แบบจำลองแบบแพร่

แบบจำลองแบบแพร่ (diffusion model) หรือ แบบจำลองความน่าจะเป็นแบบแพร่ (diffusion probability model) ในสาขาการเรียนรู้ของเครื่อง คือแบบจำลองตัวแปรแฝงประเภทหนึ่ง เป็นลูกโซ่มาร์คอฟที่ได้รับการฝึกโดยใช้วิธีแบบเบส์แบบแปรผัน เป้าหมายของแบบจำลองแบบแพร่คือการเรียนรู้โครงสร้างแฝงของชุดข้อมูลโดยการสร้างแบบจำลองพฤติกรรมของจุดข้อมูลแต่ละจุดที่แจกแจงในปริภูมิแฝง ในสาขาคอมพิวเตอร์วิทัศน์ ได้มีการใช้แบบจำลองแบบแพร่สร้างโครงข่ายประสาทเทียม ซึ่งฝึกให้เรียนรู้ที่จะย้อนกลับกระบวนการการแพร่เพื่อการลดสัญญาณรบกวนออกจากภาพที่ถูกทำให้เบลอด้วยสัญญาณรบกวนแบบเกาส์
แบบจำลองแบบแพร่ได้รับการคิดค้นขึ้นมาในปี 2015 โดยได้รับแรงบันดาลใจจากอุณหพลศาสตร์แบบไม่สมดุล
แบบจำลองแบบแพร่สามารถนำไปใช้กับการดำเนินการต่าง ๆ เช่น การลดสัญญาณรบกวนของภาพ, การซ่อมแซมภาพ, การเพิ่มความละเอียดภาพ การสร้างภาพ และการบีบอัดข้อมูล ตัวอย่างเช่น แบบจำลองการสร้างภาพสามารถสร้างภาพที่ดูเป็นธรรมชาติขึ้นมาใหม่ได้จากการใช้ภาพสัญญาณรบกวนแบบสุ่มเป็นค่าเริ่มต้น แล้วเรียนรู้กระบวนที่ตรงกันข้ามกับการแพร่ของภาพธรรมชาติ
ตัวอย่างการประยุกต์ใช้แบบจำลองแบบแพร่ที่มีชื่อเสียง ได้แก่ ตัวแบบสำหรับสร้างภาพจากข้อความ เช่น DALL-E 2 ของโอเพนเอไอ และ สเตเบิลดิฟฟิวชัน เป็นต้น DALL-E 2 ใช้แบบจำลองแบบแพร่สำหรับทั้งการแจกแจงก่อนของแบบจำลองสร้างภาพ และตัวถอดรหัสสำหรับการสร้างภาพขั้นสุดท้าย2023 การบีบอัดข้อมูลโดยใช้แบบจำลองแบบแพร่มีข้อดีตรงที่ไม่ต้องเข้ารหัส และมีประสิทธิภาพสูงกว่าวิธีการบีบอัดประสิทธิภาพสูงสุดแบบดั้งเดิม2023

**หลักการทางคณิตศาสตร์**

**การสร้างภาพ**
พิจารณาปัญหาการสร้างภาพ โดยให้  เป็นรูปภาพ และฟังก์ชันความหนาแน่นความน่าจะเป็นบนปริภูมิรูปภาพคือ  ถ้ารู้  ก็จะสามารถระบุความน่าจะเป็นที่ภาพแต่ละชนิดจะถูกสร้างขึ้นได้ แต่โดยทั่วไปแล้ว เป็นการยากที่จะทราบความน่าจะเป็นนั้น
ในกรณีส่วนใหญ่ เราไม่สนใจความน่าจะเป็นเฉพาะที่ภาพหนึ่ง ๆ จะถูกสร้างขึ้น แต่ที่สนใจกว่าก็คือว่า ภาพนั้นมีแนวโน้มที่จะถูกสร้างขึ้นมากเพียงใดเมื่อเทียบกับภาพใกล้เคียง ตัวอย่างเช่น หากมีรูปภาพแมวที่มีหนวด 2 หนวด ปัญหาคือภาพนั้นมีแนวโน้มที่จะถูกสร้างขึ้นแค่ไหนเมื่อเทียบกับภาพที่คล้ายกัน เช่น รูปภาพแมวที่มีหนวด 3 หนวด หรือรูปภาพที่ถูกเติมสัญญาณรบกวนแบบเกาส์เข้าไป
ดังนั้นเป้าหมายที่สนใจไม่ใช่ตัว  นั้นเอง แต่เป็น  การพิจารณาแบบนี้มีข้อดีคือ- ประการแรก  ไม่จำเป็นต้องทำให้เป็นมาตรฐาน แต่ใช้ในรูป  ได้ ในที่นี่  เป็นค่าคงที่ตามที่ต้องการ และค่าที่แน่ชัดจะไม่มีผลต่อการคำนวณ- ประการที่สอง สามารถเปรียบเทียบ  กับความน่าจะเป็นของภาพใกล้เคียง  ในรูป  ได้
ให้ฟังก์ชันคะแนนเป็น  แล้ว  จะสามารถสุ่มตัวอย่างจาก  โดยใช้พลศาสตร์อนุญาตให้สุ่มตัวอย่างโดยใช้พลศาสตร์ล็องฌ์แว็งความชันแบบเฟ้นสุ่ม (stochastic gradient Langevin dynamics) นี่เป็นรูปแบบที่เล็กที่สุดของวิธีมอนเตการ์โลลูกโซ่มาร์คอฟ

**รูปแบบต่าง ๆ**

**การชี้นำโดยตัวจำแนก (classifier guidance)**
แทนที่จะสุ่มตัวอย่างจากกลุ่มของรูปภาพทั้งหมด เราสามารถพิจารณาสุ่มเอาตัวอย่างแค่จากช่วงขอบเขตที่กำหนดโดยคำอธิบายภาพ เช่น แทนที่จะดึงออกมาจากกลุ่มรูปภาพทั่วไป ให้ดึงมาเฉพาะภาพที่สอดคล้องกับคำอธิบายว่า "แมวสีดำตาสีแดง" เป็นต้น โดยทั่วไปแล้วนี่จะเป็นการสุ่มตัวอย่างบนการแจกแจง   ในที่นี้รูปภาพ  จะได้มาจากช่วงของภาพทั้งหมด ในขณะที่ขอบเขตของรูปภาพ  จะถูกจำกัดอยู่ที่รูปภาพจำเพาะประเภท
จากมุมมองของแบบจำลองช่องสัญญาณที่มีสัญญาณรบกวน กระบวนการนี้สามารถเข้าใจได้ดังนี้ เมื่อต้องการจะสร้างภาพ  ภายใต้เงื่อนไขตามคำอธิบาย  ผู้ที่ต้องการสร้างภาพจะสร้างภาพขึ้นมานั้น จริง ๆ แล้วกำลังวาดภาพ  อยู่ แต่เนื่องจากว่าภาพนั้นผ่านช่องสัญญาณที่มีสัญญาณรบกวน จึงเกิดการผิดเพี้ยนของตัวอักษร จนจินตนาการไปว่าได้รับสัญญาณเป็นคำอธิบาย  ในกรณีนี้ การสร้างภาพในที่นี้เป็นแค่การทำนายภาพ  ที่ถูกจินตนาการไว้แต่แรกโดยบุคคลที่ต้องการสร้างภาพนั้น
กล่าวอีกนัยหนึ่ง การสร้างภาพแบบมีเงื่อนไขนั้นเป็นเพียงการแปลภาษาที่อธิบายด้วยข้อความให้กลายเป็นภาษาที่อธิบายด้วยภาพ ดังนั้น เช่นเดียวกับแบบจำลองช่องสัญญาณที่มีสัญญาณรบกวน เราสามารถใช้ทฤษฎีบทของเบส์ได้ว่า
นั่นคือหากมีแบบจำลองที่ดีสำหรับปริภูมิรูปภาพทั้งหมด () และตัวแปลคุณภาพสูงสำหรับแปลง "รูปภาพ → ประเภท" () นั่นหมายความว่าเราสามารถจะได้ตัวแปล "ประเภท → รูปภาพ" ได้โดยไม่ต้องลำบากนัก
พลศาสตร์ล็องฌ์แว็งความชันแบบเฟ้นสุ่มใช้สมการต่อไปนี้
ในที่นี้  คือฟังก์ชันคะแนนที่เรียนรู้ตามที่อธิบายไว้ข้างต้น โดย  ได้มาจากการใช้ตัวจำแนกรูปภาพที่หาอนุพันธ์ได้

**การชี้นำโดยไร้ตัวจำแนก (classifier-free guidance, CFG)**
แม้ในกรณีที่ไม่มีตัวจำแนก  ก็สามารถสกัดเอาตัวจำแนกจากตัวแบบจำลองรูปภาพเองได้ดังนี้
แบบจำลองดังกล่าวนั้นมักจะฝึกสอนโดยป้อนให้ทั้ง  และ  แล้วสร้างแบบจำลอง  และ  ขึ้นพร้อมกัน
CFG ได้กลายเป็นส่วนสำคัญที่ขาดไม่ได้สำหรับแบบจำลองต่าง ๆ เช่น GLIDE, DALL-E และ Google Imagen

**อ้างอิง**
หมวดหมู่:ขั้นตอนวิธีการเรียนรู้ของเครื่อง