开篇词|AI 技术爆发,如何实现绘画模型自由?
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你好,我是悦创。
非常欢迎你加入我的课程,与我一起探索 AI 绘画技术背后的奥秘。
先做个自我介绍,作为一名计算私教的从业者,我的学员、朋友也不乏是计算机视觉从业者,他们一直活跃在 AI 绘画技术领域。这么多年的工作里,他们在图像风格化、图像生成、数字人等技术方向积累了丰富经验。其中一个朋友目前在一家头部互联网公司工作,正带领他的团队全力推动多模态大模型领域的能力建设。
我后面要讨论的 AI 绘画,是 AIGC 技术的一部分。AI 绘画正处在百花齐放的上升期,就在 2022 年,一系列的天才画师模型相继推出,比如 DALL-E 2、Imagen、Parti、Stable Diffusion 等。更让人兴奋的是,这些新技术并非昙花一现,而是为更多更出色的工作铺平了道路,比如 AI 绘画领域的 MidjourneyV5。
可以预见,在未来几年 AI 绘画模型的生成能力、编辑能力仍将持续演进。现在选择入场做 AI 绘画技术是一个好时机。
1. 一起迎接 AI 绘画的浪潮
结合近期我的一些工作经历和线下交流经历,不难看到大家对 AI 绘画非常好奇。让我比较意外的一点就是,除了正在研发和探索 AI 绘画算法、应用的专业人士之外,很多算法工程师、产品经理、艺术创作者,甚至我的老板们,也非常热衷和我讨论 AI 绘画背后的技术原理和未来的发展趋势。
设计师朋友正在担心“卷不过” AI 画师。未来 AI 绘画工具的普及程度,差不多会和现在的 CAD 技术一样。如果不尽快掌握 AI 绘画工具,并把它融合到自己的个人风格,就要面临被 AI 绘画工具挑战的风险。
有多年工作经验的资深产品经理正在负责 AI 绘画项目,却发现自己几乎听不懂算法同学的讨论了。想要追问,却常常得到“产品不需要深入了解这个”的回应,这让他深感无奈。
即便是有基础的算法工程师、技术同学,也很容易发现过往的传统深度学习方法和 AI 新技术中间有很大的知识鸿沟。因为缺乏指导,最多只能调用现成的 AI 绘画模型简单玩玩,新技术的原理仍然还是黑盒。
就连投资人、CEO 这样的角色也在有意识地培养自己对于 AI 绘画技术原理的理解、能力边界的认识,闲暇时间会拉着一线同学请教相关知识。搞懂了 AI 绘画背后的逻辑,有助于他们从公司视角去调整下一步的产品战略。
我自己也常常思考类似的问题。
- 为什么像 Stable Diffusion 这样的 AI 绘画模型一出现,GAN 就显得黯然失色了?
- 随着 AI 绘画和 GPT 技术的不断突破,图像编辑未来的交互形式是怎样的?
- Midjourney 靠 AI 绘画取得了巨大成功,他们可能采用了哪些独特的算法方案?
- 我能否训练一个自己专属的 AI 绘画模型,随心所欲创造富有创意的内容?
如果你也在脑子里也闪过类似想法,那加入我的私教课程将会是一个绝佳的选择。在接下来的学习中,我们将一同揭开这些问题的答案,探索 AI 绘画技术的奥秘。
2. 我的课程是怎么安排的?
不过,对于初学者来说,想要系统了解学习 AI 绘画并不容易,主要障碍包括后面这几方面。
- 没有合适的系统学习资料。 网上随便搜到的资料过于零散,不够深入,更不要说建立自己的知识体系;而 AIGC 方向的论文啃起来也很晦涩,而且读论文的方式并不适合所有人。
- 止步简单体验,无法做进阶尝试。 只能简单体验开源模型,无法更进一步理解 AI 模型的技术原理,那么自然也就没办法随心所欲地做能力扩展。
- 缺少从业级别的指导。 接触不到企业级的 AI 绘画项目和技术,自己摸索制作的只是“玩具水准”,难以达到各种 APP 上看到的从业者实现出的效果。
为了摆脱上述困境,这门课程将理论与实战相结合,在帮你搞懂 AI 绘画技术原理的基础上,通过多次实战课将 AI 绘画转化为你自己的工具。
具体来说,在这门课程中我们要一起经历四个阶段。
首先是热身阶段,相当于 AI 绘画旅程中的“新手村”,我会引领你熟悉各种令人着迷的免费开源 AI 绘画工具和模型,感受超参数在效果中的差异。此外,我们还会探索 Stable Diffusion 和 WebUI 的来龙去脉,一起安装和部署 WebUI,探索 AI 绘画的无限潜能。
接下来的基础篇,我会为你夯实 AI 绘画技术的基本原理,让你真正了解 AI 算法从业者需要掌握的理论技术基础,理解图像生成如何从 GAN 过渡到扩散模型的全过程,并掌握扩散模型各个模块的算法原理。 产品和设计同学固然可以跳过理论,直接到下一章,但如果想搞明白 AI 绘画背后的黑魔法,多少需要了解这一章的基础知识。
有了前面的基础,我们就可以运用已学内容来解读分析业界主流的 AI 绘画模型了。进阶篇里,DALL-E 2、Imagen、Stable Diffusion、DeepFloyd、Midjourney 等业界最新最火的模型都会涉及到。掌握了这些模型的设计原理,不但能让我们充分学习、发掘这些模型的长处为己所用,还能为我们训练自己的专属 AI 绘画模型、实现“模型自由”打下坚实基础。
在下面的图中,我整理了从 DALL-E 2 推出以来,AI 绘画领域一些有影响力的模型和算法。你可以点开查看。
了解了 AI 绘画的基本原理、常见模型方案,也熟悉了开源工具和代码仓的使用,下一步便是如何“炼丹”,即自己定义风格训练模型,完成类似于 AI 绘画这类的项目。
我们将一起完成 DreamBooth、LoRA 模型的训练,使用 ControlNet 精细化控制内容的生成,做出类似于 LensaAI 这样的相册类效果,借助 Stable Diffusion 给你的照片渲染出各色风格。经过这些实战课的洗礼,相信你对 AI 绘画的应用能力会得到质的飞跃。
下面,我为你梳理了一个简化的 AI 绘画知识体系图,也是这门课程涉及的全部知识点。这些概念、模型、算法、工具,乍一看好像是孤立的,但串联起来就是一张大网,能帮助我们在 AI 绘画的浪潮下释放创意、做出很多有意思的事情。
3. 你能获得什么?
正如你看到的,AI 绘画是个很大的话题,背后涉及的理论体系非常庞杂,领域相关的论文浩如烟海,并且每周都还在大量涌现出新的研究工作。在我的职业生涯之初,经常用很多个周末去啃英文版原汁原味的算法书籍,日积月累有不少的收获,可是这种方法实践下来,也经常会发现一些知识晦涩难懂,花费了大量时间却收获甚微。
幸运的是,后来在工作生活中我遇到了很多良师益友,他们能够深入浅出、三言两语把知识点讲清楚,帮助我积累了很多有用的经验、少走了很多弯路。后来我也开始渐渐成为了别人请教的对象,而我的朋友呢,则是被邀请和一些艺术家、企业家分享对于 AI 绘画技术的理解与思考,碰撞出很多有趣的火花。
因此,我非常期待在这门课里,用最简单的描述和例子,帮助你理解那些晦涩难懂的公式和理论,系统入门 AI 绘画这个领域。
学完整个课程,我们最终的目的地是这样的:真正打开 AI 绘画领域的大门,理解 AI 绘画的黑魔法背后的支撑技术和算法原理,搭建起自己的知识体系,未来遇到新的 AI 绘画论文、代码、模型,也能举一反三。实战方面,让主流 AI 绘画工具成为我们发挥创意的强大助力,做出我们在各种 App 看到的、从业者实现出的商用级算法效果。
AI 绘画技术实战之旅即将开启,期待你的加入!
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