AIGC(AI-Generated Content):(笔记:一直看到AIGC、AIGC、AIGC,咱们得记住AIGC是有哪些单词的缩写)
正如《浪潮之巅》的作者吴军曾提到,对于深度学习而言,大的理论突破已经走到瓶颈期,人工智能下一个十年中的风口在于“应用”。
Stable Diffusion 主要由是三个部分组成,分别 VAE、U-Net 网络和 CLIP 文本编码器。在具体的实现过程中,首先使用 CLIP 模型将文本转换为表征形式,然后引导扩散模型 U-Net 在低维表征上进行扩散,之后将扩散之后的低维表征送入 VAE 中的解码器,从而实现图像生成。
对于图像领域的深度学习神经网络而言,不同层级的神经元学习到的是不同逻辑的图像特征。以人脸为例,底层神经元学习到的是基本线段等特征;第二层神经元学习到的是人脸五官特征;第三层神经元学习到的是人脸轮廓特征;第四层神经元构建了人脸特征的逻辑层级结构。
越是底层的神经网络,所学习到的特征就越基础、抽象,越是上层的神经网络所学习到的特征就越具体、具象。因此底层的神经元体现了通用性和基础性的特征,高层的神经元则与具体的特定的任务密切相关。
人们对大脑的工作机制认知每加深一步,神经网络的算法和模型也会前进一步。
707.《AIGC 未来以来》 阅读摘要一——AI科普
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