Detrás de estos avances, un concepto esencial en IA merece nuestra atención: el modelo de difusión. Recientemente, los modelos de difusión han cobrado un impulso considerable debido a su capacidad para simular diversos procesos complejos, como la síntesis de imágenes y la generación de datos. En este artículo, le invitamos a explorar con nosotros el increíble potencial de estos modelos.
Prepárese para sumergirse en un mundo en el que la inteligencia artificial está ampliando los límites de nuestra comprensión y allanando el camino a innovaciones extraordinarias. Los modelos de difusión son uno de esos avances que están dando forma a nuestro futuro. Descubra en este artículo cómo funcionan estos modelos y cuáles son sus principales aplicaciones. Empecemos.
¿Qué es un modelo de difusión en el contexto del aprendizaje automático?
Un modelo de distribución de aprendizaje automático podría compararse a un artista, que empieza a dibujar sobre un lienzo desordenado y luego lo transforma gradualmente en una imagen clara, ¡o incluso en una obra de arte!
Al igual que un artista, un modelo de difusión comienza su "obra de arte" con ruido aleatorio, llamado ruido gaussiano -se lo puede imaginar como una imagen difusa, un poco como una pantalla de televisión que pierde su señal (para los más veteranos entre nosotros)- y luego, paso a paso, el modelo transforma este ruido en algo coherente, como una fotografía detallada.
Los modelos de difusión aprenden observando muchos ejemplos, convirtiéndose en grandes expertos en explotar una multitud de imágenes que han observado en un proceso de entrenamiento de IA y utilizarlas para generar algo único. Destacan especialmente en la creación de nuevas imágenes, la mejora de fotos de baja calidad o la generación de sonidos realistas.
¿Cuáles son los distintos tipos de modelos de emisión disponibles?
Existen varios modelos de difusión para la generación de imágenes. Desde modelos probabilísticos de eliminación de ruido por difusión hasta modelos generativos basados en puntuaciones, los hemos reunido para usted.
Veamos más de cerca estos modelos de difusión y sus procesos:
Modelos probabilísticos de eliminación de ruido por difusión (DDPM)
El modelo de eliminación de ruido por difusión probabilística (DDPM) elimina progresivamente el ruido de una imagen en varias etapas. Invierte el proceso de añadir ruido a una imagen, haciéndola cada vez más nítida con cada paso. Es como limpiar un parabrisas ligeramente sucio: con cada pasada, se vuelve más y más nítido.
Modelos generativos basados en puntuaciones
Los modelos generativos basados en partituras suponen una variación de los modelos de emisión. Predicen la dirección a seguir en cada etapa para llegar a la imagen o sonido final. Para que se haga una idea, imagine un sistema de navegación GPS que le muestra las indicaciones para llegar a su destino: el resultado final.
Modelos de difusión continua
Los modelos de difusión continua difieren de los demás en que no segmentan el proceso en pasos discretos. Funcionan suavemente, transformando una entrada ruidosa en una salida afinada de forma continua, como un artista que pinta un retrato con un movimiento fluido en lugar de con una serie de pinceladas.
Ecuaciones diferenciales estocásticas (Score SDEs)
Las ecuaciones diferenciales estocásticas de puntuación, o Score SDEs, son el núcleo de ciertos modelos de difusión. Añaden un toque de aleatoriedad al proceso que conduce al resultado final, utilizando el cálculo estocástico. Esto puede compararse a un artista que, además de pintar, deja que los goteos y salpicaduras aleatorios de la pintura influyan en su obra final.
A diferencia de los métodos deterministas, en los que la misma entrada produce siempre el mismo resultado, las SDE de Score abrazan la incertidumbre y la variabilidad, ofreciendo multitud de soluciones posibles, cada una de ellas única e impredecible (o , al menos, poco predecible) gracias a la interacción de la computación y el azar.
Cada uno de estos modelos utiliza funciones matemáticas complejas y requiere una gran cantidad de datos para funcionar con eficacia. Están a la vanguardia de la generación de fotos, vídeo y audio a partir de entradas ruidosas e imperfectas, y evolucionan constantemente con los avances de la investigación y la tecnología.
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Explicación simplificada del funcionamiento de un modelo de difusión
Un modelo de dispersión funciona según el principio de la dispersión hacia delante y hacia atrás. El proceso hacia delante desempeña un papel importante a la hora de permitir la síntesis de imágenes y la generación de imágenes de entrada deseadas. Este paso consiste en añadir ruido a una imagen inicial, lo que permite al modelo aprender los patrones subyacentes y reproducirlos con precisión.
A continuación, entra en juego el proceso inverso. Es necesario para refinar las imágenes y eliminar el desorden. Gracias a este proceso, el modelo es capaz de generar imágenes cada vez más nítidas y precisas, partiendo de una imagen ruidosa y refinándola gradualmente. En resumen, el modelo de difusión combina estos dos procesos complementarios para crear imágenes de alta calidad, utilizando el ruido como una poderosa herramienta de aprendizaje y reproducción de patrones complejos.
Simplifiquemos paso a paso el funcionamiento de los modelos de difusión:
1. 1. Punto de partida
Imagine una página cubierta de garabatos. El modelo de distribución parte de este caos.
2. Aprender
El modelo estudia muchas imágenes claras para comprender a qué debe aspirar. Es como inspirarse en múltiples ejemplos, como un artista que se inspira en figuras conocidas del mundo del arte.
3. Pequeños ajustes
A continuación, el modelo introduce pequeños y cuidadosos cambios en los garabatos generados en las etapas anteriores, aclarándolos progresivamente y haciéndolos más claros.
4. Numerosas repeticiones
El modelo repite el proceso de modificación muchas veces, haciendo que la imagen sea cada vez más nítida.
5. Comprobación del trabajo
Después de cada ajuste, el modelo comprueba si se acerca más a las imágenes claras tomadas como referencia (es decir, tiende a acercarse más al conjunto de datos de entrenamiento que proporcionamos de antemano).
6. Toques finales
Por último, el modelo sigue eliminando los garabatos y comprobando hasta obtener una imagen perfectamente nítida.
Siguiendo este meticuloso proceso, la modelo puede transformar una imagen o información desordenada en una foto de alta calidad. Este resultado no es fruto de la casualidad, sino que se basa en complejos conceptos matemáticos y potentes ordenadores que hacen el trabajo entre bastidores.
Principales ventajas de los modelos de difusión en el aprendizaje automático
Además de crear imágenes de alta calidad, los modelos de difusión ofrecen una serie de ventajas. ¡He aquí algunas de las principales ventajas de los modelos de difusión en el aprendizaje automático!
Imágenes de mejor calidad
Los modelos de difusión pueden producir imágenes excelentes. Perciben pequeños detalles y hacen que las imágenes sean más realistas. Superan a métodos más antiguos de creación de imágenes, como los GANs s y los VAE.
Estos métodos antiguos podían pasar por alto ciertos detalles o cometer errores en las imágenes. Los modelos de difusión cometen menos errores.
Más fácil de entrenar
Los modelos de difusión son más fáciles de entrenar que los GAN. Los GAN pueden ser difíciles de manejar y a veces el proceso de aprendizaje es complejo. Los modelos de difusión aprenden evitando estos problemas. Esto los hace fiables y, sobre todo, no descuidan ciertas partes de lo que aprenden.
Útil para rellenar lagunas en sus conjuntos de datos
A veces nos falta parte de la información necesaria para entrenar una IA. No obstante, los modelos de difusión pueden trabajar con los datos disponibles. Aunque no siempre sean perfectos, rellenan las lagunas y crean una imagen completa, aunque falten algunos elementos.
Aprendizaje adaptativo
A diferencia de los modelos más antiguos, como los GAN, que dependen en gran medida de los datos de entrenamiento y olvidan cómo adaptarse a nuevas situaciones, los modelos de difusión aprenden a estar preparados para lo nuevo, no sólo para lo que ya han visto.
Cambios fáciles de entender
Los modelos de difusión tienen un "espacio latente" que facilita la comprensión de las diferencias en los datos. Esto es más claro que con los GAN. Significa que podemos entender por qué el modelo crea determinadas imágenes y cómo funciona. Es un poco como tener un mapa que te dice cómo piensa el modelo.
Manejo de grandes volúmenes de datos
Los modelos de difusión funcionan bien cuando se procesan datos grandes y complejos, como imágenes de alta calidad. Otros métodos podrían verse desbordados por el exceso de información, pero los modelos de difusión pueden manejarla paso a paso. Pueden dar sentido a muchos detalles sin perderse ni sufrir problemas de rendimiento.
Aplicaciones de los modelos de difusión en diversos sectores
Un modelo de emisión es útil en diversas aplicaciones prácticas, no sólo en la generación de imágenes tal y como la conocemos.
Veamos las aplicaciones de los modelos de difusión en distintos ámbitos de la vida:
Sector sanitario
Los modelos de difusión desempeñan un papel fundamental en la mejora de los servicios sanitarios. Ayudan a analizar imágenes médicas con mayor precisión, detectando patrones que podrían escapar al ojo humano. Esto contribuye al diagnóstico precoz y la planificación del tratamiento, esenciales para los resultados de los pacientes. Por ejemplo, aplicado a la IA médica, un modelo podría ayudar a determinar con precisión la progresión de una enfermedad examinando radiografías o resonancias magnéticas.
Impacto en las redes sociales
Las plataformas de redes sociales utilizan modelos de distribución para comprender la viralidad de los contenidos. Analizando las tendencias, estos modelos pueden predecir qué contenidos tienen más probabilidades de hacerse populares, lo que ayuda a las personas influyentes y a las empresas a maximizar su impacto.
Ventajas para los vehículos autónomos
Los coches autónomos se benefician de los modelos de difusión, ya que procesan enormes cantidades de datos de sensores para tomar decisiones en tiempo real. Por ejemplo, pueden ayudar a los vehículos a interpretar las condiciones de la carretera, predecir los movimientos de otros usuarios y navegar con seguridad, lo que nos acerca a un futuro en el que los vehículos autónomos estén democratizados.
Revolución en la industria del entretenimiento
La industria del entretenimiento utiliza modelos de emisión para generar efectos visuales realistas e incluso nuevos contenidos creativos, como música o ilustraciones. Los estudios de cine utilizan estos modelos para producir CGI de alta calidad de forma más eficiente, transformando la experiencia visual al tiempo que reducen el tiempo y el coste de producción.
Impacto en la agricultura
La agricultura está aprovechando los modelos de difusión para predecir el rendimiento de los cultivos y detectar precozmente las enfermedades de las plantas. Estas previsiones permiten a los agricultores tomar decisiones con conocimiento de causa, lo que mejora la gestión de los cultivos y, en última instancia, da lugar a mejores cosechas, al tiempo que se gestionan los recursos de forma más sostenible.
Famosos modelos de difusión para la generación de imágenes
Hay muchos modelos disponibles para la generación de imágenes, capaces de producir datos originales. Estos modelos de difusión funcionan de varias formas para ayudar a generar imágenes.
En este artículo, hemos recopilado algunos de los modelos de emisión más famosos para que los descubra o redescubra.
DALL-E
DALL-E es un famoso modelo de distribución, conocido por su capacidad para crear imágenes a partir de descripciones de texto. Basta con decirle qué dibujar, por ejemplo "una tortuga de dos cabezas", y crea la imagen correspondiente. Es muy bueno sintetizando texto e imágenes, y (a menudo) genera imágenes que cumplen nuestras expectativas.
BigGAN
El modelo de difusión BigGAN crea imágenes extremadamente nítidas, superando a modelos más antiguos. Utiliza importantes recursos informáticos para aprender de miles de fotos. Luego puede crear nuevas fotos que parecen casi reales. La gente lo utiliza para crear arte o componentes visuales utilizados en el desarrollo de videojuegos.
VQ-VAE-2
VQ-VAE-2 es un modelo de emisión que destaca en el procesamiento y la generación de fotos. Destaca sobre otros modelos porque puede crear fotos extremadamente detalladas, como imágenes grandes con muchos elementos. Es cierto que VQ-VAE-2 no tiene el nombre más fácil de recordar, pero tiene un ojo especialmente agudo para los pequeños detalles.
Deslizamiento
Glide es otro modelo de entrega innovador, centrado principalmente en generar imágenes a partir de descripciones de texto, como DALL-E. Lo que diferencia a Glide es su capacidad para perfeccionar las imágenes en función de los comentarios de los usuarios, avanzando eficazmente hacia el resultado deseado a través de sucesivas iteraciones.
Este bucle de retroalimentación crea imágenes más acordes con las expectativas del usuario y los matices del encargo. En resumen, Glide combina la dirección creativa del usuario con el poder generativo del modelo, lo que da lugar a una creación artística colaborativa que puede producir imágenes originales y a medida.
Imagen
Lo que diferencia a Imagen como modelo de distribución es su experiencia en la síntesis de imágenes fotorrealistas a partir de descripciones de texto.
Su arquitectura aprovecha transformadores combinada con un profundo conocimiento de las indicaciones de texto matizadas, lo que le permite crear visuales con una claridad y un detalle impresionantes. Lo que diferencia a Imagen de sus predecesores es su capacidad para generar imágenes muy coherentes y contextualmente relevantes que, en ocasiones, pueden rivalizar con la complejidad de las fotografías del mundo real.
Con un modelo que ajusta las imágenes generadas a las sutilezas del lenguaje humano, Imagen está ampliando los límites de los contenidos creativos generados por IA y abriendo nuevas vías para la narración visual.
Difusión estable
La difusión estable es un innovador modelo de difusión diseñado para la síntesis eficiente de imágenes de alta fidelidad. Este modelo puede generar rápidamente imágenes detalladas, desde ilustraciones sencillas a escenas complejas, explotando el concepto de estabilidad para mantener una calidad de imagen constante en distintas iteraciones.
El aspecto "estabilidad" se refiere a la capacidad del modelo para producir resultados coherentes y fiables, incluso cuando se trata de imágenes complejas. La difusión estable se distingue por su equilibrio entre velocidad y calidad de la imagen producida, ofreciendo una solución práctica a los diseñadores que buscan un modelo que permita generar en tiempo real sin sacrificar la complejidad visual.
Este modelo está diseñado para ser menos exigente en recursos informáticos, lo que permite a una gama más amplia de usuarios acceder a herramientas de creación de contenidos de vanguardia impulsadas por IA.
Conclusión
En conclusión, los modelos de difusión son herramientas poderosas que contribuyen a la creación de herramientas capaces de generar arte e imágenes cautivadoras simplemente describiéndolas con palabras. Desde finales de 2022, todos hemos sido impactados por ChatGPT o DALL-E, y hemos tomado conciencia del impacto de estas herramientas en nuestra vida profesional o cotidiana. Estos modelos son como bicicletas para nuestra mente, que transforman lo que podemos imaginar en cosas que podemos ver y utilizar.
Si está interesado en descubrir el futuro de la tecnología inteligente e incluso en crear sus propias herramientas de Gen-AI, aprender más sobre los modelos de difusión es un buen punto de partida. Y si necesita ayuda para preparar los conjuntos de datos necesarios para entrenar sus modelos, no dude en contactar con nuestro equipo ¡!
