Tin tức công nghệ

Diffusion Model: Sức Mạnh Đằng Sau Những Hình Ảnh AI Ấn Tượng

Tác giả: [Trịnh Quang Tin]
Ngày đăng: 17/06/2025

Giới thiệu

Trong những năm gần đây, diffusion model (mô hình khuếch tán) đã trở thành trụ cột của các hệ thống AI tạo sinh (generative AI), đặc biệt là trong lĩnh vực sinh ảnh từ văn bản. Từ những tác phẩm nghệ thuật ảo cho tới các bản thiết kế sáng tạo, diffusion model đã chứng minh sức mạnh vượt trội so với các mô hình trước đây như GAN (Generative Adversarial Networks).

Bài viết này sẽ giới thiệu khái niệm cơ bản về diffusion model, cách nó hoạt động và ứng dụng tiêu biểu trong thực tế.

1️⃣ Diffusion model là gì?

Diffusion model là một loại mô hình học sâu được thiết kế để học cách biến đổi dần dần dữ liệu từ một trạng thái nhiễu (noise) thành trạng thái có cấu trúc rõ ràng (ví dụ: hình ảnh có ý nghĩa).

Quá trình học của mô hình gồm hai pha:

• Pha khuếch tán (forward diffusion): Dữ liệu (ví dụ: hình ảnh thật) dần bị nhiễu hóa qua nhiều bước.

• Pha hồi phục (reverse diffusion): Mô hình học cách "đảo ngược" quá trình này để biến nhiễu trở thành hình ảnh hoàn chỉnh.

👉 Điểm mạnh: Diffusion model sinh dữ liệu có chất lượng cao, đa dạng, ít lỗi so với GAN.

2️⃣ Cơ chế hoạt động cơ bản

🔹 Bước 1: Thêm nhiễu Gauss nhỏ dần vào ảnh gốc qua nhiều bước → cuối cùng ảnh thành nhiễu hoàn toàn.
🔹 Bước 2: Mô hình học từng bước khôi phục ảnh từ nhiễu → qua hàng trăm hoặc hàng ngàn bước, tạo ra ảnh sắc nét, có ý nghĩa.

Mô hình tiêu biểu:

• DDPM (Denoising Diffusion Probabilistic Model)

• Stable Diffusion

• Imagen (Google)

3️⃣ Ứng dụng nổi bật

✅ Sinh ảnh từ văn bản: Từ một mô tả như "một chú mèo trên bãi biển lúc hoàng hôn", diffusion model có thể tạo ra ảnh chi tiết và tự nhiên.

✅ Inpainting (hoàn thiện ảnh): Lấp đầy những vùng bị mất trong ảnh (ví dụ: ảnh cũ hư hỏng).

✅ Super-resolution: Tăng độ phân giải của ảnh mà vẫn giữ chi tiết tự nhiên.

✅ Ứng dụng y học, khoa học: Sinh ảnh mô phỏng dữ liệu hiếm gặp (ví dụ: ảnh X-quang bất thường).

4️⃣ Vì sao diffusion model được ưa chuộng?

• Ảnh sinh ra sắc nét hơn GAN, ít tạo ra các lỗi kỳ lạ.

• Dễ huấn luyện hơn GAN (không cần cân bằng hai mạng Generator/Discriminator).

• Có thể kết hợp với prompt để sinh ảnh theo ý muốn.

Kết luận

Diffusion model đang mở ra một kỷ nguyên mới cho AI sáng tạo. Với khả năng sinh dữ liệu phong phú và chất lượng cao, chúng đã trở thành công cụ không thể thiếu trong các ứng dụng hiện đại về text-to-image, video generation, và hơn thế nữa.

🚀 Bạn có thể thử nghiệm diffusion model qua các nền tảng mã nguồn mở như:

• Stable Diffusion (https://stablediffusionweb.com)

• Hugging Face Diffusers library (cho Python)