Kadaghanan kanato pamilyar sa AI image generators sama Lig-on nga Pagsabwag. Gibag-o na niini ang industriya ug naapil na sa atong kinabuhi.
Bisan pa, ang mga modelo sa Stable Diffusion labi pa sa paghimo sa imahe.
Adunay daghang mga lugar diin mahimo naton silang magamit.
Ang mga modelo sa Stable Diffusion kay mga modelo sa matematika. Ug, makatabang sila kanimo sa pag-imbestiga sa mga dinamika sa pagbag-o sa mga sistema sa paglabay sa panahon.
Gibase sila sa mga konsepto sa proseso sa pagsabwag. Busa, mahimo nimong susihon ang usa ka halapad nga mga panghitabo. Pananglitan; pagpasa sa init, kemikal nga mga reaksiyon, ug pagpakaylap sa impormasyon sa pinansyal nga mga merkado.
Kini nga mga modelo labi ka mapahiangay. Busa, mahimo nimong mapaabut ang umaabot nga kahimtang sa usa ka sistema base sa karon nga kahimtang niini.
Gawas pa, makita nimo ang nagpahiping pisikal o pinansyal nga mga prinsipyo nga nagdumala niini. Kini nga konsepto mapuslanon kaayo sa daghang mga lugar. Naglakip kini sa pisika, chemistry, ug pinansya.
Mao kini ang hinungdan nga gusto namong imbestigahan pa kini. Ug, gusto namon hatagan ka usa ka panudlo kung giunsa pagbansay kini nga mga modelo sa Stable Diffusion.
Giunsa Nahitabo ang Stable Diffusion Models?
Kini adunay mga gamot balik sa ulahing bahin sa ika-19 nga siglo.
Ang mathematical nga imbestigasyon sa mga proseso sa pagsabwag sa mga butang kung diin nagsugod ang mga modelo sa Stable Diffusion. Usa sa labing inila nga Stable Diffusion nga mga modelo mao ang Fokker-Planck equation.
Kini unang gipresentar niadtong 1906. Kini nga mga modelo milambo ug giusab sa paglabay sa panahon. Busa, gigamit na namo kini sa lainlaing industriya.
Unsa ang Lohika sa Luyo Niini?
Sa yano nga mga termino, ingon sa among giingon, kini mga modelo sa matematika. Gawas pa, nagtabang sila kanamo sa pag-imbestiga kung giunsa ang usa ka kabtangan o gidaghanon mikaylap sa paglabay sa panahon sa usa ka sistema.
Gibase sila sa mga prinsipyo sa proseso sa pagsabwag. Mao nga, gitabangan kami nila sa pag-imbestiga kung giunsa ang usa ka gidaghanon mikaylap sa usa ka sistema. Kini nga pagkaylap resulta sa mga kalainan sa konsentrasyon, presyur, o uban pang mga parameter.
Maghatag kita ug usa ka yano nga pananglitan. Hunahunaa nga ikaw adunay usa ka sudlanan nga puno sa likido diin imong gidugangan og tina. Ang pagsabwag makita dinhi sa dihang ang tina magsugod sa pagkatibulaag ug pag-emulsify sa likido. Pinasukad sa mga kinaiya sa likido ug tina, ang mga modelo sa Stable Diffusion mahimong magamit sa pagtagna kung giunsa ang pagbulag ug pagsagol sa tina sa paglabay sa panahon.
Sa mas komplikado nga mga sistema, sama sa pinansyal nga mga merkado o kemikal nga mga reaksyon, kini nga mga modelo makatagna kon sa unsang paagi ang impormasyon o mga kinaiya mokaylap ug makaapekto sa sistema sa paglabay sa panahon. Gawas pa, ang dagkong datos mahimong maanad pagbansay niini nga mga modelo sa paghimo sa tukma nga mga panagna. Gitukod kini gamit ang mga pormula sa matematika nga naghulagway sa dugay nga ebolusyon sa sistema.
Ang pagsabut ug pagtagna sa pagpadaghan sa pipila nga mga kinaiya sa usa ka sistema sa panahon mao ang panguna nga ideya nga nagpahipi niini nga mga modelo. Importante nga hinumdoman nga ang mga eksperto sa espesyal nga natad kasagarang naggamit niini nga mga modelo.
Unsaon Pagbansay sa mga Modelo?
Tiguma ug andama ang imong datos:
Kinahanglan nimo una nga kolektahon ug andamon ang imong datos sa dili ka pa magsugod sa pagbansay sa imong modelo. Mahimong kinahanglan nga limpyohan ug i-format ang imong datos. Usab, ang nawala nga mga numero mahimo usab nga kinahanglan nga tangtangon.
Pagpili usa ka modelo nga arkitektura
Ang mga modelo sa Stable Diffusion moabut sa lainlaing mga porma. Kini kasagaran gibase sa Fokker-Planck equation, sa Schrödinger equation, ug sa Master equation. Kinahanglang pilion ang modelo nga labing mohaom sa imong partikular nga sitwasyon. Busa, ang matag usa niini nga mga modelo adunay mga bentaha ug disbentaha.
Pagtukod sa imong pagkawala function
Importante kini tungod kay makaapekto kini kung unsa ka maayo ang imong modelo sa pagpares sa datos. Alang sa Stable Diffusion nga mga modelo, ang mean squared error ug ang Kullback-Leibler divergence maoy kanunay nga pagkawala sa function.
Bansaya ang imong modelo
Gamit ang stochastic gradient descent o parehas nga pamaagi sa pag-optimize, mahimo nimong sugdan ang pagbansay sa imong modelo pagkahuman sa pagtino sa imong pagkawala function.
Susiha ang pagka-generalize sa imong modelo
Kinahanglan nimong susihon ang bag-ong datos pagkahuman sa pagbansay pinaagi sa pagtandi niini sa usa ka set sa pagsulay sa datos.
Tune ang hyperparameter sa imong modelo
Aron mapausbaw ang performance sa imong modelo, eksperimento sa lain-laing mga bili sa hyperparameters sama sa pagkat-on rate, batch gidak-on, ug ang gidaghanon sa mga tinago nga mga layer sa network.
Balika ang miaging mga aksyon
Tingali kinahanglan nimo nga balikon kini nga mga proseso labaw sa kausa aron makuha ang labing kaayo nga mga sangputanan. Kini magdepende sa kalisud sa problema ug sa kalibre sa datos.
Pagtudlo sa Coding
Programming nga mga pinulongan sama sa Python, MATLAB, C++, ug R mahimong gamiton ang tanan sa paghimo og mga modelo sa Stable Diffusion. Ang pinulongan nga gigamit magsalig sa partikular nga aplikasyon. Usab, kini mahimong magdepende sa mga himan ug mga librarya nga magamit alang niana nga pinulongan.
Ang Python mao ang pinakamaayo nga pagpili niini nga kaso. Kini adunay lig-on nga mga librarya sama sa NumPy ug SciPy alang sa numerical computation. Usab, gisuportahan niini ang TensorFlow ug PyTorch alang sa paghimo ug pagbansay sa mga neural network. Busa, kini nahimo nga usa ka maayo nga kapilian alang sa pagsulat sa mga modelo sa Stable Diffusion.
Panig-ingnan:
Atong gamiton ang diffusion equation, usa ka mathematical formula nga naghulagway kung giunsa ang usa ka kalidad o gidaghanon, sama sa kainit o ang konsentrasyon sa usa ka substansiya, nagbag-o sa paglabay sa panahon sa usa ka sistema. Ang equation sa kasagaran tan-awon sama niini:
∂u/∂t = α ∇²u
Ang diffusion coefficient () usa ka pagsukod kung unsa kadali ang usa ka kabtangan o gidaghanon mikaylap sa usa ka sistema.
Ang Laplacian sa u (2u) kay usa ka deskripsyon kung giunsa ang pagbag-o sa kabtangan o gidaghanon kalabot sa kawanangan. Diin ang u mao ang kabtangan o gidaghanon nga gisabwag (pananglitan, temperatura o konsentrasyon), ang t mao ang paglabay sa panahon, mao ang diffusion coefficient, ug mao ang diffusion constant ().
Mahimo natong ipatuman kini gamit ang Euler method sa 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
Kini nga kodigo naggamit sa Euler nga teknik aron ipatuman ang diffusion equation. Gihulagway niini ang pagsugod nga estado isip usa ka uniporme nga inisyal nga kondisyon nga girepresentahan sa usa ka han-ay sa mga adunay porma sa (100). 0.01 gigamit ingon nga lakang sa oras.
Ang 1000 nga mga pag-usab sa time-stepping loop nahuman.
Gigamit niini ang np.diff function, nga nagtino sa kalainan tali sa silingang mga elemento. Busa, kini nagkuwenta sa spatial derivative sa kabtangan o gidaghanon nga gisabwag. Ug, kini girepresentahan sa du, sa matag pag-uli.
Dayon atong i-multiply ang spatial derivative sa diffusion coefficient alpha ug ang time step aron ma-update ang value sa u.
Usa ka Mas Komplikado nga Ehemplo
Unsa ang hitsura sa usa ka stable diffusion nga modelo nga nagsukod lamang sa stable nga heat diffusion? Giunsa kini nga code molihok?
Pagsulbad sa usa ka hugpong sa partial differential equation (PDEs) nga nagpatin-aw kon sa unsang paagi ang kainit mikaylap sa tibuok sistema sa paglabay sa panahon gikinahanglan. Busa, mahimo namong bansayon ang usa ka Stable Diffusion nga modelo nga nagsundog sa makanunayon nga pagsabwag sa kainit.
Ania ang usa ka ilustrasyon kung giunsa ang heat equation, usa ka PDE nga nagpatin-aw sa Stable Diffusion sa kainit sa usa ka dimensyon nga sungkod, mahimong masulbad gamit ang finite difference method:
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()
Giunsa Pagbuhat ang Imahe gikan sa Teksto?
Tungod kay kini popular kaayo sa internet, mahimo natong susihon kung giunsa usab ang paghimo sa imahe.
Mga pamaagi sa pagproseso sa natural nga pinulongan (NLP) ug neural networks. Ug, sila kanunay nga gigamit sa paghatag ug usa ka Stable Diffusion nga modelo para sa text-to-image conversion. Ang usa ka halapad nga paghulagway kung giunsa kini matuman gihatag sa ubos:
1- I-tokenize ang mga pulong sa datos sa teksto, ug wagtangon ang mga pulong nga hunong ug punctuation. Himua ang mga pulong ngadto sa numerical values. Kabahin kini sa preprocessing (mga pulong nga embeddings).
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- Hibal-i kung giunsa ang pag-asoy sa teksto ug mga imahe gamit ang usa ka neural network nga naghiusa sa usa ka encoder ug usa ka decoder. Ang decoder network makadawat sa tinago nga code isip input. Dayon, kini nagmugna sa kaubang hulagway human ang encoder network mag-convert sa text data ngadto sa usa ka compact representation (latent code).
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- Pinaagi sa paghatag niini sa usa ka dako nga koleksyon sa mga imahe ug ang mga paghubit sa teksto nga kauban nila. Dayon, mahimo nimong bansayon ang encoder-decoder network.
# 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- Human mabansay ang network, mahimo nimo kining gamiton sa paghimo og mga hulagway gikan sa bag-ong mga text input. Ug, kini pinaagi sa pagpakaon sa teksto ngadto sa encoder network. Dayon, makahimo ka og usa ka tinago nga code, ug dayon ipakaon ang tinago nga code ngadto sa decoder network aron makagama sa kaubang hulagway.
# Encode the text input
latent_code = encoder.predict(text)
# Generate an image from the latent code
image = decoder.predict(latent_code)
5-Ang pagpili sa angay nga dataset ug pagkawala sa mga gimbuhaton mao ang usa sa labing importante nga mga lakang. Nagkalainlain ang dataset ug adunay daghang halapad nga mga litrato ug mga paghubit sa teksto. Gusto namon nga masiguro nga ang mga imahe realistiko. Usab, kinahanglan naton nga masiguro nga ang mga paghubit sa teksto mahimo aron mahimo naton nga disenyo ang function sa pagkawala.
# 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)
Sa katapusan, mahimo kang mag-eksperimento sa ubang mga arkitektura ug pamaagi. Busa, nga imong mapataas ang pasundayag sa modelo, sama sa mga mekanismo sa pagtagad, mga GAN, o mga VAE.
Leave sa usa ka Reply