穩(wěn)定的擴散：深入研究AI圖像生成

穩(wěn)定的擴散已徹底改變了AI圖像的產(chǎn)生，從而從噪聲或文本提示中創(chuàng)建了高質(zhì)量的圖像。這種強大的生成模型利用了幾個關(guān)鍵組件，共同實現(xiàn)了令人驚嘆的視覺結(jié)果。本文探討了擴散模型的五個核心要素：正向和反向擴散過程，噪聲表，位置編碼和神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)體系結(jié)構(gòu)。我們將使用時尚MNIST數(shù)據(jù)集說明這些概念。

概述

本文將涵蓋：

• 穩(wěn)定擴散如何轉(zhuǎn)化AI圖像的產(chǎn)生，從噪聲或文本產(chǎn)生高質(zhì)量的視覺效果。
• 圖像降解為噪聲的過程，以及AI模型如何學習重建圖像。
• AI從噪聲中重建高質(zhì)量的圖像，分步。
• 獨特的矢量表示在引導AI通過不同噪聲水平的作用。
• UNET的對稱編碼器結(jié)構(gòu)，對於生成的圖像中的細節(jié)和結(jié)構(gòu)至關(guān)重要。
• 關(guān)鍵的噪聲時間表，平衡發(fā)電質(zhì)量和計算效率。

目錄

• 正向擴散過程
• 實施向前擴散過程
  • 導入庫
  • 設(shè)置種子以獲得可重複性
  • 加載數(shù)據(jù)
  • 正向擴散過程函數(shù)
• 反向擴散過程
• 實施反向擴散過程
• 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)架構(gòu)
  • 實施位置編碼
  • 實例化模型
  • 可視化向前擴散
  • 訓練前生成圖像
• 噪音時間表
  • 模型培訓
  • 模型測試
• 常見問題

正向擴散過程

正向過程通過逐漸將圖像轉(zhuǎn)換為純噪聲來啟動穩(wěn)定的擴散。這對於訓練模型以了解圖像降解至關(guān)重要。關(guān)鍵方麵包括：

• 在多個時間段上逐漸增加高斯噪聲。
• 馬爾可夫?qū)傩?，其中每個步驟僅取決於上一個步驟。
• 高斯收斂：數(shù)據(jù)分佈在足夠的步驟後接近高斯分佈。

這是擴散模型組件的視覺表示：

實施向前擴散過程

（從Brian Pulfer在GitHub上的DDPM實現(xiàn)的代碼段省略了，但對於簡潔起見，但原始遺跡中描述的功能。）代碼涵蓋導入必要的庫，為重現(xiàn)性，為時尚MNIST數(shù)據(jù)集設(shè)置種子，並實現(xiàn)了前向擴散功能。 show_forward函數(shù)以不同百分比（25％，50％，75％和100％）的噪聲進度可視化。

反向擴散過程

穩(wěn)定的擴散的核心在於反向過程，教導該模型從嘈雜的輸入中重建高質(zhì)量的圖像。此過程用於培訓和圖像生成，逆轉(zhuǎn)了遠期過程。關(guān)鍵方麵包括：

• 迭代deNoising：原始圖像被逐漸恢復，隨著噪聲的去除。
• 噪聲預測：該模型可以預測每個步驟的噪聲。
• 受控生成：反向過程允許在特定的時間段上進行干預。

實施反向擴散過程

（ MyDDPM類的代碼（包括backward功能）省略了，但描述了其功能。） MyDDPM類實現(xiàn)了前進和向後擴散過程。 backward功能使用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)來估計給定時間段上嘈雜圖像中存在的噪聲。該代碼還初始化了擴散過程的參數(shù)，例如alpha和beta計劃。

神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)架構(gòu)

UNET體系結(jié)構(gòu)由於能夠在像素級別操作，因此通常在擴散模型中使用。其對稱的編碼器解碼器結(jié)構(gòu)具有跳過連接，可以在各種尺度上有效捕獲和組合特徵。在穩(wěn)定的擴散中，UNET可以預測每個DeNoising步驟的噪聲。

實施位置編碼

位置編碼為每個時間步提供了唯一的向量表示，使模型能夠理解噪聲水平並指導降解過程。正弦嵌入功能通常使用。

（省略了MyUNet類和sinusoidal_embedding功能的代碼，但其功能是描述的。） MyUNet類實現(xiàn)UNET體系結(jié)構(gòu)，並使用sinusoidal_embedding功能結(jié)合了位置編碼。

（省略了訓練前的正向擴散和圖像生成的可視化，但它們的功能是描述的。）代碼會生成可視化的可視化，以顯示向前擴散過程和訓練前產(chǎn)生的圖像的質(zhì)量。

噪音時間表

噪聲時間表決定瞭如何添加和刪除噪聲，從而影響了發(fā)電質(zhì)量和計算效率。線性時間表是簡單的，但是更高級的技術(shù)（例如餘弦時間表）提供了改進的性能。

模型培訓和測試

（為了簡短而省略了training_loop和模型測試功能的代碼，但它們的功能是描述的。） training_loop函數(shù)使用預測和實際噪聲之間的平方平方誤差（MSE）損失來訓練模型。測試階段涉及加載訓練有素的模型並生成新圖像，並使用GIF可視化結(jié)果。 （為簡潔而省略了GIF。）

結(jié)論

穩(wěn)定的擴散的成功源於其五個核心成分的協(xié)同相互作用。這些領(lǐng)域的未來進步有望更令人印象深刻的圖像產(chǎn)生能力。

常見問題

（由於簡單地是文章內(nèi)容的簡單摘要，因此省略了常見問題解答。）

以上是擴散模型的不同組成部分是什麼？的詳細內(nèi)容。更多資訊請關(guān)注PHP中文網(wǎng)其他相關(guān)文章！