Kako modifikovati arhitekturu Stable Diffusion da generiše ne samo po tekstu, već i po dodatnim ulazima (slike, audio itd.)?

Da biste modifikovali arhitekturu Stable Diffusion tako da generiše ne samo na osnovu teksta, već i na osnovu dodatnih ulaza (npr. slike, zvuk), možete koristiti sledeće pristupe:

1. Multimodalno uslovljavanje: Umesto jednog tekstualnog ugradjenja kao uslova, dodajte ugradjenja drugih modaliteta. Na primer, koristite odvojene enkodere za slike (npr. CNN ili ViT) i zvuk (npr. spektrogrami zvuka sa CNN ili transformatori), koji te podatke pretvaraju u vektorske prikaze.

2. Fuzija ugradjenja: Dobijena ugradjenja iz različitih modaliteta mogu se spojiti (konkatenacija, suma, pažnja) u jedinstveni vektorski uslovni vektor, koji se unosi u difuzioni model.

3. Modifikacija UNet arhitekture: U UNet arhitekturi, korišćenoj u Stable Diffusion, dodajte dodatne slojeve ili mehanizme pažnje koji uzimaju u obzir nove uslove. Na primer, koristite slojeve cross-attention za svaki tip uslova.

4. Obuka sa multimodalnim podacima: Za uspešnu generaciju, potrebno je obučiti model na skupu podataka gde svaki primer sadrži tekst, sliku, zvuk itd., kako bi model naučio da povezuje različite modalitete.

Na ovaj način, arhitektura postaje multimodalna, omogućavajući generisanje slika uzimajući u obzir ne samo tekst, već i druge ulazne podatke.