Синтез из фрагментов: новый подход к генерации с помощью нескольких моделей

от

Автор: Денис Аветисян

Исследователи предлагают принципиально новый метод создания сложных объектов, объединяющий возможности нескольких предварительно обученных генеративных моделей.

"Покупай на слухах, продавай на новостях". А потом сиди с акциями никому не известной биотех-компании. Здесь мы про скучный, но рабочий фундаментал.

Бесплатный Телеграм канал
Для анализа сложного состояния [latex]Y_t[/latex], система использует тридцать три агента, каждый из которых управляет отдельной горизонтальной полосой агрегированного состояния, при этом для каждого агента визуализируется его собственное состояние [latex]X_0^{u,i}[latex], демонстрируя декомпозицию сложной задачи на управляемые компоненты, что позволяет исследовать множественные образцы для данной целевой конфигурации.
Для анализа сложного состояния Y_t, система использует тридцать три агента, каждый из которых управляет отдельной горизонтальной полосой агрегированного состояния, при этом для каждого агента визуализируется его собственное состояние X_0^{u,i}[latex], демонстрируя декомпозицию сложной задачи на управляемые компоненты, что позволяет исследовать множественные образцы для данной целевой конфигурации.</figcaption></figure> <p><b>В статье представлена методика, рассматривающая задачу композиционной генерации как задачу кооперативного стохастического оптимального управления.</b></p> <p>Несмотря на успехи непрерывных генеративных моделей в задачах восстановления и синтеза изображений, управление композицией нескольких предварительно обученных моделей остается сложной задачей. В данной работе, <i>'CMAD: Cooperative Multi-Agent Diffusion via Stochastic Optimal Control'</i>, предложен принципиально новый подход, формулирующий композиционное генерирование как задачу кооперативного стохастического оптимального управления. Вместо объединения вероятностных плотностей, предварительно обученные диффузионные модели рассматриваются как взаимодействующие агенты, траектории диффузии которых совместно направляются к общей цели, определяемой на их агрегированном выходе. Позволит ли подобный подход создать более гибкие и эффективные генеративные системы, способные решать сложные задачи без необходимости явного определения алгебраической композиции?</p> <hr/> <h2>Раскрытие Потенциала Диффузионных Моделей: Основы Генеративного Искусства</h2> <p>Генеративные модели, демонстрирующие стремительное развитие в последние годы, часто сталкиваются с проблемой достижения высокого качества и разнообразия генерируемых образцов. Несмотря на успехи в создании реалистичных изображений, звуков и текстов, многие подходы склонны к производству либо размытых и нечетких результатов, либо образцов, лишенных существенного разнообразия и повторяющихся. Это ограничение связано с тем, что традиционные методы генерации часто полагаются на сложные распределения вероятностей, которые трудно точно смоделировать, или на прямую генерацию образцов, что приводит к потере деталей и разнообразия. В результате, генерируемые данные могут быть нереалистичными или не отражать всего богатства исходного набора данных, что ограничивает практическое применение этих моделей в различных областях, таких как создание контента, разработка <a href="https://stellarblade.ru/">игр</a> и научные исследования.</p> <p>Основанные на оценке диффузионные модели представляют собой перспективный подход к генеративному моделированию, позволяющий изучать распределения данных посредством итеративного уточнения. В отличие от традиционных генеративных сетей, эти модели постепенно разрушают структуру данных, добавляя шум до тех пор, пока не будет достигнуто чисто случайное состояние. Затем, используя обученную нейронную сеть для оценки градиента логарифма плотности вероятности - так называемой "оценки" - модель способна обратить этот процесс, последовательно удаляя шум и восстанавливая исходные данные. Такой итеративный подход позволяет модели не просто запоминать тренировочные примеры, но и изучать базовое распределение данных, что приводит к генерации более реалистичных и разнообразных образцов. [latex] \nabla_x \log p(x) - ключевой элемент этого процесса, определяющий направление удаления шума на каждом шаге.

В основе диффузионных моделей лежит концепция стохастического дифференциального уравнения (СДУ) с сохранением дисперсии. Это уравнение описывает процесс постепенного добавления шума к данным до тех пор, пока они не превратятся в чисто случайный шум. Ключевым является то, что дисперсия добавляемого шума тщательно контролируется, чтобы обеспечить обратимость процесса. Использование СДУ с сохранением дисперсии гарантирует, что информация не теряется в процессе диффузии, что позволяет модели эффективно "обучиться" распределению данных и впоследствии генерировать новые образцы, начиная с чистого шума и постепенно "убирая" его. dX_t = f(X_t, t)dt + g(X_t, t)dW_t - типичное представление такого уравнения, где dW_t представляет собой винеровский процесс, а функции f и g определяют скорость и интенсивность диффузии, соответственно, поддерживая при этом постоянную дисперсию.

Эксперименты на MNIST демонстрируют, что композиция CDPS во время инференса позволяет координировать несколько предварительно обученных диффузионных моделей для генерации целевых цифр без использования обучаемого управления.
Эксперименты на MNIST демонстрируют, что композиция CDPS во время инференса позволяет координировать несколько предварительно обученных диффузионных моделей для генерации целевых цифр без использования обучаемого управления.

Кооперативные Агенты: Оркестровка Генеративного Разнообразия

Предлагается фреймворк Cooperative MultiAgent Diffusion, представляющий собой систему диффузии, использующую несколько предварительно обученных моделей. Данный подход позволяет генерировать изображения посредством кооперации между отдельными агентами, каждый из которых управляет определенной частью генерируемого контента. Использование предварительно обученных моделей позволяет снизить вычислительные затраты и ускорить процесс генерации, а кооперативная структура обеспечивает возможность создания сложных изображений, где каждый агент вносит свой вклад в общий результат. Фреймворк позволяет интегрировать существующие модели диффузии без необходимости их переобучения, что делает его гибким и масштабируемым.

В основе подхода лежит механизм NonOverlappingMasking, предназначенный для агрегации состояний от каждого агента с обеспечением чёткого разграничения зон контроля. Этот метод предполагает создание отдельных масок для каждого агента, исключающих пересечение областей влияния. Каждый агент отвечает за генерацию контента исключительно в пределах своей маски, что позволяет избежать конфликтов и обеспечивает согласованность между регионами изображения. Фактически, это гарантирует, что каждый агент контролирует уникальную часть генерируемого изображения, не вмешиваясь в работу других агентов, что способствует более управляемому и предсказуемому процессу генерации.

Для обеспечения плавного перехода между областями, контролируемыми различными агентами, в системе применяется функция потерь SeamLoss. SeamLoss способствует непрерывности изображения на границах между регионами, генерируемыми разными моделями диффузии. Качественная оценка сгенерированных рукописных цифр MNIST (0, 3, 9) с использованием двух или трех агентов демонстрирует формирование связных изображений и выравнивание областей, контролируемых каждым агентом, что подтверждает эффективность данного подхода к композиции изображений.

В двухзвенной композиционной диффузионной модели, где каждый агент контролирует отдельную часть изображения, кооперативное управление позволяет согласовать независимо сгенерированные траектории в единую глобальную структуру, что видно по объединению компонентов на начальном этапе.
В двухзвенной композиционной диффузионной модели, где каждый агент контролирует отдельную часть изображения, кооперативное управление позволяет согласовать независимо сгенерированные траектории в единую глобальную структуру, что видно по объединению компонентов на начальном этапе.

Оптимизация для Композиции: Баланс между Контролем и Стабильностью

В рамках оптимизации композиции исследуются два взаимодополняющих подхода: JointOptimization и ControlWiseOptimization. JointOptimization предполагает одновременную оптимизацию параметров всех моделей диффузии, что обеспечивает глобальную координацию, но может быть вычислительно затратным при увеличении числа агентов. ControlWiseOptimization, напротив, оптимизирует каждую модель независимо, основываясь на текущем состоянии других, что повышает масштабируемость и эффективность, хотя и требует более тщательной настройки для достижения согласованности между моделями. Оба подхода направлены на эффективное обучение нескольких моделей диффузии для совместного решения задач.

Оба подхода, как JointOptimization, так и ControlWiseOptimization, используют оптимизатор Adam для эффективного обновления параметров моделей диффузии. Оптимизатор Adam, являясь адаптивным алгоритмом, регулирует скорость обучения для каждого параметра индивидуально на основе оценок первого и второго моментов градиентов. Это позволяет ускорить процесс обучения и повысить его стабильность по сравнению с традиционными методами стохастического градиентного спуска, особенно в задачах, требующих координации нескольких моделей, где градиенты могут быть разреженными или шумными. Использование Adam обеспечивает более быструю сходимость и улучшенную производительность при оптимизации сложных систем диффузионных моделей.

Для повышения стабильности оптимизации в предложенной схеме используется TweedieLookAhead, который использует шумоподавленные состояния для более точной оценки стоимости. Реализация и тестирование проводились с двумя и тремя агентами, демонстрируя возможность координации нескольких диффузионных моделей. В частности, схема Control-Wise Optimization обеспечивает повышенную масштабируемость по сравнению с Joint Optimization, что позволяет эффективно управлять большим количеством параметров и агентов в сложных системах.

Совместная оптимизация двух агентов в диффузионной модели с неперекрывающимися масками после 300 итераций позволяет получить семантически согласованное изображение цифры, сформированное скоординированной динамикой агентов.
Совместная оптимизация двух агентов в диффузионной модели с неперекрывающимися масками после 300 итераций позволяет получить семантически согласованное изображение цифры, сформированное скоординированной динамикой агентов.

Инференс и За Его Пределами: Расширение Горизонтов Композиции

Разработанная система обеспечивает гибкое формирование контента непосредственно в процессе генерации, позволяя динамически управлять создаваемыми изображениями. В отличие от традиционных подходов, где параметры задаются заранее, данная архитектура позволяет изменять характеристики генерируемого контента “на лету”, в режиме реального времени. Это достигается благодаря способности комбинировать различные элементы и стили в процессе диффузии, что открывает новые возможности для точной настройки и управления результатом. Такая адаптивность особенно важна для задач, требующих высокой степени персонализации или для создания контента, реагирующего на изменяющиеся условия, например, при интерактивном редактировании изображений или генерации контента на основе пользовательского ввода.

Реализация гибкого управления процессом генерации достигается за счёт использования Classifier-free Diffusion Guidance (CDPS), работающего поверх модели ScoreBasedDiffusionModel. CDPS позволяет направлять процесс диффузии без необходимости в отдельном классификаторе, что повышает эффективность и снижает вычислительные затраты. Суть метода заключается в модификации процесса шумоподавления, направляя его в сторону желаемых характеристик изображения. Вместо обучения классификатора, оценивающего вероятность принадлежности изображения к определённому классу, CDPS использует информацию о градиенте функции оценки, что позволяет более точно контролировать процесс генерации и создавать изображения с заданными атрибутами. Такой подход открывает возможности для тонкой настройки и адаптации модели к различным задачам генерации изображений.

Представленная работа существенно расширяет возможности генеративных моделей, открывая путь к созданию более сложных и управляемых систем. Благодаря возможности тонкой настройки процесса генерации, становится возможным не просто создание изображений, но и их редактирование с беспрецедентной точностью. Это открывает перспективы для широкого спектра приложений - от автоматической реставрации старых фотографий и создания реалистичных визуальных эффектов до генерации уникального контента для дизайна и искусства. В перспективе, подобные модели смогут адаптироваться к индивидуальным предпочтениям пользователя, предлагая персонализированные визуальные решения и упрощая процесс создания цифрового контента для широкой аудитории.

В конфигурации композиционной диффузии с тремя агентами каждый агент контролирует отдельную часть изображения: верхнюю, среднюю и нижнюю соответственно, что обеспечивается неперекрывающимися масками.
В конфигурации композиционной диффузии с тремя агентами каждый агент контролирует отдельную часть изображения: верхнюю, среднюю и нижнюю соответственно, что обеспечивается неперекрывающимися масками.

Исследование демонстрирует смелый подход к генерации сложных структур, рассматривая взаимодействие нескольких предварительно обученных диффузионных моделей как задачу кооперативного стохастического оптимального управления. Это позволяет отойти от жестких алгебраических композиций, предлагая гибкий механизм для достижения комплексных целей. Барбара Лисков однажды заметила: «Хороший дизайн - это когда вещь работает, даже если вы не понимаете, как». Данная работа, подобно элегантному дизайну, демонстрирует, что сложная система может эффективно функционировать, даже если ее внутренние взаимодействия не заданы явно, а возникают в процессе оптимизации. Вместо предопределенных правил, система адаптируется, находя оптимальные стратегии взаимодействия, что подтверждает принцип - правила существуют, чтобы их проверять.

Куда же дальше?

Представленная работа, по сути, взламывает привычный подход к композиционной генерации. Вместо навязывания жестких алгебраических структур, она предлагает рассматривать взаимодействие диффузионных моделей как кооперативную задачу оптимального управления. И это не просто технический трюк; это признание того, что сложность возникает не из-за недостатка инструментов, а из-за неумения их правильно оркестровать. Однако, истинный 'exploit of insight' здесь - не в решении, а в осознании границ применимости существующих методов.

Очевидным следующим шагом представляется расширение рамок стохастического управления. Что, если 'агенты' в этой системе не просто диффузионные модели, а любые генеративные процессы, обладающие различной природой и уровнем сложности? Возникает соблазн создать нечто вроде 'генеративного оркестра', где каждый инструмент вносит свой вклад в конечное произведение, а дирижер - алгоритм оптимального управления - обеспечивает гармонию. Но, как известно, даже самый совершенный алгоритм не способен компенсировать плохое исполнение.

В конечном итоге, настоящая проверка на прочность - это столкновение с непредсказуемостью реального мира. Сможет ли данный подход справиться с задачами, где целевая функция не определена заранее, а качество результата оценивается субъективно? Или же он останется лишь элегантной теоретической конструкцией, красивой, но бесполезной в хаосе реальности? Ответ на этот вопрос, как обычно, лежит на поверхности - нужно просто продолжать взламывать систему, пока она не сдастся.

Оригинал статьи: https://arxiv.org/pdf/2602.10933.pdf

Связаться с автором: https://www.linkedin.com/in/avetisyan/

Смотрите также:

2026-02-12 20:07