رموز البحث EvoSearch: إطار عمل الخوارزمية التطورية

1. مقدمة البرنامج التعليمي

رموز EvoSearch هي طريقة بحث تطورية أطلقتها جامعة هونغ كونغ للعلوم والتكنولوجيا وفريق كوايشو كيلينغ في 1 مايو 2025. وقد تحسنت جودة توليد النموذج بشكل كبير من خلال زيادة حجم العمليات الحسابية أثناء الاستدلال، ودعم توليد الصور والفيديو، ودعم أحدث النماذج القائمة على الانتشار والتدفق. لا يتطلب EvoSearch تدريبًا أو تحديثات تدرجية، ويمكنه تحقيق نتائج مثالية ملحوظة في سلسلة من المهام، كما يتميز بقدرات ممتازة على التوسع، ومتانة، وتعميم. مع زيادة حجم العمليات الحسابية أثناء الاختبار، يُظهر EvoSearch أن SD2.1 وFlux.1-dev لديهما أيضًا القدرة على مطابقة أو حتى تجاوز GPT-4o. أما بالنسبة لتوليد الفيديو، فيمكن أن يتفوق Wan 1.3B أيضًا على Wan 14B وHunyuan 13B، مما يُظهر الإمكانات والمجالات البحثية لتوسيع نطاق وقت الاختبار لتكملة توسيع نطاق وقت التدريب. نتائج الورقة البحثية ذات الصلة هي:قياس حجم الصور ومقاطع الفيديو من خلال البحث التطوري في وقت الاختبار".

يستخدم هذا البرنامج التعليمي بطاقة RTX A6000 واحدة كمصدر. يوفر هذا البرنامج التعليمي ثلاثة أمثلة للاختبار: إنشاء فيديو WAN، وإنشاء صور SD، وإنشاء صور FLUX.

2. أمثلة المشاريع

3. خطوات التشغيل

1. بعد بدء تشغيل الحاوية، انقر فوق عنوان API للدخول إلى واجهة الويب

2. خطوات الاستخدام

إذا تم عرض "بوابة سيئة"، فهذا يعني أن النموذج قيد التهيئة. نظرًا لأن النموذج كبير الحجم، يرجى الانتظار لمدة 2-3 دقائق وتحديث الصفحة.

2.1 إنشاء فيديو Wan

نصيحة: سيستغرق إنشاء الفيديو ما يقرب من 5 إلى 8 دقائق.

وصف المعلمة

• الإعدادات المتقدمة
  • بذرة عشوائية: بذرة عشوائية.
  • الارتفاع: ارتفاع إنشاء الفيديو.
  • العرض: عرض إنشاء الفيديو.
  • مدة الفيديو: التحكم في مدة الفيديو.
  • خطوات الاستدلال: خطوات الاستدلال.
  • مقياس التوجيه: يتحكم في قوة تأثير الإشارات النصية على الفيديو الناتج.
  • التكرار: عدد التكرارات.

2.2 إنشاء صورة SD

نصيحة: من الأفضل استخدام اللغة الإنجليزية ككلمة موجهة.

• الإعدادات المتقدمة
  • بذرة عشوائية: بذرة عشوائية.
  • حجم الصورة: حجم الصورة.
  • خطوات الاستدلال: خطوات الاستدلال.
  • مقياس CFG: يتحكم في قوة تأثير الإشارات النصية على الصورة المولدة.
  • التكرار: عدد التكرارات.

2.3 إنشاء صور FLUX

4. المناقشة

🖌️ إذا رأيت مشروعًا عالي الجودة، فيرجى ترك رسالة في الخلفية للتوصية به! بالإضافة إلى ذلك، قمنا أيضًا بتأسيس مجموعة لتبادل الدروس التعليمية. مرحبًا بالأصدقاء لمسح رمز الاستجابة السريعة وإضافة [برنامج تعليمي SD] للانضمام إلى المجموعة لمناقشة المشكلات الفنية المختلفة ومشاركة نتائج التطبيق↓

معلومات الاستشهاد

معلومات الاستشهاد لهذا المشروع هي كما يلي:

@misc{he2025scaling,
    title={Scaling Image and Video Generation via Test-Time Evolutionary Search},
    author={Haoran He and Jiajun Liang and Xintao Wang and Pengfei Wan and Di Zhang and Kun Gai and Ling Pan},
    year={2025},
    eprint={2505.17618},
    archivePrefix={arXiv},
    primaryClass={cs.CV}
}