Ssylka

Генеративно-состязательные сети и диффузионные модели в нейрографике

Генеративно-состязательные сети (GAN) и диффузионные модели представляют собой два различных подхода к созданию изображений с использованием нейронных сетей. GAN работают по принципу состязания двух сетей: генератора, который создает изображения из случайного шума, и дискриминатора, который оценивает реалистичность сгенерированных изображений. Генератор стремится обмануть дискриминатор, создавая всё более реалистичные изображения, в то время как дискриминатор пытается всё лучше отличать поддельные изображения от реальных. Процесс обучения продолжается до тех пор, пока генератор не начнет создавать изображения, которые дискриминатор не может отличить от настоящих.
Генеративно-состязательные сети и диффузионные модели в нейрографике
Изображение носит иллюстративный характер

Диффузионные модели, такие как Stable Diffusion, используют иной принцип. Они начинают с изображения, которое постепенно зашумляется до полного хаоса, а затем обучаются восстанавливать исходное изображение, удаляя шум. Постепенно модель изучает процесс перехода от случайного шума к осмысленному изображению. Модели этого типа могут генерировать изображения по текстовому описанию, дорисовывать их, менять фон и стиль.

Для начала экспериментов с GAN можно использовать такие библиотеки, как PyTorch и TensorFlow/Keras, а для диффузионных моделей – diffusers от Hugging Face. В качестве учебных датасетов подойдут MNIST, CIFAR-10 и CelebA. Обучение GAN может быть нестабильным и подвержено переобучению, что требует внимания к настройке гиперпараметров. Для получения более качественных результатов с диффузионными моделями стоит использовать подходящие подсказки (промпты), варьировать количество шагов и использовать разные семплеры.


Новое на сайте

18293Почему для исправления «техношеи» нужно укреплять мышцы, а не растягивать их? 18292Как новорожденная звезда подала сигнал из эпицентра мощнейшего взрыва? 18291Нотный рецепт: как наука превращает музыку в обезболивающее 18290Что превращает кофейное зерно в идеальный напиток? 18289Как пробуждение древних микробов и тайны черных дыр меняют наше будущее? 18288Как 3500-летняя крепость в Синае раскрывает секреты египетской военной мощи? 18287Китайская кибергруппа Silver Fox расширяет охоту на Японию и Малайзию 18286Набор инструментов Kobalt на 297 предметов в Lowe's всего за $99 18285Анатомия вирусного успеха дубайского шоколада 18284Почему лемуры Мадагаскара нарушают общепринятые законы эволюции? 18283Капля крови против рака: новая эра диагностики онкологии 18282Как северокорейские хакеры создают универсальное кибероружие из двух вредоносных программ? 18281Как пугало проиграло войну с птицами и стало культурным символом 18280Таблетка-принтер для заживления тканей изнутри 18279Наследие кометы галлея: как увидеть метеорный поток Ориониды