В НИУ ВШЭ улучшили модель диффузионной нейросети

Результаты работы были представлены на конференции NeurIPS 2023. За последние 20 лет генеративные нейросети стали работать лучше. Если раньше они создавали не очень качественные тексты и изображения за один шаг, то с появлением диффузионных моделей — разновидности генеративных нейросетей — процесс стал постепенным, и результат улучшился.

Диффузионные нейросети основаны на вероятностной модели шумоподавления и диффузии, или DDPM. Модель работает так: на каждом этапе к данным добавляются случайные изменения. Например, с каждым шагом могут изменяться цвета или яркость. Эти изменения постепенно уменьшают шум и делают данные более похожими на нужный результат до тех пор, пока из хаоса не получится конечное изображение.

В основе модели лежит цепь Маркова, которая постепенно добавляет шум, а затем так же постепенно обращает процесс диффузии вспять, чтобы получить исходные данные, например картинку с котиком. Нейросеть учится этим преобразованиям на тренировочных данных, в которых есть пример оригинального изображения и его зашумленных версий.

Такие модели хорошо генерируют картинки, звуки, но с более сложными задачами, например генерированием объемных структур, справляются хуже. Это происходит из-за того, что шаги зашумления диффузионной модели работают только с помощью нормального распределения. И если исходные объекты имеют ограничения, их невозможно задать и сохранить на протяжении всех шагов.

Команда исследователей предложила новый тип модели, который упрощает процесс работы с данными. В новой структуре диффузионной модели стало возможным изменять тип распределения шума. Чтобы этого добиться, исследователи преобразовали структуру модели в звездообразную, где все состояния были не внутри марковской цепочки, а расходились из исходного объекта в стороны.

«Например, задача нейросети — сгенерировать молекулу. В составе молекулы есть три типа атомов, которые задаются с помощью дискретных данных. Если зашумить эти данные нормальным распределением, то типы атомов станут принимать не существующие в реальном мире значения. В звездообразной модели мы можем подобрать нужный тип распределения, при котором данные не будут искажаться», — комментирует один из авторов статьи, стажер-исследователь Центра глубинного обучения и байесовских методов Института искусственного интеллекта и цифровых наук факультета компьютерных наук НИУ ВШЭ Андрей Охотин.

В структуре модели две компоненты. Первая отвечает за зашумление объекта путем пошагового удаления информации, а вторая учится делать шаг назад в этой цепочке. Модель возможно задать для восьми видов распределений, которые поддерживают ограничения данных.

«Мы перешли к новой структуре обратного процесса. Если раньше каждое следующее состояние можно было получить, используя только одно предыдущее, то теперь каждое состояние объекта зависит от всех предыдущих, — объясняет научный руководитель Института искусственного интеллекта и цифровых наук ФКН НИУ ВШЭ, научный консультант AIRI Дмитрий Ветров. — При такой структуре информация собирается в один объект, который мы назвали хвостовой статистикой, и подается в нейронную сеть, чтобы она сделала следующий шаг. Это позволяет эффективнее обучать модель».

Ученые сравнили эффективность звездообразной модели с классическими диффузионными моделями. На задачах генерации текста в обычном режиме модель ученых работала на таком же уровне качества. А в ускоренном режиме (при меньшем числе шагов генерации) модель для изображений работала лучше и генерировала набор данных ближе к исходному.

Со сложными задачами, связанными с генерацией точек в разных геометрических пространствах — сфере, симплексе и пространстве матриц, описывающих эллипсы, — звездообразная модель справлялась лучше, чем классическая диффузионная модель.

В задаче с генерацией точек на сфере модели нужно было научиться отмечать точки в тех местах, где, согласно геодезическому набору данных 2020 года, на поверхности Земли чаще всего происходили пожары. После этого сравнивались точки, которые были в действительности, и те, что сгенерировала модель. Модель сгенерировала точки максимально приближенно к оригиналу. Полученные результаты сопоставимы с существующими методами решения этой задачи.

«В этой статье мы предложили более универсальную диффузионную модель, которая позволяет генерировать объекты сложной структуры. Это поможет применять такие методы для более широкого класса задач из естественных наук, например из биологии, физики, химии, где есть структурные ограничения при генерации объектов: молекул, состояний элементарных частиц, химических соединений», — комментирует один из авторов статьи, младший научный сотрудник Центра глубинного обучения и байесовских методов Института искусственного интеллекта и цифровых наук ФКН НИУ ВШЭ, научный сотрудник AIRI Айбек Аланов.

Исследование поддержано грантом для исследовательских центров в области искусственного интеллекта, предоставленным Аналитическим центром при Правительстве России.

НИУ ВШЭ

500 статей

Национальный исследовательский университет «Высшая школа экономики» — один из крупнейших и самых востребованных вузов России. В университете учится 54 тысячи студентов и работает почти 4,5 тысячи учёных и преподавателей. НИУ ВШЭ ведёт фундаментальные и прикладные исследования в области социально-экономических, гуманитарных, юридических, инженерных, компьютерных, физико-математических наук, а также креативных индустрий. В университете действуют 47 центров превосходства, или международных лабораторий. Вышка объединяет ведущих мировых исследователей в области изучения мозга, нейротехнологий, биоинформатики и искусственного интеллекта. Университет входит в первую группу программы «Приоритет-2030» в направлении «Исследовательское лидерство». Кампусы НИУ ВШЭ расположены в четырех городах — Москве, Санкт-Петербурге, Нижнем Новгороде и Перми, а также в цифровом пространстве — «Вышка Онлайн».

Показать больше

Закладка

Скопировать ссылку

Email

Печать

Twitter

VK

Telegram