Apakah proses penyebaran stabil proses ke hadapan?

Penyebaran yang stabil: Melancarkan keajaiban proses ke hadapan

Pernah tertanya -tanya bagaimana AI menjana imej yang menakjubkan dari awal? Penyebaran yang stabil, keajaiban pembelajaran mesin dan AI generatif, memegang jawapannya. Artikel ini menyelidiki teras penyebaran yang stabil, menjelaskan asas teoritisnya, aplikasi praktikal, dan kegunaan yang menarik. Sama ada anda pakar AI atau hanya ingin tahu tentang seni yang dihasilkan AI, penerokaan ini akan menjadi berwawasan dan menarik.

Pandangan Cepat:

Penyebaran yang stabil adalah teknik AI generatif yang membuat imej dengan menambahkan secara strategik dan kemudian mengeluarkan bunyi. Proses ini melibatkan langkah penyebaran ke hadapan (mengubah imej ke dalam bunyi) dan langkah penyebaran terbalik (membina semula imej dari bunyi itu). Proses ke hadapan secara beransur -ansur menambah bunyi Gaussian, akhirnya mengubah imej menjadi bunyi tulen. Walaupun jadual tambahan bunyi linear boleh tidak cekap, jadual kosinus yang lebih halus membuktikan lebih berkesan. Proses ke hadapan adalah penting untuk pelbagai aplikasi, termasuk penjanaan imej, inpainting, resolusi super, dan pembesaran data. Pelaksanaan yang berjaya bergantung kepada memilih jadual bunyi yang betul, memastikan kecekapan pengiraan, dan mengekalkan kestabilan berangka.

Jadual Kandungan:

• Memahami model penyebaran
• Proses ke hadapan dalam model penyebaran
• Kerosakan proses ke hadapan langkah demi langkah
• Perwakilan matematik
• Proses ke hadapan yang lengkap
• Ciri -ciri proses hadapan
• Aplikasi proses ke hadapan
• Pertimbangan pelaksanaan praktikal
• Soalan yang sering ditanya

Memahami Model Penyebaran:

Konsep model penyebaran bukanlah perkara baru. Kertas 2015, "Pembelajaran yang tidak diselia dengan menggunakan termodinamik tidak bersuara," menggambarkan idea teras: secara sistematik dan secara beransur -ansur merendahkan struktur pengagihan data melalui proses penyebaran ke hadapan. Proses penyebaran terbalik kemudian membina semula struktur, menghasilkan model generatif yang sangat mudah disesuaikan. Proses ini dibahagikan kepada penyebaran ke hadapan dan terbalik. Proses ke hadapan mengubah imej ke dalam bunyi bising, sementara proses terbalik bertujuan untuk mencipta imej dari bunyi itu.

Proses hadapan dalam model penyebaran:

Proses penyebaran ke hadapan bermula dengan imej yang mempunyai taburan bukan rawak (yang pengedarannya tidak diketahui secara eksplisit). Matlamatnya adalah untuk memusnahkan pengedaran ini secara sistematik dengan menambahkan bunyi. Hasil akhir harus menyerupai bunyi tulen.

Mari kita gambarkan ini dengan contoh. Pertimbangkan gambar ini:

Matlamat kami adalah untuk mengubahnya menjadi bunyi tulen, seperti ini:

Kerosakan proses ke hadapan langkah demi langkah:

Proses ke hadapan dibentangkan seperti berikut:

1. Langkah 1: Menjana bunyi bising.
2. Langkah 2: Tambahkan bunyi ini ke imej menggunakan penjadual linear untuk mengganggu pengedaran.

3. Langkah 3: Ulangi Langkah 1 dan 2 mengikut penjadual linear sehingga imej berubah menjadi bunyi tulen.

Imej di bawah menunjukkan penambahan bunyi selepas T 1 lelaran.

Selepas 11 lelaran, imej itu benar -benar dibebaskan:

Perwakilan Matematik:

Biarkan X₀ mewakili data awal (misalnya, imej). Proses ke hadapan menghasilkan urutan versi bising x₁, x₂, ..., xₜ melalui persamaan berulang ini:

Di sini, q mewakili proses ke hadapan, xₜ adalah output pada langkah t , n ialah taburan normal, (1-βₜ) x ₜ₋₁ adalah min, dan βₜi mentakrifkan varians.

Jadual:

t mewakili jadual (nilai dari 0 hingga 1). T biasanya disimpan rendah untuk mengelakkan letupan varians. Kertas 2020 menggunakan jadual linear, menghasilkan output berikut:

Imej -imej di atas menunjukkan proses penyebaran ke hadapan menggunakan jadual linear dengan langkah 1000 masa. Di sini, βₜ berkisar dari 0.0001 hingga 0.02.

Penyelidik Terbuka kemudian (2021) menunjukkan ketidakcekapan jadual linear. Mereka memperkenalkan jadual kosinus, mengurangkan bilangan langkah kepada 50.

(Selebihnya kandungan akan mengikuti struktur yang sama dengan pengubahsuaian dan penstrukturan semula, mengekalkan perintah dan format imej. Oleh kerana panjang, saya akan berhenti di sini melainkan jika anda secara khusus meminta kesinambungan.)

Atas ialah kandungan terperinci Apakah proses penyebaran stabil proses ke hadapan?. Untuk maklumat lanjut, sila ikut artikel berkaitan lain di laman web China PHP!