Hur man bygger vision-språkmodeller för multimodal AI

Vision-språkmodeller har blivit en central komponent för att utveckla multimodal artificiell intelligens (AI), som binder samman text och bild för att skapa avancerade interaktiva system. Den exponentiella tillväxten av stora språkmodeller (LLM) har lett till betydande framsteg, men utvecklingen av vision-baserade grundmodeller för multimodal AI har inte hållit samma takt. I denna kontext har vision-språkmodeller blivit avgörande för att minska klyftan mellan språk och visuell uppfattning, men det finns fortfarande många utmaningar att övervinna.

En av de största utmaningarna är den skillnad som finns mellan öppna och kommersiella modeller, som GPT-4V och Gemini-serien. Kommersiella modeller tenderar att ha parametrar i storleksordningen 100 miljarder, medan öppna modeller ofta har betydligt färre parametrar, vilket leder till en märkbar skillnad i prestanda. Denna skillnad manifesterar sig inte bara i antalet parametrar utan även i bildens upplösning och flerspråkig kapabilitet.

För att minska denna klyfta krävs en skalning av vision-encoder-modellen för att matcha storleken på språkmodellen. Genom att kombinera vision- och språkdata på en global skala, baserat på miljontals bilder och texter från internet, kan vi börja bygga modeller som är mer robusta och kapabla att förstå både visuella och textuella data. Detta kräver också en förståelse för kvaliteten och mångfalden i de data som används för att träna modellerna. Om dessa data inte är tillräckligt representativa eller är felaktiga, kan det påverka modellens prestationer.

En annan aspekt som är viktig att förstå är bildens upplösning. Kommersiella modeller använder en dynamisk upplösning som bevarar bildens originalformat för att bättre förstå komplexa scenarier eller dokument. Däremot använder många öppna källkodsmodeller fastställda upplösningar, vilket begränsar förmågan att hantera detaljerade scener eller högupplösta bilder. Denna tekniska begränsning kan påverka modellens noggrannhet i uppgifter som kräver hög precision, till exempel dokumentigenkänning eller scenförståelse i detalj.

En annan betydande skillnad ligger i flerspråkigheten. Kommersiella modeller tränas ofta på stora flerspråkiga datamängder, vilket gör att de presterar bättre på språk utöver engelska. Många öppna modeller, å andra sidan, är tränade på en övervägande mängd engelska data och använder LLM:s nollskott-förmåga för andra språk. Detta resulterar ofta i att förståelsen för scener på andra språk eller i icke-latinska teckensystem blir mindre exakt. För att förbättra denna aspekt behöver vi öka mångfalden i de träningsdata som används för att utveckla dessa modeller och skapa bättre flerspråkiga funktioner.

Det är också viktigt att förstå den roll som samordning mellan vision- och språkmodeller spelar. När dessa modeller tränas för att harmonisera sina representationer blir de mycket mer effektiva i att koppla samman text och bild. Denna samordning kan uppnås genom en metod som kallas alignment, där visionmodellen och språkmodellen lär sig att förstå varandras resultat och kontext. Genom att träna dessa två typer av modeller tillsammans kan vi få dem att samarbeta på ett sätt som gör dem mer precisa i sina multimodala interaktioner.

För att nå en mer robust och allmänt användbar modell behövs det mer än bara att skala upp parametrarna. Det handlar om att skapa en balans mellan modellens kapacitet, träningsdata och specifika domäner där dessa modeller ska tillämpas. För att bygga en framgångsrik multimodal modell för praktisk användning, bör forskare och ingenjörer inte bara fokusera på storleken på modellen utan också på hur väl de olika komponenterna (bild och text) samverkar.

Det är också viktigt att tänka på hur dessa modeller kommer att användas i den verkliga världen, där de måste hantera en enorm variation av visuella och textuella data, inklusive bilder från olika källor och texter på många språk. Genom att utveckla modeller som inte bara är skalbara utan också flexibla nog att anpassa sig till olika typer av data och uppgifter, kan vi skapa system som verkligen kan göra skillnad i praktiska tillämpningar, från automatiserade bildigenkänningssystem till avancerade multimodala chatbots och AI-baserade assistenter.

Hur generativ modellering förändrar dans och rörelse

Generativ modellering och maskininlärning har gjort stora framsteg under det senaste decenniet, och en av de mest fascinerande tillämpningarna är i skapandet av mänsklig rörelse och dans genom artificiell intelligens (AI). Det handlar inte bara om att generera enskilda rörelser, utan om att skapa hela sekvenser av dans eller kroppsrörelser i en tredimensionell (3D) värld, där modellen kan förstå och återskapa hela kroppens rörelsemönster, från enkla armrörelser till komplexa danssteg. Detta har lett till revolutionerande framsteg både inom underhållningsindustrin och forskningen kring kroppsrörelse.

Vidare har forskare utvecklat metoder för att länka rörelser direkt till musik, som exempelvis tekniken i Dancing to Music som använder sig av generativa neurala nätverk för att skapa danssekvenser som är synkroniserade med musiken. Det innebär att AI inte bara tar hänsyn till ljudets rytm och takt, utan också dess emotionella nyanser och musikalitet. Genom denna typ av maskininlärning kan AI skapa kompletta danser där rörelserna känns "levande", dynamiska och i harmoni med den musik de är knutna till.

AI-driven dansgenerering kan också utforska fler komplexa interaktioner mellan människor i en gemensam scen, som visats i Intergen, som utnyttjar diffusionstekniker för att generera rörelser i interaktion mellan flera människor. Detta öppnar upp för nya möjligheter inom filmer, datorspel och VR-applikationer, där flera karaktärer kan samverka och reagera på varandras rörelser i realtid.

En annan viktig aspekt av dessa framsteg är hur vi har utvecklat nya sätt att beskriva och styra dessa rörelser. Tidigare var rörelsedata bundna till specifika rörelseset och filmade sekvenser, men med de senaste metoderna kan textbeskrivningar, som i Story-to-Motion, direkt omvandlas till 3D-animationer av dans eller mänsklig rörelse. Detta ger en enorm frihet och flexibilitet för skapande inom filmproduktion, videospel eller till och med för terapeutiska syften där dans och rörelse kan användas för att uttrycka känslor eller förbättra fysisk hälsa.

Förutom att AI nu kan generera rörelser, fokuserar den också på att förstå och skapa realistiska interaktioner mellan människokroppen och föremål. Genom teknologier som HOI-Diff, där textbeskrivningar av 3D-interaktioner med föremål omvandlas till rörelser, kan AI skapa hela scener där människor och objekt samverkar på ett realistiskt sätt. Det innebär att AI inte längre är begränsad till att skapa bara "dans", utan också kan skapa hela levande världar, från virtuella upplevelser till teaterföreställningar.

Därför är den största innovationen inte bara att skapa rörelser, utan att låta maskinerna generera och förstå kontexten för dessa rörelser, vilket öppnar upp för en ny era inom kreativa industrier och artificiell intelligens.

I detta sammanhang är det också viktigt att förstå de potentiella utmaningarna som ligger i att skapa dans och rörelser som känns autentiska och naturliga. Maskininlärningens förmåga att "lära sig" från gigantiska databaser är både en styrka och en risk – det är en styrka i att den kan återskapa ett stort antal rörelser och kombinationer, men samtidigt kan det finnas en tendens att dessa rörelser inte känns lika spontana eller mänskliga som de gör när de utförs av en verklig dansare. Därför krävs det fortsatt forskning och utveckling för att göra rörelser ännu mer realistiska och relaterbara för människor.

Slutligen är det också avgörande att förstå att dessa teknologier inte bara handlar om att skapa konst. De har också praktiska tillämpningar, exempelvis inom rehabilitering och rörelsebaserad terapi, där AI-genererade rörelser kan hjälpa till att återskapa eller förbättra fysiska funktioner hos individer med skador eller sjukdomar. Teknologin ger oss möjlighet att skapa nya sätt att behandla och förstå människokroppens rörelser på, vilket inte bara handlar om konstnärligt skapande utan också om att använda AI för att förbättra livskvalitet och hälsa.

Hur FreeU Förbättrar Generering Kvalitet i Diffusionsmodeller utan Extra Träning

Diffusionsmodeller, som har blivit en ledande teknik inom generativa modeller, är särskilt kända för sina framgångar inom datorseende. Dessa modeller består av två huvudsakliga processer: diffusionsprocessen och denosseringsprocessen. I diffusionsprocessen adderas successivt Gaussiskt brus till inputdata tills den omvandlas till ren brus. Därefter återställs den ursprungliga datan under denosseringsprocessen genom en sekvens av inlärda inversa diffusionsoperationer. En U-Net används ofta för att förutsäga vilket brus som ska tas bort vid varje steg i denosseringen.

Ett område som hittills varit mindre utforskat är hur U-Net-arkitekturen inverkar på denna denossering, trots att många studier fokuserar på att använda förtränade diffusionsmodeller för olika applikationer. Det visar sig att U-Net består av två huvudkomponenter: ett huvudbackbone-nätverk och så kallade skip connections som binder samman encoder och decoder. Detta gör det möjligt för modellen att effektivt återställa data under träning. Problemet uppstår när dessa skip connections bidrar med högfrekventa komponenter, vilket ibland kan minska backbone-nätverkets förmåga att effektivt avlägsna brus under inferensfasen.

Följaktligen uppstod idén om FreeU, en metod för att justera balansen mellan bidragen från dessa två komponenter utan att behöva ytterligare träning eller finjustering. Genom att införa två moduleringsfaktorer under inferens, kan FreeU förbättra bildkvaliteten markant genom att justera hur mycket varje komponent bidrar till slutresultatet. En sådan enkel justering, som endast påverkar två skalningsfaktorer, ger kraftiga förbättringar av genereringskvaliteten, utan att öka modellens minneskrav eller beräkningskostnad.

En grundläggande insikt från analysen är att de lågfrekventa komponenterna spelar en avgörande roll för att bibehålla bildens struktur och färger. Om dessa komponenter ändras för mycket under denosseringen kan det leda till en förlust av bildens semantiska integritet. Höga frekvenser, som representerar detaljer som kanter och texturer, påverkas mer av bruset, och det är här som FreeU gör en avgörande förbättring genom att finjustera de högfrekventa komponenternas påverkan under inferens.

FreeU-metoden är enkel att integrera med existerande diffusionsmodeller som Stable Diffusion, DreamBooth och ControlNet. Genom att justera skalningsfaktorerna under inferensfasen har FreeU visat sig avsevärt förbättra den kvalitet som dessa modeller producerar. Experiment har visat att FreeU inte bara bibehåller kvaliteten i genererade bilder utan även minimerar problem som textrasmoothing—en bieffekt som kan uppstå vid överdriven justering av lågfrekeventa komponenter. Därmed ger metoden användarna möjlighet att höja kvaliteten på sina resultat utan att behöva omträna eller finjustera sina modeller.

För att verkligen förstå potentialen hos FreeU måste man också känna till de grundläggande egenskaperna hos diffusionsmodeller. Dessa modeller är kraftfulla på grund av sin förmåga att hantera komplexa strukturella relationer i data. När det gäller bildgenerering, till exempel, är förmågan att kontrollera de frekvenser som bidrar till bildens uppbyggnad avgörande. FreeU tillför ett ytterligare lager av kontroll som gör det möjligt att bättre hantera dessa frekvenser och därmed säkerställa högre kvalitet på det genererade innehållet.