როგორ შეიძლება შეცვალოს Stable Diffusion-ის არქიტექტურა, რათა ის არა მხოლოდ ტექსტზე, არამედ დამატებით შეტყობინებებზე (სურათები, აუდიო და ა.შ.) აგენერიროს?

Stable Diffusion არქიტექტურის შეცვლა ისე, რომ ის მხოლოდ ტექსტის საფუძველზე არ იყოს, არამედ დამატებითი შესვლების (მაგალითად, სურათები, აუდიო) საფუძველზე შექმნას, შესაძლებელია შემდეგი მიდგომების გამოყენება:

1. მულტიმოდალური პირობება: ერთიანი ტექსტური ჩაშენების ნაცვლად, დაამატეთ სხვა მოდალობების ჩაშენებები. მაგალითად, გამოიყენეთ ცალკეული კოდეკოდერები სურათებისთვის (მაგალითად, CNN ან ViT) და აუდიოთვის (მაგალითად, აუდიო სპექტროგრამები CNN ან ტრანსფორმატორებით), რომლებიც ამ მონაცემებს გარდაქმნიან ვექტორულ წარმოდგენებად.

2. ჩაშენებების გაერთიანება: მიღებული ჩაშენებები სხვადასხვა მოდალობიდან შეიძლება გაერთიანდეს (კონკატენაცია, ჯამი, ყურადღება) ერთიანი პირობების ვექტორად, რომელიც შეჰყავთ დიფუზიის მოდელში.

3. UNet არქიტექტურის შეცვლა: Stable Diffusion-ში გამოყენებული UNet არქიტექტურაში, დაამატეთ დამატებითი ფენები ან ყურადღების მექანიზმები, რომლებიც განიხილავენ ახალ პირობებს. მაგალითად, გამოიყენეთ cross-attention ფენები თითოეული პირობების ტიპისთვის.

4. მულტიმოდალური მონაცემებით სწავლება: წარმატებული გენერაციისთვის, საჭიროა მოდელის სწავლება მონაცემთა ნაკრებზე, სადაც თითოეულ მაგალითს აქვს ტექსტი, სურათი, აუდიო და ა.შ., რათა მოდელმა ისწავლოს სხვადასხვა მოდალობების დაკავშირება.

ამ გზით, არქიტექტურა ხდება მულტიმოდალური, რაც საშუალებას აძლევს სურათების გენერირებას, განიხილავს არა მხოლოდ ტექსტს, არამედ სხვა შესვლის მონაცემებსაც.