OpenAI có nguồn mở Các mô hình nhất quán cho thế hệ nghệ thuật AI
Ngày 19/01/2024 - 06:01Sau khi phát hành một bài báo gần đây về Mô hình nhất quán, công ty đã quyết định chia sẻ công nghệ AI Art Generation của mình với công chúng. OpenAI đã bị chỉ trích vì chính sách đóng cửa, nhưng động thái hướng tới nguồn mở này cho thấy một sự thay đổi về hướng đi. Công ty cũng đã công bố chương trình tiền thưởng lỗi để khuyến khích các nhà nghiên cứu phát hiện và báo cáo lỗi hệ thống.
Các mô hình nhất quán: Bước đột phá trong thế hệ nghệ thuật AI
Các mô hình nhất quán là các mô hình tổng quát được thiết kế cho việc tạo một bước và vài bước. Theo bài báo của OpenAI, việc áp dụng phương pháp chưng cất nhất quán vượt trội hơn phương pháp tiếp cận mô hình khuếch tán ở nhiều điểm chuẩn khác nhau. Các mô hình này cho phép các ứng dụng chỉnh sửa hình ảnh không chụp, chẳng hạn như tô màu, inpainting, khử nhiễu, nội suy và tạo hướng dẫn nét vẽ, giống như các mô hình khuếch tán. Tuy nhiên, các mô hình nhất quán yêu cầu công suất tính toán ít hơn đáng kể, cho phép đạt được kết quả nhanh hơn trên các thiết bị đơn lẻ.
Tâm trí đằng sau nghiên cứu
Các tác giả của bài báo bao gồm Ilya Sutskever, người tạo ra tài khoản Chat GPT Plus; Dương Song; Mark Chen; và Prafulla Dhariwal. Mặc dù các mô hình khuếch tán vượt trội hơn GAN trong việc tạo hình ảnh, âm thanh và video , nhưng quá trình tạo lặp lại của chúng đã hạn chế tốc độ lấy mẫu và tiềm năng cho các ứng dụng thời gian thực . Các mô hình nhất quán khắc phục hạn chế này bằng cách cung cấp chất lượng mẫu cao mà không cần đào tạo đối nghịch. Điều này cho phép tạo nhanh một bước hoặc tối đa hai bước.
Các mô hình nhất quán hoạt động như thế nào?
Các mô hình nhất quán hoạt động bằng cách đào tạo mô hình để quan sát quá trình nhiễu của hình ảnh, tương tự như các mô hình khuếch tán. Tuy nhiên, mô hình này có thể nhận ra hình ảnh ở bất kỳ mức độ che khuất nào và tạo ra hình ảnh hoàn hảo chỉ trong một bước, ngay cả khi nó được cung cấp thông tin bị thiếu. Kết quả là, các mô hình nhất quán có thể đạt được kết quả cuối cùng nhanh hơn nhiều, ngay cả với những hình ảnh bị nhiễu.
Tại sao các mô hình nhất quán lại quan trọng?
Sự phát triển của các mô hình nhất quán rất quan trọng vì nghiên cứu học máy thường liên quan đến việc thiết lập một kỹ thuật, cải tiến nó và sau đó tinh chỉnh nó theo thời gian đồng thời bổ sung tính toán để tạo ra kết quả tốt hơn đáng kể. Đây là cách các mô hình phổ biến hiện đại và tài khoản chat gpt 4 ra đời. Tuy nhiên, quá trình này có tính tự giới hạn do những hạn chế thực tế về số lượng tính toán có thể được dành riêng cho một nhiệm vụ nhất định.
Bước tiếp theo liên quan đến việc tạo ra một kỹ thuật mới, hiệu quả hơn, ban đầu hoạt động kém hơn nhưng hiệu quả hơn đáng kể so với các mô hình trước đó. Các mô hình nhất quán chứng minh tiềm năng này, mặc dù việc so sánh trực tiếp với các mô hình khuếch tán vẫn còn quá sớm.
Tương lai của thế hệ nghệ thuật AI
Khi OpenAI thực hiện các bước để vượt lên trên đối thủ, các mô hình nhất quán có thể là bước tiếp theo để tạo hình ảnh AI, dựa trên sự thành công của GPT-4 trong chatbot. Các công cụ phổ biến như Midjourney và Stable Diffusion dựa trên các mô hình khuếch tán. Nhưng việc OpenAI giới thiệu những mô hình này có thể giúp tạo ra các tác phẩm nghệ thuật AI nhanh hơn và hiệu quả hơn.
Lời nói của chúng tôi
Quyết định của OpenAI về việc cung cấp nguồn mở cho các Mô hình nhất quán của mình là một động thái quan trọng đánh dấu sự thay đổi hướng đi của công ty. Những mô hình sinh sản này mang lại hiệu quả được cải thiện và kết quả nhanh hơn so với các mô hình khuếch tán. Điều này khiến họ trở thành người có thể thay đổi cuộc chơi tiềm năng trong thế hệ nghệ thuật AI. Sự phát triển của các kỹ thuật hiệu quả hơn như thế này chứng tỏ tiềm năng tiếp tục tiến bộ trong nghiên cứu học máy. Khi OpenAI tiếp tục vượt qua các giới hạn mà AI có thể đạt được, chúng ta có thể mong đợi được thấy những tiến bộ hơn nữa trong việc tổng hợp hình ảnh và các lĩnh vực khác trong tương lai.
Xem thêm: mua tài khoản Chat GPT 4 tại đây!
Bài viết liên quan
22/01/2024
04/02/2024
22/01/2024
23/01/2024
27/02/2024
21/01/2024