Найкращі ресурси для початківців Stable Diffusion Моделі в ШІ
Останнім часом ми зібрали чимало матеріалів для вивчення, зокрема щодо моделей дифузії. Знову ж таки, ми прагнемо надати простий посібник для розуміння основ. Отже, давайте зануримося в деякі блоги, які пропонують чітке розуміння основ цієї теми та її хронологічний розвиток.
1. Дифузійні моделі — DDPM, DDIM і вказівки без використання класифікатора
Ця розширена публікація починається з VAE та GAN-S. Автор, Габріель Монгарас, доступно пояснює концепції, і стаття є корисною для тих, хто цікавиться механізмами, що лежать в основі цих моделей ШІ. Він підкреслює обмеження генеративних змагальних мереж (GAN) і те, як дифузійні моделі постають як багатообіцяюча альтернатива, пропонуючи кращу стабільність і якість зображення. Стаття також містить практичний вміст, оскільки автор закодував обговорювані реалізації, надаючи читачам можливість практичного навчання.
посилання: Прочитайте тут.
Навіщо читати
Рекомендовано прочитати статтю «Моделі дифузії — DDPM, DDIM і вказівки без використання класифікаторів», оскільки вона містить глибоку інформацію про те, як моделі дифузії змінювалися з часом, зокрема щодо генерація зображень. У статті розглядаються технічні аспекти та вдосконалення різних дифузійних моделей, починаючи від останніх розробок, як-от Керівництво без класифікаторів до ймовірнісних моделей дифузії з усуненням шуму (DDPM).
2. Розуміння дифузії та Stable Diffusion в ШІ
У цій статті розглядається архітектура Stable Diffusion моделі та їх застосування у створенні зображень із текстових описів, надаючи детальне пояснення технічних аспектів, включаючи використання згорткової архітектури UNet та трансформаторів. У статті також йдеться про генерацію умовних зображень за допомогою керованої дифузії та методи масштабування цих моделей для створення високоякісних зображень, що робить його дуже корисним для ентузіастів і професіоналів у сфері ШІ та машинного навчання, які зацікавлені в розумінні або роботі з ШІ. -породжене мистецтво. Практичні приклади та результати, наведені в статті, ще більше підвищують її цінність, пропонуючи читачам чітке уявлення про можливості моделей.
посилання: Прочитайте тут.
Навіщо читати
Вам слід прочитати статтю «Розуміння дифузії та Stable Diffusion у штучному інтелекті», оскільки він пропонує цінну інформацію про останні досягнення в галузі генеративні моделі, особливо зосереджуючись на моделях дифузії. Ці моделі, відзначені своєю здатністю генерувати різноманітні зображення з високою роздільною здатністю, є авангардом сучасних технологій створення мистецтва ШІ. Стаття глибоко заглиблюється в принципи, що лежать в основі моделей дифузії, натхненних нерівноважною термодинамікою, і пояснює процеси прямої та зворотної дифузії.
3. Ілюстрований Stable Diffusion Джей Аламмар
У статті наводиться уявлення про компоненти Stable Diffusion, включаючи компонент розуміння тексту, який переводить текст у числове представлення, генератор зображень і декодер зображень. Тут також пояснюється концепція дифузії в контексті штучного інтелекту та те, як вона сприяє покроковому створенню високоякісних зображень.
Стаття пояснює новаторську природу здатності ШІ створювати приголомшливі візуальні ефекти з текстових описів, підкреслюючи Stable Diffusionроль у створенні високоякісних моделей доступними завдяки своїй ефективності з точки зору швидкості та низьких вимог до ресурсів. Це слугує ніжним вступом до того, як Stable Diffusion працює, пояснюючи його універсальність і компоненти, задіяні в процесі.
посилання: Прочитайте тут.
Навіщо читати
Комплексний посібник «Ілюстроване Stable Diffusion” Джея Аламмара досліджує складність створення зображень ШІ з акцентом на Stable Diffusion модель. Ця стаття є цінною, оскільки вона містить докладне, але зрозуміле пояснення складних ідей, що робить її обов’язковою для прочитання всім, хто намагається зрозуміти або використовувати ШІ для створення зображень.
4. Час для практики
Тепер ви можете перейти до практичного застосування, пройшовши курс від Diffusers на HuggingFace: Прочитайте підручник тут.
Щоб зрозуміти найдрібніші деталі, перегляньте це 5-годинне відео, яке показує, як писати stable diffusion від А до Я:
Ви також можете знайти репозиторії, пов’язані з ним тут.
5. Додаткові ресурси
Щоб глибше зануритися в минулі роки та отримати більш повне розуміння, перегляньте ці статті:
- Дифузійні моделі випереджають GAN у синтезі зображень
- Знешумлення дифузійних імовірнісних моделей
- Знешумлення дифузійних неявних моделей
- Дифузійне керівництво без використання класифікатора
- Покращено ймовірнісні моделі дифузії з усуненням шумів
- Dall-E 2
- Stable diffusion
- Кандинський
Якщо ви вважаєте, що ми пропустили будь-які важливі ресурси, будь ласка, не соромтеся залишити коментар і дайте мені знати. Щасливого навчання!
відмова
Відповідно до Правила проекту Trust, будь ласка, зверніть увагу, що інформація, надана на цій сторінці, не призначена і не повинна тлумачитися як юридична, податкова, інвестиційна, фінансова або будь-яка інша форма консультації. Важливо інвестувати лише те, що ви можете дозволити собі втратити, і звернутися за незалежною фінансовою порадою, якщо у вас виникнуть сумніви. Щоб отримати додаткову інформацію, ми пропонуємо звернутися до положень та умов, а також до сторінок довідки та підтримки, наданих емітентом або рекламодавцем. MetaversePost прагне до точного, неупередженого звітування, але ринкові умови можуть змінюватися без попередження.
про автора
Дамір є керівником групи, менеджером із продуктів і редактором Metaverse Post, що охоплює такі теми, як AI/ML, AGI, LLMs, Metaverse тощо Web3- суміжні поля. Його статті щомісяця приваблюють величезну аудиторію понад мільйон користувачів. Здається, він є експертом із 10-річним досвідом роботи в SEO та цифровому маркетингу. Даміра згадували в Mashable, Wired, Cointelegraph, The New Yorker, Inside.com, Entrepreneur, BeInCrypto та інші видання. Він подорожує між ОАЕ, Туреччиною, Росією та СНД як цифровий кочівник. Дамір отримав ступінь бакалавра з фізики, що, на його думку, дало йому навички критичного мислення, необхідні для досягнення успіху в Інтернеті, який постійно змінюється.
інші статті
Дамір є керівником групи, менеджером із продуктів і редактором Metaverse Post, що охоплює такі теми, як AI/ML, AGI, LLMs, Metaverse тощо Web3- суміжні поля. Його статті щомісяця приваблюють величезну аудиторію понад мільйон користувачів. Здається, він є експертом із 10-річним досвідом роботи в SEO та цифровому маркетингу. Даміра згадували в Mashable, Wired, Cointelegraph, The New Yorker, Inside.com, Entrepreneur, BeInCrypto та інші видання. Він подорожує між ОАЕ, Туреччиною, Росією та СНД як цифровий кочівник. Дамір отримав ступінь бакалавра з фізики, що, на його думку, дало йому навички критичного мислення, необхідні для досягнення успіху в Інтернеті, який постійно змінюється.
