Ny ankamaroantsika dia mahazatra ny mpamorona sary AI toa stable diffusion. Efa nanova ny indostria izany ary nampidirina amin'ny fiainantsika.
Na izany aza, ny modely Stable Diffusion dia mihoatra lavitra noho ny famoronana sary.
Betsaka ny sehatra ahafahantsika mampiasa azy ireny.
Ny modely Stable Diffusion dia modely matematika. Ary, afaka manampy anao hanadihady ny fihetsehan'ny fanovana rafitra izy ireo rehefa mandeha ny fotoana.
Izy ireo dia mifototra amin'ny diffusion process concepts. Noho izany, afaka mandinika trangan-javatra maro isan-karazany ianao. Ohatra; fifindran'ny hafanana, fanehoan-kevitra simika, ary fampielezana vaovao amin'ny tsenam-bola.
Ireo modely ireo dia tena azo ampifanarahana. Noho izany, azonao atao ny maminavina ny toetry ny rafitra iray mifototra amin'ny toe-javatra misy azy ankehitriny.
Ankoatr'izay, azonao atao ny mahita ny foto-kevitra fototra ara-batana na ara-bola mifehy azy. Tena nahasoa tamin'ny sehatra maro io hevitra io. Anisan'izany ny fizika, ny simia ary ny vola.
Izany no antony tiantsika hanadihady azy bebe kokoa. Ary, tianay ny hanome anao fampianarana momba ny fomba hampiofanana ireo modely Stable Diffusion ireo.
Ahoana no nahatonga ny modely diffusion stable?
Efa hatramin'ny faramparan'ny taonjato faha-19 izany.
Ny fanadihadiana matematika momba ny fizotry ny diffusion amin'ny raharaha dia ny nanombohan'ny modely Stable Diffusion. Ny iray amin'ireo modely Stable Diffusion malaza indrindra dia ny equation Fokker-Planck.
Tamin'ny 1906 no naseho voalohany. Nivoatra sy novaina tamin'ny fotoana ireo modely ireo. Noho izany, ampiasaina amin'ny indostria isan-karazany izy ireo ankehitriny.
Inona no Lojika ao ambadik'izany?
Amin'ny teny tsotra, araka ny voalazanay, dia modely matematika izy ireo. Ankoatra izany, manampy antsika izy ireo hanadihady ny fomba fiparitahan'ny fananana na ny habetsahana ao anatin'ny rafitra iray.
Izy ireo dia mifototra amin'ny fitsipiky ny fizotran'ny diffusion. Noho izany, manampy antsika izy ireo hanadihady ny fomba fiparitahan'ny habetsahana manerana ny rafitra iray. Ity fiparitahana ity dia vokatry ny fiovaovan'ny fifantohana, ny tsindry, na ny mari-pamantarana hafa.
Andeha isika hanome ohatra tsotra. Alao sary an-tsaina hoe manana fitoeran-drano feno rano ianao, izay nasianao loko. Ny diffusion dia hita eto rehefa manomboka miparitaka ny loko ary miforona ao anaty rano. Mifototra amin'ny toetran'ny ranon-javatra sy ny loko, ny modely Stable Diffusion dia azo ampiasaina haminavina ny fomba hiparitahan'ny loko sy hifangaro rehefa mandeha ny fotoana.
Ao amin'ny rafitra sarotra kokoa, toy ny tsenam-bola na ny fanehoan-kevitra simika, ireo maodely ireo dia afaka maminavina ny fomba hiparitahan'ny vaovao na ny toetra ary hisy fiantraikany amin'ny rafitra rehefa mandeha ny fotoana. Ankoatra izany, ny angona lehibe dia mety ho zatra mampiofana ireo modely ireo mba hanao faminaniana marina. Izy ireo dia natsangana tamin'ny fampiasana raikipohy matematika izay mamaritra ny fivoaran'ny rafitra maharitra.
Ny fahatakarana sy ny faminaniany ny fiparitahan'ny toetra sasany amin'ny rafitra iray mandritra ny fotoana no hevi-dehibe ao ambadik'ireo modely ireo. Zava-dehibe ny mahatsiaro fa ireo manam-pahaizana manokana amin'ny sehatra manokana dia mampiasa ireo modely ireo.
Ahoana no hampiofanana modely?
Angony sy omano ny angonao:
Tsy maintsy manangona sy manomana ny angonao aloha ianao vao afaka manomboka manofana ny modelyo. Mety mila diovina sy voalamina ny angonao. Ankoatra izany, ny isa tsy hita dia mety mila esorina ihany koa.
Misafidiana maritrano modely
Ny modely Stable Diffusion dia tonga amin'ny endrika isan-karazany. Ny ankamaroany dia mifototra amin'ny equation Fokker-Planck, ny equation Schrödinger, ary ny equation Master. Ny modely mifanaraka indrindra amin'ny toe-javatra misy anao dia tsy maintsy voafidy. Noho izany, ny tsirairay amin'ireo modely ireo dia manana tombony sy fatiantoka.
Fametrahana ny asan'ny fahaverezanao
Zava-dehibe izany satria misy fiantraikany amin'ny fomba ahafahan'ny modelyo mifanandrify amin'ny angona. Ho an'ny maodely Stable Diffusion, ny fahadisoam-panantenana efamira sy ny tsy fitovian'ny Kullback-Leibler dia asa fatiantoka matetika.
Ampianaro ny modelyo
Amin'ny fampiasana fidinan'ny gradient stochastic na fomba fanatsarana mitovitovy amin'izany, dia azonao atao ny manomboka manofana ny maodely aorian'ny famaritana ny asa very.
Diniho ny fahafahan'ny modely anananao
Tokony hanamarina ny angona vaovao ianao aorian'ny fiofanana amin'ny fampitahana izany amin'ny angona andrana.
Ampifanaraho ny hyperparameter an'ny modelyo
Mba hanamafisana ny fahombiazan'ny maodely anao, andramo amin'ny sandan'ny hyperparameter isan-karazany toy ny tahan'ny fianarana, ny haben'ny andiany ary ny isan'ny sosona miafina ao amin'ny tambajotra.
Avereno ireo fihetsika teo aloha
Mety mila mamerina ireo dingana ireo mihoatra ny indray mandeha ianao mba hahazoana vokatra tsara indrindra. Hiankina amin'ny fahasarotan'ny olana sy ny kalitaon'ny data izany.
Coding Tutorial
Programming languages toa an'i Python, MATLAB, C++, ary R dia azo ampiasaina hamoronana modely Stable Diffusion. Ny fiteny ampiasaina dia hiankina amin'ny fampiharana manokana. Ary koa, mety miankina amin'ny fitaovana sy tranomboky natao ho an'io fiteny io.
Python no safidy tsara indrindra amin'ity tranga ity. Manana tranomboky matanjaka toa an'i NumPy sy SciPy ho an'ny kajy nomerika. Ary koa, manohana ny TensorFlow sy PyTorch ho an'ny famoronana sy fanofanana tambajotra neural. Noho izany dia lasa safidy tsara amin'ny fanoratana modely Stable Diffusion.
ohatra:
Andao hampiasa ny equation diffusion, raikipohy matematika izay mamaritra ny fiovan'ny kalitao na ny habetsahana, toy ny hafanana na ny fifantohana amin'ny zavatra iray, rehefa mandeha ny fotoana ao anaty rafitra. Ny equation amin'ny ankapobeny dia toy izao:
∂u/∂t = α ∇²u
Ny diffusion coefficient () dia fandrefesana ny fiparitahan'ny fananana na ny habe amin'ny rafitra iray.
Ny Laplacian of u (2u) dia fanoritsoritana ny fiovan'ny fananana na ny habetsaky ny habakabaka. Raha ny u dia ny fananana na ny habetsahana miparitaka (ohatra, ny mari-pana na ny fifantohana), ny t dia ny fandehan'ny fotoana, ny diffusion coefficient, ary ny diffusion constant ().
Azontsika atao ny mampihatra izany amin'ny alàlan'ny fomba Euler amin'ny 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
Ity kaody ity dia mampiasa ny teknika Euler mba hampiharana ny diffusion equation. Izy io dia mamaritra ny toetry ny fanombohana ho toy ny toe-javatra voalohany mitovitovy aseho amin'ny andiana misy endrika (100). 0.01 dia ampiasaina ho toy ny dingana fotoana.
1000 indray mandeha amin'ny fihodinan'ny fotoana dia vita.
Mampiasa ny asa np.diff izy io, izay mamaritra ny fahasamihafana misy eo amin'ireo singa mifanila aminy. Noho izany, kajy ny derivative spatial amin'ny fananana na ny habetsahana aparitaka. Ary, dia asehon'ny du, isaky ny miverina.
Avy eo dia ampitombointsika ny derivative spatial amin'ny alàlan'ny diffusion coefficient alpha sy ny dingana amin'ny fanavaozana ny sandan'ny u.
Ohatra sarotra kokoa
Inona no mety ho endriky ny modelin'ny diffusion stable izay mandrefy ny fiparitahan'ny hafanana stable? Ahoana no fiasan'io kaody io?
Ilaina ny famahana andiana equation partial differential (PDE) izay manazava ny fiparitahan'ny hafanana manerana ny rafitra iray rehefa mandeha ny fotoana. Noho izany, afaka mampiofana modely Stable Diffusion izay mamerina ny fiparitahan'ny hafanana tsy tapaka.
Ity misy fanoharana momba ny fomba hamahana ny equation hafanana, PDE izay manazava ny fiparitahan'ny hafanana amin'ny tsorakazo tokana, amin'ny alàlan'ny fomba fahasamihafan'ny fetra:
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()
Ahoana no fiasan'ny famoronana sary avy amin'ny lahatsoratra?
Koa satria malaza be amin'ny Internet izy io, azontsika jerena ny fomba fiasan'ny famoronana sary.
Fomba fanodinana fiteny voajanahary (NLP) ary ny tambajotra vaovao. Ary, ampiasaina matetika izy ireo mba hanomezana modely Stable Diffusion ho an'ny fiovam-po amin'ny sary. Famaritana malalaka momba ny fomba hanatanterahana izany dia omena eto ambany:
1- Ampifanaraho ireo teny ao amin'ny angon-drakitra, ary esory ny teny fiatoana sy ny mari-piatoana. Avadika ho sanda isa ny teny. Izy io dia ampahany amin'ny fanodinana mialoha (fametahana teny).
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- Mianara mampifandray ny lahatsoratra sy ny sary amin'ny alàlan'ny tambajotra neural izay manambatra ny encoder sy ny decoder. Ny tambajotra decoder dia mandray ny kaody miafina ho fampidirana. Avy eo, mamorona ny sary mifandraika izy io rehefa mamadika ny angon-drakitra ho lasa fanehoana mirindra (kaody afenina) ny tambazotra encoder.
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- Amin'ny alàlan'ny fanomezana azy ireo sary marobe sy famaritana lahatsoratra miaraka aminy. Avy eo, azonao atao ny mampiofana ny tambajotra encoder-decoder.
# 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- Rehefa avy niofana ny tambajotra dia azonao ampiasaina hamokarana sary avy amin'ny fampidirana lahatsoratra vaovao. Ary, izany dia amin'ny alalan'ny famahanana ny lahatsoratra ao amin'ny tambajotra encoder. Avy eo, afaka mamokatra kaody miafina ianao, ary avy eo ampio ny kaody afenina ao amin'ny tambajotra decoder mba hamokarana ilay sary mifandraika.
# Encode the text input
latent_code = encoder.predict(text)
# Generate an image from the latent code
image = decoder.predict(latent_code)
5-Ny fifantenana ny angon-drakitra mety sy ny asa fatiantoka dia iray amin'ireo dingana lehibe indrindra. Ny angon-drakitra dia miovaova ary misy karazana sary sy famaritana lahatsoratra. Tianay ho azo antoka fa tena misy ny sary. Ary koa, mila mahazo antoka isika fa azo atao ny famaritana lahatsoratra mba ahafahantsika mamolavola ny asa fatiantoka.
# 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)
Farany, afaka manandrana amin'ny maritrano sy fomba fiasa hafa ianao. Noho izany, azonao atao ny mampitombo ny fahombiazan'ny modely, toy ny mekanika fifantohana, GAN, na VAE.
Leave a Reply