你好，我是悦创。
我在做这个专栏的过程里，尝试了几十种 AI 工具。我猜你和我一样，最想了解的那个问题，就是 AI 到底能不能提高我做 PPT 的效率，我能不能不再因为做 PPT 而加班了？
专栏的第一讲，咱们一起做一个极限挑战，看看 10 分钟，能不能让 AI 做一个还不错的 PPT。
绝大部分人做 PPT，打开了 Power Point 这个软件之后，第一步都是去找模板，我估计你也一样。如果你打开的是 Mac 系统的 Keynote，它甚至第一步就会让你选一个模板。模板会规定你在哪里写文字，在哪里配图，配色、排版都给你弄好了。
你好，我是悦创。
如果你有接触过 PPT，应该知道 PPT 能做很多事情，也是工作场景中经常需要用到的。
我也在大学期间，外包别人的 PPT 制作和设计。
我把我以前做的和我看过的部分来分享一下。
所以好多人管我们这群人叫“做PPT的”。但我多说一句，我还是坚持认为，我是在为好内容造“场”的人。
2023 年，“人工智能”成了高频词，很多人觉得世界被 AI “突袭”了。好多人来跟我说，完了，你这工种要被替代了。
其实，我一点儿也不慌。我很喜欢关注新技术，我从 2019 年开始，就在用 AI 处理图像。当然了，两三年前的 AI 工具，和今天的 AI 工具比起来，还是很基础的。
注意
该方法安装完 faiss-gpu 之后，不仅会装这个库，还会装很多依赖库。为了防止自己本地一些同名库的版本被修改，建议新建一个虚拟环境来安装。如果本地库版本修改对自己没影响，也可以忽略。
你好，我是悦创。
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我的性能主力是一台 MacBook Pro 和一台台式的 Windows，但是我使用的电脑是 iMac，所以我频繁切换电脑显然不是一个好的使用方法或者习惯。
所以，这个时候需要在 Windows 上启动的 Jupyter Notebook 在别的电脑能访问，这样就不用频繁的切换电脑就可以使用了。
这个流程其实也是很简单，就几个操作步骤。
默认情况下，Jupyter 会绑定到 localhost。
你好，我是悦创。
接下来，我将带你学习如何将我们的文本向量化。这在 NLP 领域至关重要，这理我不带你训练模型，我会带你使用已经训练好的模型，也会带你使用 OpenAI 现成的 API 来实现。
下面是一些常见下载数据、模型的网站：
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这一讲，我们来看看 Open AI 提供的 Completion 这个 API 接口。相信已经有不少人试过和 ChatGPT 聊天了，也有过非常惊艳的体验，特别是让 ChatGPT 帮我们写各种材料。那么，我们不妨也从这样一个需求开始吧。
在这一波 AIGC 浪潮之前，我也做过一个智能客服的产品。我发现智能客服的回答，往往是套用固定的模版。这个的缺点，就是每次的回答都一模一样。当然，我们可以设计多个模版轮换着表达相同的意思，但是最多也就是三四个模版，整体的体验还是相当呆板。
你好，我是悦创。
tiktoken 是 OpenAI 的一个快速开源分词器。
给定一个文本字符串（例如，"tiktoken is great!"）和一个编码（例如，"cl100k_base"），分词器可以将文本字符串分割成一个令牌列表（例如，["t", "ik", "token", " is", " great", "!"]）。
你好，我是悦创。
前两讲中，我们已经学习了扩散模型的加噪去噪过程，了解了 UNet 模型用于预测噪声的算法原理。事实上，Stable Diffusion 模型在原始的 UNet 模型中加入了 Transformer 结构（至于怎么引入的，我们等下一讲学完 UNet 结构便会清楚），这么做可谓一举两得，因为 Transformer 结构不但能提升噪声去除效果，还是实现 prompt 控制图像内容的关键技术。
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前两讲中，我们已经学习了扩散模型的加噪去噪过程，了解了 UNet 模型用于预测噪声的算法原理。事实上，Stable Diffusion 模型在原始的 UNet 模型中加入了 Transformer 结构（至于怎么引入的，我们等下一讲学完 UNet 结构便会清楚），这么做可谓一举两得，因为 Transformer 结构不但能提升噪声去除效果，还是实现 prompt 控制图像内容的关键技术。
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前两讲中，我们已经学习了扩散模型的加噪去噪过程，了解了 UNet 模型用于预测噪声的算法原理。事实上，Stable Diffusion 模型在原始的 UNet 模型中加入了 Transformer 结构（至于怎么引入的，我们等下一讲学完 UNet 结构便会清楚），这么做可谓一举两得，因为 Transformer 结构不但能提升噪声去除效果，还是实现 prompt 控制图像内容的关键技术。
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前两讲中，我们已经学习了扩散模型的加噪去噪过程，了解了 UNet 模型用于预测噪声的算法原理。事实上，Stable Diffusion 模型在原始的 UNet 模型中加入了 Transformer 结构（至于怎么引入的，我们等下一讲学完 UNet 结构便会清楚），这么做可谓一举两得，因为 Transformer 结构不但能提升噪声去除效果，还是实现 prompt 控制图像内容的关键技术。
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上一讲我们结识了旧画师 GAN，提到了扩散模型在内容精致度、风格多样性和通用编辑等能力上弥补了 GAN 的不足之处。如果说 GAN 是旧画师，扩散模型无疑就是当下最受追捧的新画师。DALL-E 2、Imagen、Stable Diffusion 这些大名鼎鼎的模型，它们背后的魔术师都是扩散模型。
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上一讲我们结识了旧画师 GAN，提到了扩散模型在内容精致度、风格多样性和通用编辑等能力上弥补了 GAN 的不足之处。如果说 GAN 是旧画师，扩散模型无疑就是当下最受追捧的新画师。DALL-E 2、Imagen、Stable Diffusion 这些大名鼎鼎的模型，它们背后的魔术师都是扩散模型。
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相信最近你一定听到了不少 ChatGPT 的讨论，甚至自己也体验过了。
不知道你感觉如何？对于 ChatGPT，我印象最深刻的就是它仅仅通过多次对话，就可以按我们期望不断优化输出内容的能力。原本令人头大的文本整理工作，现在我们只需要给 ChatGPT 下达类似编程指令一样的 Promopt 就可以轻松搞定，这帮助我们节约了不少时间和精力。
不过，现在的 ChatGPT 还是有局限性的，它收集的资料截止到 2021 年，并没有最新的内容。另外，token 字数上的限制也不太方便，在梳理大量文本或者做总结的场景里使用起来很麻烦。
你好，我是悦创。
今天开始，我们正式进入 AI 绘画理论阶段的学习。我会带你理解图像生成模型背后的算法原理，掌握 AI 绘画主流算法方案背后通用的算法模块，并带你从零到一训练一个扩散模型。
基于扩散模型的 AI 绘画技术是我们这门课的主题，但其实在 22 年以前，GAN 才是业界公认的 AI 绘画技术首选。在老一辈的 AI 画图中，GAN（生成对抗网络）可以说是唯一的选择。相信你也在各种社交软件上见到过各种变小孩、变老、性别变换的视觉特效，这类效果通常就是靠 GAN 完成的。
