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扩散模型网站制作新上映_扩散模型网站制作过程(2024年11月抢先看)

内容来源：魏巍之巅所属栏目：导读更新日期：2024-11-29

扩散模型网站制作

AI一键生成动漫，老婆任你捏！在这个数字化的时代，AI技术在各个领域都取得了巨大的进步，尤其是在视频生成方面。最近，一个名为"YoYo"的二次元创作网站引起了广泛关注，它通过AI技术，让动漫爱好者能够轻松地创作出高质量的动漫视频。 "YoYo"网站提供了一个简洁易用的界面，用户只需通过文字提示或上传图片，就能一键生成动漫内容。无论是想看到自己喜欢的角色在同人视频中栩栩如生，还是想创作出具有特定风格的动漫作品，"YoYo"都能满足用户的需求。它拥有丰富的高质量素材库，包括几十个流行人物角色和各种风格，如哥特、梦幻、机甲等，让用户能够一站式地实现创作梦想。 "YoYo"的AI技术不仅能还原出精准而富有表现力的人物表情，还能让头发、蒲公英和身上的裙子随风飘动，呈现出非常自然的效果。此外，它还能生成具有电影镜头感的背景，如梦幻的森林大陆、古朴小镇的热闹街市等，大大提升了视频的观赏性。在技术层面，"YoYo"背后的鹿影团队长期专注于AI视频生成技术的研究，并取得了显著成果。他们发表了多篇高水平论文，提出了创新的图生视频框架Motion-I2V，解决了以往模型在可控性和生成速度上的缺陷。Motion-I2V通过解耦运动建模和视频生成过程，使用基于扩散模型的运动场预测器和新颖的运动增强时序层，实现了对视频中动作的精确、交互式控制，大大提升了视频生成的质量和效率。此外，鹿影团队还开发了AnimateLCM模型，它仅需4个迭代步骤就能生成高质量的动画，受到了开源社区的广泛欢迎。AnimateLCM从训练好的Stable Diffusion模型中蒸馏出先验知识，并采用了解耦策略，提高了训练效率和生成质量。它还能在零样本情况下进行高效的视频风格迁移或扩展视频长度。为了进一步提升视频生成的效果，鹿影团队在5月发表了最新的Phased Consistency Model（PCM）。PCM在可控性、一致性和效率上都取得了显著提升，支持确定性采样，能够保持多个推理步骤中的图像一致性，使用普通常微分方程求解器代替原有的求解策略，让模型能够接受更高的CFG值。在隐空间中引入对抗性损失来确保图像分布的一致性，大大提升了少步骤推理情况下的生成效果。

#对比类# 穿越竹林的古风美人，一袭白衣飘飘，宛如画中仙。人工智能从以下几方面改变图像处理的未来：提升处理效率与准确性高效处理：借助高性能计算硬件和优化算法，AI大模型能快速处理大量图像数据，如在安防监控中可实时监测识别异常情况，提高安全防范效率. 精确识别：深度学习使AI可自动提取图像关键特征，精确分类识别，像在医疗影像分析中，能辅助医生准确识别病变细胞、定位病灶，提高诊断效率和准确性. 拓展应用领域医疗领域：AI可辅助医生诊断医学影像，分析病患生理特征以制定个性化治疗方案，还能在手术中实时分析图像，提供导航辅助，降低手术风险，术后也可监测患者康复状况. 艺术设计领域：AI图像生成技术可根据文本描述生成全新图像，为艺术家和设计师提供创作灵感和素材，还能实现图像风格迁移，融合不同风格元素创造独特视觉效果. 工业制造领域：在智能制造中，AI用于产品质量检测和生产线自动化监控，可快速检测缺陷，提高生产效率和产品质量；还能实现图像的智能识别、分类和检索，优化生产流程和供应链管理. 创新图像处理功能图像生成：生成对抗网络等技术可生成逼真的图像和视频，如OpenAI的Dall-E3能将文本转换为高度详细准确的图像，NVIDIA的扩散模型加速技术提高了生成速度和质量. 图像修复：自编码器等深度学习模型可修复损坏或模糊的图像，去除噪声、填补缺失部分，恢复图像细节和完整性，如Magnific.AI等工具可将低分辨率图像提升至高分辨率并增强细节. 图像编辑：如OmniGen模型可通过简单指令完成复杂编辑任务，改变图像中物体颜色、精准提取人物等，还具备指代表达能力和上下文学习推理能力，满足多样化编辑需求. 降低技术门槛与成本简化操作：以悟空图像为代表的新一代专业图像设计软件，集成多种人工智能工具，非专业人员也能快速生成创意作品，降低设计门槛节约成本：AI图像生成和编辑技术可减少对专业摄影师、设计师等人力的依赖，缩短创作周期，降低制作成本，提高经济效益。推动技术融合与创新，多技术融合：AI与大数据、云计算、物联网等技术结合，如结合大数据分析挖掘图像数据价值，为决策提供支持；与云计算结合提供强大的计算资源，实现更复杂的图像处理任务. 跨领域创新：促进计算机视觉、自然语言处理、机器学习等多领域技术的融合与创新，如视觉问答系统需融合图像识别和自然语言理解技术，为用户提供更智能的交互体验.

Meta GenAI：让插图生成成为可能今天，我们在GitHub上更新了8篇最新发表在arXiv上的论文。更详细的总结和更多的论文，请移步𐟔—github搜索llm-paper-daily，每日更新论文，如果觉得有帮助，记得点个𐟌Ÿ哦！ 𐟘„ 回到正文 ==== 发表机构: GenAI Meta, Columbia University 论文提出了一种名为"生成插图说明"的新任务，即根据用户需要定制的视觉指令生成一系列图像和文本，共同描述如何实现一个目标。 𐟓š 在学习和生成指令性内容方面，现有的工作包括在WikiHow等网站上学习的文本领域的语言模型，这些工作在汇总、常识程序知识、问答和层次化推理等任务上取得了进展。在多模态环境中，学习多模态数据的表示已经被证明是零拍摄识别、文本图像和文本视频检索、时间段划分、活动定位和预期等多个任务中的一个强大信号源。但现有的文本到图像（T2I）模型无法直接从用户查询中生成视觉效果，即使提供详细的指令性文本，现有的T2I模型也不能生成对目标、步骤均忠实且彼此一致的图像。 𐟓ˆ 本文提出了一个名为StackedDiffusion的新模型挑战1：生成一致且有效的指示性视觉效果现有T2I模型无法直接根据用户查询生成视觉效果。StackedDiffusion模型结合了预训练的大型语言模型和微调的文本到图像扩散模型，采用一些技术（如空间平铺、文本嵌入串联以减少长指令信息丢失以及新的“步骤定位编码”）来生成完整的指导性文章和一系列图像，这些图像独特地描述了这些步骤。这些技术使得StackedDiffusion能够在有限的指导性数据训练下，生成有用的插图。挑战2：超越现有方法的性能与各种基于即用工具的基线方法相比较，包括最近推出的多模态语言模型，StackedDiffusion在自动评估和人工评估中都显示出显著的性能优势。模型甚至在30%的情况下超越了人类生成的文章，显示了该方法的巨大潜力。 𐟓 总结本论文介绍了一种名为StackedDiffusion的新方法，用于生成插图说明，这是一种将文本和图像结合起来描述如何实现某一目标的任务。该方法通过结合大型语言模型和文本到图像扩散模型，并引入一些新颖的建模技巧，解决了现有T2I模型无法直接从用户查询中生成视觉效果的问题，并在人类评估中超越了现有技术水平。

2025年最火创新方向：时空预测 𐟌Ÿ 2025年必火的创新领域 𐟓ˆ 随着新技术的不断涌现，时空预测作为跨学科领域，其应用场景正在逐步扩大。例如，首个智慧城市大模型UrbanGPT和即插即用的提示微调FlashST等多篇成果被顶级会议和期刊收录。 𐟔 技术融合与创新的高峰即将到来，时空预测将与对比学习、大模型、扩散模型等热门主题相结合。值得一提的是，各大顶级会议如ICLR、NeurIPS等都开始格外注重该领域的研究，论文数量持续增加。 𐟓š 为了帮助大家全面掌握相关知识，找到创新点，我总结了32篇顶级会议论文，并附上了代码。

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扩散模型学习笔记𐟓 扩散模型是一种逐步向数据中添加高斯噪音，直到数据变为完全随机噪音的过程。这个过程本质上是一个加噪和去噪的过程。加噪过程：马尔科夫链的性质使得我们可以直接从q0跳到qt。在这个过程中，噪声是逐步添加的，多个时间步后，数据会完全变为噪声。去噪过程：通过U-net模型，我们可以预测噪声或者复原图片。通常预测噪声的效果更好。本周的学习总结：在Kaggle上部署了环境，学习了Hugging Face的使用。通过DiffusionPipeline快速开始了学习。详细查看了DDPM的具体实现。

后台开发vsAI开发：思维大不同！在软件开发的世界里，一场从传统后台开发到AI开发的转变正在悄然发生。尽管这两种开发方式在技术层面上有着微妙的差异，但更重要的，是思维方式上的巨大转变。 𐟔堧Ž𐤻ぉ开发：赢家通吃，只有最好或一无所有 𐟔劊在AI开发的领域，大模型的训练和推理系统是关键。只有那些被广泛接受和推崇的解决方案才有价值。如果不是行业标杆，几乎没有任何生存空间。 𐟛 ️ 传统后台开发：灵活多变，业务为王 𐟛 ️ 相比之下，传统后台开发，如网站后台、数据平台、调度平台等，即使不是最佳实践，也能找到生存之道。不同的业务需求和硬件环境，使得满足业务要求并不需要采用最新的框架。每个业务都有其独特的“祖传代码”。 𐟒ᠨƒŒ后的原因 𐟒ኧŠ›成本与性价比：AI应用的算力成本极高，因此追求极致的性价比。而许多传统后台应用的调用量并不大，高并发和高可用的场景相对较少。长尾场景巨大，十亿DAU的系统全球就那么几套，而几百万DAU的可能几万套。一个软件用好几年，重构阻力很大。经典话术是: 又不是不能用。 AI应用的高度统一性：生成式AI大多采用Transformers结构，生成范式多为自回归或扩散模型，这使得AI应用在技术上具有高度的一致性，赢者通吃，马太效应严重。 AI 软件迭代极快，vllm 差不多半年被完全重构了一遍。所以，从后台开发转型到AI开发，如果还抱着能用就行，学会一两个技术点就想一劳永逸，不时刻学习，不关注业界最佳实践进展，那很难成为合格从业者。

扩散模型=进化算法！生物学大佬用数学揭示本质

扩散模型：生成领域的新星最近，扩散模型在深度学习领域掀起了一阵热潮。从最初的图像生成，到现在已经广泛应用于自然语言处理、时间序列等多个领域，其效果在生成领域已经超越了GAN，成为了新的热门选择。我们团队也在业务中体验到了扩散模型带来的明显收益。扩散模型是一种生成模型，提供了一种自监督的数据建模方法。它的创新性不亚于GAN，无论是科研人员还是产业一线的机器学习从业者，都需要深入了解扩散模型。如果你更关注模型的应用，那么扩散模型的思路其实非常简单。它的核心思想是希望学习到一个“去噪器”。这个“去噪器”可以接受一个带有噪声的输入（比如马赛克图像），然后不断去噪，最终生成一个以假乱真的样本。这个过程在DDPM论文中被描述为前向过程：通过加噪音构建输入样本，然后训练去噪器去拟合加入的噪音。是不是非常直观？𐟤“ 如果你对理论更感兴趣，那么DDPM、Score based model、随机微分方程等多种建模方式需要你去认真研究。你会发现扩散模型用到的数学工具可能是当前大火模型中最多的（如SDE、Fisher divergence、Reparameterization等），因此它在理论上的创新性可能比GAN更强。总之，如果你在AI领域工作，那么扩散模型绝对值得你深入了解。

一本书带你快速搞懂AIGC！哇塞！想学AIGC的小伙伴们，强烈推荐你们去看这本书！真的超级友好，适合新手，而且内容超级全面！赶紧冲吧！第1章：为什么要关注AIGC？𐟤” 人工智能生成内容（AIGC）到底是什么？国外“大厂”在AIGC领域的布局国内“大厂”在AIGC领域的布局资本狂潮异军突起的独角兽企业 OpenAI、StabilityAI、Scale AI 行业“大牛”：谁是下一个“乔布斯”？第2章：AIGC相关技术介绍𐟔 规则系统变分自编码器生成对抗网络（GAN） CGAN模型基于模型架构的衍生基于损失函数的衍生图像生成领域的衍生 Transformer模型架构基于Transformer的LLM 基于编码器和解码器的LLM BERT模型与GPT模型对比扩散模型 DALLⷅ2模型 Stable Diffusion模型其他模型 LLM的前景光明第3章：下笔如有神：文本类AIGC✍️ 何为“智能”？拆解文本生成技术原理 1950-1970年：NLP初露锋芒 1980-2010年：NLP的寒冬与机遇并存 2010-2019年：技术远发与沉淀 2019年至今：AIGC透入寻常百姓家文本类AIGC在传媒场景中的应用社交媒体文案：Jasper 新闻写作：Quakebot、CNET 剧本撰写：海马轻帆文本类AIGC在教育场景中的应用文章换写：EssayGenuis 出题和做题：高校联合因队开发的A程序青少年教育：Cogni 文本类AIGC在办公场景中的应用搜索引擎优化：Kafkai 营销文案：Copysmith 电子邮件：Compose.ai 代码撰写：GitHub Copilot 文本类AIGC的其他热门场景 AI聊天机器人 AIGC搜索引擎：PerplexityAI 万众瞩目的ChatGPT ChatGPT是什么 ChatGPT的海量应用场景 GPT-4模型：截至2023年3月最强的AI模型 ChatGPT对普通人意味着什么文本类AIGC的未来第4章：“声临其境”：声音类AIGC𐟎䊤𛎨œ𚥙襼€口说话开始 18至19世纪的尝试 20世纪30年代：语音合成技术的萌芽 20世纪50年代：计算机语音合成系统的起源 20世纪末：传统的语音合成方法 2016年：AIGC打破语音合成技术的发展瓶颈 2017年：语音合成技术迎来研究热潮音乐类AIGC𐟎𕤻Ž留声机到个人计算机制作的电子音乐