Lánzate a GANs, VAEs y Generative AI: tu primer paso concreto hoy
GANs VAEs Generative AI : lo esencial en un artículo — código real, diagramas y pasos concretos, extractos de un curso de 43 lecciones.
La mejor forma de aprender GANs VAEs Generative AI es haciendo. Este artículo te da un empujón con extractos prácticos extraídos de un curso de 43 lecciones — lo suficiente para obtener un primer resultado hoy mismo.
- Introducción e Instalación
- Fundamentos de los Modelos Generativos
- Autoencoders y VAEs
- GANs Fundamentales
- DCGAN y Conditional GAN
DDPM : implementación paso a paso
Objetivos pedagógicos
- Definir un noise schedule (beta)
- Añadir ruido a una imagen en un solo paso gracias a la fórmula cerrada
- Comprender el papel del U-Net como predictor de ruido
- Escribir el bucle de entrenamiento DDPM
- Implementar el bucle de muestreo
El noise schedule
Se define una secuencia de coeficientes beta que controlan la cantidad de ruido añadida en cada paso, de t=0 (poco) a t=T (mucho). De ellos se derivan cantidades acumuladas que permiten añadir ruido directamente.
Reparametrization trick y divergencia KL
Objetivos pedagógicos
- Comprender por qué muestrear bloquea el gradiente
- Formular el reparametrization trick
- Implementarlo en PyTorch
- Calcular la divergencia KL entre dos gaussianas
- Ensamblar la pérdida VAE completa
El problema : no se retropropaga a través del azar
Para entrenar un VAE, hay que muestrear z en N(mu, sigma). Pero la operación « sacar al azar » no tiene gradiente : no se puede calcular cómo una variación de mu influye en una extracción aleatoria. Sin gradiente, no hay aprendizaje por descenso de gradiente. Es el bloqueo central que el trick evita.
z = sample(N(mu, sigma)) rompe el grafo de cálculo. El gradiente no puede remontar hasta el encoder. El modelo nunca aprendería a producir buenos mu y sigma.La solución : sacar el azar del camino
El truco consiste en reescribir la extracción aleatoria para que la parte aleatoria sea independiente de los parámetros aprendidos. Se extrae un ruido epsilon de una gaussiana estándar fija, y luego se construye z mediante una operación determinista.
Con trick
El azar se aparta (epsilon). El camino mu, sigma sigue siendo diferenciable.
Implementación PyTorch
Instalar Python, PyTorch y diffusers
Objetivos pedagógicos
- Crear un entorno virtual aislado
- Instalar PyTorch con o sin GPU CUDA
- Verificar que la GPU se detecta correctamente
- Instalar diffusers, transformers y accelerate
- Saber cambiar a Google Colab si no se dispone de GPU local
¿Por qué un entorno aislado?
La IA generativa depende de bibliotecas con versiones muy sensibles. Una mala combinación entre la versión de PyTorch y la de CUDA puede hacer que la GPU sea invisible. Para evitar contaminar tu Python del sistema, se crea un entorno virtual dedicado al curso.
| Hardware | Comando |
|---|---|
| GPU NVIDIA (CUDA 12.x) | pip install torch torchvision --index-url https://download.pytorch.org/whl/cu121 |
| Solo CPU | pip install torch torchvision |
| Mac Apple Silicon (MPS) | pip install torch torchvision |
Verificar la detección de la GPU
Primer reflejo después de cualquier instalación : comprobar que PyTorch ve correctamente tu acelerador. Este pequeño script te lo dirá todo.
Google Colab
Solución sin instalación. PyTorch y CUDA ya están presentes. Basta con pip install diffusers y activar el runtime GPU.
Este artículo cubre los extractos más útiles — el curso completo GANs VAEs Generative AI (11 capítulos, 43 lecciones, ejercicios corregidos y proyecto final) te lleva hasta el final.
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