AIGC有趣的项目

AIGC是什么

AIGC 即 AI Generated Content,利用人工智能技术生成内容,常见的有text to image、image to text、 image style transfer等等

本文主要做什么

这里是个人觉得AIGC很好玩,所以写一篇博客用于记录自己做过的AIGC模型,会从前些年比较基础的做起,然后一直更新到时新的技术,比如从VAE到Diffusion。因为会从很基础的做起,所以也比较适合新手入门学习,学会之后可以自己适当修改模型看看效果。总共分为四个类型:纯生成图像、纯生成文本、文字生成图像、图像生成文本。由于自己是在空闲时间做着玩,所以更新速度不会太快,所有项目都会以github链接给出,如果有喜欢的希望能够给个star。

生成图像

VAE初级:VAE生成手写数字
CVAE:条件生成手写数字
VAE进阶:VAE生成动漫头像
GAN初级:GAN生成手写数字
GAN进阶:DCGAN生成动漫头像

正在路上~
CGAN:条件生成手写数字
DDPM初级:Diffusion生成手写数字

生成文本

(这个比较简单就是decoder结构,不过需要大量数据,暂不打算做)正在路上~

文本生成图像

正在路上~

图像生成文本

正在路上~

### AIGC学习教程和资源 #### 了解基础知识 对于希望进入AIGC领域的学习者而言,掌握基础理论至关重要。这不仅限于编程能力,还包括对核心算法的理解,特别是深度学习以及生成对抗网络(GANs),这些构成了AIGC的基础[^3]。 #### 寻找合适的学习材料 当面对复杂的概念和技术细节时,选择易于理解的教学资料非常重要。视频教程因其直观的表现形式,在帮助初学者克服理解和实现上的障碍方面表现出色[^2]。这类资源通常会结合实际案例来解释抽象的概念,使学习过程更加生动有趣。 #### 构建全面的知识体系 为了确保学习覆盖面广且深入,可以依据已有的知识点框架来进行系统化的探索。这样的结构化方法有助于识别个人知识盲区并指导后续的研究方向[^1]。例如,可以从自然语言处理、计算机视觉等多个角度切入,逐步积累专业知识。 #### 实践与应用 除了理论学习外,动手操作同样不可或缺。参与开源项目或是尝试构建自己的小型应用程序都是很好的方式。通过解决真实世界中的问题,不仅能加深对技术的理解,还能培养解决问题的能力。此外,完成具体项目的经历也会成为简历上的一大亮点。 #### 关注行业动态与发展 随着科技的进步,新的工具和技术不断涌现。保持对该领域最新进展的关注可以帮助及时调整学习路径,抓住新兴机遇。同时也要重视技术带来的社会影响,思考如何让创新成果更好地服务于人类社会[^5]。 ```python # Python代码示例:简单的文本生成模型训练流程概览 import torch from transformers import GPT2LMHeadModel, GPT2Tokenizer tokenizer = GPT2Tokenizer.from_pretrained('gpt2') model = GPT2LMHeadModel.from_pretrained('gpt2') input_text = "Once upon a time" inputs = tokenizer(input_text, return_tensors="pt") outputs = model.generate(**inputs, max_length=50) print(tokenizer.decode(outputs[0], skip_special_tokens=True)) ```
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