【白话科普】10分钟从零看懂AI绘画原理
👉腾小云导读
计算机如何生成和真实图片相似的图画?模型是如何听懂我们想要它生成什么并给出对应结果?AIGC 热潮中的 Stable Diffusion、NovelAI、Latent upscale、ControlNet、LoRA等等是什么以及有什么亮点?本篇不涉及任何一个数学公式、不涉及晦涩文献解析,而是通过尽可能直白的解释,让没有太多AIGC背景知识的人也可以快速理解 AI 画画背后的技术原理和发展历史。欢迎阅读和分享。👉看目录点收藏,随时涨技术
1. 计算机如何生成图画?
2. 如何控制画面内容?
2.1 如何理解文本?
2.2 如何控制生成的结果?
3. 为什么 AI 画画效果如此惊人?
4. ControlNet:让我们控制扩散模型
5. 潜在上限
6. LoRA:大型语言模型的低秩自适应
7. mov2mov
AI 画画这个领域发展太快了,要知道去年的 AI 画画还是这个画风:
现在的 AI 画画已经迅速进化到这个程度,我们举个例子:
施法咒语长这样——
film still, [film grain], large crowds, cyberpunk street, street level photograph, Chinese neon signs, time square advertisements, Dark atmospheric city by Jeremy Mann, Nathan Neven, James Gilleard, James Gurney, Makoto Shinkai, Antoine Blanchard, Carl Gustav Carus, Gregory Crewdson, Victor Enrich, Ian McQue, Canaletto, oil painting, brush hard, high quality, (brush stroke), matte painting, (very highly detailed) |
生成结果长这样——
关于近期各个效果惊人的模型,目前市面上已经有不少介绍文章,但大部分比较晦涩难懂。所以本文将尽可能通俗、直白地解释 AI 绘画的原理,欢迎各位阅读。开发者朋友们在阅读完本篇后,可以进一步阅读本公众号今日推送的次条文章,跟随腾讯工程师的教程快速部署 Stable Diffusion Web UI,以及《给想玩AIGC的小白:教你从0搭一个图文视频生成网站(附插件&源码)》一文,上手打造AI绘画网站~
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2.1 如何理解文本?
2.2 如何控制生成的结果?
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