Useimmat meistä tuntevat AI-kuvageneraattorit, kuten Vakaa diffuusio. Se on jo muuttanut alaa ja sisällytetty elämäämme.
Stable Diffusion -mallit ovat kuitenkin paljon muutakin kuin kuvan luomista.
Meillä on niin monia aloja, joilla voimme käyttää niitä.
Vakaat diffuusiomallit ovat matemaattisia malleja. Ja ne voivat auttaa sinua tutkimaan muuttuvien järjestelmien dynamiikkaa ajan myötä.
Ne perustuvat diffuusioprosessikonsepteihin. Näin ollen voit tutkia monenlaisia ilmiöitä. Esimerkiksi; lämmönsiirto, kemialliset reaktiot ja tiedon leviäminen rahoitusmarkkinoilla.
Nämä mallit ovat erittäin mukautuvia. Voit siis ennakoida järjestelmän tulevaa tilaa sen nykyisen tilan perusteella.
Lisäksi voit nähdä taustalla olevat fyysiset tai taloudelliset periaatteet, jotka hallitsevat sitä. Tämä konsepti on ollut erittäin hyödyllinen monilla alueilla. Näitä ovat fysiikka, kemia ja talous.
Siksi haluamme tutkia asiaa tarkemmin. Ja haluamme antaa sinulle opetusohjelman näiden Stable Diffusion -mallien kouluttamisesta.
Kuinka vakaat diffuusiomallit syntyivät?
Tämä juontaa juurensa 19-luvun lopulle.
Asioiden diffuusioprosessien matemaattinen tutkimus on siitä, mistä Stable Diffusion -mallit saivat alkunsa. Yksi suosituimmista Stable Diffusion -malleista on Fokker-Planck-yhtälö.
Se esiteltiin ensimmäisen kerran vuonna 1906. Nämä mallit ovat kehittyneet ja muuttuneet ajan myötä. Siksi käytämme niitä nyt useilla eri aloilla.
Mikä logiikka sen takana on?
Yksinkertaisesti sanottuna, kuten sanoimme, ne ovat matemaattisia malleja. Lisäksi ne auttavat meitä tutkimaan, kuinka ominaisuus tai määrä leviää ajan myötä järjestelmässä.
Ne perustuvat diffuusioprosessin periaatteisiin. Joten ne auttavat meitä tutkimaan, kuinka määrä leviää järjestelmässä. Tämä leviäminen johtuu pitoisuuden, paineen tai muiden parametrien vaihteluista.
Otetaan yksinkertainen esimerkki. Kuvittele, että sinulla on säiliö täynnä nestettä, johon olet lisännyt väriainetta. Diffuusio näkyy tässä, kun väriaine alkaa dispergoitua ja emulgoitua nesteeseen. Nesteen ja väriaineen ominaisuuksien perusteella stabiileja diffuusiomalleja voidaan käyttää ennustamaan, kuinka väriaine hajoaa ja sekoittuu ajan myötä.
Monimutkaisemmissa järjestelmissä, kuten rahoitusmarkkinoilla tai kemiallisissa reaktioissa, nämä mallit voivat ennustaa, kuinka tieto tai attribuutit leviävät ja vaikuttavat järjestelmään ajan myötä. Lisäksi suuriin tietoihin voi tottua kouluttaa näitä malleja tehdä tarkkoja ennusteita. Ne on rakennettu matemaattisilla kaavoilla, jotka kuvaavat järjestelmän pitkän aikavälin kehitystä.
Näiden mallien perusideana on ymmärtää ja ennustaa tiettyjen ominaisuuksien leviämistä järjestelmässä ajan myötä. On tärkeää muistaa, että erikoisalojen asiantuntijat käyttävät yleensä näitä malleja.
Kuinka kouluttaa malleja?
Kerää ja valmistele tietosi:
Sinun on ensin kerättävä ja valmisteltava tietosi, ennen kuin voit aloittaa mallin harjoittamisen. Tietosi on ehkä siivottava ja alustettava. Myös puuttuvat numerot on ehkä myös poistettava.
Valitse malliarkkitehtuuri
Vakaa diffuusiomalleja on eri muodoissa. Se perustuu enimmäkseen Fokker-Planck-yhtälöön, Schrödinger-yhtälöön ja Master-yhtälöön. On valittava malli, joka sopii parhaiten tilanteeseen. Näin ollen jokaisella näistä malleista on etuja ja haittoja.
Tappiofunktion perustaminen
Se on tärkeää, koska se vaikuttaa siihen, kuinka hyvin mallisi pystyy vastaamaan tietoja. Stabiilidiffuusiomalleissa keskineliövirhe ja Kullback-Leibler-divergentti ovat yleisiä häviöfunktioita.
Kouluta malliasi
Käyttämällä stokastista gradienttilaskua tai vastaavaa optimointitapaa voit aloittaa mallin harjoittamisen sen jälkeen, kun olet määrittänyt häviöfunktion.
Tarkista mallisi yleistettävyys
Sinun tulee tarkistaa tuoreet tiedot harjoituksen jälkeen vertaamalla niitä testitietoihin.
Viritä mallisi hyperparametrit
Voit parantaa mallisi suorituskykyä kokeilemalla erilaisia hyperparametrien arvoja, kuten oppimisnopeutta, eräkokoa ja verkon piilotettujen kerrosten määrää.
Toista edelliset toiminnot
Saatat joutua toistamaan nämä prosessit useammin kuin kerran saadaksesi parhaat tulokset. Se riippuu ongelman vaikeudesta ja tietojen kaliiperista.
Koodauksen opetusohjelma
Ohjelmointikielet kuten Python, MATLAB, C++ ja R voidaan käyttää luomaan vakaa diffuusiomalleja. Käytetty kieli riippuu tietystä sovelluksesta. Se voi myös riippua kyseiselle kielelle saatavilla olevista työkaluista ja kirjastoista.
Python on tässä tapauksessa paras valinta. Siinä on vahvat kirjastot, kuten NumPy ja SciPy numeerista laskentaa varten. Lisäksi se tukee TensorFlow- ja PyTorch hermoverkkojen luomiseen ja kouluttamiseen. Tästä syystä siitä tulee loistava vaihtoehto Stable Diffusion -mallien kirjoittamiseen.
Esimerkiksi:
Käytetään diffuusioyhtälöä, matemaattista kaavaa, joka kuvaa, kuinka laatu tai määrä, kuten lämpö tai aineen pitoisuus, muuttuu ajan myötä järjestelmässä. Yhtälö näyttää yleensä tältä:
∂u/∂t = α ∇²u
Diffuusiokerroin () on mitta siitä, kuinka helposti ominaisuus tai määrä leviää järjestelmän läpi.
U:n (2u) laplalainen on kuvaus siitä, kuinka ominaisuus tai määrä muuttuu avaruuden suhteen. Kun u on diffuusiona oleva ominaisuus tai määrä (esimerkiksi lämpötila tai pitoisuus), t on ajan kuluminen, diffuusiokerroin ja diffuusiovakio ().
Voimme toteuttaa sen käyttämällä Euler-menetelmää Pythonissa.
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
Tämä koodi käyttää Euler-tekniikkaa diffuusioyhtälön toteuttamiseen. Se kuvaa aloitustilaa yhtenäisenä alkutilanteena, jota edustaa joukko, jonka muoto on (100). Aika-askeleena käytetään 0.01.
1000 aikaaskelointisilmukan iteraatiota on suoritettu.
Se käyttää np.diff-funktiota, joka määrittää naapurielementtien välisen eron. Näin ollen se laskee hajotettavan ominaisuuden tai määrän spatiaalisen derivaatan. Ja sitä edustaa du jokaisessa iteraatiossa.
Sitten kerrotaan spatiaalinen derivaatta diffuusiokertoimella alfa ja aikaaskel u:n arvon päivittämiseksi.
Monimutkaisempi esimerkki
Miltä näyttäisi vakaa diffuusiomalli, joka mittaa vain vakaata lämmön diffuusiota? Miten tuo koodi toimii?
On tarpeen ratkaista joukko osittaisia differentiaaliyhtälöitä (PDE), jotka selittävät lämmön leviämisen järjestelmässä ajan myötä. Joten voimme kouluttaa vakaan diffuusion mallin, joka toistaa tasaisen lämmön diffuusion.
Tässä on esimerkki siitä, kuinka lämpöyhtälö, PDE, joka selittää lämmön vakaan diffuusion yksiulotteisessa sauvassa, voidaan ratkaista äärellisen eron menetelmällä:
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()
Kuinka kuvien luominen tekstistä toimii?
Koska se on melko suosittu Internetissä, voimme myös tarkistaa, kuinka kuvan luominen toimii.
Luonnollisen kielen käsittelymenetelmät (NLP) ja hermoverkkoihin. Ja niitä käytetään usein tarjoamaan vakaa diffuusiomalli tekstistä kuvaksi muuntamiseen. Alla on laaja kuvaus sen toteuttamisesta:
1- Merkitse sanat tekstitiedoissa ja poista lopetussanat ja välimerkit. Muuta sanat numeerisiksi arvoiksi. Se on osa esikäsittelyä (sanojen upottaminen).
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- Opi yhdistämään tekstiä ja kuvia käyttämällä neuroverkkoa, joka yhdistää kooderin ja dekooderin. Dekooderiverkko vastaanottaa sisääntulona piilevän koodin. Sitten se luo siihen liittyvän kuvan sen jälkeen, kun enkooderiverkko muuntaa tekstidatan kompaktiksi esitykseksi (latentti koodi).
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- Tarjoamalla sille huomattavan kokoelman kuvia ja niihin liittyviä tekstikuvauksia. Sitten voit kouluttaa enkooderi-dekooderiverkkoa.
# 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- Kun verkko on koulutettu, voit käyttää sitä kuvien tuottamiseen tuoreista tekstisyötteistä. Ja se on syöttämällä tekstiä enkooderiverkkoon. Sitten voit tuottaa piilevän koodin ja syöttää sen sitten dekooderiverkkoon vastaavan kuvan tuottamiseksi.
# Encode the text input
latent_code = encoder.predict(text)
# Generate an image from the latent code
image = decoder.predict(latent_code)
5-Sopivien tietojoukon ja hävitystoimintojen valinta on yksi tärkeimmistä vaiheista. Aineisto on monipuolinen ja sisältää laajan valikoiman kuvia ja tekstikuvauksia. Haluamme varmistaa, että kuvat ovat realistisia. Lisäksi meidän on oltava varmoja siitä, että tekstikuvaukset ovat toteutettavissa, jotta voimme suunnitella häviöfunktion.
# 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)
Lopuksi voit kokeilla muita arkkitehtuureja ja menetelmiä. Jotta voit nostaa mallin suorituskykyä, kuten huomiomekanismit, GANs tai VAE.
Jätä vastaus