分享 3 个实时人工智能图像生成工具

如果有人还需要开源人工智能技术快速发展的实例,那就是实时 Diffusion 。一年前,如果想分析单个单词对图像提示的影响,甚至尝试使用 Diffusion 模型替换视频中的面孔,需要两件事:

  • 处理开源代码
  • 自建 WEB 应用程序

到 2023 年底,这一切终于成为过去。得益于新的图像模型和显着改进的服务器基础设施,现在可以 实时 工作并观看工作中的 Diffusion 模型。

ClipDrop

ClipDrop 是一款由 AI 提供支持的设计多功能工具,由 Stability.ai 运营, Stability.ai 是开源 AI 图像生成WEB应用 Stable Diffusion 的运营公司。Stability 在 Clipdrop 上提供的众多工具中,现在还有Stable Diffusion Turbo —— 基于最新 Stable Diffusion 模型的实时画布。

官方网站:clipdrop.co/ja

以下是 ClipDrop 可用的功能列表:

使用 Stable Diffusion XL 生成图像

Stable Diffusion 是最大的开源文本到图像生成项目。它已经取得了很大的进步。现在通过 Stable Diffusion XL 获得的各代质量非常好。

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裁剪

来看看 ClipDrop 在使用 Uncrop 功能进行绘画方面做得有多好。

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Reimagine XL

现在来尝试使用 Reimagine XL 工具创建图像的变体。原始图像是用 Midjourney 生成的,变化是用 ClipDrop 的 Reimagine XL 制作的:

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清理(移除物体等)

使用清理工具从图像中删除对象:

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背景去除

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重新点亮图像

此功能允许在图像中使用灯光设置,可以选择灯光的颜色。它从哪里发光以及光源的距离,甚至可以添加多个光源。

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图像放大

该工具可让提高图像的分辨率,如果正在处理低分辨率文件并需要准备打印,这是一个有用的应用程序。

免费版本可让将图像放大至 6000 x 6000 像素 2 倍,付费版本可让放大至 16 倍。

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文本删除器

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fal.ai

Fal.ai 构建具有闪电般快速推理(低于约 120 毫秒)的实时 AI 应用程序。 没有冷启动。只需为您使用的内容付费。在其网站上提供了一个非常酷的实时视频修复演示。可以使用网络摄像头和提示来尝试 Diffusion 模型如何快速地将新面孔融入现有视频材料中。

官方网站:www.fal.ai/camera

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Leonardo AI:实时Canvas

Leonardo 已经从一个被低估的 Midjourney 克隆发展成为最流行和实验性的 AI 图像生成平台之一。当前在WEB应用程序中的 测试版 功能之一是所谓的 Live Canvas,它允许用户实时尝试创建基于 Diffusion 的图像资产。

官方网站:www.leonardo.ai

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总结

实时人工智能应用程序通过提供快速、精确的结果正在给许多行业带来革命性的变化。这些应用程序对客户服务、医疗保健、财务和效率产生积极影响,并取得更好的成果。随着人工智能技术的进步,实时人工智能应用的潜力只会不断扩大,从而提高制造、运输、营销、教育和农业的效率和互联性。实时人工智能应用程序通过提高效率和取得更好的成果,正在改变各个领域的工作方式。

如何学习大模型 AI ?

由于新岗位的生产效率,要优于被取代岗位的生产效率,所以实际上整个社会的生产效率是提升的。

但是具体到个人,只能说是:

“最先掌握AI的人,将会比较晚掌握AI的人有竞争优势”。

这句话,放在计算机、互联网、移动互联网的开局时期,都是一样的道理。

我在一线互联网企业工作十余年里,指导过不少同行后辈。帮助很多人得到了学习和成长。

我意识到有很多经验和知识值得分享给大家,也可以通过我们的能力和经验解答大家在人工智能学习中的很多困惑,所以在工作繁忙的情况下还是坚持各种整理和分享。但苦于知识传播途径有限,很多互联网行业朋友无法获得正确的资料得到学习提升,故此将并将重要的AI大模型资料包括AI大模型入门学习思维导图、精品AI大模型学习书籍手册、视频教程、实战学习等录播视频免费分享出来。

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第一阶段(10天):初阶应用

该阶段让大家对大模型 AI有一个最前沿的认识,对大模型 AI 的理解超过 95% 的人,可以在相关讨论时发表高级、不跟风、又接地气的见解,别人只会和 AI 聊天,而你能调教 AI,并能用代码将大模型和业务衔接。

  • 大模型 AI 能干什么?
  • 大模型是怎样获得「智能」的?
  • 用好 AI 的核心心法
  • 大模型应用业务架构
  • 大模型应用技术架构
  • 代码示例:向 GPT-3.5 灌入新知识
  • 提示工程的意义和核心思想
  • Prompt 典型构成
  • 指令调优方法论
  • 思维链和思维树
  • Prompt 攻击和防范

第二阶段(30天):高阶应用

该阶段我们正式进入大模型 AI 进阶实战学习,学会构造私有知识库,扩展 AI 的能力。快速开发一个完整的基于 agent 对话机器人。掌握功能最强的大模型开发框架,抓住最新的技术进展,适合 Python 和 JavaScript 程序员。

  • 为什么要做 RAG
  • 搭建一个简单的 ChatPDF
  • 检索的基础概念
  • 什么是向量表示(Embeddings)
  • 向量数据库与向量检索
  • 基于向量检索的 RAG
  • 搭建 RAG 系统的扩展知识
  • 混合检索与 RAG-Fusion 简介
  • 向量模型本地部署

第三阶段(30天):模型训练

恭喜你,如果学到这里,你基本可以找到一份大模型 AI相关的工作,自己也能训练 GPT 了!通过微调,训练自己的垂直大模型,能独立训练开源多模态大模型,掌握更多技术方案。

到此为止,大概2个月的时间。你已经成为了一名“AI小子”。那么你还想往下探索吗?

  • 为什么要做 RAG
  • 什么是模型
  • 什么是模型训练
  • 求解器 & 损失函数简介
  • 小实验2:手写一个简单的神经网络并训练它
  • 什么是训练/预训练/微调/轻量化微调
  • Transformer结构简介
  • 轻量化微调
  • 实验数据集的构建

第四阶段(20天):商业闭环

对全球大模型从性能、吞吐量、成本等方面有一定的认知,可以在云端和本地等多种环境下部署大模型,找到适合自己的项目/创业方向,做一名被 AI 武装的产品经理。

  • 硬件选型
  • 带你了解全球大模型
  • 使用国产大模型服务
  • 搭建 OpenAI 代理
  • 热身:基于阿里云 PAI 部署 Stable Diffusion
  • 在本地计算机运行大模型
  • 大模型的私有化部署
  • 基于 vLLM 部署大模型
  • 案例:如何优雅地在阿里云私有部署开源大模型
  • 部署一套开源 LLM 项目
  • 内容安全
  • 互联网信息服务算法备案

学习是一个过程,只要学习就会有挑战。天道酬勤,你越努力,就会成为越优秀的自己。

如果你能在15天内完成所有的任务,那你堪称天才。然而,如果你能完成 60-70% 的内容,你就已经开始具备成为一名大模型 AI 的正确特征了。

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