人工知能（AI）ペインティングまたはAI生成コンテンツ（AIGC）は、高度な機械学習技術を用いて視覚コンテンツを作成することに焦点を当てた、人工知能内の魅力的な分野です。これらの研究開発分野は、アートワーク、グラフィック、その他の視覚メディアを生成するための革新的で創造的なソリューションを提供するため、近年、大きな注目を集めています。AIGCの基礎モデルの一つが拡散モデルです。
拡散モデルは、テキストや画像などの逐次データを生成するのに優れた機械学習モデルのクラスです。これらのモデルは、段階的な拡散という概念を活用し、生成プロセスはノイズが多いまたは不完全な初期状態から始まり、徐々にそれを洗練させて、より調和のとれた正確な結果を生み出します。
これらのモデルにおける拡散プロセスは、生成された出力を洗練させるために複数のステップまたはイテレーションを経ることを含みます。モデルは、各イテレーションで、現在の状態を考慮に入れて、次のステップの条件付き確率分布を推定します。この条件付き分布から繰り返しサンプリングし、状態を更新することによって、モデルは生成データの品質と忠実度を徐々に改善します。
画像生成、テキスト生成、ビデオ合成など、様々なアプリケーションで拡散モデルは使用されています。これらは、高品質で多様かつリアルなサンプルを生成する能力のために、大きな注目を集めています。従来の生成モデルとは異なり、拡散モデルは生成プロセスの逐次的な性質を活用することによって、より調和のとれた構造的な出力を生成する傾向があります。
安定拡散は、指定されたテキストプロンプトに対応する画像を生成することに焦点を当てた、特定のタイプの拡散モデルです。これはオープンソースであり、テキスト記述に基づいて視覚的に魅力的な画像を生成することを目指す、人気のあるクロスモーダル生成モデルです。
このモデルによる安定拡散プロセスは、提供されたテキストプロンプトに基づいて生成された画像を反復的に洗練させることを含みます。安定拡散は、生成された視覚コンテンツがプロンプトで記述された意図したコンセプトやアイデアを正確に表現することを保証し、生成された画像をテキスト入力に合わせて最適化することによって実現されています。
安定拡散の重要な利点の一つは、提供されたテキストに密接に一致する高品質かつリアルな画像を作成する能力です。このモデルは、印象的な結果を達成するために、高度なディープラーニングアルゴリズムと技術を活用しています。生成された画像を反復的に更新することにより、最終出力の品質、調和、および忠実度が徐々に向上します。
安定拡散は、創造的なコンテンツ生成からマーケティング、広告まで、様々な分野で応用が見られています。これにより、自動化されたコンテンツ作成が可能になり、マーケターやコンテンツクリエーターは、特定のニーズやブランドメッセージングに合わせて、迅速に目を引くグラフィックスやビジュアルを生成することができます。
しかし、安定拡散が巨大な基礎モデルに属しているため、常に最適化の側面が浮上します。トランスフォーマーの速度を上げるまたは最適化する方法の一つが量子化です。
量子化は、モデルのパラメータの精度を低減する機械学習の最適化技術です。これは、32ビット浮動小数点値から8ビット（int8）値へデータを変換します。量子化は、訓練済みのモデルに適用されるか、または訓練プロセスに統合されます。
量子化は、モデルのサイズを減らし、携帯性を改善し、計算を高速化します。また、ニューラルネットワークを使用する際のメモリ要件と計算コストを削減します。量子化されたニューラルネットワークは、メモリアクセスコストを削減し、計算効率を高めることにより、電力効率を向上させます。
最近では、LoRA（Low-Rank Adapters）やQLoRA（Quantized Low-Rank Adapters）のような量子化技術がありますので、これらの技術に目を向けてみましょう。
LoRAは、事前訓練済みの言語モデルの性能を向上させ、特定の下流タスクに適応させる方法です。これは、2020年にPfeifferらによって発表された「トランスフォーマーにおけるマルチタスク学習用のローランクアダプター」という研究論文で紹介されました。
LoRAは、タスク固有のアダプターを導入することによって、効率の問題を解決します。アダプターは、事前訓練済みモデルに微小な変更を加えて追加される小規模なニューラルネットワークです。これらのアダプターはタスク固有であり、特定の下流タスクに事前訓練済みモデルを微調整するための追加パラメーターを学習します。
LoRAのユニークな点は、ローランクパラメータ化技術の利用にあります。アダプターパラメーターにローランク制約を課すことで、大幅なメモリと計算の節約を実現することができます。これは、複数のタスクを同時に扱う場合に特に有効で、ローランクパラメータ化は全体的なメモリフットプリントを減らし、訓練と推論を加速します。
LoRAにはいくつかの利点があります。それにより、単一の事前訓練済みモデルを効率的に複数の下流タスクに適応させることができます。また、事前訓練済みモデルを1つのタスクで微調整すると他のタスクの学習表現が消去される「カタストロフィックフォーゲッティング」を避けることもできます。さらに、LoRAは大規模なモデルと多様なタスクを扱うスケーラブルなアプローチを提供します。
QLoRAは、重み更新のローランク近似と量子化を組み合わせた技術です。これは、ローランク行列WaとWbを量子化することで、重み更新のメモリフットプリントを減らします。
メモリ要件を減らすだけでなく、QLoRAは重み更新をさらに圧縮するために量子化を導入します。量子化プロセスは、たとえば4ビットのような低ビット幅表現で重み更新を表現することを含みます。これにより、重み更新を保存するために必要なメモリが大幅に減少します。
QLoRAにおけるローランク近似と量子化の組み合わせは、大規模な言語モデルをデプロイし、微調整するための非常にメモリ効率の良いソリューションを提供します。これは、過剰な計算リソースを必要とせずに、異なるタスクや顧客に効率的に適応することができます。
LoRAやQLoRAのような技術を使用することにより、MLエンジニアは大規模な言語モデルのメモリ使用量と計算要件を最適化し、リソースが制約された環境でこれらのモデルをデプロイし、カスタマイズすることをより実現可能にします。
アリババクラウドの Machine Learning Platform for AI は、AIのための包括的なソリューションを提供し、テキストや画像生成の例を提供します。これはエンドツーエンドのカスタマイズ可能なホワイトボックスソリューションであり、テキストおよび画像生成機能をサポートし、ユーザーがビジネスシナリオに合わせたインテリジェントなテキスト-画像生成モデルを作成できます。あるいは、PAIが提供するデフォルトモデルを活用して、異なるテキスト入力に基づいて多様な画像を生成するために、モデルのチューニングとオンラインデプロイを行うことができます。
PAIの以下のコンポーネントは、このプロセスにおいて重要な役割を果たします：
PAIを利用したテキストから画像へのモデル開発とデプロイのアーキテクチャは、モデルの微調整のためにPAI-DSWを活用し、テキストから画像を生成するためのオンラインデプロイメントにPAI-EASを利用し、ディープラーニング環境のセットアップと管理を簡素化するためにPAI-DLCを利用するプロセスを含みます。
このステップバイステップのチュートリアルでは、アリババクラウドのPAI-EASを使用して、AIGC安定拡散WebUIペインティングAIウェブアプリケーションを迅速にデプロイする方法を説明します。モデルをデプロイし、WebUIを推論用に開始し、AI生成コンテンツの力を体験することができます。早速始めましょう！
1. アリババクラウドプラットフォームのPAI-EASモデルオンラインサービスページにアクセスします。
2. PAIコンソールにログインします。
3. 左のナビゲーションバーからデフォルトのワークスペースを選択します。
4. ワークスペースページの図1にあるModel Deployment > Elastic Algorithm Service (EAS)に移動します。
5. Service Nameを番号2赤い四角形に入力します。以降、数字のみで表記します（例：[2]）。
6. 画像をPAIイメージ[3]として選択し、"stable-diffusion-webui"及びバージョンを選択します。このチュートリアルを書いている時点でのバージョンは "4.0-standard" でした。
7. 次に、GPU仮想マシンを選択します。少なくともP100以上を推奨し、T4は遅すぎます。私たちはGU30 GPUマシンを試しましたが、経済的な価格でかなり良いパフォーマンスを発揮しました。
8. 設定コードに詳しい方は、JSONデプロイメントを自由に変更してください。
9. Deploy Serviceをクリックしてデプロイメントプロセスを開始します。
これで、安定拡散が可能なWebUIが準備完了です。
1. PAI-EASモデルオンラインサービスページで、デプロイしたモデルのDeployment Methodカラムの下にあるView Web Applicationをクリックします。
2. 安定拡散SDWebUIアプリケーションページに移動します。
3. Promptエリアに希望するコンテンツ（例："cute dog"）を入力し、GenerateをクリックしてAIGCプロセスを開始します。
4. 生成された推論結果がページ上に表示されます。
もしモデルサービスが30分以内に呼び出されない場合、サービスインスタンスは自動的に停止し、モデルの状態がStoppedに変更されます。再度サービスを使用する必要がある場合は、以下の手順に従ってください。
このチュートリアルでは、アリババクラウドのPAI-EASを使用して、AIペインティングを安定拡散WebUIで迅速にデプロイする方法を探りました。説明された手順に従って、モデルをデプロイし、モデル推論のためのWebUIを開始し、AI生成コンテンツ作成のパワーを体験することができました。これは、自動化されたコンテンツ生成のためのAI技術を利用する簡便さと効率を示しています。このソリューションにより、企業はマーケティングの取り組みを強化し、パーソナライズされた推薦を行い、バーチャル環境を作成し、視覚的に魅力的なグラフィックでユーザーを引き込むことができます。
さらに、このソリューションは、バーチャル環境を作成し、視覚コンテンツを生成するためにも価値があります。ゲーム、バーチャルリアリティ体験、建築ビジュアライゼーションにおいて、安定拡散モデルを使用したAIペインティングは、リアルで没入感のあるグラフィックをシームレスに生成します。ウェブUIインターフェースを通じて微調整を行う能力により、ユーザーは特定の要件に合わせてビジュアルをカスタマイズでき、視覚的に魅力的なバーチャル環境が実現されます。
AIペインティング/AIGC及びその応用についてさらに学びたい場合は、アリババクラウドに連絡するか、www.alibabacloud.comを訪れてください。私たちの専門家チームが、さらなる情報提供とこのソリューションが特定のニーズにどのように有益であるかについての議論を提供します。自動化されたコンテンツ作成、パーソナライズされた推薦、チャットボット、バーチャル環境の可能性を一緒に探求しましょう。
本文はAIによって翻訳されました。ここで表明されている意見は参考までにお読みいただくものであり、必ずしもAlibaba Cloudの公式の意見を代表するものではありません。原文はこちらです。
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