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有没有对监控图像清晰度处理较好的模型

Answer

以下为一些对监控图像清晰度处理较好的模型及相关方法：

  1. 【SD】超清无损放大器 StableSR：
    • 需要使用 StabilityAI 官方的 Stable Diffusion V2.1 512 EMA 模型，放入 stable-diffusion-webui/models/Stable-Diffusion/文件夹中。
    • StableSR 模块（约 400M 大小）放入 stable-diffusion-webui/extensions/sd-webui-stablesr/models/文件夹中。
    • 还有一个 VQVAE（约 750MB 大小）放在 stable-diffusion-webui/models/VAE 中。
    • 测试表明，StableSR 的放大效果在处理一些图像时，能够较好地保留人物细节，如眼神更锐利等。
  2. 【SD】最强控制插件 ControlNet 的 tile 模型：
    • 可用于高清修复小图，如将分辨率不高的食物图片进行高清化处理。
    • 能修复和增加图像细节，如处理细节不足或结构错误的小屋图像。
  3. 图像高清修复放大流程：
    • 整个流程分为输入原始图像、修复图像、放大并重绘图像三部分。
    • 图像输入时不建议上传大分辨率图片，以免处理时间过长。
    • 图像高清修复时，Checkpoint 大模型使用 Iceclear/StableSR，并搭配 Stable SR Upscaler 模型，提示词应包含想要达到的目的内容。
    • 图像高清放大时，用 realisticVision 底膜，使用提示词反推 node 提取画面提示词，搭配 tile ControlNet 提升画面细节感，然后用合适的高清放大模型进行二次放大。
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References

【SD】超清无损放大器StableSR

[title]【SD】超清无损放大器StableSR这个修复必须要使用StabilityAI官方的Stable Diffusion V2.1 512 EMA模型，放入stable-diffusion-webui/models/Stable-Diffusion/文件夹中。然后是StableSR模块（约400M大小）放入stable-diffusion-webui/extensions/sd-webui-stablesr/models/文件夹中。还有一个VQVAE（约750MB大小）放在你的stable-diffusion-webui/models/VAE中。这三个文件我会放在百度云盘的链接中。安装好之后，我们用一张从网上找的神仙姐姐的照片来做一个测试，这张图片的分辨率为512x768。放大之后看是比较模糊的，脸上有很多噪点，头发丝也糊在一起了。我们先使用“Ultimate SD upscale”脚本放大看一下，哪怕是重绘幅度只开到0.1，也可以看到人物细节的变化，比如嘴角、眼睛等部位，而且整个人磨皮很严重，失去了真实感。重绘幅度开到0.4之后，基本上就变了一个人了。所以，想要还原一些老照片，追求最大保真度的话，用重绘的方法是不太好的。接下来，我们再试验一下“后期处理”的放大方法，缩放3倍。眼神变得更锐利了一些，但是头发还是模糊的，因为原图就很模糊。最后，我们再测试一下StableSR的放大，先将大模型和VAE分别调整为我们刚才下载安装的“Stable Diffusion V2.1 512 EMA ”和“VQGAN vae”。打开脚本下拉，选择“StableSR”，模型选择和大模型对应的这个，放大倍数为3，下面勾选“pure noise”。

【SD】最强控制插件ControlNet（4）细节狂魔tile

[title]【SD】最强控制插件ControlNet（4）细节狂魔tile作者：白马少年介绍：SD实践派，出品精细教程发布时间：2023-05-19 20:01原文网址：https://mp.weixin.qq.com/s/HtSbc1l5BpOgl_dIoH0T7w随着ControlNet1.1的更新，tile模型横空出世，其强大的功能让之前的一些模型变得有点黯然失色。今天我们就来盘点一下，这个神奇的Tile模型都有哪些用法。高清修复小图在我们做设计的时候，经常会遇到一些分辨率不高的素材图片，我们需要将它进行高清化处理。比如这张食物的图片，先把它拖进“WD 1.4标签器”，可以进行反推关键词，然后发送到图生图。我们可以通过翻译软件检查一下提示词有没有问题，这边通过反推得到的提示词是——“没有人，食物，食物焦点，现实，水果，静物，草莓，模糊，蛋糕，糕点，景深，甜点，模糊背景，奶油”。基本上与原图相符，可以先不调整。接下来，我们使用大模型“dreamshaper”。调整参数尺寸，放大为2K，提示词引导系数(CFG Scale)官方推荐在15以上，重绘幅度在0.5以上。打开ControlNet，导入图片。tile的预处理器是用来降低原图的分辨率的，为的是给新图有足够的空间来添加像素和细节。如果你的图片本身像素就很低，可以不使用预处理器，直接使用tile模型。可以看到放大后的图片，清晰度和细节都有了很好的提升。对比一下使用tile模型处理前后的区别。修复和增加细节我们先随便绘制一张小屋的图，可以看出，这张图中的细节不足，而且有些地方的结构也是错误的。

图像高清修复，无损放大 N 倍

整个图像修复放大的流程分为三部分：输入原始图像、修复图像、放大并重绘图像。下面将详细拆解每一部分的生成原理。[heading3]一、图像输入[content]第一部分添加Load Image节点加载图像，只需上传需要处理的图片即可。不建议上传大分辨率的图片，图片分辨率越大，处理的时间就越长。[heading3]二、图像高清修复[content]第二部分进行高清修复，把原本模糊的图片修复，并进行2倍放大。Checkpoint大模型使用Iceclear/StableSR，这是一种新颖的方法来利用封装在预先训练的文本到图像扩散模型中的先验知识来实现盲超分辨率（SR）。具体来说，就是通过时间感知编码器，在不改变预先训练的合成模型的情况下实现有希望的恢复结果，从而保留生成先验并最小化训练成本。并且需要搭配Stable SR Upscaler模型才能在最大程度上修复图像，推理图片每个噪点，以还原图像。提示词部分应包含我们想要达到的目的内容，在此场景中如正向：（masterpiece），（best quality），（realistic），（very clear），反向：3d，cartoon，anime，sketches，（worst quality），（low quality）（杰作），（最高品质），（逼真的），（非常清晰）；3D，卡通，动漫，素描，（最差质量），（低质量）全程采取两次高清修复，这一次修复原始图像分辨率并且放大，已经很完美还原，但是分辨率并不够，继续进行下一步。[heading3]三、图像高清放大[content]这一步主要针对第一次放大修复后的图像，进行二次修复。这里用realisticVision底膜最合适，这个模型在重绘扩图放大等领域效果非常好。使用提示词反推node对图像进行画面提示词提取，搭配tile ControlNet提升画面细节感，然后需用合适的高清放大模型，对图像进行二次放大。

Others are asking
什么AI工具能提高图片清晰度
以下是一些能够提高图片清晰度的 AI 工具： 1. Magnific：https://magnific.ai/ 2. ClipDrop：https://clipdrop.co/imageupscaler 3. Image Upscaler：https://imageupscaler.com/ 4. Krea：https://www.krea.ai/ 您还可以查看网站的图像放大工具库获取更多工具：https://www.waytoagi.com/category/17 此外，PMRF 也是一种全新的图像修复算法，它不仅能提高图片清晰度，还能确保图片看起来像真实世界中的图像，擅长处理去噪、超分辨率、着色、盲图像恢复等任务。详细介绍：https://xiaohu.ai/p/14489 在线体验：https://huggingface.co/spaces/ohayonguy/PMRF 项目地址：https://pmrfml.github.io 这些工具都具有不同的特点和功能，您可以根据具体需求选择合适的工具进行使用。
2024-12-22
帮我找个可以免费增强图像清晰度的网站
以下为一些可以免费增强图像清晰度的网站： Kraken.io：主要用于图像压缩，但也提供了免费的图像放大功能，能保证图像的细节清晰度。 Deep Art Effects：强大的艺术效果编辑器，通过 AI 技术能够将图像放大并赋予艺术效果，支持多种滤镜和风格。 Magnific：https://magnific.ai/ ClipDrop：https://clipdrop.co/imageupscaler Image Upscaler：https://imageupscaler.com/ Krea：https://www.krea.ai/ 更多工具可以查看网站的图像放大工具库：https://www.waytoagi.com/category/17 。 另外，RealESRGAN 也是一个基于 RealESRGAN 的图像超分辨率增强模型，但使用几次后要收费。 图像修复放大的流程通常分为三部分： 1. 图像输入：添加 Load Image 节点加载图像，不建议上传大分辨率的图片，以免处理时间过长。 2. 图像高清修复：把原本模糊的图片修复，并进行 2 倍放大。Checkpoint 大模型使用 Iceclear/StableSR，搭配 Stable SR Upscaler 模型能最大程度修复图像。提示词部分应包含想要达到的目的内容。 3. 图像高清放大：针对第一次放大修复后的图像进行二次修复，realisticVision 底膜在重绘扩图放大等领域效果较好，使用提示词反推 node 对图像进行画面提示词提取，搭配 tile ControlNet 提升画面细节感，然后用合适的高清放大模型进行二次放大。
2024-11-22
什么AI能提高图片的清晰度
以下是一些能够提高图片清晰度的 AI 工具和算法： 1. PMRF：这是一种全新的图像修复算法。 擅长处理去噪、超分辨率、着色、盲图像恢复等任务，能够生成自然逼真的图像。 不仅提高图片清晰度，还能确保图片看起来像真实世界中的图像。 可以应对复杂图像退化问题，修复细节丰富的面部图像或多重损坏的图片，效果优质。 详细介绍： 在线体验： 项目地址： 2. 常见的 AI 画质增强工具： Magnific：https://magnific.ai/ ClipDrop：https://clipdrop.co/imageupscaler Image Upscaler：https://imageupscaler.com/ Krea：https://www.krea.ai/ 更多工具可以查看网站的图像放大工具库：https://www.waytoagi.com/category/17 您可以根据具体需求选择合适的工具进行使用。
2024-11-19
如何给不清晰的视频增加清晰度？
以下是给不清晰的视频增加清晰度的一些方法： 1. 使用转绘教程（Ebsynth Utility）： 处理素材：一般无需特别处理，但若片子太长或开头结尾有特效，可打开剪影导入视频。将素材拖入轨道，若视频开头有模糊部分，拖动时间轴到正常部分，点击分割按钮或使用快捷键 Ctrl+B 进行分割（MAC 用户需另行查看），然后删除模糊片段。导出新视频时，名称最好使用英文。 注意事项： 校准：下载的视频若比例不标准，需在剪影中处理，否则 SD 图片绘制可能报错。 视频缩小：对于 4K 等大分辨率视频，SD 最大只能完成 20482048 的绘制，且制作时间长。 对于分辨率很模糊的视频，可先提升分辨率再绘制，若仍不行则放弃。提升分辨率可使用插件（TopazVideoAI）。 2. 利用 FMANet：FMANet 能将模糊低分辨率视频恢复为清晰高分辨率，可解决快速移动物体或摄像机引起的视频模糊，智能理解物体运动，改善画质，去除模糊。相关链接：http://kaistviclab.github.io/fmanetsite/ 、https://x.com/xiaohuggg/status/1746160750610075689?s=20
2024-11-17
视频压缩软件推荐（清晰度最好无损，用上ai技术，支持8G容量大的mp4文件压缩）
目前市面上支持您需求的视频压缩软件相对较少。不过，您可以关注以下几款可能符合部分要求的软件： 1. HandBrake：这是一款开源的视频转码工具，虽然没有明确提及使用 AI 技术，但在压缩视频时可以较好地保持画质。 2. Adobe Premiere Pro：专业的视频编辑软件，具有一定的视频压缩功能，但其主要优势在于视频编辑，对于大文件的处理能力较强。 需要注意的是，要实现无损压缩且支持 8G 容量大的 MP4 文件，同时还运用 AI 技术，可能较难完全满足。在实际使用中，您可能需要根据具体情况进行尝试和调整。
2024-10-10
提升图片清晰度
以下是一些提升图片清晰度的方法： 1. 对于清影工具： 选用尽可能清晰的图片，上传图片比例最好为 3:2（横版），支持上传 png 和 jpeg 图像。 如果原图不够清晰，可采用分辨率提升工具将其变清晰。 提示词要简单清晰，可以选择不写 prompt，直接让模型自己操控图片动起来；或者明确想动起来的主体，并以“主体+主题运动+背景+背景运动”的方式撰写提示词（一定要有主体，不然可能会出现 AI 狂乱景象）。若不明确大模型如何理解图片，可将照片发送到清言对话框进行识图，明确主体的描述。 2. 利用 AI 技术进行图像修复： 可以让模糊的旧照片重现清晰，保留珍贵回忆。 适用于人像的修复，让每一张人像照片都焕发新生，提升照片质量至高清境界。 不仅能修复图片，还可用于图像分辨率的无限扩大且不失真。 3. 在 Stable Diffusion 中： AI 出图的默认分辨率为 512x512，通常做法是提高分辨率，增加提高精细度的关键词等，但直接拉高分辨率可能会导致出图效率变低和构图问题。 可使用文生图功能中的内置高清修复（HiresFix）功能，将初始分辨率设置为适当值，选择合适的放大倍率，理论上放大倍率越高图片越清晰，但实际效果与电脑配置和显卡显存有关。先以较低分辨率画图，然后利用生成图的种子值固定图片。
2024-09-09
我想要一个AIGC 图像审查领域的专家
以下是关于 AIGC 图像审查领域的相关信息： 如何判断一张图片是否 AI 生成： AI 技术自身带来造假难题，可通过一些网站如 ILLUMINARTY（https://app.illuminarty.ai/）对大量图片数据抓取和分析来判断画作属性，但存在测试中真实摄影作品被误判为 AI 作图的情况，这是因为鉴定 AI 的逻辑算法不能像人类一样综合考虑各种不符合逻辑的表现。 从不同角度看鉴别 AIGC 的需求： 技术出身的朋友多出于对 AI 产物底层逻辑的追溯兴趣，关心能否通过数据检测等手段实现鉴别并应用于创造收益。 产业领域的朋友面对 AI 技术冲击，关注其在工作流中的影响，以求应对可能的裁员风险。 法律背景的朋友认为鉴别 AIGC 对未来著作权法律判定有意义，首例 AIGC 侵权案件悬而未决，需判定 AI 作品中智力投入占比。 最近招聘信息：猿印教育招聘 AIGC 图像生成算法工程师/专家，工作地点在北京五道口附近。简历发送至：stephen.wang@yyinedu.com 。岗位职责包括开发针对性图像生成解决方案、负责模型部署和推理性能优化、推动团队技术水平提升等。任职要求为计算机相关专业本科及以上学历，具备扎实计算机基础知识，熟练掌握 Python 语言和主流深度学习框架，对相关理论和方法有深入理解，具有良好的学习、沟通和团队合作能力。
2024-12-22
AI能做哪些图像编辑
AI 在图像编辑方面有多种应用和技术，以下为您介绍： 1. 字节发布的 SeedEdit：基于图像生成常用的扩散模型，能够根据任何文本提示修订给定的图像。关键在于保持原始图像重建和生成新图像之间的平衡，通过从弱生成器开始，创建多样化图像对进行训练，最终获得所需平衡。可以实现更丰富的效果和连续编辑，让扩散模型不再完全随机生成。 论文及技术能力展示：https://team.doubao.com/seededit 2. Muse AI：一款强大的 AI 图片编辑器，具有多种功能，如快速添加、擦除和进行 AI 图片编辑。用户只需输入文字，即可轻松编辑图片内容，支持与团队成员或客户实时共享和编辑文件。 官方网站： 3. Ideogram：支持上传带有提示和设置的表格，可批量生成图像，简化工作流程。目前 Ideogram pro 用户可进行使用。 官方地址：https://ideogram.ai/ 4. BrushEdit：腾讯开源的 AI 图像编辑技术，利用多模态大型语言模型和图像修复模型，实现自主、用户友好和交互式的自由形式指令编辑。用户可以根据语言沟通，编辑图像背景、对象，增删内容。 官方地址：https://liyaoweistu.github.io/project/BrushEdit/
2024-12-20
免费的ai图像处理工具
以下是一些免费的 AI 图像处理工具： DallE Leonardo BlueWillow Midjourney 国内的免费 AI 图像处理工具有： 通义万相：在中文理解和处理方面表现出色，操作界面简洁直观，用户友好度高，可与阿里其他产品和服务无缝整合。重点是现在免费，每天签到获取灵感值就可以，但存在一些局限性，如某些类型的图像可能无法生成，处理非中文语言或国际化内容可能不够出色，处理多元文化内容时可能存在偏差。 此外，在 AI 摆摊项目中，AI 图像处理方面的应用包括图像生成、照片修复与动起来、动漫化头像、老照片复活、创意壁纸制作等。
2024-12-17
免费的ai图像
以下为您介绍一些免费的 AI 图像相关内容： 星流一站式 AI 设计工具： 左侧图片案例板块包含大量图像例图与生图信息，滑动鼠标到图像的“info”区域可直接将图像发送到画布与生图信息调取。 图像筛选功能： 推荐：根据正常进行的生图参数（模型、提示词）进行推荐，比如正在生成女性摄影方向的图，图片推荐中就会推荐这一类型的图。 热门：向您推荐浏览量最高的图片。 搜索：输入对需求图像的描述，进行图像搜索。 图像调取：点击“发送到画布”直接将图像发送到“无限画布”中。 生图参数调取：整体调取可点击“发送到生成器”将全部参数进行调取，单个调取可点击右侧单独的发动键调取单个参数。 PictoGraphic：免费 AI 生成插图库，提供超过 40000 张图像和 SVG 文件，支持文本提示创建自定义插图，网址：https://xiaohu.ai/p/8169 。
2024-12-17
2024年AI视频、图像领域市场情况
2024 年在 AI 视频、图像领域，市场呈现出以下情况： 国内方面： 中国开源项目在全球受到关注，成为积极开源贡献者。 DeepSeek 在编码任务中表现出色，推出的 deepseekcoderv2 受到欢迎。 阿里巴巴发布的 Qwen2 系列在视觉能力方面给社区留下深刻印象。 清华大学的自然语言处理实验室资助的 OpenBMB 项目催生了 MiniCPM 项目。 国外方面： Stability AI 发布的 Stable Video Diffusion 能从文本提示生成高质量、真实视频，且在定制化方面有显著进步，还推出了 Stable Video 3D。 OpenAI 的 Sora 能够生成长达一分钟的视频，并保持三维一致性、物体持久性和高分辨率。 Google DeepMind 的 Veo 能将文本和可选图像提示与嘈杂压缩视频输入相结合，创建独特的压缩视频表示。 从市场数据来看，2024 全年全球 AI 移动应用内付费收入预计为 30 亿美元，其中图像和视频类 AI 应用占据主导地位，收入占比高达 53%。从地区分布来看，北美和欧洲贡献了三分之二的市场份额。 在行业格局方面，云厂商成为 AI 供应链的“链主”，掌握着庞大的商业生态和技术资源。头部阵营基本稳定，大型云厂商在产业链中的地位无可撼动。
2024-12-15
查看图像是否由ai生成
以下是关于如何判断一张图片是否由 AI 生成的相关内容： 1. 通过画面风格、物品 bug 等细节进行辨别。但需注意，AI 在不断修正作图 bug，相关方法可能随时失效。 2. 整体看光影，细节看结构。通过累积对 AIGC 画作分析的量，人们会在脑中自发形成一个“判断模型”，但往往是“知其然，而不知其所以然”。 3. 从本质上分析，人类绘画创作是线性发展的过程，通常先学习线稿表达、再理解色彩搭配、随后加入光影表现等，初级画手笔触生硬但完整。而 AI 是以积累数据、扩散噪声、再降噪收束的路径来生图，不是线性创作过程，常导致同一张图中呈现出不同绘画级别的细节。 4. 曾在小红书、B站 等自媒体平台上以真迹混同 AI 仿品的形式让大家判别，发现大家对判断哪幅图是 AI 搞的有近乎直觉的感受，但进一步询问如何看出时，多半难以迅速回答出一套章程。
2024-12-12
监控视频算法
很抱歉，目前知识库中没有关于监控视频算法的相关内容。但一般来说，监控视频算法涵盖了目标检测、跟踪、行为分析等多个方面。常见的算法包括基于深度学习的目标检测算法，如 YOLO 和 SSD 等，用于识别视频中的人物、车辆等目标；还有基于光流的目标跟踪算法，用于持续跟踪目标的运动轨迹；在行为分析方面，会运用模式识别和机器学习算法来判断异常行为等。如果您能提供更具体的需求，我可以为您提供更有针对性的信息。
2024-12-21
如何使用AI监控淘宝平台竞店数据
使用AI监控淘宝平台竞店数据可以通过多种方式实现，包括利用专业的电商数据分析平台和工具。以下是一些推荐的方法和工具： 1. 鲸参谋数据分析平台：这是一个电商大数据分析平台，提供品牌数据查询和行业竞争分析。它能够提供淘宝、天猫、京东全类目的行业销量、销额、均价等数据，并支持店铺和商品的定向监控，包括销量、销额、均价等详细数据 。 2. 店查查：这个工具可以帮助用户查询店铺、宝贝、关键词和快递等信息。它通过淘宝网站公开页面整理数据，不涉及隐私数据和不正当行为 。 3. 店透视：提供一键下载主图、视频、SKU和详情图的功能，支持多维度数据分析，包括评论、问大家、买家秀下载，以及店铺基本信息、销售、销售额等数据的分析 。 4. 知衣科技：提供电商数据分析软件，专注于淘宝、天猫、京东等平台的数据分析。它覆盖了400000家淘宝及天猫不同行业下旺铺数据，提供SKU级的详尽数据，并基于大数据分析解读趋势，赋能电商 。 5. 淘宝官方工具生意参谋：这是淘宝提供的一个官方工具，可以进行竞品分析、竞店监控等。通过生意参谋，商家可以观察几十项数据的对比，包括流量指数、交易指数、搜索人气等，并可以手动复制数据到Excel里进行建模分析 。 使用这些工具和平台，商家可以有效地监控竞店数据，分析竞争对手的销售策略和市场表现，从而优化自己的运营策略和提高竞争力。
2024-07-11
ChatGPT如何训练需要的模型
ChatGPT 的训练模型主要包括以下几个方面： 1. 预训练（Pretrain）阶段：建立模型的能力上限，如确定模型各方面能力的天花板。此阶段跟 GPT3 的方法近似，例如采用 decoderonly 的网络架构，有特定的模型大小、输入窗口大小、单词本大小，见过大量的 tokens，使用大量的原始训练文本。 2. 监督微调（Supervised Finetune，SFT）阶段：让模型学会对话的形式展开，即知道如何按照对话的格式进行交流。 3. 强化学习从人类反馈（Reinforcement Learning from Human Feedback，RLHF）阶段：细分为奖励模型（RM）阶段和强化学习（RL）阶段，能激发模型具备多种能力，包括安全性、推理能力和稳定性等。 训练方式主要是通过材料学习，不断形成模型。其本质功能是“单字接龙”，通过自回归生成的方式，将生成的下一个词与之前的上文组合，不断重复生成任意长的下文。训练的目的不是记忆，而是学习提问和回答的通用规律，实现举一反三，即泛化。学习材料用于调整模型，得到通用模型，以处理未被数据库记忆的情况。ChatGPT 不是搜索引擎的升级版，搜索引擎无法给出未被数据库记忆的信息，而 ChatGPT 作为生成模型可以创造不存在的文本，但可能存在混淆记忆、无法直接查看和更新所学、高度依赖学习材料以及缺乏及时性和准确性等缺点。
2024-12-24
如何训练模型
训练模型的方法有多种，以下为您介绍几种常见的训练模型方式： 1. 用 SD 训练一套贴纸 LoRA 模型： 原始形象：MJ 初步产出符合设计想法的贴纸原始形象。 二次加工：完成贴纸的白色边线等细节加工。 处理素材：给训练集图片打 tag，修改 tag。 训练模型：将上述处理好的数据集做成训练集，进行训练。 2. 基于百川大模型训练虚拟专家： 选择 Baichuan27BChat 模型作为底模，配置模型本地路径，配置提示模板。 在 Train 页面里，选择 sft 训练方式，加载定义好的数据集 wechat 和 self_cognition。 学习率和训练轮次非常重要，根据自己的数据集大小和收敛情况来设置。 使用 FlashAttention2 可减少显存需求，加速训练速度。 显存小的朋友可以减少 batch size 和开启量化训练，内置的 QLora 训练方式非常好用。 需要用到 xformers 的依赖。 显存占用 20G 左右，耐心等待一段时间。 3. 使用编码器解码器架构构建诗歌生成器： 在训练模型之前，需要一个损失函数，由于本质上是一个多类分类问题，损失将是稀疏的分类交叉熵损失，配置从 logits 计算的损失。 有了损失后编译模型，将损失和优化器联系在一起。 选择训练的时期，一个时期是对数据集的完整传递，进行多次训练，并提供回调以确保在训练期间保存权重。 从实际的字符串中提取字符序列，使用 TensorFlow 的 TF 字符串 Unicode 拆分功能。 将字符序列转化为数字，使用 TF Keras 层中的 StringLookup 函数将每个字符映射到给定的 ID，也可使用同一层的 StringLookup 函数获得反向映射。 将处理后的数据作为神经网络的训练数据集，使用 TF Data Dataset API。
2024-12-24
我想找一个关于建筑三维模型渲染的ai网站
以下为一些关于建筑三维模型渲染的 AI 网站： 1. 3dfy.ai：这是一家专注于将稀疏数据转化为逼真三维世界的公司。其领导团队由计算成像领域资深专家组成，拥有近四十年综合专业知识。适用于数字内容创作者、艺术家、游戏开发者、动画制作人、教育和培训行业专业人士、医疗行业以及建筑和工程领域等。 2. HDAidMaster：云端工具，在建筑设计、室内设计和景观设计领域表现出色，搭载自主训练的建筑大模型 ArchiMaster。 3. Maket.ai：主要面向住宅行业，在户型设计和室内软装设计方面有探索。 4. ARCHITEChTURES：AI 驱动的三维建筑设计软件，在住宅设计早期阶段可引入相关标准和规范。 5. Fast AI 人工智能审图平台：形成全自动智能审图流程，实现数据汇总与管理。 但需注意，每个工具都有其特定应用场景和功能，建议您根据自身具体需求选择合适的工具。
2024-12-24
在使用sys prompt时为什么要为模型定义角色
在使用系统提示词（sys prompt）为模型定义角色具有以下重要性： 1. 符合特定应用场景：通过定义角色，使模型的行为和输出更符合具体的应用需求，例如让模型作为历史顾问回答历史问题，或作为技术专家解决技术难题。 2. 明确任务和风格：不仅可以指定具体的人物角色，还能设定一种交流风格，如正式、幽默、友好等。 3. 引导模型行为和输出：为模型提供固定的模板，确保其输出与期望和工作流的需求保持一致。 4. 优化用户体验：ChatGPT 有默认的“一个乐于助人的助手”角色，可通过修改系统提示词来满足更个性化的需求。 然而，也有观点认为不需要过度依赖角色扮演类的提示词。关键是要非常具体地描述出模型所在的使用环境，提供足够详细的信息，以避免模型未按预期完成任务。提示词最重要的是表达清晰准确。
2024-12-24
目前AI大模型有多少个比较知名的
目前比较知名的 AI 大模型有： 北京企业机构： 百度（文心一言）：https://wenxin.baidu.com 抖音（云雀大模型）：https://www.doubao.com 智谱 AI（GLM 大模型）：https://chatglm.cn 中科院（紫东太初大模型）：https://xihe.mindspore.cn 百川智能（百川大模型）：https://www.baichuanai.com/ 上海企业机构： 商汤（日日新大模型）：https://www.sensetime.com/ MiniMax（ABAB 大模型）：https://api.minimax.chat 上海人工智能实验室（书生通用大模型）：https://internai.org.cn 大模型的特点和架构： 架构方面： encoderonly 模型通常适用于自然语言理解任务，例如分类和情感分析，最知名的代表模型是 BERT。 encoderdecoder 模型同时结合了 Transformer 架构的 encoder 和 decoder 来理解和生成内容，代表是 Google 的 T5。 decoderonly 模型更擅长自然语言生成任务，目前耳熟能详的 AI 助手基本都来自此类架构。 大模型的优势在于： 预训练数据非常大，往往来自于互联网上，包括论文、代码、公开网页等，最先进的大模型一般用 TB 级别的数据进行预训练。 参数非常多，Open 在 2020 年发布的 GPT3 就已经达到 170B 的参数。 大模型比较火的应用场景： 文本生成和内容创作：撰写文章、生成新闻报道、创作诗歌和故事等。 聊天机器人和虚拟助手：提供客户服务、日常任务提醒和信息咨询等服务。 编程和代码辅助：代码自动补全、bug 修复和代码解释。 翻译和跨语言通信：促进不同语言背景的用户之间的沟通和信息共享。 情感分析和意见挖掘：为市场研究和产品改进提供数据支持。 教育和学习辅助：创建个性化的学习材料、自动回答学生问题和提供语言学习支持。 图像和视频生成：如 DALLE 等模型可以根据文本描述生成相应的图像，未来可能扩展到视频内容的生成。 游戏开发和互动体验：创建游戏中的角色对话、故事情节生成和增强玩家的沉浸式体验。 医疗和健康咨询：提供初步的健康建议和医疗信息查询服务。 法律和合规咨询：帮助解读法律文件，提供合规建议，降低法律服务的门槛。 需要注意的是，随着大模型的普及，也需要关注其在隐私、安全和伦理方面的挑战。
2024-12-24
你好，你的大模型是什么
大模型是指输入大量语料，使计算机获得类似人类的“思考”能力，能够理解自然语言，并进行文本生成、推理问答、对话、文档摘要等工作。 大模型的训练和使用过程可以用“上学参加工作”来类比： 1. 找学校：训练大模型需要大量计算，GPU 更合适，只有购买得起大量 GPU 的才有资本训练自己的大模型。 2. 确定教材：大模型需要的数据量特别多，几千亿序列（Token）的输入基本是标配。 3. 找老师：即用合适的算法讲述“书本”中的内容，让大模型能够更好理解 Token 之间的关系。 4. 就业指导：为了让大模型更好胜任某一行业，需要进行微调（fine tuning）指导。 5. 搬砖：就业指导完成后，正式干活，比如进行翻译、问答等，在大模型里称之为推导（infer）。 在大模型中，Token 被视为模型处理和生成的文本单位，它们可以代表单个字符、单词、子单词，甚至更大的语言单位，具体取决于所使用的分词方法（Tokenization）。Token 是原始文本数据与大模型可以使用的数字表示之间的桥梁。在将输入进行分词时，会对其进行数字化，形成一个词汇表（Vocabulary）。 为了让计算机理解 Token 之间的联系，还需要把 Token 表示成稠密矩阵向量，这个过程称之为 embedding，常见的算法有： 基于统计：Word2Vec，通过上下文统计信息学习词向量；GloVe，基于词共现统计信息学习词向量。 基于深度网络：CNN，使用卷积网络获得图像或文本向量；RNN/LSTM，利用序列模型获得文本向量。 基于神经网络：BERT，基于 Transformer 和掩码语言建模（Masked LM）进行词向量预训练；Doc2Vec，使用神经网络获得文本序列的向量。 以 Transform 为代表的大模型采用自注意力（Selfattention）机制来学习不同 token 之间的依赖关系，生成高质量 embedding。大模型的“大”，指的是用于表达 token 之间关系的参数多，主要是指模型中的权重（weight）与偏置（bias），例如 GPT3 拥有 1750 亿参数，其中权重数量达到了这一量级，而词汇表 token 数只有 5 万左右。 此外，如果您想获取更多模型，大多数模型可以在 Civitai（C 站）https://civitai.com/ 下载。下载模型时的注意事项包括： 科学上网，需自行想办法。 点击右上角筛选按钮，找到所需模型类型，如 Checkpoint=大模型、LoRA=Lora 等。 看照片，感兴趣的点进去，点击右边“Download”下载保存到电脑本地。还可以点击左上角“Images”，查看别人做好的图片，找到喜欢的点进去，复制图片信息。 模型下载保存地址： 大模型：SD 根目录即存放 SD 的文件夹。 Lora、VAE 等也有相应的保存位置。 如果不知道下载的模型类型及应存放的文件夹，可以使用秋叶的模型解析工具 https://spell.novelai.dev/，将模型拖动到空白处，自动弹出模型信息，查看模型种类。
2024-12-23