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给文生图ai模型打分的权威标准是什么

Answer

给文生图 AI 模型打分的权威标准通常包括以下方面:

  1. 图像生成质量:如清晰度、细节丰富程度、色彩准确性等。
  2. 多样性:生成图像的风格、主题和表现形式的丰富程度。
  3. 文本一致性:生成的图像与输入的文本描述的匹配程度。

在具体的测评中,会构建包含人工评估和机器评估的全面评测内容。人工评测方面,会邀请具有图像领域知识的专业评估人员,从画面质量、图文相关性、整体满意度等维度为生成图像打分。例如,在对 Kolors 与其他模型的比较中,就从这些维度进行了评估。

此外,像 SuperCLUE-Image 测评基准首次公布的结果中,DALL-E 3 以 76.94 分高居榜首,显示其在图像生成质量、多样性和文本一致性方面的卓越表现。百度文心一格和 vivo 的 BlueLM-Art 位列国内前列,但与国际领先模型仍有差距。

Content generated by AI large model, please carefully verify (powered by aily)

References

2024 年历史更新(归档)

《[探讨大模型未来:从Scaling Law到数据红利再到终极Token工厂](https://mp.weixin.qq.com/s/aoyqyAgOIfd3TW5QCewONw)》作者祝威廉,文章探讨了大模型的未来,包括规模化法则(Scaling Law)、数据红利和Token工厂概念。指出大模型发展受限于算力成本,数据红利尚未充分利用,最终目标是构建高效的Token生产体系。《[【AI学习笔记】小白如何理解技术原理与建立框架(通俗易懂内容推荐)](https://waytoagi.feishu.cn/wiki/JKORwNJdfiB0J7kI9PucCoWcn3d)》《[智变时代/全面理解机器智能与生成式AI加速的新工业革命](https://mp.weixin.qq.com/s/vQVXlfqbn8lDW9P6uLmppw)》Indigo的雄文,时隔一年半,他用这篇《智变时代》来温故下AI领域波澜壮阔的一年,尝试抓住生成式AI变革的本质,带大家拨开喧嚣与迷雾,追寻科技巨头与AI机构们在更高智能道路上的探索,以及变革会如何全面改变人机交互、世界的产业、经济还有我们自己……《[文生图大模型基准测评首期榜单公布,DALL-E 3取得最高76.94分](https://mp.weixin.qq.com/s/XWaNljbcs-1qd-nkqUJayg)》SuperCLUE-Image测评基准首次公布,DALL-E 3以76.94分高居榜首,显示其在图像生成质量、多样性和文本一致性方面的卓越表现。百度文心一格和vivo的BlueLM-Art位列国内前列,但与国际领先模型仍有差距。

延伸阅读

为了全面比较Kolors与其他模型的生成能力,我们构建了包含人工评估、机器评估的全面评测内容。在相关基准评测中,Kolors具有非常有竞争力的表现,达到业界领先水平。我们构建了一个包含14种垂类,12个挑战项,总数量为一千多个prompt的文生图评估集KolorsPrompts。在KolorsPrompts上,我们收集了Kolors与市面上常见的SOTA级别的开源/闭源系统的文生图结果,并进行了人工评测和机器评测。[heading3]人工评测[content]我们邀请了50个具有图像领域知识的专业评估人员对不同模型的生成结果进行对比评估,为生成图像打分,衡量维度为:画面质量、图文相关性、整体满意度三个方面。Kolors在整体满意度方面处于最优水平,其中画面质量显著领先其他模型。|模型|整体满意度平均分|画面质量平均分|图文相关性平均分||-|-|-|-||Adobe-Firefly|3.03|3.46|3.84||Stable Diffusion 3|3.26|3.5|4.2||DALL-E 3|3.32|3.54|4.22||Midjourney-v5|3.32|3.68|4.02||Playground-v2.5|3.37|3.73|4.04||Midjourney-v6|3.58|3.92|4.18||Kolors|3.59|3.99|4.17|所有模型结果取自2024.04的产品版本

模型能力简介

Kolors可以说是最近开源的文生图模型中最给力的一个了。从技术报告来看,改进也是很全面的,更强的中文文本编码器、机造的高质量文本描述、人标的高质量图片、强大的中文渲染能力,以及巧妙的noise schedule解决高分辨率图加噪不彻底的问题。可以说是目前主流的文生图训练技巧都用上了,实测效果也确实很不错。在看到Kling视频生成的强大表现,不得不让人赞叹快手的技术实力。

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文生图 api
以下是关于文生图 API 的相关信息: 10 月 AI 行业大事记中,LiblibAI 开放了全新生图 API。 文生图的简易上手教程如下: 定主题:明确生成图片的主题、风格和要表达的信息。 选择 Checkpoint:根据主题选择贴近的模型,如麦橘、墨幽的系列模型。 选择 lora:寻找与生成内容重叠的 lora 以控制图片效果和质量。 设置 VAE:通常选择 840000 即可。 CLIP 跳过层(Liblibai 中):设为 2。 Prompt 提示词:用英文写想要生成的内容,以单词和短语组合,用英文半角逗号隔开,无需考虑语法和长句。 负向提示词 Negative Prompt:同样用英文单词和短语组合,隔开方式相同,写明想要避免生成的内容。 采样方法:一般选 DPM++2M Karras 较多,也可参考模型作者推荐的采样器。 采样次数/迭代步数:选 DPM++2M Karras 时,通常在 30 40 之间,过多意义不大且慢,过少出图效果差。 尺寸:根据个人喜好和需求选择。 生成批次(Liblibai 中):默认 1 批。 对于 ControlNet 和局部重绘,可后续再学习。
2025-01-07
国内的免费文生图AI
以下是一些国内的免费文生图 AI 工具: Hidreamai:https://hidreamai.com//AiVideo ,支持文生视频、图生视频,提示词使用中文、英文都可以,文生视频支持多种控制,可生成 5s 和 15s 的视频。 ETNA:https://etna.7volcanoes.com/ ,由七火山科技开发,能根据简短文本描述生成 8 15 秒、画质达 4K 的视频,支持中文。 Dreamina:https://jimeng.jianying.com/aitool/video/generate ,在内测中,有免费额度,支持多种生成方式和控制,默认生成 3s 的视频。 可灵:https://klingai.kuaishou.com/ ,支持文生视频、图生视频,提示词可使用中文,默认生成 5s 的视频。 更多相关工具可查看:https://www.waytoagi.com/category/38 。请注意内容由 AI 大模型生成,请仔细甄别。
2025-01-07
文生图有哪些大模型
以下是一些常见的文生图大模型: 1. SD(StableDiffusion):如 majicmixRealistic_v6.safetensors 模型,可通过设置相关提示词、参数等生成图像。 2. 快手 Kolors:这是一个基于潜在扩散的大规模文本生成图像模型,在视觉质量、复杂语义准确性以及中英文字符的文本渲染方面有显著优势,支持中文和英文输入。其相关资源包括工作流与模型地址、文档说明、项目地址等。 开源代码:https://github.com/KwaiKolors/Kolors 模型权重:https://huggingface.co/KwaiKolors/Kolors 官方页面:https://kwaikolors.github.io/ 企业页面:https://kolors.kuaishou.com/
2025-01-07
文生图模型打分的排行榜
以下是关于文生图模型打分的排行榜相关信息: SuperCLUEImage 测评基准首次公布,DALLE 3 以 76.94 分高居榜首,显示其在图像生成质量、多样性和文本一致性方面的卓越表现。百度文心一格和 vivo 的 BlueLMArt 位列国内前列,但与国际领先模型仍有差距。 在包含人工评估、机器评估的全面评测中,Kolors 具有非常有竞争力的表现,达到业界领先水平。构建了包含 14 种垂类、12 个挑战项、总数量为一千多个 prompt 的文生图评估集 KolorsPrompts。 人工评测方面,邀请了 50 个具有图像领域知识的专业评估人员对不同模型的生成结果进行对比评估,衡量维度为画面质量、图文相关性、整体满意度三个方面。Kolors 在整体满意度方面处于最优水平,其中画面质量显著领先其他模型。具体平均分如下: AdobeFirefly:整体满意度平均分 3.03,画面质量平均分 3.46,图文相关性平均分 3.84。 Stable Diffusion 3:整体满意度平均分 3.26,画面质量平均分 3.5,图文相关性平均分 4.2。 DALLE 3:整体满意度平均分 3.32,画面质量平均分 3.54,图文相关性平均分 4.22。 Midjourneyv5:整体满意度平均分 3.32,画面质量平均分 3.68,图文相关性平均分 4.02。 Playgroundv2.5:整体满意度平均分 3.37,画面质量平均分 3.73,图文相关性平均分 4.04。 Midjourneyv6:整体满意度平均分 3.58,画面质量平均分 3.92,图文相关性平均分 4.18。 Kolors:整体满意度平均分 3.59,画面质量平均分 3.99,图文相关性平均分 4.17。所有模型结果取自 2024.04 的产品版本。
2025-01-07
文生视频
以下是关于文生视频的相关信息: 文字生成视频的 AI 产品: Pika:出色的文本生成视频 AI 工具,擅长动画制作,支持视频编辑。 SVD:Stable Diffusion 的插件,可在图片基础上生成视频,由 Stability AI 开源。 Runway:老牌 AI 视频生成工具,提供实时涂抹修改视频功能,收费。 Kaiber:视频转视频 AI,能将原视频转换成各种风格的视频。 Sora:由 OpenAI 开发,可生成长达 1 分钟以上的视频。 更多文生视频的网站可查看:https://www.waytoagi.com/category/38 。内容由 AI 大模型生成,请仔细甄别。 Sora 的前世今生:官方展示 Sora 的应用包括文生视频、图生视频、视频反推、视频编辑、视频融合等。其模型推理策略中,文生视频时喂入 DiT 的是文本 embedding+全噪声 patch;视频编辑类似 SDEdit 的做法,在视频上加噪声(不全是噪声)然后逐步去噪;图生视频、视频反推、视频融合时喂入 DiT 的是文本 embedding(可选)+特定帧用给定图片的 embedding+其他帧用全噪声 patch。 PixVerse 提示词技巧:文生视频是 AI 生成视频中最直接的方式,通过输入提示词让 PixVerse 生成视频。这种方式需要对提示词有深入了解,能准确描述画面内容,提示词的基本规则可参考:。为方便创作,提供了灵感分镜、风格选择等功能帮助更快掌握文生视频。
2025-01-07
你有没有文生图的prompt模板
以下是一些文生图的 prompt 模板和相关指导: 1. 定主题:明确生成图片的主题、风格和要表达的信息。 2. 选择基础模型 Checkpoint:根据主题选择贴近的模型,如麦橘、墨幽的系列模型。 3. 选择 lora:寻找与生成内容重叠的 lora,以控制图片效果和质量。 4. ControlNet:可控制图片中特定的图像,如人物姿态、特定文字等,属于高阶技能。 5. 局部重绘:下篇再教。 6. 设置 VAE:无脑选择 840000 这个即可。 7. Prompt 提示词:用英文写需求,使用单词和短语组合,不用管语法,单词、短语之间用英文半角逗号隔开。 8. 负向提示词 Negative Prompt:用英文写要避免产生的内容,同样是单词和短语组合,中间用英文半角逗号隔开。 9. 采样算法:一般选 DPM++2M Karras,也可参考 checkpoint 详情页上模型作者推荐的采样器。 10. 采样次数:根据采样器特征,选 DPM++2M Karras 时,采样次数在 30 40 之间。 11. 尺寸:根据喜好和需求选择。 描述逻辑通常包括:人物及主体特征(服饰、发型发色、五官、表情、动作),场景特征(室内室外、大场景、小细节),环境光照(白天黑夜、特定时段、光、天空),画幅视角(距离、人物比例、观察视角、镜头类型),画质(高画质、高分辨率),画风(插画、二次元、写实)。 对于新手,可通过以下方式辅助写提示词: 1. 利用功能型辅助网站,如 http://www.atoolbox.net/ ,通过选项卡快速填写关键词信息。 2. 参考 https://ai.dawnmark.cn/ ,其每种参数有缩略图可参考,更直观选择提示词。 3. 去 C 站(https://civitai.com/)抄作业,复制每一张图的详细参数。 在 Stable Diffusion 中,生成方式主要分为文生图和图生图两种。文生图仅通过正反向词汇描述发送指令,图生图除文字外还可给 AI 参考图模仿。采样迭代步数通常控制在 20 40 之间,采样方法常用的有 Euler a、DPM++2S a Karras、DPM++2M Karras、DPM++SDE Karras、DDIM 等,有的模型有指定算法搭配更好。比例设置时,高宽比尽量在 512x512 数值附近,太大数值可能导致奇怪构图,若想要高清图可同时点选高清修复放大图像倍率。
2025-01-05
怎样从头开始学习AI
以下是从头开始学习 AI 的建议: 1. 了解 AI 基本概念: 阅读「」部分,熟悉 AI 的术语和基础概念,包括其主要分支(如机器学习、深度学习、自然语言处理等)以及它们之间的联系。 浏览入门文章,了解 AI 的历史、当前的应用和未来的发展趋势。 2. 开始 AI 学习之旅: 在「」中,找到为初学者设计的课程,特别推荐李宏毅老师的课程。 通过在线教育平台(如 Coursera、edX、Udacity)上的课程,按照自己的节奏学习,并有机会获得证书。 3. 选择感兴趣的模块深入学习: AI 领域广泛,比如图像、音乐、视频等,可根据自己的兴趣选择特定模块深入学习。 掌握提示词的技巧,它上手容易且很有用。 4. 实践和尝试: 理论学习后,实践是巩固知识的关键,尝试使用各种产品做出作品。 在知识库提供了很多大家实践后的作品、文章分享,欢迎实践后的分享。 5. 体验 AI 产品: 与现有的 AI 产品进行互动,如 ChatGPT、Kimi Chat、智谱、文心一言等 AI 聊天机器人,了解它们的工作原理和交互方式,获得对 AI 在实际应用中表现的第一手体验,并激发对 AI 潜力的认识。 记住,学习 AI 是一个长期的过程,需要耐心和持续的努力。不要害怕犯错,每个挑战都是成长的机会。随着时间的推移,您将逐渐建立起自己的 AI 知识体系,并能够在这一领域取得自己的成就。完整的学习路径建议参考「通往 AGI 之路」的布鲁姆分类法,设计自己的学习路径。 对于中学生学习 AI,建议如下: 1. 从编程语言入手学习: 可以从 Python、JavaScript 等编程语言开始学习,学习编程语法、数据结构、算法等基础知识,为后续的 AI 学习打下基础。 2. 尝试使用 AI 工具和平台: 可以使用 ChatGPT、Midjourney 等 AI 生成工具,体验 AI 的应用场景。 探索一些面向中学生的 AI 教育平台,如百度的“文心智能体平台”、Coze 智能体平台等。 3. 学习 AI 基础知识: 了解 AI 的基本概念、发展历程、主要技术如机器学习、深度学习等。 学习 AI 在教育、医疗、金融等领域的应用案例。 4. 参与 AI 相关的实践项目: 参加学校或社区组织的 AI 编程竞赛、创意设计大赛等活动。 尝试利用 AI 技术解决生活中的实际问题,培养动手能力。 5. 关注 AI 发展的前沿动态: 关注 AI 领域的权威媒体和学者,了解 AI 技术的最新进展。 思考 AI 技术对未来社会的影响,培养对 AI 的思考和判断能力。 总之,中学生可以从编程基础、工具体验、知识学习、实践项目等多个方面入手,全面系统地学习 AI 知识和技能,为未来的 AI 发展做好准备。
2025-01-08
ai提示词生成网站
以下是一些 AI 提示词生成网站: :AI 艺术提示词生成器。 :玩游戏也能练习 Prompt 书写。 NovelAI tag 生成器:设计类 Prompt 提词生成器,地址。 魔咒百科词典:魔法导论必备工具,简单易用的 AI 绘画 tag 生成器,地址。 KREA:设计 AI 的 Prompt 集合站,create better prompts,地址。 Public Prompts:免费的 prompt 合集,收集高质量的提示词,地址。 AcceleratorI Prompt:AI 词汇加速器,加速 Prompt 书写,通过按钮帮助优化和填充提示词,地址。 MidLibrary:Midjourney 最全面的流派、艺术技巧和艺术家风格库,地址。 MidJourney Prompt Tool:类型多样的 promot 书写工具,点击按钮就能生成提示词修饰部分,地址。 OPS 可视化提示词:这个网站有 Mid Journey 的图片风格、镜头等写好的词典库,方便你快速可视化生成自己的绘画提示词,地址。 AIart 魔法生成器:中文版的艺术作品 Prompt 生成器,地址。 IMI Prompt:支持多种风格和形式的详细的 MJ 关键词生成器,地址。 Prompt Hero:好用的 Prompt 搜索,Search prompts for Stable Diffusion,ChatGPT&Midjourney,地址。 OpenArt:AI 人工智能图像生成器,地址。 img2prompt:根据图片提取 Prompt,地址。 MidJourney 提示词工具:专门为 MidJourney 做的提示词工具,界面直观易用,地址。 PromptBase:Prompt 交易市场,可以购买、使用、销售各种对话、设计 Prompt 模板,地址。 AiTuts Prompt:精心策划的高质量 Midjourney 提示数据库,提供了广泛的不同风格供你选择,地址。
2025-01-08
ai提示词生成
以下是关于 AI 提示词生成的相关内容: 有 108 个舞蹈音乐提示词,涵盖各种舞曲子流派,如“Punchy 4/4 beats,electro bass,catchy synths,pop vocals,bright pads,clubready mixes,energetic drops”,并对其中的元素进行了详细解释,如“Punchy 4/4 beats”指节奏感强的四四拍鼓点等。 一泽 Eze 提出样例驱动的渐进式引导法,其核心要点是发挥 AI 的逻辑分析和抽象总结能力,从用户提供的样例中总结方法论,用户进行判断和提出意见,为提示词爱好者提供低门槛途径。在某些特定场景下,能让 AI 主动理解需求,不依赖 Prompt 工程师。 由于 LLM 有上下文长度限制,在长对话中使用渐进式引导法可能会触碰限制,影响输出质量,所以引入“提示词递归”的概念与方法,具体步骤包括初始提示、定期总结、重新引入、细化和拓展、验证和优化,并给出了例如说明。
2025-01-08
推荐一些适合零基础的小学生、初中生学习的实用的Ai课程
以下是为零基础的小学生、初中生推荐的实用 AI 课程: 1. 首先,建议阅读「」部分,熟悉 AI 的术语和基础概念,了解人工智能及其主要分支(如机器学习、深度学习、自然语言处理等)以及它们之间的联系。同时浏览入门文章,了解 AI 的历史、当前的应用和未来的发展趋势。 2. 在「」中,有一系列为初学者设计的课程,特别推荐李宏毅老师的课程。还可以通过在线教育平台(如 Coursera、edX、Udacity)上的课程,按照自己的节奏学习,并有机会获得证书。 3. 野菩萨的 AIGC 资深课也是不错的选择,这门课程由工信部下属单位【人民邮电出版社】开设,是市面上为数不多的值得推荐的 AI 课程之一,也是全网技术更新最快的课程。课程内容涵盖 AI 绘画、视听语言和 ChatGPT 等多个体系的知识。预习周课程包括 AI 绘画电脑配置要求、高效 AIGC 创意者的数字人工具包、SD 插件安装方法、画静为动的 AIGC 视频制作讲解等。基础操作课涵盖 AI 绘画通识课、AI 摄影虚拟的真实、AI 电影 穿越的大门等内容。核心范式课程涉及词汇的纸牌屋、核心范式应用、控制随机性等方面。SD WebUi 体系课程包括 SD 基础部署、SD 文生图、图生图、局部重绘等。ChatGPT 体系课程有 ChatGPT 基础、核心 文风、格式、思维模型等内容。ComfyUI 与 AI 动画课程包含部署和基本概念、基础工作流搭建、动画工作流搭建等。应对 SORA 的视听语言课程涉及通识 欢迎参加电影的葬礼、影像赏析、基础戏剧影视文学等。 4. 如果想要免费获得这门课程,可以来参与 video battle,这是唯一一个获胜者就可以拥有课程的机会。每期的 video battle 的评委野菩萨老师都非常严格,需要寓意深度审美并存。冠军奖励:4980 课程一份;亚军奖励:3980 课程一份;季军奖励:1980 课程一份;入围奖励:598 野神殿门票一张。 在学习过程中,您可以根据自己的兴趣选择特定的模块深入学习,一定要掌握提示词的技巧,它上手容易且很有用。理论学习之后,实践是巩固知识的关键,尝试使用各种产品做出您的作品。同时,与现有的 AI 产品进行互动,如 ChatGPT、Kimi Chat、智谱、文心一言等 AI 聊天机器人,了解它们的工作原理和交互方式。
2025-01-08
AI学习路径
以下是为新手提供的 AI 学习路径: 1. 了解 AI 基本概念: 阅读「」部分,熟悉 AI 的术语和基础概念,包括其主要分支(如机器学习、深度学习、自然语言处理等)以及它们之间的联系。 浏览入门文章,了解 AI 的历史、当前的应用和未来的发展趋势。 2. 开始 AI 学习之旅: 在「」中,找到为初学者设计的课程,特别推荐李宏毅老师的课程。 通过在线教育平台(如 Coursera、edX、Udacity)上的课程,按照自己的节奏学习,并有机会获得证书。 3. 选择感兴趣的模块深入学习: AI 领域广泛,比如图像、音乐、视频等,可根据自己的兴趣选择特定模块深入学习。 掌握提示词的技巧,它上手容易且很有用。 4. 实践和尝试: 理论学习后,实践是巩固知识的关键,尝试使用各种产品做出作品。 在知识库提供了很多大家实践后的作品、文章分享,欢迎实践后的分享。 5. 体验 AI 产品: 与现有的 AI 产品如 ChatGPT、Kimi Chat、智谱、文心一言等聊天机器人进行互动,了解其工作原理和交互方式,获得对 AI 在实际应用中表现的第一手体验,并激发对 AI 潜力的认识。 另外,如果您偏向技术研究方向,学习路径包括: 1. 数学基础:线性代数、概率论、优化理论等。 2. 机器学习基础:监督学习、无监督学习、强化学习等。 3. 深度学习:神经网络、卷积网络、递归网络、注意力机制等。 4. 自然语言处理:语言模型、文本分类、机器翻译等。 5. 计算机视觉:图像分类、目标检测、语义分割等。 6. 前沿领域:大模型、多模态 AI、自监督学习、小样本学习等。 7. 科研实践:论文阅读、模型实现、实验设计等。 如果您偏向应用方向,学习路径包括: 1. 编程基础:Python、C++等。 2. 机器学习基础:监督学习、无监督学习等。 3. 深度学习框架:TensorFlow、PyTorch 等。 4. 应用领域:自然语言处理、计算机视觉、推荐系统等。 5. 数据处理:数据采集、清洗、特征工程等。 6. 模型部署:模型优化、模型服务等。 7. 行业实践:项目实战、案例分析等。 无论是技术研究还是应用实践,数学和编程基础都是必不可少的。同时需要紧跟前沿技术发展动态,并结合实际问题进行实践锻炼。 记住,学习 AI 是一个长期的过程,需要耐心和持续的努力。不要害怕犯错,每个挑战都是成长的机会。随着时间的推移,您将逐渐建立起自己的 AI 知识体系,并能够在这一领域取得成就。完整的学习路径建议参考「通往 AGI 之路」的布鲁姆分类法,设计自己的学习路径。
2025-01-08
我想用AI生成一份海报
以下是一些可以帮助您用 AI 生成海报的信息: 设计海报的 AI 产品: Canva(可画):https://www.canva.cn/ 是一个受欢迎的在线设计工具,提供大量模板和设计元素,AI 功能可协助选择颜色搭配和字体样式。 稿定设计:https://www.gaoding.com/ 稿定智能设计工具采用先进人工智能技术,自动分析和生成设计方案。 VistaCreate:https://create.vista.com/ 简单易用的设计平台,提供大量设计模板和元素,用户可使用 AI 工具创建个性化海报,智能建议功能可帮助快速找到合适设计元素。 Microsoft Designer:https://designer.microsoft.com/ 具有简单拖放界面,能快速创建演示文稿、社交媒体帖子等视觉内容,集成丰富模板库和自动图像编辑功能。 用 AI 快速做一张满意海报的方法: 需求场景:如想发条有吸引力的朋友圈等,网上找图可能存在质量和独特性问题。 大致流程: 确定主题与文案,可借助 ChatGPT 等文本类 AI 工具协助完成。 选择风格与布局,背景可灵活调整。 使用无界 AI 输入关键词生成并筛选海报底图。 进行配文与排版,合理组合素材得到成品,排版可参考 AIGC 海报成果。 1 分钟搞定海报设计的思路案例: 确定如将老北京糖葫芦做成北京建筑等思路。 借助 AI 生成海报,挑选喜欢的。 确定风格后,替换同材质的北京建筑物延续风格设计一系列海报,调整关键词生成单个建筑物,用 PS 稍作处理。 请注意,内容由 AI 大模型生成,请仔细甄别。
2025-01-08
怎么制定模型打分标准
制定模型打分标准可以从以下方面考虑: 1. 对于通用人工智能模型: 模型的参数数量。 数据集的质量或大小,例如通过词元来衡量。 训练模型所用的计算量,以浮点运算数衡量,或由其他变量组合表示,如估计的训练成本、估计的训练所需时间或估计的训练能耗。 模型的输入和输出模式,如文本到文本(大型语言模型)、文本到图像和多模态,以及确定每种模式的高影响能力的先进水平阈值,以及输入和输出的具体类型(如生物序列)。 模型能力的基准和评估,包括考虑无需额外训练的适配任务数量、学习新的独特任务的可适应性、其自主程度和可扩展性、可使用的工具。 由于其覆盖范围,而对内部市场的影响很大,如已提供给至少 10000 个设立在联盟之内的注册商业用户,则应加以推定。 注册的终端部署者数量。 与使用通用人工智能模型有关的相关软件版本,如适用。 结构和参数数量。 输入和输出的模态(如文本、图像)和格式。 模型许可。 模型要件及其开发过程的说明,包括将通用人工智能模型纳入人工智能系统所需的技术手段(如使用说明、基础设施、工具)。 2. 对比不同大型语言模型的性能: 理解能力:评估模型对语言的理解程度,包括对语法、语义、上下文和隐含意义的理解。 生成质量:检查模型生成的文本的质量,包括文本的流畅性、相关性和准确性。 知识广度和深度:评估模型对广泛主题的知识掌握程度,以及它对特定领域或话题的理解深度。 泛化能力:测试模型在处理未见过的任务或数据时的表现,这反映了模型的泛化能力。 鲁棒性:检查模型对错误输入、对抗性输入或模糊不清的指令的应对能力。 偏见和伦理:评估模型生成文本时是否存在偏见,以及模型是否遵循伦理标准。 交互性和适应性:评估模型在交互环境中的表现,包括对用户反馈的适应性和持续对话的能力。 计算效率和资源消耗:考虑模型的大小、训练和运行所需的计算资源。 易用性和集成性:评估模型是否易于集成到不同的应用和服务中,以及提供的 API 和工具的易用性。 为了进行有效的比较,可以采用以下方法:标准基准测试,使用标准的语言模型评估基准,如 GLUE、SuperGLUE、SQuAD 等,这些基准提供了统一的测试环境和评分标准。
2024-09-02
模型打分
评估模型输出通常需要一个“黄金标准”的答案。假设我们清楚某个问题的正确答案应包含哪些事实(得分点),就可以使用模型查询和计算的方法总结这些得分点来为模型输出质量打分。这是监督学习的一部分,能让模型在人类指导下改善性能。评估过程通常由另一个模型执行,以降低人力成本。 例如,杨志磊对各模型的答辩状 prompt 进行了评测,按照满分 10 分的标准,各模型得分如下:ChatGPT 为 6 分,Bard 为 5.5 分,Kimi chat 为 6.5 分,智谱清言为 5 分,讯飞星火为 5 分,文心一言 3.5 为 4 分,通义千问为 6.5 分,腾讯混元为 5 分,百川大模型为 7 分,豆包 AI 为 5 分,Copilot 为 9 分,Claude 2.0 为 6 分。 斯坦福发布的大模型排行榜 AlpacaEval 相比其他 LLM 自动评测器,如 alpaca_farm_greedy_gpt4、aviary_gpt4、lmsys_gpt4 及人类评估,有其特别之处。在 AlpacaEval set 上,通过与 2.5K 条人工标注结果对比,其采用的 GPT4 评测方式取得了最高的人类一致性、较低的误差,且只需约 1/22 的人类标注成本。另外,团队还从统计角度研究了什么评估数据能最好地区分模型,并发现 SelfInstruct 数据集产生的统计能力最小,可从评估集中删除。AlpacaEval 支持两种模式的模型评估方式。
2024-09-02
帮我查一下这四家主流大模型的应用能力评测报告吧,通用能力和单项能力都可,数据需要权威一些文心一言 文心一格 通义千问 通义万相 讯飞星火 ai小科 智谱
以下是为您找到的关于主流大模型应用能力评测的相关报告: 小七姐的测评: 测评机制:以同组提示词下 ChatGPT 4.0 生成的内容做对标参照,对智谱清言、文心一言 4.0、Kimi Chat 进行测评。 能力考量:包括复杂提示词理解和执行(结构化提示词)、推理能力(CoT 表现)、文本生成能力(写作要求执行)、提示词设计能力(让模型设计提示词)、长文本归纳总结能力(论文阅读)。 测评轮次:共分为五轮,分别针对不同的任务和模型进行多次测试。 中文大模型基准测评 2023 年度报告: 优秀模型:文心一言 4.0 API(百度)。 模型特点:在计算、逻辑推理、生成与创作、传统安全这 4 大基础能力上排名国内第一,在代码、知识与百科、语言理解与抽取、工具使用能力上排名国内前三,各项能力表现均衡且水平较高。 适合应用:能力栈广泛,可应用于查询搜索知识应用、任务拆解规划 Agent、文案写作、代码编写及纠错等方面,在逻辑推理方面表现不俗,可关注在科学研究、教育、工业方面的落地能力。 观点文章中的测评: 目前体验效果比较好的有科大星火模型、清华 ChatGLM、百度文心一言。 星火目前感觉最接近 GPT3.5(0301 版本)的 80%90%,但 GPT3.5 进化到 6 月版本效果更强。 对大模型的评估可从基础能力、职场能力、探索对话三个方面判断,基础能力包括语言(文本)生成和语言理解,如常识类问题和分词类问题。
2024-12-27
目前最为权威的视频生成 AI 是哪些?
目前较为权威的视频生成 AI 有以下几种: 1. Pika:是出色的文本生成视频 AI 工具,擅长动画制作且支持视频编辑。 2. SVD:若熟悉 Stable Diffusion,可安装此最新插件,能在图片基础上生成视频,由 Stability AI 开源。 3. Runway:老牌 AI 视频生成工具,提供实时涂抹修改视频功能,但需收费。 4. Kaiber:视频转视频 AI,可将原视频转换成各种风格的视频。 5. Sora:由 OpenAI 开发,能生成长达 1 分钟以上的视频。 此外,还有一些具有代表性的海外项目: 1. Sora(OpenAI):以扩散 Transformer 模型为核心,能生成长达一分钟的高保真视频。支持文本生成视频、视频生成视频、图像生成视频,在文本理解方面表现出色,能在单个生成的视频中创建多个镜头,保留角色和视觉风格。 2. Genie(Google):采用 STtransformer 架构,包括潜在动作模型、视频分词器与动力学模型,拥有 110 亿参数,被定位为基础世界模型,可通过单张图像提示生成交互式环境。 Meta 开源了视频生成模型的测试集:Movie Gen Video Bench 和 Audio Bench。Movie Gen Video Bench 是目前规模最大、最全面的视频生成评估基准,包含 1000 多个提示词,涵盖多种概念并有不同运动幅度的测试。Movie Gen Audio Bench 用于评估视频音效生成及视频配音能力。 OpenAI 的相关进展包括:Canvas 新增历史版本对比功能,基于服务端实现,可查看项目历史版本并对比,方便追踪和管理内容变化;发布 gpt4oaudiopreview 模型,支持异步语音交互。 更多的文生视频的网站可以查看: 。需要注意的是,内容由 AI 大模型生成,请仔细甄别。
2024-12-18
大模型的定义是什么?有官方权威定义吗
大模型的定义可以从以下几个方面来理解: 1. 从技术角度: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”主要指用于表达 token 之间关系的参数多,例如模型中的权重(weight)与偏置(bias),像 GPT3 拥有 1750 亿参数。 2. 通俗来讲:大模型是输入大量语料,让计算机获得类似人类的“思考”能力,能够理解自然语言,进行『文本生成』、『推理问答』、『对话』、『文档摘要』等工作。 3. 类比角度:可以用『上学参加工作』这件事来类比大模型的训练、使用过程,包括找学校(需要大量计算资源)、确定教材(需要大量数据)、找老师(选择算法)、就业指导(微调)、搬砖(推导)等。 4. 分类角度:大型模型主要分为两类,一是大型语言模型,专注于处理和生成文本信息;二是大型多模态模型,能够处理包括文本、图片、音频等多种类型的信息。 参考:
2024-12-13
2024年最权威的人工智能行业报告
以下是 2024 年人工智能行业报告的相关内容: 在 2024 年,国内外 AI 企业的竞争达到白热化阶段。 国外方面: Google DeepMind 和 OpenAI 展示了强大的文本到视频扩散模型预览,但访问受限且技术细节披露不多。 Meta 更进一步,将音频加入其中,Movie Gen 核心包含 30 亿视频生成和 13 亿音频生成模型,能分别以每秒 16 帧的速度生成 16 秒的视频和每秒 45 秒的速度生成音频片段。 Llama 3.1 是迄今为止最大版本,在推理、数学、多语言和长上下文任务中能与 GPT4 相抗衡,标志着开放模型缩小与专有前沿的差距。 OpenAI 草莓落地,加倍扩大推理计算规模,通过将计算从预训练和后训练转移到推理,以链式思维方式逐步处理复杂提示,采用强化学习优化,在需要大量推理的基准测试中取得显著改进,但成本较高。 Meta 推出 Llama 3 家族,包括 3.1 和 3.2 版本,使用大量令牌训练,在规模上不断突破。 国内方面: 国内涌现出类似可灵、即梦、智谱清影等一系列 AI 生成视频工具,生成结果甚至远超国外。 由 DeepSeek、零一万物、知谱 AI 和阿里巴巴开发的模型在 LMSYS 排行榜上取得优异成绩,尤其在数学和编程方面表现出色。中国模型各有优势,如 DeepSeek 在推理过程中通过多头隐式注意力减少内存需求并改进 MoE 架构,零一万物更加关注数据集的建设。中国模型更能优先考虑计算效率,以弥补 GPU 访问的限制,并学会更有效地利用资源。 需要注意的是,报告中对中国的 AI 生成图、生成视频的工具未展开详细说明,但这并不代表中国有关该功能的 AI 工具落后于国外。
2024-12-07
帮我找一篇权威的分析AI趋势的文章
以下为两篇权威的分析 AI 趋势的文章: 1. 入门经典必读 作者: 原文地址:https://a16z.com/2023/05/25/aicanon/ 内容:人工智能的研究正呈指数级增长,对于 AI 专家和初学者跟上新发布内容都很困难。因此,文中分享了一份用于深入了解现代 AI 的精选资源列表,称为“AI 典藏”,包括对 Transformer 和 Latent Diffusion 模型的介绍,深入研究技术学习资源、构建大型语言模型的实用指南以及 AI 市场的分析,还列出了里程碑式研究成果的参考列表。 2. 2023 年历史更新(归档)8 月 21 日 内容:麦肯锡本月发布了《2023 年 AI 现状:生成式 AI 的爆发之年》重磅报告(可在。
2024-10-20
1. 国内各个大模型有什么区别,请基于数据库/擅长方向分析 2. 推荐好用的搜索ai工具,需要查询权威资料,要求信息源可靠
以下是关于您提出的问题的回答: 国内各个大模型的区别: 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 在聊天状态下能生成 Markdown 格式的有智谱清言、商量 Sensechat;目前不能进行自然语言交流的有昇思(可以对文本进行是否由 AI 生成的检测,类似论文查重,准确度不错);受限制使用的有 MiniMax(无法对生成的文本进行复制输出,且只有 15 元的预充值额度进行体验,完成企业认证后可以进行充值)。特色功能方面,昇思可以生图,MiniMax 可以语音合成。 关于好用的搜索 AI 工具:目前没有明确的权威资料推荐特定的搜索 AI 工具。但需要指出的是,中国大模型在数据方面存在一些问题。在人工智能领域,数据质量至关重要。虽然 OpenAI 训练大模型所用的中文数据也源自中国的互联网平台,但他们在数据处理上更加精细,类似于将粗糙的原石打磨成璀璨的钻石。而在中国,高质量的数据处理服务相对稀缺,国内大模型主要以中文数据为基础,但中文互联网数据的质量普遍被认为相对较低。这导致在 IT 从业者搜索专业信息时,往往会首选 Google、arXiv 或 Bing 等国际平台,而不是国内的搜索引擎。
2024-08-26