- 1 前言当我们在观察AI模型的生成数据时，通常会比较关注于模型输出层的结果。然而，观察其隐藏层的数据也是非常有价值的。AI模型善于捕捉万事万物之间的关联性或规律，因而成为探索人体、企业等复杂系统中潜在因子(Latent factors)的利器。在这些复杂系统中，其潜在因子是指无法直接观察但影响系统行为的潜在变量或模式。例如，大家已经很熟悉的自动编码器(Autoencoder，简称AE）模型，它能透过学习数据的压缩表示，来呈现复杂系统中的潜在模式和关系。这种功能使得AE模型在医学研究
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202410 AI模型 隐空间
- 1 前言在前面所刊登的《从隐空间认识CLIP 多模态模型》一文里，已经阐述了CLIP 基于隐空间的运作了。在本文里，将从商店柜台的产品推荐应用来说明：我们可以拿CLIP 的源代码，搭配商家自有产品图像(Image) 和图像叙述文句(Text)，来训练出企业自用的CLIP 小模型，同时也领会其幕后隐空间(Latent space) 的运作及其效果。兹复习一下CLIP 的特性，它的目标是透过大量图片及文字描述，建立两者间的对应关系。其做法是利用ResNet50 等来萃取图像的特征，并映射到隐空间(Latent
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202311 CLIP 隐空间
- 在上一期里，您已经领会Encoder 和Decoder 两者的涵意和功能了。请您看看图1 里，在两者之间有个空间，通称为：隐空间(latent space)。图1 （来源https://arxiv.org/pdf/1909.11573.pdf）本期以SD(Stable Diffusion) 模型为例，来欣赏其隐空间里的架构之美。由于Diffusion 隐空间里的主角是：UNet模型。于是，先来细观Diffusion 隐空间里UNet模型的训练流程。1 简介UNet模型在本专栏里，曾经详细介绍过AE(aut
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202308 Diffusion 隐空间 UNet
- 0 引言在上1 期里，您已经领会( 理解)Encoder 的涵意和功能了。在本期里，就继续来领会Decoder 的涵意和功能。由于这两者是息息相关的。例如在Diffusion 模型里，就含有文本编码器(text encoder)、图像编码器(image decoder)、以及解码器(decoder) 等。于是，当您已经深入理解编码器了，就能轻易继续理解另一名词：解码器(Decoder)。兹回忆上1 期的说明：Encoder 负责从有招的世界，萃取( 过滤)& 沉淀于无招世界( 即AI 的潜藏空间)
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202307 隐空间 解码器
- 1 前言当我们在阅读关于AIGC 的文章时，常常会看到Encoder和Decoder名词。它们是AI( 即ML) 的核心模型，如果能深入理解它们的涵意和功能，就能更流畅地理解相关文章的内容，以及图示。例如，关于Diff usion( 扩张模型) 的文章里常看到如图1。(图1 来源https://www.joaoleal.com/how-stablediffusion-dall-e-2-and-midjourney-work)图1 说明诸如Stable Diff usion 里，就含有文本编码器(text
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202306 隐空间 编码器
- 1 AIGC产业的革命性转折点在2023 年3 月期的连载中曾经说明了，随着AIGC潮流的发展，AI 模型将更为百花齐放，繁杂多样，将导致管理成本急速升高。于是AI 模型的集装箱(Container)角色就出来了。在未来数年内，凡是力求掌握隐藏空间，致力于开发控制软件系统，来有效管理AI 货柜( 即隐藏空间) 者，将成为AIGC 时代的大赢家。君不见，近年来AIGC 领域已经进入到大语言模型(LLM) 架构& 多模态 ( Multi-modal ) 时代。多模型AI能带来的更丰富的创作内容，带给我
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隐空间 AIGC生态
- 1 复习：AIGC创作力来源——隐空间在2023 年1 月刊连载中，我们曾经说明在AIGC领域里，最近几个很红的图像模型，例如DALLE、Imagen 和Midjourney 等， 它们都是基于一种机制：扩散(Diffusion)。经由模型训练，操作隐空间(Latent space) 的向量，加上随机输入中合成新的数据，呈现出令人惊奇的创作，推动了AI 组合的创新或创作。这意味着，关于AI 的生成或创作，大多会涉及隐空间的操作。现在先从一个基本问题出发，这个问题是：为什么AI会创作
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202303 神经网络 隐空间 AIGC
- 1 前言上一期里我们曾经谈到AI 有3 种型：识别型AI、生成型AI、决策型AI。一般而言，2020 年之前，识别型AI 是主流；而在2020 年之后，生成型AI 和决策型AI 逐渐蔚为主流。尤其是生成型AI 模型，如长江后浪前浪，蒸蒸日上。因之，本期就来谈谈生成型AI( 例如AIGC) 的魅力源头：隐空间(Latent space)。愈擅长于操作隐空间向量(Vector)，就愈能生成令人惊讶的创作。现在，我们就来认识隐空间，建立扎实的基础，以便顺畅迎向AIGC新潮流。2
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202301 AIGC 隐空间
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