Kaip galima modifikuoti Stable Diffusion architektūrą, kad ji generuotų ne tik iš teksto, bet ir iš papildomų įėjimų (vaizdų, garso ir kt.)?

Norint pakeisti Stable Diffusion architektūrą taip, kad ji generuotų ne tik pagal tekstą, bet ir pagal papildomus įėjimus (pavyzdžiui, vaizdus, garsą), galima naudoti šiuos požiūrius:

1. Multimodalinis sąlygojimas: Vietoj vieno teksto įterpimo kaip sąlygos, pridėti kitų modalumų įterpimus. Pavyzdžiui, naudoti atskirus koduotojus vaizdams (pvz., CNN arba ViT) ir garsui (pvz., garsinio spektrogramų CNN arba transformatoriams), kurie šiuos duomenis paverčia vektorinėmis reprezentacijomis.

2. Įterpimų sujungimas: Gautus įterpimus iš skirtingų modalumų galima sujungti (konkatenacija, suma, dėmesys) į vieną sąlygos vektorių, kuris įvedamas į difuzijos modelį.

3. UNet architektūros modifikavimas: Stable Diffusion naudojamoje UNet architektūroje pridėti papildomus sluoksnius arba dėmesio mechanizmus, kurie atsižvelgia į naujas sąlygas. Pavyzdžiui, naudoti cross-attention sluoksnius kiekvieno sąlygos tipo atveju.

4. Mokymas su multimodaliais duomenimis: Sėkmingai generacijai būtina apmokyti modelį su duomenų rinkiniu, kuriame kiekvienas pavyzdys turi tekstą, vaizdą, garsą ir pan., kad modelis išmoktų jungti skirtingas modalitėtes.

Šiuo būdu architektūra tampa multimodalė, leidžianti generuoti vaizdus, atsižvelgiant ne tik į tekstą, bet ir į kitus įėjimo duomenis.