전방 공정 안정적인 확산이란 무엇입니까?

안정된 확산 : 전진 과정의 마법을 공개합니다

AI가 어떻게 처음부터 숨막히는 이미지를 생성하는지 궁금한 적이 있습니까? 머신 러닝 및 생성 AI의 경이로움 인 안정적인 확산은 답을 가지고 있습니다. 이 기사는 안정적인 확산의 핵심을 탐구하여 이론적 토대, 실제 적용 및 흥미 진진한 용도를 설명합니다. 당신이 AI 전문가이든 단순히 AI 생성 예술에 대해 궁금하든,이 탐험은 통찰력 있고 매력적일 것입니다.

빠른 모양 :

안정적인 확산은 소음을 전략적으로 추가 한 다음 제거하여 이미지를 만들어내는 생성 AI 기술입니다. 이 과정에는 전방 확산 단계 (이미지를 노이즈로 변환)와 역 확산 단계 (해당 소음으로부터 이미지를 재구성 함)가 포함됩니다. 전진 프로세스는 점차 가우스 노이즈를 추가하여 궁극적으로 이미지를 순수한 노이즈로 전환합니다. 선형 노이즈 추가 일정은 비효율적 일 수 있지만보다 세련된 코사인 일정이 더 효과적입니다. 전진 프로세스는 이미지 생성, 인파 팅, 초기 해제 및 데이터 확대를 포함한 다양한 응용 프로그램에 중요합니다. 성공적인 구현은 올바른 노이즈 일정을 선택하고 계산 효율성을 보장하며 수치 안정성을 유지하는 데 달려 있습니다.

목차 :

• 확산 모델 이해
• 확산 모델의 순방향 프로세스
• 단계별 프로세스 고장
• 수학적 표현
• 완전한 포워드 프로세스
• 전방 프로세스의 특성
• 전방 프로세스의 응용
• 실제 구현 고려 사항
• 자주 묻는 질문

확산 모델 이해 :

확산 모델의 개념은 새로운 것이 아닙니다. 2015 년 논문 인 "비평 형 열역학을 사용한 깊은 감독 학습"은 핵심 아이디어를 설명했다. 역 확산 공정은 구조를 재구성하여 적응력이 높은 생성 모델을 초래합니다. 이 과정은 전방 및 역 확산으로 나뉩니다. 전진 프로세스는 이미지를 노이즈로 변환하는 반면 역 프로세스는 해당 노이즈에서 이미지를 재현하는 것을 목표로합니다.

확산 모델의 전방 프로세스 :

순방향 확산 프로세스는 비 랜덤 분포를 갖는 이미지 (명시 적으로 알지 못하는 분포)로 시작합니다. 목표는 노이즈를 추가 하여이 분포를 체계적으로 파괴하는 것입니다. 최종 결과는 순수한 소음과 비슷해야합니다.

이것을 예를 들어 설명해 봅시다. 이 이미지를 고려하십시오 :

우리의 목표는 다음과 같이 순수한 노이즈로 변환하는 것입니다.

단계별 프로세스 분석 :

전진 프로세스는 다음과 같이 전개됩니다.

1. 1 단계 : 노이즈 생성.
2. 2 단계 : 선형 스케줄러를 사용 하여이 노이즈를 이미지에 추가하여 분포를 방해합니다.

3. 3 단계 : 이미지가 순수한 노이즈로 변환 될 때까지 선형 스케줄러에 따라 1과 2 단계를 반복하십시오.

아래 이미지는 t 1 반복 후 노이즈 첨가를 보여줍니다.

11 번의 반복 후 이미지는 완전히 노출됩니다.

수학적 표현 :

x (가 초기 데이터 (예 : 이미지)를 나타냅니다. 전진 프로세스는이 반복 방정식을 통해 시끄러운 버전 x₁, x₂,…, xₜ 시퀀스를 생성합니다.

여기서, q는 전방 공정을 나타내고, xₜ는 단계 t 에서의 출력이고, n 은 정규 분포, (1-βₜ) xₜ₋₁는 평균이며, β βi는 분산을 정의합니다.

일정:

t는 일정을 나타냅니다 (0에서 1까지의 값). T는 일반적으로 분산 폭발을 방지하기 위해 낮게 유지됩니다. 2020 종이는 선형 일정을 사용하여 다음과 같은 출력을 초래했습니다.

위의 이미지는 1000 시간 단계의 선형 일정을 사용하여 순방향 확산 프로세스를 보여줍니다. 여기서, βang는 0.0001 내지 0.02 범위이다.

Openai 연구원들은 나중에 (2021) 선형 일정의 비 효율성을 보여 주었다. 그들은 코사인 일정을 도입하여 단계 수를 50으로 줄였습니다.

(나머지 내용은 이미지 순서와 형식을 유지하는 유사한 역설 및 구조 조정 구조를 따릅니다. 길이로 인해 계속해서 연속을 요청하지 않으면 여기서 멈출 것입니다.)

위 내용은 전방 공정 안정적인 확산이란 무엇입니까?의 상세 내용입니다. 자세한 내용은 PHP 중국어 웹사이트의 기타 관련 기사를 참조하세요!