Попрощайтесь с размытыми или некачественными изображениями с помощью этой революционной технологии. — Openai.org
Обзор модели скрытой диффузии: раскрытие возможностей изображений с помощью модели скрытой диффузии! 😍✨ 🚀🌟 С помощью базовой скорости обучения и целевых параметров LDM может генерировать высококачественные изображения, постепенно добавляя шум к скрытому вектору, что приводит к потрясающим результатам с помощью модели Unet.
#LDM #LatentVector #BaseLearningRate #Target #Params #UnetModel #Autoencoder #GameChanger #HighQualityImages #NoMoreBlurryPics
Готовы ли вы создать несколько высококачественных изображений с помощью модели скрытой диффузии (LDM)? Эта сгенерированная модель использует двухэтапный процесс для преобразования скрытого вектора без шума в красивое выходное изображение. Во-первых, автоэнкодер отображает входное изображение в сжатый скрытый вектор. Затем сеть преобразователя постепенно добавляет шум к скрытому вектору и применяет обратимое преобразование для создания промежуточного изображения. LDM использует комбинацию оценок максимального правдоподобия и сопоставления баллов для обучения модели, при этом модель минимизирует отрицательную вероятность промежуточного изображения на каждом этапе процесса.
#Define the LDM model
ldm_inputs = tf.keras.Input(shape=input_shape)
latent_vector = encoder(ldm_inputs)
intermediate_vector = latent_vector
for i in range(100):
noise = tf.random.normal(shape=tf.shape(intermediate_vector))
intermediate_vector = intermediate_vector + noise
intermediate_vector = transformer(intermediate_vector)
outputs = decoder(intermediate_vector)
ldm = Model(ldm_inputs, outputs)
ldm.compile(optimizer=Adam(lr=1e-4), loss='mse')
Но откуда взялось название модели скрытой диффузии? Что ж, в дизайне модели есть два ключевых аспекта. В первом аспекте используется процесс рассеивания гауссовского шума, который добавляет шум в скрытое пространство в течение ряда временных шагов с дисперсией шума. Второй аспект дизайна использует скрытое пространство для создания изображений. Модель использует автоэнкодер для сопоставления входного изображения со скрытым вектором, а затем генерирует выходное изображение из зашумленного скрытого вектора (NVL).
Процесс распространения гауссовского шума
import torch
def gaussian_noise_diffusion(latent_vector, diffusion_steps, noise_schedule):
for t in range(diffusion_steps):
noise = torch.randn_like(latent_vector) * noise_schedule[t]
latent_vector = latent_vector + noise
return latent_vector
Автокодировщик
import torch.nn as nn
class Autoencoder(nn.Module):
def __init__(self, latent_size):
super(Autoencoder, self).__init__()
self.encoder = nn.Sequential()
self.decoder = nn.Sequential( )
def forward(self, x):
latent_vector = self.encoder(x)
output = self.decoder(latent_vector)
return output, latent_vector
LDM имеет несколько важных атрибутов, в том числе атрибут данных, который относится к наблюдаемым данным, используемым для обучения модели. В контексте социального влияния и распространения информации эти данные обычно состоят из набора событий «каскада» или «заражения», которые отражают распространение информации или влияния через сеть с течением времени. LDM использует наблюдаемые каскадные данные для оценки параметров модели, которые включают состояния узлов, вероятности диффузии и временную динамику процесса диффузии.
пример обучения LDM с использованием наблюдаемых каскадных данных
import numpy as np
# Assume that we have a set of observed cascade events stored in a NumPy array called "cascade_data"
cascade_data = np.array([
[0, 1, 1, 0],
[0, 0, 1, 1],
[1, 0, 0, 0],
[1, 1, 0, 0]
])
# Initialize the LDM model with some default parameters
ldm = LatentDiffusionModel()
# Train the model on the observed cascade data
ldm.fit(cascade_data)
# Once the model is trained, we can use it to make predictions
# For example, we can predict the node states at a future time step
predicted_states = ldm.predict_states(3)
# Or we can predict the probabilities of diffusion between nodes
predicted_probs = ldm.predict_probabilities(3)
# We can also visualize the learned parameters of the model
node_states = ldm.get_node_states()
diffusion_probs = ldm.get_diffusion_probabilities()
temporal_dynamics = ldm.get_temporal_dynamics()
LDM также имеет атрибут кодировщика, который отображает наблюдаемые данные в скрытые переменные (т. е. состояния узлов и вероятности распространения), и атрибут декодера, который отображает скрытые переменные в вероятность наблюдения нового каскадного события. Вместе кодер и декодер формируют алгоритм логического вывода для LDM, который используется для оценки параметров модели и прогнозирования будущих каскадных событий.
Функция потерь LDM измеряет разницу между прогнозируемыми результатами модели и наблюдаемыми данными. Цель LDM – минимизировать эту разницу или потери между прогнозируемыми и наблюдаемыми результатами. Конкретная форма функции потерь в LDM зависит от выбранного алгоритма вывода, который обычно основан на методах вариационного вывода или цепей Маркова Монте-Карло (MCMC).
import torch
def mse_loss_function(pred, target):
"""Mean Squared Error (MSE) loss function"""
return torch.mean(torch.square(pred - target))
# Example of using the MSE loss function to calculate the loss
observed_data = torch.tensor([0.2, 0.5, 0.8])
predicted_outcomes = torch.tensor([0.1, 0.4, 0.7])
loss = mse_loss_function(predicted_outcomes, observed_data)
print("MSE Loss:", loss.item())
LDM также имеет гиперпараметры, которые управляют различными аспектами модели, такими как количество узлов в сети, количество возможных состояний для каждого узла, априорные распределения по состояниям узлов и вероятности распространения. Скрытое пространство в LDM представляет собой низкоразмерное вложение сети, где каждый узел представлен вектором в скрытом пространстве. Изучив это вложение, LDM может фиксировать сложные отношения между узлами и делать выводы об отсутствующих состояниях узлов и каскадных событиях.
import torch
import numpy as np
# Set hyperparameters
num_nodes = 100
num_states = 3
prior_dist = np.ones(num_states) / num_states
latent_dim = 10
# Create random data
data = torch.randn(100, num_nodes)
# Define LDM model
model = LatentDiffusionModel(num_nodes, num_states, latent_dim, prior_dist)
# Train the model
optimizer = torch.optim.Adam(model.parameters(), lr=7)
loss_fn = torch.nn.MSELoss()
for epoch in range(num_epochs):
optimizer.zero_grad()
output = model(data)
loss = loss_fn(output, data)
loss.backward()
optimizer.step()
# Infer missing node states
latent_vector = model.encode(data)
missing_nodes = [5, 20, 35]
missing_states = model.infer_states(latent_vector, missing_nodes)
# Visualize the embedding
embedding = model.embed(data)
И так, чего же ты ждешь? С base_learning_rate, равным 7, и моделью Unet_model модель скрытой диффузии готова помочь вам создать потрясающие изображения!
