28、大语言模型的高级应用：图像生成与模型微调

大语言模型的高级应用：图像生成与模型微调

在当今的人工智能领域，大语言模型的应用不断拓展，其中图像生成和模型微调是两个备受关注的方向。本文将介绍如何利用稳定扩散（Stable Diffusion）技术生成图像，以及如何对预训练的变压器模型进行微调。

利用稳定扩散生成图像

稳定扩散（SD）是一种基于文本提示合成图像的生成模型。它结合了自编码器（AE）、去噪扩散概率模型（DM）和变压器（Transformer），下面我们将详细介绍其各个组件。

自编码器（AE）

自编码器是一种前馈神经网络，旨在重现其输入。它由编码器和解码器两部分组成：
- 编码器 ：将输入数据映射到网络的内部潜在表示。在稳定扩散中，编码器通常是一个具有多个隐藏层（包括卷积层）的瓶颈层，其内部状态为激活张量 z。
- 解码器 ：尝试从网络的内部状态 z 重建输入。解码器的结构通常与编码器相对称。

通过最小化重建误差（即原始输入与其重建之间的距离）来训练自编码器。潜在张量 z 是整个自编码器的核心，由于瓶颈层的单元数少于输入/输出层，模型被迫学习数据中最重要的特征，从而实现数据的压缩。

在稳定扩散中，AE 编码器在训练时会创建输入图像的压缩初始潜在表示张量 z，整个扩散过程将基于这个压缩后的 z 进行，而不是原始图像。只有在反向扩散结束后，AE 解码器才会将新生成的表示 z 上采样为最终的生成图像。这种结合 AEs 和扩散模型的方式被称为潜在扩散模型。

此外，为了根据文本提示生成新图像，我们可以使用变分自编码器（VAEs），它可以用概率术语描述