Mergulhe em GANs, VAEs e IA Generativa: seu primeiro passo concreto hoje
GANs VAEs Generative AI: o essencial em um artigo — código real, diagramas e etapas concretas, extraídos de um curso de 43 lições.
A melhor forma de aprender GANs VAEs Generative AI é fazendo. Este artigo te dá o pontapé inicial com trechos práticos extraídos de um curso de 43 lições — o suficiente para obter um primeiro resultado já hoje.
- Introdução e Instalação
- Fundamentos dos Modelos Generativos
- Autoencoders e VAEs
- GANs Fundamentais
- DCGAN e Conditional GAN
DDPM : implementação passo a passo
Objetivos pedagógicos
- Definir um noise schedule (beta)
- Adicionar ruído a uma imagem em uma etapa graças à fórmula fechada
- Compreender o papel da U-Net como preditor de ruído
- Escrever o loop de treinamento DDPM
- Implementar o loop de amostragem
O noise schedule
Define-se uma sequência de coeficientes beta que controlam a quantidade de ruído adicionada a cada etapa, de t=0 (pouco) a t=T (muito). Derivam-se quantidades acumuladas que permitem adicionar ruído diretamente.
Reparametrization trick e KL divergence
Objetivos pedagógicos
- Compreender por que amostrar bloqueia o gradiente
- Formular o reparametrization trick
- Implementá-lo em PyTorch
- Calcular a KL divergence entre duas gaussianas
- Montar a perda VAE completa
O problema : não retropropagamos através do acaso
Para treinar um VAE, é preciso amostrar z em N(mu, sigma). Mas a operação « tirar ao acaso » não possui gradiente : não é possível calcular como uma variação de mu influencia uma amostragem aleatória. Sem gradiente, não há aprendizado por descida de gradiente. Esse é o bloqueio central que o trick contorna.
z = sample(N(mu, sigma)) quebra o grafo de computação. O gradiente não consegue retornar até o encoder. O modelo nunca aprenderia a produzir bons mu e sigma.A solução : tirar o acaso do caminho
O truque consiste em reescrever a amostragem aleatória para que a parte aleatória seja independente dos parâmetros aprendidos. Sorteia-se um ruído epsilon em uma gaussiana padrão fixa, depois constrói-se z por uma operação determinística.
Com trick
O acaso é colocado de lado (epsilon). O caminho mu, sigma permanece diferenciável.
Implementação PyTorch
Instalar Python, PyTorch e diffusers
Objetivos pedagógicos
- Criar um ambiente virtual isolado
- Instalar PyTorch com ou sem GPU CUDA
- Verificar se a GPU é bem detectada
- Instalar diffusers, transformers e accelerate
- Saber alternar para o Google Colab na ausência de GPU local
Por que um ambiente isolado ?
A IA generativa depende de bibliotecas com versões muito sensíveis. Uma combinação ruim entre a versão do PyTorch e a do CUDA pode tornar a GPU invisível. Para evitar poluir o Python do sistema, cria-se um ambiente virtual dedicado ao curso.
| Hardware | Comando |
|---|---|
| GPU NVIDIA (CUDA 12.x) | pip install torch torchvision --index-url https://download.pytorch.org/whl/cu121 |
| Apenas CPU | pip install torch torchvision |
| Mac Apple Silicon (MPS) | pip install torch torchvision |
Verificar a detecção da GPU
Primeiro reflexo após qualquer instalação : verificar se o PyTorch vê bem seu acelerador. Este pequeno script lhe dirá tudo.
Google Colab
Solução sem instalação. PyTorch e CUDA já estão presentes. Basta pip install diffusers e ativar o runtime GPU.
Este artigo cobre os trechos mais úteis — o curso completo GANs VAEs Generative AI (11 capítulos, 43 lições, exercícios corrigidos e projeto final) o leva até o fim.
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