Örnekleme Planları ve Yönlendirme
Üretimi bir isteme doğru yönlendirin.
Örnekleme Planları ve Yönlendirme, CoddyKit'te ücretsiz bir Deep Learning Academy dersidir. Bu, 4 dersinin 3. dersidir. Aşağıdan dersin tamamını ücretsiz okuyabilir, sonra tarayıcıda yerleşik kod editörü ve 7/24 yapay zeka koçu ile uygulamalı olarak pratik yapabilirsin. Bu, Deep Learning Academy öğrenme yolunun bir parçasıdır ve ilerlemeniz web ve CoddyKit uygulaması arasında senkronize olur. Deep Learning Academy kursu toplamda 4 dersten oluşur.
Örnekleme Ödüldür
Eğitim size bir gürültü giderici kazandırır. Örnekleme, gürültüyü tamamlanmış bir görüntüye dönüştürmek için ters adımları çalıştırdığınız asıl aşamadır.
Adımlar Zaman Alır
Her ters adım U-Net'i bir kez çağırır. Daha fazla adım genellikle daha net sonuçlar, ancak daha yavaş bir üretim anlamına gelir. ⏳
DDPM Örnekleyicisi
Özgün DDPM örnekleyicisi aslına sadıktır ancak yavaştır; çoğu zaman yüzlerce, hatta binlerce küçük gürültü giderme adımı gerektirir.
DDIM ile Daha Hızlı
DDIM, kaliteyi yüksek tutarken birçok adımı atlar; böylece bin adım yerine yirmi veya elli adımda örnekleme yapabilirsiniz.
Zamanlama Seçme
Bir örnekleme zamanlaması, gerçekte hangi zaman adımlarını ziyaret edeceğinize karar verir. Daha az ve iyi seçilmiş adımlar, biraz ayrıntı karşılığında büyük hız kazandırır.
scheduler.set_timesteps(num_inference_steps=30)Basit Üretim Yönünü Kaybeder
Model kendi hâline bırakıldığında geçerli bir görüntü üretir ancak onu yönlendiremezsiniz. İnandırıcı bir şey elde edersiniz; fakat bu, istediğiniz şey olmayabilir.
İstemle Koşullandırma
Denetim elde etmek için U-Net'i bir istemle, genellikle metin gömmesiyle koşullandırırsınız; böylece model açıklamanıza yönelir.
Sınıflandırıcısız Yönlendirme
Sınıflandırıcısız yönlendirme, modeli istemle ve istem olmadan iki kez çalıştırır, ardından sonucu istemli sürüme doğru iter.
Yönlendirme Ölçeği
Bir yönlendirme ölçeği, ne kadar güçlü yönlendirme yapılacağını belirler. Daha yüksek değerler istemi daha yakından izler; ancak aşırıya kaçılırsa gerçekçiliği azaltabilir.
image = pipe(prompt, guidance_scale=7.5)En Uygun Noktayı Bulma
Çok düşük olursa görüntü sizi görmezden gelir; çok yüksek olursa sert görünür. Başlangıç için yedi civarında bir ölçek sık kullanılan uygun bir noktadır.
İki Ayar, Büyük Etki
Adımlar hızı ve ayrıntıyı, yönlendirme ise isteme ne kadar uyulacağını belirler. Her ikisini ayarlamak, çıktınızı ince ayarlamanızı sağlar. 🎛️
Kısa Kontrol
Yönlendirme ölçeğini artırmak ne yapar?
Özet
DDIM gibi zamanlamalar hız için adımları azaltır, yönlendirme ise üretimi isteminize doğru yönlendirir. Kalite ve denetim arasında denge kurmak için adımları ve yönlendirme ölçeğini ayarlayın. 🎉
Yapay zeka eğitmeniyle Python öğren — ücretsiz
Tarayıcında gerçek kod yaz ve çalıştır, 7/24 yapay zeka eğitmeninden anında yardım al; web'de ya da uygulamada kaldığın yerden devam et.
- Kurslar
- 30
- Dersler
- 120
Sıkça Sorulan Sorular
“Örnekleme Planları ve Yönlendirme” dersi ücretsiz mi?
Evet — “Örnekleme Planları ve Yönlendirme” dersin tüm metni burada web'de ücretsiz olarak okunabilir. Etkileşimli olarak pratik yapmak (yerleşik kod editörü ve 7/24 yapay zeka koçu) ve Deep Learning Academy kursunun geri kalanını açmak için CoddyKit PRO'ya yükselt. Deep Learning Academy kursu toplamda 4 dersten oluşur.
“Örnekleme Planları ve Yönlendirme” dersinde ne öğreneceğim?
Üretimi bir isteme doğru yönlendirin. Deep Learning Academy ile uygulamalı kodu tarayıcıda doğrudan çalıştırarak pratik yaparsın ve 7/24 yapay zeka koçu dersi çalışırken sorularını yanıtlar.
Deep Learning Academy öğrenmeye başlamak için deneyim gerekli mi?
Önceden deneyim gerekmez. CoddyKit'te Deep Learning Academy, başlangıçtan ileri seviyeye kadar yapılandırıldığı için buradan başlayabilir veya başından başlayıp kendi hızında ilerleme yapabilirsin. Bu, 4 dersinin 3. dersidir.
“Örnekleme Planları ve Yönlendirme” dersi ne kadar sürer?
Çoğu CoddyKit dersi yaklaşık 5–10 dakika sürer. Her biri kısa ve etkileşimli olduğu için sabit ilerleme yaparsın ve web ile uygulama arasında tam olarak bıraktığın yerden devam edebilirsin.
Bu Deep Learning Academy dersinde kod yazıp çalıştırabilir miyim?
Evet. Her Deep Learning Academy dersi yerleşik bir kod editörü içerir, bu sayede tarayıcıda gerçek kod yazıp çalıştırabilir ve anlık yapay zeka geri bildirimi alırsın — yerel kurulum gerekli değildir.
Bu kursun tüm dersleri
- İleri Gürültüleme ve Ters Gürültü Giderme
- Gürültüyü U-Net ile Tahmin Etme
- Örnekleme Planları ve Yönlendirme
- Diffusers ile Bir Pipeline Çalıştırma