22/09/16 21:25:20.87 5fLGnoln.net
>>404
> ニューラルネット構造をシミュレートして動いている
めっちゃ基本的に言えばそうですね。
言語や画像をニューラルネットに入力するための符号化とか、多層化（ディープラーニング）するとか、活性化関数を入れるとか、いろんな工夫がありますが、
> IF文の羅列なエキスパートシステム
とは根本的に違って、どういう論理か（どの特徴量を学習して再現しているのか）は人間には分からなくなってますね
普通のプログラミングをしてる人間からすると、コード的にはディープラーニングの世界は驚くほど単純です。（なんで動くかの数学理論は難しいですが）
URLﾘﾝｸ(github.com)
例えばSDの公式のコードを見ると、コアの部分はたったこれだけで動きます。
この事前学習済の"CompVis/stable-diffusion-v1-4"の中はパラメータが入ってるだけでプログラミングで言ういわゆるロジックは何もありません。
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from torch import autocast
from diffusers import StableDiffusionPipeline
pipe = StableDiffusionPipeline.from_pretrained(
"CompVis/stable-diffusion-v1-4",
use_auth_token=True
).to("cuda")
prompt = "a photo of an astronaut riding a horse on mars"
with autocast("cuda"):
image = pipe(prompt)["sample"][0]
image.save("astronaut_rides_horse.png")
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