Sampling и Shedule Type. Методы борьбы с шумом в моделях диффузии

Приветствую!

Эта теоретическая статья нацелена на анализ популярных сэмплеров Sampling Method (методы выборки) и планировщиков графиков (Shedule Type), которые вы скорее всего видели в сборках А1111 или ComfUI.
Так же они встречаются и в нейросервисах, которые предлагают генерацию изображений и видео.
Качество изображения зависит от множества факторов, и одним из ключевых элементов является метод выборки. Это не просто процесс уменьшения шума в изображении, а целая наука, стоящая за созданием четких, реалистичных и разнообразных изображений. Давайте разберёмся, как работают эти методы и почему они так важны.

Зачем нужны методы выборки?

Методы выборки — это не просто инструмент, а фундаментальная часть процесса генерации изображений. Они помогают добиться того, чтобы ваши изображения были реалистичными (не всегда), детализированными и разнообразными. Если вы хотите, чтобы ваша модель работала эффективно и стабильно, выбор правильного метода выборки имеет решающее значение.

Эти методы выполняют несколько задач:

1. Качество изображений: Методы выборки помогают создать изображение, которое соответствует заданному распределению, делая его резким и детализированным. Если метод подобран неправильно, на выходе можно получить размытые или искусственные изображения.
2. Эффективность: Разные методы требуют разного количества вычислительных ресурсов. Эффективные методы позволяют быстрее генерировать качественные изображения, что особенно важно для приложений, где скорость имеет значение, например, в реальном времени.
3. Разнообразие результатов: Хороший метод выборки позволяет создавать разнообразные изображения, охватывая все возможные варианты, а не повторяя одно и то же.
4. Стабильность: Стабильные методы обеспечивают одинаково качественный результат при каждом запуске, без артефактов и лишнего шума.

Как это работает?

Представьте, что у вас есть размытое изображение, и ваша задача — сделать его чётким. Методы стабильной диффузионной выборки делают это поэтапно, постепенно убирая размытость. На каждом шаге происходит небольшое улучшение, благодаря чему конечное изображение становится всё более похожим на примеры, на которых обучалась модель.

С точки зрения математики, методы стабильной диффузионной выборки относятся к области вероятностного моделирования. Это значит, что они используют контролируемые процессы добавления и удаления шума, чтобы создать данные, которые соответствуют целевому распределению.

Для этого применяются сложные алгоритмы, такие как динамика Ланжевена или гамильтонов Монте-Карло. Эти методы используют математические принципы для обеспечения того, чтобы процесс выборки был не только стабильным, но и эффективным.

Euler

Сэмплер Эйлера основан на методе численного интегрирования, который используется для итеративного обновления и уточнения образцов, постепенно преобразуя шум в реалистичные изображения.

Плюсы:

• Простота: Легко реализуется и не требует сложных настроек.
• Эффективность: При правильной настройке размеров шагов, метод может быть достаточно быстрым и экономичным с точки зрения вычислений.

Минусы:

• Точность: При больших размерах шагов точность может страдать, что приводит к снижению качества изображения.
• Устойчивость: Чтобы избежать ошибок, могут потребоваться очень маленькие шаги, что увеличивает затраты на вычисления.

LMS (Least Mean Squares)

Этот сэмплер использует информацию с нескольких предыдущих этапов генерации, что позволяет более точно очищать изображения от шума, улучшая качество и детализацию результата.

Плюсы:

• Точность: LMS использует данные с нескольких предыдущих шагов, что позволяет добиться более высоких результатов по сравнению с одношаговыми методами.
• Стабильность: Многократное использование данных способствует стабилизации процесса и снижает вероятность возникновения артефактов.
• Эффективность: Несмотря на увеличенные вычислительные затраты, метод часто быстрее сходится к качественным результатам, что делает его оптимальным по времени и ресурсам.

Heun

Сэмплер Хойна (Heun) — это усовершенствованный метод численного интегрирования, который предлагает лучшее приближение к истинным решениям за счет усреднения наклонов. Это помогает создавать более качественные и стабильные изображения.

Плюсы:

• Высокая точность: Усовершенствованный алгоритм позволяет более точно передавать детали изображения.
• Стабильность: Метод снижает вероятность возникновения артефактов, обеспечивая более стабильный процесс генерации.
• Эффективность: Несмотря на более высокие вычислительные затраты, сэмплер Хойна достигает хорошего баланса между точностью и производительностью.

Restart

Этот метод периодически перезапускает процесс генерации, чтобы избежать застревания в локальных минимумах и улучшить качество и разнообразие изображений.

Плюсы:

• Избежание локальных минимумов: Перезапуск процесса помогает избежать застревания в неудачных областях, что улучшает качество итоговых изображений.
• Улучшенное разнообразие: Благодаря возможности исследования различных областей, метод обеспечивает более разнообразные результаты.
• Качество: Периодические перезапуски способствуют получению более высококачественных изображений.

DDIM

DDIM (Denoising Diffusion Implicit Model) — это передовая технология, применяемая в области генеративных моделей для создания высококачественных изображений. По сути, это улучшенная версия стандартного подхода, основанного на Denoising Diffusion Probabilistic Model (DDPM), но с дополнительными плюшками: он работает быстрее и эффективнее.

Как работает DDIM? В традиционных моделях, вроде DDPM, генерация изображения — это процесс, похожий на бросание костей: результат каждый раз случайный. DDIM же предлагает другой подход — более детерминированный. Это значит, что он может предсказывать результат более точно и делать это быстрее, сохраняя качество изображения на высоте.

Преимущества DDIM:

• Скорость: Сокращение количества шагов для генерации — это не просто ускорение процесса, но и возможность применять метод в реальном времени, что важно для приложений с высокой нагрузкой.
• Качество: Даже при ускоренной генерации, DDIM сохраняет или даже улучшает качество изображения, благодаря детерминированному процессу.
• Гибкость: Немарковский подход позволяет более гибко управлять процессом генерации, балансируя между скоростью и качеством.

PLMS

PLMS (Pseudo-Linear Multistep Sampler) — это метод, который используется в диффузионных моделях для очистки шумных изображений, делая их более четкими и точными. Он основан на численных методах решения дифференциальных уравнений.

Преимущества PLMS:

• Высокое качество: Многошаговый подход позволяет более точно передавать детали изображений.
• Быстрая сходимость: Метод сокращает количество шагов для получения финального результата, ускоряя процесс генерации.
• Стабильность: PLMS обеспечивает стабильные результаты, исключая появление артефактов или избыточного шума.

DPM и DPM++

DPM (Denoising Probabilistic Model) — это метод, который последовательно преобразует шум в изображение. По сути, это процесс, где каждый шаг приближает изображение к нужному результату, начиная с гауссовского шума и заканчивая сложными и детализированными изображениями.

Преимущества DPM:

• Высокое качество: Процесс позволяет создать изображение с множеством мелких деталей, что делает результат более реалистичным.
• Стабильность: Постепенное улучшение делает модель менее подверженной сбоям и коллапсу.
• Гибкость: Модель можно адаптировать под разные типы данных и задачи.

Вызовы:

• Вычислительные затраты: Множественные итерации делают процесс ресурсозатратным, что может быть проблемой для сложных задач.

UniPC

UniPC (Unified Probabilistic-Deterministic Sampler) — это гибридный метод, который объединяет сразу несколько подходов для генерации изображений. Он сочетает в себе как стохастические, так и детерминированные обновления, что позволяет достигать высоких результатов.

Преимущества UniPC:

• Эффективность: Сочетание различных методов позволяет достичь баланса между скоростью и детализацией.
• Высокое качество: Использование градиентной информации обеспечивает высокое качество и реалистичность изображений.
• Универсальность: UniPC можно применять к разным типам данных и задачам, что делает его особенно полезным инструментом.

Shedule Type: типы графиков метода выборочного контроля

Когда речь заходит о моделях диффузии, ключевую роль играет тип расписания шума. Именно он определяет, как и когда шум добавляется к данным в процессе прямой диффузии (когда данные превращаются в шум), и как этот шум убирается в процессе обратной диффузии (когда шум снова превращается в данные).
Основная задача — обучить модель, которая способна постепенно избавляться от шума и возвращать данные к их исходному виду.

Uniform

Равномерный график шума в стабильной диффузии — это подход, при котором шум добавляется и убирается равномерно и последовательно на всех этапах. Этот метод привлекателен благодаря своей простоте и стабильности. Однако, несмотря на удобство, он не всегда обеспечивает оптимальные результаты, поскольку предполагает одинаковую важность всех этапов процесса, что не всегда соответствует реальности.

Преимущества:

• Простота: Легко реализовать и понять.
• Стабильность: Поддерживает постоянный уровень шума на протяжении всего процесса.

Недостатки:

• Неоптимальная производительность: Иногда уступает адаптивным или неравномерным графикам.
• Равномерная сложность: Предполагает равную важность всех этапов, что может быть неверным.

Karras

График шума Карраса опирается на использование функции, которая определяет уровень шума на каждом временном шаге. Эта функция интегрируется в процесс обучения модели и управляет тем, как шум добавляется и убирается. Такой подход позволяет более точно контролировать процесс диффузии, что может положительно сказаться на качестве итоговых данных.

Exponential

Экспоненциальный график шума предполагает изменение уровня шума по экспоненциальной функции. Вначале шум убирается быстро, а затем темп замедляется. Такой метод может быть полезен, если важно быстро избавиться от основного объёма шума и затем постепенно доводить данные до чистоты.

Polyexpotential

Полиэкспоненциальный график шума сочетает различные экспоненциальные скорости на разных этапах. Это позволяет модели лучше адаптироваться к сложностям распределения данных и повышать качество итоговых выборок. Такой подход может быть особенно полезен при работе с данными, где разные этапы требуют разной степени внимания.

SGM Uniform

SGM (Score-Based Generative Models) — это модели, которые используют градиенты для управления процессом выборки. Они оценивают градиенты логарифмической плотности вероятности данных на различных уровнях шума. Этот метод позволяет модели более эффективно оценивать и удалять шум, что приводит к лучшим результатам.

Спасибо, что дочитали до конца! 🙏

Буду рад вашим комментариям🎤, лайкам🧡 и подпискам на мой канал:

Так же заходите в мою группу в VK и на канал Телеграм.

Так же оказываю услуги по созданию контента с нейросетями, обращайтесь сюда:

Вам может понравится: