AI绘图的场景应用:文生图、图生图

AI绘图应用,可以应用到很多场景,文生图、图生图。

  • 专辑封面、产品设计、人像写真线稿上色、商业摄影、角色设计宣发海报、广告摄影、漫画制作、3D建模、家居装修、绘本制作等等。也会有一些免费的AI工具适合使用。核心是 网页版、免费、挺好用。

AI的常见应用场景和主流工具

第一款工具:Dreamina

  • Dreamina (jianying.com)

  • 文生

第二款工具:Vega AI创作平台

  • Vega AI 创作平台

  • 图生

  • 文生视频(有次数限制)

第三款工具:豆包

  • 豆包 - 字节跳动最新推出的免费AI对话助手 | AI工具集 (ai-bot.cn)

  • 文生

写在最后

AIGC技术的未来发展前景广阔,随着人工智能技术的不断发展,AIGC技术也将不断提高。未来,AIGC技术将在游戏和计算领域得到更广泛的应用,使游戏和计算系统具有更高效、更智能、更灵活的特性。同时,AIGC技术也将与人工智能技术紧密结合,在更多的领域得到广泛应用,对程序员来说影响至关重要。未来,AIGC技术将继续得到提高,同时也将与人工智能技术紧密结合,在更多的领域得到广泛应用。

感兴趣的小伙伴,赠送全套AIGC学习资料和安装工具,包含AI绘画、AI人工智能等前沿科技教程,模型插件,具体看下方。

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一、AIGC所有方向的学习路线

AIGC所有方向的技术点做的整理,形成各个领域的知识点汇总,它的用处就在于,你可以按照下面的知识点去找对应的学习资源,保证自己学得较为全面。

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二、AIGC必备工具

工具都帮大家整理好了,安装就可直接上手!
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三、最新AIGC学习笔记

当我学到一定基础,有自己的理解能力的时候,会去阅读一些前辈整理的书籍或者手写的笔记资料,这些笔记详细记载了他们对一些技术点的理解,这些理解是比较独到,可以学到不一样的思路。
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四、AIGC视频教程合集

观看全面零基础学习视频,看视频学习是最快捷也是最有效果的方式,跟着视频中老师的思路,从基础到深入,还是很容易入门的。

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五、实战案例

纸上得来终觉浅,要学会跟着视频一起敲,要动手实操,才能将自己的所学运用到实际当中去,这时候可以搞点实战案例来学习。
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### 文本到成 文本到成是一种利用自然语言描述来创建视觉表示的技术。这项技术依赖于深度学习模型,特别是那些可以理解语义信息并将其转换为像素级数据的架构。 一种常见的方法是使用成对抗网络(GAN)。在这种框架下,存在两个主要组件:成器和判别器。成器负责基于给定的文字提示合成新的片;而判别器则试区分这些由算法产像是真实的还是伪造的[^1]。 另一个值得注意的方法是扩散模型(Diffusion Models),这类模型通过逐步向输入添加噪声再逆转此过程来进行样本成。这种方法已被证明在多种模态间转化任务上表现出色,包括但不限于text-to-image应用[^2]。 #### 示例代码片段展示如何设置一个简单的Text-to-Image GAN训练流程: ```python import torch from torchvision import datasets, transforms from torch.utils.data import DataLoader from models import Generator, Discriminator # 假设这是自定义模块中的类 transform = transforms.Compose([ transforms.Resize(64), transforms.CenterCrop(64), transforms.ToTensor(), ]) dataset = datasets.CocoCaptions(root='path/to/coco/images', annFile='path/to/annotations', transform=transform) dataloader = DataLoader(dataset, batch_size=32, shuffle=True) generator = Generator() discriminator = Discriminator() criterion = torch.nn.BCELoss() # Binary Cross Entropy Loss function optimizer_g = torch.optim.Adam(generator.parameters(), lr=0.0002) optimizer_d = torch.optim.Adam(discriminator.parameters(), lr=0.0002) for epoch in range(num_epochs): for i, data in enumerate(dataloader): texts, _ = data real_images = ... # 获取真实像张量 fake_images = generator(texts) # 使用文本作为条件成假像 # 更新D... optimizer_d.zero_grad() outputs_real = discriminator(real_images).view(-1) loss_real = criterion(outputs_real, torch.ones_like(outputs_real)) outputs_fake = discriminator(fake_images.detach()).view(-1) loss_fake = criterion(outputs_fake, torch.zeros_like(outputs_fake)) d_loss = (loss_real + loss_fake) / 2 d_loss.backward() optimizer_d.step() # 更新G... optimizer_g.zero_grad() g_outputs = discriminator(fake_images).view(-1) g_loss = criterion(g_outputs, torch.ones_like(g_outputs)) # 这里我们希望欺骗鉴别者认为它们是真的 g_loss.backward() optimizer_g.step() ``` ### 像到成 对于image-to-image的任务来说,目标是从源域映射至目标域内的对应关系。这通常涉及到风格迁移、超分辨率重建以及语义分割等领域的工作。 CycleGAN是一个广泛使用的无配对数据集间的双向翻译模型。它不需要成对的例子就能完成跨领域变换,并且引入了一个循环一致性损失函数以保持结构特征不变性[^3]。 另一种流行的选择是Pix2PixHD,该体系结构不仅支持高分辨率输出而且还能处理多尺度上下文信息,在建筑外观设计等方面有着出色表现[^4]。 #### Pix2PixHD 的简化实现概览如下所示: ```python class LocalEnhancer(nn.Module): def __init__(self, input_nc, output_nc, ngf=64, n_downsample_global=3, n_blocks_local=3, norm_layer=nn.BatchNorm2d): super(LocalEnhancer, self).__init__() ... def train_pix2pixhd(): netG = GlobalGenerator(input_nc=3, output_nc=3) local_enhancer = LocalEnhancer(input_nc=3, output_nc=3) criterionGAN = nn.MSELoss() criterionFeat = nn.L1Loss() optimizer_G = optim.Adam(netG.parameters()) optimizer_D = optim.Adam(local_enhancer.parameters()) for epoch in range(num_epochs): for i, data in enumerate(train_loader): label_map, inst_map, _, _ = preprocess_input(data) generated_image = netG(label_map) enhanced_output = local_enhancer(generated_image) # 计算各种损失项并更新参数... ```
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