Kebanyakan daripada kita biasa dengan penjana imej AI seperti Resapan Stabil. Ia telah mengubah industri dan telah dimasukkan ke dalam kehidupan kita.
Walau bagaimanapun, model Stable Diffusion adalah lebih daripada penjanaan imej.
Terdapat begitu banyak bidang di mana kita boleh menggaji mereka.
Model Resapan Stabil ialah model matematik. Dan, mereka boleh membantu anda untuk menyiasat dinamik perubahan sistem dari semasa ke semasa.
Ia berdasarkan konsep proses resapan. Oleh itu, anda boleh mengkaji pelbagai fenomena. Sebagai contoh; penghantaran haba, tindak balas kimia, dan penyebaran maklumat dalam pasaran kewangan.
Model-model ini sangat mudah disesuaikan. Jadi, anda boleh menjangkakan keadaan masa depan sesuatu sistem berdasarkan keadaan semasanya.
Selain itu, anda boleh melihat prinsip fizikal atau kewangan asas yang mengawalnya. Konsep ini telah sangat berguna dalam banyak bidang. Ini termasuk fizik, kimia, dan kewangan.
Inilah sebabnya kami ingin menyiasatnya dengan lebih lanjut. Dan, kami ingin memberi anda tutorial tentang cara melatih model Resapan Stabil ini.
Bagaimanakah Model Resapan Stabil Terhasil?
Ini berakar pada akhir abad ke-19.
Penyiasatan matematik proses resapan dalam perkara adalah tempat model Resapan Stabil bermula. Salah satu model Resapan Stabil yang paling popular ialah persamaan Fokker-Planck.
Ia pertama kali dibentangkan pada tahun 1906. Model-model ini telah berkembang dan diubah suai mengikut masa. Oleh itu, kami kini menggunakannya dalam pelbagai industri.
Apakah Logik Disebaliknya?
Secara ringkas, seperti yang kami katakan, ia adalah model matematik. Selain itu, ia membantu kami menyiasat cara harta atau kuantiti merebak dari semasa ke semasa dalam sistem.
Ia berdasarkan prinsip proses resapan. Jadi, mereka membantu kami menyiasat cara kuantiti merebak merentas sistem. Penyebaran ini adalah hasil daripada variasi kepekatan, tekanan atau parameter lain.
Mari kita berikan contoh mudah. Bayangkan anda mempunyai bekas yang penuh dengan cecair di mana anda telah menambah pewarna. Resapan dilihat di sini apabila pewarna mula tersebar dan mengemulsi dalam cecair. Berdasarkan ciri cecair dan pewarna, model Resapan Stabil boleh digunakan untuk meramalkan cara pewarna akan tersebar dan bercampur dari semasa ke semasa.
Dalam sistem yang lebih kompleks, seperti pasaran kewangan atau tindak balas kimia, model ini boleh meramalkan cara maklumat atau atribut akan tersebar dan memberi kesan kepada sistem dari semasa ke semasa. Selain itu, data yang besar mungkin terbiasa melatih model-model ini untuk membuat ramalan yang tepat. Ia dibina menggunakan formula matematik yang menerangkan evolusi jangka panjang sistem.
Memahami dan meramalkan penyebaran ciri-ciri tertentu dalam sistem melalui masa adalah idea utama yang mendasari model ini. Adalah penting untuk diingat bahawa pakar dalam bidang khusus biasanya menggunakan model ini.
Bagaimana untuk Melatih Model?
Kumpul dan sediakan data anda:
Anda mesti terlebih dahulu mengumpul dan menyediakan data anda sebelum anda boleh mula melatih model anda. Data anda mungkin perlu dibersihkan dan diformatkan. Juga, nombor yang hilang juga mungkin perlu dihapuskan.
Pilih seni bina model
Model Resapan Stabil datang dalam pelbagai bentuk. Ia kebanyakannya berdasarkan persamaan Fokker-Planck, persamaan Schrödinger, dan persamaan Master. Model yang paling sesuai dengan situasi tertentu anda mesti dipilih. Oleh itu, setiap model ini mempunyai kelebihan dan kekurangan.
Mewujudkan fungsi kerugian anda
Ia penting kerana ia mempengaruhi sejauh mana model anda boleh memadankan data. Untuk model Resapan Stabil, ralat kuasa dua min dan perbezaan Kullback-Leibler ialah fungsi kehilangan yang kerap.
Latih model anda
Menggunakan keturunan kecerunan stokastik atau pendekatan pengoptimuman yang serupa, anda boleh mula melatih model anda selepas menentukan fungsi kehilangan anda.
Periksa kebolehgeneralisasian model anda
Anda harus menyemak data baharu selepas latihan dengan membandingkannya dengan set ujian data.
Tala hiperparameter model anda
Untuk meningkatkan prestasi model anda, bereksperimen dengan pelbagai nilai hiperparameter seperti kadar pembelajaran, saiz kelompok dan bilangan lapisan tersembunyi dalam rangkaian.
Ulangi tindakan sebelumnya
Anda mungkin perlu mengulangi proses ini lebih daripada sekali untuk mendapatkan hasil yang terbaik. Ia akan bergantung pada kesukaran masalah dan kaliber data.
Tutorial Pengekodan
Bahasa pengaturcaraan seperti Python, MATLAB, C++ dan R semuanya boleh digunakan untuk mencipta model Stable Diffusion. Bahasa yang digunakan akan bergantung pada aplikasi tertentu. Selain itu, ia boleh bergantung pada alatan dan perpustakaan yang disediakan untuk bahasa tersebut.
Python adalah pilihan terbaik dalam kes ini. Ia mempunyai perpustakaan yang kukuh seperti NumPy dan SciPy untuk pengiraan berangka. Juga, ia menyokong TensorFlow dan PyTorch untuk mencipta dan melatih rangkaian saraf. Oleh itu, ia menjadi pilihan yang bagus untuk menulis model Resapan Stabil.
Contoh:
Mari kita gunakan persamaan resapan, formula matematik yang menerangkan bagaimana kualiti atau kuantiti, seperti haba atau kepekatan bahan, berubah dari semasa ke semasa dalam sistem. Persamaan umumnya kelihatan seperti ini:
∂u/∂t = α ∇²u
Pekali resapan () ialah ukuran betapa mudahnya sesuatu harta atau kuantiti merebak melalui sistem.
Laplacian of u (2u) ialah perihalan bagaimana sifat atau kuantiti berubah berkenaan dengan ruang. Di mana u ialah sifat atau kuantiti yang disebarkan (contohnya, suhu atau kepekatan), t ialah peredaran masa, ialah pekali resapan, dan ialah pemalar resapan ().
Kita boleh melaksanakannya menggunakan kaedah Euler dalam 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
Kod ini menggunakan teknik Euler untuk melaksanakan persamaan resapan. Ia menerangkan keadaan permulaan sebagai keadaan awal seragam yang diwakili oleh susunan yang mempunyai bentuk (100). 0.01 digunakan sebagai langkah masa.
1000 lelaran gelung melangkah masa selesai.
Ia menggunakan fungsi np.diff, yang menentukan perbezaan antara unsur jiran. Oleh itu, ia mengira terbitan spatial bagi harta atau kuantiti yang disebarkan. Dan, ia diwakili oleh du, pada setiap lelaran.
Kemudian kita darabkan terbitan spatial dengan alfa pekali resapan dan langkah masa untuk mengemas kini nilai u.
Contoh Yang Lebih Kompleks
Apakah rupa model resapan stabil yang hanya mengukur resapan haba yang stabil? Bagaimanakah kod itu berfungsi?
Menyelesaikan satu set persamaan pembezaan separa (PDE) yang menerangkan cara haba merebak merentasi sistem dari semasa ke semasa adalah perlu. Jadi, kita boleh melatih model Resapan Stabil yang mereplikasi resapan haba yang mantap.
Berikut ialah ilustrasi bagaimana persamaan haba, PDE yang menerangkan Resapan Stabil haba dalam rod satu dimensi, boleh diselesaikan menggunakan kaedah perbezaan terhingga:
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()
Bagaimanakah Penjanaan Imej daripada Teks Berfungsi?
Memandangkan ia agak popular di internet, kita boleh menyemak cara penjanaan imej berfungsi juga.
Kaedah pemprosesan bahasa semulajadi (NLP) dan rangkaian saraf. Dan, ia sering digunakan untuk menyediakan model Resapan Stabil untuk penukaran teks ke imej. Penerangan umum tentang cara mencapainya disediakan di bawah:
1- Tokenize perkataan dalam data teks, dan hapuskan perkataan henti dan tanda baca. Tukar perkataan kepada nilai berangka. Ia adalah sebahagian daripada prapemprosesan (pembenaman perkataan).
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- Ketahui cara mengaitkan teks dan imej menggunakan rangkaian saraf yang menggabungkan pengekod dan penyahkod. Rangkaian penyahkod menerima kod terpendam sebagai input. Kemudian, ia mencipta gambar yang berkaitan selepas rangkaian pengekod menukar data teks menjadi perwakilan padat (kod pendam).
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- Dengan menyediakan koleksi imej yang besar dan penerangan teks yang disertakan bersamanya. Kemudian, anda boleh melatih rangkaian penyahkod pengekod.
# 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- Selepas rangkaian telah dilatih, anda boleh menggunakannya untuk menghasilkan gambar daripada input teks baharu. Dan, ia adalah dengan menyuap teks ke dalam rangkaian pengekod. Kemudian, anda boleh menghasilkan kod terpendam, dan kemudian suapkan kod terpendam ke dalam rangkaian penyahkod untuk menghasilkan imej yang berkaitan.
# Encode the text input
latent_code = encoder.predict(text)
# Generate an image from the latent code
image = decoder.predict(latent_code)
5-Pemilihan set data yang sesuai dan fungsi kehilangan adalah salah satu langkah yang paling penting. Set data adalah pelbagai dan mengandungi pelbagai jenis gambar dan penerangan teks. Kami ingin memastikan bahawa imej adalah realistik. Selain itu, kita perlu memastikan bahawa penerangan teks boleh dilaksanakan supaya kita boleh mereka bentuk fungsi kehilangan.
# 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)
Akhir sekali, anda boleh bereksperimen dengan seni bina dan metodologi lain. Jadi, supaya anda boleh meningkatkan prestasi model, seperti mekanisme perhatian, GAN atau VAE.
Sila tinggalkan balasan anda