Уведомления
Авторизуйтесь или зарегистрируйтесь, чтобы оценивать материалы, создавать записи и писать комментарии.
Авторизуясь, вы соглашаетесь с правилами пользования сайтом и даете согласие на обработку персональных данных.
Ученые придумали новые подходы для создания реалистичных картинок с помощью нейронных сетей
Команда российских ученых, работающих в МФТИ, Иннополисе и Сколково, совершила научный прорыв в области генеративного моделирования — создании новых изображений, похожих на настоящие фотографии или рисунки. Они разработали новый метод, который значительно ускоряет и упрощает процесс генерации в теории и на практике.
Их результаты опубликованы в материалах конференции NeurIPS 2024. Генеративное моделирование — это область искусственного интеллекта, занимающаяся созданием новых данных, подобных уже существующим. Это могут быть изображения, тексты, музыкальные произведения и многое другое. Генеративные модели находят применение в самых разных областях: от создания реалистичных изображений для игр и фильмов до разработки новых лекарств и материалов. Одна из ключевых технологий в этой области — сопоставление потоков (Flow Matching).
Сопоставление потоков нужно для того, чтобы плавно преобразовать одно распределение данных в другое. Например, превратить набор черно-белых изображений в набор цветных фото, на которых нарисовано то же самое. Сопоставление потоков похоже на создание «реки» или «потока», который течет из одного распределения в другое. Каждый элемент данных при таком подходе представляется собой как бы частичку, которая плывет по этому потоку, плавно изменяя свои свойства. Задача заключается в том, чтобы найти поток, который наилучшим образом преобразует исходные данные в целевые.
В ранних моделях, основанных на сопоставлении потоков, «река» часто имела извилистые русла, а «путешествие» частиц было долгим и сложным. Это приводило к замедлению процесса генерации новых данных. Поэтому ученые искали способы сделать траектории потока максимально прямыми.
Существующие подходы к выпрямлению траекторий имели свои недостатки. Некоторые методы были итеративными, то есть многократно повторяли процесс улучшения «прямоты», накапливая при этом ошибки. Другие методы основывались на упрощенных приближениях, которые не гарантировали нужного результата.
Новый метод оптимального сопоставления потоков, представленный на конференции NeurIPS 2024, решает эти проблемы. Авторы исследования разработали и теоретически обосновали новый подход, который позволяет вычислять поток с прямыми траекториями всего за одну минимизацию функции потерь, используя для этого векторные поля, параметризованные выпуклыми функциями. Вместо того, чтобы позволять точкам блуждать по всем возможным путям, новый подход оптимального сопоставления потоков использует особые «векторные поля», которые задают прямые траектории движения.
Это подобно тому, как строители прокладывают прямую дорогу между двумя пунктами, не допуская изгибов. Эти векторные поля математически связаны с градиентами выпуклых функций , которые задают «инструкции» для движения точек по прямым путям. Это позволяет получить поток с прямыми траекториями и, следовательно, генерировать новые данные намного быстрее и эффективнее, чем с помощью предыдущих методов. Разработанный авторами алгоритм не требует многократных итераций и сложных приближений, что значительно упрощает процесс и повышает точность.
В своем исследовании ученые продемонстрировали валидность доказанной теории и эффективность предложенного ими метода на различных задачах, начиная от простых двумерных примеров и заканчивая довольно сложными задачами перевода изображений.
Новый подход показал лучшие результаты, чем существующие методы, значительно уменьшив погрешность и ускорив генерацию реалистичных изображений.
«Наш подход может быть эффективно использован для решения различных задач, связанных с созданием новых наборов данных и их преобразованием. Например, для создания реалистичных изображений человеческих лиц, превращения эскизов в фотореалистичные картинки, генерации новых текстур и для восстановления ранее поврежденных изображений» — рассказал Александр Гасников, заведующий лабораторией математических методов оптимизации МФТИ.
Разработка нового алгоритма открывает новые возможности для исследований в области генеративного моделирования. Ученые планируют изучить применение его к еще более сложным задачам, а также улучшить сам алгоритм для повышения его скорости и универсальности. Их исследование обещает ускорить развитие технологий, связанных с созданием и преобразованием данных, открывая новые возможности для различных областей науки и техники.
Группа российских ученых из Института прикладной математики имени М. В. Келдыша РАН и МФТИ провела детальное численное исследование источников шума, генерируемых крылом прототипа сверхзвукового бизнес-джета в режиме посадки. Эта работа, сочетающая передовые методы вычислительной гидродинамики и аэроакустики, впервые позволила с высокой точностью локализовать и охарактеризовать основные зоны шумообразования вблизи полноразмерной геометрии крыла модели прототипа сверхзвукового пассажирского самолета в посадочной конфигурации.
Квантовые спиновые жидкости (КСЖ) обещают ученым развитие в областях квантовых вычислений и передачи энергии без потерь. В них магнитные моменты частиц теоретически не должны упорядочиваться даже при охлаждении до абсолютного нуля температур.
Состояние паралича, в которое впадают разные виды животных, хорошо известно и задокументировано. Обычно оно считается защитной реакцией в случае опасности, но никаких доказательств этому до сих пор нет. Особенно загадочным остается поведение обитателей океана, притворяющихся мертвыми. Ученые проверили существующие объяснения этого эффекта и сделали неожиданные выводы.
Группа российских ученых из Института прикладной математики имени М. В. Келдыша РАН и МФТИ провела детальное численное исследование источников шума, генерируемых крылом прототипа сверхзвукового бизнес-джета в режиме посадки. Эта работа, сочетающая передовые методы вычислительной гидродинамики и аэроакустики, впервые позволила с высокой точностью локализовать и охарактеризовать основные зоны шумообразования вблизи полноразмерной геометрии крыла модели прототипа сверхзвукового пассажирского самолета в посадочной конфигурации.
Состояние паралича, в которое впадают разные виды животных, хорошо известно и задокументировано. Обычно оно считается защитной реакцией в случае опасности, но никаких доказательств этому до сих пор нет. Особенно загадочным остается поведение обитателей океана, притворяющихся мертвыми. Ученые проверили существующие объяснения этого эффекта и сделали неожиданные выводы.
Квантовые спиновые жидкости (КСЖ) обещают ученым развитие в областях квантовых вычислений и передачи энергии без потерь. В них магнитные моменты частиц теоретически не должны упорядочиваться даже при охлаждении до абсолютного нуля температур.
Радиотелескопы уловили очень короткий сигнал, и по его характеристикам стало ясно, что он не может быть естественного происхождения. Астрономы пришли к выводу, что источник находился в околоземном пространстве — там, где уже более полувека летает «мертвый» аппарат NASA.
Группа российских ученых из Института прикладной математики имени М. В. Келдыша РАН и МФТИ провела детальное численное исследование источников шума, генерируемых крылом прототипа сверхзвукового бизнес-джета в режиме посадки. Эта работа, сочетающая передовые методы вычислительной гидродинамики и аэроакустики, впервые позволила с высокой точностью локализовать и охарактеризовать основные зоны шумообразования вблизи полноразмерной геометрии крыла модели прототипа сверхзвукового пассажирского самолета в посадочной конфигурации.
Вид антилоп, с ледникового периода привыкший к массовым миграциям, пытается вернуться в свой исторический ареал, когда-то достигавший Днепра. Однако их нетипичные для травоядных привычки вызывают сильнейшее отторжение у сельских жителей, предлагающих массово уничтожать их с воздуха. С экологической точки зрения возвращение этих животных весьма желательно, но как примирить их с фермерами — неясно.
Вы попытались написать запрещенную фразу или вас забанили за частые нарушения.
ПонятноИз-за нарушений правил сайта на ваш аккаунт были наложены ограничения. Если это ошибка, напишите нам.
ПонятноНаши фильтры обнаружили в ваших действиях признаки накрутки. Отдохните немного и вернитесь к нам позже.
ПонятноМы скоро изучим заявку и свяжемся с Вами по указанной почте в случае положительного исхода. Спасибо за интерес к проекту.
Понятно
Комментарии