Большасць з нас знаёмыя з такімі генератарамі малюнкаў AI, як Стабільная дыфузія. Гэта ўжо змяніла галіну і ўвайшло ў наша жыццё.
Аднак мадэлі Stable Diffusion - гэта значна больш, чым стварэнне малюнкаў.
Ёсць так шмат сфер, у якіх мы можам іх выкарыстоўваць.
Мадэлі стабільнай дыфузіі - гэта матэматычныя мадэлі. І яны могуць дапамагчы вам даследаваць дынаміку змены сістэм з цягам часу.
Яны заснаваныя на канцэпцыях працэсу дыфузіі. Такім чынам, вы можаце разглядаць шырокі спектр з'яў. Напрыклад; цеплаперадача, хімічныя рэакцыі і распаўсюджванне інфармацыі на фінансавых рынках.
Гэтыя мадэлі надзвычай адаптыўныя. Такім чынам, вы можаце прадбачыць будучы стан сістэмы на падставе яе бягучага стану.
Акрамя таго, вы можаце ўбачыць асноўныя фізічныя або фінансавыя прынцыпы, якія кіруюць ім. Гэтая канцэпцыя была вельмі карыснай у многіх галінах. Сюды ўваходзяць фізіка, хімія і фінансы.
Вось чаму мы хочам даследаваць гэта далей. І мы хочам даць вам падручнік па навучанні гэтых мадэляў стабільнай дыфузіі.
Як з'явіліся мадэлі стабільнай дыфузіі?
Гэта сыходзіць каранямі ў канец 19 стагоддзя.
Мадэлі стабільнай дыфузіі пачаліся з матэматычнага даследавання працэсаў дыфузіі ў рэчывах. Адной з самых папулярных мадэляў стабільнай дыфузіі з'яўляецца ўраўненне Фокера-Планка.
Упершыню ён быў прадстаўлены ў 1906 годзе. З часам гэтыя мадэлі развіваліся і мадыфікаваліся. Такім чынам, цяпер мы выкарыстоўваем іх у розных галінах прамысловасці.
Якая логіка за гэтым?
Кажучы простымі словамі, як мы ўжо казалі, гэта матэматычныя мадэлі. Акрамя таго, яны дапамагаюць нам даследаваць, як уласцівасць або колькасць распаўсюджваецца ў сістэме ў часе.
Яны заснаваныя на прынцыпах дыфузійнага працэсу. Такім чынам, яны дапамагаюць нам даследаваць, як колькасць распаўсюджваецца па сістэме. Гэта распаўсюджванне з'яўляецца вынікам змены канцэнтрацыі, ціску або іншых параметраў.
Прывядзем просты прыклад. Уявіце, што ў вас ёсць ёмістасць, поўная вадкасці, у якую вы дадалі фарбавальнік. Тут назіраецца дыфузія, калі фарбавальнік пачынае рассейвацца і эмульгавацца ў вадкасці. На аснове характарыстык вадкасці і фарбавальніка можна выкарыстоўваць мадэлі стабільнай дыфузіі для прагназавання таго, як фарба будзе рассейвацца і змешвацца з цягам часу.
У больш складаных сістэмах, такіх як фінансавыя рынкі або хімічныя рэакцыі, гэтыя мадэлі могуць прадказаць, як інфармацыя або атрыбуты будуць распаўсюджвацца і ўплываць на сістэму з цягам часу. Акрамя таго, да вялікіх аб'ёмаў можна прывыкнуць навучаць гэтыя мадэлі рабіць дакладныя прагнозы. Яны пабудаваны з выкарыстаннем матэматычных формул, якія апісваюць доўгатэрміновую эвалюцыю сістэмы.
Разуменне і прагназаванне распаўсюджвання пэўных прыкмет у сістэме ў часе - галоўная ідэя, якая ляжыць у аснове гэтых мадэляў. Важна памятаць, што спецыялісты ў спецыялізаваных галінах звычайна выкарыстоўваюць гэтыя мадэлі.
Як трэніраваць мадэляў?
Збярыце і падрыхтуйце свае дадзеныя:
Вы павінны спачатку сабраць і падрыхтаваць свае дадзеныя, перш чым пачаць навучанне вашай мадэлі. Вашы даныя, магчыма, спатрэбіцца ачысціць і адфарматаваць. Акрамя таго, адсутныя лічбы таксама можа спатрэбіцца ліквідаваць.
Выберыце архітэктуру мадэлі
Мадэлі Stable Diffusion выпускаюцца ў розных формах. Ён у асноўным заснаваны на ўраўненні Фокера-Планка, ураўненні Шродзінгера і ўраўненні Майстра. Трэба выбраць тую мадэль, якая лепш за ўсё адпавядае вашай канкрэтнай сітуацыі. Такім чынам, у кожнай з гэтых мадэляў ёсць перавагі і недахопы.
Устанаўленне вашай функцыі страт
Гэта важна, бо ўплывае на тое, наколькі ваша мадэль можа супаставіць даныя. Для мадэляў стабільнай дыфузіі сярэдняквадратычная памылка і разыходжанне Кульбака-Лейблера з'яўляюцца частымі функцыямі страт.
Трэніруйце сваю мадэль
Выкарыстоўваючы стахастычны градыентны спуск або падобны аптымізацыйны падыход, вы можаце пачаць навучанне сваёй мадэлі пасля вызначэння функцыі страт.
Праверце магчымасць абагульнення вашай мадэлі
Вы павінны праверыць свежыя дадзеныя пасля навучання, параўноўваючы іх з тэставым наборам дадзеных.
Наладзьце гіперпараметры вашай мадэлі
Каб павысіць прадукцыйнасць вашай мадэлі, эксперыментуйце з рознымі значэннямі гіперпараметраў, такімі як хуткасць навучання, памер пакета і колькасць схаваных слаёў у сетцы.
Паўтарыце папярэднія дзеянні
Вам можа спатрэбіцца паўтарыць гэтыя працэсы некалькі разоў, каб атрымаць найлепшы вынік. Гэта будзе залежаць ад складанасці праблемы і калібра даных.
Падручнік па кадаванні
мовы праграмавання як Python, MATLAB, C++ і R можна выкарыстоўваць для стварэння мадэляў стабільнай дыфузіі. Выкарыстаная мова будзе залежаць ад канкрэтнага прыкладання. Акрамя таго, гэта можа залежаць ад інструментаў і бібліятэк, даступных для гэтай мовы.
Python - лепшы выбар у гэтым выпадку. Ён мае моцныя бібліятэкі, такія як NumPy і SciPy для лікавых вылічэнняў. Акрамя таго, ён падтрымлівае TensorFlow і PyTorch для стварэння і навучання нейронных сетак. Такім чынам, гэта становіцца выдатным варыянтам для напісання мадэляў стабільнай дыфузіі.
прыклад:
Давайце выкарыстаем ураўненне дыфузіі, матэматычную формулу, якая апісвае, як якасць або колькасць, напрыклад, цяпло або канцэнтрацыя рэчыва, змяняецца з часам у сістэме. Ураўненне ў агульным выглядзе выглядае так:
∂u/∂t = α ∇²u
Каэфіцыент дыфузіі () - гэта вымярэнне таго, наколькі лёгка ўласцівасць або колькасць распаўсюджваецца ў сістэме.
Лапласаў u (2u) - гэта апісанне таго, як уласцівасць або колькасць змяняецца ў залежнасці ад прасторы. Дзе u — уласцівасць або велічыня, якая распаўсюджваецца (напрыклад, тэмпература або канцэнтрацыя), t — час, гэта каэфіцыент дыфузіі і канстанта дыфузіі ().
Мы можам рэалізаваць гэта з дапамогай метаду Эйлера ў Python.
import numpy as np
# Define the diffusion coefficient
alpha = 0.1
# Define the initial condition (e.g. initial temperature or concentration)
u = np.ones(100)
# Time step
dt = 0.01
# Time-stepping loop
for t in range(1000):
# Compute the spatial derivative
du = np.diff(u)
# Update the value of u
u[1:] = u[1:] + alpha * du * dt
Гэты код выкарыстоўвае метад Эйлера для рэалізацыі ўраўнення дыфузіі. Ён апісвае пачатковы стан як аднастайны пачатковы стан, прадстаўлены масівам адзінак формы (100). У якасці кроку па часе выкарыстоўваецца 0.01.
Выканана 1000 ітэрацый пакрокавага цыкла.
Ён выкарыстоўвае функцыю np.diff, якая вызначае розніцу паміж суседнімі элементамі. Такім чынам, ён вылічае прасторавую вытворную ўласцівасці або колькасці, якія распаўсюджваюцца. І, гэта прадстаўлена du, на кожнай ітэрацыі.
Затым мы памнажаем прасторавую вытворную на каэфіцыент дыфузіі альфа і крок па часе, каб абнавіць значэнне u.
Больш складаны прыклад
Як будзе выглядаць мадэль стабільнай дыфузіі, якая вымярае толькі стабільную дыфузію цяпла? Як гэты код функцыянуе?
Неабходна рашэнне набору ўраўненняў з частковымі вытворнымі (PDE), якія тлумачаць, як цяпло распаўсюджваецца ў сістэме з цягам часу. Такім чынам, мы можам навучыць мадэль стабільнай дыфузіі, якая паўтарае ўстойлівую дыфузію цяпла.
Вось ілюстрацыя таго, як раўнанне цеплыні, PDE, якое тлумачыць стабільную дыфузію цяпла ў аднамерным стрыжні, можа быць вырашана метадам канечных розніц:
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
# Define the initial conditions
L = 1 # length of the rod
Nx = 10 # number of spatial grid points
dx = L / (Nx - 1) # spatial grid spacing
dt = 0.01 # time step
T = 1 # total time
# Set up the spatial grid
x = np.linspace(0, L, Nx)
# Set up the initial temperature field
T0 = np.zeros(Nx)
T0[0] = 100 # left boundary condition
T0[-1] = 0 # right boundary condition
# Set up the time loop
Tn = T0
for n in range(int(T / dt)):
Tnp1 = np.zeros(Nx)
Tnp1[0] = 100 # left boundary condition
Tnp1[-1] = 0 # right boundary condition
for i in range(1, Nx - 1):
Tnp1[i] = Tn[i] + dt * (Tn[i+1] - 2*Tn[i] + Tn[i-1]) / dx**2
Tn = Tnp1
# Plot the final temperature field
plt.plot(x, Tn)
plt.xlabel('x')
plt.ylabel('T(x)')
plt.show()
Як працуе генерацыя выявы з тэксту?
Паколькі гэта даволі папулярна ў Інтэрнэце, мы таксама можам праверыць, як працуе стварэнне малюнкаў.
Метады апрацоўкі натуральнай мовы (НЛП) і нейронавыя сеткі. І яны часта выкарыстоўваюцца для забеспячэння мадэлі стабільнай дыфузіі для пераўтварэння тэксту ў малюнак. Шырокае апісанне таго, як гэта зрабіць, прыведзена ніжэй:
1- Токенізуйце словы ў тэкставых дадзеных і выдаліце стоп-словы і знакі прыпынку. Ператварыце словы ў лікавыя значэнні. Гэта частка папярэдняй апрацоўкі (убудовы слоў).
import nltk
from nltk.tokenize import word_tokenize
nltk.download('punkt')
# Pre-processing the text data
text = "a bird sitting on a flower. "
words = word_tokenize(text)
words = [word.lower() for word in words if word.isalpha()]
2- Навучыцеся звязваць тэкст і выявы з дапамогай нейроннай сеткі, якая спалучае кадавальнік і дэкодэр. Сетка дэкодэра атрымлівае схаваны код на ўваходзе. Затым ён стварае адпаведны малюнак пасля таго, як сетка кадавальніка пераўтворыць тэкставыя даныя ў кампактнае прадстаўленне (схаваны код).
import tensorflow as tf
# Define the encoder model
encoder = tf.keras.Sequential()
encoder.add(tf.keras.layers.Embedding(input_dim=vocab_size,
output_dim=latent_dim))
encoder.add(tf.keras.layers.GRU(latent_dim))
encoder.add(tf.keras.layers.Dense(latent_dim))
# Define the decoder model
decoder = tf.keras.Sequential()
decoder.add(tf.keras.layers.Dense(latent_dim,
input_shape=(latent_dim,)))
decoder.add(tf.keras.layers.GRU(latent_dim))
decoder.add(tf.keras.layers.Dense(vocab_size))
# Combine the encoder and decoder into an end-to-end model
model = tf.keras.Sequential([encoder, decoder])
3- Забяспечваючы яго значнай калекцыяй малюнкаў і тэкставых апісанняў, якія ідуць з імі. Затым вы можаце навучыць сетку кадавальнік-дэкодэр.
# Compile the model
model.compile(optimizer='adam',
loss='categorical_crossentropy')
# Train the model on the dataset
model.fit(X_train, y_train, epochs=10, batch_size=32)
4- Пасля навучання сеткі вы можаце выкарыстоўваць яе для стварэння малюнкаў са свежых тэкставых уводаў. І гэта шляхам падачы тэксту ў сетку кадавальніка. Затым вы можаце вырабіць схаваны код, а затым падаць схаваны код у сетку дэкодэра для стварэння адпаведнага малюнка.
# Encode the text input
latent_code = encoder.predict(text)
# Generate an image from the latent code
image = decoder.predict(latent_code)
5-Выбар адпаведнага набору дадзеных і функцый страт - адзін з найбольш важных крокаў. Набор даных разнастайны і змяшчае шырокі спектр малюнкаў і тэкставых апісанняў. Мы хочам пераканацца, што выявы рэалістычныя. Акрамя таго, мы павінны быць упэўнены, што тэкставыя апісанні выканальныя, каб мы маглі распрацаваць функцыю страт.
# Define the loss function
loss = tf.losses.mean_squared_error(y_true, y_pred)
# Compile the model
model.compile(optimizer='adam', loss=loss)
# use diverse dataset
from sklearn.utils import shuffle
X_train, y_train = shuffle(X_train, y_train)
Нарэшце, вы можаце эксперыментаваць з іншымі архітэктурамі і метадалогіямі. Такім чынам, вы можаце павысіць прадукцыйнасць мадэлі, напрыклад механізмы увагі, GAN або VAE.
Пакінуць каментар