اسان مان گهڻا واقف آهن AI تصويري جنريٽر وانگر مستحڪم پکيڙ. اهو اڳ ۾ ئي صنعت کي تبديل ڪري ڇڏيو آهي ۽ اسان جي زندگين ۾ شامل ڪيو ويو آهي.
بهرحال، مستحڪم ڊفيوشن ماڊل تمام گهڻو آهن تصويري نسل کان.
اهڙا ڪيترائي علائقا آهن جن ۾ اسان انهن کي ملازمت ڪري سگهون ٿا.
Stable Diffusion ماڊل رياضياتي ماڊل آهن. ۽، اھي توھان جي مدد ڪري سگھن ٿا توھان جي تحقيق ڪرڻ ۾ وقت سان سسٽم تبديل ڪرڻ جي متحرڪ.
اهي تفاوت جي عمل جي تصور تي ٻڌل آهن. تنهن ڪري، توهان رجحان جي وسيع رينج کي جانچي سگهو ٿا. مثال طور؛ گرمي جي منتقلي، ڪيميائي رد عمل، ۽ مالي مارڪيٽن ۾ معلومات جي پروپيگنڊا.
اهي ماڊل انتهائي adaptable آهن. تنهن ڪري، توهان ان جي موجوده حالت جي بنياد تي سسٽم جي مستقبل جي حالت جو اندازو لڳائي سگهو ٿا.
ان کان علاوه، توھان ڏسي سگھوٿا بنيادي جسماني يا مالي اصول جيڪي ان کي سنڀاليندا آھن. اهو تصور ڪيترن ئي علائقن ۾ تمام مفيد ٿي چڪو آهي. انهن ۾ فزڪس، ڪيمسٽري ۽ فنانس شامل آهن.
ان ڪري اسان ان تي وڌيڪ تحقيق ڪرڻ چاهيون ٿا. ۽، اسان توهان کي هڪ سبق ڏيڻ چاهيون ٿا ته انهن اسٽيبل ڊفيوشن ماڊل کي ڪيئن ٽريننگ ڪجي.
مستحڪم ڊفيوشن ماڊل ڪيئن آيا؟
هن جي پاڙ 19 صدي جي آخر تائين آهي.
معاملن ۾ diffusion جي عملن جي رياضياتي تحقيق جتي Stable Diffusion ماڊلس جي شروعات ٿي. سڀ کان وڌيڪ مشهور اسٽيبل ڊفيوشن ماڊلز مان هڪ آهي فوڪر-پلانڪ مساوات.
اهو پهريون ڀيرو 1906 ۾ پيش ڪيو ويو. اهي ماڊل ترقي ڪيا ۽ وقت جي ذريعي تبديل ڪيا ويا. انهيء ڪري، اسان هاڻي انهن کي مختلف صنعتن ۾ استعمال ڪندا آهيون.
ان جي پويان منطق ڇا آهي؟
سادي اصطلاحن ۾، جيئن اسان چيو، اهي رياضياتي ماڊل آهن. ان کان علاوه، اهي اسان کي تحقيق ڪرڻ ۾ مدد ڪن ٿيون ته هڪ ملڪيت يا مقدار ڪيئن وقت سان گڏ هڪ سسٽم ۾ پکڙيل آهي.
اهي پکيڙ جي عمل جي اصولن تي ٻڌل آهن. تنهن ڪري، اهي اسان کي تحقيق ڪرڻ ۾ مدد ڪن ٿا ته هڪ مقدار سسٽم ۾ ڪيئن پکڙيل آهي. هي پکڙجڻ ڪنسنٽريشن، پريشر، يا ٻين پيٽرول ۾ تبديلين جو نتيجو آهي.
اچو ته هڪ سادي مثال ڏيو. تصور ڪريو ته توھان وٽ ھڪڙو ڪنٽينر آھي جيڪو مائع سان ڀريل آھي جنھن ۾ توھان ھڪڙو رنگ شامل ڪيو آھي. ڊفيوشن هتي ڏٺو ويندو آهي جڏهن رنگ منتشر ٿيڻ شروع ٿئي ٿو ۽ مائع ۾ emulsify. مائع ۽ رنگ جي خاصيتن جي بنياد تي، مستحڪم ڊفيوشن ماڊل استعمال ڪري سگهجن ٿيون اڳڪٿي ڪرڻ لاءِ ته رنگ ڪيئن منتشر ٿيندو ۽ وقت سان گڏ ملندو.
وڌيڪ پيچيده سسٽم ۾، جهڙوڪ مالي مارڪيٽن يا ڪيميائي رد عمل، اهي ماڊل اڳڪٿي ڪري سگهن ٿا ته معلومات يا خاصيتون ڪيئن پکڙجي وينديون ۽ وقت سان سسٽم تي اثر انداز ٿينديون. ان کان سواء، وڏي ڊيٽا استعمال ٿي سگھي ٿي انهن ماڊل کي تربيت ڏيو صحيح اڳڪٿيون ڪرڻ لاءِ. اهي رياضياتي فارمولن کي استعمال ڪندي ٺاهيا ويا آهن جيڪي سسٽم جي ڊگهي مدت جي ارتقاء کي بيان ڪن ٿا.
وقت جي ذريعي سسٽم ۾ ڪجهه خاصيتن جي پروپيگنڊا کي سمجهڻ ۽ پيش ڪرڻ جو بنيادي خيال آهي انهن ماڊلن جو بنيادي خيال. اهو ياد رکڻ ضروري آهي ته خاص شعبن جا ماهر عام طور تي انهن ماڊل کي استعمال ڪن ٿا.
ماڊلز جي تربيت ڪيئن ڪجي؟
گڏ ڪريو ۽ پنھنجي ڊيٽا تيار ڪريو:
توھان کي لازمي طور تي پنھنجي ڊيٽا گڏ ڪرڻ ۽ تيار ڪرڻ گھرجي ان کان اڳ توھان پنھنجي ماڊل کي تربيت شروع ڪري سگھو. توھان جي ڊيٽا کي صاف ڪرڻ ۽ فارميٽ ڪرڻ جي ضرورت پوندي. انهي سان گڏ، غائب نمبر پڻ ختم ڪرڻ جي ضرورت پوندي.
هڪ ماڊل آرڪيٽيڪچر چونڊيو
مستحڪم ڊفيوشن ماڊل مختلف قسمن ۾ اچن ٿيون. اهو گهڻو ڪري فوڪر-پلانڪ مساوات، شروڊنگر مساوات، ۽ ماسٽر مساوات تي ٻڌل آهي. اهو نمونو جيڪو توهان جي خاص صورتحال سان بهترين نموني چونڊيو وڃي. تنهن ڪري، انهن مان هر هڪ ماڊل جا فائدا ۽ نقصان آهن.
توهان جي نقصان جي فنڪشن کي قائم ڪرڻ
اهو ضروري آهي ڇو ته اهو اثر انداز ٿئي ٿو ته توهان جو ماڊل ڊيٽا کي ڪيئن ملائي سگهي ٿو. Stable Diffusion ماڊلز لاءِ، وچين اسڪوائر جي غلطي ۽ Kullback-Leibler divergence بار بار نقصان جا ڪم آھن.
پنھنجي ماڊل کي تربيت ڏيو
استعمال ڪندي stochastic gradient نزول يا ساڳي اصلاح واري طريقي سان، توھان شروع ڪري سگھو ٿا پنھنجي ماڊل کي تربيت ڏيڻ کان پوءِ توھان جي نقصان جي فنڪشن کي بيان ڪرڻ کان پوءِ.
پنھنجي ماڊل جي عام قابليت جي جانچ ڪريو
توھان کي جانچڻ گھرجي تازي ڊيٽا ٽريننگ کان پوءِ ان جي مقابلي ڪندي ڊيٽا جي ٽيسٽ سيٽ سان.
پنھنجي ماڊل جي هائپرپراميٽر کي ترتيب ڏيو
پنھنجي ماڊل جي ڪارڪردگيءَ کي وڌائڻ لاءِ، ھائپر پيراميٽر جي مختلف قدرن سان تجربو ڪريو جھڙوڪ سکيا جي شرح، بيچ سائيز، ۽ نيٽ ورڪ ۾ لڪيل تہن جو تعداد.
اڳئين عمل کي ورجايو
توھان کي بھترين نتيجا حاصل ڪرڻ لاءِ انھن عملن کي ھڪ کان وڌيڪ ڀيرا ورجائڻو پوندو. اهو انحصار ڪيو ويندو مسئلو جي مشڪل ۽ ڊيٽا جي معيار تي.
ڪوڊنگ سبق
پروگرامنگ ٻوليون جهڙوڪ پٿون، MATLAB، C++، ۽ R سڀ استعمال ٿي سگھن ٿا Stable Diffusion ماڊل ٺاهڻ لاءِ. استعمال ٿيل ٻولي خاص ايپليڪيشن تي ڀروسو ڪندي. انهي سان گڏ، اهو انحصار ڪري سگهي ٿو اوزارن ۽ لائبريرين تي جيڪي انهي ٻولي لاءِ دستياب آهن.
Python هن معاملي ۾ بهترين انتخاب آهي. ھن وٽ مضبوط لائبريريون آھن جھڙوڪ NumPy ۽ SciPy عددي حسابن لاءِ. انهي سان گڏ، اهو سپورٽ ڪري ٿو TensorFlow ۽ پائي ٽيچ نيورل نيٽ ورڪ ٺاهڻ ۽ تربيت ڏيڻ لاء. انهيء ڪري، اهو هڪ بهترين اختيار بڻجي ٿو اسٽيبل ڊفيوشن ماڊل لکڻ لاءِ.
مثال طور:
اچو ته استعمال ڪريون diffusion equation، هڪ رياضياتي فارمولا جيڪو بيان ڪري ٿو ته ڪيئن هڪ معيار يا مقدار، جهڙوڪ گرمي يا مادي جو ڪنسنٽريشن، سسٽم ۾ وقت سان گڏ تبديل ٿئي ٿو. مساوات عام طور تي هن طرح نظر اچي ٿو:
∂u/∂t = α ∇²u
diffusion coefficient () هڪ ماپ آهي ته ڪيتري آساني سان هڪ ملڪيت يا مقدار هڪ سسٽم ذريعي پکڙيل آهي.
Laplacian of u (2u) هڪ وضاحت آهي ته ڪيئن ملڪيت يا مقدار خلا جي حوالي سان تبديل ٿي. جتي u آهي ملڪيت يا مقدار کي ڦهلايو پيو وڃي (مثال طور، درجه حرارت يا ڪنسنٽريشن)، t آهي وقت گذرڻ، diffusion coefficient آهي، ۽ diffusion constant ().
اسان Python ۾ Euler طريقو استعمال ڪندي ان کي لاڳو ڪري سگھون ٿا.
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
هي ڪوڊ ڊفيوشن مساوات کي لاڳو ڪرڻ لاءِ ايلر ٽيڪنڪ استعمال ڪري ٿو. اهو بيان ڪري ٿو شروعاتي حالت هڪ يونيفارم ابتدائي حالت جي طور تي نمائندگي ڪندڙ هڪ صف جي شڪل سان (100). 0.01 وقت جي قدم طور استعمال ڪيو ويندو آهي.
ٽائيم-اسٽيپنگ لوپ جا 1000 ورهاڱي مڪمل ڪيا ويا آهن.
اهو np.diff فنڪشن استعمال ڪري ٿو، جيڪو پاڙيسري عناصر جي وچ ۾ فرق کي طئي ڪري ٿو. انهيءَ ڪري، اهو پکڙيل ملڪيت يا مقدار جي مقامي نڪتل کي ڳڻيندو آهي. ۽، ان کي ظاھر ڪيو ويو آھي du طرفان، ھر ھڪڙي ورجائي تي.
ان کان پوء اسان مقامي نڪتل کي diffusion coefficient الفا سان ضرب ڪريون ٿا ۽ u جي قيمت کي اپڊيٽ ڪرڻ لاءِ وقت جي قدم.
وڌيڪ پيچيده مثال
هڪ مستحڪم ڊفيوشن ماڊل ڇا هوندو جيڪو صرف مستحڪم گرمي جي پکيڙ کي ماپ ڪري ٿو؟ اهو ڪوڊ ڪيئن ڪم ڪندو؟
جزوي فرق جي مساوات (PDEs) جو هڪ سيٽ حل ڪرڻ جيڪو بيان ڪري ٿو ته وقت سان گڏ سسٽم ۾ گرمي ڪيئن پکڙجي ٿي. تنهن ڪري، اسان هڪ مستحڪم ڊفيوشن ماڊل ٽرين ڪري سگهون ٿا جيڪو گرمي جي مسلسل ڦهلائڻ کي نقل ڪري ٿو.
هتي هڪ مثال آهي ته ڪيئن گرمي جي مساوات، هڪ PDE جيڪا وضاحت ڪري ٿي ته گرمي جي مستحڪم تفاوت کي هڪ طرفي راڊ ۾، محدود فرق جي طريقي سان حل ڪري سگهجي ٿو:
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()
ٽيڪسٽ مان تصويري پيداوار ڪيئن ڪم ڪري ٿي؟
جيئن ته اهو انٽرنيٽ تي تمام گهڻو مشهور آهي، اسان چيڪ ڪري سگهون ٿا ته تصوير جي پيداوار ڪيئن ڪم ڪري ٿي.
قدرتي ٻولي پروسيسنگ (NLP) طريقا ۽ نظرياتي نيٽ ورڪ. ۽، اهي اڪثر استعمال ڪيا ويندا آهن هڪ مستحڪم ڊفيوشن ماڊل مهيا ڪرڻ لاءِ ٽيڪسٽ کان تصوير جي تبديلي لاءِ. ان کي مڪمل ڪرڻ جو هڪ وسيع بيان هيٺ ڏنل آهي:
1- ٽيڪسٽ ڊيٽا ۾ لفظن کي ٽوڪنائيز ڪريو، ۽ اسٽاپ لفظن ۽ اوقاف کي ختم ڪريو. لفظن کي عددي قدرن ۾ تبديل ڪريو. اهو پري پروسيسنگ جو حصو آهي (لفظ شامل ڪرڻ).
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- سکو ته متن ۽ تصويرن کي ڪيئن ڳنڍجي هڪ نيورل نيٽ ورڪ استعمال ڪندي جيڪو هڪ انڪوڊر ۽ ڊيڪوڊر کي گڏ ڪري ٿو. ڊيڪوڊر نيٽ ورڪ ان پٽ جي طور تي لڪير ڪوڊ وصول ڪري ٿو. ان کان پوء، اهو لاڳاپيل تصوير ٺاهي ٿو انڪوڊر نيٽ ورڪ کان پوء ٽيڪسٽ ڊيٽا کي هڪ ڪمپيڪٽ نمائندگي ۾ تبديل ڪري ٿو (ويڪر ڪوڊ).
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- ان کي تصويرن جو هڪ وڏو مجموعو مهيا ڪندي ۽ متن جي وضاحت جيڪي انهن سان گڏ هجن. پوء، توھان تربيت ڪري سگھو ٿا encoder-decoder نيٽ ورڪ.
# 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- نيٽ ورڪ ٽريننگ ٿيڻ کان پوءِ، توھان ان کي استعمال ڪري سگھوٿا تازا ٽيڪسٽ انپٽس مان تصويرون ٺاھيو. ۽، اهو متن کي فيڊ ڪندي آهي انڪوڊر نيٽ ورڪ ۾. ان کان پوء، توهان هڪ لڪير ڪوڊ پيدا ڪري سگهو ٿا، ۽ پوء لاڳاپيل تصوير پيدا ڪرڻ لاء ڊيڪوڊر نيٽ ورڪ ۾ لڪير ڪوڊ فيڊ ڪريو.
# Encode the text input
latent_code = encoder.predict(text)
# Generate an image from the latent code
image = decoder.predict(latent_code)
5-مناسب ڊيٽا سيٽ ۽ نقصان جي ڪارڪردگي جو انتخاب سڀ کان اهم قدمن مان هڪ آهي. ڊيٽا سيٽ مختلف آهي ۽ تصويرن ۽ متن جي تفصيلن جي وسيع رينج تي مشتمل آهي. اسان پڪ ڪرڻ چاهيون ٿا ته تصويرون حقيقي آهن. انهي سان گڏ، اسان کي پڪ ڪرڻ جي ضرورت آهي ته متن جي وضاحت ممڪن آهي ته جيئن اسان نقصان جي فنڪشن کي ڊزائين ڪري سگهون ٿا.
# 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)
آخرڪار، توھان ٻين فن تعمير ۽ طريقن سان تجربو ڪري سگھو ٿا. تنهنڪري، توهان ماڊل جي ڪارڪردگي کي وڌائي سگهو ٿا، جهڙوڪ ڌيان ميڪانيزمGANs، يا VAEs.
جواب ڇڏي وڃو