Karamihan sa atin ay pamilyar sa AI image generators tulad ng Matatag na Pagsasabog. Binago na nito ang industriya at isinama na sa ating buhay.
Gayunpaman, ang mga modelo ng Stable Diffusion ay higit pa sa pagbuo ng imahe.
Napakaraming lugar kung saan maaari nating gamitin ang mga ito.
Ang mga modelo ng Stable Diffusion ay mga modelo ng matematika. At, matutulungan ka nila na siyasatin ang dinamika ng pagbabago ng mga system sa paglipas ng panahon.
Ang mga ito ay batay sa mga konsepto ng proseso ng pagsasabog. Samakatuwid, maaari mong suriin ang isang malawak na hanay ng mga phenomena. Halimbawa; paghahatid ng init, mga reaksiyong kemikal, at pagpapalaganap ng impormasyon sa mga pamilihang pinansyal.
Ang mga modelong ito ay lubos na madaling ibagay. Kaya, maaari mong asahan ang hinaharap na estado ng isang sistema batay sa kasalukuyang kondisyon nito.
Bukod dito, makikita mo ang pinagbabatayan na pisikal o pinansyal na mga prinsipyo na namamahala dito. Ang konseptong ito ay naging lubhang kapaki-pakinabang sa maraming lugar. Kabilang dito ang pisika, kimika, at pananalapi.
Ito ang dahilan kung bakit gusto naming imbestigahan pa ito. At, gusto ka naming bigyan ng tutorial kung paano sanayin ang mga modelong ito ng Stable Diffusion.
Paano Naganap ang Mga Stable Diffusion Models?
Nag-ugat ito noong huling bahagi ng ika-19 na siglo.
Ang pagsisiyasat sa matematika ng mga proseso ng pagsasabog sa mga usapin ay kung saan nagsimula ang mga modelo ng Stable Diffusion. Isa sa mga pinakasikat na modelo ng Stable Diffusion ay ang Fokker-Planck equation.
Ito ay unang ipinakita noong 1906. Ang mga modelong ito ay umunlad at binago sa paglipas ng panahon. Kaya naman, ginagamit na natin ang mga ito sa iba't ibang industriya.
Ano ang Lohika sa Likod Nito?
Sa mga simpleng termino, tulad ng sinabi namin, ang mga ito ay mga modelo ng matematika. Bukod pa rito, tinutulungan tayo ng mga ito na siyasatin kung paano kumakalat ang isang ari-arian o dami sa paglipas ng panahon sa isang sistema.
Ang mga ito ay batay sa mga prinsipyo ng proseso ng pagsasabog. Kaya, tinutulungan nila kaming mag-imbestiga kung paano kumakalat ang isang dami sa isang system. Ang pagkalat na ito ay resulta ng mga pagkakaiba-iba sa konsentrasyon, presyon, o iba pang mga parameter.
Magbigay tayo ng isang simpleng halimbawa. Isipin na mayroon kang isang lalagyan na puno ng likido kung saan nagdagdag ka ng pangulay. Ang pagsasabog ay makikita dito kapag ang tina ay nagsimulang maghiwa-hiwalay at mag-emulsify sa likido. Batay sa mga katangian ng likido at pangulay, maaaring gamitin ang mga modelo ng Stable Diffusion upang hulaan kung paano magkakahiwa-hiwalay at maghahalo ang tina sa paglipas ng panahon.
Sa mas kumplikadong mga system, tulad ng mga financial market o mga kemikal na reaksyon, mahuhulaan ng mga modelong ito kung paano kakalat ang impormasyon o mga katangian at makakaapekto sa system sa paglipas ng panahon. Bukod, maaaring masanay ang malalaking data sanayin ang mga modelong ito upang makagawa ng tumpak na mga hula. Binuo ang mga ito gamit ang mga mathematical formula na naglalarawan sa pangmatagalang ebolusyon ng system.
Ang pag-unawa at paghula sa pagpapalaganap ng ilang mga katangian sa isang sistema sa paglipas ng panahon ay ang pangunahing ideya na pinagbabatayan ng mga modelong ito. Mahalagang tandaan na karaniwang ginagamit ng mga eksperto sa mga espesyal na larangan ang mga modelong ito.
Paano Magsanay ng mga Modelo?
Ipunin at ihanda ang iyong data:
Kailangan mo munang ipunin at ihanda ang iyong data bago mo simulan ang pagsasanay sa iyong modelo. Maaaring kailangang linisin at i-format ang iyong data. Gayundin, maaaring kailanganin ding alisin ang mga nawawalang numero.
Pumili ng isang modelo ng arkitektura
Ang mga modelo ng Stable Diffusion ay may iba't ibang anyo. Ito ay kadalasang nakabatay sa Fokker-Planck equation, sa Schrödinger equation, at sa Master equation. Dapat piliin ang modelo na pinakamahusay na tumutugma sa iyong partikular na sitwasyon. Kaya, ang bawat isa sa mga modelong ito ay may mga pakinabang at disadvantages.
Pagtatatag ng iyong function ng pagkawala
Mahalaga ito dahil naaapektuhan nito kung gaano kahusay ang pagkakatugma ng iyong modelo sa data. Para sa mga modelo ng Stable Diffusion, ang mean squared error at ang Kullback-Leibler divergence ay mga madalas na pagkawala ng function.
Sanayin ang iyong modelo
Gamit ang stochastic gradient descent o isang katulad na diskarte sa pag-optimize, maaari mong simulan ang pagsasanay sa iyong modelo pagkatapos tukuyin ang iyong loss function.
Suriin ang pagiging pangkalahatan ng iyong modelo
Dapat mong suriin ang bagong data pagkatapos ng pagsasanay sa pamamagitan ng paghahambing nito sa isang test set ng data.
Ibagay ang mga hyperparameter ng iyong modelo
Upang mapahusay ang pagganap ng iyong modelo, mag-eksperimento sa iba't ibang halaga ng mga hyperparameter tulad ng rate ng pagkatuto, laki ng batch, at bilang ng mga nakatagong layer sa network.
Ulitin ang mga nakaraang aksyon
Maaaring kailanganin mong ulitin ang mga prosesong ito nang higit sa isang beses upang makuha ang pinakamahusay na mga resulta. Ito ay depende sa kahirapan ng problema at ang kalibre ng data.
Tutorial sa Coding
Mga programming language tulad ng Python, MATLAB, C++, at R ay maaaring gamitin lahat upang lumikha ng mga modelo ng Stable Diffusion. Ang wikang ginamit ay aasa sa partikular na aplikasyon. Gayundin, maaari itong depende sa mga tool at library na ginawang available para sa wikang iyon.
Ang Python ay ang pinakamahusay na pagpipilian sa kasong ito. Mayroon itong malalakas na aklatan tulad ng NumPy at SciPy para sa numerical computation. Gayundin, sinusuportahan nito ang TensorFlow at PyTorch para sa paglikha at pagsasanay ng mga neural network. Kaya, ito ay nagiging isang mahusay na pagpipilian para sa pagsulat ng mga modelo ng Stable Diffusion.
Halimbawa:
Gamitin natin ang diffusion equation, isang mathematical formula na naglalarawan kung paano nagbabago ang kalidad o dami, gaya ng init o konsentrasyon ng isang substance, sa paglipas ng panahon sa isang system. Ang equation sa pangkalahatan ay ganito ang hitsura:
∂u/∂t = α ∇²u
Ang diffusion coefficient () ay isang sukatan kung gaano kadaling kumalat ang isang property o quantity sa isang system.
Ang Laplacian ng u (2u) ay isang paglalarawan kung paano nagbabago ang ari-arian o dami kaugnay ng espasyo. Kung saan ang u ay ang property o quantity na kinakalat (halimbawa, temperatura o konsentrasyon), ang t ay ang paglipas ng oras, ay ang diffusion coefficient, at ang diffusion constant ().
Maaari nating ipatupad ito gamit ang Euler method sa 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
Ang code na ito ay gumagamit ng Euler technique upang ipatupad ang diffusion equation. Inilalarawan nito ang panimulang estado bilang isang pare-parehong paunang kondisyon na kinakatawan ng isang hanay ng mga may hugis na (100). 0.01 ay ginagamit bilang hakbang sa oras.
Nakumpleto ang 1000 pag-ulit ng time-stepping loop.
Ginagamit nito ang function na np.diff, na tumutukoy sa pagkakaiba sa pagitan ng mga kalapit na elemento. Kaya naman, kinukuwenta nito ang spatial derivative ng property o dami na diffused. At, ito ay kinakatawan ng du, sa bawat pag-ulit.
Pagkatapos ay i-multiply namin ang spatial derivative sa diffusion coefficient alpha at ang time step para i-update ang value ng u.
Isang Higit na Masalimuot na Halimbawa
Ano ang magiging hitsura ng isang stable diffusion model na sumusukat lamang sa stable na heat diffusion? Paano gumagana ang code na iyon?
Ang paglutas ng isang hanay ng mga partial differential equation (PDE) na nagpapaliwanag kung paano kumalat ang init sa isang system sa paglipas ng panahon. Kaya, maaari nating sanayin ang isang modelo ng Stable Diffusion na kinokopya ang tuluy-tuloy na pagsasabog ng init.
Narito ang isang paglalarawan kung paano malulutas ang heat equation, isang PDE na nagpapaliwanag sa Stable Diffusion ng init sa isang one-dimensional rod, gamit ang finite difference method:
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()
Paano Gumagana ang Pagbuo ng Larawan mula sa Teksto?
Dahil medyo sikat ito sa internet, masusuri natin kung paano rin gumagana ang pagbuo ng larawan.
Natural language processing (NLP) na pamamaraan at neural network. At, ang mga ito ay madalas na ginagamit upang magbigay ng isang Stable Diffusion na modelo para sa text-to-image na conversion. Ang isang malawak na paglalarawan kung paano ito gagawin ay ibinigay sa ibaba:
1- I-tokenize ang mga salita sa data ng text, at alisin ang mga stop na salita at bantas. Gawing numerical value ang mga salita. Ito ay bahagi ng preprocessing (mga pag-embed ng salita).
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- Alamin kung paano iugnay ang teksto at mga larawan gamit ang isang neural network na pinagsasama ang isang encoder at isang decoder. Ang decoder network ay tumatanggap ng latent code bilang input. Pagkatapos, gagawa ito ng nauugnay na larawan pagkatapos i-convert ng network ng encoder ang data ng text sa isang compact na representasyon (latent code).
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- Sa pamamagitan ng pagbibigay dito ng isang malaking koleksyon ng mga larawan at mga paglalarawan ng teksto na kasama nila. Pagkatapos, maaari mong sanayin ang network ng encoder-decoder.
# 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- Matapos masanay ang network, maaari mo itong gamitin upang makagawa ng mga larawan mula sa mga sariwang text input. At, ito ay sa pamamagitan ng pagpapakain ng teksto sa network ng encoder. Pagkatapos, maaari kang gumawa ng latent code, at pagkatapos ay i-feed ang latent code sa network ng decoder upang makagawa ng nauugnay na larawan.
# Encode the text input
latent_code = encoder.predict(text)
# Generate an image from the latent code
image = decoder.predict(latent_code)
5-Ang pagpili ng naaangkop na dataset at mga function ng pagkawala ay isa sa mga pinakamahalagang hakbang. Ang dataset ay iba-iba at naglalaman ng malawak na hanay ng mga larawan at paglalarawan ng teksto. Gusto naming tiyakin na ang mga larawan ay makatotohanan. Gayundin, kailangan nating makatiyak na ang mga paglalarawan ng teksto ay magagawa upang maidisenyo natin ang function ng pagkawala.
# 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)
Sa wakas, maaari kang mag-eksperimento sa iba pang mga arkitektura at pamamaraan. Kaya, na maaari mong itaas ang pagganap ng modelo, tulad ng mga mekanismo ng atensyon, GAN, o VAE.
Mag-iwan ng Sagot