Раскрытие тайн моделей диффузии глубокое исследование

Манифестация тайн модных тенденций Погружение в глубины исследования

Понимание основ наиболее мощных моделей генерации изображений

Midjourney, Stable Diffusion, DALL-E и другие способны генерировать изображение, иногда красивое изображение, основываясь только на текстовой подсказке. Возможно, вы слышали о загадочном описании этих алгоритмов, которые учатся отделять шум для генерации изображения. В этой статье мы рассмотрим конкретное объяснение модели диффузии, на которой основаны все последние модели.

К концу этой статьи вы поймете технические детали того, как она работает. Мы начнем с интуиции и затем разберем процесс выборки, начиная с чистого шума и постепенно его усовершенствования, чтобы получить окончательное красивое изображение.

Вы узнаете, как построить нейронную сеть, которая может предсказывать шум на изображении. Вы добавите контекст в модель, чтобы контролировать, где вы хотите, чтобы она генерировала. И наконец, реализуя передовые алгоритмы, вы узнаете, как ускорить процесс выборки в 10 раз.

Содержание:

  1. Интуиция за моделями диффузии
  2. Техника выборки
  3. Нейронная сеть
  4. Обучение модели диффузии
  5. Контроль вывода модели диффузии
  6. Ускорение процесса выборки

1. Интуиция за стабильной диффузией

Предположим, у вас есть много тренировочных данных, таких как изображения персонажей игры, которые вы видите здесь, и это ваш собственный набор тренировочных данных. Вы хотите получить еще больше таких персонажей, которых нет в вашем наборе тренировочных данных. Вы можете использовать нейронную сеть, которая может создавать больше таких персонажей для вас, следуя процессу модели диффузии.

Но важный вопрос, на который мы должны ответить, это как сделать эти изображения полезными для нейронной сети? Мы хотим, чтобы нейронная сеть научилась общему концепту персонажа игры…