Datawhale X 魔搭 AI夏令营第四期 魔搭-AIGC方向 task 02 笔记

了解ai图生成历史

AIGC(AI-Generated Content)是通过人工智能技术自动生成内容的生产方式，很早就有专家指出，AIGC将是未来人工智能的重点方向，也将改造相关行业和领域生产内容的方式。

从工具视角切入ai图历史

最早的AI生图可追溯到20世纪70年代，当时由艺术家哈罗德·科恩（Harold Cohen）发明AARON，可通过机械臂输出作画。

现代的AI生图模型大多基于深度神经网络基础上训练，最早可追溯到2012年吴恩达训练出的能生成“猫脸”的模型。

它使用卷积神经网络（CNN）训练，证明了深度学习模型能够学习到图像的复杂特征。

2015年，谷歌推出了“深梦”（Deep Dream）图像生成工具，类似一个高级滤镜，可以基于给定的图片生成梦幻版图片——

2021 年 1 月 OpenAI 推出DALL-E模型（一个深度学习算法模型，是GPT-3 语言处理模型的一个衍生版本），能直接从文本提示“按需创造”风格多样的图形设计——

在当时，就已经被一些媒体评价为：“ 秒杀50%的设计行业打工人应该是没有问题的，而且是质量和速度双重意义上的“秒杀” ”。

一般来说，AI生图模型属于多模态机器学习模型，通过海量的图库和文本描述的深度神经网络学习，最终的目标是可以根据输入的指示(不管是文本还是图片还是任何)生成符合语义的图片。

通过学习大量画家的作品，AI生图模型 往往可以照猫画虎绘制出类似的画作，在2022年8月，AI生图真正走进了大众的视野，让各个领域无法忽视。

当时让AI生图破圈的是AI绘画作品《太空歌剧院》，该作品在美国科罗拉多州举办的新兴数字艺术家竞赛中获得了比赛“数字艺术/数字修饰照片”类别一等奖，引起了当时“艺术家们 Not Happy”的社会舆论。

ai生图的挑战和难点

1.难以生成手指

也因为当时这个情况，产生了很多解决这个问题的相关技术，如：给图片里的人手打上标记，像把手掌、拇指、食指啥的，都给清楚地标出来；

2.由于每个模型用于训练的数据是有限的且不一定相同的，它们能匹配的描述和特征也是有限的，所以在风格、具体事物上，不同的模型会有很大的生成差异，且可能存在诸多与现实不符的情况。

part01  认识通义千万

首先，我们来看下它的自我介绍。通义千问是具有信息查询、语言理解、文本创作等多能力的AI助手。我们可以看到，编程与技术支持能力是它的强项之一。（P1：通义千问自我介绍）

接下来我们把场景聚焦到编程与技术支持这个方向，让他详细介绍下自己可以如何帮助大家编程。（P2：编程能力介绍）。

Part2：精读baseline——从零入门AI生图

首先我们来直观感知下这个文生图代码的框架结构：

首先将代码罗列出来逐步分析

!pip install simple-aesthetics-predictor !pip install -v -e data-juicer !pip uninstall pytorch-lightning -y !pip install peft lightning pandas torchvision !pip install -e DiffSynth-Studio from modelscope.msdatasets import MsDataset ds = MsDataset.load( 'AI-ModelScope/lowres_anime', subset_name='default', split='train', cache_dir="/mnt/workspace/kolors/data" ) import json, os from data_juicer.utils.mm_utils import SpecialTokens from tqdm import tqdm os.makedirs("./data/lora_dataset/train", exist_ok=True) os.makedirs("./data/data-juicer/input", exist_ok=True) with open("./data/data-juicer/input/metadata.jsonl", "w") as f: for data_id, data in enumerate(tqdm(ds)): image = data["image"].convert("RGB") image.save(f"/mnt/workspace/kolors/data/lora_dataset/train/{data_id}.jpg") metadata = {"text": "二次元", "image": [f"/mnt/workspace/kolors/data/lora_dataset/train/{data_id}.jpg"]} f.write(json.dumps(metadata)) f.write("\n") data_juicer_config = """ # global parameters project_name: 'data-process' dataset_path: './data/data-juicer/input/metadata.jsonl' # path to your dataset directory or file np: 4 # number of subprocess to process your dataset text_keys: 'text' image_key: 'image' image_special_token: '<__dj__image>' export_path: './data/data-juicer/output/result.jsonl' # process schedule # a list of several process operators with their arguments process: - image_shape_filter: min_width: 1024 min_height: 1024 any_or_all: any - image_aspect_ratio_filter: min_ratio: 0.5 max_ratio: 2.0 any_or_all: any """ with open("data/data-juicer/data_juicer_config.yaml", "w") as file: file.write(data_juicer_config.strip()) !dj-process --config data/data-juicer/data_juicer_config.yaml import pandas as pd import os, json from PIL import Image from tqdm import tqdm texts, file_names &