穩定的擴散模型最近通過為各種藝術風格和領域產生令人印象深刻的高質量結果,徹底改變了AI圖像的產生。實現這一目標的關鍵創新是在大型和多樣化的圖像數據集上培訓擴散模型。例如, 初始穩定擴散模型 接受了超過23億個圖像文本對的培訓,涵蓋了廣泛的主題。但是,從零開始為專業領域培訓穩定的擴散模型需要什麼呢? 在本綜合指南中,我們將引導您完成端到端的過程,以進行穩定的擴散培訓。

訓練穩定擴散模型的前提條件

• 在訓練穩定的擴散模型之前,您需要準備將用於訓練模型的數據。

數據收集

• 收集正確的培訓數據對於您的模型性能至關重要,因此首先:
• 與您所需的應用程序域相關的圖像文本對的數據集。至少獲得幾千個例子。
• 圖像應具有足夠的分辨率和視覺質量。常見尺寸為512x512或更高。
• 文本可以是標題,標題或與每個圖像對齊的其他描述符。

數據清理

• 清理數據可確保您的模型培訓有效,因此:
• 查看任何無效或損壞的條目的數據,並修復或刪除它們。
• 標準化文本-正確的拼寫,擴展縮寫等。

數據預處理

• 歸一化
• 標準化

模型選擇

• 深層卷積 神經網絡 (DCNN)

• 生成對抗網絡(GAN)

• 變式自動編碼器(VAE)

培訓穩定擴散模型的步驟

有了數據和模型基礎,您現在可以繼續培訓針對您特定需求量身定制的自定義穩定擴散模型。您可以使用Google Colab等工具和平台, Jupyter筆記本, 或TensorFlow。這些平台為運行實驗,管理模型和生成高質量圖像提供了包容性環境。