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最近文生图领域的发展可谓是分生水起，这主要是得益于最近大火的扩散模型，之前笔者也写过一篇关于文本生产3D模型的文章，大家感兴趣的可以穿梭： https://zhuanlan.zhihu.com/p/570332906 今天要给大家介绍的这一篇paper是百度最新的文生图佳作：ERNIE-ViLG 2.0，其在diffusion的model基
AI作画近期很火，涌现出了很多AIGC(AI内容生成)的网站、平台，但这些平台都是使用的云上的算力，基本都有使用的各种限制等。 一、本代码自动将大模型下载本地，可以无-限-使-用。但是对硬件的要求较高需要8G显存以上的显卡才能快速出图，用CPU会很慢的。 【同时，针对
本文首先简单介绍 Stable Diffusion 模型结构 Latent Diffusion 的论文和博客，然后介绍模型的训练和推理技术细节（不含数学推导），接着介绍几个 prompt 搜索引擎等实用工具，最后简单介绍 AI 作画（图像生成）的发展史，并测试了 Stable Diffusion 不同风格和 prompt 的生成样例。 Mod
在 PyTorch 中训练 AI 作画模型的基本步骤如下: 准备数据集: 需要准备一个包含许多图像的数据集, 这些图像可以是手绘的或者是真实的图像. 定义模型: 选择一个适当的深度学习模型, 并使用 PyTorch 定义该模型. 例如, 可以使用卷积神经网络 (CNN) 或者生成对抗网络 (GAN). 训练模型
HuggingFace是目前最火热的AI社区，很多人称之为AI模型的GitHub。包括Google、微软等很多知名企业都在上面发布模型。 HuggingFace简介：https://www.datalearner.com/blog/1051636550099750 而HuggingFace上提供的流行的模型也是大家应当关注的内容。本文简单介绍一下2023年4月初的七天（当然包括
本文源自：量子位 只需12秒，只凭手机自己的算力，就能拿Stable Diffusion生成一张图像。 而且是完成了20次迭代的那种。 要知道，现在的扩散模型基本都超过了10亿参数，想要快速生成一张图片，要么基于云计算，要么就是要本地硬件够强大了。 而随着大模型应用逐渐普及开
近来，随着新一代 AI 大型聊天机器人 ChatGPT 火遍科技圈，人工智能生成内容( Artificial Intelligence Generated Content , AIGC )这一领域开始受到学术界、工业界甚至普通用户的广泛关注。 AIGC 凭借其独特的“创造力”与人类无法企及的创作生成速度掀起了一股人工智能狂潮。但是，利
最近， AIGC （即 AI Generated Content ，是指利用人工智能技术来生成内容）真的是火出了天际。除了被挤到服务器满负荷的 chatGPT ，另一个也颇受瞩目的领域当属 AI 作画了。利用开源的一类“扩散（ diffusion ）”模型，你可以随时用AI进行绘画创作。除了常见的网页版注册-输入文
最近，人工智能绘画非常受欢迎。在本文中，我使用了一台带有N卡的电脑，安装了stable-diffusion-webui前端并替换了默认的模型。这样就可以生成高质量的二次元图像，并且可以不受限制地生成图片（在线版通常会阻止NSFW内容的生成）。 Git：https://git-scm.com/download CUDA：https://
近日，广州美术学院的一名大二学生肖遥参加了一场AI创作大赛，她以兵马俑为创作来源，通过AI作画平台文心一格设计的一套《赛博朋克兵马俑》潮玩盲盒，从确定创意到画作实现，只花了不到1分钟时间，却被专家评估市场价值超百万。 有评论分析，大模型是这一轮AIGC发展
