选择一首诗歌(可以自己写)利用A1工具生成图片

以下是 A800、H100、A10、H800 这 4 个显卡在能力上的一些差异： 在训练与推理方面： 对于大型模型的训练，许多模型在 NVIDIA H100 上最具成本效益，但获取在 NVIDIA H100 上运行的模型较难，且通常需要长期合作承诺。如今更多的选择是在 NVIDIA A100 上运行大多数模型训练，但对于大型集群仍需要长期承诺。 大型语言模型（LLM）的参数数量众多，通常需要分布到多个卡中，即使进行 LLM 推理，可能也需要 H100 或 A100。但较小的模型（例如 Stable Diffusion）需要的 VRAM 要少得多，初创公司也会使用 A10 等显卡。 在内存要求方面： 大型 LLM 的参数数量太多，任何单卡都无法容纳，需要类似于训练的多卡设置。 对于一些较小的模型，A10 等显卡可能就能够满足其内存需求。 需要注意的是，决定选择哪种 GPU 主要是一个技术决策，需要根据具体应用来确定最具成本效益的选择。

以下是关于如何用 AI 创作诗歌的相关内容： 有一种能写诗的“拍立得”，其内核搭载了树莓派微型电脑，可成像并调取 GPT4 的 API 。使用时，举起相机拍照，计算机视觉算法会分析视觉数据，人工智能模型解释图像，识别关键元素、颜色、环境、影调情绪等信息，生成诗歌并打印出来。 该设备的软件方面，需要 OpenAI 帐户和 API 密钥，每首诗的制作成本为几美分。目前在 Pi 上运行的脚本包括：单击快门按钮时拍照，将照片发送到 GPT4 以创作一首诗，收到来自 OpenAI 的人工智能生成的诗，在热敏收据打印机上打印诗歌。 实际上，个人也可以制作这样的诗歌相机。其内核是微型卡片计算机树莓派，再加上常见配件，如树莓派的相机模块、迷你热敏打印机、六个电池、一个按钮等。诗歌的生成需对接 ChatGPT4 的 API 密钥，按下快门时触发脚本，把采集到的图片发送到 GPT4 上创建一首诗，最后在热敏收据打印机上打印出来。两位开发者已写好全流程脚本，并在 GitHub 上公开了详细的 DIY 教程，按照步骤逐步设置，无需会编程和 3D 打印，也能制作出诗歌相机。

以下为一些生成分享图片的工具及相关方法： 1. Midjourney V6：可用于生成场景模型。 放大工具：Comfy Ui、Magnific Ai、Upscayl 深度图：Leia Pix 法线图：Shadermap 2. 辅助工具生成透明背景图像： 安装好插件后，在生成图片时勾选“layerdiffusion enabled”。 在“layerdiffusion method”中选择生成透明图像的模式，如“Only Generate Transparent Image”。 提示中输入透明物体的描述，如“玻璃杯”，点击生成可得到透明背景的玻璃杯图像。 也可上传背景图像，在“layerdiffusion method”中选择“From Background to Blending”，然后生成透明图像。 反之，也可以先生成透明的前景，然后选择“From Foreground to Blending”模式，生成背景。 特定模型： layer_xl_transparent_attn：用于将 Stable Diffusion XL 模型转化为透明图像生成器的模型。 layer_xl_transparent_conv：与 layer_xl_transparent_attn 类似，通过修改 conv 层的 offset 实现。 layer_xl_fg2ble：用于将 XL 模型转化为前景图像到混合图像的生成模型。 layer_xl_fgble2bg：用于基于前景和混合图像生成背景的模型。 layer_xl_bg2ble：将 XL 模型转化为根据背景图像生成混合图像的模型。 layer_xl_bgble2fg：将 XL 模型转化为根据背景和混合图像生成前景的模型。 vae_transparent_encoder：图像编码器，用于从像素空间中提取潜在偏移，帮助透明图像的生成。 vae_transparent_decoder：图像解码器，输出真实的 PNG 图像。 3. Aimwise WaytoAGI 百家号文旅分享中的方法： 开启 controlnet 边缘类模型，导入需要处理的 logo，调整合适的 cn 参数。 开启 controlnet IP adapter 功能性模型，导入风格参考图，调整合适的 cn 参数，可快速进行风格迁移和融合，提升出图效率。

以下是除生成式 AI 之外的一些常见的 AI 类型： 1. 监督学习型 AI：使用标记的数据进行训练，以预测未来的值。 2. 无监督学习型 AI：专注于在原始数据中发现模式。 3. 深度学习型 AI：使用人工神经网络处理复杂模式，可使用标记和未标记的数据进行半监督学习。 4. 强化学习型 AI：通过与环境的交互和奖励机制来学习最优策略。 在游戏领域，早期的游戏中的计算机控制对手是简单脚本程序，而现在由于更快的微处理器和云技术，能够构建大型神经网络，在高度复杂的领域中识别模式和表示。未来，多代理系统可能会成为建模推理和社会学习过程的主流方式。在生成式 AI 的下一个阶段，推理研发成果将渗透到应用层，特定领域中获取真实世界数据和构建特定认知架构仍是挑战。

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