Svelare i Misteri dei Modelli di Diffusione Una Esplorazione Approfondita
Rivelare i Segreti dei Modelli di Diffusione Un'Esplorazione Approfondita
Comprendere le basi dietro i modelli di generazione delle immagini più potenti
Midjourney, Stable Diffusion, DALL-E e altri sono in grado di generare un’immagine, talvolta una bell’immagine, dato solo un prompt di testo. Potresti aver sentito una descrizione vaga di questi algoritmi che imparano a sottrarre il rumore per generare un’immagine. In questo articolo, esploreremo una spiegazione concreta del modello di diffusione su cui si basano tutti i modelli recenti.
Alla fine di questo articolo, comprenderai i dettagli tecnici di come funziona esattamente. Inizieremo con l’intuizione dietro di esso e poi capiremo il processo di campionamento, partendo dal rumore puro e raffinandolo progressivamente per ottenere un’immagine finale di bell’aspetto.
<p.Imparerai come costruire una rete neurale in grado di prevedere il rumore in un'immagine. Aggiungerai contesto al modello in modo che tu possa controllare dove vuoi che generi. E infine, implementando algoritmi avanzati, imparerai come accelerare il processo di campionamento di un fattore di 10.
- Questa carta AI propone un metodo di mappatura basato su NeRF che consente una ricostruzione di alta qualità e una capacità in tempo reale anche su computer periferici.
- Vectorizzare e Parallelizzare gli Ambienti di RL con JAX Q-learning alla Velocità della Luce⚡
- Algebra Lineare 3 Equazioni Vettoriali
Indice:
- L’intuizione dietro i modelli di diffusione
- Tecnica di campionamento
- Rete neurale
- Allenamento del modello di diffusione
- Controllo dell’output del modello di diffusione
- Accelerare il processo di campionamento
1. L’intuizione dietro Stable Diffusion
Considera di avere molti dati di addestramento, come queste immagini di personaggi dei giochi che vedi qui sotto e questo è il tuo set di dati di addestramento. Vuoi ancora più di questi personaggi di giochi che non sono rappresentati nel tuo set di dati di addestramento. Puoi utilizzare una rete neurale che può generare ulteriori di questi personaggi di giochi per te, seguendo il processo del modello di diffusione.
Ma la domanda importante a cui dobbiamo rispondere è come rendere queste immagini utili alla rete neurale? Vogliamo che la rete neurale impari in generale il concetto di un personaggio di gioco…
