📰 หัวข้อข่าว: DDN จุดเปลี่ยนวงการ Generative Model – สร้างภาพแบบไม่ต้องใช้ Gradient ด้วยโครงสร้างต้นไม้ ในงานประชุม ICLR 2025 มีหนึ่งโมเดลที่ถูกพูดถึงอย่างมากคือ “Discrete Distribution Networks” หรือ DDN ซึ่งเป็นโมเดล Generative แบบใหม่ที่นำเสนอแนวคิดเรียบง่ายแต่ทรงพลัง โดย Lei Yang ผู้พัฒนาได้ออกแบบ DDN ให้สามารถสร้างภาพได้โดยไม่ต้องใช้ Gradient และยังมีโครงสร้างการแทนค่าที่เป็นแบบ 1D Discrete ซึ่งต่างจากโมเดลทั่วไปที่ใช้ Continuous Latent Space DDN ใช้หลักการสร้างภาพแบบหลายชั้น (Hierarchical Generation) โดยในแต่ละชั้นจะสร้างภาพ K แบบ และเลือกภาพที่ใกล้เคียงกับเป้าหมายมากที่สุดเพื่อส่งต่อไปยังชั้นถัดไป ทำให้ภาพที่ได้มีความละเอียดและใกล้เคียงกับ Ground Truth มากขึ้นเรื่อย ๆ ที่น่าสนใจคือ DDN สามารถทำ Zero-Shot Conditional Generation ได้โดยไม่ต้องใช้ Gradient เช่นการสร้างภาพจากข้อความโดยใช้ CLIP แบบ Black-box ซึ่งเป็นความสามารถที่โมเดลทั่วไปยังทำได้ยาก นอกจากนี้ยังมีการทดลองบนชุดข้อมูล CIFAR-10 และ FFHQ ที่แสดงให้เห็นว่า DDN มีประสิทธิภาพในการสร้างภาพที่หลากหลายและมีคุณภาพสูง โดยไม่เกิดปัญหา Mode Collapse DDN ยังสามารถนำไปใช้ในงานอื่น ๆ เช่น การสร้างภาพเชิงเงื่อนไข (Colorization, Super-Resolution), การประเมินเชิงลึก (Depth Estimation), การควบคุมในหุ่นยนต์ และแม้แต่การประมวลผลภาษาธรรมชาติร่วมกับ GPT โดยไม่ต้องใช้ Tokenizer 📌 สรุปเนื้อหาข่าวและข้อมูลเสริม ✅ DDN ได้รับการยอมรับในงาน ICLR 2025 ➡️ เป็นโมเดล Generative แบบใหม่ที่ใช้โครงสร้าง Discrete Hierarchy ➡️ ไม่ใช้ Gradient ในการสร้างภาพ ✅ หลักการทำงานของ DDN ➡️ แต่ละชั้นสร้างภาพ K แบบ แล้วเลือกภาพที่ใกล้เคียงกับเป้าหมาย ➡️ ส่งภาพที่เลือกไปยังชั้นถัดไปเพื่อปรับปรุงความละเอียด ✅ ความสามารถเด่น ➡️ Zero-Shot Conditional Generation โดยไม่ใช้ Gradient ➡️ รองรับการสร้างภาพจากข้อความด้วย CLIP แบบ Black-box ➡️ มีโครงสร้าง Latent แบบ 1D Discrete ✅ ผลการทดลอง ➡️ ใช้ชุดข้อมูล CIFAR-10 และ FFHQ ➡️ ได้ภาพที่หลากหลายและใกล้เคียง Ground Truth ➡️ ไม่เกิด Mode Collapse ✅ การนำไปใช้ในงานอื่น ➡️ งานสร้างภาพเชิงเงื่อนไข เช่น Colorization และ Super-Resolution ➡️ งานประเมินเชิงลึก เช่น Depth Estimation และ Optical Flow ➡️ งานควบคุมหุ่นยนต์แทน Diffusion Model ➡️ งานประมวลผลภาษาโดยไม่ใช้ Tokenizer ✅ ข้อมูลเสริมจากภายนอก ➡️ DDN ใช้ภาษา Rust และสามารถฝังในระบบต่าง ๆ ได้ ➡️ มีความสามารถในการสร้างหลายภาพในหนึ่ง Forward Pass ➡️ รองรับการฝึกแบบ End-to-End และมีความยืดหยุ่นสูง ‼️ คำเตือนเกี่ยวกับการใช้งาน DDN ⛔ ต้องการทรัพยากร GPU มากกว่าปกติเล็กน้อย ⛔ หากใช้กับข้อมูลที่ซับซ้อนเกินไป อาจเกิดภาพเบลอ ⛔ ยังอยู่ในช่วงทดลอง ต้องปรับแต่ง Hyperparameter อย่างละเอียด DDN ถือเป็นก้าวใหม่ของ Generative Model ที่เปิดประตูสู่การสร้างภาพแบบไม่ต้องพึ่งพา Gradient และมีโครงสร้างที่เข้าใจง่ายแต่ทรงพลัง เหมาะสำหรับนักวิจัยที่ต้องการโมเดลที่ยืดหยุ่นและสามารถนำไปประยุกต์ใช้ในงานหลากหลายครับ https://discrete-distribution-networks.github.io/