Латентное пространство в GenAI.

Всем привет.

Сегодня для вас база от NeyroGraph-a - про латентное пространство в генерации изображений.

Латентное пространство - ключевой элемент генеративных моделей, таких как GANs (Generative Adversarial Networks) и VAE (Variational Autoencoders). Оно позволяет ИИ не просто копировать существующие изображения, но и создавать новые, уникальные комбинации, основываясь на том, что он "понял" из обучающего набора данных. Это как если бы художник, научившись рисовать пейзажи и портреты, смог бы комбинировать их элементы для создания совершенно новых произведений искусства.

Для тех, кто не знаком с этой концепцией, она может звучать довольно абстрактно и сложно. Давайте разбираться с помощью аналогий. 

Латентное пространство - это многомерная матрица, в которой AI-модель представляет и обрабатывает информацию об изображениях. "Латентный" означает "скрытый" или "невидимый", и это пространство действительно скрыто от нашего непосредственного восприятия. 

Этот как наш мозг. Сначала мы представляем что мы хотим создать, потом, использую различные инструменты в зависимости от задачи, начинаем создавать задуманное. Конечно для этого наш мозг должен понять и сформулировать задачу для реализации.

Латентное пространство в ИИ  это потенциальная материя для создания изображений на основании ваших указаний. В контексте генерации изображений, латентное пространство - это математическая модель, в которой все возможные образы представлены в виде координат или точек. Каждая точка в этом пространстве соответствует уникальному набору характеристик изображения, таких как цвет, форма, текстура и т. д. Когда ИИ получает от нас задачу в виде текста он "перемещается" по этому пространству, выбирая разные точки которые соответствуют вашим указаниям, чтобы создавать новые изображения, которые не обязательно точно копируют что-то существующее, но могут быть чем-то совершенно новым.

Когда ИИ обучается на большом наборе изображений, он не просто запоминает их, а выделяет ключевые черты и характеристики. Эти черты затем отображаются в латентном пространстве, создавая своего рода карту. Когда вы хотите сгенерировать новое изображение, ИИ использует эту карту, чтобы найти нужные координаты и преобразовать их в визуальный образ. 

Это как если бы художник использовал свои знания о цветах и формах, чтобы создать картину, но делал это на основе огромного количества уже увиденных работ. Что в принципе художник и делает сознательно или подсознательно по мере накопления опыта. Но в случае с ИИ "начинающему художнику" специально и заранее показали большое количество чужих работ.

Когда вы хотите сгенерировать новое изображение, ИИ выбирает точку в этом латентном пространстве, а затем "разворачивает" её, превращая абстрактное представление в конкретное изображение из множества этих точек.

Проведем аналогию с искусством.

Представьте себе творца, который создает скульптуру. В начале работы у него есть глыба мрамора, из которой он постепенно высекает фигуру. Латентное пространство можно сравнить с этой глыбой: оно потенциально содержит все возможные формы и детали, которые могут быть извлечены. Художник, как и модель ИИ, использует свои навыки, чтобы выявить из этого пространства конкретную форму, которая соответствует его видению.

Латентное пространство - это основа генерации изображений с помощью ИИ. Оно помогает ИИ "понимать" и воспроизводить ключевые черты визуальных данных, что позволяет создавать новые и уникальные изображения.

P.S.:

Латентное пространство - это банк абстракций. Человеческая память устроена сходным образом - есть хранилище бестелесных абстракций, каждая из которых является набором абстрактных же свойств, плюс множество связей с другими абстракциями, плюс ярлыки(теги) названий. И рядом находится чувственная память, хранящая обрывки конкретных образов. Когда мы что-то воображаем, образы прикрепляются к скелету абстракций, поэтому можно вообразить нечто невиданное - переплетая по-новому гибкие ветви связей и добавляя образы.

Автомобиль - это то, что мы видели на дороге, в кино, на выставке. Красный - это помидор, малина, помада. Красный автомобиль - это картинка. Мы видели космос, птиц в небе, скелет динозавра в земле, значит легко можем вообразить красный автомобиль в космосе, хотя в реальности такого ни разу не встречали (Илону Маску привет).

Сложно вообразить лишь чистые абстракции, которые не имеют связей с чувственными образами, и это приходится как-то обходить, подбирая суррогаты. Поэтому ускорение - это вдавливание в спинку кресла, энергия - это тепло, время - это циферблат часов, любовь - это выражение лица, а термин - это ярлык, бирка или метка. Избегайте в промптах ярлыки терминов, которые обозначают чистые абстракции, чтобы облегчить ИИ навигацию в латентном пространстве.

Успехов.