字节推出最新偷懒大法，AI绘画连prompt都不用学了
字节推出最新偷懒大法，AI绘画连prompt都不用学了绝大多数AI生图模型在训练的时候侧重的是文本和图形之间的关联，并不擅长语义分析和复杂元素处理。
来自主题: AI资讯
8104 点击 2024-01-24 11:12
# 热门搜索 #
大模型
人工智能
openai
融资
chatGPT
搜索
绝大多数AI生图模型在训练的时候侧重的是文本和图形之间的关联，并不擅长语义分析和复杂元素处理。
号称要干翻所有APP的Rabbit R1，短短5天时间已经卖了50000台！
Stable Diffusion要王者归来了？
主题驱动的文本到图像生成，通常需要在多张包含该主题（如人物、风格）的数据集上进行训练，这类方法中的代表工作包括 DreamBooth、Textual Inversion、LoRAs 等，但这类方案因为需要更新整个网络或较长时间的定制化训练，往往无法很有效地兼容社区已有的模型，并无法在真实场景中快速且低成本应用。
最近来自浙江大学ReLER实验室的研究人员提出SIFU模型，一种侧视图条件隐函数模型用于单张图片3D人体重建。模型通过引入人体侧视图作为先验条件，并结合扩散模型进行纹理增强，在几何与纹理重建测试中均达到SOTA，并且在真实世界中具有多种应用场景。
在自然语言处理（Natural Language Processing，NLP）领域，Transformer 模型因其在序列建模中的卓越性能而受到广泛关注。
LAMM (Language-Assisted Multi-Modal) 旨在建设面向开源学术社区的多模态指令微调及评测框架，其包括了高度优化的训练框架、全面的评测体系，支持多种视觉模态。
在本篇文章中，适道将综合Coatue、a16z、Radical Ventures等明星VC预言；The Information、FT、Sifted汇集的投资者预言；以及Greg Brockman等行业大佬的观点，试着归纳接下来一年中AI的发展脉络。
在过去短短两年内，随着诸如 LAION-5B 等大规模图文数据集的开放，Stable Diffusion、DALL-E 2、ControlNet、Composer ，效果惊人的图片生成方法层出不穷。图片生成领域可谓狂飙突进。
在 AI 领域，近年来各个子领域都逐渐向 transformer 架构靠拢，只有文生图和文生视频一直以 diffusion + u-net 结构作为主流方向。diffusion 有更公开可用的开源模型，消耗的计算资源也更少。