全球500万网友被骗,爆火TEDx演讲者没一个是真人?

船舶轨迹预测中的5个常见坑:基于LSTM单步预测的避坑实践 本文针对船舶轨迹预测中LSTM单步预测的常见问题,系统总结了五个典型陷阱及避坑实践。重点分析了如何正确处理AIS数据的非均匀采样与清洗、对航向角进行周期性编码、采用轨迹级归一化策略、缓解单步滚动预测的误差累积,并设计贴合业务的评估指标。这些实践能有效提升预测模型的准确性与实用性。 阅读详情

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转自:新智元

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【导读】最近,这几位TED演讲者,在外网形成了病毒式传播,然而,他们竟然全都不是真人?!答案揭晓后,五百万网友简直惊掉下巴。这5张图里,你能发现几个bug?

最近,这些「TED演讲者」在外网火得一塌糊涂,堪称病毒式传播。

仔细看看,你能发现什么问题吗?

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答案揭晓——这五个人中,没有一个是真人!

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在线寻人的小哥要哭了

如此逼真,几乎毫无破绽,这种级别的生图AI直接让网友们惊掉下巴。

甚至连AI识别软件,都认不出来这是AI生成的图。

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「看起来真实,难道不是因为本来就是真实的照片?」

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「没有一张是真人吗?简直令人毛骨悚然!」

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网友锐评:这已经超越了恐怖谷,到达了「超真实谷」。

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短短十几个小时,分享这张图片的帖子,在推上的观看人数已经破了500万。

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随后,作者也被扒了出来——他就是Stable Diffusion团队的前成员Leo Kadieff。

他揭秘道:这些TEDx演讲者,都是用最新的Flux真实版LoRA制作的。

以往的AI生图,人眼多少都会看出违和感,而这次的图片如此逼真,正是靠LoRA技术改进了模型,才大大增加了真实感。

并且,作者介绍说,这个工作流还有一个好处,就是大大简化了复杂的提示词。

这个消息,简直让提示词苦手们狂喜。

这个小小的22MB文件,就可以让我们省去麻烦,不必再在每个提示词中写一堆与真实性相关的Token。

一句「一张RAW超现实主义照片,UHD,8k」,足矣。现实主义爱好者,绝对爱死了这个工具。

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作者直言:我们还需要对现实模型进行微调吗?

- 这些图像是Flux+LoRA的原始输出,未经过任何放大或后期处理

- 你需要对应的「RealismLora」文件,以及ComfyUI工作流

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Lora:https://huggingface.co/XLabs-AI/flux-RealismLora/tree/main

ComfuUI:https://we.tl/t-zrC5tPFG17

真实版LoRA,效果拔群

从下面这两幅图中不难看出,用LoRA和不用LoRA的效果对比,果然十分明显。

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网友已玩嗨

与此同时,「TED演讲者」的分享者Kyrannio,也尝试用Midjourney复刻了一波。

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最初的提示词如下:

一位女性在舞台上发言,来自谷歌,白色背景,企业标志被模糊处理,科技会议 --style raw --v 6.1

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可以看出,生成效果还不错,但与Leo Kadieff生成的图片差距依然很大。

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接着,博主又进行了一些改进:

一位年轻女性微笑着在舞台上发言,来自谷歌,白色背景,企业标志被模糊处理,科技会议 --style raw --v 6.1

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并在经过多次生成之后,试出了最为接近的结果:

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与此同时,随着谷歌Imagen 3公开可用,网友们也在第一时间拿着这套prompt进行了尝试。

一时间,全网都掀起AI生图的热潮。

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Imagen 3全员可用


没错,正如刚刚提到的,谷歌最强文生图模型Imagen 3已经正式开放可用了。

prompt:Photo of a man holding a sign that says: "Imagen Is Now Almost As Good As Midjourney" in New York City.

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来源:Risphere

网友chrypnotoad表示,自己还没见过哪个AI能把阿喀琉斯之盾做得这么好的!

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能轻松hold住如此复杂的prompt,Imagen 3果然不能小觑。

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知名博主「歸藏」在体验之后表示:

生成的内容准确但图片美观度很差。只要涉及人物,你就得仔细斟酌提示词写法,不然大概率无法出图。

好在,他们在提示词的交互上做得很好:

LLM会分析提示词类型,并且给出相关词语你可以直接切换。

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来源:歸藏

除了直接生成之外,Imagen 3还支持局部重绘功能,用画笔和提示词对图片进行编辑。

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来源:歸藏

当然,几家顶流文生图AI的PK,肯定也少不了:Midjourney V6 vs Imagen 3 vs FLU.1[pro]。

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异色瞳的亚洲女性。

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美洲原住民。

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有美人痣的南亚妇女。

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疯狂的艺术家。

很遗憾,谷歌大概因为安全设置过于敏感,并不能生成这个prompt……

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留着八字胡的高加索老人。

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Runway也来蹭了一波,但…

趁着这股热度,Runway创意总监Nicolas Neubert,还用自家的Gen-3 Alpha生成了一段视频。

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果然,AI图片变成视频后,效果依然杠杠的!

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而这个帖子,也同样引起了轰动。

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网友赞叹道:从一年半前惨不忍睹的威尔·史密斯吃意面,到今天这个程度,进步可谓是疯狂的。

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同时,也有火眼金睛的网友发现,这个视频依然有一些细微的bug。

比如人的舌头不会动,牙齿有些弯曲、扁平,第4秒时左臂出现了奇怪的斑点,还有Google标志处的bug,也非常明显。

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如果看得再仔细点,会发现所有的阴影都很不自然,比如麦克风的阴影。还有东西接触的地方,很多线条是乱的。

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嘴唇的动作也不自然。

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眼睛看起来仍然没有灵魂。

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总的来说,相比于AI生图,目前AI视频的bug显然要多得多。

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背后的原因还是在于,AI根本不理解人类的舌头、头发、眼睛究竟是什么东西。接下来的AI,还是要学会人体解剖和物理学才行。

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而且,在文生图这块,Runway就要差得多了。

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SD一作携原班人马创业,一出手就是王炸

说回到FLUX.1,其实在8月初的时候它就引起过一波热议。

Stable Diffusion一作、Stabililty AI核心成员Robin Rombach下场创业,官宣成立Black Forest Labs。

祭出的首个产品FLUX.1系列模型,效果直接秒杀Midjourney、DALL-E和Stable Diffusion!

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根据官博的介绍,FLUX.1在图像细节、提示词遵循、风格多样性和场景复杂性方面都取得了SOTA。

尤其是FLUX.1[pro],经过测试在一众文生图模型中拔得头筹。

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视觉质量、提示词遵循、尺寸/纵横比变化、排版和输出多样性

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ELO得分

为了在可访问性和模型能力之间取得平衡,FLUX.1有三种变体:FLUX.1[pro]、FLUX.1[dev]和FLUX.1[schnell]:

- FLUX.1 [pro]:FLUX.1的顶级版本,提供最先进的图像生成,具有一流的提示词跟随能力、视觉质量、图像细节和输出多样性。

- FLUX.1 [dev]是一个开放权重的指令蒸馏模型,用于非商业应用。由于是从FLUX.1 [pro]直接蒸馏而来,因此FLUX.1 [dev]不仅获得了强大的质量和提示词跟随能力,而且比同规模的标准模型更加高效。

- FLUX.1 [schnell]是最快的模型,专为本地开发和个人使用而设计。(schnell在德语中就是快的意思)

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值得一提的是,所有FLUX.1模型都基于多模态和并行扩散Transformer块的混合架构,参数规模为120亿。

其中,团队通过构建流匹配(flow matching)改进了之前的扩散模型,并且通过结合旋转位置嵌入(rotary positional embeddings)和并行注意力层提高了模型性能和改进硬件效率。

团队成员

扒开Black Forest Labs主页,可以看到团队共有15位成员。

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创始人正是老熟人Robin Rombach。

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Stability AI曾收购了Robin的Latent Diffusion模型,并聘请他成为首席科学家。

在Google Scholar网站上,Robin Rombach参与论文《High-Resolution Image Synthesis With Latent Diffusion Models》已经收获了9000多次引用。

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期间他领导了全球著名文生图开源项目Stable Diffusion系列,这也是全球下载最多、使用最广的开源大模型之一。

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论文地址:https://arxiv.org/pdf/2112.10752

Andreas Blattmann、Patrick Esser、Dominik Lorenz三人皆是SD论文作者,也是Black Forest Labs创业团队的新成员。

除了Bjorn Ommer,可以说Robin将SD核心元老全都带走了。

《Fast High-Resolution Image Synthesis with Latent Adversarial Diffusion Distillation》,正收Robin离职前发表的最后一篇论文。

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论文地址:https://arxiv.org/abs/2403.12015

值得一提的是,在这篇论文中,Andreas Blattmann、Tim Dockhorn、Axel Sauer、Frederic Boesel、Patrick Esser也参与了其中。

除此以外,新团队曾经的创新成果包括创建VQGAN和潜在扩散(Latent Diffusion)、用于图像和视频生成的SD模型(SD XL 、SVD)以及用于超快速实时图像合成的对抗扩散蒸馏(Adversarial Diffusion Distillation)。

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看来,AI生图和视频的进步速度,还在不断加快。

再过一年,我们能看到的AI图片和视频,将是惊人的。

参考资料:

https://x.com/koltregaskes/status/1821984829065588891

https://x.com/doganuraldesign/status/1821992421770850523

https://www.reddit.com/r/StableDiffusion/comments/1emrprx/feel_the_difference_between_using_flux_with/

https://www.linkedin.com/posts/leokadieff_ai-generativeai-filmmaking-activity-7227322182920536066-K980/#

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2301_79189962的博客 619

抽象主义人工智能和生命体AI的内在联系

彭军辉提出“抽象主义人工智能”作为第四大AI范式,批判符号主义、连接主义、行为主义剥离生命本体的误区,确立“智能是现象,生命是本体”的核心公理。主张原生智能必须依附具备存续诉求的生命本体,提出“生命体AI理论”,构建七层演化阶梯与自闭环工程框架,强调智能不可跳过底层存续机制直接模拟语言。该体系为生成式AI提供科学边界,推动从“仿真表象”向“原生智能”的范式跃迁,开辟硅基人工生命新赛道。

抽象主义人工智能和生命体AI 160
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