Většina z nás zná generátory obrázků AI jako Stabilní difúze. To již změnilo průmysl a bylo začleněno do našich životů.
Modely Stable Diffusion jsou však mnohem víc než jen generování obrazu.
Je tolik oblastí, ve kterých je můžeme uplatnit.
Modely stabilní difúze jsou matematické modely. A mohou vám pomoci prozkoumat dynamiku měnících se systémů v průběhu času.
Jsou založeny na konceptech procesu difúze. Můžete tak zkoumat širokou škálu jevů. Například; přenos tepla, chemické reakce a šíření informací na finančních trzích.
Tyto modely jsou extrémně přizpůsobivé. Můžete tedy předvídat budoucí stav systému na základě jeho současného stavu.
Kromě toho můžete vidět základní fyzické nebo finanční principy, kterými se řídí. Tento koncept byl velmi užitečný v mnoha oblastech. Patří mezi ně fyzika, chemie a finance.
Proto to chceme dále prozkoumat. A my vám chceme poskytnout návod, jak trénovat tyto modely stabilní difúze.
Jak vznikly modely stabilní difúze?
To má kořeny až do konce 19. století.
Matematické zkoumání procesů difúze ve věcech je místem, kde modely stabilní difúze začaly. Jedním z nejpopulárnějších modelů stabilní difúze je Fokker-Planck rovnice.
Poprvé byl představen v roce 1906. Tyto modely se postupem času vyvíjely a upravovaly. Proto je nyní používáme v různých průmyslových odvětvích.
Jaká je logika za tím?
Jednoduše řečeno, jak jsme řekli, jsou to matematické modely. Kromě toho nám pomáhají zkoumat, jak se vlastnost nebo množství šíří v průběhu času v systému.
Jsou založeny na principech difúzního procesu. Pomáhají nám tedy zkoumat, jak se množství šíří v systému. Toto šíření je výsledkem změn koncentrace, tlaku nebo jiných parametrů.
Uveďme si jednoduchý příklad. Představte si, že máte nádobu plnou tekutiny, do které jste přidali barvivo. Difúze je zde vidět, když se barvivo začne rozptylovat a emulgovat v kapalině. Na základě charakteristik kapaliny a barviva lze modely stabilní difúze použít k předpovědi, jak se barvivo bude v průběhu času rozptylovat a mísit.
Ve složitějších systémech, jako jsou finanční trhy nebo chemické reakce, mohou tyto modely předpovídat, jak se informace nebo atributy budou šířit a ovlivňovat systém v průběhu času. Kromě toho si na velká data můžete zvyknout trénovat tyto modely dělat přesné předpovědi. Jsou sestaveny pomocí matematických vzorců, které popisují dlouhodobý vývoj systému.
Pochopení a předpovídání šíření určitých vlastností v systému v průběhu času je hlavní myšlenkou, která je základem těchto modelů. Je důležité si uvědomit, že odborníci ve specializovaných oblastech obvykle používají tyto modely.
Jak cvičit modelky?
Shromážděte a připravte svá data:
Než začnete trénovat svůj model, musíte nejprve shromáždit a připravit svá data. Vaše data může být potřeba vyčistit a naformátovat. Také může být potřeba odstranit chybějící čísla.
Vyberte architekturu modelu
Modely stabilní difúze přicházejí v různých formách. Většinou je založena na Fokker-Planckově rovnici, Schrödingerově rovnici a Masterově rovnici. Musíte vybrat model, který nejlépe odpovídá vaší konkrétní situaci. Každý z těchto modelů má tedy své výhody a nevýhody.
Stanovení vaší ztrátové funkce
Je to důležité, protože ovlivňuje, jak dobře může váš model odpovídat datům. U modelů stabilní difúze jsou častými ztrátovými funkcemi střední kvadratická chyba a Kullback-Leiblerova divergence.
Trénujte svůj model
Pomocí stochastického sestupu gradientu nebo podobného optimalizačního přístupu můžete začít trénovat svůj model poté, co definujete svou ztrátovou funkci.
Prozkoumejte zobecnitelnost vašeho modelu
Po tréninku byste měli zkontrolovat čerstvá data porovnáním s testovací sadou dat.
Vylaďte hyperparametry svého modelu
Chcete-li zvýšit výkon svého modelu, experimentujte s různými hodnotami hyperparametrů, jako je rychlost učení, velikost dávky a počet skrytých vrstev v síti.
Opakujte předchozí akce
Možná budete muset tyto procesy opakovat více než jednou, abyste dosáhli nejlepších výsledků. Bude to záviset na obtížnosti problému a kalibru dat.
Kurz kódování
Programovací jazyky jako Python, MATLAB, C++ a R lze všechny použít k vytvoření modelů stabilní difúze. Použitý jazyk bude záviset na konkrétní aplikaci. Také to může záviset na nástrojích a knihovnách dostupných pro daný jazyk.
Python je v tomto případě nejlepší volbou. Má silné knihovny jako NumPy a SciPy pro numerické výpočty. Také podporuje TensorFlow a PyTorch pro vytváření a trénování neuronových sítí. Stává se tedy skvělou volbou pro psaní modelů stabilní difúze.
Příklad:
Použijme difúzní rovnici, matematický vzorec, který popisuje, jak se kvalita nebo kvantita, jako je teplo nebo koncentrace látky, mění v průběhu času v systému. Rovnice obecně vypadá takto:
∂u/∂t = α ∇²u
Difúzní koeficient () je měřítkem toho, jak snadno se vlastnost nebo veličina šíří systémem.
Laplacián u (2u) je popis toho, jak se vlastnost nebo množství mění s ohledem na prostor. Kde u je vlastnost nebo množství, které se šíří (například teplota nebo koncentrace), t je plynutí času, je koeficient difúze a je konstanta difúze ().
Můžeme to implementovat pomocí Eulerovy metody v Pythonu.
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
Tento kód používá Eulerovu techniku k implementaci difúzní rovnice. Počáteční stav popisuje jako jednotnou počáteční podmínku reprezentovanou polem jedniček o tvaru (100). 0.01 se používá jako časový krok.
Je dokončeno 1000 iterací smyčky časového krokování.
Využívá funkci np.diff, která určuje rozdíl mezi sousedními prvky. Proto počítá prostorovou derivaci vlastnosti nebo množství, které je rozptýleno. A v každé iteraci je reprezentován du.
Poté vynásobíme prostorovou derivaci difúzním koeficientem alfa a časovým krokem pro aktualizaci hodnoty u.
Složitější příklad
Jak by vypadal model stabilní difúze, který měří pouze stabilní difúzi tepla? Jak ten kód funguje?
Je nutné vyřešit sadu parciálních diferenciálních rovnic (PDE), které vysvětlují, jak se teplo šíří systémem v průběhu času. Můžeme tedy trénovat model stabilní difúze, který replikuje stabilní difúzi tepla.
Zde je ilustrace toho, jak lze tepelnou rovnici, PDE, která vysvětluje stabilní difúzi tepla v jednorozměrné tyči, vyřešit pomocí metody konečných rozdílů:
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()
Jak funguje generování obrázků z textu?
Protože je na internetu velmi populární, můžeme také zkontrolovat, jak funguje generování obrázků.
Metody zpracování přirozeného jazyka (NLP) a neuronové sítě. A často se používají k poskytování modelu stabilní difúze pro převod textu na obrázek. Níže je uveden široký popis, jak toho dosáhnout:
1- Tokenizujte slova v textových datech a odstraňte zastavovací slova a interpunkci. Převeďte slova na číselné hodnoty. Je součástí předzpracování (vkládání slov).
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- Naučte se, jak propojit text a obrázky pomocí neuronové sítě, která kombinuje kodér a dekodér. Síť dekodéru přijímá latentní kód jako vstup. Poté vytvoří přidružený obrázek poté, co síť kodéru převede textová data na kompaktní reprezentaci (latentní kód).
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- Poskytnutím rozsáhlé sbírky obrázků a textových popisů, které k nim patří. Poté můžete trénovat síť kodér-dekodér.
# 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- Poté, co byla síť vyškolena, můžete ji použít k vytváření obrázků z čerstvých textových vstupů. A je to tak, že se text vloží do sítě kodéru. Poté můžete vytvořit latentní kód a poté vložit latentní kód do sítě dekodéru, aby se vytvořil související obraz.
# Encode the text input
latent_code = encoder.predict(text)
# Generate an image from the latent code
image = decoder.predict(latent_code)
5-Výběr vhodné datové sady a ztrátových funkcí je jedním z nejdůležitějších kroků. Dataset je rozmanitý a obsahuje širokou škálu obrázků a textových popisů. Chceme se ujistit, že obrázky jsou realistické. Také si musíme být jisti, že textové popisy jsou proveditelné, abychom mohli navrhnout ztrátovou funkci.
# 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)
Nakonec můžete experimentovat s jinými architekturami a metodikami. Abyste mohli zvýšit výkon modelu, např mechanismy pozornosti, GAN nebo VAE.
Napsat komentář