最近被AI繪畫亮相了，被震驚到了，如此真實(shí)。
聽說(shuō)公司也發(fā)布可控?cái)U(kuò)散模型Composer；據(jù)說(shuō)這個(gè)模型由50億參數(shù)訓(xùn)練而來(lái)，和Stable Diffusion原理不同，該技術(shù)的核心是利用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)對(duì)原始圖像進(jìn)行分解，并將其表示為語(yǔ)義特征。然后，通過(guò)操縱這些語(yǔ)義特征，可以實(shí)現(xiàn)對(duì)圖像的合成和編輯。據(jù)說(shuō)具有廣泛的應(yīng)用前景，例如可用于虛擬換裝、電商推薦、智能策劃等領(lǐng)域。
隨著計(jì)算機(jī)技術(shù)的不斷發(fā)展和進(jìn)步，圖像生成技術(shù)也得到了極大的提升。在此背景下，越來(lái)越多的圖像生成模型得到了廣泛應(yīng)用。那么亮相的AI小姐姐，和AI小女友們是用的什么模型呢？其中，Stable Diffusion、DreamBooth擴(kuò)散模型和Chilloutmix模型是非常受歡迎的。
Stable Diffusion
Stable Diffusion模型是一種基于隨機(jī)微分方程的圖像生成模型，它的核心思想是通過(guò)多個(gè)時(shí)間步長(zhǎng)進(jìn)行圖像迭代，最終生成一個(gè)高分辨率的圖像。這種模型具有很好的可擴(kuò)展性和靈活性，能夠生成出非常逼真的圖像。
Chilloutmix
Chilloutmix模型是一種基于深度學(xué)習(xí)的圖像生成模型，它能夠生成出非常優(yōu)美和細(xì)膩的圖像。這種模型的核心思想是通過(guò)對(duì)圖像特征的學(xué)習(xí)，結(jié)合多種不同的圖像生成技術(shù)，生成出非常具有藝術(shù)價(jià)值的圖像。
DreamBooth
擴(kuò)散模型是一種基于生成對(duì)抗網(wǎng)絡(luò)（GAN）的圖像生成模型。這種模型能夠利用生成器和判別器的競(jìng)爭(zhēng)，生成出非常具有藝術(shù)感和審美價(jià)值的圖像。這種模型可以訓(xùn)練出非常復(fù)雜和高度細(xì)節(jié)化的圖像，使得生成的圖像非常逼真和驚艷。
以上模型可能會(huì)互相依賴使用，最后再使用一個(gè)LORA訓(xùn)練模型，LoRA（Low-Rank Adaptation of Large Language Models）。主要是基于以上模型的訓(xùn)練結(jié)果來(lái)進(jìn)行二次訓(xùn)練，這個(gè)模型既保留了預(yù)訓(xùn)練模型的語(yǔ)言理解和生成能力，又更好地適應(yīng)了目標(biāo)領(lǐng)域或任務(wù)更傾向你想表達(dá)的內(nèi)容。
其中一些少兒不宜的內(nèi)容大部分出自chilloutmix 和 Lora[奸笑]。
最后，Stable Diffusion、DreamBooth擴(kuò)散模型和Chilloutmix模型都是非常優(yōu)秀的圖像生成模型。它們具有很高的可擴(kuò)展性和靈活性，能夠生成出非常逼真和驚艷的圖像。
未來(lái)會(huì)發(fā)展成什么樣呢？你怎么看？不過(guò)評(píng)論區(qū)的宅男們都開始躁動(dòng)了。
