今天要給大家重點(diǎn)提一下在Hugging face上的眾多免費(fèi)可用的文字生成圖像模型了。Hugging face 起初是一家總部位于紐約的聊天機(jī)器人初創(chuàng)服務(wù)商，他們本來打算創(chuàng)業(yè)做聊天機(jī)器人，然后在GitHub上開源了一個(gè)Transformers庫，但是最后聊天機(jī)器人業(yè)務(wù)沒有搞起來，無心插柳，反倒是他們的這個(gè)開源庫在機(jī)器學(xué)習(xí)社區(qū)迅速大火了起來。目前已經(jīng)共享了超過100000個(gè)預(yù)訓(xùn)練模型和10000個(gè)數(shù)據(jù)集，變成了機(jī)器學(xué)習(xí)界的GitHub。

大家在Hugging face模型這個(gè)子頁面下通過text-to-image這個(gè)標(biāo)簽可以找到非常多的已經(jīng)訓(xùn)練好的模型，還可以用下載數(shù)或者點(diǎn)贊數(shù)排序檢索。這些模型中的一部分已經(jīng)在云上部署，可以直接在Hugging face的網(wǎng)站上進(jìn)行圖片生成。這個(gè)過程完全免費(fèi)，但是可能需要排隊(duì)等候的時(shí)間會(huì)比較久。而且Hugging face是面向所有機(jī)器學(xué)習(xí)算法的模型共享平臺(tái)，里面能夠找到各種各樣已經(jīng)訓(xùn)練好的模型和AI小應(yīng)用，大家就自行探索吧。

比如這里咱們同樣可以測(cè)試第一期視頻里提到的Stable Diffusion，還是拿出咱們的老朋友“中國隊(duì)勇奪世界杯”，效果咱們還是就不多說了。這兒我還測(cè)試了一個(gè)叫做open-journey的模型，大家可以看看效果。

除了這幾期系列內(nèi)容里提到的這些工具之外，我還找到了國內(nèi)國外許多其他形形色色的文字生成圖像免費(fèi)工具，這里就不一一給大家列出了。雖然它們?cè)凇爸袊?duì)勇奪世界杯”這個(gè)輸入下生成的圖片效果也都一般，但統(tǒng)統(tǒng)免費(fèi)，足夠讓大家好好的試一試自己的創(chuàng)意了。有搜索障礙的、或者是希望了解更多海外的、收費(fèi)的工具的小伙伴們，歡迎在評(píng)論區(qū)留言或者私信獲取全部鏈接。

可交互的可視化機(jī)器學(xué)習(xí)開源教程 - https://github.com/ocademy-ai/machine-learning