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        隱空間 文章 進入隱空間技術社區

        觀察AI模型的隱空間狀態,探索潛在因子

        • 1? ?前言當我們在觀察AI模型的生成數據時,通常會比較關注于模型輸出層的結果。然而,觀察其隱藏層的數據也是非常有價值的。AI模型善于捕捉萬事萬物之間的關聯性或規律,因而成為探索人體、企業等復雜系統中潛在因子(Latent factors)的利器。在這些復雜系統中,其潛在因子是指無法直接觀察但影響系統行為的潛在變量或模式。例如,大家已經很熟悉的自動編碼器(Autoencoder,簡稱AE)模型,它能透過學習數據的壓縮表示,來呈現復雜系統中的潛在模式和關系。這種功能使得AE模型在醫學研究
        • 關鍵字: 202410  AI模型  隱空間  

        從CLIP應用領會隱空間的魅力

        • 1 前言在前面所刊登的《從隱空間認識CLIP 多模態模型》一文里,已經闡述了CLIP 基于隱空間的運作了。在本文里,將從商店柜臺的產品推薦應用來說明:我們可以拿CLIP 的源代碼,搭配商家自有產品圖像(Image) 和圖像敘述文句(Text),來訓練出企業自用的CLIP 小模型,同時也領會其幕后隱空間(Latent space) 的運作及其效果。茲復習一下CLIP 的特性,它的目標是透過大量圖片及文字描述,建立兩者間的對應關系。其做法是利用ResNet50 等來萃取圖像的特征,并映射到隱空間(Latent
        • 關鍵字: 202311  CLIP  隱空間  

        細觀Diffusion隱空間里UNet的訓練流程(一)

        • 在上一期里,您已經領會Encoder 和Decoder 兩者的涵意和功能了。請您看看圖1 里,在兩者之間有個空間,通稱為:隱空間(latent space)。圖1 (來源https://arxiv.org/pdf/1909.11573.pdf)本期以SD(Stable Diffusion) 模型為例,來欣賞其隱空間里的架構之美。由于Diffusion 隱空間里的主角是:UNet模型。于是,先來細觀Diffusion 隱空間里UNet模型的訓練流程。1 簡介UNet模型在本專欄里,曾經詳細介紹過AE(aut
        • 關鍵字: 202308  Diffusion  隱空間  UNet  

        從隱空間領會解碼器

        • 0 引言在上1 期里,您已經領會( 理解)Encoder 的涵意和功能了。在本期里,就繼續來領會Decoder 的涵意和功能。由于這兩者是息息相關的。例如在Diffusion 模型里,就含有文本編碼器(text encoder)、圖像編碼器(image decoder)、以及解碼器(decoder) 等。于是,當您已經深入理解編碼器了,就能輕易繼續理解另一名詞:解碼器(Decoder)。茲回憶上1 期的說明:Encoder 負責從有招的世界,萃取( 過濾)& 沉淀于無招世界( 即AI 的潛藏空間)
        • 關鍵字: 202307  隱空間  解碼器  

        從隱空間理解編碼器(Encoder)

        • 1 前言當我們在閱讀關于AIGC 的文章時,常常會看到Encoder和Decoder名詞。它們是AI( 即ML) 的核心模型,如果能深入理解它們的涵意和功能,就能更流暢地理解相關文章的內容,以及圖示。例如,關于Diff usion( 擴張模型) 的文章里常看到如圖1。(圖1 來源https://www.joaoleal.com/how-stablediffusion-dall-e-2-and-midjourney-work)圖1 說明諸如Stable Diff usion 里,就含有文本編碼器(text
        • 關鍵字: 202306  隱空間  編碼器  

        從隱空間看AIGC生態的未來發展

        • 1 AIGC產業的革命性轉折點在2023 年3 月期的連載中曾經說明了,隨著AIGC潮流的發展,AI 模型將更為百花齊放,繁雜多樣,將導致管理成本急速升高。于是AI 模型的集裝箱(Container)角色就出來了。在未來數年內,凡是力求掌握隱藏空間,致力于開發控制軟件系統,來有效管理AI 貨柜( 即隱藏空間) 者,將成為AIGC 時代的大贏家。君不見,近年來AIGC 領域已經進入到大語言模型(LLM) 架構& 多模態 ( Multi-modal ) 時代。多模型AI能帶來的更豐富的創作內容,帶給我
        • 關鍵字: 隱空間  AIGC生態  

        從NN神經網絡理解隱空間

        • 1? ?復習:AIGC創作力來源——隱空間在2023 年1 月刊連載中,我們曾經說明在AIGC領域里,最近幾個很紅的圖像模型,例如DALLE、Imagen 和Midjourney 等, 它們都是基于一種機制:擴散(Diffusion)。經由模型訓練,操作隱空間(Latent space) 的向量,加上隨機輸入中合成新的數據,呈現出令人驚奇的創作,推動了AI 組合的創新或創作。這意味著,關于AI 的生成或創作,大多會涉及隱空間的操作。現在先從一個基本問題出發,這個問題是:為什么AI會創作
        • 關鍵字: 202303  神經網絡  隱空間  AIGC  

        迎接AIGC:掌握隱空間(一)

        • 1? ?前言上一期里我們曾經談到AI 有3 種型:識別型AI、生成型AI、決策型AI。一般而言,2020 年之前,識別型AI 是主流;而在2020 年之后,生成型AI 和決策型AI 逐漸蔚為主流。尤其是生成型AI 模型,如長江后浪前浪,蒸蒸日上。因之,本期就來談談生成型AI( 例如AIGC) 的魅力源頭:隱空間(Latent space)。愈擅長于操作隱空間向量(Vector),就愈能生成令人驚訝的創作。現在,我們就來認識隱空間,建立扎實的基礎,以便順暢迎向AIGC新潮流。2?
        • 關鍵字: 202301  AIGC  隱空間  
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        隱空間介紹

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