画像テキストの翻訳
[10〜13]次の記事を読んで質問に答えてください。
文章や映像音声オール作り出す人工知能生成モデルの中
拡散モデルは、画像の復元生成と変換に優れた性能が見えます。
広がる
基本的な発想は、元の画像にノイズフレームを徐々に
追加せずにそのノイズフレームを再度削除していくと、元のイメージフレーム
復元できるということです：ノイズは不要または望ましくありません
値を意味します。必要な値のみを含む元の画像にノイズ
段階的に加えると、ノイズを含む拡散画像になります。
複数
ステップフレームを経ると、最終的に元の画像がどんな画像になっているのか全く
分からないノイズイメージになる。億で段階的に追加された
ノイズフレームがわかったら、ノイズ画像から元の画像フレームを復元する
できる。拡散モデルはノイズジェネレータ、イメージ演算器、ノイズ
予測器で構成され、純拡散過程と逆拡散過程の順に動作する
純拡散プロセスは、画像にノイズを追加しながらノイズ予測フレームワーク
学習プロセスです：最初のステップでは。ノイズジェネレータのノイズフレーム
作成した後、画像演算子はこのノイズフレームの元の画像に加えて
ノイズを含む拡散
イメージルに出入りする。
次の段階から
ノイズジェネレータで作成されたノイズの前のステップで出力された拡散
画像に加えるこれらのステップム十分に繰り返すと最終的に
ノイズ画像が出てきます。 このとき加算されるノイズは大きさや分布
様相などその特性が段階的に異なる
したがって、
ノイズ予測器
段階的に拡散された画像フレームが入力され、画像に含まれるノイズの
特性オール抽出して数値で表現する
この
恥ずかしいものに基づいて
ノイズ予測
ノイズ予測器内部
これらの数字
潜在表現という。
ノイズ予測器は潜在的な表現を求める
ノイズを予測する方法を学習します。
ノイズ予測器の学習方法は、機械学習の中から地図学習に
該当する地図学習は学習データに正解が与えられて出力と
正解の違いが小さくなるようにモデルオール学習させる方法だ。ノイズ
予測器を学習するとき
ノイズジェネレータで作った
ノイズが正解に該当するこのノイズと予測されたノイズとの間
差が小さくなるように学習させる。
逆拡散過程はノイズ画像からノイズリム
イメージフレームを復元するプロセスです。
ノイズ
削除するには
画像に
段階的に
どんな特性の
ノイズ
さらに海賊論
知る必要があります。
ノイズ予測器
役割を果たす。
ノイズ画像
または中
ステップで拡散イメージングノイズ予測器に入力すると、
含まれる
ノイズの特性オール抽出による潜在
表現を求めて2日
に基づいて
ノイズ
予測する画像
演算器は入力された拡散
画像からこのノイズを抜いて現段階のノイズを提起した拡散
イメージフレームを出力する。 拡散画像にこのようなステップフレームを繰り返すと、結局
ノイズがほとんど除去され、元の画像に近い画像のみが残る
なる。
一方、
多くの種類のイメージフレームワークを学習する
後に学習した画像
潜在
表現に固有の番号率を付けると、逆拡散過程でのイメージフレーム
選択して生成することができます：また、潜在表現の数値を上げる調整
その他の特性
ノイズが発生しました
いくつかのイメージフレームを振る
実在しないイメージ枠を作ることもできる
モデルの
ノイズ
ノイズ
ノイズ ノイズ
