Plej multaj el ni konas AI-bildgeneratorojn kiel Stabila Disvastigo. Ĝi jam ŝanĝis la industrion kaj estis enkorpigita en niajn vivojn.
Tamen, Stable Diffusion-modeloj estas multe pli ol bildgenerado.
Estas tiom da areoj en kiuj ni povas uzi ilin.
Stabildifuzaj modeloj estas matematikaj modeloj. Kaj ili povas helpi vin esplori la dinamikon de ŝanĝado de sistemoj laŭlonge de la tempo.
Ili baziĝas sur disvastigprocezaj konceptoj. Tial vi povas ekzameni vastan gamon de fenomenoj. Ekzemple; varmotranssendo, kemiaj reagoj, kaj informdisvastigo en financaj merkatoj.
Ĉi tiuj modeloj estas ekstreme adapteblaj. Do, vi povas antaŭvidi la estontan staton de sistemo surbaze de ĝia nuna kondiĉo.
Krome, vi povas vidi la subestajn fizikajn aŭ financajn principojn, kiuj regas ĝin. Ĉi tiu koncepto estis tre utila en multaj areoj. Ĉi tiuj inkluzivas fizikon, kemion kaj financon.
Tial ni volas esplori ĝin plu. Kaj ni volas doni al vi lernilon pri kiel trejni ĉi tiujn modelojn de Stable Diffusion.
Kiel Okazis Stalaj Disvastaj Modeloj?
Tio havas radikojn reen al la malfrua 19-a jarcento.
La matematika enketo de disvastigprocezoj en aferoj estas kie Stable Diffusion-modeloj ekiris. Unu el la plej popularaj Stable Diffusion-modeloj estas la ekvacio de Fokker-Planck.
Ĝi unue estis prezentita en 1906. Tiuj modeloj evoluis kaj estis modifitaj tra la tempo. Tial ni nun uzas ilin en diversaj industrioj.
Kio estas la Logiko Malantaŭ Ĝi?
En simplaj terminoj, kiel ni diris, ili estas matematikaj modeloj. Krome, ili helpas nin esplori kiel posedaĵo aŭ kvanto disvastiĝas laŭlonge de la tempo en sistemo.
Ili baziĝas sur disvastigprocezaj principoj. Do ili helpas nin esplori kiel kvanto disvastiĝas tra sistemo. Ĉi tiu disvastiĝo estas rezulto de varioj en koncentriĝo, premo aŭ aliaj parametroj.
Ni donu simplan ekzemplon. Imagu, ke vi havas ujon plenan de likvaĵo, en kiu vi aldonis tinkturfarbon. Disvastigo vidiĝas ĉi tie kiam la tinkturfarbo komencas disiĝi kaj emulsii en la likvaĵo. Surbaze de la karakterizaĵoj de la likvaĵo kaj tinkturfarbo, Stable Diffusion-modeloj povas esti uzataj por antaŭvidi kiel la tinkturfarbo disiĝos kaj miksiĝos kun la tempo.
En pli kompleksaj sistemoj, kiel financaj merkatoj aŭ kemiaj reagoj, ĉi tiuj modeloj povas antaŭdiri kiel informoj aŭ atributoj disvastiĝos kaj efikos la sistemon laŭlonge de la tempo. Krome, grandaj datumoj povas alkutimiĝi trejni ĉi tiujn modelojn fari precizajn prognozojn. Ili estas konstruitaj uzante matematikajn formulojn kiuj priskribas la longperspektivan evoluon de la sistemo.
Kompreni kaj antaŭdiri la disvastigon de certaj trajtoj en sistemo tra tempo estas la ĉefideo subestanta ĉi tiujn modelojn. Gravas memori, ke fakuloj en fakaj kampoj kutime uzas ĉi tiujn modelojn.
Kiel Trejni Modelojn?
Kolektu kaj preparu viajn datumojn:
Vi unue devas kolekti kaj prepari viajn datumojn antaŭ ol vi povas komenci trejni vian modelon. Viaj datumoj eble devas esti purigitaj kaj formatitaj. Ankaŭ, la mankantaj nombroj eble ankaŭ devas esti eliminitaj.
Elektu modelan arkitekturon
Stabilaj Disvastigo-modeloj venas en diversaj formoj. Ĝi estas plejparte bazita sur la Fokker-Planck-ekvacio, la Schrödinger-ekvacio, kaj la Majstra ekvacio. La modelo, kiu plej kongruas kun via aparta situacio, devas esti elektita. Tiel, ĉiu el ĉi tiuj modeloj havas avantaĝojn kaj malavantaĝojn.
Establi vian perdan funkcion
Ĝi estas grava ĉar ĝi influas kiom bone via modelo povas kongrui kun la datumoj. Por Stable Diffusion-modeloj, la averaĝa kvadrata eraro kaj la Kullback-Leibler-diverĝo estas oftaj perdfunkcioj.
Trejnu vian modelon
Uzante stokastikan gradientdevenon aŭ similan optimumigan aliron, vi povas komenci trejni vian modelon post difini vian perdan funkcion.
Ekzamenu la ĝeneraligeblon de via modelo
Vi devus kontroli freŝajn datumojn post trejnado komparante ĝin kun testa aro de datumoj.
Agordu la hiperparametrojn de via modelo
Por plibonigi la agadon de via modelo, eksperimentu kun diversaj valoroj de hiperparametroj kiel lernado, aro grandeco kaj la nombro da kaŝitaj tavoloj en la reto.
Ripetu la antaŭajn agojn
Vi eble bezonos ripeti ĉi tiujn procezojn pli ol unufoje por akiri la plej bonajn rezultojn. Ĝi dependos de la malfacileco de la problemo kaj la kalibro de la datumoj.
Kodigo Lernilo
Programlingvoj kiel Python, MATLAB, C++, kaj R povas ĉiuj esti uzitaj por krei Stable Diffusion-modelojn. La uzata lingvo dependos de la aparta aplikaĵo. Ankaŭ, ĝi povas dependi de iloj kaj bibliotekoj disponeblaj por tiu lingvo.
Python estas la plej bona elekto en ĉi tiu kazo. Ĝi havas fortajn bibliotekojn kiel NumPy kaj SciPy por nombra komputado. Ankaŭ, ĝi subtenas TensorFlow kaj PyTorch por kreado kaj trejnado de neŭralaj retoj. Tial ĝi fariĝas bonega eblo por verki modelojn de Stable Diffusion.
ekzemple:
Ni uzu la disvastigekvacion, matematikan formulon kiu priskribas kiel kvalito aŭ kvanto, kiel varmo aŭ la koncentriĝo de substanco, ŝanĝiĝas dum tempo en sistemo. La ekvacio ĝenerale aspektas jene:
∂u/∂t = α ∇²u
La disvastigkoeficiento () estas mezurado de kiom facile posedaĵo aŭ kvanto disvastiĝas tra sistemo.
La Laplaciano de u (2u) estas priskribo de kiel la posedaĵo aŭ kvanto ŝanĝiĝas kun respekto al spaco. Kie u estas la posedaĵo aŭ kvanto estanta disvastigita (ekzemple, temperaturo aŭ koncentriĝo), t estas la paso de tempo, estas la difuzkoeficiento, kaj estas la difuzkonstanto ().
Ni povas efektivigi ĝin uzante la Euler-metodon en 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
Tiu ĉi kodo uzas la Euler-teknikon por efektivigi la difuzekvacion. Ĝi priskribas la komencan staton kiel unuforman komencan kondiĉon reprezentitan per tabelo de tiaj kun la formo de (100). 0.01 estas uzata kiel tempopaŝo.
1000 ripetoj de la tempo-paŝanta buklo estas finitaj.
Ĝi uzas la funkcion np.diff, kiu determinas la diferencon inter najbaraj elementoj. Tial, ĝi kalkulas la spacan derivaĵon de la posedaĵo aŭ kvanto estanta disvastigita. Kaj, ĝi estas reprezentita per du, ĉe ĉiu ripeto.
Tiam ni multiplikas la spacan derivaĵon per la difuzkoeficiento alfa kaj la tempopaŝo por ĝisdatigi la valoron de u.
Pli Kompleksa Ekzemplo
Kiel aspektus stabila difuzmodelo kiu nur mezuras stabilan varmodisvastiĝon? Kiel funkcias tiu kodo?
Solvi aron de partaj diferencialaj ekvacioj (PDEoj) kiuj klarigas kiel varmo disvastiĝas trans sistemo dum tempo estas necesa. Do, ni povas trejni Stable Diffusion-modelon kiu reproduktas la konstantan disvastigon de varmo.
Jen ilustraĵo de kiel la varmekvacio, PDE kiu klarigas la Stabilan Disvastiĝon de varmo en unu-dimensia bastono, povas esti solvita uzante la finhavan diferencometodon:
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()
Kiel Funkcias Bilda Generado de Teksto?
Ĉar ĝi estas sufiĉe populara en la interreto, ni povas kontroli kiel funkcias bilda generacio ankaŭ.
Naturlingva prilaborado (NLP) metodoj kaj Neŭraj retoj. Kaj ili estas ofte uzataj por provizi modelon de Stabila Disvastigo por konvertiĝo de teksto al bildo. Larĝa priskribo de kiel plenumi ĝin estas donita sube:
1- Tokenigu la vortojn en la tekstaj datumoj, kaj forigu haltvortojn kaj interpunkciojn. Turnu la vortojn en nombrajn valorojn. Ĝi estas parto de la antaŭprilaborado (vort-enmetado).
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- Lernu kiel rilatigi la tekston kaj bildojn per neŭrala reto, kiu kombinas kodilon kaj malĉifrilon. La malĉifrila reto ricevas la latentan kodon kiel enigaĵon. Poste, ĝi kreas la rilatan bildon post kiam la kodilreto konvertas la tekstajn datumojn en kompaktan reprezenton (latenta kodo).
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- Provizante ĝin kun konsiderinda kolekto de bildoj kaj la tekstaj priskriboj kiuj akompanas ilin. Tiam, vi povas trejni la kodilo-malĉifrilo reton.
# 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- Post kiam la reto estas trejnita, vi povas uzi ĝin por produkti bildojn el freŝaj tekstaj enigaĵoj. Kaj, ĝi estas per nutrado de la teksto en la kodilreton. Tiam, vi povas produkti latentan kodon, kaj poste nutri la latentan kodon en la malĉifrilon por produkti la rilatan bildon.
# Encode the text input
latent_code = encoder.predict(text)
# Generate an image from the latent code
image = decoder.predict(latent_code)
5-La elekto de la taŭga datumaro kaj perdo-funkcioj estas unu el la plej decidaj paŝoj. La datumaro estas varia kaj enhavas ampleksan gamon de bildoj kaj tekstaj priskriboj. Ni volas certigi, ke la bildoj estas realismaj. Ankaŭ, ni devas esti certaj, ke la tekstaj priskriboj estas realigeblaj, por ke ni povu desegni la perdan funkcion.
# 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)
Fine, vi povas eksperimenti kun aliaj arkitekturoj kaj metodaroj. Do, ke vi povas altigi la rendimenton de la modelo, kiel ekzemple atentomekanismoj, GANoj aŭ VAEoj.
Lasi Respondon