画像生成は、コンピューター ビジョンの分野における重要な研究方向の 1 つであり、Jay Alammar の最新作「Stable Diffusion」では、画像生成の原理とプログラミング実装が高品質の図で示されています。この記事では、読者が画像生成プロセスを完全に理解できるように、この作業を詳細に説明し、対応するソース コードを添付します。
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はじめに
画像生成とは、コンピュータ アルゴリズムを通じてリアルな画像を生成することを指し、コンピュータ ゲーム、仮想現実、映画の特殊効果などの幅広い応用が期待されています。Stable Diffusion は、拡散処理により徐々に画像を生成する安定した画像生成方法であり、安定性と生成品質が優れています。 -
画像生成原理の
安定拡散の中心的な考え方は、画像のピクセル値の拡散プロセスをシミュレートすることです。基本的な手順は次のとおりです:
a. 初期化: 生成の初期状態としてランダム ノイズ イメージから開始します。
b.拡散処理：反復計算により、ノイズ画像の画素値を徐々に拡散させます。各反復で、ピクセル値が周囲のピクセルに拡散され、スムーズなトランジション効果が作成されます。
c. 安定性制御: 拡散の速度と強度を制御することにより、拡散プロセスは徐々に安定します。これにより、生成プロセス中にイメージの一貫性と連続性が維持されます。
d. 終了条件: 所定の反復回数に達するか、安定状態に達すると、生成プロセスが終了し、最終的な生成画像が得られます。 -
実装コード
以下は、安定拡散を使用して画像を生成する方法を示す簡単な Python コードの例です。
import numpy as np
import matplotlib