Introduction
क्या आपने कभी सोचा है कि AI मॉडल कैसे बिना किसी दिशा-निर्देश के काम कर सकते हैं? एक नई तकनीक, जिसे Classifier-Free Guidance (CFG) कहा जाता है, ने इस प्रक्रिया को आसान बना दिया है। यह तकनीक विशेष रूप से diffusion models के लिए फायदेमंद है, जो बिना किसी विशिष्ट दिशा-निर्देश के भी उत्कृष्ट परिणाम प्राप्त करते हैं। इस लेख में, हम CFG के विभिन्न पहलुओं की चर्चा करेंगे, विशेष रूप से जब conditioning dropout का उपयोग नहीं किया गया हो। हम जानेंगे कि कैसे unconditional generative setups में CFG का उपयोग किया जा सकता है और इसके लिए कौन-कौन से नवाचार किए गए हैं।
Full Article
Diffusion models, जो कि generative AI के क्षेत्र में एक महत्वपूर्ण स्थान रखते हैं, अक्सर conditioning dropout का उपयोग करते हैं। लेकिन जब यह उपयोग नहीं होता, तो CFG लागू नहीं किया जा सकता। इसलिए, शोधकर्ताओं ने कुछ वैकल्पिक तरीकों पर विचार किया है, ताकि CFG को बिना conditioning dropout के भी लागू किया जा सके।
Positive and Negative Notation
CFG के लिए आवश्यक है एक external condition (जैसे text या class label) और दोनों प्रकार के training – conditional और unconditional। इस लेख में, हम positive और negative models के बारे में बात करेंगे। Positive model सामान्य diffusion model है, जबकि negative model एक modified version है।
Self-Attention Guidance (SAG)
एक नई तकनीक, Self-Attention Guidance (SAG), ने इस समस्या का समाधान प्रस्तुत किया है। SAG का मूल विचार यह है कि negative model को एक conditional model के साथ blurred patches के माध्यम से बदला जाए। इस तरीके से, जो high-activation patches हैं, उन्हें blurred करके एक नया negative model बनाया जाता है।
Attention-based Self-Guidance: Perturbed Self-Attention (PAG)
Perturbed Self-Attention (PAG) एक और तकनीक है, जो self-attention module को सीधे impair करती है। इसमें कुछ self-attention matrices को identity matrix से बदल दिया जाता है। यह तरीका भी conditional और unconditional models दोनों पर लागू होता है।
Autoguidance
Autoguidance एक नया दृष्टिकोण है, जो एक "weak" model का उपयोग करके CFG में negative term उत्पन्न करता है। इस प्रक्रिया में, model को कम training दी जाती है या फिर एक छोटे learning capacity के साथ train किया जाता है। यह तकनीक state-of-the-art generative performance प्राप्त करने में मदद करती है।
Smoothed Energy Guidance (SEG)
Smoothed Energy Guidance (SEG) भी एक महत्वपूर्ण तकनीक है, जो diffusion models के लिए negative model को बनाने में मदद करती है। इसमें self-attention blocks पर Gaussian blurring का उपयोग किया जाता है। यह तकनीक energy landscape को smooth करने में मदद करती है, जिससे model के performance में सुधार होता है।
Self-improving Diffusion Models with Synthetic Data
एक और शानदार विचार है synthetic data के साथ diffusion model को पुनः प्रशिक्षित करना। इस तकनीक के माध्यम से, model अपने synthetic samples का उपयोग करके एक impaired model का निर्माण करता है, जिसे फिर CFG की तरह उपयोग किया जाता है।
Conclusion
इस लेख में, हमने CFG और उसके विभिन्न पहलुओं की चर्चा की है। चाहे वह Self-Attention Guidance हो, Autoguidance, या Smoothed Energy Guidance, हर तकनीक ने AI के क्षेत्र में एक नया मोड़ दिया है। इन नवाचारों के माध्यम से, diffusion models को एक नई दिशा मिली है, जो उन्हें बिना किसी विशेष दिशा-निर्देश के भी उत्कृष्ट परिणाम प्राप्त करने में सक्षम बनाती है।
FAQs Section
1. Classifier-Free Guidance (CFG) क्या है?
CFG एक तकनीक है जो diffusion models को बिना किसी विशेष दिशा-निर्देश के काम करने में सक्षम बनाती है। यह मॉडल को बेहतर परिणाम प्राप्त करने में मदद करती है।
2. Self-Attention Guidance (SAG) का क्या उपयोग है?
SAG का उपयोग negative model उत्पन्न करने के लिए किया जाता है, जिसमें high-activation patches को blurred किया जाता है।
3. Autoguidance कैसे काम करता है?
Autoguidance एक weaker model का उपयोग करता है, जो कम parameters या कम training के साथ तैयार किया जाता है। यह model अपने आप में एक guiding model बन जाता है।
4. Smoothed Energy Guidance (SEG) क्या है?
SEG एक तकनीक है जो self-attention blocks को Gaussian blurring के माध्यम से smooth करती है, जिससे model का performance बेहतर होता है।
5. Synthetic data का क्या महत्व है?
Synthetic data का उपयोग करके diffusion models को पुनः प्रशिक्षित किया जाता है, जिससे एक impaired model का निर्माण होता है। यह model CFG की तरह काम कर सकता है।
Tags
AI, Classifier-Free Guidance, Diffusion Models, Self-Attention Guidance, Autoguidance, Machine Learning, Synthetic Data, Energy Guidance
इस लेख में हमने CFG और इससे संबंधित विभिन्न तकनीकों के बारे में विस्तार से चर्चा की है। यदि आप इस विषय में और जानकारी प्राप्त करना चाहते हैं, तो Vidyamag पर अवश्य जाएं।
