机器学习强基计划聚焦深度和广度,加深对机器学习模型的理解与应用。“深”在详细推导算法模型背后的数学原理;“广”在分析多个机器学习模型:决策树、支持向量机、贝叶斯与马尔科夫决策、强化学习等。
详情:机器学习强基计划(附几十种经典模型源码合集)
话不多说,先看看AI绘画的效果
所谓扩散算法diffusion
是指先将一幅画面逐步加入噪点,一直到整个画面都变成白噪声。记录这个过程,然后逆转过来给AI学习。
AI看到的是什么?一个全是噪点的画面如何一点点变清晰直到变成一幅画,AI通过学习这个逐步去噪点的过程来学会作画。
diffusion
和之前大火的GAN
模型相比,有什么优势呢?用OpenAI的一篇论文内容来讲,用diffusion
生成的图像质量明显优于GAN
模型;而且与GAN
不同,diffusion
不用在鞍点问题上纠结——涉及稳定性问题,只需要去最小化一个标准的凸交叉熵损失即可,这样就大大简化了模型训练过程中,数据处理的难度。
总结来说,目前的训练技术让diffusion
直接跨越了GAN
领域调模型的阶段,而是直接可以用来做下游任务,是一个新的数学范式在图像领域应用的实例。
NovelAI
是基于人工智能的绘画创作辅助工具,单纯训练就使用了数千个网站的数十亿张图片。NovelAI
是一个商业化的网站,绘画是需要付费的,然而这次其商业模型疑似流出,不管是小白还是画师都能体验一次AI创作的乐趣。这次流出的模型是stable-diffusion-webui
,也就是第一节介绍的扩散算法。
主要分为以下步骤:
创建Python3.10的虚拟环境
conda create -n ai_draw python=3.10
虚拟环境相关操作请参考:Anaconda安装与Python虚拟环境配置保姆级图文教程(附速查字典)
在虚拟环境中安装Pytorch
这步比较涉及显卡相关的配置,比较复杂,请参考:最新CUDA/cuDNN与Pytorch保姆级图文安装教程(速查字典版)
下载模型stable-diffusion-webui
git clone https://github.com/AUTOMATIC1111/stable-diffusion-webui
安装依赖库
首先进入虚拟环境
conda activate ai_draw
接着进入stable-diffusion-webui
根目录运行
pip install -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple -r requirements.txt
下载模型和权重文件
模型文件model.cpkt
:model.cpkt,权重文件GFPGANv1.4.pth
:GFPGANv1.4.pth,模型文件移动到这个目录stable-diffusion-webui-master\models\Stable-diffusion
,权重文件留在根目录即可,最后的文件组织如图所示
根目录运行启动文件
python launch.py
期间会下载一些新的依赖,有可能超时报错,多启动几次即可
通过第三节的配置,成功后即可在终端看到
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lowres, bad anatomy, bad hands, text,error, missing fngers,extra digt ,fewer digits,cropped, wort quality ,low quality,normal quality, jpeg artifacts,signature,watermark, username, blurry, bad feet
sampling step
为28CFG Scale
为12Generate
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