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AI繪畫突然爆火?快速體驗(yàn)二次元畫師NovelAI(diffusion)

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0 寫在前面

機(jī)器學(xué)習(xí)強(qiáng)基計劃聚焦深度和廣度,加深對機(jī)器學(xué)習(xí)模型的理解與應(yīng)用?!吧睢痹谠敿?xì)推導(dǎo)算法模型背后的數(shù)學(xué)原理;“廣”在分析多個機(jī)器學(xué)習(xí)模型:決策樹、支持向量機(jī)、貝葉斯與馬爾科夫決策、強(qiáng)化學(xué)習(xí)等。

??詳情:機(jī)器學(xué)習(xí)強(qiáng)基計劃(附幾十種經(jīng)典模型源碼合集)


話不多說,先看看AI繪畫的效果

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接下來帶大家體驗(yàn)一下二次元畫師novelAI。最新進(jìn)展——AI繪畫進(jìn)軍三次元,有人用它打造賽博女友?(diffusion)

1 diffusion vs GAN

所謂擴(kuò)散算法diffusion是指先將一幅畫面逐步加入噪點(diǎn),一直到整個畫面都變成白噪聲。記錄這個過程,然后逆轉(zhuǎn)過來給AI學(xué)習(xí)。

AI看到的是什么?一個全是噪點(diǎn)的畫面如何一點(diǎn)點(diǎn)變清晰直到變成一幅畫,AI通過學(xué)習(xí)這個逐步去噪點(diǎn)的過程來學(xué)會作畫。

diffusion和之前大火的GAN模型相比,有什么優(yōu)勢呢?用OpenAI的一篇論文內(nèi)容來講,用diffusion生成的圖像質(zhì)量明顯優(yōu)于GAN模型;而且與GAN不同,diffusion不用在鞍點(diǎn)問題上糾結(jié)——涉及穩(wěn)定性問題,只需要去最小化一個標(biāo)準(zhǔn)的凸交叉熵?fù)p失即可,這樣就大大簡化了模型訓(xùn)練過程中,數(shù)據(jù)處理的難度。

總結(jié)來說,目前的訓(xùn)練技術(shù)讓diffusion直接跨越了GAN領(lǐng)域調(diào)模型的階段,而是直接可以用來做下游任務(wù),是一個新的數(shù)學(xué)范式在圖像領(lǐng)域應(yīng)用的實(shí)例。

2 NovelAI

NovelAI是基于人工智能的繪畫創(chuàng)作輔助工具,單純訓(xùn)練就使用了數(shù)千個網(wǎng)站的數(shù)十億張圖片。NovelAI是一個商業(yè)化的網(wǎng)站,繪畫是需要付費(fèi)的,然而這次其商業(yè)模型疑似流出,不管是小白還是畫師都能體驗(yàn)一次AI創(chuàng)作的樂趣。這次流出的模型是stable-diffusion-webui,也就是第一節(jié)介紹的擴(kuò)散算法。

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3 AI繪畫環(huán)境搭建

主要分為以下步驟:

  • 創(chuàng)建Python3.10的虛擬環(huán)境

    conda create -n ai_draw python=3.10
    

    虛擬環(huán)境相關(guān)操作請參考:Anaconda安裝與Python虛擬環(huán)境配置保姆級圖文教程(附速查字典)

  • 在虛擬環(huán)境中安裝Pytorch
    這步比較涉及顯卡相關(guān)的配置,比較復(fù)雜,請參考:最新CUDA/cuDNN與Pytorch保姆級圖文安裝教程(速查字典版)

  • 下載模型stable-diffusion-webui

    git clone https://github.com/AUTOMATIC1111/stable-diffusion-webui
    
  • 安裝依賴庫
    首先進(jìn)入虛擬環(huán)境

    conda activate ai_draw
    

    接著進(jìn)入stable-diffusion-webui根目錄運(yùn)行

    pip install -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple -r requirements.txt
    

    采用清華源可以更快完成安裝
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  • 下載模型和權(quán)重文件
    模型文件model.cpkt:model.cpkt,權(quán)重文件GFPGANv1.4.pth:GFPGANv1.4.pth,模型文件移動到這個目錄stable-diffusion-webui-master\models\Stable-diffusion,權(quán)重文件留在根目錄即可,最后的文件組織如圖所示

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  • 根目錄運(yùn)行啟動文件

    python launch.py
    

    期間會下載一些新的依賴,有可能超時報錯,多啟動幾次即可

4 體驗(yàn)AI創(chuàng)作

通過第三節(jié)的配置,成功后即可在終端看到

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開放了一個本地端口,在瀏覽器中輸入即可

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  • 輸入正面標(biāo)簽:
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  • 輸入反面標(biāo)簽:
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  • 設(shè)置采樣步長sampling step為28
  • 配置CFG Scale為12
  • 點(diǎn)擊Generate

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  • 《ROS從入門到精通》
  • 《機(jī)器人原理與技術(shù)》
  • 《機(jī)器學(xué)習(xí)強(qiáng)基計劃》
  • 《計算機(jī)視覺教程》

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