ノイズ画像を生成した

diffusion modelによる画像生成は完全なノイズから徐々にノイズを除去するデノイジングによってデータを生成する。
感動した。AIはノイズから絵を描くのだ。
ノイズ音楽に感じる私と同じだ。
diffusion modelになりたくなった。
ノイズ画像を生成しよう。chatGPTにお願いした。

画像生成において、diffusion modelでかけるノイズを別途出力し、保存するにはどうすれば良いでしょうか

ChatGPT
Diffusionモデルを使って画像を生成する場合、一般的な手法は次のようなステップで行われます：

1. 元の画像にノイズを加える（ノイズを"注入"する）。

2. 一連のステップを通じて、ノイズを徐々に減らしながら画像を再構築する。

ノイズを別途出力して保存するには、次のような手法が考えられます：

ノイズの保存

1. ノイズ生成ステップでノイズを変数に保存: ノイズを生成するステップで、生成したノイズをPythonの変数に保存します。

   1. pythonCopy code

2. ノイズをファイルに保存: NumPyのnp.saveやnp.savetxt、あるいはPILを使用して画像として保存する方法など、ノイズデータを保存する方法はいくつかあります。

   1. pythonCopy code

画像生成過程でノイズを使用

生成過程で保存したノイズを再度読み込んで、Diffusionモデルに適用することができます。

pythonCopy code

# ノイズを読み込む loaded_noise = np.load('noise.npy') # Diffusionモデルに適用 # ...

このようにして、Diffusionモデルで生成する際に使用するノイズを別途出力して保存することができます。

言葉を元にノイズを生成できますか

ChatGPT
言葉（テキストデータ）を元にノイズを生成するというのは興味深いアイデアです。以下は、そのようなタスクを行ういくつかの方法です。

ハッシュ関数を用いる

言葉をハッシュ関数に通すことで、一定長のハッシュ値を生成できます。このハッシュ値をノイズとして使用することができます。

pythonCopy code

import hashlib import numpy as np text = "Hello, world!" hash_object = hashlib.sha256(text.encode()) hash_hex = hash_object.hexdigest() hash_array = np.array([int(hash_hex[i:i+2], 16) for i in range(0, len(hash_hex), 2)]) # ノイズとして使用 noise = hash_array / 255.0 # Normalize to [0, 1]

単語の埋め込みを使用する

テキストデータを単語の埋め込み（word embedding）に変換し、その埋め込みをノイズとして使用する方法もあります。

pythonCopy code

from gensim.models import Word2Vec # 仮のテキストデータ sentences = [["hello", "world"], ["goodbye", "world"]] model = Word2Vec(sentences, vector_size=100, window=5, min_count=1, workers=4) model.save("word2vec.model") # 言葉からベクトルを得る word_vector = model.wv["hello"] # ノイズとして使用 noise = word_vector

テキスト生成モデルを使用する

GPT-2やGPT-3などのテキスト生成モデルを用いて、テキストから新しいテキストを生成し、その新しいテキストを上記のどちらかの方法でノイズに変換するという手もあります。

以上の方法は、言葉を元にして何らかのノイズを生成するためのものです。ただし、これらのノイズがDiffusionモデルにとって「有用」なノイズであるかどうかは別問題です。それはモデルの設計やタスクに依存します。

ありがとうございます。言葉（テキストデータ）を元にノイズを生成する。そのノイズを画像に変換するプログラムを書いてください

ChatGPT

Finished working
import hashlib
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt

def text_to_noise(text, image_shape):
# Hash the text to generate a deterministic "noise" pattern
hash_object = hashlib.sha256(text.encode())
hash_hex = hash_object.hexdigest()

# Create an empty noise image
noise_image = np.zeros(image_shape, dtype=np.uint8)

# Fill in the noise image using the hash
for i in range(image_shape[0]):
    for j in range(image_shape[1]):
        # Take the hash character at (i + j) % len(hash) to fill the image
        noise_image[i, j] = int(hash_hex[(i + j) % len(hash_hex)], 16)

return noise_image

Test the function

image_shape = (100, 100)
text = "Hello, world!"
noise_image = text_to_noise(text, image_shape)

Display the noise image

plt.imshow(noise_image, cmap='gray')
plt.title('Noise Image Generated from Text')
plt.axis('off')
plt.show()

Show work

上記のプログラムは、テキスト（この場合は "Hello, world!"）を元にノイズ画像を生成しています。具体的には、SHA-256 ハッシュ関数を用いてテキストからハッシュ値を生成し、そのハッシュ値を使用して 100x100 のノイズ画像を作成しています。

ハッシュ関数を用いる方法は多くの場合において決定論的です。つまり、同じテキストは常に同じノイズ画像を生成します。

このような方法があなたのニーズに適しているかどうかについて、何か質問はありますか？

ノイズ画像が生成できた。

たくさん作ってみた

テキスト "punk" を元に20個のそれぞれ異なるノイズ画像を生成し、.png形式で保存しました。各画像はテキストのバリエーション（"punk_1", "punk_2", ..., "punk_20"）に基づいています。以下のリンクから個々の画像をダウンロードできます：

テキスト "punk" を元に20個のそれぞれ異なる波形ノイズ画像を生成し、.png形式で保存しました。各画像はテキストのバリエーション（"punk_waveform_1", "punk_waveform_2", ..., "punk_waveform_20"）に基づいています。以下のリンクから個々の画像をダウンロードできます：

RunwayMLのFrame　Interpolationで画像を繋げた。

chatGPTが生成したノイズ画像を繋げた pic.twitter.com/CSY56XCTsY

— suigyu (@snUNw6HPAVERiXs) September 14, 2023