Kuidas saab muuta Stable Diffusion arhitektuuri, et see genereeriks mitte ainult teksti põhjal, vaid ka täiendavate sisendite (piltide, heli jne) põhjal?

Stable Diffusion arhitektuuri saab muuta nii, et see genereeriks mitte ainult teksti põhjal, vaid ka täiendavate sisendite (näiteks piltide, heli) põhjal, kasutades järgmisi lähenemisviise:

1. Multimodaalne tingimus: Asenda üksik tekstiline sisend tingimusena teiste modaliteetide sisenditega. Näiteks kasuta eraldi kodeerijaid piltidele (nt CNN või ViT) ja helile (nt helispektrid CNN või transformaatoreid), mis teisendavad need andmed vektoriteks.

2. Sisendite ühendamine: Erinevatest modaliteetidest saadud vektorid saab ühendada (konteksts, summa, tähelepanu) üheks tingimusvektoriks, mis sisestatakse difusioonimudelisse.

3. UNet arhitektuuri muutmine: Stable Diffusionis kasutatavas UNet arhitektuuris lisa täiendavaid kihte või tähelepanu mehhanisme, mis arvestavad uusi tingimusi. Näiteks kasuta cross-attention kihte iga tingimuse tüübi jaoks.

4. Koolitus multimodaalsete andmetega: Eduka generatsiooni jaoks on vajalik treenida mudelit andmekogul, kus iga näide sisaldab teksti, pilti, heli jms, et mudel õpiks ühendama erinevaid modaliteete.

Sellise lähenemisega muutub arhitektuur multimodaalseks, võimaldades genereerida pilte, arvestades mitte ainult teksti, vaid ka teisi sisendandmeid.