
With transformers and diffusions
در عصر طلایی هوش مصنوعی، توانایی تبدیل کلمات به تصاویر واقعگرایانه یکی از شگفتانگیزترین دستاوردهای تکنولوژی است. اما فراتر از استفاده از ابزارهایی مانند Midjourney یا DALL-E، درک عمیق مهندسی پشت این مدلها مهارتی است که متخصصان طراز اول را متمایز میکند. کتاب ساخت مولد متن به تصویر (از صفر) تالیف مارک لیو، یک راهنمای عملی و گامبهگام برای کسانی است که میخواهند موتورهای تولید تصویر خود را با استفاده از ترنسفورمرهای بینایی و مدلهای انتشار (Diffusion Models) طراحی و پیادهسازی کنند.
خرید نسخه چاپی این کتاب، دسترسی شما را به دانش مهندسی لایههای زیرین هوش مصنوعی چندوجهی (Multimodal AI) باز میکند. نویسنده با رویکرد «یادگیری با ساختن»، شما را از یک کاربر ساده به توسعهدهندهای تبدیل میکند که میتواند مدلهای تولید تصویر را شخصیسازی، بهینهسازی و در پروژههای واقعی ادغام کند.
در این بخش، کتاب به سراغ یکی از انقلابیترین معماریهای هوش مصنوعی یعنی ترنسفورمرها میرود و کاربرد آنها را در دنیای تصویر تشریح میکند.
نویسنده با مقایسه دو رویکرد اصلی در تولید تصویر، تفاوتهای ساختاری میان ترنسفورمرها و مدلهای انتشار را بررسی میکند تا دیدگاهی جامع برای انتخاب مدل مناسب در پروژههای مختلف به دست آورید.
شما یاد میگیرید که چگونه یک ترنسفورمر را از پایه بسازید. تمرکز اصلی اینجا بر روی ترنسفورمر بینایی (Vision Transformer) است. یاد میگیرید که چگونه تصاویر را به قطعات (Patches) تقسیم کرده و با استفاده از مکانیسمهای توجه (Attention)، مدلی برای طبقهبندی دقیق تصاویر طراحی کنید.
در این مرحله، پل ارتباطی میان متن و تصویر ساخته میشود. شما یاد میگیرید مدلی را آموزش دهید که محتوای بصری یک تصویر را درک کرده و برای آن توضیحات متنی دقیق تولید کند؛ مهارتی که پایه و اساس درک چندوجهی هوش مصنوعی است.
بخش دوم کتاب بر روی تکنولوژی اصلی پشت صحنه مدلهایی مانند Stable Diffusion تمرکز دارد.
در این فصول، شما یک مدل انتشار را از صفر میسازید. یاد میگیرید که چگونه فرآیند افزودن نویز و حذف نویز (Denoising) باعث خلق تصاویر از دل آشفتگی میشود. همچنین، تکنیکهای کنترل خروجی را خواهید آموخت تا مدل دقیقاً تصویری را تولید کند که در توصیف متنی (Prompt) خواسته شده است.
چالش اصلی در مدلهای انتشار، سرعت و کیفیت خروجی است. نویسنده استراتژیهایی را برای آموزش مدلها جهت تولید تصاویر با رزولوشن بالا بدون نیاز به منابع پردازشی غیرمتعارف آموزش میدهد.
این بخش به سراغ ترکیبهای پیچیدهتر و مدلهای پیشرفته صنعتی میرود.
کلمات کلیدی:شما با مدل CLIP آشنا میشوید که وظیفه سنجش شباهت میان متن و تصویر را بر عهده دارد. سپس یاد میگیرید چگونه با استفاده از فضای نهفته (Latent Space)، سرعت و کارایی تولید تصویر را به طرز چشمگیری افزایش دهید.
تحلیل دقیق یکی از محبوبترین مدلهای متن به تصویر در جهان. شما ساختار داخلی Stable Diffusion را کالبدشکافی کرده و یاد میگیرید چگونه آن را برای وظایف خاص شخصیسازی کنید.
در این بخش، مدلهای کلاسیکتر و در عین حال قدرتمند تولید تصویر بررسی میشوند.
یاد میگیرید که چگونه با استفاده از VQGAN، تصاویر را به دنبالهای از اعداد صحیح (Tokens) تبدیل کنید تا برای ترنسفورمرها قابل فهم باشند. در نهایت، یک نسخه ساده اما کاربردی از مدل معروف DALL-E را پیادهسازی خواهید کرد.
کتاب با بررسی چالشهای اخلاقی و فنی پایان مییابد. شما یاد میگیرید که چگونه تفاوت میان تصاویر واقعی و تصاویر ساخته شده توسط هوش مصنوعی را تشخیص دهید و با مفاهیم امنیت در هوش مصنوعی آشنا شوید.
کتاب ساخت مولد متن به تصویر یک مرجع فنی سنگین است که نیاز به بررسی دقیق کدها و نمودارهای معماری دارد. داشتن نسخه فیزیکی این کتاب به شما اجازه میدهد در حین کدنویسی در پایتون، به راحتی به توضیحات خطبهخط نویسنده دسترسی داشته باشید.
مزایای کلیدی که با مطالعه این کتاب به دست میآورید:
توانایی ساخت مدلهای تولید تصویر اختصاصی با وضوح بالا.
تسلط بر ویرایش تصاویر موجود از طریق دستورات متنی (In-painting و Out-painting).
مهارت در آموزش ترنسفورمرهای بینایی برای وظایف طبقهبندی و درک تصویر.
یادگیری تکنیکهای Fine-tuning روی مدلهای زبانی بزرگ (LLM) برای کارهای بصری.
درک عمیق ریاضیات و الگوریتمهای پشت صحنه Stable Diffusion و DALL-E.
این کتاب برای توسعهدهندگان پایتون، مهندسان یادگیری ماشین و دانشمندان داده که میخواهند به لبه تکنولوژی هوش مصنوعی مولد برسند، یک ضرورت غیرقابل انکار است.
نمونه چاپ کتاب موجود نیست.
نظرات کاربران