ကျွန်ုပ်တို့အများစုသည် AI ရုပ်ပုံဂျင်နရေတာများနှင့် ရင်းနှီးကြသည်။ တည်ငြိမ်သောပျံ့နှံ့မှု. ၎င်းသည် စက်မှုလုပ်ငန်းကို ပြောင်းလဲခဲ့ပြီး ကျွန်ုပ်တို့၏ဘ၀တွင် ထည့်သွင်းထားသည်။
သို့သော်လည်း Stable Diffusion မော်ဒယ်များသည် ရုပ်ပုံထုတ်လုပ်ခြင်းထက် များစွာပိုပါသည်။
၎င်းတို့ကို အသုံးချနိုင်သော နယ်ပယ်များစွာရှိသည်။
Stable Diffusion မော်ဒယ်များသည် သင်္ချာပုံစံများဖြစ်သည်။ ထို့အပြင်၊ ၎င်းတို့သည် သင့်အား အချိန်နှင့်အမျှ ပြောင်းလဲနေသော စနစ်များ၏ ဒိုင်းနမစ်များကို စုံစမ်းရန် ကူညီပေးနိုင်ပါသည်။
၎င်းတို့သည် ပျံ့နှံ့မှုဖြစ်စဉ် သဘောတရားများအပေါ် အခြေခံထားသည်။ ထို့ကြောင့် သင်သည် ကျယ်ပြန့်သော ဖြစ်စဉ်များကို ဆန်းစစ်နိုင်သည်။ ဥပမာ; ငွေကြေးဈေးကွက်တွင် အပူပို့လွှတ်ခြင်း၊ ဓာတုတုံ့ပြန်မှုများနှင့် သတင်းအချက်အလက်များ ပျံ့နှံ့ခြင်း။
ဤမော်ဒယ်များသည် အလွန်လိုက်လျောညီထွေ ရှိသည်။ ထို့ကြောင့်၊ ၎င်း၏လက်ရှိအခြေအနေအပေါ်အခြေခံ၍ စနစ်တစ်ခု၏အနာဂတ်အခြေအနေကို သင်ကြိုတင်ခန့်မှန်းနိုင်သည်။
ထို့အပြင်၊ ၎င်းအား အုပ်ချုပ်သည့် အရင်းခံ ရုပ်ပိုင်းဆိုင်ရာ သို့မဟုတ် ငွေကြေးဆိုင်ရာ စည်းမျဉ်းများကို သင်တွေ့မြင်နိုင်သည်။ ဤအယူအဆသည် နယ်ပယ်များစွာတွင် အလွန်အသုံးဝင်သည်။ ၎င်းတို့တွင် ရူပဗေဒ၊ ဓာတုဗေဒနှင့် ဘဏ္ဍာရေးတို့ ပါဝင်သည်။
အဲဒါကြောင့် ကျနော်တို့က ဒါကို ထပ်ပြီးတော့ စုံစမ်းစေချင်တယ်။ ပြီးတော့၊ ဒီ Stable Diffusion မော်ဒယ်တွေကို ဘယ်လိုလေ့ကျင့်ရမလဲဆိုတဲ့ သင်ခန်းစာတစ်ခု ပေးချင်ပါတယ်။
Stable Diffusion Models တွေ ဘယ်လိုဖြစ်လာတာလဲ။
၎င်းသည် 19 ရာစုနှောင်းပိုင်းမှအမြစ်များရှိသည်။
ပျံ့နှံ့မှုဖြစ်စဉ်များကို သင်္ချာဆိုင်ရာ စုံစမ်းစစ်ဆေးမှုသည် Stable Diffusion မော်ဒယ်များ စတင်သည့်နေရာဖြစ်သည်။ ရေပန်းအစားဆုံး Stable Diffusion မော်ဒယ်များထဲမှတစ်ခုမှာ Fokker-Planck equation ဖြစ်သည်။
၎င်းကို 1906 ခုနှစ်တွင် ပထမဆုံးတင်ပြခဲ့သည်။ ဤမော်ဒယ်များသည် ခေတ်နှင့်အညီ ပြောင်းလဲတိုးတက်ခဲ့သည်။ ထို့ကြောင့်၊ ယခု ကျွန်ုပ်တို့သည် ၎င်းတို့ကို စက်မှုလုပ်ငန်းအမျိုးမျိုးတွင် အသုံးပြုကြသည်။
အဲဒါရဲ့နောက်ကွယ်က Logic ဆိုတာဘာလဲ။
ရိုးရိုးရှင်းရှင်းပြောရရင်တော့ သူတို့က သင်္ချာပုံစံတွေပါ။ ထို့အပြင်၊ ၎င်းတို့သည် စနစ်တစ်ခုတွင် အချိန်နှင့်အမျှ ပိုင်ဆိုင်မှု သို့မဟုတ် ပမာဏ မည်ကဲ့သို့ပျံ့နှံ့သွားသည်ကို စုံစမ်းရန် ၎င်းတို့က ကျွန်ုပ်တို့ကို ကူညီပေးပါသည်။
၎င်းတို့သည် ပျံ့နှံ့မှုဖြစ်စဉ်အခြေခံမူများအပေါ် အခြေခံထားသည်။ ထို့ကြောင့်၊ ၎င်းတို့သည် စနစ်တစ်ခုအတွင်း ပမာဏတစ်ခု မည်သို့ပျံ့နှံ့သွားသည်ကို စုံစမ်းရန် ၎င်းတို့က ကျွန်ုပ်တို့အား ကူညီပေးပါသည်။ ဤပျံ့နှံ့မှုသည် အာရုံစူးစိုက်မှု၊ ဖိအား သို့မဟုတ် အခြားကန့်သတ်ချက်များ ကွဲပြားမှုများကြောင့်ဖြစ်သည်။
ရိုးရှင်းသောဥပမာတစ်ခုပေးကြပါစို့။ သင့်တွင် ဆိုးဆေးထည့်ထားသည့် အရည်အပြည့်ထည့်ထားသော ကွန်တိန်နာတစ်လုံးရှိသည်ကို မြင်ယောင်ကြည့်ပါ။ ဆိုးဆေးသည် အရည်တွင် ပျံ့နှံ့သွားပြီး emulsify လုပ်သောအခါတွင် ပျံ့နှံ့မှုကို ဤနေရာတွင် တွေ့ရပါသည်။ အရည်နှင့် ဆိုးဆေး၏ ဝိသေသလက္ခဏာများပေါ်မူတည်၍ Stable Diffusion ပုံစံများကို ဆိုးဆေးသည် အချိန်ကြာလာသည်နှင့်အမျှ ရောနှောမည်ကို ခန့်မှန်းရန် အသုံးပြုနိုင်သည်။
ငွေကြေးဈေးကွက်များ သို့မဟုတ် ဓာတုတုံ့ပြန်မှုများကဲ့သို့ ပိုမိုရှုပ်ထွေးသောစနစ်များတွင်၊ ဤမော်ဒယ်များသည် သတင်းအချက်အလက် သို့မဟုတ် ရည်ညွှန်းချက်များ မည်ကဲ့သို့ပျံ့နှံ့ပြီး စနစ်အား အချိန်နှင့်အမျှ အကျိုးသက်ရောက်မည်ကို ခန့်မှန်းနိုင်သည်။ ထို့အပြင် ကြီးမားသောဒေတာကို အသုံးပြုနိုင်သည်။ ဤမော်ဒယ်များကိုလေ့ကျင့်ပါ။ တိကျသောခန့်မှန်းချက်များပြုလုပ်ရန်။ ၎င်းတို့သည် စနစ်၏ရေရှည်ဆင့်ကဲဖြစ်စဉ်ကို ဖော်ပြသည့် သင်္ချာဖော်မြူလာများကို အသုံးပြု၍ တည်ဆောက်ထားသည်။
စနစ်တစ်ခုအတွင်း အချို့သော စရိုက်လက္ခဏာများ အချိန်နှင့်အမျှ ပျံ့နှံ့မှုကို နားလည်ခြင်းနှင့် ကြိုတင်ခန့်မှန်းခြင်းသည် ဤပုံစံများကို အခြေခံသည့် အဓိက အယူအဆဖြစ်သည်။ အထူးပြုနယ်ပယ်မှ ကျွမ်းကျင်သူများသည် ဤမော်ဒယ်များကို ယေဘူယျအားဖြင့် အသုံးပြုကြောင်း မှတ်သားထားရန် အရေးကြီးပါသည်။
မော်ဒယ်တွေကို ဘယ်လိုလေ့ကျင့်မလဲ။
သင်၏ဒေတာကို စုဆောင်းပြီး ပြင်ဆင်ပါ-
သင့်မော်ဒယ်ကို လေ့ကျင့်မှုမစတင်မီ သင့်ဒေတာများကို စုဆောင်းပြီး ပြင်ဆင်ရပါမည်။ သင့်ဒေတာကို ရှင်းလင်းပြီး ဖော်မတ်ချရန် လိုအပ်နိုင်သည်။ ထို့အပြင် ပျောက်ဆုံးနေသော နံပါတ်များကိုလည်း ဖယ်ရှားပစ်ရန် လိုအပ်ပါသည်။
မော်ဒယ်ဗိသုကာကိုရွေးချယ်ပါ။
Stable Diffusion မော်ဒယ်များသည် ပုံစံအမျိုးမျိုးဖြင့် လာပါသည်။ ၎င်းသည် Fokker-Planck ညီမျှခြင်း၊ Schrödinger ညီမျှခြင်း နှင့် Master equation တို့ကို အခြေခံထားသည်။ သင့်အခြေအနေနှင့် အကိုက်ညီဆုံး မော်ဒယ်ကို ရွေးချယ်ရပါမည်။ ထို့ကြောင့် ဤမော်ဒယ်များ တစ်ခုစီတွင် အားသာချက်များနှင့် အားနည်းချက်များရှိသည်။
သင်၏ဆုံးရှုံးမှု function ကိုတည်ထောင်ခြင်း။
သင်၏မော်ဒယ်သည် ဒေတာကို မည်မျှကိုက်ညီနိုင်သည်ဆိုသော သက်ရောက်မှုကြောင့် အရေးကြီးပါသည်။ Stable Diffusion မော်ဒယ်များအတွက်၊ ပျမ်းမျှ နှစ်ထပ်အမှားအယွင်းနှင့် Kullback-Leibler ကွဲပြားမှုသည် မကြာခဏ ဆုံးရှုံးမှုများဖြစ်သည်။
သင်၏မော်ဒယ်ကိုလေ့ကျင့်ပါ။
stochastic gradient ဆင်းသက်ခြင်း သို့မဟုတ် အလားတူ ပိုမိုကောင်းမွန်အောင်ပြုလုပ်ခြင်းနည်းလမ်းကို အသုံးပြု၍ သင်၏ဆုံးရှုံးမှုလုပ်ဆောင်ချက်ကို သတ်မှတ်ပြီးနောက် သင့်မော်ဒယ်ကို စတင်လေ့ကျင့်နိုင်ပါသည်။
သင့်မော်ဒယ်၏ ယေဘူယျဖြစ်နိုင်စွမ်းကို စစ်ဆေးပါ။
လေ့ကျင့်မှုအပြီးတွင် ဒေတာအသစ်များကို စစ်ဆေးသင့်သည်
သင့်မော်ဒယ်၏ ဟိုက်ပါပါရာမီတာများကို ချိန်ညှိပါ။
သင့်မော်ဒယ်၏စွမ်းဆောင်ရည်ကို မြှင့်တင်ရန်အတွက် သင်ယူမှုနှုန်း၊ အစုလိုက်အရွယ်အစားနှင့် ကွန်ရက်အတွင်းရှိ လျှို့ဝှက်အလွှာအရေအတွက်များကဲ့သို့ ဟိုက်ပါပါရာမီတာများ၏ တန်ဖိုးအမျိုးမျိုးကို စမ်းသပ်ပါ။
ယခင်လုပ်ဆောင်ချက်များကို ပြန်လုပ်ပါ။
အကောင်းဆုံးရလဒ်များရရှိရန် ဤလုပ်ငန်းစဉ်များကို တစ်ကြိမ်ထက်ပို၍ ထပ်လုပ်ရန် လိုအပ်နိုင်သည်။ ပြဿနာ၏အခက်အခဲနှင့် data ၏လုပ်ရည်ကိုင်ရည်ပေါ်မူတည်လိမ့်မည်။
Coding Tutorial
programming ဘာသာစကားများ Python၊ MATLAB၊ C++ နှင့် R တို့ကဲ့သို့ Stable Diffusion မော်ဒယ်များကို ဖန်တီးရန်အတွက် အသုံးပြုနိုင်သည်။ အသုံးပြုသောဘာသာစကားသည် သီးခြားအပလီကေးရှင်းပေါ်တွင် အားကိုးပါမည်။ ထို့အပြင် ၎င်းသည် ထိုဘာသာစကားအတွက် ရရှိနိုင်သော ကိရိယာများနှင့် စာကြည့်တိုက်များပေါ်တွင်လည်း မူတည်နိုင်သည်။
ဤကိစ္စတွင် Python သည် အကောင်းဆုံးရွေးချယ်မှုဖြစ်သည်။ ဂဏန်းတွက်ချက်မှုအတွက် NumPy နှင့် SciPy ကဲ့သို့သော ခိုင်မာသောစာကြည့်တိုက်များရှိသည်။ ထို့အပြင်၊ ၎င်းသည် TensorFlow နှင့်ထောက်ပံ့သည်။ Pythorch အာရုံကြောကွန်ရက်များ ဖန်တီးခြင်းနှင့် လေ့ကျင့်ခြင်းတို့အတွက်။ ထို့ကြောင့်၊ ၎င်းသည် Stable Diffusion မော်ဒယ်များကို ရေးသားရန်အတွက် အကောင်းဆုံးရွေးချယ်မှုတစ်ခု ဖြစ်လာသည်။
ဥပမာ:
စနစ်တစ်ခုတွင် အချိန်နှင့်အမျှ အပူချိန် သို့မဟုတ် အရာဝတ္ထုတစ်ခု၏ အာရုံစူးစိုက်မှုကဲ့သို့သော အရည်အသွေး သို့မဟုတ် ပမာဏ၊ အပူချိန် သို့မဟုတ် အာရုံစူးစိုက်မှုတို့သည် အချိန်နှင့်အမျှ ပြောင်းလဲသွားပုံကို ဖော်ပြသည့် ပျံ့နှံ့မှုညီမျှခြင်း၊ သင်္ချာဖော်မြူလာကို အသုံးပြုကြပါစို့။ ညီမျှခြင်းသည် ယေဘူယျအားဖြင့် ဤကဲ့သို့ ဖြစ်သည်-
∂u/∂t = α ∇²u
diffusion coefficient () သည် စနစ်တစ်ခုမှတဆင့် ပိုင်ဆိုင်မှု သို့မဟုတ် ပမာဏ မည်မျှ လွယ်ကူစွာ ပျံ့နှံ့သွားသည်ကို တိုင်းတာခြင်းဖြစ်သည်။
U (2u) ၏ Laplacian သည် အာကာသနှင့်စပ်လျဉ်း၍ ပိုင်ဆိုင်မှု သို့မဟုတ် ပမာဏ မည်သို့ပြောင်းလဲသွားသည်ကို ဖော်ပြချက်ဖြစ်သည်။ ပျံ့နေသော ပိုင်ဆိုင်မှု သို့မဟုတ် ပမာဏ (ဥပမာ၊ အပူချိန် သို့မဟုတ် အာရုံစူးစိုက်မှု) t သည် အချိန်၏ဖြတ်သန်းမှု၊ ပျံ့နှံ့မှုကိန်းသေဖြစ်ပြီး ပျံ့နှံ့မှုကိန်းသေ () ဖြစ်သည်။
Python တွင် Euler နည်းလမ်းကို အသုံးပြု၍ ၎င်းကို အကောင်အထည်ဖော်နိုင်သည်။
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
ဤကုဒ်သည် ပျံ့နှံ့မှုညီမျှခြင်းကိုအကောင်အထည်ဖော်ရန် Euler နည်းပညာကိုအသုံးပြုသည်။ ၎င်းသည် (100) ပုံသဏ္ဍာန်ရှိသော အခင်းအကျင်းတစ်ခုမှ ကိုယ်စားပြုသည့် တူညီသောကနဦးအခြေအနေအဖြစ် စတင်သည့်အခြေအနေကို ဖော်ပြသည်။ 0.01 ကို အချိန်အဆင့်အဖြစ် အသုံးပြုသည်။
time-stepping loop ၏ ထပ်လောင်းမှု 1000 ပြီးပါပြီ။
၎င်းသည် အိမ်နီးချင်းဒြပ်စင်များကြား ခြားနားချက်ကို ဆုံးဖြတ်ပေးသည့် np.diff လုပ်ဆောင်ချက်ကို အသုံးပြုသည်။ ထို့ကြောင့်၊ ၎င်းသည် ပိုင်ဆိုင်မှု၏ spatial derivative သို့မဟုတ် ပျံ့နှံ့နေသော ပမာဏကို တွက်ချက်သည်။ ထို့အပြင်၊ ၎င်းကို အကြိမ်တိုင်းတွင် du ဖြင့် ကိုယ်စားပြုသည်။
ထို့နောက် ကျွန်ုပ်တို့သည် spatial derivative ကို diffusion coefficient alpha နှင့် u ၏တန်ဖိုးကို အပ်ဒိတ်လုပ်ရန် အချိန်အဆင့်ဖြင့် ပေါင်းပါသည်။
ပိုမိုရှုပ်ထွေးသော ဥပမာတစ်ခု
တည်ငြိမ်သော အပူပျံ့နှံ့မှုကိုသာ တိုင်းတာသည့် တည်ငြိမ်သော ပျံ့နှံ့မှုပုံစံသည် အဘယ်နည်း။ အဲဒီကုဒ်က ဘယ်လိုအလုပ်လုပ်သလဲ။
အချိန်ကြာလာသည်နှင့်အမျှ စနစ်တစ်ခုလုံး အပူပျံ့နှံ့ပုံကို ရှင်းပြသည့် partial differential equations (PDEs) အစုံကို ဖြေရှင်းရန် လိုအပ်ပါသည်။ ထို့ကြောင့်၊ ကျွန်ုပ်တို့သည် တည်ငြိမ်သော အပူပျံ့နှံ့မှုကို ပုံတူကူးနိုင်သော Stable Diffusion ပုံစံကို လေ့ကျင့်ပေးနိုင်ပါသည်။
ဤသည်မှာ အတိုင်းအတာတစ်ခုအတွင်း အပူပျံ့နှံ့မှုကို ရှင်းပြသည့် PDE မှ အပူညီမျှခြင်း၏ ပုံဥပမာတစ်ခုသည် ကန့်သတ်ခြားနားချက်နည်းလမ်းကို အသုံးပြု၍ ဖြေရှင်းနိုင်ပုံဖြစ်သည်-
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()
Text မှ Image Generation သည် မည်သို့အလုပ်လုပ်သနည်း။
၎င်းသည် အင်တာနက်တွင် အလွန်ရေပန်းစားသောကြောင့် ရုပ်ပုံထုတ်လုပ်ပုံ လုပ်ဆောင်ပုံကိုလည်း စစ်ဆေးနိုင်ပါသည်။
Natural language processing (NLP) နည်းလမ်းများနှင့် အာရုံကြောကွန်ရက်များ. ထို့အပြင်၊ စာသားမှပုံသို့ပြောင်းလဲခြင်းအတွက် Stable Diffusion ပုံစံကို ပေးဆောင်ရန် ၎င်းတို့ကို မကြာခဏအသုံးပြုကြသည်။ ၎င်းကို ပြီးမြောက်အောင် ပြုလုပ်နည်း၏ ကျယ်ပြန့်သော ရှင်းလင်းချက်ကို အောက်တွင် ဖော်ပြထားသည်။
1- စာသားဒေတာရှိ စကားလုံးများကို တိုကင်ထိုးပါ၊ ရပ်တန့်ထားသော စကားလုံးများနှင့် သတ်ပုံသတ်ပုံများကို ဖယ်ရှားပါ။ စကားလုံးများကို ဂဏန်းတန်ဖိုးများအဖြစ် ပြောင်းလဲပါ။ ၎င်းသည် ကြိုတင်လုပ်ဆောင်ခြင်း (စကားလုံးထည့်သွင်းခြင်း) ၏ တစ်စိတ်တစ်ပိုင်းဖြစ်သည်။
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- ကုဒ်ဒါနှင့် ဒီကုဒ်ဒါကို ပေါင်းစပ်ထားသည့် အာရုံကြောကွန်ရက်ကို အသုံးပြု၍ စာသားနှင့် ရုပ်ပုံများ ဆက်စပ်ပုံကို လေ့လာပါ။ ဒီကုဒ်ဒါကွန်ရက်သည် ထည့်သွင်းမှုအဖြစ် ငုပ်လျှိုးနေသောကုဒ်ကို လက်ခံရရှိသည်။ ထို့နောက်၊ ကုဒ်ဒါကွန်ရက်သည် စာသားဒေတာကို သေးငယ်သောကိုယ်စားပြုမှု (ငုပ်လျှိုးဝှက်ကုဒ်) အဖြစ်သို့ ပြောင်းလဲပြီးနောက် ဆက်စပ်ပုံကို ဖန်တီးပေးသည်။
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- ၎င်းကို အရွယ်အစားကြီးမားသော ပုံများစုစည်းမှုနှင့် ၎င်းတို့နှင့်အတူပါရှိသော စာသားဖော်ပြချက်များဖြင့် ပံ့ပိုးပေးခြင်းဖြင့်။ ထို့နောက်၊ သင်သည် ကုဒ်ဒါ-ဒီကုဒ်ဒါကွန်ရက်ကို လေ့ကျင့်နိုင်သည်။
# 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- ကွန်ရက်ကို လေ့ကျင့်သင်ကြားပြီးနောက်၊ လတ်ဆတ်သော စာသားထည့်သွင်းမှုများမှ ရုပ်ပုံများကို ထုတ်လုပ်ရန် ၎င်းကို အသုံးပြုနိုင်သည်။ ၎င်းသည် ကုဒ်ဒါကွန်ရက်ထဲသို့ စာသားကို ဖြည့်သွင်းခြင်းဖြင့် ဖြစ်သည်။ ထို့နောက်၊ သင်သည် ငုပ်လျှိုးနေသောကုဒ်တစ်ခုကို ထုတ်လုပ်နိုင်သည်၊ ထို့နောက် ဆက်စပ်ပုံတစ်ပုံကို ထုတ်လုပ်ရန် ကုဒ်ဒါကွန်ရက်ထဲသို့ ငုပ်လျှိုးနေသောကုဒ်ကို ဖြည့်သွင်းနိုင်သည်။
# Encode the text input
latent_code = encoder.predict(text)
# Generate an image from the latent code
image = decoder.predict(latent_code)
5-သင့်လျော်သောဒေတာအတွဲနှင့် ဆုံးရှုံးမှုလုပ်ဆောင်ချက်များကို ရွေးချယ်ခြင်းသည် အရေးကြီးဆုံးအဆင့်များထဲမှတစ်ခုဖြစ်သည်။ ဒေတာအတွဲသည် အမျိုးမျိုးရှိပြီး ပုံများနှင့် စာသားဖော်ပြချက်များစွာပါရှိသည်။ ရုပ်ပုံများသည် လက်တွေ့ကျကြောင်း သေချာစေလိုပါသည်။ ထို့အပြင်၊ ကျွန်ုပ်တို့သည် ဆုံးရှုံးမှုလုပ်ဆောင်ချက်ကို ဒီဇိုင်းထုတ်နိုင်ရန် စာသားဖော်ပြချက်များသည် ဖြစ်နိုင်ချေရှိသည်ကို ကျွန်ုပ်တို့သေချာစေလိုပါသည်။
# 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)
နောက်ဆုံးတွင် သင်သည် အခြားသော ဗိသုကာလက်ရာများနှင့် နည်းစနစ်များကို စမ်းသပ်နိုင်သည်။ ဒါကြောင့် မော်ဒယ်ရဲ့ စွမ်းဆောင်ရည်ကို မြှင့်တင်ပေးနိုင်တဲ့ အရာတွေဖြစ်တဲ့ အာရုံစူးစိုက်မှုယန္တရားများ၊ GAN များ သို့မဟုတ် VAE များ။
တစ်ဦးစာပြန်ရန် Leave