揭秘Generative AI之扩散模型原理的代码实践

人工智能

2023-12-08 21:43:21

生成式 AI：解锁创造力的无限潜力

探索扩散模型的原理和实践

生成式 AI 正在席卷而来，为我们赋予了用几行代码生成逼真图像、悦耳音乐、引人入胜的故事，甚至趣味视频的非凡能力。其中，扩散模型是生成式 AI 的核心技术之一，其原理和应用都值得我们深入了解。

扩散模型：从噪声中创造

扩散模型通过一个巧妙的过程将数据从清晰的状态逐步转化为模糊的状态，再从模糊的状态逐步还原为清晰的状态，从而实现数据生成。这个过程大致可以分为四个阶段：

1. 初始化： 将原始数据表示为一个高斯分布，这是一个以平均值和标准差为参数的连续概率分布。

2. 扩散： 通过反复添加噪声，将高斯分布逐渐转化为均匀分布，这是一个概率分布，在给定区间内所有值的出现概率相等。

3. 逆扩散： 通过反复减少噪声，将均匀分布逐步还原为高斯分布。

4. 采样： 从高斯分布中采样，生成新的、独特的类似于原始数据的数据。

代码实践：踏上生成图像之旅

为了进一步理解扩散模型，我们不妨亲自动手实践一下如何使用它来生成图像。

准备工作：

安装必要的库：pip install torch torchvision tqdm
下载扩散模型权重文件：wget https://huggingface.co/CompVis/stable-diffusion-v1-4/resolve/main/sd-v1-4.ckpt

代码：

import torch
import torchvision.transforms as T
from PIL import Image

# 加载扩散模型
model = torch.load("sd-v1-4.ckpt")

# 加载预处理函数
transform = T.Compose([T.Resize((512, 512)), T.ToTensor()])

# 加载提示
prompt = "一只坐在草地上的猫"

# 生成图像
image = model.sample(prompt=prompt, num_inference_steps=50)

# 保存图像
image = image.detach().cpu().numpy()
Image.fromarray(image).save("image.png")