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人工智能驱动的文生图革命:平台与风格探索
本文探讨了人工智能在图像创作领域的革新,特别是通过文生图技术,如MidJourney、DALL-E、StableDiffusion等工具,用户只需文字描述就能生成视觉内容。文章还介绍了各平台的特点、百度的文心一格以及各种动漫风格的应用。
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1 引言

人工智能正在改变许多行业的格局,而其中改变最直观和影响最大的就是AIGC领域的图像创作。文生图技术作为AIGC的一个重要分支,展现了人工智能在视觉创作领域的巨大潜力。发展至今已经有很多AI文生图平台,这是一次革命性的突破,也就是说通过这些AI工具可以在几秒钟内将文字转换成更具可视化表示的图片。

2 文生图资源

2.1 MidJourney

地址:https://www.midjourney.com

MidJourney 是一个由 Leap Motion 的创始人 David Holz 领导的独立研究实验室开发的生成式人工智能程序和服务,可以根据自然语言描述,也就是“提示”,生成图像,类似于 OpenAI 的 DALL-E 和 Stable Diffusion,是基于 Prompt 设计和 CLIP 模型的 AI 生成绘图工具,你可以通过文字提示生成各种风格的图像和艺术作品。MidJourney 运行在 Discord 服务器中,通过注册使用Discord,并输入简单的提示或者描述,就能生成极其惊艳的图片作品。

2.2 DALL·E-3

地址:https://chat.openai.com

DALLE-3是openai公司的文生图产品,ChatGPT 的新功能 DALLE-3 让原本只会输出文字的 ChatGPT 突然拥有了 “艺术细胞”。DALLE-3 可以根据提示词生成各种图像,它在很多方面甚至超越了 Midjourney,并且更加简单易用。

2.3 StableDiffusion

地址:https://stablediffusionweb.com/

Stable Diffusion是一个文本到图像的潜在扩散模型,由CompVis、Stability AI和LAION的研究人员和工程师创建。它使用来自LAION-5B数据库子集的512x512图像进行训练。使用这个模型,可以生成包括人脸在内的任何图像,因为有开源的预训练模型,所以我们也可以在自己的机器上运行它。

2.4 文心一格

地址:https://yige.baidu.com/

针对视觉内容创作门槛高、耗时长等行业痛点问题,百度推出了基于文心大模型的 AI 艺术创作产品文心一格。通过文心一格核心系统的技术创新,让 AI 作画普惠大众,提升创作效率。目前,文心一格产品已经对外发布使用,大众用户均可使用。通过文心一格,我们能够让 AI 作画普惠大众,提升创作效率。对于大众用户来说,实现了零门槛的艺术创作体验,同时能够生成大量个性化作品,并且直接使用在日常生活中。下图左侧展示了部分文心一格用户的 AI 画作作品。

2.5 Civitai

地址:https://civitai.com/

Civitai是一个提供AI艺术资源分享和发现的平台,旨在帮助用户轻松探索并使用各类AI艺术模型。平台用户可以上传和分享自己用数据训练的AI自定义模型,或者浏览和下载其他用户创建的模型。这些模型可以与AI艺术软件一起使用,生成个性化、独特的艺术作品。

Civitai专注于Stable Diffusion的AI绘画模型技术,这是一种基于梯度下降的图像生成技术,可以根据文本或图像输入生成不同风格的艺术作品。平台上已经拥有超过1700个模型,由众多创作者上传和分享。每个模型都接受来自社区的评价,并提供12000多张带有提示语的示例图片,以帮助用户更好地理解和运用。除此之外,用户还可以上传自己训练的模型,丰富平台的资源库,互相分享和学习。

2.6 字节豆包

地址:https://www.doubao.com/

字节跳动推出的对标ChatGPT的产品,目前免费且无需排队;有语音功能,哄娃讲故事一把好手,用来学英语也非常方便;图片生成上相对比较小白,直接描述想要的图片画面就行,会有相关提示进一步细化描述;最近,字节的BuboGPT的多模态大模型也在huggingface上推出了Demo,预测之后也会在豆包上集成多模态大模型的功能,支持图文交互内容理解。

2 文生图动漫风格

2.1 Chibi Anime Style  

Chibi Anime Style 是指卡通迷你风格。是一种独特的绘画风格,特别受到日本动漫迷和卡通迷的喜爱。该风格的特点是将角色绘制成缩小版的样式,更加可爱和卡通化。在这种风格下,一些角色的头比正常比例大得多,人物的描绘也更加简化,并且动画在绘制时常常用短暂时间的快速动作来传递动态效果。

2.2 Gakuen Anime Style    

Gakuen Anime Style是指在日本动漫中常见的一种风格,主要呈现校园生活与高中生活的情境。这种风格的作品通常涉及到学生会、文化节、恋爱、友情、竞争等校园主题,角色也往往是年龄在16-18岁之间的学生。

2.3 Gekiga Anime Style    

Gekiga Anime Style是一种比较沉重、严肃的日本漫画风格,常常涉及社会问题、人生哲理等成人主题。这种风格的特点是以黑色、灰色为主色调,图像表现力较强,人物表情和行为也更加真实。
J Horror Anime Style    J Horror Anime Style是指恐怖题材的日本动漫风格,这种风格的作品常常涉及灵异、鬼怪、妖怪等超自然力量。

2.4 Jidaimono Anime Style    

Jidaimono Anime Style是指日本历史剧题材的动漫风格,通常呈现古代日本的历史背景和文化特征。这种风格的作品往往描绘战争、家族斗争、忍者、武士道、神话传说等元素,以及用具有浓重日本特色的艺术表现手法来传递历史文化的内涵。

2.5 Kawaii Anime Style    

Kawaii Anime Style是一种非常可爱和萌的动漫风格,通常呈现出像动物、小孩、角色等可爱的形象。这种风格的作品以颜色鲜明、轮廓粗糙、脸部表情夸张为主要特点。

2.6 Mecha Anime Style    

Mecha Anime Style是以机器人为主题的日本动漫风格,通常呈现出大型机器、机甲战争、铁甲舞者等元素。这种风格的作品常常运用科幻、未来世界设定、大规模战斗等元素,以及动态的战斗场面和机器人设计,塑造出复杂的机器人世界和角色人物关系。

2.7 Realistic Anime Style    

Realistic Anime Style是一种真实主义的日本动漫风格,通常呈现出秉持着更加现实和真实的人物形象和情节。这种风格的作品表现力很强,人物形象、环境场景等具有更多的细节,刻画出更为真实的情感世界。

2.8 Semi-Realistic Anime Style    

Semi-Realistic Anime Style是在Realistic Anime Style和 Anime Style之间的一个中间状态的风格,风格上比较真实,但是仍带有一定的动漫风格。这种风格的作品通常涉及到带有现实性的情节和人物,但是也常常运用到动漫风格的表现手法。

2.9 Shoji Anime Style    

Shoji Anime Style是按照日本漫画家小学馆长生涯逐步形成的一种风格。这种风格的作品,通常以聚焦单个人物或小团体的故事为主线。其特点是画面明亮,颜色和谐,人物表情和行为搞笑夸张,情节简洁易懂。

2.10 Kemonomimi Anime Style  

Kemonomimi Anime Style是一种带有动物耳朵和尾巴等特征的日本动漫风格,通常以人类或近似人类的形象呈现,但却带有不同种类的动物耳朵和尾巴等特征。这种风格的作品与少女漫画(girls’ manga)、少年漫画(boys’ manga)等风格都有一定的关系。

3 提示词资源

资源1:midlibrary.io/styles

资源2:lib.kalos.art/

资源3:yesu.tech/ (提示词生成器)

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<think>好的,我现在需要回答用户关于如何对AIGC文生进行压力测试的方法或工具的问题。首先,我需要明确什么是压力测试。压力测试主要是评估系统在极端条件下的表现,比如高并发、大数据量、长时间运行等场景下的稳定性和性能。对于AIGC文生来说,压力测试可能涉及同时生成大量像、测试不同输入条件下的响应时间、资源消耗以及系统的容错能力。 接下来,我需要结合用户提供的引用内容来寻找相关信息。引用[1]提到了AIGC的技术基础,包括各种算法及其应用场景,这可能帮助理解文生的技术实现。引用[4]讨论了状态管理系统,涉及生成会话、状态转换和分支管理,这些可能在设计压力测试时需要考虑,比如模拟多个会话同时生成像的情况。 用户的问题具体是关于方法和工具的,我需要分步骤思考: 1. **压力测试的维度**:确定测试的关键指标,如并发用户数、请求频率、响应时间、GPU/CPU使用率、内存消耗、错误率等。这些指标能帮助评估系统在高负载下的表现。 2. **测试场景设计**:根据文生的特点,设计不同的测试用例。比如,同时提交大量生成请求,使用不同复杂度的提示词(如长文本、特殊字符、多语言输入),连续运行测试以检查内存泄漏或性能下降,以及模拟网络不稳定的情况。 3. **工具选择**:需要找到适合的工具来模拟高并发请求和监控系统性能。常见的压力测试工具有JMeter、Locust、Gatling等,这些工具可以配置多线程或协程来模拟用户请求。此外,监控工具如Prometheus+Grafana、New Relic可以帮助实时监控资源使用情况。 4. **结合AIGC特性**:文生可能依赖特定的AI模型(如Stable Diffusion、DALL-E),测试时需要考虑模型推理的延迟和资源消耗。引用[3]提到现有工具多为零散模块,可能需要自定义流程,因此在压力测试时可能需要编写脚本调用API或SDK,并集成到测试工具中。 5. **异常处理测试**:验证系统在输入错误或资源不足时的表现,比如提示词不符合规范时是否返回恰当的错误信息,以及系统在过载时是否有降级机制。 6. **分析和优化**:根据测试结果分析瓶颈,如模型推理速度过慢、内存不足等,并参考引用[4]中的状态管理设计,优化会话管理和资源分配策略。 现在需要确认是否有现有的工具或方法专门针对AIGC文生的压力测试。根据引用内容,没有直接提到具体工具,但引用[4]中的状态管理系统设计可能影响测试方法,比如需要处理多个生成会话的并发情况。因此,可能需要结合通用压力测试工具和自定义脚本,模拟真实场景。 最后,总结步骤和工具,并生成相关问题,确保回答符合用户要求的结构,使用正确的中文和LaTeX格式,以及引用标记。</think>### AIGC文生压力测试方法与工具指南 #### 一、压力测试核心维度 1. **性能指标** - 并发处理能力:如同时处理$N$个生成请求时的成功率 - 响应时间:平均生成时间$T_{avg}$与最大延迟$T_{max}$ - 资源消耗:GPU显存占用$M_{GPU}$、CPU利用率$U_{CPU}$ - 错误率:如提示词解析失败、生成超时等异常比例 2. **测试场景设计** - **高并发场景**:模拟$1000+$用户同时提交生成请求 - **复杂输入测试**:使用包含多语言、特殊符号的长文本提示词(如$"星空下的机械城市,赛博朋克风格,4K细节,光线追踪,附带流体动力学效果"$) - **持续负载测试**:连续运行$24$小时以上,观察内存泄漏或性能衰减 - **异常流测试**:输入空提示、非法字符、超长文本(如$10^4$字符) #### 二、工具选型与实施步骤 1. **压力生成工具** - **JMeter**:通过GUI配置HTTP请求,支持CSV数据驱动测试(适合API接口测试) - **Locust**:基于Python编写脚本,可模拟百万级并发用户[^1] ```python from locust import HttpUser, task class AIGCStressTest(HttpUser): @task def generate_image(self): self.client.post("/generate", json={"prompt": "测试提示词"}) ``` - **k6**:支持云原生架构,可直接输出性能指标到Prometheus 2. **监控与分析工具** - **硬件监控**:NVIDIA DCGM(GPU指标)、Node Exporter(CPU/内存) - **链路追踪**:Jaeger或Zipkin,定位生成流水线中的性能瓶颈 - **日志分析**:ELK Stack(Elasticsearch+Logstash+Kibana)聚合错误日志 3. **AIGC专用测试策略** - **模型推理优化验证**:对比不同批处理大小(Batch Size)下的吞吐量$Q_{TPS}$,如测试$batch=8$与$batch=16$时的显存占用差异 - **状态管理压力测试**:模拟引用[4]中提到的多分支操作(如同时进行$放大→变体→微调$的嵌套请求) - **缓存机制测试**:验证相同提示词的重复请求是否触发缓存(响应时间应显著降低) #### 三、典型问题与优化方向 1. **常见瓶颈** - GPU显存溢出导致进程崩溃(需优化模型量化或启用内存交换) - 提示词解析服务成为性能瓶颈(可引入预编译或语法树缓存) - 分布式任务调度延迟过高(参考引用[4]的会话管理设计优化状态机) 2. **优化案例** - 当测试发现$batch=4$时$T_{avg}=2.3s$但GPU利用率仅$60\%$,可尝试动态批处理策略 - 若错误率超过$5\%$,需检查输入过滤模块(如引用[3]中提到的文本生成视频的限制逻辑)
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