刻削生千變，丹青圖“萬相
4月7日，阿里大模型“通義千問”開始邀請用戶測試體驗?，F階段該模型主要定向邀請企業(yè)用戶進行體驗測試，用戶可通過官網申請（tongyi.aliyun.com），符合條件的用戶可參與體驗。

隨后，在2023云峰會上，阿里巴巴集團董事會主席兼CEO、阿里云智能集團CEO張勇表示，阿里巴巴所有產品未來將接入“通義千問”大模型，進行全面改造。他認為，面向AI時代，所有產品都值得用大模型重新升級。

據悉，阿里達摩院在NLP自然語言處理等前沿科研領域早已布局多年，并于2019年啟動大模型研發(fā)。“通義千問”是基于達摩院“通義”大模型技術研發(fā)的類GPT大模型，目前各項功能和體驗仍在不斷完善中。

“未來所有軟件都值得接入大模型升級改造，我們將開放通義千問的能力，為每一家企業(yè)打造自己的專屬GPT，歡迎所有人用阿里云開發(fā)自己的大模型。”阿里云方面表示，未來將提供完備的算力和大模型基礎設施，讓包括創(chuàng)業(yè)公司在內的所有企業(yè)和機構更好地實現創(chuàng)新，讓中國整體的AI能力有全方位的提升。

達摩院是阿里巴巴集團旗下的研究機構，全名為阿里巴巴達摩院（Alibaba DAMO Academy）。它致力于推動科技創(chuàng)新和前沿技術的研究與應用。達摩院成立于2017年，總部位于中國杭州，同時在全球多個地區(qū)設有實驗室和研發(fā)中心。

達摩院的研究領域廣泛涵蓋人工智能、大數據、云計算、物聯網、安全等多個前沿技術領域。其目標是通過開展前瞻性研究和技術創(chuàng)新，為阿里巴巴集團及整個行業(yè)提供技術支持和創(chuàng)新驅動力。

達摩院以“Discovery, Adventure, Momentum, Outlook”為使命，通過開展前瞻性研究和跨學科創(chuàng)新合作，推動科技的進步和商業(yè)的發(fā)展。同時，達摩院還積極與全球各界合作伙伴建立合作關系，共同推動技術創(chuàng)新和產業(yè)變革。

阿里云魔搭社區(qū)

https://www.modelscope.cn/docs/%E6%A6%82%E8%A7%88%E4%BB%8B%E7%BB%8D#ModelScope%E6%98%AF%E4%BB%80%E4%B9%88

基本介紹：

ModelScope旨在打造下一代開源的模型即服務共享平臺，為泛AI開發(fā)者提供靈活、易用、低成本的一站式模型服務產品，讓模型應用更簡單！

我們希望在匯集行業(yè)領先的預訓練模型，減少開發(fā)者的重復研發(fā)成本，提供更加綠色環(huán)保、開源開放的AI開發(fā)環(huán)境和模型服務，助力綠色“數字經濟”事業(yè)的建設。 ModelScope平臺將以開源的方式提供多類優(yōu)質模型，開發(fā)者可在平臺上免費體驗與下載使用。

若您也和我們有相同的初衷，歡迎關注我們，我們鼓勵并支持個人或企業(yè)開發(fā)者與我們聯系，平臺將為您構建更好的支持服務，共同為泛AI社區(qū)做出貢獻。

ModelScopeGPT（魔搭GPT）

ModelScope是阿里達摩院于近一年剛上線的一款開源模型平臺，里面提供了很多的熱門模型供使用體驗，而且與阿里云服務進行聯動，不需要額外部署機器進行模型的運行調試，即可自動在阿里云進行實例創(chuàng)建。

ModelScopeGPT（魔搭GPT）， 是一個大小模型協(xié)同的agent系統(tǒng)。我具備多種能力，可以通過大模型做中樞（controller），來控制魔搭社區(qū)的各種多模態(tài)模型api回復用戶的問題。除此之外，我還集成了知識庫檢索引擎，可以解答用戶在魔搭社區(qū)使用模型遇到的問題以及模型知識相關問答。

AI繪畫原理

AI繪畫的原理基于深度學習技術，主要使用了生成對抗網絡（GAN）或變分自編碼器（VAE）等模型。

首先，AI繪畫的過程通常需要大量的訓練數據。這些數據可以是真實的繪畫作品、藝術家的風格或其他圖像資源。這些數據被用來訓練深度學習模型，以學習繪畫的特征和風格。

在訓練階段，生成對抗網絡（GAN）經常被用來生成逼真的繪畫作品。GAN由兩個主要的部分組成：生成器和判別器。生成器嘗試生成看起來像真實繪畫的圖像，而判別器則試圖區(qū)分生成器生成的圖像和真實的圖像。通過不斷的對抗訓練，生成器和判別器相互協(xié)作，最終生成器能夠生成高質量的繪畫作品。

在生成階段，一旦訓練完成，生成器可以接受用戶輸入的各種指引，如風格、主題、顏色等，然后根據這些指引生成相應的繪畫作品。生成器利用已學習到的知識和模式，以及對輸入的理解，創(chuàng)造出新的圖像。

需要注意的是，AI繪畫并非簡單的圖像復制或機械式的模仿，而是通過模型對訓練數據進行學習，并在生成階段進行創(chuàng)造性的創(chuàng)作。AI繪畫的結果可以根據用戶的需求和輸入的不同而產生差異，從而展現出一定的藝術性和創(chuàng)造性。

雖然AI繪畫在某種程度上能夠模擬人類藝術家的風格和技巧，但它仍然受限于訓練數據的質量和模型的能力。因此，在生成的過程中可能會存在一些不完美或不符合期望的結果。

當涉及到AI繪畫的深度學習模型時，還有其他一些方法和技巧可以用來提高生成的繪畫質量和藝術效果。

1. 風格遷移：通過將輸入圖像與已知藝術風格的圖像進行結合，可以實現風格遷移，即將輸入的圖像按照指定的藝術風格重新繪制。這個過程可以通過卷積神經網絡（CNN）來實現，并采用預訓練的模型來提取圖像的特征。

2. 注意力機制：為了使生成的繪畫更具視覺效果和細節(jié)，可以引入注意力機制，使生成的模型能夠重點關注圖像中的重要區(qū)域。通過學習圖像的關鍵部分，模型可以更好地捕捉細節(jié)，并產生更加逼真的繪畫效果。

3. 數據增強：為了獲得更多樣化和豐富的繪畫效果，可以使用數據增強技術擴展訓練數據。數據增強技術包括圖像旋轉、縮放、翻轉等操作，可以使模型更好地泛化并生成多樣化的繪畫作品。

4. 模型融合：通過結合不同的深度學習模型和技術，可以改善生成的繪畫質量。例如，將生成對抗網絡（GAN）與變分自編碼器（VAE）相結合，可以在保持細節(jié)的同時產生更具藝術感的繪畫效果。

總的來說，AI繪畫的原理是基于深度學習技術，通過對大量訓練數據的學習和模型的優(yōu)化，實現了自動生成繪畫作品的能力。隨著技術的不斷進步和創(chuàng)新，AI繪畫的質量和藝術性將逐漸提高，為藝術創(chuàng)作和創(chuàng)意產業(yè)帶來新的可能性。

阿里云ai繪畫工具通義萬相測評

刻削生千變，丹青圖“萬相”

文本生成圖像示例

試問閑愁都幾許？一川煙草，滿城風絮，梅子黃時雨。

吾家有嬌女，皎皎頗白皙。小字為紈素，口齒自清歷。鬢發(fā)覆廣額，雙耳似連璧。明朝弄梳臺，黛眉類掃跡。濃朱衍丹唇，黃吻爛漫赤

AI文本生成圖像的原理可以通過以下步驟進行解釋：

1. 數據準備：首先，需要準備一個用于訓練的數據集。這個數據集可以是包含圖像和對應文本描述的配對數據，也可以是只包含文本描述的數據集。對于圖像和文本配對的數據集，可以使用已有的圖像識別和標注工具進行人工標注；對于僅有文本描述的數據集，可以利用自然語言處理技術對文本進行預處理和特征提取。

2. 深度學習模型：接下來，需要構建一個深度學習模型，常見的模型包括循環(huán)神經網絡（RNN）或變種（如長短期記憶網絡 LSTM 或門控循環(huán)單元 GRU）和轉換器模型。這些模型通常由編碼器和解碼器組成，編碼器負責將文本輸入轉化為一個中間表示，而解碼器則負責從中間表示生成圖像。

3. 訓練過程：在訓練過程中，將上一步準備好的數據集輸入到深度學習模型中進行訓練。訓練過程中，模型會逐漸學習到文本描述與圖像之間的關聯性，并試圖根據給定的文本生成相應的圖像。

4. 生成圖像：在訓練完成后，可以使用已經訓練好的模型進行圖像生成。給定一個文本描述，將其輸入到訓練好的解碼器中，解碼器會生成對應的圖像。生成的圖像可以根據需要進行后處理，如調整顏色、大小等。

長恨此身非我有，何時忘卻營營。
夜闌風靜縠紋平。小舟從此逝，江海寄余生。
臨江仙 · 夜歸臨皋 宋 ? 蘇軾

.三月三日天氣新，長安水邊多麗人，態(tài)濃意遠淑且真，肌理細膩骨肉勻。（杜甫）

圖像風格遷移示例

AI繪畫圖像風格遷移是一種基于人工智能技術的圖像處理方法，通過將一張圖像的風格應用到另一張圖像上，從而創(chuàng)造出具有新風格的圖像。下面是該方法的詳細介紹：

1. 神經網絡結構：AI繪畫圖像風格遷移的核心是使用卷積神經網絡（Convolutional Neural Network, CNN）。CNN是一種深度學習網絡，它可以學習并提取圖像中的特征。

2. 風格損失函數：在風格遷移中，需要定義一個風格損失函數來衡量兩個圖像之間的風格差異。這通常使用Gram矩陣來計算，Gram矩陣描述了圖像的紋理和顏色信息。

3. 內容損失函數：為了保留原始圖像的內容，需要定義一個內容損失函數來衡量兩個圖像之間的內容差異。這通常使用卷積層的輸出特征來計算。

4. 訓練過程：在圖像風格遷移中，首先需要訓練一個基于CNN的模型來提取圖像的特征。訓練時使用大量的圖像數據集，并通過反向傳播算法不斷調整模型的參數，使其能夠準確地提取圖像的特征。
   

5. 風格遷移過程：在訓練完成后，使用訓練好的模型來進行風格遷移。給定一張內容圖像和一張風格圖像，通過優(yōu)化算法不斷調整內容圖像的像素值，使其在內容損失函數和風格損失函數的約束下，盡可能接近目標風格。

6. 優(yōu)化算法：通常使用梯度下降法或變種來優(yōu)化風格遷移過程中的損失函數。梯度下降法通過迭代地調整像素值，使損失函數逐漸減小，從而達到最佳的風格遷移效果。

AI繪畫圖像風格遷移利用卷積神經網絡提取圖像的特征，并通過定義風格損失函數和內容損失函數來實現圖像的風格遷移。這種方法可以生成具有新風格的圖像，豐富了圖像處理的應用領域。

相似圖像生成示例

AI相似圖像生成的原理可以通過以下步驟進行解釋：

1. 數據準備：首先，需要準備一個包含大量圖像樣本的數據集。這些圖像可以是同一類別或相似主題的圖片。對于每個圖像樣本，還需要提取其特征表示，常用的方法有使用卷積神經網絡（CNN）提取圖像的特征向量。

2. 特征表示學習：接下來，使用深度學習模型進行特征表示學習。通過將圖像樣本輸入到預訓練的CNN模型中，可以獲得每個圖像的特征向量。這些特征向量捕捉了圖像的重要信息和特征。

3. 相似度度量：在得到圖像的特征表示后，需要計算圖像之間的相似度。常用的相似度度量方法包括歐氏距離、余弦相似度等。通過計算兩個特征向量之間的距離或相似度，可以衡量它們在特征空間中的相似程度。

4. 圖像生成：通過選取一個或多個目標圖像作為輸入，可以使用特征表示和相似度度量來生成相似的圖像。具體的方法可以是在特征空間中搜索與目標圖像最相似的特征向量，然后利用解碼器將該特征向量轉換為圖像。另一種方法是通過生成模型（如生成對抗網絡 GAN）生成新的圖像，并使用目標圖像的特征向量作為條件或引導進行生成。

5. 調整和優(yōu)化：生成的相似圖像可能需要進一步的調整和優(yōu)化，以使其更加符合期望。這可以包括調整顏色、大小、紋理等圖像屬性，或者使用其他技術（如風格遷移）將圖像的風格與目標圖像匹配。

測評出現的一些問題

關鍵詞給的不夠明確時很容易出現這種很類似的畫面

希望在進行相似圖像生成時可以自由選擇風格

內測地址

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文章來源地址http://www.zghlxwxcb.cn/news/detail-630686.html

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