Ko te nuinga o tatou e mohio ana ki nga kaihanga whakaahua AI penei Whakawhanaketanga pumau. Kua whakarereketia te ahumahi, kua whakauruhia ki roto i to maatau oranga.
Heoi, ko nga tauira Stable Diffusion he nui noa atu i te hanga whakaahua.
He maha nga waahi ka taea e tatou te whakamahi i a raatau.
Ko nga tauira Diffusion Stable he tauira pangarau. A, ka taea e raatau te awhina i a koe ki te tirotiro i nga hihiko o nga punaha rereke i roto i te waa.
E ahu mai ana i runga i nga ariā o te tukanga diffusion. No reira, ka taea e koe te tirotiro i te whānuitanga o nga ahuatanga. Hei tauira; tuku wera, tauhohenga matū, me te whakawhänui i nga korero i roto i nga maakete putea.
He tino urutau enei tauira. Na, ka taea e koe te matakite i te ahua o te punaha kei te heke mai i runga i tona ahuatanga o naianei.
I tua atu, ka taea e koe te kite i nga tikanga o te tinana, o te putea ranei e whakahaere ana. Kua tino whai hua tenei ariā i roto i nga waahi maha. Ko enei ko te ahupūngao, te matū, me te pūtea.
Koinei te take e hiahia ana matou ki te whakatewhatewha ake. Ana, e hiahia ana matou ki te tuku akoranga ki a koe me pehea te whakangungu i enei tauira Stable Diffusion.
I pehea i puta mai ai nga Tauira Torangapu Pumau?
No te mutunga o te rau tau 19 tenei take.
Ko te whakatewhatewhatanga pangarau o nga tikanga tupapaku i roto i nga take ko te waahi i timata ai nga tauira Whakawhitiwhiti. Ko tetahi o nga tauira Stable Diffusion rongonui ko te whārite Fokker-Planck.
I whakaatuhia tuatahitia i te tau 1906. Kua tipu enei tauira, kua whakarereketia i roto i te waa. No reira, ka whakamahia e matou inaianei i roto i nga momo ahumahi.
He aha te arorau kei muri?
I roto i nga kupu ngawari, pera i ta matou korero, he tauira pangarau enei. I tua atu, ka awhina i a maatau ki te tirotiro me pehea te horapa o tetahi rawa, rahinga ranei i roto i te waa i roto i tetahi punaha.
E ahu mai ana i runga i nga maataapono o te tukanga tohatoha. Na, ka awhina ratou ki te tirotiro me pehea te horapa o te rahinga puta noa i tetahi punaha. Ko tenei horapa he hua o nga rereketanga o te kukū, te pehanga, etahi atu tawhā ranei.
E horoa ana‘e i te hoê hi‘oraa ohie. Whakaarohia kei a koe he ipu ki tonu i te wai kua tapiritia e koe he tae. Ka kitea te titorehanga i konei i te wa ka timata te waikano ki te marara me te whakaemi i roto i te wai. I runga i nga ahuatanga o te wai me te waikano, ka taea te whakamahi i nga tauira Stable Diffusion ki te matapae me pehea te marara me te uru o te waikano i roto i te waa.
I roto i nga punaha uaua ake, penei i nga maakete putea, i nga tauhohenga matū ranei, ka taea e enei tauira te matapae me pehea te horapa o nga korero me nga huanga ka pa ki te punaha i roto i te waa. I tua atu, ka whakamahia pea nga raraunga nui whakangungu enei tauira kia tika nga matapae. He mea hanga ma te whakamahi i nga tauira pangarau e whakaatu ana i te kukuwhatanga roa o te punaha.
Ko te maaramatanga me te matapae i te whakatōpūtanga o etahi ahuatanga i roto i te punaha puta noa i te waa te whakaaro nui kei raro i enei tauira. He mea nui kia maumahara ko nga tohunga o nga waahi motuhake ka whakamahi i enei tauira.
Me pehea te Whakangungu Tauira?
Kohikohia me te whakarite i o raraunga:
Me kohikohi me te whakarite i o raraunga i mua i to tiimata ki te whakangungu i to tauira. Me horoi me whakahōputuhia o raraunga. Waihoki, me whakakorehia nga nama kua ngaro.
Tīpakohia he hoahoanga tauira
He maha nga ahuatanga o nga tauira Diffusion Stable. Ko te nuinga kei runga i te whārite Fokker-Planck, te whārite Schrödinger, me te whārite Matua. Me whiriwhiri te tauira e pai ana ki to ahuatanga. No reira, he pai me nga huakore o ia tauira.
Te whakarite i to mahi mate
He mea nui na te mea ka pa ki te pai o to tauira ki te taurite ki nga raraunga. Mo nga tauira Stable Diffusion, ko te hapa tapawha toharite me te rereketanga o Kullback-Leibler he mahi ngaro auau.
Whakangunguhia to tauira
Ma te whakamahi i te hekenga rōnaki stochastic, he huarahi arotautanga rite ranei, ka timata pea koe ki te whakangungu i to tauira i muri i te tautuhi i to mahi ngaro.
Tirotirohia te whanuitanga o to tauira
Me tirotiro koe i nga raraunga hou i muri i te whakangungu ma te whakataurite ki te huinga whakamatautau o nga raraunga.
Whakatangihia nga tawhārua o to tauira
Hei whakarei ake i te mahinga o to tauira, whakamatauria ki nga uara rereke o nga tawhā rite te reeti ako, te rahi o te puranga, me te maha o nga paparanga huna i te whatunga.
Whakahokia nga mahi o mua
Ka hiahia koe ki te tukurua i enei tukanga neke atu i te kotahi ki te whiwhi i nga hua pai. Ka whakawhirinaki ki te uaua o te raru me te kaha o nga raraunga.
Akoranga Whakawaehere
Ngā reo whakawhitiwhiti Pērā i te Python, MATLAB, C++, me te R ka taea te whakamahi katoa ki te hanga tauira Stable Diffusion. Ko te reo e whakamahia ana ka whakawhirinaki ki te tono. Ano, ka whakawhirinaki ki nga taputapu me nga whare pukapuka e waatea ana mo taua reo.
Ko Python te whiringa pai mo tenei keehi. He whare pukapuka kaha penei i a NumPy me SciPy mo te tatau tatau. Ano, ka tautokohia a TensorFlow me PyTorch mo te hanga me te whakangungu i nga whatunga neural. No reira, ka waiho hei whiringa pai mo te tuhi tauira Stable Diffusion.
tauira:
Me whakamahi tatou i te whärite diffusion, he tätai pangarau e whakaatu ana ka pëhea te huri o te kounga me te rahinga, pnei i te wera me te kukū o te matū, i roto i te waa i roto i te punaha. He penei te ahua o te wharite:
∂u/∂t = α ∇²u
Ko te whakarea diffusion () he ine mo te ngawari o te horapa o tetahi rawa, rahinga ranei i roto i tetahi punaha.
Ko te Laplacian o u (2u) he whakaahuatanga mo te whakarereketanga o te rawa me te rahinga e pa ana ki te waahi. Inaa ko u te rawa, te rahinga ranei e horahia ana (hei tauira, te pāmahana, te kukū ranei), ko t te haere o te wa, ko te whakarea whakawehenga, a ko te tohe tohenga ().
Ka taea e taatau te whakamahi ma te whakamahi i te tikanga Euler i 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
Ka whakamahia e tenei waehere te tikanga Euler ki te whakatinana i te wharite diffusion. E whakaahua ana i te ahua o te timatanga ko te ahua o te ahua tuatahi e whakaatuhia ana e te huinga o nga mea me te ahua o te (100). Ka whakamahia te 0.01 hei taahiraa wa.
Kua oti te 1000 nga whitiwhitinga o te takahanga-waahi.
Ka whakamahia te mahi np.diff, e whakatau ana i te rereketanga i waenga i nga huānga tata. No reira, ka tatauhia te takenga mokowā o te rawa, te rahinga ranei e horahia ana. A, e tohuhia ana e te du, i ia whitiwhitinga.
Kātahi ka whakareatia te pārōnaki mokowā ki te whakarea diffusion alpha and the time step to update the value of u.
He Tauira Matatini Atu
He aha te ahua o te tauira whakamaoritanga pumau e ine ana i te whakamaarama wera pumau? He pehea te mahi o taua waehere?
Ko te whakaoti i te huinga o nga wharite wehewehe wehewehenga (PDE) e whakamarama ana me pehea te hora o te wera puta noa i tetahi punaha i roto i te waa. Na, ka taea e tatou te whakangungu i tetahi tauira Whakawhitiwhiti Stable e tukurua ana i te whakamaaramatanga o te wera.
Anei he whakaahua mo te whakaotinga o te wharite wera, he PDE e whakamarama ana i te Whakawhitiwhitinga Pumau o te wera i roto i te rakau ahu-tahi, ma te whakamahi i te tikanga rereke mutunga:
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()
Me pehea te Whakaputa Atahanga mai i te Kuputuhi?
I te mea he tino rongonui i runga i te ipurangi, ka taea e taatau te tirotiro me pehea te mahi o te hanga whakaahua.
Nga tikanga tukatuka reo maori (NLP) me te ahunga taiao. A, he maha nga wa e whakamahia ana ki te whakarato i tetahi tauira Whakawhitiwhiti Pumau mo te whakawhiti kupu-ki-ahua. Ko te whakamaarama whanui mo te whakatutuki i tenei ka whakaratohia i raro nei:
1- Tohungia nga kupu i roto i nga raraunga tuhinga, ka whakakorehia nga kupu whakamutu me nga tohu tohu. Hurihia nga kupu hei uara tau. He wahanga o te tukatuka o mua (whakapiri kupu).
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- Akohia me pehea te hono i nga tuhinga me nga whakaahua ma te whakamahi i te whatunga neural e whakakotahi ana i te encoder me te wetewaehere. Ka whiwhi te whatunga wetewaehere i te waehere huna hei whakaurunga. Na, ka waihangahia te pikitia whai muri i te hurihanga a te whatunga whakawaehere i nga raraunga kuputuhi ki te ahua kiato (waehere huna).
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- Ma te whakarato ki a ia he kohinga whakaahua me nga whakaahuatanga tuhinga e haere tahi ana. Na, ka taea e koe te whakangungu i te whatunga 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- I muri i te whakangungu o te whatunga, ka taea e koe te whakamahi hei whakaputa pikitia mai i nga whakaurunga kuputuhi hou. Na, ma te whangai i te kuputuhi ki te whatunga whakawaehere. Na, ka taea e koe te whakaputa waehere huna, ka whangai i te waehere huna ki roto i te whatunga wetewaehere hei whakaputa i te ahua e hono ana.
# Encode the text input
latent_code = encoder.predict(text)
# Generate an image from the latent code
image = decoder.predict(latent_code)
5-Ko te kowhiringa o nga huingararaunga e tika ana me nga mahi ngaro tetahi o nga mahi tino nui. He rerekee te huingararaunga me te maha o nga pikitia me nga whakaahuatanga tuhinga kei roto. E hiahia ana matou ki te whakarite he pono nga whakaahua. Ano, me tino mohio tatou ka taea nga whakaahuatanga tuhinga kia taea ai e tatou te hoahoa te mahi ngaro.
# 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)
Ka mutu, ka whakamatau koe ki etahi atu hoahoanga me nga tikanga. Na, ka taea e koe te whakanui ake i nga mahi o te tauira, penei tikanga aro, GAN, VAE ranei.
Waiho i te Reply