La inteligencia artificial es un campo de la informática que se enfoca en desarrollar sistemas que puedan realizar tareas que requieren inteligencia humana, como el aprendizaje, la percepción, la comprensión y la toma de decisiones. Los métodos de entrenamiento en inteligencia artificial son procesos que se utilizan para que un modelo de inteligencia artificial aprenda de los datos que se le proporcionan. Uno de los métodos más comunes de entrenamiento en inteligencia artificial es el aprendizaje supervisado, en el que el modelo se entrena con datos etiquetados, es decir, con información que indica qué salida esperada corresponde a cada entrada.

En el caso de la generación de imágenes por ordenador, los autoencoders denoising (eliminación de ruido) y los modelos de difusión (DMs) son los métodos de entrenamiento más aplicados. Un autoencoder denoising es un modelo de inteligencia artificial que se entrena para reconstruir imágenes a partir de imágenes alteradas o ruidosas. Un DM, por otro lado, es un modelo que se entrena para producir imágenes a partir de un proceso secuencial de aplicación de autoencoders denoising. Estos modelos tienen una formulación que les permite aplicarse directamente a tareas de modificación de imágenes, como la repintación, sin requerir un entrenamiento adicional.

Sin embargo, los modelos DM a menudo requieren muchos días de entrenamiento en una GPU y la inferencia es costosa debido a las evaluaciones secuenciales. Para abordar estos problemas, en información reciente han propuesto la utilización de LDMs, que son modelos de difusión en el espacio latente de autoencoders potentes y previamente entrenados. Esto permite alcanzar un punto cercano al óptimo entre la reducción de la complejidad y la reducción espacial, mejorando la fidelidad visual. Además, agregando capas de atención cruzada a la arquitectura del modelo, los autores han logrado que los LDMs se conviertan en generadores potentes y flexibles para entradas de condicionamiento general, como el texto o las cajas delimitadoras, y la síntesis a alta resolución se hace posible de manera convulsional.

Según los resultados presentados en la documentación sobre Stable Diffusion, los LDMs lograron un rendimiento altamente competitivo en tareas como la generación de imágenes incondicionales. En resumen, los resultados presentados en la documentación sobre el rendimiento altamente competitivo de los LDM en la generación de imágenes incondicionales pueden haber sido solo el comienzo de una línea de investigación más amplia y profunda sobre la utilización de los LDM en diferentes aplicaciones y tareas similares.
ปัญญาประดิษฐ์เป็นสาขาวิชาวิทยาการคอมพิวเตอร์ที่มุ่งเน้นการพัฒนาระบบที่สามารถทำงานที่ต้องใช้สติปัญญาของมนุษย์ เช่น การเรียนรู้ การรับรู้ ความเข้าใจ และการตัดสินใจ วิธีการฝึกอบรมปัญญาประดิษฐ์เป็นกระบวนการที่ใช้สำหรับแบบจำลองปัญญาประดิษฐ์เพื่อเรียนรู้จากข้อมูลที่ให้ไว้ หนึ่งในวิธีการฝึกอบรมที่พบบ่อยที่สุดในปัญญาประดิษฐ์คือการเรียนรู้ภายใต้การดูแล ซึ่งโมเดลจะได้รับการฝึกด้วยข้อมูลที่ติดป้ายกำกับ นั่นคือ ด้วยข้อมูลที่ระบุว่าผลลัพธ์ที่คาดหวังใดที่สอดคล้องกับแต่ละอินพุต ในกรณีของการสร้างภาพคอมพิวเตอร์ ตัวเข้ารหัสอัตโนมัติ denoising และแบบจำลองการแพร่กระจาย (DM) เป็นวิธีการฝึกอบรมที่ใช้มากที่สุด ตัวเข้ารหัสอัตโนมัติแบบ denoising คือโมเดลปัญญาประดิษฐ์ที่ได้รับการฝึกฝนเพื่อสร้างภาพขึ้นใหม่จากภาพที่ได้รับการแก้ไขหรือมีสัญญาณรบกวน ในทางกลับกัน DM คือโมเดลที่ได้รับการฝึกฝนให้สร้างภาพจากกระบวนการที่ใช้ตัวเข้ารหัสอัตโนมัติ denoising ตามลำดับ โมเดลเหล่านี้มีสูตรที่ช่วยให้สามารถนำไปใช้กับงานแก้ไขภาพได้โดยตรง เช่น การทาสีใหม่ โดยไม่ต้องมีการฝึกอบรมเพิ่มเติม อย่างไรก็ตาม โมเดล DM มักต้องใช้เวลาหลายวันในการฝึกอบรมเกี่ยวกับ GPU และการอนุมานมีราคาแพงเนื่องจากการประเมินตามลำดับ เพื่อแก้ไขปัญหาเหล่านี้ ข้อมูลล่าสุดได้เสนอการใช้ LDM ซึ่งเป็นแบบจำลองการแพร่กระจายในพื้นที่แฝงของตัวเข้ารหัสอัตโนมัติที่ทรงพลังและได้รับการฝึกอบรมมาก่อนหน้านี้ ซึ่งช่วยให้เข้าถึงจุดที่ใกล้กับจุดที่เหมาะสมที่สุดระหว่างการลดความซับซ้อนและการลดเชิงพื้นที่ ปรับปรุงความคมชัดของภาพ นอกจากนี้ ผู้เขียนได้สร้างเครื่องกำเนิด LDM ที่ทรงพลังและยืดหยุ่นสำหรับอินพุตการปรับสภาพทั่วไป เช่น ข้อความหรือกล่องขอบ และการสังเคราะห์ที่มีความละเอียดสูงก็เป็นไปได้ในลักษณะที่กระตุก จากผลลัพธ์ที่นำเสนอในเอกสาร Stable Diffusion นั้น LDM ประสบความสำเร็จในด้านประสิทธิภาพการแข่งขันสูงในงานต่างๆ เช่น การสร้างภาพแบบไม่มีเงื่อนไข โดยสรุป ผลลัพธ์ที่นำเสนอในวรรณกรรมเกี่ยวกับประสิทธิภาพการแข่งขันสูงของ LDM ในการถ่ายภาพแบบไม่มีเงื่อนไขอาจเป็นเพียงจุดเริ่มต้นของการวิจัยที่กว้างและลึกยิ่งขึ้นเกี่ยวกับการใช้ประโยชน์จาก LDM ในการใช้งานที่แตกต่างกันและงานที่คล้ายกัน
spam fails_task lang_mismatch pii not_appropriate hate_speech sexual_content quality toxicity humor helpfulness creativity violence