniach, co pozwala na lepsze dopasowanie do nowych, nieznanych danych.

Eksperymenty przeprowadzone na różnych zestawach danych, takich jak ImageNet-V2, ImageNet-A, czy ImageNet-R, wykazały, że TPT wykazuje większą odporność na zmiany rozkładu danych w porównaniu do tradycyjnych metod, jak CoOp i CoCoOp. TPT nie tylko poprawia dokładność predykcji na znanych danych, ale także skutecznie zwiększa zdolność modelu do generalizacji w przypadku danych, które odbiegają od tych używanych w trakcie treningu.

Jednakże, mimo że TPT daje obiecujące wyniki w zadaniach związanych z klasyfikacją obrazów, należy pamiętać, że jego skuteczność w zadaniach związanych z bardziej złożonym rozumowaniem wizualnym lub w zadaniach wymagających głębszej analizy kontekstowej może być ograniczona. Zatem, oprócz samego zastosowania TPT, ważne jest również, aby model był w stanie prawidłowo interpretować różne konteksty wizualne i językowe, które mogą się pojawić w bardziej skomplikowanych zadaniach.

Jak NOAH zmienia podejście do efektywnego dostrajania parametrów w modelach wizji komputerowej?

Rozwój i skalowanie modeli w dziedzinie sztucznej inteligencji, zwłaszcza w kontekście rozwoju modeli podstawowych dla wizji komputerowej, stanowi jedno z największych wyzwań współczesnych badań w tej dziedzinie. W obliczu rosnącej złożoności modeli i ich parametrów, konieczność tworzenia metod, które umożliwiają dostosowanie tych modeli do specyficznych zadań przy minimalnym zużyciu zasobów, staje się kluczowa. Jednym z najnowszych i najbardziej obiecujących podejść w tym zakresie jest Neural prOmpt seArcH (NOAH), które łączy w sobie dotychczasowe metody dostrajania parametrów, takie jak Adapter, LoRA oraz VPT (Visual Prompt Tuning), i stosuje algorytm poszukiwania architektury sieci neuronowej (NAS) do automatycznego wyboru optymalnych konfiguracji.

NOAH oferuje unikalne podejście, w którym każdy blok transformatora w modelu wizji komputerowej traktowany jest jako przestrzeń wyszukiwania, a wybór najlepszych parametrów odbywa się automatycznie. W przeciwieństwie do tradycyjnych metod NAS, które wymagają modyfikacji pełnych parametrów modelu, NOAH ogranicza poszukiwania wyłącznie do parametrów efektywnych, takich jak wymiary Adapterów czy długości tokenów VPT. Zastosowanie takiego podejścia pozwala na wykorzystanie zamrożonych sieci podstawowych, skupiając się jedynie na minimalizacji zużycia parametrów.

Obecne podejścia do efektywnego dostrajania parametrów, takie jak Adapter, LoRA i VPT, rozwijały się głównie w kontekście przetwarzania języka naturalnego (NLP), gdzie zastosowanie dużych modeli językowych wymagało opracowania metod pozwalających na efektywne dostosowanie tych modeli do konkretnych zadań. Adapter wprowadza sieć neuronową przypominającą bottleneck, która zmienia tylko niewielką część parametrów modelu. LoRA wprowadza natomiast niskorankowe dekompozycje w macierzach projekcji, umożliwiając zmiany w parametrach zapytań i kluczy w blokach transformatorów. Z kolei VPT, wprowadzając uczące się tokeny jako dodatkowe wejście do modelu, pozwala na dostosowanie sieci do nowych danych, przekształcając obrazy w coś na kształt wirtualnych pikseli.

NOAH stanowi krok ku unifikacji podejść do dostrajania parametrów, łącząc techniki, które wcześniej były stosowane w odmiennych dziedzinach, takich jak NLP, z nowoczesnymi metodami optymalizacji sieci neuronowych. Choć podobne próby pojawiły się wcześniej (jak w przypadku UNIPELT czy AutoPEFT), NOAH różni się od nich bardziej precyzyjnym podejściem do wyboru parametrów i integracją z wyszukiwaniem architektury sieci.

To, co powinno stanowić istotny punkt do rozważenia, to potrzeba dalszego rozwijania i testowania metod takich jak NOAH w kontekście aplikacji, które wykraczają poza klasyczne zadania wizji komputerowej, w tym w obszarze przetwarzania języka naturalnego, multimodalnych interakcji czy bardziej wymagających zadań związanych z rozumieniem obrazów i tekstu.

Jak wykorzystać modele wizji i języka CLIP do segmentacji semantycznej?

MaskCLIP+ jest rozszerzoną wersją tego podejścia, które wykorzystuje MaskCLIP do generowania wysokiej jakości pseudo-etykiet podczas treningu. Ta metoda pozwala na stosowanie bardziej zaawansowanych architektur segmentacji, które są specjalnie dostosowane do zadań segmentacji, wykraczających poza oryginalny enkoder obrazu CLIP. Dzięki temu rozszerzeniu MaskCLIP+ osiąga znaczące postępy w stosunku do wcześniejszych metod w standardowych benchmarkach segmentacji zero-shot. Co więcej, jego wszechstronność sprawia, że model radzi sobie z bardziej wymagającymi zadaniami, takimi jak segmentacja nowych kategorii, takich jak celebryci czy postacie animowane, udowadniając swoją elastyczność i odporność.

W badaniach nad zastosowaniem modeli wizji i języka do segmentacji semantycznej, kluczowe znaczenie ma nie tylko sama wydajność, ale również szerokie możliwości transferu modeli do nowych dziedzin i scenariuszy. Dzięki MaskCLIP+ otwierają się nowe horyzonty w kontekście segmentacji, szczególnie w obszarach, w których klasyczne metody segmentacji nie radzą sobie z wyzwaniami, takimi jak rozpoznawanie niewidzianych wcześniej kategorii. Model CLIP, wykorzystywany w połączeniu z techniką samouczenia (Self-Training), może znacząco poprawić dokładność segmentacji, co jest szczególnie ważne w kontekście rozwoju metod segmentacji bez nadzoru.

Warto zauważyć, że głównym atutem tej technologii jest jej zdolność do przetwarzania tekstowych opisów i obrazów w sposób, który umożliwia realizację zadań wymagających dużych zbiorów danych etykietowanych. Pomimo tego, że tradycyjne podejścia wymagają ogromnych zbiorów danych z dokładnymi etykietami do efektywnego trenowania modeli segmentacyjnych, MaskCLIP zmienia tę dynamikę, umożliwiając realizację zadań segmentacji bez potrzeby zakupu kosztownych danych treningowych.

Z technicznego punktu widzenia kluczową rolę w procesie segmentacji odgrywa zdolność modeli CLIP do wykorzystania semantycznych powiązań między obrazami a ich opisami tekstowymi. Ta zdolność pozwala na "rozumienie" kontekstu obrazów na poziomie, który do tej pory był zarezerwowany dla bardziej zaawansowanych, ręcznie zaprojektowanych sieci neuronowych. Wykorzystanie takiej wiedzy do segmentacji obrazów umożliwia rozwiązanie wielu trudnych problemów związanych z rozpoznawaniem obiektów w nieznanych kategoriach, co stanowi jeden z najbardziej obiecujących kierunków rozwoju technologii w tej dziedzinie.

Z perspektywy użytkownika technologii, istotne jest zrozumienie, że rozwój narzędzi takich jak MaskCLIP otwiera drzwi do bardziej elastycznych, opartych na danych technik segmentacji, które mogą znaleźć zastosowanie w różnych dziedzinach – od medycyny po przemysł filmowy. Jednakże, pomimo obiecujących wyników, technologia ta wciąż wymaga dalszego rozwoju, aby mogła w pełni wykorzystać swój potencjał w zadaniach wymagających wysokiej precyzji i dużych zbiorów danych.

Zatem, przyszłość segmentacji semantycznej, zwłaszcza w kontekście modeli zero-shot, leży w zdolności łączenia różnych podejść, takich jak MaskCLIP i MaskCLIP+, z technikami samouczenia i szerokim wykorzystaniem transferu wiedzy z innych dziedzin, co umożliwi bardziej uniwersalne i efektywne zastosowania tych technologii.