Kā var mainīt Stable Diffusion arhitektūru, lai tā ģenerētu ne tikai no teksta, bet arī no papildu ievadiem (attēliem, audio utt.)?

Lai mainītu Stable Diffusion arhitektūru tā, lai tā ģenerētu ne tikai pēc teksta, bet arī pēc papildu ievadiem (piemēram, attēliem, skaņas), var izmantot šādus pieejas:

1. Multimodāla nosacījuma (conditioning): Tā vietā, lai izmantotu vienu teksta iekļaušanu kā nosacījumu, pievienojiet citu modalitāšu iekļaušanas. Piemēram, izmantot atsevišķus kodētājus attēliem (piemēram, CNN vai ViT) un skaņai (piemēram, skaņas spektrogrammas ar CNN vai transformatoriem), kas šos datus pārvērš vektoru reprezentācijās.

2. Iekļaušanu apvienošana: Iegūtie iekļaušanas no dažādām modalitātēm var tikt apvienoti (kontekstu, summu, uzmanību) vienā nosacījuma vektorā, kas tiek ievadīts difūzijas modelī.

3. UNet arhitektūras modifikācija: Stable Diffusion izmantotajā UNet arhitektūrā pievienojiet papildu slāņus vai uzmanības mehānismus, kas ņem vērā jaunus nosacījumus. Piemēram, izmantot cross-attention slāņus katram nosacījuma tipam.

4. Apmācība ar multimodāliem datiem: Lai nodrošinātu veiksmīgu ģenerāciju, ir nepieciešams apmācīt modeli uz datu kopas, kur katram piemēram ir teksts, attēls, skaņa utt., lai modelis iemācītos saistīt dažādas modalitātes.

Šādā veidā arhitektūra kļūst multimodāla, ļaujot ģenerēt attēlus, ņemot vērā ne tikai tekstu, bet arī citus ievades datus.