DFCED的博客

混合专家模型 (MoE) 的一个显著优势是它们能够在远少于稠密模型所需的计算资源下进行有效的预训练。

Midjourney 是生成式人工智能的一个很好的例子，它根据文本提示创建图像。它与 Dall-E 和 Stable Diffusion 一起成为最流行的 AI 艺术创作工具之一。与竞争对手不同，Midjourney 是自筹资金且闭源的，因此确切了解其幕后内容尚不清楚。我们知道它严重依赖机器学习技术，例如大语言和扩散模型。结果有时令人吃惊，但总是令人印象深刻，并且具有非常现实的品质。与其他人工智能艺术生成器不同，它没有免费试用版。它变得如此流行，以至于在使用它之前必须注册订阅。

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扩散是发生在粉色“图像信息创建器”组件内部的过程。有了表示输入文本的标记嵌入和随机起始图像信息数组（也称为潜伏），该过程会生成图像解码器用来绘制最终图像的信息数组。这个过程是一步一步发生的。每个步骤都会添加更多相关信息。为了直观地了解该过程，我们可以检查随机潜在数组，并查看它是否转换为视觉噪声。在这种情况下，视觉检查是将其通过图像解码器。扩散发生在多个步骤中，每个步骤都对输入潜在数组进行操作，并生成另一个潜在数组，该数组更好地类似于输入文本以及模型从模型所训练的所有图像中获取的所有视觉信息。

Stable Diffusion是2022年发布的深度学习文本到图像生成模型。它主要用于根据文本的描述产生详细图像，尽管它也可以应用于其他任务，如内补绘制、外补绘制，以及在提示词指导下产生图生图的转变。它是一种潜在扩散模型，由慕尼黑大学的CompVis研究团体开发的各种生成性人工神经网络之一。它是由初创公司StabilityAI、CompVis与Runway合作开发，并得到EleutherAI和LAION的支持。截至2022年10月，StabilityAI筹集了1.01亿美元的资金。

生成式人工智能（AIGC）之最全详解图解1. AIGC的发展历程1.1 AIGC演化重要时间节点AIGC发展历程图OpenAI大语言模型发展进程1.2技术推进路线2.AIGC技术场景2.1 技术场景3.1AIGC相关应用4.AIGC未来发展前景1. AIGC的发展历程AIGC（AI-Generated Content）是利用人工智能技术来生成内容。2021年之前，AIGC生成的主要还是文字，而新一代模型可以处理的格式内容包括：文字、语音、代码、图像、视频、机器人动作等等。AIGC被认为是继专业生产内容