文章目录讲在前面一、NovelAI1.网站介绍2.AI作画二、AI绘画的内在原理1.DiffusionModel的基本过程2.扩散模型的兴起讲在前面大概在今年10月初期，AI作画的热潮突然被掀起，这股潮流瞬间激起了人们对于AI的思考和恐惧，一方面来说，随着AI绘画的不断完善，似乎我们每个人都能创作出满足一定要求的画作；而从另一方面来说，虽然现在的AI绘画可能还没有那么成熟，但是已经足够让人类感受到足够大的挑战，究竟还有什么职业能够抵抗得了AI的冲击，让我们从应用到原理，具体来了解一下，AI绘画是如何掀起这波热浪的。一、NovelAI1.网站介绍NovelAI：一个使用AI技术进行一系列人类所谓
文章目录讲在前面一、NovelAI1.网站介绍2.AI作画二、AI绘画的内在原理1.DiffusionModel的基本过程2.扩散模型的兴起讲在前面大概在今年10月初期，AI作画的热潮突然被掀起，这股潮流瞬间激起了人们对于AI的思考和恐惧，一方面来说，随着AI绘画的不断完善，似乎我们每个人都能创作出满足一定要求的画作；而从另一方面来说，虽然现在的AI绘画可能还没有那么成熟，但是已经足够让人类感受到足够大的挑战，究竟还有什么职业能够抵抗得了AI的冲击，让我们从应用到原理，具体来了解一下，AI绘画是如何掀起这波热浪的。一、NovelAI1.网站介绍NovelAI：一个使用AI技术进行一系列人类所谓
1.GAN在训练过程中，生成器和判别器的目标是相矛盾的，并且这种矛盾可以体现在判别器的判断准确性上。生成器的目标是生成尽量真实的数据，最好能够以假乱真、让判别器判断不出来，因此生成器的学习目标是让判别器上的判断准确性越来越低；相反，判别器的目标是尽量判别出真伪，因此判别器的学习目标是让自己的判别准确性越来越高。当生成器生成的数据越来越真时，判别器为维持住自己的准确性，就必须向辨别能力越来越强的方向迭代。当判别器越来越强大时，生成器为了降低判别器的判断准确性，就必须生成越来越真的数据。在这个奇妙的关系中，判别器判断的准确性由GAN论文中定义的特殊交叉熵VVV来衡量，判别器与生成器共同影响交叉熵V
系列文章目录文章目录系列文章目录AI绘画GAN前言一、生成网络与判别网络的协同进化1、生成器与判别器的学习趋向2、部分算法理念Diffusion前言一、Diffusion前向过程二、Diffusion反向过程AI绘画AI绘画，目前AI领域里最有话题性的技术，上一个这么火的话题是swintransformer网络，而2022年8月JasonAllen凭借AI绘画作品《太空歌剧院》拿下科罗拉多州博览会美术竞赛一等奖，瞬间引爆社会争论。后来10月19日，Jasper.ai宣布完成了1.25亿美元的A轮融资，估值达到了15亿美金，而JasperAI从产品上线到现在也就18个月时间。但是这里就不谈论它的
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目录1.GAN是什么？2.GAN的计算3.编写GAN的小小示例4.GAN的发展与应用 5.AI作画体验-DiscoDiffusion1.GAN是什么？2014年，因为朋友邀请协助一个计算机生成图像的项目，lanGooddellow发明了GAN（Generativeadversarialnetwork），被广泛用于图像生成！GAN翻译过来，就是生成对抗网络了，它确实“人”如其名，正是一个生成对抗的过程。生成器（Generator）：生成数据，企图骗过判别器判别器（Discriminator）：判断数据，企图揪出生成器生成的假数据让我们看一看这个生成对抗的过程吧，以图像为例（毕竟GAN大部分是为了
本文全网原创于CSDN：落难Coder，未经允许，不得转载！扩散模型简单介绍我们来讲一下什么是扩散模型，如果你不了解一些工作，你可能不清楚它究竟是什么。那么我举两个例子说一下：AI作画（输入一些文字就可以得到与你描述相符的图像）和抖音大火的真图生成漫画风图等都是它的成果。如下图是我利用AI生成的漫画图。这里说的两个例子就表现出了扩散模型已经有的两个能力：文生图以及根据文字/图像对已有图像进行改图，当然这里的工作只是有限的列举，在各个方面扩散模型仍有很多优秀表现。接下来，我们定义一下扩散模型：扩散模型是根据文本/图像输入生成原创性的贴近真实的图片输出。值得一提的是，这里原创性是至关重要的，很多我
一、原始GAN的缺点 生成的图像是随机的，不可预测的，无法控制网络输出特定的图片，生成目标不明确，可控性不强。针对原始GAN不能生成具有特定属性的图片的问题，MehdiMirza等人提出了cGAN，其核心在于将属性信息y融入生成器G和判别器D中，属性y可以是任何标签信息，例如图像的类别、人脸图像的面部表情等。二、CGAN的基本原理 cGAN的中心思想是希望可以控制GAN生成的图片，而不是单纯的随机生成图片。具体来说，ConditionalGAN在生成器和判别器的输入中增加了额外的条件信息，生成器生成的图片只有足够真实且与条件相符，才能够通过判别器。 实际上,在无条件约束的生成模型
目录前言目标函数 原理训练给定生成器，训练判别器给定判别器，训练生成器总结前言之前的生成模型侧重于将分布函数构造出来，然后使用最大似然函数去更新这个分布函数的参数，从而优化分布函数，但是这种方法计算比较困难，尤其是维度比较高时，所以作者考虑能不能不用构造一个分布出来，而是构造一个模型自己去学习这个分布。这两种方法有本质的区别，第一种是要完完全全的将分布构造出来，将分布的均值、方差等弄明白，而第二种方法是不需要构造分布，只需要构造模型得到近似的结果就可以。GAN模型中有两个分布，一个是生成器，一个是判别器，根据他们的名字就可以看出，生成器是生成和真数据相似的分布来欺骗判别器，二判别器是判断出假数
ChatGPT、Midjourney的火爆，让其背后技术扩散模型成为「生成式AI」革命的基础。甚至，还受到业内研究者极力追捧，其风头远远盖过曾经逆袭天下的GAN。就在扩散模型最能打的时候，竟有网友突然高调宣布：Diffusionmodels时代终结！Consistencymodels加冕为王！这究竟是怎么回事？？？原来，OpenAI曾在3月发布了一篇重磅、且含金量十足的论文「ConsistencyModels」，并在今天在GitHub上公开了模型权重。论文地址：https://arxiv.org/abs/2303.01469项目地址：https://github.com/openai/cons
