올해 큰 인기를 끌고 있는 AI 그림놀이 방법

1. 서문

2022년은 확실히 AIGC의 원년이라고 할 수 있습니다. 구글 검색 트렌드로 볼 때, 2022년에는 AI 페인팅과 AI 생성 예술에 대한 검색량이 급증할 것입니다.

올해 AI 페인팅이 폭발적으로 증가한 가장 중요한 이유는 Stable Diffusion의 오픈 소스이며, 이는 최근 몇 년 동안의 급속한 Diffusion Model 개발과도 떼려야 뗄 수 없는 OPENAI와 결합되어 이미 개발된 텍스트 언어입니다. 모델 GPT-3을 사용하면 텍스트에서 이미지로의 생성 프로세스가 더 쉬워집니다.

2. GAN(Generative Adversarial Network)의 병목 현상

GAN은 2014년 탄생부터 2018년 StyleGAN까지 이미지 생성 분야에서 큰 발전을 이루었습니다. 자연의 포식자와 먹이가 함께 경쟁하고 진화하는 것처럼 GAN의 원리는 단순히 두 개의 신경망을 사용하는 것입니다. 하나는 생성자로, 다른 하나는 판별자로 사용하여 결과가 적합한지 여부를 판단할 수 있도록 합니다. 여부에 관계없이 두 사람은 모델을 훈련하기 위해 서로 경쟁합니다.

GAN(Generative Adversarial Network)은 지속적인 개발을 통해 좋은 결과를 얻었지만, 생성된 결과의 다양성 부족, 모드 붕괴(찾은 후 생성기가 작동하지 않음) 등 항상 극복하기 어려운 몇 가지 문제가 있습니다. 최고의 모드) 더 좋은 점은 훈련이 어렵다는 것입니다. 이러한 어려움으로 인해 AI가 만든 예술 작품이 실용적인 제품을 생산하기가 어려워졌습니다.

3. 확산 모델의 획기적인 발전

GAN에서 수년간의 병목 현상이 발생한 후 과학자들은 모델을 훈련하기 위한 매우 마법 같은 확산 모델 방법을 고안했습니다. 마르코프 체인을 사용하여 원본 이미지에 노이즈 포인트를 지속적으로 추가합니다. 결국에는 무작위 노이즈 이미지가 되며, 훈련 신경망은 이 과정을 역전시켜 점차적으로 무작위 노이즈 이미지를 원래 이미지로 복원할 수 있습니다. 이러한 방식으로 신경망은 처음부터 이미지를 생성할 수 있습니다. 텍스트에서 이미지를 생성하기 위해 설명 텍스트가 처리되어 원본 이미지에 노이즈로 추가됩니다. 이를 통해 신경망은 텍스트에서 이미지를 생성할 수 있습니다.

확산 모델을 사용하면 모델 학습이 더 쉬워집니다. 생성된 이미지의 품질도 매우 높을 수 있으며, 생성된 결과는 큰 영향을 미칠 수 있습니다. 차세대 AI가 믿을 수 없는 '상상력'을 가질 수 있는 이유.

물론, 기술은 획기적인 발전을 이루었습니다. NVIDIA가 1월 말에 출시한 StyleGAN-T의 업그레이드 버전은 Stable Diffusion과 비교하면 동일한 컴퓨팅 성능에서 사진을 생성하는 데 3초가 걸립니다. StyleGAN -T는 0.1초밖에 걸리지 않습니다. 그리고 저해상도 이미지에서는 StyleGAN-T가 확산 모델보다 우수하지만 고해상도 이미지 생성에서는 여전히 확산 모델이 우세합니다. StyleGAN-T는 Stable Diffusion만큼 널리 사용되지 않기 때문에 이 글에서는 Stable Diffusion을 주로 소개합니다.

4. Stable Diffusion

올해 초 AI 페인팅계는 Disco Diffusion, DALL-E2 및 Midjouney 간의 싸움을 경험했습니다. 가장 강력한 AI 페인팅 모델인 Stable Diffusion은 AI 커뮤니티에 카니발을 일으켰습니다. 기본적으로 새로운 모델과 새로운 오픈 소스 라이브러리가 매일 탄생하고 있습니다. 특히 Auto1111의 WebUI 버전이 출시된 이후 Stable Diffusion을 사용하는 것은 클라우드에 배포하든 로컬에 배포하든 매우 간단한 문제가 되었습니다. 커뮤니티의 지속적인 발전으로 Dreambooth 및 deforum과 같은 많은 우수한 프로젝트가 탄생했습니다. Diffusion WEBUI 버전용 플러그인이 추가되어 모델 미세 조정, 애니메이션 생성 등의 기능을 한 번에 완료할 수 있습니다.

5. AI 페인팅 게임플레이 및 기능 소개

다음은 현재 Stable Diffusion

6. 현재 주요 애플리케이션 소개

cd stable-diffusion-webui/
rm -rf outputs && ln -s /root/autodl-tmp outputs
python launch.py --disable-safe-unpickle --port=6006 --deepdanbooru

6.2 本地版本

• webui-user.bat를 실행하고 로컬 컴퓨터 IP 및 포트 7860을 통해 서비스에 액세스합니다.
• 8. 요약

이 기사에서는 AI 페인팅에 대한 몇 가지 관련 정보를 소개합니다. 관심 있는 친구들은 직접 서비스를 배포하고 DreamBooth 또는 최신 Lora를 사용하여 대형 모델을 미세 조정하는 방법을 배울 수도 있습니다. 2023년에는 AIGC의 인기가 계속 높아지면서 AI로 인해 우리의 일과 삶이 크게 바뀔 것이라고 믿습니다. 얼마 전 ChatGPT의 출시가 우리에게 큰 충격을 주었습니다. 처음 인터넷에 들어왔을 때 정보를 검색하는 능력처럼 AI를 활용하여 업무를 지원하는 방법을 배우는 것도 미래에는 매우 중요한 능력이 될 것입니다.

• 인공지능 제너레이티브 아트 1년차 AI에 대해 이야기해보자

https://sspai.com/post/76277

https://blog.csdn.net/qq_45848817/article/details/127808815

• 확산 모델 작동 방식: 처음부터 수학
• https://theaisummer. com/diffusion-models/
• GAN 구조 개요                                                                     's'를 사용하여 through ‐   ‐ ‐ down ‐ https://developers.google.com/machine-learning/gan/gan_structure
• 완벽한 초보자 가이드 Midjourney – AI 예술에 대한 마법 같은 소개

바이럴 AI 아바타 앱 Lensa가 내 동의 없이 내 옷을 벗겼습니다

• https://www.technologyreview.com/2022/12/12/1064751/the-viral-ai-avatar-app- lensa-undressed-me-without-my -동의/

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• //m.sbmmt.com/link/81d7118d88d5570189ace943bd14f142timbrooks/instruct-pix2pix

위 내용은 올해 큰 인기를 끌고 있는 AI 그림놀이 방법의 상세 내용입니다. 자세한 내용은 PHP 중국어 웹사이트의 기타 관련 기사를 참조하세요!