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2023 年 10 月 16 日

初學者學習的最佳資源 Stable Diffusion 人工智慧中的模型

初學者學習的最佳資源 Stable Diffusion 人工智慧中的模型

我們最近收集了相當多的研究資料,特別是關於擴散模型的資料。 我們的目標再次是為掌握基礎知識提供簡單的指南。 因此,讓我們深入研究一些博客,這些博客可以讓您深入了解該主題的基礎知識及其時間順序。

1. 擴散模型-DDPM、DDIM 和無分類器指導

1. 擴散模型-DDPM、DDIM 和無分類器指導

這篇內容廣泛的文章首先從 VAE 和 GAN-S 開始。 作者 Gabriel Mongaras 以簡單易懂的方式解釋了這些概念,這篇文章對於那些對這些人工智慧模型的底層機制感興趣的人來說是有益的。 它強調了生成對抗網路 (GAN) 的局限性,以及擴散模型如何成為一種有前途的替代方案,提供更好的穩定性和影像品質。 本文也包含實用內容,作者對所討論的實現進行了編碼,為讀者提供了實踐學習的機會。

Link: 在這裡閱讀.

為什麼要閱讀

建議閱讀“擴散模型 - DDPM、DDIM 和分類器免費指南”一文,因為它提供了有關擴散模型如何隨時間變化的深刻信息,特別是與 圖像生成。 本文從無分類器指導到去噪擴散機率模型 (DDPM) 等最新發展開始,深入探討了各種擴散模型的技術方面和進展。

2. 理解擴散& Stable Diffusion 在人工智慧領域

2. 理解擴散& Stable Diffusion 在人工智慧領域

本文討論的架構 Stable Diffusion 模特兒 及其在從文字描述創建圖像方面的應用,提供了技術方面的詳細說明,包括卷積 UNet 架構和轉換器的使用。 這篇文章還涉及透過引導擴散生成條件圖像以及擴展這些模型以實現高品質圖像生成的方法,這對於人工智慧和機器學習領域有興趣理解或使用人工智慧的愛好者和專業人士非常有益-生成的藝術。 本文提供的實際範例和結果進一步增強了其價值,讓讀者清楚了解模型的功能。

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為什麼要閱讀

您應該閱讀文章“理解擴散和 Stable Diffusion 人工智慧”,因為它提供了有關人工智慧領域最新進展的寶貴見解 生成模型,特別關注擴散模型。 這些模型以其生成多樣化、高解析度影像的能力而聞名,是當前人工智慧藝術生成技術的前沿。 本文受到非平衡熱力學的啟發,深入探討了擴散模型背後的原理,並解釋了正向和反向擴散過程。

3.畫報 Stable Diffusion 通過傑·阿拉馬爾

3.畫報 Stable Diffusion 通過傑·阿拉馬爾

這篇文章提供了對組件的見解 Stable Diffusion,包括將文字轉換為數位表示的文字理解組件、圖像生成器和圖像解碼器。 它還解釋了人工智慧背景下的擴散概念,以及它如何有助於逐步創建高品質圖像。

該文章解釋了人工智慧從文字描述中創建令人驚嘆的視覺效果的能力的突破性本質,並強調 Stable Diffusion由於其速度高效且資源需求低,在使高品質模型可用方面發揮重要作用。 它溫和地介紹如何 Stable Diffusion 操作,解釋其多功能性以及該過程中涉及的組件。

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為什麼要閱讀

綜合手冊「圖解 Stable Diffusion」 作者:Jay Alammar 探討了 AI 影像生成的複雜性,重點關注 Stable Diffusion 模型。 這篇文章很有價值,因為它對困難的想法提供了全面且易於理解的解釋,使其成為任何試圖理解或使用人工智慧進行圖像生成的人的必讀之作。

4. 練習時間

現在,您可以透過學習 HuggingFace 上 Diffusers 的課程來繼續實際應用: 在這裡閱讀教程.

要了解具體細節,請觀看這個 5 小時的視頻,其中展示瞭如何編寫 stable diffusion 從A到Z:

您還可以找到與之相關的存儲庫 請點擊這裡.

5.其他資源

要更深入地了解過去幾年並更全面地了解,請查看以下文章:

  1. 擴散模型在圖像合成方面擊敗了 GAN
  2. 去噪擴散機率模型
  3. 去雜訊擴散隱式模型
  4. 無分類器擴散指導
  5. 改進的去雜訊擴散機率模型
  6. 達爾-E 2
  7. Stable diffusion
  8. 康定斯基

如果您認為我們錯過了任何重要資源,請隨時發表評論並告訴我。 快樂學習!

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關於作者

Damir 是團隊領導、產品經理和編輯 Metaverse Post,涵蓋 AI/ML、AGI、LLM、Metaverse 等主題 Web3- 相關領域。 他的文章每月吸引超過一百萬用戶的大量讀者。 他似乎是一位在 SEO 和數字營銷方面擁有 10 年經驗的專家。 達米爾曾在 Mashable、Wired、 Cointelegraph、《紐約客》、Inside.com、Entrepreneur、BeInCrypto 和其他出版物。 他作為數字游牧者往返於阿聯酋、土耳其、俄羅斯和獨聯體國家之間。 達米爾獲得了物理學學士學位,他認為這賦予了他在不斷變化的互聯網格局中取得成功所需的批判性思維技能。 

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達米爾亞拉洛夫
達米爾亞拉洛夫

Damir 是團隊領導、產品經理和編輯 Metaverse Post,涵蓋 AI/ML、AGI、LLM、Metaverse 等主題 Web3- 相關領域。 他的文章每月吸引超過一百萬用戶的大量讀者。 他似乎是一位在 SEO 和數字營銷方面擁有 10 年經驗的專家。 達米爾曾在 Mashable、Wired、 Cointelegraph、《紐約客》、Inside.com、Entrepreneur、BeInCrypto 和其他出版物。 他作為數字游牧者往返於阿聯酋、土耳其、俄羅斯和獨聯體國家之間。 達米爾獲得了物理學學士學位,他認為這賦予了他在不斷變化的互聯網格局中取得成功所需的批判性思維技能。 

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