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探秘AI繪畫技術(shù)，讓人工智能釋放創(chuàng)造力
發(fā)布時間：2024-08-07 12:38:27 瀏覽量：126次
一、前言
AI繪畫技術(shù)已經(jīng)深入大眾視野，人工智能的創(chuàng)造力不斷突破，今天我們將討論AI繪畫的火熱話題，看看AI到底能否具備真正的創(chuàng)造力。
在AI繪畫領(lǐng)域，我們探討了Conditional GAN和Stable Diffusion兩種模型。不同的商業(yè)版本采用不同的模型，比如Stable Diffusion分支模型在昆侖天宮的AI繪圖中得到了應(yīng)用。
二、GAN
生成網(wǎng)絡(luò)被認(rèn)為是AI獲得創(chuàng)造力的突破口，在生成網(wǎng)絡(luò)中包括文本、圖像和音頻的生成。GAN作為一種成熟的生成網(wǎng)絡(luò)，廣泛用于生成圖像，具有許多變種，如DCGAN、CycleGAN等。
在GAN中，生成對抗網(wǎng)絡(luò)通過造假專家（Generator）和鑒別專家（Discriminator）相互對抗學(xué)習(xí)，最終實(shí)現(xiàn)各自領(lǐng)域的專家，創(chuàng)造出逼真的贗品。
Generator的結(jié)構(gòu)多種多樣，通?；诰矸e網(wǎng)絡(luò)。比如在DCGAN中，Generator由5層反卷積組成，實(shí)現(xiàn)了輸入隨機(jī)向量生成圖像的功能。
class Generator(nn.Module): def __init__(self, ngpu): super(Generator, self).__init__() # Generator結(jié)構(gòu)定義 def forward(self, input): return self.main(input)
三、Conditional GAN
Conditional GAN通過接收額外的“思想向量”，實(shí)現(xiàn)根據(jù)描述生成圖像的功能。生成網(wǎng)絡(luò)和鑒別網(wǎng)絡(luò)的輸入?yún)?shù)有所不同，Generator和Discriminator同時接收兩個向量，實(shí)現(xiàn)生成符合描述的圖像。
Conditional GAN的訓(xùn)練數(shù)據(jù)集需要包含（文字描述-圖像）的組合，以便網(wǎng)絡(luò)學(xué)習(xí)到描述和圖像之間的關(guān)系，從而實(shí)現(xiàn)更有針對性的圖像生成。
四、Stable Diffusion
Stable Diffusion和Conditional GAN相似，都可解決Text-to-image的問題，但引入了Latent Diffusion模塊，包括自編碼器、U-Net和Text-Encoder，讓訓(xùn)練變得更加順利。
Latent Diffusion通過不同組件的協(xié)同工作實(shí)現(xiàn)高效的訓(xùn)練，并提供更加精準(zhǔn)的圖像生成效果。
五、體驗(yàn)
使用Stable Diffusion模型，我們體驗(yàn)了AI繪圖的樂趣，展示了不同描述對應(yīng)的圖像效果。歡迎大家自己嘗試AI繪畫的效果！
1. 戴帽子拿劍的貓
2. 梵高星空
3. 阿拉斯加千年不化的雪山 一架紅色直升機(jī)正在起飛
大家可以體驗(yàn)AI繪圖帶來的驚喜！
六、總結(jié)
通過實(shí)現(xiàn)Conditional GAN和Stable Diffusion等技術(shù)，AI繪畫已經(jīng)成為可能。在訓(xùn)練這些模型時，我們不僅學(xué)習(xí)到了圖像的分布，還能根據(jù)描述生成對應(yīng)的圖像，展現(xiàn)出人工智能的無限潛力。
想了解更多關(guān)于數(shù)字藝術(shù)教育和AI繪畫的內(nèi)容嗎？歡迎點(diǎn)擊點(diǎn)擊咨詢！
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