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Google AIは、MediaPipe Diffusionプラグインを導入しましたこれにより、デバイス上で制御可能なテキストから画像生成が可能になります

最近、拡散モデルはテキストから画像を生成する際に非常に成功を収め、画像の品質、推論のパフォーマンス、および創造的な可能性の範囲の大幅な向上をもたらしています。しかし、効果的な生成管理は、特に言葉で定義しにくい条件下では依然として課題となっています。 Googleの研究者によって開発されたMediaPipe拡散プラグインにより、ユーザーの制御下でデバイス内でのテキストから画像の生成が可能になります。本研究では、デバイスそのもの上で大規模な生成モデルのGPU推論に関する以前の研究を拡張し、既存の拡散モデルおよびそのLow-Rank Adaptation（LoRA）のバリエーションに統合できるプログラマブルなテキストから画像の生成の低コストなソリューションを提供します。拡散モデルでは、イテレーションごとに画像の生成が行われます。拡散モデルの各イテレーションは、ノイズが混入した画像から目標の画像までを生成することで始まります。テキストのプロンプトを通じた言語理解は、画像生成プロセスを大幅に向上させています。テキストの埋め込みは、テキストから画像の生成のためのモデルにリンクされ、クロスアテンション層を介して結びつけられます。ただし、物体の位置や姿勢などの詳細は、テキストのプロンプトを使用して伝えるのがより困難な例です。研究者は、条件画像からの制御情報を拡散に追加することで、拡散を利用して制御を導入します。 Plug-and-Play、ControlNet、およびT2Iアダプターの方法は、制御されたテキストから画像を生成するためによく使用されます。Plug-and-Playは、入力画像から状態をエンコードするために、拡散モデル（Stable Diffusion 1.5用の860Mパラメータ）のコピーと、広く使用されているノイズ除去拡散暗黙モデル（DDIM）逆推定手法を使用します。これにより、入力画像から初期ノイズ入力を導出します。コピーされた拡散からは、自己注意の空間特徴が抽出され、Plug-and-Playを使用してテキストから画像への拡散に注入されます。ControlNetは、拡散モデルのエンコーダーの訓練可能な複製を構築し、ゼロで初期化されたパラメータを持つ畳み込み層を介して接続し、条件情報をエンコードし、それをデコーダーレイヤーに渡します。残念ながら、これによりサイズが大幅に増加し、Stable Diffusion 1.5では約450Mパラメータとなり、拡散モデル自体の半分となります。T2I Adapterは、より小さなネットワーク（77Mパラメータ）であるにもかかわらず、制御された生成で同等の結果を提供します。条件画像のみがT2I Adapterに入力され、その結果がすべての後続の拡散サイクルで使用されます。ただし、このスタイルのアダプターはモバイルデバイス向けではありません。 MediaPipe拡散プラグインは、効果的かつ柔軟性があり、拡張性のある条件付き生成を実現するために開発されたスタンドアロンネットワークです。訓練済みのベースラインモデルに簡単に接続できる、プラグインのようなものです。オリジナルモデルからの重みを使用しないゼロベースのトレーニングです。モバイルデバイス上でほとんど追加費用なしにベースモデルとは独立して実行可能なため、ポータブルです。プラグインはそのネットワーク自体であり、その結果はテキストから画像への変換モデルに統合されます。拡散モデル（青）に対応するダウンサンプリング層は、プラグインから取得した特徴を受け取ります。テキストから画像の生成のためのモバイルデバイス上でのポータブルなオンデバイスパラダイムであるMediaPipe拡散プラグインは、無料でダウンロードできます。条件付きの画像を取り込み、多スケールの特徴抽出を使用して、拡散モデルのエンコーダーに適切なスケールで特徴を追加します。テキストから画像への拡散モデルと組み合わせると、プラグインモデルは画像生成に条件信号を追加します。プラグインネットワークは、相対的にシンプルなモデルであるため、パラメータはわずか6Mとなっています。モバイルデバイスでの高速推論を実現するために、MobileNetv2は深度方向の畳み込みと逆ボトルネックを使用しています。基本的な特徴自己サービス機械学習のための理解しやすい抽象化。低コードAPIまたはノーコードスタジオを使用してアプリケーションを修正、テスト、プロトタイプ化、リリースするために使用します。 Googleの機械学習（ML）ノウハウを使用して開発された、一般的な問題に対する革新的なMLアプローチ。ハードウェアアクセラレーションを含む完全な最適化でありながら、バッテリー駆動のスマートフォン上でスムーズに実行するために十分に小さく効率的です。

これをデジタルパペットにしてください：GenMMは、単一の例を使用して動きを合成できるAIモデルです

コンピュータ生成のアニメーションは、毎日より現実的になっています。この進歩は、ビデオゲームで最もよく見ることができます。トゥームレイダーシリーズの最初のララ・クロフトと最新のララ・クロフトを考えてみてください。私たちは、230ポリゴンのパペットがおかしな動きをするのから、スクリーン上でスムーズに動くリアルなキャラクターに移行しました。コンピュータアニメーションで自然で多様な動きを生成することは、長年にわたって難しい問題でした。モーションキャプチャシステムや手動アニメーション作成などの従来の方法は、高価で時間がかかり、スタイル、骨格構造、モデルタイプに多様性が欠けた動きのデータセットに結果をもたらします。アニメーション生成のこの手動で時間がかかる性質は、業界に自動化された解決策が必要とされています。既存のデータ駆動型のモーション合成手法は、その効果が限定的です。しかし、近年、ディープラーニングがコンピュータアニメーションにおいて多様で現実的な動きを生成することができる強力な技術として登場しました。大規模かつ包括的なデータセットでトレーニングされた場合、多様で現実的な動きを合成できます。ディープラーニング手法は、モーション合成において印象的な結果を示していますが、実用的な適用性が制限される欠点があります。まず、長時間のトレーニングが必要であり、アニメーションの製作パイプラインにおいて大きなボトルネックとなる可能性があります。さらに、ジッタリングや過度なスムージングなどの視覚的なアーティファクトが生じるため、合成された動きの品質に影響を与えます。最後に、複雑な骨格構造にスケーリングするのが困難であるため、複雑な動きが必要なシナリオで使用が制限されます。私たちは、実用的なシナリオで適用できる信頼性のあるモーション合成手法が需要があると知っています。しかし、これらの問題を克服することは容易ではありません。では、解決策は何でしょうか？それでは、GenMMに出会う時間です。 GenMM は、モーション最近傍とモーションマッチングの古典的なアイデアに基づく代替アプローチです。キャラクターアニメーションに広く使用されるモーションマッチングを利用し、自然に見え、さまざまなローカルコンテキストに適応した高品質のアニメーションを生成します。 GenMMは、単一の入力を使用してモーションを生成できます。出典：http://weiyuli.xyz/GenMM/ GenMM は、単一または少数の例のシーケンスから多様な動きを抽出できる生成モデルです。これは、自然な動き空間全体の近似として広範なモーションキャプチャデータベースを活用することによって達成されます。 GenMM は、新しい生成コスト関数として双方向の類似性を組み込んでいます。この類似度測定により、合成されたモーションシーケンスには提供された例からのモーションパッチのみが含まれ、その逆も同様です。このアプローチは、モーションマッチングの品質を維持しながら、生成能力を可能にします。多様性をさらに高めるために、例と比較して分布の不一致が最小限に抑えられたモーションシーケンスを段階的に合成するマルチステージフレームワークを利用しています。また、画像合成におけるGANベースの手法の成功に着想を得て、パイプラインに対して無条件のノイズ入力が導入され、高度に多様な合成結果が実現されています。 GenMMの概要。出典：https://arxiv.org/pdf/2306.00378.pdf 多様なモーション生成能力に加え、GenMMは、モーションマッチング単独の能力を超えたさまざまなシナリオに拡張できる汎用的なフレームワークであることが証明されています。これには、モーション補完、キーフレームによる生成、無限ループ、モーション再構成が含まれ、生成モーションマッチングアプローチによって可能になる広範なアプリケーションの範囲を示しています。

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