Jakie wyzwania napotykają modele oparte na wizji i języku w kontekście uczenia się wizualnych reprezentacji?

Modele wizji-języka (Vision-Language Models, VLM) stanowią jeden z najdynamiczniej rozwijających się obszarów badań w dziedzinie sztucznej inteligencji. Łączą one zdolności przetwarzania obrazów i języka naturalnego, umożliwiając tworzenie systemów, które potrafią rozumieć i generować zarówno obrazy, jak i teksty. Jednakże, mimo ogromnego potencjału, przed tymi modelami stoi szereg wyzwań, które związane są z naturą samego uczenia się, jak i z problemami związanymi z jakością danych i wydajnością.

Wśród kluczowych wyzwań, które napotykają badacze przy tworzeniu modeli wizji-języka, wymienia się m.in. zrozumienie i przetwarzanie kontekstów wizualnych w sposób, który jest w pełni zgodny z interpretacjami językowymi. Współczesne modele takie jak CLIP, BLIP, czy ViLT dążą do tworzenia uniwersalnych reprezentacji, które łączą obrazy i teksty w jedną spójną formę, ale proces ten napotyka trudności związane z różnorodnością danych wejściowych oraz potrzebą synchronizacji złożonych modalności.

Dzięki wprowadzeniu samodzielnego uczenia się bez nadzoru, jak w przypadku Contrastive Learning, udało się wyjść naprzeciw problemowi ograniczonego dostępu do dużych, ręcznie oznaczonych zbiorów danych. Metody takie jak Momentum Contrast czy Swin Transformer są przykładami podejść, które starają się zminimalizować zależność od oznaczonych danych, co otwiera nowe możliwości, szczególnie w kontekście tworzenia bardziej uniwersalnych i adaptacyjnych modeli. Niemniej jednak, skuteczność tych metod zależy od odpowiedniego modelowania relacji między obrazami a tekstami, co wciąż pozostaje wyzwaniem.

Ważnym zagadnieniem w tej dziedzinie jest także wykorzystanie zewnętrznych źródeł wiedzy w celu wzbogacenia reprezentacji wizualnych. Modele takie jak GPT-4V, które oprócz wizji posługują się również rozbudowanym kontekstem tekstowym, otwierają nowe perspektywy w rozwiązywaniu złożonych problemów związanych z wizualnym rozumieniem. W przypadku systemów opartych na takich modelach, jak BLIP czy ViLT, istotne jest precyzyjne dopasowanie danych obrazów do tekstu, co pozwala na efektywniejsze przetwarzanie semantyki wizualnej i jej interpretację przez systemy AI.

Znaczenie ma również rozwój algorytmów umożliwiających zero-shot learning, które pozwalają na efektywne wykorzystanie modeli bez konieczności dalszego dostosowywania ich do konkretnych zadań. Podejście takie jak Test-time Prompt Tuning dla modeli wizji-języka, które zostało wprowadzone w 2022 roku, stanowi przykład nowatorskiej metody, która pozwala na wykorzystanie gotowych modeli w szerokim zakresie zastosowań, eliminując potrzebę intensywnego procesu treningowego w przypadku nowych zadań.

Pomimo dynamicznego rozwoju tej technologii, istnieje także wyzwanie związane z interpretowalnością tych modeli. Złożoność strukturalna, a także liczba parametrów w nowoczesnych modelach, sprawia, że wyjaśnienie decyzji podejmowanych przez algorytmy staje się trudne. W kontekście aplikacji medycznych, finansowych czy prawnych, gdzie decyzje algorytmiczne mogą mieć poważne konsekwencje, konieczność zapewnienia przejrzystości i zrozumienia tych decyzji staje się kluczowa.

Co więcej, w kwestii praktycznego zastosowania modeli wizji-języka, kluczowe jest zrozumienie, jak odpowiednie przygotowanie danych i dobra jakość uczenia się mogą wpłynąć na skuteczność modeli w różnych kontekstach. Modele, które potrafią dostarczyć wartościowe i precyzyjne odpowiedzi w zadaniach związanych z rozpoznawaniem obiektów, odpowiadaniem na pytania, czy analizowaniem tekstów, muszą być w stanie nie tylko dostosować się do zmiennych warunków, ale także uwzględniać subtelności językowe i kulturowe, które mogą być obecne w analizowanych danych.

Mimo że technologie te są jeszcze na etapie intensywnych badań, perspektywy ich zastosowania w praktyce, w tym w interaktywnych systemach pomocy, edukacji, medycynie czy w analizie dużych zbiorów danych, stają się coraz bardziej realne. W tym kontekście, oprócz technicznych wyzwań związanych z wydajnością i jakością, istotne jest, aby badacze i inżynierowie nie zapominali o etycznych aspektach rozwoju tej technologii, w tym o sprawiedliwości w dostępie do narzędzi oraz ich transparentności.

Jak działa rekonstrukcja wizualna na poziomie tokenów w analizie wideo?

Pierwsza faza szkolenia w systemach przetwarzania wideo opartego na modelach wielomodalnych, takich jak InternVideo2, koncentruje się na rekonstrukcji wizualnej na poziomie tokenów. Proces ten wykorzystuje dwa wyspecjalizowane modele nauczycielskie: InternVL-6B oraz VideoMAEv2-g, które współpracują ze sobą, aby umożliwić transfer wiedzy. Podstawową techniką jest rekonstrukcja zakodowanych fragmentów wideo, gdzie 80% tokenów jest maskowanych na poziomie klatki wideo, co stanowi wyzwanie zarówno dla rozumienia semantycznego, jak i dynamiki ruchu w analizowanych sekwencjach.

Maskowanie tokenów na podstawie rozumienia semantycznego i ruchu jest realizowane poprzez dwa różne podejścia: InternVL-6B koncentruje się na aspekcie semantycznym wideo, a VideoMAEv2-g modeluje dynamikę ruchu. Współpraca tych dwóch modeli pozwala na uzyskanie bardziej spójnej i dokładnej rekonstrukcji. Celem procesu optymalizacji jest minimalizacja błędu między siecią uczącą się (student) a modelami nauczycielskimi, które stanowią punkt odniesienia w tym procesie.

Rekonstrukcja jest realizowana za pomocą specjalnie zaprojektowanych warstw projekcyjnych, które umożliwiają wzajemne dopasowanie i transfer wiedzy z modeli nauczycielskich. Zgodnie z przedstawioną funkcją straty, poszczególne elementy sieci są porównywane na podstawie metryki L2, co pozwala na dokładne dopasowanie cech wejściowych z cechami nauczycieli. Po zakończeniu treningu, warstwy projekcyjne są usuwane, a pozostaje tylko rdzeń enkodera wizualnego, który wykazuje poprawioną kompatybilność multimodalną i zrozumienie temporalne, co jest kluczowe dla rozpoznawania akcji w wideo.

Co istotne, w tym podejściu nie chodzi tylko o prostą rekonstrukcję wideo, ale także o rozwój enkodera, który potrafi lepiej zrozumieć i synchronizować różne modalności, jak wizualna, dźwiękowa i tekstowa, co jest fundamentem wideo-rozumienia w systemach opartych na dużych modelach językowych.

Zrozumienie tego procesu jest kluczowe dla opracowywania bardziej zaawansowanych systemów analizy wideo, które nie tylko poprawnie rekonstruują sekwencje, ale także potrafią rozpoznać akcje i zdarzenia w filmach lub materiałach wideo na podstawie bardziej złożonych danych wejściowych. W kontekście przyszłych zastosowań wideo w różnych dziedzinach, takich jak rozrywka, bezpieczeństwo czy edukacja, takie technologie będą miały kluczowe znaczenie.

Jak skutecznie wykorzystać Tuning Test-Time Prompt (TPT) do poprawy ogólnych wyników modelu CLIP?

Zadaniem modelu CLIP jest połączenie dwóch różnych przestrzeni cech: wizualnej i tekstowej. Jego architektura składa się z dwóch równoległych enkoderów — jeden mapuje dane tekstowe na wektory cech, a drugi dla danych wizualnych. Model jest trenowany przy użyciu straty kontrastowej, która zapewnia spójność między tymi dwiema przestrzeniami. Jednak w praktyce, aby wykorzystać ten model w nowych zadaniach, konieczne jest dostosowanie do zmieniających się warunków, takich jak nowe dane testowe. Problemy te są wyzwaniem, zwłaszcza gdy dane testowe są pojedyncze, a dostęp do oznaczonych danych ograniczony. Właśnie dlatego techniki optymalizacji podczas testowania, takie jak Test-Time Prompt Tuning (TPT), stają się coraz bardziej popularne.

Test-Time Training (T2T) oraz jego warianty, jak np. metoda Entropy Minimization, stanowią próbę dostosowania modelu do danych testowych bez potrzeby pełnego ponownego trenowania. Jedną z kluczowych technik jest dodanie gałęzi samonadzorowanej, która w czasie testowania pomaga przystosować sieć do nowych próbek, obliczając cele optymalizacyjne. Takie podejście jest jednak ograniczone w kontekście jedno-punktowych danych testowych, dlatego metody takie jak marginalne minimalizowanie entropii oferują bardziej efektywne rozwiązania.

W kontekście modeli CLIP, zaproponowano metodę Test-Time Prompt Tuning, której celem jest optymalizacja tzw. "promptu" (czyli wstępnie przygotowanego tekstu, który towarzyszy obrazowi) bez konieczności ingerencji w parametry samego modelu. Głównym celem tej techniki jest zachowanie zdolności generalizacji modelu w trybie zero-shot, czyli zdolności rozumienia nowych danych bez wcześniejszego ich trenowania. TPT polega na modyfikowaniu promptu na etapie testowym, aby precyzyjnie dostosować kontekst, w jakim model analizuje obraz, co z kolei zwiększa jego skuteczność w rozwiązywaniu nowych zadań.

W jednym z przykładów, CLIP może zostać użyty do klasyfikacji obrazów w sposób zero-shot. Aby to osiągnąć, dla każdej klasy tworzony jest "prompt" — krótka fraza tekstowa, która identyfikuje kategorię (np. "a photo of a dog"). Taki tekst jest następnie podawany do enkodera tekstowego modelu, a generowane cechy tekstowe są porównywane z cechami wygenerowanymi z obrazu przy użyciu cosinusowej miary podobieństwa. Jednak przy tej metodzie kluczowym wyzwaniem jest to, jak skutecznie dostosować prompt do nowych danych, tak aby zachować zdolności generalizacyjne modelu.

W kontekście TPT wyzwaniem staje się dobór odpowiedniej funkcji straty, która umożliwi poprawę jakości wyników przy braku dostępu do etykiet. Zamiast opierać się na oznaczonych danych, TPT stosuje podejście nie-superwizyjne, optymalizując prompt na podstawie pojedynczej próbki testowej. W tym celu generowane są losowe augmentacje testowego obrazu, a celem jest minimalizacja różnic w wynikach uzyskanych z tych augmentacji, co prowadzi do zwiększenia spójności prognoz modelu.

Ważnym elementem w metodzie TPT jest także problem wyboru odpowiedniej grupy parametrów do optymalizacji. Zamiast aktualizować wszystkie parametry modelu, co może prowadzić do utraty właściwości generalizacji, TPT sugeruje optymalizację tylko promptu, pozostawiając resztę modelu nienaruszoną. Dzięki temu zachowywana jest moc pretrenowanych cech, a model nie zostaje przystosowany do jednej, specyficznej próbki testowej, co mogłoby ograniczyć jego zdolność do generalizacji na nieznanych danych.

Wyzwanie, które pojawia się w TPT, dotyczy także odpowiedniego zarządzania hałasem generowanym przez augmentacje. Przypadkowe modyfikacje obrazu, które nie wnoszą istotnych informacji, mogą zniekształcić wyniki predykcji. Z tego względu istotnym elementem w optymalizacji promptu jest zastosowanie tzw. "selekcji pewności", która pozwala na eliminowanie najbardziej niepewnych lub mylących augmentacji. Taki mechanizm zapewnia, że tylko najbardziej trafne i stabilne wersje testowego obrazu będą miały wpływ na optymalizację promptu.

Podsumowując, TPT stanowi obiecującą technikę optymalizacji modelu w czasie testowania, szczególnie w kontekście wykorzystania modelu CLIP do zadań zero-shot. Zamiast pełnego fine-tuningu modelu, który wiąże się z ryzykiem utraty właściwości generalizacyjnych, metoda ta koncentruje się na subtelnym dostosowywaniu kontekstu testowego, co pozwala na bardziej efektywne wykorzystanie wstępnie wytrenowanego modelu. Warto podkreślić, że technika ta jest szczególnie skuteczna, gdy dostęp do danych treningowych jest ograniczony, a zadanie wymaga wysokiej elastyczności w dostosowywaniu do nowych, nieznanych danych testowych.

Jak MaskCLIP+ rewolucjonizuje segmentację bez anotacji i zerową naukę

W pracy nad klasyfikacją i segmentacją obrazu z wykorzystaniem zaawansowanych sieci neuronowych, jednym z kluczowych wyzwań jest efektywne wykorzystanie modeli w scenariuszach, gdzie dostępność oznaczeń jest ograniczona. Metody takie jak MaskCLIP i MaskCLIP+ stawiają na przełomowe podejście, które umożliwia rozwiązanie tych problemów bez konieczności tradycyjnego trenowania na dużych zbiorach danych. MaskCLIP+ rozwija koncept swojego poprzednika, MaskCLIP, oferując bardziej elastyczne podejście do segmentacji, szczególnie w kontekście architektur dedykowanych do tego zadania, jak DeepLab czy PSPNet.

W klasycznym podejściu do segmentacji obrazu, gdzie klasyfikacja i lokalizacja obiektów są od siebie oddzielone, typowe modele wymagają pełnych oznaczeń, aby nauczyć się, jak rozpoznać różne klasy obiektów. W przypadku MaskCLIP+, podejście oparte na pseudo-etykietach pozwala na generowanie tych oznaczeń bez potrzeby wcześniejszego treningu. MaskCLIP+ traktuje swoje wyniki predykcji jako pseudo-etykiety dla sieci docelowej, co pozwala na wykorzystanie bardziej zaawansowanych architektur, jak DeepLabv2, bez ograniczeń wynikających z sztywnej architektury CLIP.

MaskCLIP+ odnosi sukcesy w różnych standardowych benchmarkach segmentacji, takich jak PASCAL VOC 2012, PASCAL Context i COCO Stuff, gdzie jego wyniki porównywalne są z wynikami pełni nadzorowanych metod. Co ważne, metoda ta nie prowadzi do spadku wydajności w przypadku klas, które już zostały "widziane" podczas treningu, co stanowi istotną przewagę nad klasycznymi metodami opartymi na distylacji wiedzy, które często prowadzą do konfliktów między klasami widzianymi a niewidzianymi.

W kontekście segmentacji bez anotacji, MaskCLIP+ sprawdza się doskonale, wykonując zadania segmentacji na danych, które nie mają przypisanych żadnych etykiet. Dla trzech standardowych zbiorów danych, takich jak PASCAL VOC, PASCAL Context i COCO Stuff, MaskCLIP+ wykazuje wyraźnie lepsze wyniki mIoU (średnia przejście przez jedność) w porównaniu z tradycyjnymi metodami. Zastosowanie dodatkowych technik, takich jak key smoothing i prompt denoising, znacząco poprawia jakość predykcji, eliminując zakłócenia wynikające z zewnętrznych czynników, takich jak szumy w obrazach.

Istotnym elementem w pracy z MaskCLIP+ jest także jego zdolność do radzenia sobie z różnymi rodzajami uszkodzeń obrazu, takich jak szum gaussowski, szum impulsowy czy rozmycie. W tabeli wyników prezentowanej w badaniach pokazano, że MaskCLIP+ jest wyjątkowo odporny na takie zakłócenia, osiągając znacznie lepsze wyniki w porównaniu do bazowego modelu CLIP. Przykłady zastosowania MaskCLIP+ na danych takich jak obrazy z Flickr, które zawierają pojęcia niezwiązane bezpośrednio z typową segmentacją, jak postacie fikcyjne, pokazują, jak potężne może być wykorzystanie tej metody w kontekście rozpoznawania nowych, niezidentyfikowanych wcześniej klas.

Warto zwrócić uwagę na to, że MaskCLIP+ rozwija technologię wykorzystywaną w CLIP, jednak w przeciwieństwie do klasycznego podejścia, które stawia na naukę na poziomie cech wizualnych obrazu, MaskCLIP+ koncentruje się na generowaniu pseudo-etykiet, co pozwala na uzyskanie wyników na poziomie pełnej nadzorowanej segmentacji. Zastosowanie tej metody sprawia, że problem segmentacji obrazu staje się bardziej elastyczny, a sama architektura sieci jest bardziej dostosowana do wymagań zadania.

Jak proces denoising w modelach dyfuzji wpływa na jakość generowanych obrazów?

Modele dyfuzji, mimo rosnącego zainteresowania, nadal pozostają w dużej mierze nieznane pod względem swoich wewnętrznych właściwości. W tym rozdziale przeprowadzamy pionierskie badanie ich potencjału, koncentrując się na analizie procesu denoisingu i roli architektury U-Net w tym kontekście. Zaczniemy od analizy procesu generowania obrazów z szumów, następnie przyjrzymy się szczegółowo, jak architektura U-Net implementuje ten proces, oraz na końcu zaprezentujemy podejście FreeU, które zwiększa zdolności denoisingowe U-Net bez konieczności dodatkowego treningu czy fine-tuningu.

W klasycznych implementacjach modeli dyfuzji proces generowania próbek rozpoczyna się od rozkładu szumu Gaussa, a następnie przebiega przez odwrotny proces dyfuzji, pθ(xt−1|xt ). Kluczowym elementem tego procesu jest model denoisingowy εθ, który ma za zadanie eliminację szumu z obrazu. Optymalizacja modelu denoisingowego opiera się na minimalizacji różnicy między rzeczywistym a przewidywanym szumem, co można zapisać za pomocą funkcji straty: LDM = Ex,ε∼N(0,1),t ‖ε − εθ (xt , t)‖2 2. Zdolność do denoisingu, realizowana zazwyczaj poprzez architekturę U-Net, odgrywa kluczową rolę w jakości generowanych obrazów.

Proces generowania obrazów z szumu

Aby lepiej zrozumieć proces denoisingu, warto zbadać go w dziedzinie Fouriera. W tym kontekście rozróżniamy komponenty niskiej i wysokiej częstotliwości, które stanowią fundament obrazu. Komponenty niskiej częstotliwości odzwierciedlają globalną strukturę obrazu, w tym układ elementów i płynne przejścia kolorów. Ich zmiany w trakcie procesu denoisingu są stosunkowo powolne i nie wpływają na istotne cechy obrazu. Z kolei komponenty wysokiej częstotliwości reprezentują detale, takie jak krawędzie czy tekstury, które są szczególnie podatne na szumy. Właśnie te detale powinny być zachowane podczas procesu denoisingu, podczas gdy niepożądany szum musi zostać usunięty.

Analiza procesu denoisingu w dziedzinie Fouriera ukazuje, że zmiany w komponentach niskiej częstotliwości przebiegają łagodnie, natomiast komponenty wysokiej częstotliwości zmieniają się znacząco w trakcie denoisingu. Warto dodać, że szybkie zmiany w komponentach niskiej częstotliwości mogłyby zasadniczo zmienić istotę obrazu, co jest sprzeczne z celem denoisingu. Natomiast w przypadku komponentów wysokiej częstotliwości, proces denoisingu koncentruje się na usuwaniu szumu, zachowując przy tym detale obrazu.

Jak działa denoising w architekturze U-Net?

Architektura U-Net odgrywa kluczową rolę w denoisingu w modelach dyfuzji. U-Net składa się z dwóch głównych elementów: głównej sieci backbone oraz połączeń skip, które umożliwiają transfer informacji między blokami enkodera i dekodera. Aby ocenić rolę tych dwóch elementów, przeprowadziliśmy eksperyment, w którym wprowadziliśmy dwa współczynniki skalowania — b i s — które modyfikowały mapy cech generowane przez backbone i połączenia skip przed ich połączeniem.

Dalsze badania wskazują, że kluczową rolą backbone w architekturze U-Net jest eliminacja szumu wysokoczęstotliwościowego. Zwiększenie współczynnika b prowadzi do skuteczniejszego tłumienia tych komponentów, co skutkuje wyraźniejszymi i czystszymi obrazami. Skala wpływu na jakość obrazu jest zauważalna w przypadku dużych zmian w wartości b: przy b = 0,6 obrazy są wyraźnie zanieczyszczone szumem, podczas gdy przy b = 1,4 uzyskuje się obrazy o znacznie lepszej jakości.

Połączenia skip w architekturze U-Net

Połączenia skip, które łączą wcześniejsze warstwy enkodera z dekoderem, pełnią ważną funkcję w modelach U-Net, zwłaszcza w kontekście wysokoczęstotliwościowych komponentów obrazu. Zgodnie z wynikami eksperymentów, połączenia te przenoszą dużą ilość informacji wysokoczęstotliwościowych, co jest istotne dla zachowania detali obrazu. Jednakże, jak pokazuje analiza, wpływ tych połączeń na końcowy efekt generowania obrazu jest mniejszy w porównaniu do roli backbone.

Współczesne podejścia do optymalizacji architektury U-Net, takie jak FreeU, pozwalają na dalsze udoskonalenie procesu denoisingu. FreeU skutecznie poprawia zdolności denoisingowe bez potrzeby dodatkowego treningu modelu. Ta technika polega na zastosowaniu dodatkowych mechanizmów, które pozwalają na bardziej efektywne wykorzystanie istniejącej architektury U-Net, co może przyczynić się do dalszej poprawy jakości generowanych obrazów w ramach modeli dyfuzji.

Co warto jeszcze zrozumieć?

Ważnym aspektem, który należy mieć na uwadze, jest fakt, że jakość generowanych obrazów zależy nie tylko od samego procesu denoisingu, ale również od jakości danych, na których model jest trenowany. Modele dyfuzji są bardzo wrażliwe na jakość szumów w procesie generowania obrazów, a każde zakłócenie w tym procesie może prowadzić do istotnych błędów w ostatecznym wyniku. W kontekście U-Net, kluczowe jest, aby zarówno backbone, jak i połączenia skip były odpowiednio dostosowane do potrzeb danego zadania, co może wymagać dalszych eksperymentów i optymalizacji.