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針對影視行業(yè)的AI應(yīng)用入門分享

2023-03-22 23:13 作者:otkdl  | 我要投稿

給內(nèi)部的人做的AI分享內(nèi)容,內(nèi)容是我初步的理解,口述的偏多,實際聊了1個多小時,回過頭只能稍微整理下文字描述了。中間穿插很多實際操作畫面沒法放在這里了都請見諒。

應(yīng)用基礎(chǔ),主要是stablediffusion和GPT類應(yīng)用不涉及底層,算是找一種應(yīng)用思路方便和大眾解釋怎么理解這個玩意,怎么更好的用好它,不懼怕它。

分享內(nèi)容的技術(shù)點可能會隨AI進(jìn)步發(fā)生變化/落后。


大眾看AI的一種感受,就像是你站在火車站臺上,看一輛會不在本站停的火車?;疖囘h(yuǎn)遠(yuǎn)的駛來,會覺得火車很小,并看不清什么,速度也很慢。隨著逐漸靠近站臺,“呼”的一聲就開過去了,你還沒反應(yīng)過來時它已經(jīng)過去了,大家對AI從調(diào)侃變成了贊嘆,然后是驚嘆,再往后就是無法理解了(忘記看到哪個人的視頻里提到的描述了)
Midjourney基于GAN生成模型 StableDiffusion基于擴(kuò)散過程生成模型,22年8月論文發(fā)表,10月開源 語言生成目前比較火的都是基于OpenAI的技術(shù) 語音這塊百度,google,網(wǎng)易,騰訊都有對應(yīng)的產(chǎn)品,微軟的語音生成是非常自然的。 音樂生成和圖像一樣,MusicLM是google出的,類似SD的功能 國內(nèi)算法浙大清華還是比較強(qiáng)的,和迪士尼,華為,百度,騰訊都有合作 ,實際算法轉(zhuǎn)換成應(yīng)用的案例還有很多,不在這里展開了。整合應(yīng)用類主要是一些把算法變成工具整合在軟件,流程中的應(yīng)用/工具類
短期內(nèi)就看看Midjourney,StableDiffusion足以了,甚至大部分人只要用StableDiffusion就夠了。
短期內(nèi)就看看Midjourney,StableDiffusion足以了,甚至大部分人只要用StableDiffusion就夠了。
描述下生成序列的可能性 展示下內(nèi)部的算法結(jié)果 (沒法展示內(nèi)部的內(nèi)容。。見諒)
無法復(fù)刻別人的圖的原因,很多時候是因為缺少了相同的條件,后面會提到
模型: 主模型子模型(大小模型) 主模型,通過幾十億的圖像素材訓(xùn)練而來,方向是通用性,可以針對比較全面的生成方向。 子模型,主要是針對性功能和方向去優(yōu)化訓(xùn)練而來的,目的是優(yōu)化主模型的生成結(jié)果往你所期望的具體方向靠近。 關(guān)鍵詞: 輸入源,正向和反向描述來決定生成圖的內(nèi)容和質(zhì)量,要什么不要什么 參數(shù): 控制生成的過程和時間,不只是生成參數(shù),系統(tǒng)參數(shù)也很重要。
功能很多寫作、改寫、總結(jié)、修正、提問、翻譯其實new bing都可以做到,首推new bing,可以體驗相對新的GPT模型,同時聯(lián)網(wǎng) 。目前底層已經(jīng)是GPT4,在應(yīng)用層目前微軟是領(lǐng)先的。
你可以通過和它描述特定內(nèi)容,突破一些限制,從而實現(xiàn)一種解放官方限制的作用。甚至可以通過規(guī)則讓它去學(xué)習(xí)規(guī)則,從而形成一種不那么智能的“人格"表現(xiàn)。

就像SP,quxel的出現(xiàn),顛覆了PS繪制貼圖的流程,手繪貼圖



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