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。
- 登录网站:https://anaconda.org/ , 然后搜索 faiss-gpu 会进入如下界面。
0. 前言
你好,我是悦创。
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。
1. 操作步骤
1.1 启动 Jupyter Notebook
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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你好,我是悦创。
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。
1. AI 客服
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", "!"]
)。
![](./09.assets/9d06e5044c32a79da4a4cc87173d661e.png)
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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![](./08.assets/1300e54767ccb1888ea9647cc9ca10e1-0548670.png)
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你好,我是悦创。
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。
你好,我是悦创。
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。
![](./07.assets/84dc017691cb7128f7fb48aa07f301a9.png)
![](./07.assets/84dc017691cb7128f7fb48aa07f301a9-0559390.png)
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。