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项目的实际操作方法与教程 AIGC人工智能生成内容)涉及多个领域和技术点,其核心在于利用先进的机器学习算法和模型来自动化生成高质量的内容。以下是关于如何开展AIGC项目的一些具体指导。 #### 1. 开放源码工具的选择 对于初学者来说,选择合适的开源框架至关重要。例如,LAION 和 EleutherAI 是专注于开放机器学习研究的非营利组织[^1],它们提供了丰富的数据集和预训练模型供开发者使用。此外,Stable Diffusion 是一种基于扩散模型的图像生成工具,能够帮助用户快速上手 AI 图像生成任务。 #### 2. 技术栈搭建 在开发 AIGC 应用之前,需要熟悉一些关键技术概念及其背后的理论支持。比如,在生成模型方面,概率论是一个重要的基础知识[^4]。通过理解条件分布、马尔可夫链蒙特卡洛采样等内容,可以更好地掌握生成对抗网络 (GANs) 或变分自编码器 (VAEs) 的工作原理。 #### 3. 学习路径规划 为了系统化地学习 AIGC 领域的相关技能,建议按照以下顺序逐步深入: - **基础阶段**: 掌握 Python 编程语言以及 NumPy、Pandas 等常用库的操作; - **中级阶段**: 进一步探索 TensorFlow/Keras 或 PyTorch 深度学习框架的应用场景; - **高级阶段**: 尝试实现复杂模型如 Transformer 架构下的自然语言处理任务或者 Stable Diffusion 中提到的各种组件。 #### 4. 实践案例分享 以短视频创作为例,《AI短视频生成与剪辑实战108招:ChatGPT+剪映》这本书籍详细介绍了如何将最新的人工智能技术应用于日常生活中去创造价值[^2]。书中不仅涵盖了从脚本编写到最终成品导出整个流程中的每一个环节,还特别强调了结合当前流行趋势来进行创新的重要性。 另外还有专门针对不同需求设计的教学视频可供参考,例如“【AI绘画教程】SD零基础入门到精通”,它带领观众一步步完成 Lineart 和 IP Adapter 插件的实际操作过程,从而达到生成多样化风格人物肖像的目的[^3]。 ```python import torch from diffusers import StableDiffusionPipeline model_id = "runwayml/stable-diffusion-v1-5" pipe = StableDiffusionPipeline.from_pretrained(model_id, torch_dtype=torch.float16).to("cuda") prompt = "a photo of an astronaut riding a horse on mars" image = pipe(prompt).images[0] image.save("astronaut_rides_horse.png") ``` 上述代码片段展示了如何加载并运行一个简单的 Stable Diffusion 流水线实例。此例子说明即使是没有太多经验的新手也可以轻松调用强大的 API 来生产令人惊叹的艺术作品。 ---
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