Модели искусственного интеллекта, которые генерируют картинки по текстовому описанию, при обучении на оригинальных изображениях могут их «запоминать», поднимая таким образом вопрос о нарушении авторских прав. Для защиты от претензий со стороны правообладателей была разработана система Ambient Diffusion для обучения моделей ИИ только на повреждённых данных.

Источник изображения: github.com/giannisdaras

Диффузионные модели — передовые алгоритмы машинного обучения, которые генерируют высококачественные объекты, постепенно добавляя шум в набор данных, а затем обращая этот процесс вспять. Как показали исследования, такие модели способны запоминать образцы из обучающего массива. Эта особенность может иметь неприятные последствия в аспектах конфиденциальности, безопасности и авторских прав. К примеру, если ИИ обучается работе с рентгеновскими снимками, он не должен запоминать изображения конкретных пациентов.

Чтобы избежать этих проблем, исследователи из Техасского университета в Остине и Калифорнийского университета в Беркли разработали фреймворк Ambient Diffusion для обучения диффузионных моделей ИИ только на изображениях, которые были повреждены до неузнаваемости — так практически обнуляется вероятность, что ИИ «запомнит» и воспроизведёт оригинальную работу.

Чтобы подтвердить свою гипотезу, учёные обучили модель ИИ на 3000 изображений знаменитостей из базы CelebA-HQ. При получении запроса эта модель начинала генерировать изображения, почти идентичные оригинальным. После этого исследователи переобучили модель, использовав 3000 изображений с сильными повреждениями — маскировке подверглись до 90 % пикселей. Тогда она начала генерировать реалистичные человеческие лица, которые сильно отличались от оригинальных. Исходные коды проекта его авторы опубликовали на GitHub.

Intel Labs в сотрудничестве с Blockade Labs представили латентную диффузионную ИИ-модель для создания панорамных трёхмерных изображений (LDM3D) с 360-градусным обзором, которая первой в отрасли обеспечивает отображение глубины сцены. LDM3D может произвести революцию в создании реалистичного визуального 3D-контента, приложениях метавселенной и цифровом опыте, найти применение в широком спектре отраслей — от развлечений и игр до архитектуры и дизайна.

Источник изображения: Intel Labs

LDM3D была обучена на наборе данных, созданном из подмножества 10 000 образцов базы данных LAION-400M, которая содержит более 400 миллионов пар изображений и подписей к ним. Для отображения точной относительной глубины каждого пикселя была использована разработанная Intel Labs модель Dense Prediction Transformer (DPT). Набор данных LAION-400M создан, чтобы обеспечить возможность широкомасштабного тестирования модели для широкого круга исследователей и других заинтересованных сообществ.

Модель LDM3D обучалась на суперкомпьютере Intel AI на базе процессоров Intel Xeon и ускорителей Intel Habana Gaudi AI. Полученная модель и конвейер объединяют сгенерированное изображение и карту глубины для создания 360-градусных панорамных представлений.

Чтобы продемонстрировать потенциал LDM3D, исследователи разработали приложение DepthFusion, которое использует стандартные 2D-фотографии RGB и карты глубины для создания интерактивной 360-градусной панорамы. Для превращения текстовых подсказок в 3D-панорамы применяется язык визуального программирования TouchDesigner на основе узлов для интерактивного мультимедийного контента в реальном времени. Модель LDM3D объединяет изображение RGB и его карту глубины, что приводит к экономии памяти и ускорению работы.

«Технология генеративного ИИ направлена на расширение человеческого творчества и экономию времени. Однако большинство сегодняшних моделей ИИ ограничены созданием 2D-изображений. В отличие от них LDM3D позволяет пользователям генерировать изображение и карту глубины из заданной текстовой подсказки. Это обеспечивает более точную относительную глубину для каждого пикселя по сравнению со стандартными методами постобработки и экономит разработчикам значительное время при разработке сцен», — пояснил Васудев Лал (Vasudev Lal), научный сотрудник Intel Labs.

Это исследование может революционизировать взаимодействие с цифровым контентом, позволяя пользователям отображать текстовые подсказки ранее немыслимыми способами. Изображения и карты глубины, сгенерированные LDM3D, позволяют пользователям превратить текстовое описание безмятежного тропического пляжа, современного небоскрёба или научно-фантастической вселенной в детализированную панораму. Способность создавать карту глубины изображения может мгновенно повысить общий реализм и погружение, позволяя создавать инновационные приложения для различных отраслей, от развлечений и игр до дизайна интерьеров и каталогов недвижимости, а также виртуальных музеев и иммерсивной виртуальной реальности.

Внедрение LDM3D и DepthFusion прокладывает путь к дальнейшему развитию генеративного ИИ и компьютерного зрения. Intel продолжит исследования генеративного ИИ для расширения человеческих возможностей и создания экосистемы разработок в области ИИ с открытым исходным кодом, которая демократизирует доступ к этой технологии. LDM3D предоставляется с открытым исходным кодом через сообщество HuggingFace.