Noise Addition এবং Denoising-এর মাধ্যমে ইমেজ তৈরি করা ডিফিউশন মডেলের একটি মূল পদ্ধতি, যা Stable Diffusion-এর মত মডেলগুলোতে ব্যবহৃত হয়। এই প্রক্রিয়ায় মূলত একটি ইমেজকে প্রগ্রেসিভলি নষ্ট করে এবং পরে পুনর্গঠন করা হয়। নিচে এই পদ্ধতির বিস্তারিত ব্যাখ্যা দেওয়া হলো:
Noise Addition এবং Denoising-এর পদ্ধতি
ডিফিউশন মডেলে, ইমেজ জেনারেশনের জন্য দুটি ধাপ রয়েছে:
- Noise Addition: একটি ইমেজ বা টেক্সট থেকে স্টার্ট করে ধীরে ধীরে ইমেজে ন্যয়স (random noise) অ্যাড করা হয়।
- Denoising: মডেলটি এই ন্যয়সযুক্ত ইমেজ থেকে ধাপে ধাপে মূল ইমেজ পুনর্গঠন করে, যা একটি হাই-কোয়ালিটি ইমেজ তৈরি করে।
Noise Addition এবং Denoising-এর উদাহরণ
এখানে PyTorch ব্যবহার করে Noise Addition এবং Denoising-এর মাধ্যমে একটি ডিফিউশন প্রক্রিয়া ডেমোনস্ট্রেট করা হয়েছে।
import torch
import torch.nn as nn
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
# একটি সিম্পল ডেনয়েজিং মডেল ডিফাইন করা
class SimpleDenoisingModel(nn.Module):
def __init__(self):
super(SimpleDenoisingModel, self).__init__()
self.fc = nn.Sequential(
nn.Linear(784, 512),
nn.ReLU(),
nn.Linear(512, 784)
)
def forward(self, x):
return self.fc(x)
# গ্যাসিয়ান ন্যয়স অ্যাড করার ফাংশন
def add_noise(image, noise_level):
noise = torch.randn_like(image) * noise_level
return image + noise
# মডেল ইনস্ট্যানশিয়েট করা
model = SimpleDenoisingModel()
# একটি র্যান্ডম ইমেজ তৈরি করা (উদাহরণ হিসেবে MNIST সাইজ)
original_image = torch.rand(1, 28, 28)
noisy_image = add_noise(original_image, 0.5)
# ইমেজ ফ্ল্যাট করা (ব্যাচ সাইজ 1 ধরে)
noisy_image_flat = noisy_image.view(-1, 784)
# মডেলের মাধ্যমে ডেনয়েজিং করা
denoised_image_flat = model(noisy_image_flat)
denoised_image = denoised_image_flat.view(1, 28, 28).detach()
# ইমেজগুলো প্রদর্শন করা
fig, axs = plt.subplots(1, 3, figsize=(12, 4))
axs[0].imshow(original_image.squeeze(), cmap='gray')
axs[0].set_title('Original Image')
axs[1].imshow(noisy_image.squeeze(), cmap='gray')
axs[1].set_title('Noisy Image')
axs[2].imshow(denoised_image.squeeze(), cmap='gray')
axs[2].set_title('Denoised Image')
plt.show()
ব্যাখ্যা:
ডেনয়েজিং মডেল:
- একটি সিম্পল ফুলি কানেক্টেড নিউরাল নেটওয়ার্ক তৈরি করা হয়েছে, যা ২৮x২৮ সাইজের ইনপুট নিয়ে (MNIST-এর মত) ইমেজকে ডেনয়েজ করার চেষ্টা করে।
Noise Addition:
add_noise()ফাংশন ব্যবহার করে একটি গ্যাসিয়ান ন্যয়স ইমেজে যোগ করা হয়।noise_levelদ্বারা ন্যয়সের ইন্টেনসিটি কন্ট্রোল করা যায়।
Denoising:
- মডেলটি ন্যয়সযুক্ত ইমেজ ইনপুট নেয় এবং এটি প্রসেস করে ডেনয়েজ ইমেজ আউটপুট দেয়।
ইমেজ প্রদর্শন:
matplotlibব্যবহার করে মূল ইমেজ, ন্যয়সযুক্ত ইমেজ, এবং ডেনয়েজ ইমেজ প্রদর্শন করা হয়েছে।
ডিফিউশন মডেলের প্রক্রিয়া:
- Noise Addition:
- মডেলটি প্রথমে একটি র্যান্ডম ন্যয়স (যেমন গ্যাসিয়ান ন্যয়স) দিয়ে ইমেজের পিক্সেলগুলো বিকৃত করে।
- Denoising Process:
- ডেনয়েজিং ধাপে, মডেলটি ন্যয়সযুক্ত ইমেজ থেকে ধীরে ধীরে ন্যয়স কমিয়ে মূল ইমেজ পুনর্গঠন করার চেষ্টা করে।
- এটি সাধারণত বিভিন্ন ধাপে করা হয়, যেখানে প্রতিটি ধাপে মডেল ইমেজের প্যাটার্ন এবং ফিচারগুলো শিখে নেয় এবং আগের ধাপের তুলনায় ন্যয়স কমিয়ে ফেলে।
Stable Diffusion-এ Noise Addition এবং Denoising:
Stable Diffusion এবং অন্যান্য ডিফিউশন মডেলগুলোতে, ন্যয়স অ্যাড করা হয় একটি ইমেজের মধ্যে বিভিন্ন ধাপে, এবং মডেলটি ধাপে ধাপে ইমেজকে পুনর্গঠন করে। প্রতিটি ধাপে মডেলটি পূর্বের স্টেপ থেকে একটি আপডেটেড ফর্ম পায় এবং এটি আগের ইমেজ থেকে আরও পরিষ্কার আউটপুট তৈরি করার চেষ্টা করে। এই পদ্ধতিটি ব্যবহার করে, মডেলটি ধীরে ধীরে একটি সম্পূর্ণ হাই-কোয়ালিটি ইমেজ তৈরি করতে সক্ষম হয়।
ডিফিউশন মডেলের এই পদ্ধতি অত্যন্ত ইফেক্টিভ কারণ এটি প্রগ্রেসিভলি ইমেজের ফিচারগুলো শিখে এবং পুনর্গঠন করে, যা মডেলটিকে টেক্সট বা অন্যান্য ইনপুট থেকে জটিল এবং বিস্তারিত ইমেজ তৈরি করতে সাহায্য করে।
Read more
