Gutako gehienok ezagutzen ditugu bezalako AI irudi-sorgailuak Difusio egonkorra. Dagoeneko industria aldatu du eta gure bizitzetan sartu da.
Hala ere, Stable Diffusion ereduak irudiak sortzea baino askoz gehiago dira.
Hainbeste arlotan erabil ditzakegu.
Difusio egonkorreko ereduak eredu matematikoak dira. Eta denboran zehar sistema aldaketen dinamika ikertzen lagun zaitzakete.
Difusio-prozesuaren kontzeptuetan oinarritzen dira. Hori dela eta, fenomeno sorta zabala aztertu dezakezu. Adibidez; bero-transmisioa, erreakzio kimikoak eta informazioaren hedapena finantza-merkatuetan.
Eredu hauek oso moldagarriak dira. Beraz, sistema baten etorkizuneko egoera aurreikus dezakezu egungo egoeraren arabera.
Gainera, azpian dauden printzipio fisiko edo finantzarioak ikus ditzakezu. Kontzeptu hau oso erabilgarria izan da arlo askotan. Horien artean, fisika, kimika eta finantzak daude.
Horregatik gehiago ikertu nahi dugu. Eta, Stable Diffusion eredu hauek entrenatzeko tutorial bat eman nahi dizugu.
Nola sortu ziren difusio-eredu egonkorrak?
Honek XIX.mendearen amaieran ditu sustraiak.
Gaietan difusio prozesuen ikerketa matematikoa da Hedapen Egonkorren ereduak hasi ziren. Difusio egonkorren eredu ezagunenetako bat Fokker-Planck ekuazioa da.
1906an aurkeztu zen lehen aldiz. Eredu hauek denboran zehar eboluzionatu eta aldatu egin dira. Horregatik, gaur egun hainbat industriatan erabiltzen ditugu.
Zein da Atzean dagoen Logika?
Termino sinpleetan, esan dugun bezala, eredu matematikoak dira. Gainera, jabetza edo kantitate bat sistema batean denboran zehar nola hedatzen den ikertzen laguntzen digute.
Difusio-prozesuaren printzipioetan oinarritzen dira. Beraz, kantitate bat sistema batean nola hedatzen den ikertzen laguntzen digute. Zabalkunde hori kontzentrazio, presioa edo beste parametro batzuen aldaketen ondorioa da.
Eman dezagun adibide sinple bat. Imajinatu ontzi bat likidoz beteta duzula eta bertan tindagai bat gehitu duzun. Hedapena ikusten da hemen koloratzailea likidoan barreiatzen eta emultsionatzen hasten denean. Likidoaren eta koloratzailearen ezaugarrietan oinarrituta, Difusio Egonkorra ereduak erabil daitezke koloratzailea denboran zehar nola sakabanatu eta nahastuko den aurreikusteko.
Sistema konplexuagoetan, finantza-merkatuetan edo erreakzio kimikoetan, adibidez, eredu hauek informazioa edo atributuak nola hedatuko diren eta sisteman denboran nola eragingo duten aurreikus dezakete. Gainera, datu handiak ohitu daitezke eredu hauek trebatu iragarpen zehatzak egiteko. Sistemaren epe luzerako bilakaera deskribatzen duten formula matematikoen bidez eraikitzen dira.
Sistema batean zenbait ezaugarriren hedapena denboran zehar ulertzea eta aurreikustea da eredu horien azpian dagoen ideia nagusia. Garrantzitsua da gogoratzea arlo espezializatuetako adituek normalean eredu hauek erabiltzen dituztela.
Nola landu ereduak?
Bildu eta prestatu zure datuak:
Lehenik eta behin zure datuak bildu eta prestatu behar dituzu zure eredua entrenatzen hasi aurretik. Baliteke zure datuak garbitu eta formateatu behar izatea. Gainera, baliteke falta diren zenbakiak ezabatu behar izatea.
Aukeratu eredu arkitektura bat
Difusio egonkorreko ereduak hainbat formatan daude. Gehienbat Fokker-Planck ekuazioan, Schrödinger ekuazioan eta Master ekuazioan oinarritzen da. Zure egoera partikularra hobekien egokitzen den eredua aukeratu behar da. Beraz, eredu horietako bakoitzak abantailak eta desabantailak ditu.
Zure galera-funtzioa ezartzea
Garrantzitsua da zure ereduak datuekin bat etor daitekeenaren eragina duelako. Hedapen Egonkorren ereduetarako, batez besteko errore koadratua eta Kullback-Leibler dibergentzia maiz galera-funtzioak dira.
Prestatu zure eredua
Gradiente estokastikoa jaitsiera edo antzeko optimizazio ikuspegia erabiliz, zure eredua entrenatzen has zaitezke zure galera-funtzioa definitu ondoren.
Aztertu zure ereduaren orokortasuna
Entrenamenduaren ondoren datu freskoak egiaztatu beharko zenuke probako datu multzo batekin alderatuz.
Sintonizatu zure modeloaren hiperparametroak
Zure ereduaren errendimendua hobetzeko, esperimentatu hiperparametroen hainbat baliorekin, hala nola ikaskuntza-tasa, loteen tamaina eta sareko ezkutuko geruzen kopurua.
Errepikatu aurreko ekintzak
Baliteke prozesu hauek behin baino gehiagotan errepikatu behar izatea emaitza onenak lortzeko. Arazoaren zailtasunaren eta datuen kalibrearen araberakoa izango da.
Kodeketa Tutoriala
Programazio hizkuntzak bezalako Python, MATLAB, C++ eta R erabil daitezke Stable Diffusion ereduak sortzeko. Erabiltzen den hizkuntza aplikazio jakinaren araberakoa izango da. Gainera, hizkuntza horretarako eskuragarri dauden tresnen eta liburutegien araberakoa izan daiteke.
Python da aukerarik onena kasu honetan. Zenbakizko konputaziorako NumPy eta SciPy bezalako liburutegi sendoak ditu. Gainera, TensorFlow eta PyTorch neurona-sareak sortzeko eta entrenatzeko. Horregatik, Stable Diffusion ereduak idazteko aukera bikaina bihurtzen da.
Adibidea:
Erabili dezagun difusio-ekuazioa, kalitate edo kantitate bat, hala nola, beroa edo substantzia baten kontzentrazioa, sistema batean denboran zehar nola aldatzen den deskribatzen duen formula matematikoa. Ekuazioak, oro har, itxura hau du:
∂u/∂t = α ∇²u
Difusio-koefizientea () propietate edo kantitate bat sistema batean nola erraz hedatzen den neurtzen du.
U-ren laplaziarra (2u) propietatea edo kantitatea espazioarekiko nola aldatzen den deskribatzen du. Non u zabaltzen ari den propietatea edo kantitatea den (adibidez, tenperatura edo kontzentrazioa), t denboraren joana den, difusio-koefizientea eta difusio-konstantea ().
Euler metodoa erabiliz inplementa dezakegu Python-en.
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
Kode honek Euler teknika erabiltzen du difusio-ekuazioa ezartzeko. Hasierako egoera (100) formako matrize batek adierazten duen hasierako baldintza uniforme gisa deskribatzen du. 0.01 erabiltzen da denbora-pauso gisa.
Denbora-urratsaren begiztaren 1000 iterazio osatu dira.
np.diff funtzioa erabiltzen du, ondoko elementuen arteko aldea zehazten duena. Beraz, zabaltzen ari den propietatearen edo kantitatearen deribatu espaziala kalkulatzen du. Eta, du bidez irudikatzen da, iterazio bakoitzean.
Ondoren, deribatu espaziala alfa difusio-koefizientearekin eta u-ren balioa eguneratzeko denbora-pausoarekin biderkatzen dugu.
Adibide konplexuagoa
Nolakoa izango litzateke bero-difusio egonkorra soilik neurtzen duen difusio-eredu egonkorra? Nola funtzionatzen du kode horrek?
Beroa sistema batean denboran zehar nola hedatzen den azaltzen duten ekuazio diferentzial partzialen (PDE) multzo bat ebaztea beharrezkoa da. Beraz, beroaren hedapen egonkorra errepikatzen duen Hedapen Egonkorra eredu bat landu dezakegu.
Hona hemen bero-ekuazioa, dimentsio bakarreko haga batean beroaren Hedapen Egonkorra azaltzen duen PDE bat, diferentzia finituen metodoa erabiliz nola ebatzi daitekeen:
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()
Nola funtzionatzen du testutik irudiak sortzea?
Interneten nahiko ezaguna denez, irudiak sortzea nola funtzionatzen duen egiaztatu dezakegu.
Lengoaia naturalaren prozesamenduaren (NLP) metodoak eta neural sareak. Eta maiz erabiltzen dira Testu-irudi bihurtzeko Hedapen Egonkorra eredu bat emateko. Nola bete denaren deskribapen zabala ematen da jarraian:
1- Testu-datuetako hitzak tokenizatu, eta ezabatu hitzak eta puntuazioa. Bihurtu hitzak zenbakizko balioetan. Aurreprozesamenduaren parte da (hitzen barneratzeak).
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- Ikasi testua eta irudiak erlazionatzen kodetzailea eta deskodetzailea konbinatzen dituen neurona-sare bat erabiliz. Deskodetzaile-sareak ezkutuko kodea jasotzen du sarrera gisa. Ondoren, erlazionatutako irudia sortzen du kodetzaile-sareak testu-datuak irudikapen trinko batean (kode ezkutuan) bihurtu ondoren.
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- Irudi-bilduma handi bat eta hauekin doazen testu-deskribapenak eskainiz. Ondoren, kodetzaile-deskodetzaile sarea entrenatu dezakezu.
# 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- Sarea trebatu ondoren, testu berrien sarreratik irudiak sortzeko erabil dezakezu. Eta, testua kodetzaile sarera elikatuz. Ondoren, ezkutuko kode bat ekoitzi dezakezu eta, ondoren, ezkutuko kodea deskodetzaile-sarera elikatu, lotutako irudia sortzeko.
# Encode the text input
latent_code = encoder.predict(text)
# Generate an image from the latent code
image = decoder.predict(latent_code)
5-Datu-multzo eta galera-funtzio egokiak hautatzea urrats erabakigarrienetako bat da. Datu multzoa askotarikoa da eta irudi eta testu deskribapen sorta zabala du. Irudiak errealistak direla ziurtatu nahi dugu. Gainera, testu-deskribapenak bideragarriak direla ziurtatu behar dugu, galera-funtzioa diseinatu ahal izateko.
# 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)
Azkenik, beste arkitektura eta metodologia batzuekin esperimentatu dezakezu. Beraz, ereduaren errendimendua igo dezakezu, esaterako arreta mekanismoak, GAN edo VAEak.
Utzi erantzun bat