شارك
الرئيسية
1 دقيقةما هو نموذج الانتشار؟
يُسمَّى أيضاً نموذج الانتشار الاحتمالي، مبني على سلاسل ماركوف، وهو نموذج توليدي يستخدم البيانات التي تدرب عليها لإنتاج بيانات جديدة تُستخدم في توليد المحتوى.
فكرة عمل نموذج الانتشار
كان الانتشار مستوحى من الفيزياء ويعبّر عن الانتقال من منطقة ذات تركيز أعلى إلى منطقة ذات تركيز أقل، مثل مكعب السكر الذي يذوب في القهوة بحيث تتركز حبيبات السكر في القهوة في البداية في الجزء العلوي من السائل، ولكنها تنتشر تدريجياً وتتوزع بشكل متساوٍ بكامل القهوة.
تطبيقات نموذج الانتشار
تُستخدم نماذج الانتشار في تطبيقات عديدة من حولنا، إليك أبرزها:
- توليد الصور: يمكن لنماذج الانتشار التوليدية مثل المشفرات الذاتية المتغيرة (VAEs) والشبكات التنافسية التوليدية (GANs) تعلم التوزيع الاحتمالي الأساسي لمجموعة بيانات المدخلات، لإنتاج صور اصطناعية جديدة لم يسبق لها مثيل.
- التوليد الشرطي للصور: يتم فيه تغذية النموذج بجزء من صورة غير مكتملة أو فاسدة جزئياً، ثم يأخذ النموذج الصورة الجزئية كسياق للتنبؤ بالبكسلات التالية واحداً تلو الآخر ويُستخدم لإصلاح الصور عن طريق استبدال أجزاء منها ببكسلات جديدة.
- توليد الفيديو العالي الجودة: هو مسألة ضمان توليد إطارات الفيديو بشكلٍ مستمر، بحيث يتم إنشاء مجموعة فرعية من إطارات الفيديو لتعويض الإطارات المفقودة في الفيديوهات منخفضة الجودة، ما يؤدي إلى إنتاج فيديو أكثر جودة ودقة.
- تحويل النص إلى الصورة: تأخذ أدوات توليد الصور الشائعة مثل ميدجورني (Midjourney) ودال-2 مدخلات من المستخدم لإنتاج الصور.
- أبحاث علم الأعصاب: يفيد تطبيق نماذج الانتشار في دراسة عمليات الدماغ والإدراك ومسارات صنع القرار في الدماغ البشري، من خلال محاكاة العمليات المعرفية القائمة على الأساسات العصبية لنماذج الانتشار بحيث يمكن لباحثي علم الأعصاب اكتساب رؤى حول الآليات الأساسية، ما يساعد بدوره على تشخيص وعلاج الاضطرابات العصبية.