بهترین منابع برای مبتدیان برای یادگیری Stable Diffusion مدل های هوش مصنوعی
ما اخیراً مواد مطالعاتی زیادی را جمع آوری کرده ایم، به ویژه در مورد مدل های انتشار. یک بار دیگر، هدف ما ارائه یک راهنمای ساده برای درک اصول اولیه است. بنابراین، بیایید به برخی وبلاگ‌ها بپردازیم که درک کاملی از مبانی این موضوع و پیشرفت زمانی آن ارائه می‌دهند.
1. مدل‌های انتشار - DDPM، DDIM، و راهنمای رایگان طبقه‌بندی‌کننده
این پست گسترده درست با VAE و GAN-S شروع می شود. نویسنده، گابریل مونگاراس، مفاهیم را به شیوه ای قابل دسترس توضیح می دهد و این مقاله برای کسانی که علاقه مند به مکانیسم های اساسی این مدل های هوش مصنوعی هستند مفید است. این محدودیت‌های شبکه‌های متخاصم مولد (GAN) و چگونگی ظهور مدل‌های انتشار به عنوان جایگزین امیدوارکننده‌ای را نشان می‌دهد که ثبات و کیفیت تصویر بهتری را ارائه می‌دهد. این مقاله همچنین حاوی محتوای عملی است، زیرا نویسنده پیاده سازی های مورد بحث را کدگذاری کرده است و فرصت یادگیری عملی را برای خوانندگان فراهم می کند.
ارتباط دادن: اینجا را بخوانید.
چرا خواندن
مقاله "مدل های انتشار - DDPM ها، DDIM ها، و راهنمای رایگان طبقه بندی کننده" توصیه می شود مطالعه کنید زیرا اطلاعات روشنی در مورد چگونگی تغییر مدل های انتشار در طول زمان، به ویژه در رابطه با تولید تصویر. این مقاله به جنبه‌های فنی و پیشرفت‌های مدل‌های انتشار مختلف می‌پردازد، از پیشرفت‌های اخیر مانند راهنمای بدون طبقه‌بندی تا مدل‌های احتمالی انتشار (DDPM) شروع می‌شود.
2. درک انتشار و Stable Diffusion در هوش مصنوعی
این مقاله به بحث معماری می پردازد Stable Diffusion مدل و کاربرد آنها در ایجاد تصاویر از توضیحات متنی، ارائه توضیحات مفصل در مورد جنبه های فنی، از جمله استفاده از معماری Convolutional UNet و ترانسفورماتورها. این قطعه همچنین به تولید تصویر مشروط از طریق انتشار هدایت‌شده و روش‌هایی برای افزایش مقیاس این مدل‌ها برای تولید تصویر با کیفیت بالا می‌پردازد و آن را برای علاقه‌مندان و متخصصان در زمینه هوش مصنوعی و یادگیری ماشینی که علاقه‌مند به درک یا کار با هوش مصنوعی هستند بسیار مفید می‌کند. -هنر تولید شده مثال‌ها و نتایج عملی ارائه‌شده در مقاله ارزش آن را بیشتر می‌کند و به خوانندگان دید واضحی از قابلیت‌های مدل‌ها ارائه می‌دهد.
ارتباط دادن: اینجا را بخوانید.
چرا خواندن
شما باید مقاله “درک انتشار و Stable Diffusion در هوش مصنوعی” زیرا بینش های ارزشمندی را در مورد آخرین پیشرفت ها ارائه می دهد مدل های تولیدی، به طور خاص بر روی مدل های انتشار تمرکز دارد. این مدل‌ها که به دلیل توانایی‌شان در تولید تصاویر متنوع و با وضوح بالا برجسته شده‌اند، خط مقدم فناوری فعلی تولید هنر هوش مصنوعی هستند. این مقاله عمیقاً به اصول پشت مدل‌های انتشار می‌پردازد، با الهام از ترمودینامیک غیرتعادلی، و فرآیندهای انتشار رو به جلو و معکوس را توضیح می‌دهد.
3. مصور Stable Diffusion توسط جی آلمار
این مقاله بینش هایی را در مورد اجزای تشکیل دهنده ارائه می دهد Stable Diffusion، از جمله مؤلفه درک متن که متن را به یک نمایش عددی ترجمه می کند، مولد تصویر و رمزگشای تصویر. همچنین مفهوم انتشار در زمینه هوش مصنوعی و نحوه کمک آن به ایجاد گام به گام تصاویر با کیفیت بالا را توضیح می دهد.
این مقاله ماهیت پیشگامانه توانایی هوش مصنوعی برای ایجاد تصاویری خیره کننده از توضیحات متن را توضیح می دهد. Stable Diffusionنقش آن در دسترس پذیر ساختن مدل های باکیفیت به دلیل کارایی آن از نظر سرعت و منابع کم. این به عنوان یک مقدمه ملایم برای چگونگی عمل می کند Stable Diffusion عمل می کند و تطبیق پذیری آن و اجزای درگیر در فرآیند را توضیح می دهد.
ارتباط دادن: اینجا را بخوانید.
چرا خواندن
کتابچه راهنمای جامع “The Illustrated Stable Diffusion” توسط Jay Alammar پیچیدگی های تولید تصویر هوش مصنوعی را با تمرکز بر روی آن بررسی می کند Stable Diffusion مدل. این مقاله ارزشمند است زیرا توضیحی کامل و در عین حال قابل فهم درباره ایده‌های دشوار ارائه می‌دهد و خواندن آن را برای هر کسی که سعی در درک یا استفاده از هوش مصنوعی برای تولید تصویر دارد، ضروری می‌کند.
4. زمان برای تمرین
اکنون، می توانید با گذراندن دوره آموزشی از Diffusers on HuggingFace، به سراغ برنامه های کاربردی بروید: آموزش را اینجا بخوانید.
برای وارد شدن به جزییات تلخ، این ویدیوی 5 ساعته را تماشا کنید که نحوه نوشتن را نشان می دهد stable diffusion از A تا Z:
همچنین می توانید مخازن مربوط به آن را پیدا کنید اینجا کلیک نمایید.
5. منابع اضافی
برای بررسی عمیق‌تر سال‌های گذشته و درک جامع‌تر، این مقالات را بررسی کنید:
- مدل‌های Diffusion GAN را در سنتز تصویر شکست دادند
- حذف نویز از مدل های احتمالی انتشار
- حذف نویز از مدل های ضمنی انتشار
- راهنمای انتشار بدون طبقه‌بندی
- مدل‌های احتمالی انتشار نویز زدایی بهبود یافته
- Dall-E 2
- Stable diffusion
- کاندینسکی
اگر فکر می‌کنید منابع ضروری را از دست داده‌ایم، لطفاً نظر خود را درج نکنید و به من اطلاع دهید. یادگیری مبارک!
سلب مسئولیت
در خط با دستورالعمل های پروژه اعتماد، لطفاً توجه داشته باشید که اطلاعات ارائه شده در این صفحه به عنوان مشاوره حقوقی، مالیاتی، سرمایه گذاری، مالی یا هر شکل دیگری در نظر گرفته نشده است و نباید تفسیر شود. مهم است که فقط در موردی سرمایه گذاری کنید که توانایی از دست دادن آن را دارید و در صورت شک و تردید به دنبال مشاوره مالی مستقل باشید. برای کسب اطلاعات بیشتر، پیشنهاد می کنیم به شرایط و ضوابط و همچنین صفحات راهنمایی و پشتیبانی ارائه شده توسط صادرکننده یا تبلیغ کننده مراجعه کنید. MetaversePost متعهد به گزارش دقیق و بی طرفانه است، اما شرایط بازار بدون اطلاع قبلی ممکن است تغییر کند.
درباره نویسنده
Damir رهبر تیم، مدیر محصول و سردبیر در است Metaverse Post، موضوعاتی مانند AI/ML، AGI، LLMs، Metaverse و Web3- زمینه های مرتبط مقالات او هر ماه مخاطبان زیادی از بیش از یک میلیون کاربر را جذب می کند. به نظر می رسد او یک متخصص با 10 سال تجربه در سئو و بازاریابی دیجیتال است. دمیر در Mashable, Wired, ذکر شده است. Cointelegraph، نیویورکر، Inside.com، Entrepreneur، BeInCrypto، و انتشارات دیگر. او بین امارات متحده عربی، ترکیه، روسیه و کشورهای مستقل مشترک المنافع به عنوان یک عشایر دیجیتال سفر می کند. دمیر مدرک لیسانس خود را در فیزیک گرفت که به اعتقاد او مهارت های تفکر انتقادی لازم برای موفقیت در چشم انداز دائماً در حال تغییر اینترنت را به او داده است.
مقالات بیشتر
Damir رهبر تیم، مدیر محصول و سردبیر در است Metaverse Post، موضوعاتی مانند AI/ML، AGI، LLMs، Metaverse و Web3- زمینه های مرتبط مقالات او هر ماه مخاطبان زیادی از بیش از یک میلیون کاربر را جذب می کند. به نظر می رسد او یک متخصص با 10 سال تجربه در سئو و بازاریابی دیجیتال است. دمیر در Mashable, Wired, ذکر شده است. Cointelegraph، نیویورکر، Inside.com، Entrepreneur، BeInCrypto، و انتشارات دیگر. او بین امارات متحده عربی، ترکیه، روسیه و کشورهای مستقل مشترک المنافع به عنوان یک عشایر دیجیتال سفر می کند. دمیر مدرک لیسانس خود را در فیزیک گرفت که به اعتقاد او مهارت های تفکر انتقادی لازم برای موفقیت در چشم انداز دائماً در حال تغییر اینترنت را به او داده است.
