Hogyan lehet módosítani a Stable Diffusion architektúráját, hogy ne csak szöveg alapján, hanem kiegészítő bemenetek (képek, hang stb.) alapján is generáljon?

A Stable Diffusion architektúrájának módosításához, hogy ne csak szöveg alapján, hanem kiegészítő bemenetek (például képek, hangok) alapján is generáljon, a következő megközelítéseket lehet alkalmazni:

1. Multimodális kondicionálás: Egyetlen szövegbeágyazás helyett más modalitások beágyazásainak hozzáadása. Például külön kódolók használata képekhez (pl. CNN vagy ViT) és hanghoz (pl. hang spektrogramok CNN vagy transzformerek segítségével), amelyek ezeket az adatokat vektoralakban alakítják át.

2. Beágyazások összefűzése: A különböző modalitásokból származó beágyazásokat (konkatenáció, összeg, figyelem) egy egységes kondíciós vektorrá lehet összefűzni, amelyet a diffúziós modellbe lehet beadni.

3. UNet architektúra módosítása: A Stable Diffusion-ben használt UNet architektúrában további rétegeket vagy figyelem mechanizmusokat lehet hozzáadni, amelyek figyelembe veszik az új feltételeket. Például cross-attention rétegeket használhatunk minden típusú feltételhez.

4. Képzés multimodális adatokkal: Sikeres generáláshoz szükséges a modellt olyan adathalmazon tanítani, ahol minden példának van szövege, képe, hangja stb., hogy a modell megtanulja összekapcsolni a különböző modalitásokat.

Így az architektúra multimodálissá válik, lehetővé téve képek generálását, figyelembe véve nemcsak a szöveget, hanem más bemeneti adatokat is.