Väčšina z nás pozná generátory obrázkov AI, napr Stabilná difúzia. Už to zmenilo odvetvie a začlenilo sa do našich životov.
Modely Stable Diffusion sú však oveľa viac ako len generovanie obrazu.
Je toľko oblastí, v ktorých ich môžeme zamestnať.
Modely stabilnej difúzie sú matematické modely. A môžu vám pomôcť preskúmať dynamiku meniacich sa systémov v priebehu času.
Sú založené na koncepciách difúzneho procesu. Preto môžete skúmať širokú škálu javov. Napríklad; prenos tepla, chemické reakcie a šírenie informácií na finančných trhoch.
Tieto modely sú mimoriadne prispôsobivé. Takže môžete predvídať budúci stav systému na základe jeho súčasného stavu.
Okrem toho môžete vidieť základné fyzické alebo finančné princípy, ktorými sa riadi. Tento koncept bol veľmi užitočný v mnohých oblastiach. Patrí medzi ne fyzika, chémia a financie.
Preto to chceme ďalej skúmať. A chceme vám poskytnúť návod, ako trénovať tieto modely stabilnej difúzie.
Ako vznikli modely stabilnej difúzie?
Toto má korene až do konca 19. storočia.
Matematické skúmanie difúznych procesov vo veciach je miestom, kde modely stabilnej difúzie začali. Jedným z najpopulárnejších modelov stabilnej difúzie je Fokker-Planckova rovnica.
Prvýkrát bol predstavený v roku 1906. Tieto modely sa časom vyvíjali a upravovali. Preto ich teraz používame v rôznych odvetviach.
Aká je logika za tým?
Jednoducho povedané, ako sme povedali, sú to matematické modely. Okrem toho nám pomáhajú skúmať, ako sa vlastnosť alebo množstvo šíri v systéme v priebehu času.
Sú založené na princípoch difúzneho procesu. Pomáhajú nám teda skúmať, ako sa množstvo šíri v systéme. Toto šírenie je výsledkom zmien koncentrácie, tlaku alebo iných parametrov.
Uveďme si jednoduchý príklad. Predstavte si, že máte nádobu plnú tekutiny, do ktorej ste pridali farbivo. Difúzia je tu pozorovaná, keď sa farbivo začne dispergovať a emulgovať v kvapaline. Na základe charakteristík kvapaliny a farbiva sa modely stabilnej difúzie môžu použiť na predpovedanie toho, ako sa farbivo v priebehu času rozptýli a zmieša.
V zložitejších systémoch, ako sú finančné trhy alebo chemické reakcie, môžu tieto modely predpovedať, ako sa informácie alebo atribúty rozšíria a ovplyvnia systém v priebehu času. Okrem toho si na veľké dáta môžete zvyknúť trénovať tieto modely robiť presné predpovede. Sú zostavené pomocou matematických vzorcov, ktoré popisujú dlhodobý vývoj systému.
Pochopenie a predpovedanie šírenia určitých vlastností v systéme v priebehu času je hlavnou myšlienkou, ktorá je základom týchto modelov. Je dôležité si uvedomiť, že odborníci v špecializovaných oblastiach zvyčajne používajú tieto modely.
Ako trénovať modelky?
Zhromaždite a pripravte svoje údaje:
Predtým, ako začnete trénovať svoj model, musíte najprv zhromaždiť a pripraviť svoje údaje. Vaše údaje možno bude potrebné vyčistiť a naformátovať. Tiež môže byť potrebné odstrániť chýbajúce čísla.
Vyberte architektúru modelu
Modely stabilnej difúzie prichádzajú v rôznych formách. Väčšinou je založená na Fokker-Planckovej rovnici, Schrödingerovej rovnici a Masterovej rovnici. Musíte vybrať model, ktorý najlepšie zodpovedá vašej konkrétnej situácii. Každý z týchto modelov má teda svoje výhody a nevýhody.
Stanovenie funkcie straty
Je to dôležité, pretože ovplyvňuje, ako dobre sa váš model môže zhodovať s údajmi. Pre modely stabilnej difúzie sú častými stratovými funkciami stredná štvorcová chyba a Kullback-Leiblerova divergencia.
Trénujte svoj model
Pomocou stochastického zostupu gradientu alebo podobného optimalizačného prístupu môžete začať trénovať svoj model po definovaní funkcie straty.
Preskúmajte zovšeobecniteľnosť vášho modelu
Po tréningu by ste mali skontrolovať čerstvé údaje porovnaním s testovacím súborom údajov.
Vylaďte hyperparametre vášho modelu
Ak chcete zvýšiť výkon svojho modelu, experimentujte s rôznymi hodnotami hyperparametrov, ako je rýchlosť učenia, veľkosť dávky a počet skrytých vrstiev v sieti.
Opakujte predchádzajúce akcie
Možno budete musieť tieto procesy zopakovať viac ako raz, aby ste dosiahli čo najlepšie výsledky. Bude to závisieť od náročnosti problému a kalibru údajov.
Návod na kódovanie
Programovacie jazyky ako Python, MATLAB, C++ a R sa dajú použiť na vytvorenie modelov stabilnej difúzie. Použitý jazyk bude závisieť od konkrétnej aplikácie. Tiež to môže závisieť od nástrojov a knižníc dostupných pre daný jazyk.
Python je v tomto prípade najlepšou voľbou. Má silné knižnice ako NumPy a SciPy pre numerické výpočty. Tiež podporuje TensorFlow a PyTorch na vytváranie a trénovanie neurónových sietí. Preto sa stáva skvelou voľbou pre písanie modelov stabilnej difúzie.
Príklad:
Použime difúznu rovnicu, matematický vzorec, ktorý popisuje, ako sa kvalita alebo kvantita, ako napríklad teplo alebo koncentrácia látky, mení v priebehu času v systéme. Rovnica vo všeobecnosti vyzerá takto:
∂u/∂t = α ∇²u
Difúzny koeficient () je mierou toho, ako ľahko sa vlastnosť alebo množstvo šíri systémom.
Laplacián u (2u) je popisom toho, ako sa vlastnosť alebo množstvo mení vzhľadom na priestor. Kde u je vlastnosť alebo množstvo, ktoré sa šíri (napríklad teplota alebo koncentrácia), t je plynutie času, je koeficient difúzie a je konštanta difúzie ().
Môžeme to implementovať pomocou Eulerovej metódy v Pythone.
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
Tento kód používa Eulerovu techniku na implementáciu difúznej rovnice. Počiatočný stav popisuje ako jednotnú počiatočnú podmienku reprezentovanú poľom jednotiek s tvarom (100). 0.01 sa používa ako časový krok.
Dokončí sa 1000 iterácií slučky s časovým krokom.
Využíva funkciu np.diff, ktorá určuje rozdiel medzi susednými prvkami. Vypočítava teda priestorovú deriváciu vlastnosti alebo množstva, ktoré je rozptýlené. A je reprezentovaný du, pri každej iterácii.
Potom vynásobíme priestorovú deriváciu difúznym koeficientom alfa a časovým krokom na aktualizáciu hodnoty u.
Zložitejší príklad
Ako by vyzeral model stabilnej difúzie, ktorý meria iba stabilnú difúziu tepla? Ako ten kód funguje?
Je potrebné vyriešiť súbor parciálnych diferenciálnych rovníc (PDE), ktoré vysvetľujú, ako sa teplo šíri v systéme v priebehu času. Takže môžeme trénovať model stabilnej difúzie, ktorý replikuje stabilnú difúziu tepla.
Tu je ilustrácia toho, ako možno tepelnú rovnicu, PDE, ktorá vysvetľuje stabilnú difúziu tepla v jednorozmernej tyči, vyriešiť pomocou metódy konečných rozdielov:
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()
Ako funguje generovanie obrázkov z textu?
Keďže je na internete veľmi populárny, môžeme skontrolovať, ako funguje aj generovanie obrázkov.
Metódy spracovania prirodzeného jazyka (NLP) a neurálne siete. A často sa používajú na poskytovanie modelu stabilnej difúzie na konverziu textu na obrázok. Široký popis, ako to dosiahnuť, je uvedený nižšie:
1- Tokenizujte slová v textových údajoch a eliminujte zastavovacie slová a interpunkciu. Premeňte slová na číselné hodnoty. Je súčasťou predspracovania (vkladanie slov).
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- Naučte sa spájať text a obrázky pomocou neurónovej siete, ktorá kombinuje kodér a dekodér. Sieť dekodéra prijíma latentný kód ako vstup. Potom vytvorí súvisiaci obrázok po tom, čo sieť kódovača prevedie textové údaje na kompaktnú reprezentáciu (latentný kód).
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- Poskytnutím rozsiahlej zbierky obrázkov a textových popisov, ktoré k nim patria. Potom môžete trénovať sieť kódovač-dekodér.
# 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- Po zaškolení siete ju môžete použiť na vytváranie obrázkov z nových textových vstupov. A je to privádzaním textu do siete kódovača. Potom môžete vytvoriť latentný kód a potom vložiť latentný kód do siete dekodéra, aby sa vytvoril príslušný obrázok.
# Encode the text input
latent_code = encoder.predict(text)
# Generate an image from the latent code
image = decoder.predict(latent_code)
5-Výber vhodného súboru údajov a stratových funkcií je jedným z najdôležitejších krokov. Súbor údajov je rôznorodý a obsahuje širokú škálu obrázkov a textových popisov. Chceme sa uistiť, že obrázky sú realistické. Tiež si musíme byť istí, že textové popisy sú realizovateľné, aby sme mohli navrhnúť stratovú funkciu.
# 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)
Nakoniec môžete experimentovať s inými architektúrami a metodikami. Aby ste mohli zvýšiť výkon modelu, ako napr mechanizmy pozornosti, GAN alebo VAE.
Nechaj odpoveď