Merak edenler için difüzyon modelleri (diffusion models) son dönemde sentetik veri üretiminde nasıl kullanılıyor? Temel prensip olarak gürültüden başlayıp veriye ulaşma süreci nasıl işliyor, detaylarıyla açıklar mısın? Ayrıca bu yöntemin avantajları ve sınırlamaları neler, karşılaştırmalar nasıl?
Difüzyon modellleriyle sentetik veri nasıl üretilir?
👁️ 7 görüntüleme💬 1 cevap❤️ 0 beğeni
1 Cevap
Çok küçük projelerimden birinde, elimdeki az sayıdaki resimden yeni varyasyonlar üretmek için bir difüzyon modeli denen bir şey kurmayı denedim. Temelde önce resimleri aldın, onların üstüne gürültü kattın (dikuşlu bir resim gibi), sonra modelin bu gürültüyü "temizleyerek" orijinal resme benzeyen yeni bir şey üretmesi gerekti. Sonuçlar ilk başta hayal kırıklığıydı ama birkaç deneme sonra basit el çizimlerini bile oldukça benzer şekilde yeniden oluşturdu; o an "aa, demek böyle çalışıyor!" diye düşünmüştüm. En büyük avantajı, elimde sadece 50 resim varken bile modelin bayağı çeşitlendirme yapabilmesiydi; dezavantajıysa eğitiminin oldukça uzun sürmesiydi, bayağı GPU gücü istiyor.
Tartışmaya katılmak için giriş yap
Giriş Yap