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midjourney绘制原理是什么

回答

Midjourney 的绘制原理包括以下方面:

  1. 多人群像 Z 轴空间内容输出(7 步):
    • 第一步:模拟场景,优先生成“构图”为主的画面,因为 Midjourney 的出图原理具有随机性,过多内容在一张图时难以控制效果,尤其是侧身角度过去的透视视角图。
    • 第二步:抓取关键要素“风格参考图”,图片能让 Midjourney 更好地理解(读取)空间关系。若没有现成的图,可通过巧思处理。
    • 第三步:回到 Midjourney 进行垫图(即梦出的图作为 sref,原始侧身照作为 cref)+ prompt 抽图。
    • 第四步:对生成的图进行重绘和精修,如调整站姿、面部等。
  2. 以图绘图功能:先选一张满意的图片,在 Discord 社区的 Midjourney 服务器上传,获取图片链接,然后结合 prompt 提示词发送给 Midjourney,它会根据需求生成特定图片。

此外,目前市面上主流的 AI 绘图软件有 Stable Diffusion 和 Midjourney。Stable Diffusion 开源免费、可本地化部署、创作自由度高,但对电脑配置尤其是显卡有要求;Midjourney 操作简单方便、创作内容丰富,但需要科学上网且付费。

内容由 AI 大模型生成,请仔细甄别(powered by aily)

参考资料

Midjourney群像人物一致性保持及空间深度控制

Step 1:模拟场景:小伙伴画了一张抽象化的参考图用以理解画面的空间关系,在此基础上出图,一步到位非常难,因为对于当下的Midjourney来说,出图原理决定了随机性,如果给过多内容在一张图的时候,难以控制效果,尤其是侧身角度过去的透视视角图,所以构思的时候第一步要优先生成“构图”为主的画面,在此基础上进行细化修改。Step 2:这时候需要倒退回第一个教程抓取关键要素- “风格参考图”,比起文字,图片会让Midjourney能理解(读取)到空间关系。基于没有现成的图,于是我动了些巧思-把那张抽象的手稿丢给了即梦,让即梦按照手稿出图(选择-景深参考)。Step 3:回到Midjourney -垫图(即梦出的图作为sref,原始侧身照作为cref)+ prompt开始抽图。Step 4:第三步生成的图效果已经有90%,但是站姿不合常理(没有真的侧身站立)。因此决定重绘面部及侧身幅度,在重绘多轮后得到了下图,但人物面部过于2d,所以需要继续精修。

个性:给自己做一个卡通头像

之前我制作了一篇视频,教大家怎么从零开始使用Midjourney并通过简单的提示词来生成图片。今天教点高级的知识,利用Midjourney的以图绘图功能来生成属于你的迪斯尼卡通风格的头像。这就是我使用我的照片为底图生成的迪斯尼风格的头像。如果你还没有Midjourney账号,或者还不懂基础操作,可以看我之前的教程。[AI绘画工具Midjourney新手注册、绘画指令教程|看这一篇就够了](https://www.youtube.com/watch?v=VBlU2UYYUHw)要生成一张Disney风格的头像,我们先选一张你比较满意的图片,在Discord社区的Midjourney服务器聊天栏点击+,然后点击上传文件,选取图片,然后在聊天框发送。(记得这里一定要点击回车或发送按钮)然后图片会上传到服务器并生成一张唯一的链接,我们点击图片,然后点击在浏览器中打开,然后可以看到浏览器上方有一个链接,这个链接就是这张图片的链接,我们复制下来。我们可以使用这个链接加prompt提示词来发送给Midjourney,Midjourney会根据我们的需求来生成特定的图片,这就是Midjourney的以图绘图。

【SD】软件原理傻瓜级理解

目前市面上主流的AI绘图软件有两个:Stable Diffusion和Midjourney。Stable Diffusion的优势在于开源免费、可以本地化部署、创作自由度很高,缺点是需要比较好的电脑配置,尤其是显卡;Midjourney的优势是操作简单方便,创作内容相当丰富,但是需要科学上网并且付费,目前的使用费大概在每月200多元左右。如果可以融入工作流,这个月费也不算高,毕竟它带来的效率是惊人的,当然前期想要了解玩一玩的,可以试试Stable Diffusion,关于具体的安装方法可以去看看B站的【秋葉aaaki】这个Up主的视频。很多还没有接触过AI绘画的朋友会觉得这个东西很神秘,哪怕装好了软件也会看着一堆英文和参数而一头雾水。今天我就用最傻瓜的方式来讲述一下Stable Diffusion的工作原理和基本功能。

其他人在问
如何在midjourney怎么只修改光影效果,不进行大变动
在 Midjourney 中只修改光影效果而不进行大变动,您可以参考以下内容: 了解“Luminous colors”:这指具有强烈亮度和光线效果的色彩,常用于表现光线、光影和明暗效果,营造生动且有吸引力的视觉效果。其作用包括增强画面氛围、突出焦点、表现光影变化。技巧方面,要注意色彩选择与搭配(如选用高饱和度或发光色系,搭配暗调背景)、层叠与渐变(运用湿画法或透明色层叠,模拟光线扩散)、光影处理(明确光源方向,合理布置高光与阴影)。应用于科幻与幻想题材、现代艺术与设计等领域。 对于 Midjourney V6 出图的角色一致性命令“cref”: Midjourney 努力在“cref”起作用时保留面部,无论“cw”的值如何。当“cw”设置为 0 时,要求 Midjourney 只转移面部到新图像中。Midjourney 会始终保留面部标志性属性,若要改变面部,可在其他工具中进行,若不可行,可按以下步骤操作:使用/settings 确保处于;因已开启 Remix,可编辑提示,从提示中删除“cref”和“cw”,修改提示以对面部进行更改。注意对更改满意时,不要再次添加“cref”到提示中,否则“面部交换”将再次发生。 若某些部分看起来怪异或破碎,如角色在背景中放置不正确,可尝试将 stylize增加到 800 1000,也可将“cw”降低到低于 100 的值,视情况而定。
2024-10-10
如何在midjourney中只进行照片背景修改,而不修改人物姿态和表情
在 Midjourney 中只修改照片背景而不修改人物姿态和表情,您可以参考以下方法: 1. 得益于cref,midjourney 能够迅速达成角色一致性的目的而无需 Lora。其中,cref 代表 character reference(角色参考);cw 则代表 character weight(参考权重),默认为 100,会参考角色的人脸和服装特点。如果您只想关注人脸,请调低到 0。您不需要对角色原图使用/describe 来贴近目标生成角色的形象,因为cref 会帮您完成这件事情。 2. 风格复制和服装的替换,则应当用提示词(prompt)和sref,默认值 100,越高越接近参考图像的风格。 3. 如果遇到“形似而神不似”的问题,即 MJ 直出和原人物在眼睛、眉毛、鼻子等其他地方的大小、间距有一些细微的差距,您可以按照以下步骤操作: 使用/settings 确保您处于模式并且 Remix 设置为打开。 选择带有您想要更改的面部的图像。使用将其从网格中分离出来,然后选择。 由于您已经开启了 Remix,您将能够编辑提示。 从提示中删除cref 和cw。一旦删除了它们,修改提示以对面部进行更改。例如,您可以慷慨地选择面部的下半部分,并添加“清洁剃须”来除去胡须。您可以尝试使用小的负权重,例如 tattoos::0.5 来移除纹身。 注意:当您对更改满意时,请确保不要再次添加cref 到提示中!一旦添加回来,“面部交换”将再次发生,那些不需要的属性将重新出现。 4. 有时,Midjourney 在正确将角色放置在背景中时会遇到一些困难。如果结果不连贯(例如,您看到头部朝后或图像被奇怪地裁剪),请尝试将 stylize增加到 800 1000。您也可以尝试将cw 同时降低到低于 100 的值,视情况而定。
2024-10-10
我希望举办一个AGI培训班,要给学员们提供一个统一的AIGC平台,使用chatgpt、midjourney、即梦等AI模型。我该如何办
举办一个 AGI 培训班并为学员提供统一的 AIGC 平台,使用 ChatGPT、Midjourney、即梦等 AI 模型,您可以按照以下步骤进行: 首先,需要明确法律和使用条款方面的问题。ChatGPT 等模型的使用可能受到服务提供商的限制和规定,确保您的使用方式合法合规。 其次,准备必要的技术设施。这包括稳定的网络环境、足够的服务器资源以支持学员的同时使用,以及确保平台的安全性和稳定性。 然后,进行平台的整合和定制。将 ChatGPT、Midjourney、即梦等模型集成到一个统一的界面中,方便学员使用,同时可以根据培训的需求进行一定的定制和优化。 再者,为学员提供清晰的使用指南和教程。包括如何注册、登录、使用各个模型,以及如何理解和应用模型生成的结果。 最后,建立有效的支持和反馈机制。学员在使用过程中可能会遇到问题,需要及时为他们提供技术支持和解答疑问,同时根据学员的反馈不断改进平台和培训内容。 希望以上建议对您有所帮助,祝您成功举办 AGI 培训班!
2024-09-25
Midjourney提示词
以下是关于 Midjourney 提示词的相关内容: 1. Midjourney V6 更新风格参考命令 2.0 中,将“sref”和 URL 添加到提示的末尾,可利用风格参考图像的视觉风格创建新图像。新提示本身不应包含美学内容,这有助于“sref”的执行。例如:“A young man stands at the edge of the forest cliff, looking over the ocean below.sref https://s.mj.run/9DFZsjKwkyE v 6.0”。 2. 高质量的 Midjourney 绘图提示词可总结为“形容词+主语+环境+行为+构图+参考风格+渲染程度+后缀”的公式。对人物、环境、摄影灯光等描述越详细,最终效果越接近期望。 3. 若有疑问或需要帮助,可使用“/help”显示基本信息和提示,“/ask”获取问题答案。更多帮助可访问 Midjourney Discord 上的“trialSupport”频道。Midjourney Bot 通过输入指令交互,指令用于创建图像等操作。提示是生成图像的短文本短语,Bot 将其分解为标记与训练数据比较生成图像。精心制作的提示有助于生成独特图像。Bot 频道是允许处理斜杠指令的 Discord 频道,官方 Midjourney Discord 上的某些频道属于 Bot Channels。网站原文请查看:https://docs.midjourney.com/docs/quickstart
2024-09-18
现在有什么免费的图像生成工具?类似midjourney
以下是一些免费的图像生成工具: 1. Stable Diffusion(SD):一种 AI 图像生成模型,可以基于文本描述生成图像。 网址:https://github.com/StabilityAI 2. Adobe Firefly:Adobe 的 AI 创意工具,可以生成图像和设计模板。 网址:https://www.adobe.com/products/firefly.html 3. Civitai:用于图像生成。 网址:无 需要注意的是,部分工具可能存在功能限制或需要特定条件才能免费使用。
2024-09-13
midjourney的学习教程
以下是关于 Midjourney 的学习教程: 1. 基础准备: 注册 Discord 账号并加入 Midjourney 服务器,Midjourney 也推出了在线版本,可以直接使用。 2. 掌握关键知识: 掌握 Midjourney 的提示词(Prompt)结构,了解其基本组成部分,如“主体”“媒介”“环境”等,学习构建有效的 Prompt 来生成理想的图像。 熟悉 Midjourney 的常用参数和命令,如放大、细节等参数设置,掌握常用的命令,如/imagine、/test 等。 3. 实践练习: 针对插画、游戏、框架等不同应用场景练习创作,通过实践不断提高 Prompt 编写和图像生成的技巧。 学习他人的优秀作品并进行模仿,观察和学习其他用户的 Prompt 技巧,通过模仿练习提高自己的创作水平。 4. 学习资源: 新手学习手册&干货网站(必看):https://ciweicui.feishu.cn/docx/DPbidgdBeoNw55xKjO6c7ao3nbc?from=from_copylink MJ 官方学习手册(至少看 1 遍):https://docs.midjourney.com/ B 站·莱森 LysonOber 免费视频教程(基础操作必看):https://space.bilibili.com/630876766?spm_id_from=333.337.0.0 【腾讯文档】野菩萨 AI 课程(小红书@野菩萨)摄影范式:https://docs.qq.com/sheet/DSXRNUGJIQ0tMWkhu?tab=BB08J2 【腾讯文档】副本野菩萨 AI 课程(小红书@野菩萨)绘画范式:https://docs.qq.com/sheet/DSWlmdFJyVVZPR3VN?tab=y0u7ta 【腾讯文档】野菩萨 AI 课程(小红书@野菩萨)Niji 二次元范式:https://docs.qq.com/sheet/DSUxaRmprc0FrR25W?tab=c7lsa8 【腾讯文档】野菩萨 AI 课程(小红书@野菩萨)三维和抽象:https://docs.qq.com/sheet/DSUlaSHVXT1daaFlJ?tab=BB08J3 【腾讯文档】野菩萨 AI 课程(小红书@野菩萨)AI 产品制作与展现:https://docs.qq.com/sheet/DSW1jSFVZTER4Rnlq?tab=BB08J4 需要注意的是,Midjourney 模型强大,能生成高质量图像,可进行充分个性化设置,但使用过程不太便捷,需要通过 Discord 应用加入其频道或创建自己的频道并邀请 Midjourney 机器人才能开始生成图片,学习难度较大,在用户体验和易用性方面还有待改进。内容由 AI 大模型生成,请仔细甄别。
2024-09-12
怎么用AI绘制一个我指定的动漫人物原型的各类图片,例如日漫《好想告诉你》中的黒沼爽子
要使用 AI 绘制指定的动漫人物原型,如日漫《好想告诉你》中的黑沼爽子,您可以按照以下步骤进行: 1. 选择合适的 AI 绘画工具:目前有许多在线的 AI 绘画平台和软件可供选择,例如 DALL·E2、StableDiffusion 等。 2. 明确描述特征:在输入描述时,尽可能详细地描述黑沼爽子的外貌特征,包括发型(如黑色的长直发)、眼睛(如大而明亮的眼睛)、服装(如校服的款式和颜色)、表情(如羞涩的微笑)等。 3. 参考相关图片:如果可能,找到黑沼爽子的官方图片或其他粉丝绘制的作品,作为参考提供给 AI 绘画工具,以帮助其更好地理解您的需求。 4. 不断调整和优化:根据生成的初步结果,对描述进行调整和优化,例如修改某些特征的描述、增加更多细节等,以获得更符合您期望的图片。 需要注意的是,AI 绘画的结果可能会受到多种因素的影响,不一定能完全符合您的预期,但通过不断尝试和优化,您有机会获得较为满意的作品。
2024-10-17
是否有可以输入图片输出重新绘制的流程图的AI工具
以下是一些可以输入图片输出重新绘制的流程图的 AI 工具: 1. Lucidchart: 简介:强大的在线图表制作工具,集成了 AI 功能,可自动化绘制多种示意图。 功能:拖放界面,易于使用;支持团队协作和实时编辑;丰富的模板库和自动布局功能。 官网:https://www.lucidchart.com/ 2. Creately: 简介:在线绘图和协作平台,利用 AI 功能简化图表创建过程,适合绘制多种图表。 功能:智能绘图功能,可自动连接和排列图形;丰富的模板库和预定义形状;实时协作功能。 官网:https://creately.com/ 3. Whimsical: 简介:专注于用户体验和快速绘图的工具,适合创建多种示意图。 功能:直观的用户界面,易于上手;支持拖放操作,快速绘制和修改图表;提供多种协作功能。 官网:https://whimsical.com/ 4. Miro: 简介:在线白板平台,结合 AI 功能,适用于团队协作和各种示意图绘制。 功能:无缝协作,支持远程团队实时编辑;丰富的图表模板和工具;支持与其他项目管理工具集成。 官网:https://miro.com/ 5. Microsoft Visio: 简介:专业的图表绘制工具,适用于复杂的流程图等。AI 功能可帮助自动化布局和优化图表设计。 功能:集成 Office 365,方便与其他 Office 应用程序协同工作;丰富的图表类型和模板;支持自动化和数据驱动的图表更新。 官网:https://www.microsoft.com/enus/microsoft365/visio/flowchartsoftware 6. Diagrams.net: 简介:免费且开源的在线图表绘制工具,适用于各种类型的示意图绘制。 功能:支持本地和云存储(如 Google Drive、Dropbox);多种图形和模板,易于创建和分享图表;可与多种第三方工具集成。 官网:https://www.diagrams.net/ 使用这些 AI 工具绘制示意图的一般步骤如下: 1. 选择工具:根据具体需求选择合适的 AI 绘图工具。 2. 创建账户:注册并登录该平台。 3. 选择模板:利用平台提供的模板库,选择适合需求的模板。 4. 添加内容:根据需求添加并编辑图形和文字,利用 AI 自动布局功能优化图表布局。 5. 协作和分享:若需要团队协作,可邀请团队成员一起编辑。完成后导出并分享图表。
2024-10-07
我想找一款可以绘制图片的AI
以下为您推荐几款可以绘制图片的 AI 工具及相关信息: 1. 在独立游戏开发中,为丰富训练集,可先进行较短时间的训练,用得到的模型生成类似目标画风的建筑、风景图像,再放回训练集。还可进行正则化,对于复杂的图,先使用底模生成,然后用 ControlNet 加上微调模型出新图。 2. 主流的 AI 绘图工具如 midjourney(MJ)付费成本较高,stable diffusion(SD)硬件门槛不低,但有像这样的免费在线 SD 工具网站。 3. 使用 AI 绘制示意图的步骤: 选择工具:根据具体需求选择合适的 AI 绘图工具。 创建账户:注册并登录该平台。 选择模板:利用平台提供的模板库,选择适合需求的模板。 添加内容:根据需求添加并编辑图形和文字,利用 AI 自动布局功能优化图表布局。 协作和分享:如需团队协作,可邀请团队成员一起编辑,完成后导出并分享图表。
2024-09-26
提供一些好用的开源免费AI绘制网站
以下为一些好用的开源免费 AI 绘制网站: 1. 2. 3. :这是一个免费且开源的在线图表绘制工具,适用于各种类型的示意图绘制。支持本地和云存储(如 Google Drive、Dropbox),具有多种图形和模板,易于创建和分享图表,还可与多种第三方工具集成。 此外,还有以下相关的 AI 绘画教程和工具教程链接可供参考: 1. 2. 3. 4. 5. 6. 7. 8. 9.
2024-09-20
哪些AI可以绘制图表实现 数据可视化
以下是一些可以绘制逻辑视图、功能视图、部署视图等实现数据可视化的 AI 工具和传统工具: 1. PlantUML:通过编写描述性文本自动生成序列图、用例图、类图等,辅助创建逻辑视图。 2. Gliffy:基于云的绘图工具,提供创建各种架构图的功能,包括逻辑视图和部署视图。 3. Archi:免费开源工具,用于创建 ArchiMate 和 TOGAF 模型,支持逻辑视图创建。 4. Rational Rose:IBM 的 UML 工具,支持创建多种视图,包括逻辑视图和部署视图。 5. Lucidchart:流行的在线绘图工具,支持多种图表创建,如逻辑视图、功能视图和部署视图,用户可通过拖放界面轻松创建架构图。 6. Visual Paradigm:全面的 UML 工具,提供创建各种架构视图的功能,包括逻辑视图(类图、组件图)、功能视图(用例图)和部署视图(部署图)。 7. ArchiMate:开源建模语言,专门用于企业架构,支持逻辑视图创建,可与 Archi 工具配合使用,该工具提供图形化界面创建 ArchiMate 模型。 8. Enterprise Architect:强大的建模、设计和生成代码工具,支持创建多种架构视图,包括逻辑、功能和部署视图。 9. Microsoft Visio:广泛使用的图表和矢量图形应用程序,提供丰富模板用于创建逻辑视图、功能视图和部署视图等。 10. draw.io(现称为 diagrams.net):免费在线图表软件,允许创建各种类型图表,包括软件架构图,支持创建逻辑视图和部署视图等。 使用 AI 绘制示意图的步骤: 1. 选择工具:根据具体需求选择合适的 AI 绘图工具。 2. 创建账户:注册并登录该平台。 3. 选择模板:利用平台提供的模板库,选择适合需求的模板。 4. 添加内容:根据需求添加并编辑图形和文字,利用 AI 自动布局功能优化图表布局。 5. 协作和分享:若需团队协作,可邀请团队成员一起编辑。完成后导出并分享图表。 请注意,虽然这些工具可以辅助创建架构视图,但它们不都是基于 AI 的。AI 在绘图工具中的应用通常涉及到智能推荐布局、自动生成图表代码或识别图表中的模式和关系。在选择工具时,应考虑具体需求,比如是否需要支持特定的建模语言、是否需要与特定的开发工具集成、是否偏好在线工具或桌面应用程序等。
2024-08-21
AI绘制图表实现数据可视化
以下是关于 AI 绘制图表实现数据可视化的相关信息: 在 Agent 相关比赛的赛道介绍中,数据可视化是其中一个重要的方向。AI 能够将复杂的数据以图表、信息图等方式进行可视化展示,使数据解读更直观、简洁。 使用 AI 绘制示意图的步骤如下: 1. 选择工具:根据具体需求选择合适的 AI 绘图工具。 2. 创建账户:注册并登录该平台。 3. 选择模板:利用平台提供的模板库,选择适合需求的模板。 4. 添加内容:根据需求添加并编辑图形和文字,利用 AI 自动布局功能优化图表布局。 5. 协作和分享:若需要团队协作,可邀请团队成员一起编辑。完成后导出并分享图表。
2024-08-21
transformer原理详解
Transformer 模型的原理主要包括以下几个方面: 1. 自注意力机制(SelfAttention Mechanism):能够同时考虑输入序列中所有位置的信息,而非像循环神经网络或卷积神经网络那样逐个位置处理。通过该机制,模型可根据输入序列中不同位置的重要程度,动态分配注意力权重,从而更好地捕捉序列中的关系和依赖。 2. 位置编码(Positional Encoding):由于自注意力机制不考虑输入序列的位置信息,为使模型能够区分不同位置的词语,引入位置编码。位置编码是一种特殊向量,与输入词向量相加,用于表示词语在序列中的位置信息,通常基于正弦和余弦函数计算得到固定向量,帮助模型学习位置信息的表示。 3. 多头注意力机制(MultiHead Attention):通过引入该机制,可以并行地学习多个注意力表示,从不同的子空间中学习不同的特征表示。每个注意力头都是通过将输入序列线性变换成查询、键和值向量,并计算注意力分数,然后将多个头的输出拼接在一起得到最终的注意力表示。 4. 残差连接(Residual Connection)和层归一化(Layer Normalization):在每个子层(SelfAttention 层和前馈神经网络层)的输入和输出之间引入残差连接,并对输出进行层归一化。残差连接可缓解梯度消失和梯度爆炸问题,使模型更易训练和优化;层归一化能加速训练过程,并提高模型的泛化能力。 5. 位置感知前馈网络(Positionwise FeedForward Networks):在每个注意力子层之后,包含位置感知前馈网络,它是一个两层的全连接前馈神经网络,用于对注意力表示进行非线性转换和映射。位置感知前馈网络在每个位置独立计算,提高了模型的并行性和计算效率。 此外,用一个简单的例子解释其工作流程:假设要将英文句子“I am a student”翻译成中文。 1. 输入嵌入(Input Embeddings):首先将每个单词映射为一个向量,即单词嵌入。 2. 位置编码(Positional Encodings):给每个词位置加上位置编码,使模型知道词语的相对位置。 3. 编码器(Encoder):输入序列的嵌入向量和位置编码相加后被送入编码器层。编码器由多个相同的层组成,每层有两个核心部分,即多头注意力机制捕捉单词间的依赖关系,前馈神经网络对 attention 的结果进行进一步编码。 4. 解码器(Decoder):编码器的输出被送入解码器层。解码器也由多个相同层组成,每层除了编码器组件外,还有一个额外的注意力模块,对编码器的输出序列建模依赖关系。 5. 输出嵌入(Output Embeddings):解码器最后一层的输出被映射为输出单词概率分布。 6. 生成(Generation):基于概率分布,以贪婪或 beam search 等解码策略生成完整的输出序列。
2024-10-18
模型训练的底层原理
模型训练的底层原理如下: 对于多模态模型,以生图片环节的扩散模型(如 StableDiffusion)为例,其训练过程是先对海量带有标注文字描述的图片逐渐加满噪点,模型学习并沉淀每一步图片向量值和文字向量值的数据分布演变规律。后续输入文字后,模型根据文字转化的向量指导充满噪点的图片减噪点以生成最终图片。 大语言模型在接收到请求时,会将自然语言转化为机器可理解的向量格式。其训练过程类似于通过已知的几组值计算方程式中的参数,大语言模型的参数可能多达 1750 亿个。 大型语言模型(LLMs)的参数获取是关键,训练是一个计算量极大的过程,如 Llama2 70B 模型的训练涉及约 10TB 的互联网文本抓取,需要大量互联网资源和约 6000 个 GPU 运行约 12 天,花费约 200 万美元,将文本压缩成参数文件,这是一种有损压缩,得到的是训练文本的一种格式塔。
2024-10-15
transformer原理
Transformer 模型是一种基于注意力机制的深度学习模型,由 Vaswani 等人在论文《Attention is All You Need》中提出,用于处理序列到序列的任务,如机器翻译、文本摘要等。其原理主要包括以下几个关键点: 1. 自注意力机制:能够同时考虑输入序列中所有位置的信息,而非像循环神经网络或卷积神经网络那样逐个位置处理。通过该机制,模型可根据输入序列中不同位置的重要程度,动态分配注意力权重,从而更好地捕捉序列中的关系和依赖。 2. 位置编码:由于自注意力机制不考虑输入序列的位置信息,为使模型能够区分不同位置的词语,引入了位置编码。位置编码是一种特殊向量,与输入词向量相加,用于表示词语在序列中的位置信息,通常基于正弦和余弦函数计算得到的固定向量,帮助模型学习到位置信息的表示。 3. 多头注意力机制:通过引入多头注意力机制,可以并行地学习多个注意力表示,从不同的子空间中学习不同的特征表示。每个注意力头都是通过将输入序列线性变换成查询、键和值向量,并计算注意力分数,然后将多个头的输出拼接在一起得到最终的注意力表示。 4. 残差连接和层归一化:在每个子层(SelfAttention 层和前馈神经网络层)的输入和输出之间都引入了残差连接,并对输出进行层归一化。残差连接可缓解梯度消失和梯度爆炸问题,使模型更易训练和优化;层归一化能加速训练过程,并提高模型的泛化能力。 5. 位置感知前馈网络:在每个注意力子层之后,Transformer 模型还包含了位置感知前馈网络,它是一个两层的全连接前馈神经网络,用于对注意力表示进行非线性转换和映射。位置感知前馈网络在每个位置独立地进行计算,提高了模型的并行性和计算效率。 通过以上关键点,Transformer 模型能够有效地捕捉输入序列中的长距离依赖关系,并在各种序列到序列的任务中取得了优异的性能。 内容由 AI 大模型生成,请仔细甄别。类似问题:Transformer 是什么?
2024-10-14
我是一个程序员,我想快速且有一点深度的重头梳理AGI的原理与自定义AGI应用的开发流程与方法, 请帮我梳理一下AGI学习的路线
以下是为您梳理的 AGI 学习路线: 1. 应用方面: 深入了解 Prompt,选择适合自己的 AI 对话、绘画和语音产品,每天使用并用于解决实际问题或提升效率。 2. 分析方面: 大量阅读各类文章、视频以及行业报告,理解各知识之间的关系。 3. 学习路径方面: 关键词:少就是多、先有个初识、目录索引推荐、兴趣最重要、先动手。 学习路径如同主线+支线的游戏通关。 学以致用,通过学习分享不断填补知识的缝隙来成长。 4. 分类学习方面: 对 AI 学习路径进行了重构,分为了初学者、面向开发应用者、面向使用模型者三个部分。 将课程目录从文章中单独独立出来,并按照初学者、进阶者进行分类。 同时,还可以参考以下个人心得: YoYo 作为文科生,在学习前不理解 AI 和提示词工程,通过不断尝试各种 AI 工具,走了不少弯路。学习后能够搓多 Agent 的智能体,进行营销文案 demo、SQL 代码进阶学习应用,创建多个智能体,并在公司中实践智能客服从创建到应用的过程。 希望以上内容对您有所帮助。
2024-10-08
图生图的原理
图生图的原理如下: 上传图片后,Stable Diffusion(SD)会根据您上传的图片、选择的模型、输入的 Prompt 提示词等信息进行重绘。重绘幅度越大,输出的图和输入的图差别就越大。 文生图高清修复的原理是命令 AI 按照原来的内容重新画一幅,新生成的绘图和原来的绘图在细节上会有所不同。若想更接近原图细节,可适当降低重绘幅度。 从技术路径来看,基于 GAN(Generative Adversarial Network)的文生图原理是:GAN 由生成器和判别器构成,通过训练二者进行对抗学习,学习数据的分布,并生成新的数据样本。生成器试图生成与真实数据相似的样本,判别器则试图区分生成的样本和真实样本,二者通过对抗过程训练,直到判别器无法区分生成和真实样本为止。代表模型有 DFGAN、StackGAN++、GoGAN、AttnGAN 等。
2024-09-30
GPT原理是什么,用 浅显语言逐层说明
ChatGPT 的原理可以用浅显的语言逐层说明如下: 首先,它获取与迄今为止的文本相对应的 token 序列,并找到表示它们的嵌入(即一组数字的数组)。 然后,在这个嵌入上进行操作,以“标准神经网络方式”,值“逐层流动”到网络的连续层中,从而生成一个新的嵌入(即一个新的数字数组)。 接着,从这个数组的最后一部分生成一个大约有 50,000 个值的数组,这些值将变成不同可能的下一个 token 的概率。 关键是,这个流程的每个部分都是由神经网络实现的,其权重由端到端的网络训练确定。 此外,您还可以通过以下资源更深入地了解: 视频: 《ChatGPT 诞生记:先捞钱,再谈理想|OpenAI 翻身史》,林亦 LYi 讲解, 《【渐构】万字科普 GPT4 为何会颠覆现有工作流》,YJango 讲解, 《终于有人把 chatGPT 说清楚了——全网最深入浅出的 chatGPT 原理科普》,新石器公园讲解 文章: 《ChatGPT 中,G、P、T 分别是什么意思?》, 《大白话聊 ChatGPT》,逐字稿:
2024-09-18