ChatGPT和其他生成式AI(GAI)技术属于人工智能生成内容(AIGC)的范畴，它涉及通过AI模型创建数字内容，如图像、音乐和自然语言。AIGC的目标是使内容创建过程更加高效和可访问，允许以更快的速度生产高质量的内容。AIGC是通过从人类提供的指令中提取和理解意图信息，并根据其知识和意图信息生成内容来实现的。近年来，大规模模型在AIGC中变得越来越重要，因为它们提供了更好的意图提取，从而改善了生成结果。随着数据和模型规模的增长，模型可以学习的分布变得更加全面和接近现实，从而产生更加真实和高质量的内容。本文全面回顾了生成模型的历史，基本组件，以及AIGC的最新进展，从单模态交互和多模态交互。
相信很多人已经领会过生成式AI技术的魅力，特别是在经历了2022年的AIGC爆发之后。以StableDiffusion为代表的文本到图像生成技术一度风靡全球，无数用户涌入，借助AI之笔表达自己的艺术想象……相比于图像编辑，视频编辑是一个更具有挑战性的议题，它需要合成新的动作，而不仅仅是修改视觉外观，此外还需要保持时间上的一致性。在这条赛道上探索的公司也不少。前段时间，谷歌发布的Dreamix以将文本条件视频扩散模型（videodiffusionmodel,VDM）应用于视频编辑。近日，曾参与创建StableDiffusion的Runway公司推出了一个新的人工智能模型「Gen-1」，该模型通过
相信很多人已经领会过生成式AI技术的魅力，特别是在经历了2022年的AIGC爆发之后。以StableDiffusion为代表的文本到图像生成技术一度风靡全球，无数用户涌入，借助AI之笔表达自己的艺术想象……相比于图像编辑，视频编辑是一个更具有挑战性的议题，它需要合成新的动作，而不仅仅是修改视觉外观，此外还需要保持时间上的一致性。在这条赛道上探索的公司也不少。前段时间，谷歌发布的Dreamix以将文本条件视频扩散模型（videodiffusionmodel,VDM）应用于视频编辑。近日，曾参与创建StableDiffusion的Runway公司推出了一个新的人工智能模型「Gen-1」，该模型通过
我们知道，StableDiffusion是一种非常流行的文本到图像生成式AI模型，它能够在几十秒内为任何给定的输入文本创建逼真的图像。StableDiffusion的参数超过了10亿，直到现在，该模型主要在云端运行。因此，如何在移动设备端运行StableDiffusion吸引了圈内人士的极大兴趣。此前，有位作者开发了一个应用程序，通过StableDiffusion来生成图像，然后按喜欢的方式编辑。该应用在最新的iPhone14Pro上生成图片仅需一分钟，使用大约2GiB的应用内存。甚至苹果亲自下场优化，在iPhone、iPad、Mac等设备上以惊人速度运行StableDiffusion，在半分
我们知道，StableDiffusion是一种非常流行的文本到图像生成式AI模型，它能够在几十秒内为任何给定的输入文本创建逼真的图像。StableDiffusion的参数超过了10亿，直到现在，该模型主要在云端运行。因此，如何在移动设备端运行StableDiffusion吸引了圈内人士的极大兴趣。此前，有位作者开发了一个应用程序，通过StableDiffusion来生成图像，然后按喜欢的方式编辑。该应用在最新的iPhone14Pro上生成图片仅需一分钟，使用大约2GiB的应用内存。甚至苹果亲自下场优化，在iPhone、iPad、Mac等设备上以惊人速度运行StableDiffusion，在半分
AIGC爆火的背后，从技术的角度来看，是图像生成模型的架构发生了巨大的变化。随着OpenAI发布DALL-E2，自回归和扩散模型一夜之间成为大规模生成模型的新标准，而在此之前，生成对抗网络（GAN）一直都是主流选择，并衍生出StyleGAN等技术。从GAN切换到扩散模型的架构转变也引出了一个问题：能否通过扩大GAN模型的规模，比如说在LAION这样的大型数据集中进一步提升性能吗？最近，针对增加StyleGAN架构容量会导致不稳定的问题，来自浦项科技大学（韩国）、卡内基梅隆大学和Adobe研究院的研究人员提出了一种全新的生成对抗网络架构GigaGAN，打破了模型的规模限制，展示了GAN仍然可
AIGC爆火的背后，从技术的角度来看，是图像生成模型的架构发生了巨大的变化。随着OpenAI发布DALL-E2，自回归和扩散模型一夜之间成为大规模生成模型的新标准，而在此之前，生成对抗网络（GAN）一直都是主流选择，并衍生出StyleGAN等技术。从GAN切换到扩散模型的架构转变也引出了一个问题：能否通过扩大GAN模型的规模，比如说在LAION这样的大型数据集中进一步提升性能吗？最近，针对增加StyleGAN架构容量会导致不稳定的问题，来自浦项科技大学（韩国）、卡内基梅隆大学和Adobe研究院的研究人员提出了一种全新的生成对抗网络架构GigaGAN，打破了模型的规模限制，展示了GAN仍然可
传统的照片转漫画，使用边缘检测、双边滤波器和降采样，得到图像如下，可以看到，噪点很多，有些关键线条也没有展现出来。本次采用GAN，GAN网络使用的方法是根据图像对去不断地学习，如输入图像1和对应已有的漫画B，GAN网络从图片1中获取关键特征，不停地生成一张图像C，当C与B的差值很小时停止，当有很多这样地图像对时，我们就有了一个模型。输入一张图像，就可以生成一张对应地漫画图像，我这次使用的GAN（White-boxCartoon）生成。生成效果：图片.png图片.png原始图片大小建议为256*256像素完整程序代码importosimportcv2importtorchimportnumpya
传统的照片转漫画，使用边缘检测、双边滤波器和降采样，得到图像如下，可以看到，噪点很多，有些关键线条也没有展现出来。本次采用GAN，GAN网络使用的方法是根据图像对去不断地学习，如输入图像1和对应已有的漫画B，GAN网络从图片1中获取关键特征，不停地生成一张图像C，当C与B的差值很小时停止，当有很多这样地图像对时，我们就有了一个模型。输入一张图像，就可以生成一张对应地漫画图像，我这次使用的GAN（White-boxCartoon）生成。生成效果：图片.png图片.png原始图片大小建议为256*256像素完整程序代码importosimportcv2importtorchimportnumpya
