A maioría de nós estamos familiarizados cos xeradores de imaxes AI como Difusión estable. Xa cambiou a industria e incorporouse ás nosas vidas.
Non obstante, os modelos de Stable Diffusion son moito máis que a xeración de imaxes.
Hai moitas áreas nas que podemos empregalos.
Os modelos de difusión estable son modelos matemáticos. E poden axudarche a investigar a dinámica dos sistemas cambiantes ao longo do tempo.
Están baseados en conceptos de proceso de difusión. Polo tanto, pode examinar unha gran variedade de fenómenos. Por exemplo; transmisión de calor, reaccións químicas e propagación da información nos mercados financeiros.
Estes modelos son moi adaptables. Así, pode anticipar o estado futuro dun sistema en función da súa condición actual.
Ademais, podes ver os principios físicos ou financeiros subxacentes que o rexen. Este concepto foi moi útil en moitas áreas. Estes inclúen a física, a química e as finanzas.
Por iso queremos investigalo máis. E queremos darche un tutorial sobre como adestrar estes modelos de Stable Diffusion.
Como xurdiron os modelos de difusión estable?
Isto ten raíces a finais do século XIX.
A investigación matemática dos procesos de difusión en materia é onde comezaron os modelos de difusión estable. Un dos modelos de difusión estable máis populares é a ecuación de Fokker-Planck.
Foi presentado por primeira vez en 1906. Estes modelos evolucionaron e foron modificados co paso do tempo. Polo tanto, agora usámolos nunha variedade de industrias.
Cal é a lóxica detrás?
En termos sinxelos, como dixemos, son modelos matemáticos. Ademais, axúdannos a investigar como se propaga unha propiedade ou cantidade no tempo nun sistema.
Están baseados nos principios do proceso de difusión. Polo tanto, axúdannos a investigar como se espalla unha cantidade por un sistema. Esta dispersión é o resultado de variacións de concentración, presión ou outros parámetros.
Poñamos un exemplo sinxelo. Imaxina que tes un recipiente cheo de líquido no que engadiches un colorante. Aquí vese a difusión cando o colorante comeza a dispersarse e emulsionarse no líquido. En función das características do líquido e do colorante, pódense utilizar modelos de difusión estable para prever como se dispersará e mesturará o colorante ao longo do tempo.
En sistemas máis complexos, como os mercados financeiros ou as reaccións químicas, estes modelos poden predecir como a información ou os atributos se espallarán e afectarán o sistema ao longo do tempo. Ademais, os grandes datos poden acostumarse adestrar estes modelos para facer predicións precisas. Constrúense mediante fórmulas matemáticas que describen a evolución a longo prazo do sistema.
Comprender e predicir a propagación de certos trazos nun sistema a través do tempo é a idea principal que subxace a estes modelos. É importante lembrar que os expertos en campos especializados adoitan empregar estes modelos.
Como adestrar modelos?
Recopila e prepara os teus datos:
Primeiro debes reunir e preparar os teus datos antes de comezar a adestrar o teu modelo. É posible que teñas que limpar e formatear os teus datos. Ademais, os números que faltan tamén deben ser eliminados.
Seleccione un modelo de arquitectura
Os modelos de difusión estable veñen nunha variedade de formas. Baséase principalmente na ecuación de Fokker-Planck, na ecuación de Schrödinger e na ecuación mestra. Debe escollerse o modelo que mellor se adapte á súa situación particular. Así, cada un destes modelos ten vantaxes e desvantaxes.
Establecendo a súa función de perda
É importante xa que afecta o ben que o teu modelo pode coincidir cos datos. Para os modelos de difusión estable, o erro cadrado medio e a diverxencia de Kullback-Leibler son funcións de perda frecuentes.
Adestra o teu modelo
Usando o descenso de gradientes estocásticos ou un enfoque de optimización similar, podes comezar a adestrar o teu modelo despois de definir a túa función de perda.
Examine a xeneralizabilidade do seu modelo
Debes comprobar os datos novos despois do adestramento comparándoos cun conxunto de datos de proba.
Axuste os hiperparámetros do seu modelo
Para mellorar o rendemento do teu modelo, experimenta con varios valores de hiperparámetros como a taxa de aprendizaxe, o tamaño do lote e o número de capas ocultas na rede.
Repita as accións anteriores
Pode ter que repetir estes procesos máis dunha vez para obter os mellores resultados. Será dependendo da dificultade do problema e do calibre dos datos.
Tutorial de codificación
Idiomas de programación como Python, MATLAB, C++ e R poden usarse para crear modelos de difusión estable. A linguaxe empregada dependerá da aplicación concreta. Ademais, pode depender das ferramentas e bibliotecas dispoñibles para ese idioma.
Python é a mellor opción neste caso. Ten bibliotecas fortes como NumPy e SciPy para cálculo numérico. Ademais, admite TensorFlow e PyTorch para a creación e formación de redes neuronais. Polo tanto, convértese nunha excelente opción para escribir modelos de Stable Diffusion.
Exemplo:
Usemos a ecuación de difusión, unha fórmula matemática que describe como unha calidade ou cantidade, como a calor ou a concentración dunha substancia, cambia ao longo do tempo nun sistema. A ecuación xeralmente ten o seguinte aspecto:
∂u/∂t = α ∇²u
O coeficiente de difusión () é unha medida da facilidade coa que se espalla unha propiedade ou cantidade a través dun sistema.
O laplaciano de u (2u) é unha descrición de como cambia a propiedade ou a cantidade con respecto ao espazo. Onde u é a propiedade ou cantidade que se está a difundir (por exemplo, temperatura ou concentración), t é o paso do tempo, é o coeficiente de difusión e é a constante de difusión ().
Podemos implementalo usando o método Euler 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
Este código usa a técnica de Euler para implementar a ecuación de difusión. Describe o estado inicial como unha condición inicial uniforme representada por unha matriz de uns coa forma de (100). 0.01 úsase como paso de tempo.
Complétanse 1000 iteracións do bucle de paso de tempo.
Usa a función np.diff, que determina a diferenza entre elementos veciños. Polo tanto, calcula a derivada espacial da propiedade ou cantidade que se está a difundir. E, está representado por du, en cada iteración.
Despois multiplicamos a derivada espacial polo coeficiente de difusión alfa e o paso de tempo para actualizar o valor de u.
Un exemplo máis complexo
Como sería un modelo de difusión estable que só mide a difusión de calor estable? Como funciona ese código?
É necesario resolver un conxunto de ecuacións diferenciais parciais (PDE) que expliquen como se propaga a calor nun sistema ao longo do tempo. Así, podemos adestrar un modelo de difusión estable que replique a difusión constante da calor.
Aquí tes unha ilustración de como se pode resolver a ecuación da calor, unha PDE que explica a difusión estable de calor nunha vara unidimensional, mediante o método de diferenzas finitas:
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()
Como funciona a xeración de imaxes a partir de texto?
Dado que é bastante popular en internet, tamén podemos comprobar como funciona a xeración de imaxes.
Métodos de procesamento da linguaxe natural (PNL) e redes neuronales. Ademais, úsanse con frecuencia para proporcionar un modelo de difusión estable para a conversión de texto a imaxe. A continuación ofrécese unha ampla descrición de como realizalo:
1- Tokeniza as palabras nos datos do texto e elimina as palabras paradas e os signos de puntuación. Converte as palabras en valores numéricos. Forma parte do preprocesamento (insercións de palabras).
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- Aprende a relacionar o texto e as imaxes mediante unha rede neuronal que combina un codificador e un decodificador. A rede do decodificador recibe o código latente como entrada. Despois, crea a imaxe asociada despois de que a rede do codificador converta os datos de texto nunha representación compacta (código latente).
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- Proporcionándolle unha colección considerable de imaxes e as descricións de texto que van con elas. Despois, pode adestrar a rede de codificador-decodificador.
# 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- Despois de adestrar a rede, pode usala para producir imaxes a partir de entradas de texto novos. E é introducindo o texto na rede do codificador. Despois, pode producir un código latente e, a continuación, alimentar o código latente á rede do descodificador para producir a imaxe asociada.
# Encode the text input
latent_code = encoder.predict(text)
# Generate an image from the latent code
image = decoder.predict(latent_code)
5-A selección do conxunto de datos axeitado e das funcións de perda é un dos pasos máis cruciais. O conxunto de datos é variado e contén unha gran variedade de imaxes e descricións de texto. Queremos asegurarnos de que as imaxes sexan realistas. Ademais, debemos estar seguros de que as descricións do texto son factibles para poder deseñar a función de perda.
# 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)
Finalmente, pode experimentar con outras arquitecturas e metodoloxías. Así, pode aumentar o rendemento do modelo, como mecanismos de atención, GAN ou VAE.
Deixe unha resposta