AI大模型开发架构设计(2)——AI绘画技术架构&应用实践

文章目录

    • AI绘画技术架构&应用实践
      • 1 AI绘画整体流程
      • 2 AI绘画技术架构
        • 文生图核心算法原理
        • 文生图工程架构
      • 3 AI绘画的应用实践

AI绘画技术架构&应用实践

1 AI绘画整体流程

  • 第一步:输入 Prompt 提示词:/mj 提示词
  • 第二步:文生图(Text-to-Image)构图
  • 第三步:图片渲染
  • 第四步:图片展示

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2 AI绘画技术架构

文生图核心算法原理
  • 把人类创造的内容用一个高维的数学向量进行表示
    • 如果内容到向量的“翻译”足够合理且能代表内容的特征,人类所有的创作内容都可以转化到空间里的向量。
  • 文生图整体可以分为三个部分:Language Model(语言模型)、Diffusion Model(扩散模型)、Decoder Model(解码模型)。

Language Model(语言模型)→Text Encoder(文本编码)

  • Language Model 是将输入的 Prompt 文本提示词转化为可以输入到 Diffusion Model 使用的表示形式,通常使用 Embedding 加上一些 Radom Noise 输入到下一层。

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Diffusion Model(扩散模型)→Image Information Creator

  • 它是一个时间条件 U-Net(用于图像分割的深度学习架构),它将文本表示和一些高斯噪音作为模型输入,将对应的图像添加一些高斯噪音,得到一个有点噪点的图像,在时间上重复这个过程,重复几百次后就可以获得完全嘈杂的图像。
  • 这么做的过程,记录每个步骤的图像版本,用训练的 NN 就可以将噪声较大的示例作为输入,预测输出新图像。

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Decode Model(扩散模型)→放大 Diffusion Model 的输出到完整图像

  • 它获得 Diffusion Model 的输出并放大到完整图像。
    • 比如:扩散模型在 64 X 64 PX 上训练,解码模型将其提高到 512 X 512 PX。

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训练Encoder模型

  • 在训练过程中,还有一个 Encode Model,它是 Decoder Model 的对应部分,它的目标是将输入图像转化为具有高语义意义的缩减采样表示,会消除与图像不太相关的高频视觉噪声。
  • Encoder Model 和 Diffusion Model 训练分开,采用 Encoder Model 后的图像作为 Diffusion Model 的输入,就可以在图像空间的训练比原始图像计算少64倍,大大节省了计算成本。
  • 训练模型的训练&推理是计算最贵的部分。
文生图工程架构
  • 微服务 + 云原生实时弹性计算和扩容架构

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3 AI绘画的应用实践

  • 多模态的支持能力:文生图 + 图生图 + 图生文

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