Večina nas pozna generatorje slik AI, kot je Stabilna difuzija. To je že spremenilo industrijo in je bilo vključeno v naša življenja.
Vendar pa so modeli Stable Diffusion veliko več kot samo ustvarjanje slik.
Toliko področij jih lahko zaposlimo.
Stabilni difuzijski modeli so matematični modeli. Poleg tega vam lahko pomagajo raziskati dinamiko spreminjanja sistemov skozi čas.
Temeljijo na konceptih difuzijskega procesa. Tako lahko preučite široko paleto pojavov. Na primer; prenos toplote, kemične reakcije in širjenje informacij na finančnih trgih.
Ti modeli so izjemno prilagodljivi. Torej lahko predvidite prihodnje stanje sistema na podlagi njegovega trenutnega stanja.
Poleg tega lahko vidite osnovna fizična ali finančna načela, ki ga urejajo. Ta koncept je bil zelo uporaben na številnih področjih. Sem spadajo fizika, kemija in finance.
Zato ga želimo nadalje raziskati. In želimo vam ponuditi vadnico o tem, kako usposobiti te modele stabilne difuzije.
Kako so nastali modeli stabilne difuzije?
To ima korenine v poznem 19. stoletju.
Matematično raziskovanje difuzijskih procesov v zadevah je tisto, kjer so se modeli stabilne difuzije začeli. Eden najbolj priljubljenih modelov stabilne difuzije je Fokker-Planckova enačba.
Prvič je bil predstavljen leta 1906. Ti modeli so se skozi čas razvijali in spreminjali. Zato jih zdaj uporabljamo v različnih panogah.
Kakšna je logika za tem?
Preprosto povedano, kot smo rekli, so matematični modeli. Poleg tega nam pomagajo raziskati, kako se lastnost ali količina širi skozi čas v sistemu.
Temeljijo na načelih difuzijskega procesa. Torej nam pomagajo raziskati, kako se količina širi po sistemu. To širjenje je posledica variacij koncentracije, tlaka ali drugih parametrov.
Dajmo preprost primer. Predstavljajte si, da imate posodo, polno tekočine, v katero ste dodali barvilo. Difuzija je tu vidna, ko se barvilo začne razprševati in emulgirati v tekočini. Na podlagi značilnosti tekočine in barvila se lahko modeli stabilne difuzije uporabijo za napovedovanje, kako se bo barvilo sčasoma razpršilo in premešalo.
V bolj zapletenih sistemih, kot so finančni trgi ali kemične reakcije, lahko ti modeli predvidijo, kako se bodo informacije ali atributi skozi čas širili in vplivali na sistem. Poleg tega se je velikih podatkov mogoče navaditi usposobiti te modele za natančne napovedi. Zgrajeni so z uporabo matematičnih formul, ki opisujejo dolgoročni razvoj sistema.
Razumevanje in napovedovanje širjenja določenih lastnosti v sistemu skozi čas je glavna ideja, na kateri temeljijo ti modeli. Pomembno si je zapomniti, da te modele običajno uporabljajo strokovnjaki na specializiranih področjih.
Kako trenirati modele?
Zberite in pripravite svoje podatke:
Najprej morate zbrati in pripraviti svoje podatke, preden lahko začnete usposabljati svoj model. Morda bo treba vaše podatke počistiti in formatirati. Poleg tega bo morda treba odstraniti manjkajoče številke.
Izberite arhitekturo modela
Stabilni difuzijski modeli so na voljo v različnih oblikah. Večinoma temelji na Fokker-Planckovi enačbi, Schrödingerjevi enačbi in Master enačbi. Izbrati je treba model, ki najbolje ustreza vaši konkretni situaciji. Tako ima vsak od teh modelov prednosti in slabosti.
Vzpostavitev vaše funkcije izgube
To je pomembno, saj vpliva na to, kako dobro se lahko vaš model ujema s podatki. Za modele stabilne difuzije sta povprečna kvadratna napaka in Kullback-Leiblerjeva divergenca pogosti funkciji izgube.
Usposobite svoj model
Z uporabo stohastičnega gradientnega spuščanja ali podobnega optimizacijskega pristopa lahko začnete usposabljati svoj model, potem ko definirate funkcijo izgube.
Preglejte posplošljivost vašega modela
Po treningu preverite sveže podatke tako, da jih primerjate s testnim nizom podatkov.
Nastavite hiperparametre svojega modela
Če želite izboljšati učinkovitost svojega modela, eksperimentirajte z različnimi vrednostmi hiperparametrov, kot so stopnja učenja, velikost paketa in število skritih plasti v omrežju.
Ponovite prejšnja dejanja
Morda boste morali te postopke ponoviti več kot enkrat, da boste dosegli najboljše rezultate. Odvisno bo od težavnosti problema in kalibra podatkov.
Vadnica za kodiranje
Programski jeziki tako kot Python, se lahko MATLAB, C++ in R uporabljajo za ustvarjanje modelov stabilne difuzije. Uporabljeni jezik bo odvisen od posamezne aplikacije. Prav tako je lahko odvisno od orodij in knjižnic, ki so na voljo za ta jezik.
Python je v tem primeru najboljša izbira. Ima močne knjižnice, kot sta NumPy in SciPy za numerično računanje. Prav tako podpira TensorFlow in PyTorch za ustvarjanje in usposabljanje nevronskih mrež. Zato postane odlična možnost za pisanje modelov stabilne difuzije.
primer:
Uporabimo difuzijsko enačbo, matematično formulo, ki opisuje, kako se kakovost ali količina, kot je toplota ali koncentracija snovi, spreminja skozi čas v sistemu. Enačba na splošno izgleda takole:
∂u/∂t = α ∇²u
Difuzijski koeficient () je merilo, kako enostavno se lastnost ali količina širi skozi sistem.
Laplacian od u (2u) je opis, kako se lastnost ali količina spreminja glede na prostor. Kjer je u lastnost ali količina, ki se razprši (na primer temperatura ali koncentracija), t je potek časa, je difuzijski koeficient in je difuzijska konstanta ().
Lahko ga implementiramo z Eulerjevo metodo v Pythonu.
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
Ta koda uporablja Eulerjevo tehniko za implementacijo difuzijske enačbe. Začetno stanje opisuje kot enoten začetni pogoj, ki ga predstavlja niz enic v obliki (100). 0.01 se uporablja kot časovni korak.
Opravljenih je 1000 ponovitev zanke časovnega koraka.
Uporablja funkcijo np.diff, ki določa razliko med sosednjimi elementi. Zato izračuna prostorski derivat lastnosti ali količine, ki se razprši. In pri vsaki ponovitvi ga predstavlja du.
Nato pomnožimo prostorski odvod z difuzijskim koeficientom alfa in časovnim korakom, da posodobimo vrednost u.
Bolj zapleten primer
Kako bi izgledal stabilen difuzijski model, ki meri le stabilno difuzijo toplote? Kako ta koda deluje?
Potrebno je rešiti niz parcialnih diferencialnih enačb (PDE), ki pojasnjujejo, kako se toplota skozi čas širi po sistemu. Tako lahko usposobimo model stabilne difuzije, ki posnema enakomerno difuzijo toplote.
Tukaj je ilustracija, kako je toplotno enačbo, PDE, ki pojasnjuje stabilno difuzijo toplote v enodimenzionalni palici, mogoče rešiti z metodo končne razlike:
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()
Kako deluje ustvarjanje slike iz besedila?
Ker je na spletu precej priljubljena, lahko preverimo tudi, kako deluje generiranje slik.
Metode obdelave naravnega jezika (NLP) in nevronske mreže. Poleg tega se pogosto uporabljajo za zagotavljanje modela stabilne difuzije za pretvorbo besedila v sliko. Spodaj je splošen opis, kako to doseči:
1- Označite besede v besedilnih podatkih in odstranite zaustavitvene besede in ločila. Spremenite besede v številske vrednosti. Je del predprocesiranja (vdelave besed).
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- Naučite se povezati besedilo in slike z uporabo nevronske mreže, ki združuje kodirnik in dekoder. Omrežje dekodirnika prejme latentno kodo kot vhod. Nato ustvari povezano sliko, potem ko omrežje kodirnika pretvori besedilne podatke v kompaktno predstavitev (latentna koda).
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- Tako, da mu zagotovite precejšnjo zbirko slik in besedilnih opisov, ki so zraven. Nato lahko usposobite omrežje kodirnik-dekoder.
# 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- Ko je omrežje usposobljeno, ga lahko uporabite za ustvarjanje slik iz svežih besedilnih vnosov. In to s podajanjem besedila v omrežje kodirnika. Nato lahko izdelate latentno kodo in nato vnesete latentno kodo v omrežje dekodirnika, da ustvarite povezano sliko.
# Encode the text input
latent_code = encoder.predict(text)
# Generate an image from the latent code
image = decoder.predict(latent_code)
5-Izbira ustreznega nabora podatkov in funkcij izgube je eden najpomembnejših korakov. Nabor podatkov je raznolik in vsebuje široko paleto slik in besedilnih opisov. Prepričati se želimo, da so slike realistične. Prav tako moramo biti prepričani, da so besedilni opisi izvedljivi, da lahko načrtujemo funkcijo izgube.
# 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)
Končno lahko eksperimentirate z drugimi arhitekturami in metodologijami. Torej, da lahko povečate zmogljivost modela, kot npr mehanizmi pozornosti, GAN ali VAE.
Pustite Odgovori