Re: [問題] 有可以討論AI繪圖關鍵字的地方嗎?
NovelAI最近的tech blog正好有聊到這議題
主要是在clip module上面
首先看這張示意圖
https://i.imgur.com/szUMmnr.png
主流的(Dall-e, imagen, stable diffusion)架構由兩塊組成
訓練語言語意轉化為圖片語意的CLIP
和訓練生成圖片能力的U-NET
Stable diffusion和google的imagen在CLIP上的差別是
Stable diffusion使用CLIP的最後一層隱藏層狀態
而Imagen則是使用倒數第二層
NovelAI實驗後發現Stable diffusion可在interpret倒數第二層狀態下
採用最後一層的norm 進而在犧牲一點準確度的情況下 改善概念的拆分
舉例來說 正確的上色 以下圖來說
Hatsune Miku, Red Dress
https://i.imgur.com/NnHdeU0.png
若用原本的最終層狀態 會使紅色從衣服大量的溢出到頭髮和瞳色上
而使用新方案則能大幅改善這點
當然這充其量只是改善方案 不能完全解決
這目前算是diffusion的通病 還沒有完美的方案
現在不僅NovelAI自身下一代模型研究ing
Diffusion的爆熱也已經在NeurIPS 2022展現出來
聽朋友說只要是diffusion的topic都有超高accept率XD
也有很多新的方案和技術快速誕生
或許可以期待一下
--
漂亮~
角色還是拆不出來 配AND也拆不出來
然後 12/2 score-based model workshop 啊 www
原來如此,我明白了
本猴子也懂
這邊難道只剩我還是草履蟲了嗎?
推
可惜當初沒轉CS,根本不知道你在共三小
單以diffusion來說 比起CS的 應該數學系的更熟
物理系笑而不語 (X
數學系不太學這個的吧 EE裡面DSP的可能還比較有機會
這篇講的的確是比較實務面modeltuning 跟數學沒啥關係
我認識的EE裡面的Theorist大多對DL滿感冒的
但diffusion算近年來最數學的model了
從Energy based model到Langevin Equation
數學系也沒有啦,他們或許能看懂,但是沒有接觸過
evidence lower bound 和 Markov chain 推導
這個比較接近 應用數學/統計 的分支
google發的22頁推導paper
近年蠻多數學系轉CS碩的吧 這種的都蠻猛ㄉ 基礎扎實
不是所有系都轉CS碩嗎
嘿嘿
也不一定要轉 教授突然就開始搞AI了><
這跟錢有關係
這也加重了Theorist們的不爽
我不得不說我真的很喜歡diffusion model 已經考慮跳槽
了 不過現在太紅競爭很嚴重 而且不知道能做多久
好一陣子內都會是diffusion稱霸吧 原理推導漂亮一回事
到頭來還是要把基礎打好不然天知道下個模型又用了什麼
重點是效果真的好 在能做的領域品質全面超越GANs
真的我今天在訓練gan 然後這東西果然不能用
是啊 重點是效果好XD
而且又好train 不像gans你還要顧兩個model 一不小心
又collapse
靠gan概念明明很漂亮就是訓練不起來 我現在要重想演算
法 頭痛 diffusion訓練上限制還是比較大
但缺點就是算力消耗大 訓練時間久
我今天大概訓練十次collapse九次 崩潰
不過最新一批paper開始應該一堆改善效率的出來了
就真的很競爭 現在入場
教授們很爽阿 transformer把舊題目拉出來生完一輪後
太晚了 然後老實講那些數學我也是半信半疑啦
diffusion又可以再生一輪==
我看過的DL相關教學,數學model的推倒比較像是靈感來原
天知道哪些深度學習的數學是真的能解釋背後現象的
還不是bound推一推發paper 對就是我lol
performance guarantee 相關的我還真沒看過
這波的diffusion原理2015就出來了
2020突然就work了主要還是因為U-net的inductive bias
cybermeow有po過那篇2015的paper啊
個人感覺
只能說18 19 那批人真的有眼光
水paper的跟真正把方法做出來的還是不一樣
可以用單細胞生物也能聽的懂的說法解釋這篇嗎QQ
加了醬汁之後 龍蝦的味道就被凸顯出來了
所以我我說那個醬汁呢?還要多久才能做出來
那個醬汁,再給我一分鐘我一定能完成的
這應該是leak才能得知的訊息吧? Automatic1111三天前有改
我才知道 4ch那一群很瘋狂地要reproduce novelAI
沒事 你第一句就說了 補連結 https://is.gd/UgmV2c
17
先說一聲洗版抱歉了 只是那些鴨子又回來了...... 而且因為我在反咒那邊加上>1duck和0duck,導致鴨子被扭曲成不明生物了20
目前版友提供的相關討論區 marginalman ,ptt邊緣人版(認真) 廢文很多所以連帶AI產圖的討論和成果也不少 FB社群:56
首Po最近色色完了,開始嘗試一些正常一點的圖 可是有些地方實在很難調,就算畫給AI看它也看不懂 有去一些網站爬文了,可是感覺一些冷門的問題很難有答案,感覺還是真人 工智能才有辦 法解決 比方說我想畫可達鴨(Psyduck),它永遠給我一隻黃色的普通鴨子,和普通鴨子混用還會讓4
有一個簡體中文 Google 試算表蒐集了很多 prompt 組合、tag 和一些雜項 裡面很多 NSFW 的圖所以不放連結 自己搜尋 NovelAI手抄本法術書 有個NGA文章有這個文件的縮網址 不想看簡體中文的話可以搜尋 NovelAI 5ch Wiki 這個日文網站
爆
[閒聊] 日推網友: AI怎麼都往色色方向詮釋今天釋出的付費服務NovelAI-Image 由於其在日系作畫表現上遠超stable diffusion等AI效果 在日推上衝上趨勢 也一堆網友付費嘗試 但漸漸地發現一些怪怪的地方 A網友: 生成詞先試個 體育42
Re: [閒聊] AI畫圖是不是大數據拼圖?最近回去念書了,念的programme名字有AI,應該可以發個言ㄅ 新科技需要熱衷的族群做推廣,有推廣才有funding,我才有薪水qq 不過這些族群不一定對科技有正確的認識 這幾天看到一些不精確又容易誤導的解釋真的會中風 想說做點簡單的科普(科普很難我知道qq)27
[閒聊] 不同AI風格的圖做平衡打擊因為這幾天novelai的文太多了 偶爾會看到把novelai跟ai畫上等號的言論 把釋放出來的功能誤以為技術本身極限 平衡打擊一下貼貼不同風格的圖 discord抓來的沒辦法附什麼出處 trigger15
[閒聊] DDPM: 從隨機微分方程到AI圖片生成週末閒著來聊聊最近很紅的AI生成動畫圖片 不廢話先上圖13
Re: [討論] 猴子都會的AI繪圖軟體安裝教學AMD GPU 可以離開了 你會卡在這邊 : 然後直接跑webui-user.bat 最近討論的是stable-diffusion-webui 本體則是stable diffusion 功能比較陽春9
Re: [閒聊] 所以AI應用到繪圖領域,爭議怎麼這麼大棋譜沒有版權,圖畫有 AI生圖的版權糾紛很難處理 而且這次stable diffusion其中的waifu模型,或是NovelAI 都使用了圖庫danbooru 包含大量非正式授權圖片,網站本身已有人幫圖片上標籤省去超大量人力8
[閒聊] AI stable diffusion 的繪圖前幾天逛了板上的AI繪圖,今天又看到了這個 真的蠻厲害的,用stable diffusion畫的 這幾張是我個人比較喜歡的,如果認真去看這些圖還是可以發現一些破綻,尤其是手指的部 分6
Re: [閒聊] 自己動手玩AI繪圖Diffusion model 紅起來後這塊推太快了 mid journey才要商業化就已經過時了 從openai的dalle-2 到google的imagen6
[閒聊] 想請教Novel-AI的疑問。假日有稍微摸了一下Stable Diffusion Webui。 結果發現自己電腦配備太差,只能使用低配置的做法,而算圖也非常慢。 感覺AI還是很需要錢錢的門檻,尤其以後要算更大量的東西可能配備也要更好。XD 而今天看到版上的文發現了Novel-AI。 想了想自己也挺有需求的,想要試試看AI產出的色文能不能用。6
[問題] 拿NovelAI的圖訓練model?好奇現在stable diffusion 現在有很多model 有原始的v1.4 動漫的waifu 獸控的furry 除此以外還有針對特定人物去訓練的 embedding
爆
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