【ソニー社内講演】拡散モデルと基盤モデル(2023年研究動向)
Summary
TLDR本次演讲主要介绍了扩散模型(Diffusion Models)和基础模型(Foundation Models)的最新研究进展。扩散模型作为生成模型的一种,常用于文本到图像的生成,如Stable Diffusion和DALL-E 3。基础模型则是一种多任务学习模型,如GPT。演讲者探讨了如何利用基础模型提升扩散模型性能,包括理解人类指令和无需微调即可执行多种任务的能力。同时,还讨论了2023年的趋势,包括将扩散模型集成到AI代理中,以及提高模型效率和多模态数据生成的方法。
Takeaways
- 😀 石井先生介绍了扩散模型(Diffusion Models)和基础模型(Foundation Models)的结合使用,以及它们在2023年的发展趋势。
- 🖼️ 扩散模型是生成模型的一种,特别在文本到图像的生成领域中非常流行,如Stable Diffusion和DALL-E 3。
- 🎵 扩散模型不仅限于图像生成,还可用于声音生成、机器人运动规划等领域。
- 🌟 基础模型是学习了大量数据的模型,可以用于多种任务,例如GPT等。
- 🔍 扩散模型通过逆向扩散过程生成数据,从纯噪声开始,逐步去除噪声,最终生成清晰的图像。
- 📝 通过结合基础模型,可以提升扩散模型的性能,例如通过理解人类指令来提升图像生成的质量和准确性。
- 🎨 DALL-E 3是一个专门生成详细描述文本的图像的系统,它使用大型语言模型来提升文本到图像的转换质量。
- 🤖 介绍了Visual Chat GPT系统,这是一个结合了扩散模型和基础模型的AI代理,能够通过自然语言指令进行图像编辑和生成。
- 🔧 扩散模型作为基础模型使用时,可以通过不同的策略进行微调,如ControlNet、LoRA和AnimateDiffusion等。
- 🎭 多模态数据生成是扩散模型的另一个应用领域,可以同时生成图像、声音和文本等多种类型的数据。
- 🎉 最后,介绍了Composer方法,这是一种多模态扩散模型的合作机制,允许不同模态的数据生成模型协同工作,生成一致性的数据。
Q & A
什么是扩散模型(Diffusion Models)?
-扩散模型是一种生成模型,它基于扩散过程来生成数据。在图像生成方面,扩散过程是指逐渐向图像添加噪声,直至图像完全变成噪声,然后模型逆向这个过程,从纯噪声开始逐步去除噪声,最终生成清晰的图像。
扩散模型在哪些领域有应用?
-扩散模型不仅在图像生成领域有应用,如文本到图像的生成,还在声音生成、机器人学中的动作规划等多个领域有所应用。
什么是基盘模型(Foundation Models)?
-基盘模型是指那些不仅用于生成模型,而且能够通过多样的数据进行学习,并在多种任务中使用的模型,如GPT等大型语言模型。
扩散模型和基盘模型的结合有哪些优势?
-结合基盘模型可以提升扩散模型的性能,例如通过基盘模型理解人类的指令来提升图像生成的质量和准确性。
扩散模型是如何实现从文本生成图像的?
-扩散模型通过结合文本编码器来实现从文本生成图像。文本编码器提取文本的含义信息,并将其传递给扩散模型,指导噪声的去除过程,从而生成与文本描述相符的图像。
什么是DALL-E 3系统,它有什么特点?
-DALL-E 3是一个专门用于根据详细文本描述生成图像的系统。它使用大型语言模型来将用户输入的文本转换成更详细的描述,并结合文本编码器和扩散模型来生成图像。
AI引擎如何结合扩散模型来提供生成工具?
-AI引擎如Visual Chat GPT可以结合扩散模型和其他视觉基盘模型,通过自然语言指令来实现图像的生成、编辑和相关问题的解答。
扩散模型在AI引擎中的应用有哪些限制?
-扩散模型在AI引擎中的应用受限于能够调用的视觉基盘模型的数量,以及这些模型是否针对跨模态生成进行了优化。
什么是ControlNet,它在扩散模型中的应用是什么?
-ControlNet是一种用于图像生成的扩散模型,它通过添加一个小模块来进行特定条件的微调,而不是对整个模型进行微调,从而实现对新任务的快速适应。
多模态数据生成在扩散模型中是如何处理的?
-多模态数据生成可以通过两种方式实现:一种是学习一个统一的大型多模态扩散模型,另一种是通过定义各个模态的扩散模型并让它们协作生成数据,后者被称为Composer方法。
Composer方法在多模态数据生成中的优势是什么?
-Composer方法允许灵活地组合不同的输入和输出模态,例如,可以生成图像和声音,或者从声音生成文本,通过各模态扩散模型的协作来实现多模态数据的生成。
Outlines
📚 扩散模型与基础模型的研究进展
石井先生介绍了扩散模型(diffusion models)与基础模型(foundation models)的最新研究动态。扩散模型是一种生成模型,常用于文本到图像的生成,例如Stable Diffusion和DALL-E 3。基础模型则是指广泛学习多种数据的模型,如GPT。此外,还讨论了扩散模型与基础模型结合使用以提升性能的方法,以及扩散模型无需微调即可解决多种任务的能力。
🤖 利用基础模型提升扩散模型性能
本段介绍了如何通过积极利用基础模型来提升扩散模型的性能。例如,使用文本学习的基础模型来提取文本信息,进而控制图像生成的方向。特别提到了DALL-E 3系统,这是一个专门生成详细描述文本的图像的模型,它使用大型语言模型来提升文本到详细描述的转换能力。
🖼️ AI引擎集成扩散模型的创新应用
介绍了名为Visual Chat GPT的系统,这是一个可以进行图像编辑和回答图像相关问题的AI聊天系统。该系统通过调用不同的视觉基础模型来实现各种任务,如图像生成和检测。同时指出了该系统存在的两个限制:一是能调用的视觉基础模型数量受限于提示的长度,二是系统尚未针对跨模态生成进行优化。
🎨 作为基础模型的扩散模型及其多模态数据生成
讨论了将扩散模型作为基础模型使用的方法,包括有效进行微调的策略,如ControlNet、LoRA和AnimateDiffusion等。这些方法通过在原始模型上添加小模块并仅对这些模块进行微调来实现特定任务的高效学习。最后,介绍了多模态数据生成的概念,包括统一的大型多模态扩散模型和灵活的单模态扩散模型组合方法,如Coordino,它可以根据不同的输入和输出模态自由组合生成多模态数据。
Mindmap
Keywords
💡拡散モデル
💡生成モデル
💡テキストからの画像生成
💡基盤モデル
💡AIエージェント
💡ファインチューニング
💡マルチモーダルデータ生成
💡プロンプト
💡テキストエンコーダー
💡ノイズエスティメート
Highlights
索尼研究的石井先生介绍了扩散模型和基础模型的关系及其在不同领域的应用。
扩散模型是生成模型的一种,常用于文本到图像的生成,如Stable Diffusion和DALL-E 3。
基础模型是多任务学习的模型,可以应用于多种不同的任务,例如GPT。
介绍了扩散模型的性能可以通过使用基础模型来提升。
DALL-E 3系统专注于根据文本生成详细图像,使用大型语言模型进行文本的翻译和增强。
扩散模型可以应用于除图像外的其他领域,如声音生成和机器人运动规划。
Visual Chat GPT系统结合了扩散模型和基础模型,实现图像编辑和相关问题的自然语言处理。
介绍了如何通过在扩散模型中加入特定模块来实现特定任务的高效学习,例如ControlNet、LoRa和AnimateDiffusion。
ControlNet、LoRa和AnimateDiffusion等技术通过在原有模型基础上添加小模块进行微调,以适应新任务。
提出了多模态数据生成的概念,即同时生成图像、声音和文本等多种类型的数据。
介绍了统一的多模态扩散模型和组件化的方法,如Cordy,允许不同模态之间的协作生成数据。
Cordy方法允许自由组合输入和输出模态,以生成多模态数据。
讨论了扩散模型的基本原理,即从纯噪声开始逐步去除噪声以生成清晰的数据。
扩散模型通过深度神经网络预测噪声并逐步减少噪声,实现数据生成。
通过文本编码器模块,扩散模型可以控制生成图像的内容,以符合文本描述。
介绍了Visual Chat GPT如何通过自然语言指令调用不同的视觉基础模型来完成任务。
讨论了Visual Chat GPT的局限性,包括可调用的视觉基础模型数量有限和未针对跨模态生成进行优化。
提出了使用搜索基础的方法来克服Visual Chat GPT的局限性,允许更灵活的模型调用。
介绍了使用参数效率的微调方法来优化跨模态生成系统。
Transcripts
はいソニーリサーチの石井です今日は
ディフュージョンモデルズwithor
asファンデーションモデルズということ
で拡散モデルと基盤モデルの関わりについ
て最初の研究動向をご紹介していきたいと
思いますよろしくお願いし
ますさて今回の話の中心の拡散モデルです
けれどもこれは生成モデルの一種で最近
最もよく使われているのはテキストからの
画像生成かなという風に思います
ステーブルディフュージョンですとか最近
話題のダリ3とたシステムというのは後ろ
で拡散モデルが動くことによってこのよう
な高精細な画像の生成を実現してい
ますまた画像以外の分野においても音の
生成ですとかロボティックスにおける
モーションプランニングなどにも使われる
例が最近では見られるようになりまし
た一方ファウンデーションモデル基盤
モデルというのは生成モデルに限らず多様
なデータで学習されたモデルであって様々
なタスクに使うことができるような
インフラのようなモデルのことを基盤
モデルという風に呼ぶことがあります短な
例ですとGPTなどがえファンデーション
モデルの一種であるという風に言われる
ことが多いかと思い
ますで今回の講演なんですけれども実は
同じタイトルで昨年もえっと講演を行い
ましたその時の講演の内容はえっと
YouTubeの方でご覧いただけ
ますでその時の講演ではまず
ディフュージョンモデルwith
ファンデーションモデルということで
ファンデーションモデルを使うことによっ
てえっと拡散モデルの性能を底上げできる
ということをご紹介しましたもう少し具体
的に言うと人間からのインストラクション
を理解する力というのを基盤モデルを使う
ことによってえっと底上げできるという
ことについてご紹介しまし
たでもう1つご紹介したのが
ディフュージョンモデルas
ファンデーションモデルということで拡散
モデルというのは実はファイン
チューニングを行ったりあるいはフンチニ
を行わなくても多様なタスクを解くことが
できるということについてご紹介しまし
たこれを受けて今回の講演内容なんです
けれどもwithとasに分けるという
部分は同じで2023年にどのような
トレンドだったかということについてご
紹介していきたいと思い
ますまずはwithファウンデーション
モデルについては従来の延長としてさらに
積極的に基盤モデルを活用していこうと
いう動きがありました
さらにAIエージェントいわゆるチャット
GPTなどのようなエージェントに拡散
モデルを組み込んでいこうえ生成のツール
として組み込んでいこうというような流れ
がありまし
た一方asファンデーションモデルの方に
ついてはえ効率的効果的なファン
チューニングを行う方法についていくつか
提案があり非常に広く用いられるように
なりまし
たまたマルチモーダルのデータ生成という
ことで画像生成だけではなく画像と音
あるいは画像とテキストなどのように複数
のモデルにまたがるようなデータを同時に
生成しようというモデルについていくつか
提案がありまし
た今回はこれらの4つの話題について簡単
にご紹介していきたいと思いますよろしく
お願いし
ますまず各話題に移る前に簡単に拡散
モデルについておさえをりたいと思います
拡散モデルというのは拡散過程に基づく
データ生成を行うモデルになります拡散
過程というのは画像が入ってくるとま少し
ずつえノイズを乗っけていって最終的に
ピアラノイズに崩壊していくというこの
ような過程のことを拡散過程という風に
呼び
ますで拡散モデルはこの過程を逆にたどる
ことによってデータを生成しようという
ことを考えますつまりピュアなノイズから
始まって少しずつノイズを取り除いていく
ことによって最終的に綺麗な画像を得よう
というようなことを行い
ますこの各段階の少しのノイズの除去と
いう部分で機械学習つまりデープ
ニューラルネットを使ってえっとこの
ノイズ状況を実現するとそういったモデル
になってい
ますでこの1つ分のえっとノイズ状況の
処理を少し詳しく書いたものがこちらに
なり
ますまたくさんノイズの乗ったデーターが
入ってくるとまずデープニューラルネット
を使ってここに載っているノイズを推定し
てあげ
ますそのその後えっとこれをま引き簡単に
は引き算することによってま少しノイズを
取り除いたデータというものを作り出し
ますでこの処理を繰り返すことによって
最終的には綺麗な画像を得るというような
モデルになってい
ますでえっとこのままだと最初のノイズに
よってえっとどのような画像が生成される
のか全く検討がつかないわけですけれども
テキストからの画像生成のようにテキスト
でどのような画像が生成されるかを制御し
たいという場合にはこのようなモジュール
をくっつけますつまりテキストから
テキストの意味情報を抽出するような
エンコーダーと呼ばれるものを用意して
あげて抽出した意味情報をノイズ
エスティメートに渡してあげ
ますそうするとこのノイズエスティメート
は例えばこの例ですと猫なんだなという
情報を知りながらノイズを除去できるので
えこのテキストに沿ったえっとノイズ除去
つまり画像生成を行うことができるになる
というそういった仕組みになってい
ますはいということでまずは基盤モデルを
積極的に活用することによって拡散モデル
の性能を底上げしようという技術について
ご紹介し
ますこの図は先ほど出したテキストからの
画像整水で使われているモデルと全く同じ
図ですけれども基盤モデルを活用する最も
単純な方法というのはこのテキスト
エンコーダーの部分に使うというのが
えっと最も単純な方法になりますここに
おいてえっとテキストから学習された基盤
モデルあるいはテキストと画像から学習さ
れた基盤モデルを使うことによって非常に
効率よく意味情報を取り出すことができる
ということを実現でき
ますでこれはえっと2022年以前にも
あったわけですけどもこれをさらに積極的
に活用してもっと効率的に効果的にえっと
性能を底上げできないかということが行わ
れてき
ます
まそのような方策を取ったものの1つが
このダリー3と呼ばれるシステムになり
ます実はダリ3というのは非常に詳細に
書かれたプロンプとテキストに沿って画像
を生成することに特化したモデルになって
い
ますなんですがえっとユーザーが書く
インプットのテキストというのは必ずしも
非常に詳しいというものではないのでこの
詳しくないテキストから非常に詳しい
テキストへの翻訳アップリングの部分を
えっと基盤モデルラージランゲージモデル
ですね大規模の言語モデルを使うことに
よって実現しようというのがダリ3の
システムになってい
ますえっとフロを書いたものがこちらで
まずインプットのテキストがあるとこれの
アップサンプルですね詳細な記述を行った
テキストへの変換をllmが行ってさらに
ここからの意味の情報の抽出というのを
テキストエンコーダーこちらも基盤モデル
を使って行います最終的にこれを使って
ディフュージョンモデルで画像を生成する
とそういったような流れになってい
ますでそもそもなぜダリー3が非常に詳細
な記述のテキストに特化したモデルになっ
てるかという話なんですけどこのような
詳細な記述で学習したモデルというのは実
はとテキストにま忠実に沿った画像生成
するという能力を学習するために非常に
重要であるというのがこのダリ3に受ける
ポイントになり
ますどういうことかと言うとま今までは
このような画像からのテキストからの画像
生成のモデルというのはえっと
インターネットでスクレープされた
イメージキャプションを使って行うことが
普でしたなんですけどえっとこのようなジ
キャプションというのは非常にまノイジー
だったり非常に不正格だったものが多くて
このようなえっと画像とテキストのペアで
えっとテキストからの画像生成を学習して
しまうとまここがま要するに嘘ばっかりな
のでこれをあんまり真面目に聞いたモデル
というのが学習されずにこのテキストに
忠実に沿ったモデルを学習するというのが
非常に難しいという問題がありまし
た一方でダリ3というのはえっとこのよう
なテキストはえっと学習ではあまりもちい
ずに非常に詳細な記述を行ったテキストを
代わりに使って学習を行ってい
ますでこれによってえっとこのような詳細
が記述に忠実にそうようなえっとテキスト
からの画像生成までを実現できるという
ような方法になってい
ますまその代わりにえっとこのような術で
変換するLMがま水論時に必要になると
いったモデルになってい
ますはいでは次の話題としてAIエンジン
に組み込まれたえ方をご紹介し
ますでここで紹介するのはビジュアル
チャットGPTと呼ばれるシステムになり
ますでえっとどんなことができるかと言う
とまチャットGPTみたいな感じなんです
けどまビジュアルと名前のついている通り
ま画像を渡したりまこの画像の編集という
のを自然言語でえっと行うことができたり
あるいはこの画像に関する質問オトをま
自然言語で実現できるとまそういったよう
な題よになってい
ますでえっとどうやって実現してるかと言
とあのまチャットGPTがここにいるわけ
なんですけどえっとこれだけではなくて
えっとここでビジュアルファンデーション
モデルと呼ばれている例えば画像を生成
するステーブルディフュージョンですとか
はえっと物体の形質を行うディテクション
とよったモデルというのを別用意しておき
ますでえっとチャットGPTはえっとこの
場合に応じてこのこれらのビジュアル
ファンデーションモデルを呼び出すことに
よってえっとこれらのタスクを実現してい
ますで当然どのように呼び出すかというの
が問題になるんですけもこの呼び出し方の
情報を全部プロンプトに書いておこうと
いうようなエッ方策を取っています具体的
に言うとえっとプロンプトにはですねこの
モジュールの名前や使い方あるいは
インプットアウトプットの定義などを
えっと書いておきますでこれをずらっと
並べたものをプロンプトに書いておいて
えっとそれ通りにえっと呼び出して
くださいという風にチャットGPTにお
願いしておくと必要な時にえっとこの
ビジュアルファウンデーションモデルが
呼び出されるというような仕組みになって
い
ますでこれ非常に面白いえっとシステムな
んですけどま大きく2つリミテーションが
存在しますで1つはえっと呼び出せる
えっとビジュアルファンデーションモデル
の数というのがプロンプト帳で制限されて
しまいますまこれはあのプロンプトに書い
てあると書という工作を取っている限り
どうしても避けられないえっと
リミテーションになりますそこでえっと
さらに最近では検索ベースのアプローチと
いうのがえっと提案されてえとプロンプト
の長さに制限を受けないような方法という
のが提案されてきてい
ますえっともう1つのリミテーションとし
てはクロスモーダルな生成にえっと最適化
されたシステムにはなってないということ
があげられます今回あのビジアえっと
チャットGPTが各モデルを適呼び出すと
いう方法になっていて特にこのクロス
モーダルな水勢に対して最適化を行った
ようなシステムにはなっていませんなん
ですがこちらもえっとさらに最近ではま
パラメーター効率的なファイン
チューニングというものをえっと使って
このようなクロスモーダルな生成に特化し
たま先ほどのようなシステムというものを
提案してあげましょうというものがえっと
出てきたりしてい
ますはいということでえっとwith
ファンデーションモデルの話はえっと以上
で次はasファンデーションモデルという
ことで拡散モデルを基盤モデルとして使う
という話についてご紹介し
ますまずはえっと効率的効果的にファイン
チューニングを行う方法についてご紹介し
ますでえっとテキストからの画像生成の
モデルというのを効率的に適用しようと
イチにしようという方法についてと
2023年で最もよく聞いた手法というの
はこの3つなんじゃないかなという風に
思いますコントロールネットというのは
このようなポーズからの画像生成ですとか
新しい条件からの画像生成というのを
ファインチュンで効率的に学習しようと
いう方法になっていますでえっとローラと
いうのは特定のオブジェクトや特定の
スタイルというものをえっと効率的に学習
できるというモデルになってますでさらに
アニメートディフというのはまこのように
がと
特定のオブジェクトや特定のスタイルを
学習したモデルを使ってさらに動画を生成
しようというモデルになっていますでこれ
らの方法というのはま非常に広くえっと
使われるようになったんですけど実
はと共通した戦略を取った方法になってい
ますでどのような戦略かというとえっと
オリジナルのTテキストからの画像生成
モデルですねいわゆるステーブル
ディフュージョンみたいなモデルというの
はえっと基本的にはフィックスしますフチ
これをそのままンチするのではなくてこれ
はえっとフィックスしていてこれとは別に
新しくつけた小さいモジュールという方
だけをえっとファンチンするというような
方法になってい
ますどういうことかと言うと例えば
コントロールネットの例なんですけどこの
点線の部分は先ほどえっとちょっと前に
出したテキストからの画像セフで使われ
てるモデルの図とえっとほぼそのままの図
になっていますでこの部分に関しては
えっとコントロールネットではファイン
チューニングを行いませんで一方でこの
ピンク色のモジュールというのを新しく
つけてあげますでこのモジュールは何をし
てるかと言うとえっとこの例で言うと
ポーズ情報を受け取ってノイズエスティー
たーに情報を渡すというようなモジュール
になっていますでこのモジュールの部分
だけをコントロールネットではファイン
チーンを行い
ますでこのような戦略を取ることによって
ま学習済みのテキストからの画像生成の
モデルというのの性能を最大限に生かし
ながら新しいえっとタスクへの適用を行う
ことができるというような戦略になってい
ますでえっとこのような戦略がえっと
コントロールネットだけではなくローラー
やアニメートディフでもま同様の戦略を
取ってえっとこのようなメリットを受け
てるというような方法になってい
ますでは最後にマルチモーダルデータ生成
についてご紹介し
ますでえっとマルチモーダルデータに
対するする拡散モデルなんですけれどもま
例えばテキストが与えられた時にこれに
沿ったビデオ動画とえっと音を両方生成し
たいというのがえっとマルチモーダルな
データ生成になり
ますでえっと当然各モーダルに対して
えっと拡散モデルというのを用意すること
はできるので例えばテキストから動画生成
モデルで動画を生成しえっと音生成モデル
で音を生成することによって両方生成する
ということは可能ですなんですけど当然
これえっと独立に生成を行っているので
この2つがなんというか噛み合ってるか
どうかということは保証できませんつまり
このパンダがちゃんとむしゃむしゃした音
がこっちに入ってるかあるいはこのビデオ
に入ってないようなえっと変な音がこちら
でと生成されてないかということについて
は強く保証することができませ
んなのでえっとアプローチとしてはえっと
2つ考えられますで1つは最初に書いた
ようにその大きなマルチモーダル拡散
モデルというものを学習するというのが
えっと考えられますこれユニファイドの
アプローチという風にここでは読んでいて
ま非常に単純なアプローチなんですけども
非常に大きな拡散モデルというのを最初
から学習しなきゃいけないということで
非常にえっとコストの高いえっと
アプローチになっていますで一方でもう1
つコンポーザーのアプローチというものは
考えられてシングルモーダルの拡散モデル
を用意しておいてこの2つがま噛み合った
えっとデータを生成するようにと
コラボレーションを行う機構をつけて
あげるというようなアプローチになってい
ますでこちらのアプローチですとま各
モーダルの拡散モデルの性能というも最大
限に生かすことはできるんですけどこの
コラボレーションの気候というのをうまく
考えてあげる必要があり
ますでえっとこれ左から右まで色んな
えっと手法が提案されていてここではあの
大きく3つあげたんですけどえっと今回は
ちょっと時間の関係上このコーディについ
てえっとどんなことができるかということ
についてだけご紹介し
ますで先ほど述べた通りコーデっていうの
はコポーザブルのアプローチを取っている
ので各モーダルに対して拡3モデルが定義
されていてそれをうまくコラボレーション
させることによってマルチモーダルな
データ生成を行ってい
ますでえっとコーディの面白いところは
入力となるモーダルと出力となるモーダル
というのをと水論時に自由に決めることが
ができます例えばこの例で言うとえっと
画像と音から別の音を作るですとかと音
からテキストを生成するですとか画像と
えっとテキストと音を使って動画を生成
するみたいえっと自由に組み合わせること
ができ
ますでえっとこれ生成してみた例の結果な
んです
けどまこのような感じです
ね
はいということでまうまくマルチモーダル
のデータ生成はできてるということが
分かるかなと思い
ますはいということでえっと今回も
withファンデーションモデルとas
ファンデーションモデルに分けてご紹介し
ましたで今回はこの4つのトピックに分け
様々な技術についてご紹介しましたはい
以上になりますありがとうございまし
た
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