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超越恐怖谷!全球500万网友被骗,爆火TEDx演讲者没一个是真人?
7059点击    2024-08-10 18:35
最近,这几位TED演讲者,在外网形成了病毒式传播,然而,他们竟然全都不是真人?!答案揭晓后,五百万网友简直惊掉下巴。这5张图里,你能发现几个bug?


最近,这些「TED演讲者」在外网火得一塌糊涂,堪称病毒式传播。

仔细看看,你能发现什么问题吗?






答案揭晓——这五个人中,没有一个是真人!



在线寻人的小哥要哭了


如此逼真,几乎毫无破绽,这种级别的生图AI直接让网友们惊掉下巴。


甚至连AI识别软件,都认不出来这是AI生成的图。



「看起来真实,难道不是因为本来就是真实的照片?」



「没有一张是真人吗?简直令人毛骨悚然!」



网友锐评:这已经超越了恐怖谷,到达了「超真实谷」。



短短十几个小时,分享这张图片的帖子,在推上的观看人数已经破了500万。



随后,作者也被扒了出来——他就是Stable Diffusion团队的前成员Leo Kadieff。


他揭秘道:这些TEDx演讲者,都是用最新的Flux真实版LoRA制作的。


以往的AI生图,人眼多少都会看出违和感,而这次的图片如此逼真,正是靠LoRA技术改进了模型,才大大增加了真实感。


并且,作者介绍说,这个工作流还有一个好处,就是大大简化了复杂的提示词。


这个消息,简直让提示词苦手们狂喜。


这个小小的22MB文件,就可以让我们省去麻烦,不必再在每个提示词中写一堆与真实性相关的Token。


一句「一张RAW超现实主义照片,UHD,8k」,足矣。现实主义爱好者,绝对爱死了这个工具。



作者直言:我们还需要对现实模型进行微调吗?


- 这些图像是Flux+LoRA的原始输出,未经过任何放大或后期处理


- 你需要对应的「RealismLora」文件,以及ComfyUI工作流



Lora:https://huggingface.co/XLabs-AI/flux-RealismLora/tree/main

ComfuUI:https://we.tl/t-zrC5tPFG17


真实版LoRA,效果拔群


从下面这两幅图中不难看出,用LoRA和不用LoRA的效果对比,果然十分明显。






网友已玩嗨


与此同时,「TED演讲者」的分享者Kyrannio,也尝试用Midjourney复刻了一波。



最初的提示词如下:


一位女性在舞台上发言,来自谷歌,白色背景,企业标志被模糊处理,科技会议 --style raw --v 6.1




可以看出,生成效果还不错,但与Leo Kadieff生成的图片差距依然很大。



接着,博主又进行了一些改进:


一位年轻女性微笑着在舞台上发言,来自谷歌,白色背景,企业标志被模糊处理,科技会议 --style raw --v 6.1



并在经过多次生成之后,试出了最为接近的结果:





与此同时,随着谷歌Imagen 3公开可用,网友们也在第一时间拿着这套prompt进行了尝试。


一时间,全网都掀起AI生图的热潮。





Imagen 3全员可用


没错,正如刚刚提到的,谷歌最强文生图模型Imagen 3已经正式开放可用了。


prompt:Photo of a man holding a sign that says: "Imagen Is Now Almost As Good As Midjourney" in New York City.


来源:Risphere

网友chrypnotoad表示,自己还没见过哪个AI能把阿喀琉斯之盾做得这么好的!



能轻松hold住如此复杂的prompt,Imagen 3果然不能小觑。



知名博主「歸藏」在体验之后表示:


生成的内容准确但图片美观度很差。只要涉及人物,你就得仔细斟酌提示词写法,不然大概率无法出图。


好在,他们在提示词的交互上做得很好:


LLM会分析提示词类型,并且给出相关词语你可以直接切换。


来源:歸藏

除了直接生成之外,Imagen 3还支持局部重绘功能,用画笔和提示词对图片进行编辑。


来源:歸藏


当然,几家顶流文生图AI的PK,肯定也少不了:Midjourney V6 vs Imagen 3 vs FLU.1[pro]。



异色瞳的亚洲女性。



美洲原住民。



有美人痣的南亚妇女。



疯狂的艺术家。


很遗憾,谷歌大概因为安全设置过于敏感,并不能生成这个prompt……



留着八字胡的高加索老人。



Runway也来蹭了一波,但…


趁着这股热度,Runway创意总监Nicolas Neubert,还用自家的Gen-3 Alpha生成了一段视频。



果然,AI图片变成视频后,效果依然杠杠的!



而这个帖子,也同样引起了轰动。



网友赞叹道:从一年半前惨不忍睹的威尔·史密斯吃意面,到今天这个程度,进步可谓是疯狂的。



同时,也有火眼金睛的网友发现,这个视频依然有一些细微的bug。


比如人的舌头不会动,牙齿有些弯曲、扁平,第4秒时左臂出现了奇怪的斑点,还有Google标志处的bug,也非常明显。




如果看得再仔细点,会发现所有的阴影都很不自然,比如麦克风的阴影。还有东西接触的地方,很多线条是乱的。



嘴唇的动作也不自然。



眼睛看起来仍然没有灵魂。



总的来说,相比于AI生图,目前AI视频的bug显然要多得多。



背后的原因还是在于,AI根本不理解人类的舌头、头发、眼睛究竟是什么东西。接下来的AI,还是要学会人体解剖和物理学才行。



而且,在文生图这块,Runway就要差得多了。



SD一作携原班人马创业,一出手就是王炸


说回到FLUX.1,其实在8月初的时候它就引起过一波热议。


Stable Diffusion一作、Stabililty AI核心成员Robin Rombach下场创业,官宣成立Black Forest Labs。


祭出的首个产品FLUX.1系列模型,效果直接秒杀Midjourney、DALL-E和Stable Diffusion!



根据官博的介绍,FLUX.1在图像细节、提示词遵循、风格多样性和场景复杂性方面都取得了SOTA。


尤其是FLUX.1[pro],经过测试在一众文生图模型中拔得头筹。



视觉质量、提示词遵循、尺寸/纵横比变化、排版和输出多样性



ELO得分


为了在可访问性和模型能力之间取得平衡,FLUX.1有三种变体:FLUX.1[pro]、FLUX.1[dev]和FLUX.1[schnell]:


- FLUX.1 [pro]:FLUX.1的顶级版本,提供最先进的图像生成,具有一流的提示词跟随能力、视觉质量、图像细节和输出多样性。


- FLUX.1 [dev]是一个开放权重的指令蒸馏模型,用于非商业应用。由于是从FLUX.1 [pro]直接蒸馏而来,因此FLUX.1 [dev]不仅获得了强大的质量和提示词跟随能力,而且比同规模的标准模型更加高效。


- FLUX.1 [schnell]是最快的模型,专为本地开发和个人使用而设计。(schnell在德语中就是快的意思)



值得一提的是,所有FLUX.1模型都基于多模态和并行扩散Transformer块的混合架构,参数规模为120亿。


其中,团队通过构建流匹配(flow matching)改进了之前的扩散模型,并且通过结合旋转位置嵌入(rotary positional embeddings)和并行注意力层提高了模型性能和改进硬件效率。


团队成员


扒开Black Forest Labs主页,可以看到团队共有15位成员。



创始人正是老熟人Robin Rombach。



Stability AI曾收购了Robin的Latent Diffusion模型,并聘请他成为首席科学家。


Google Scholar网站上,Robin Rombach参与论文《High-Resolution Image Synthesis With Latent Diffusion Models》已经收获了9000多次引用。



期间他领导了全球著名文生图开源项目Stable Diffusion系列,这也是全球下载最多、使用最广的开源大模型之一。



论文地址:https://arxiv.org/pdf/2112.10752


Andreas Blattmann、Patrick Esser、Dominik Lorenz三人皆是SD论文作者,也是Black Forest Labs创业团队的新成员。


除了Bjorn Ommer,可以说Robin将SD核心元老全都带走了。


《Fast High-Resolution Image Synthesis with Latent Adversarial Diffusion Distillation》,正收Robin离职前发表的最后一篇论文。



论文地址:https://arxiv.org/abs/2403.12015


值得一提的是,在这篇论文中,Andreas Blattmann、Tim Dockhorn、Axel Sauer、Frederic Boesel、Patrick Esser也参与了其中。


除此以外,新团队曾经的创新成果包括创建VQGAN和潜在扩散(Latent Diffusion)、用于图像和视频生成的SD模型(SD XL 、SVD)以及用于超快速实时图像合成的对抗扩散蒸馏(Adversarial Diffusion Distillation)。


看来,AI生图和视频的进步速度,还在不断加快。


再过一年,我们能看到的AI图片和视频,将是惊人的。


参考资料:

https://x.com/koltregaskes/status/1821984829065588891

https://x.com/doganuraldesign/status/1821992421770850523

https://www.reddit.com/r/StableDiffusion/comments/1emrprx/feel_the_difference_between_using_flux_with/

https://www.linkedin.com/posts/leokadieff_ai-generativeai-filmmaking-activity-7227322182920536066-K980/#


文章来自于微信公众号新智元 作者 新智元





AITNT资源拓展
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1
AI工作流

【开源免费】n8n是一个可以自定义工作流的AI项目,它提供了200个工作节点来帮助用户实现工作流的编排。

项目地址:https://github.com/n8n-io/n8n

在线使用:https://n8n.io/(付费)


【开源免费】DB-GPT是一个AI原生数据应用开发框架,它提供开发多模型管理(SMMF)、Text2SQL效果优化、RAG框架以及优化、Multi-Agents框架协作、AWEL(智能体工作流编排)等多种技术能力,让围绕数据库构建大模型应用更简单、更方便。

项目地址:https://github.com/eosphoros-ai/DB-GPT?tab=readme-ov-file



【开源免费】VectorVein是一个不需要任何编程基础,任何人都能用的AI工作流编辑工具。你可以将复杂的工作分解成多个步骤,并通过VectorVein固定并让AI依次完成。VectorVein是字节coze的平替产品。

项目地址:https://github.com/AndersonBY/vector-vein?tab=readme-ov-file

在线使用:https://vectorvein.ai/(付费)

2
Flux

【部分开源免费】FLUX是由Black Forest Labs开发的一个文生图和图生图的AI绘图项目,该团队为前SD成员构成。该项目是目前效果最好的文生图开源项目,效果堪比midjourney。

项目地址:https://github.com/black-forest-labs/flux

在线使用:https://fluximg.com/zh

3
微调

【开源免费】XTuner 是一个高效、灵活、全能的轻量化大模型微调工具库。它帮助开发者提供一个简单易用的平台,可以对大语言模型(LLM)和多模态图文模型(VLM)进行预训练和轻量级微调。XTuner 支持多种微调算法,如 QLoRA、LoRA 和全量参数微调。

项目地址:https://github.com/InternLM/xtuner

4
prompt

【开源免费】LangGPT 是一个通过结构化和模板化的方法,编写高质量的AI提示词的开源项目。它可以让任何非专业的用户轻松创建高水平的提示词,进而高质量的帮助用户通过AI解决问题。

项目地址:https://github.com/langgptai/LangGPT/blob/main/README_zh.md

在线使用:https://kimi.moonshot.cn/kimiplus/conpg00t7lagbbsfqkq0