人工智能神笔马良——stable diffusion

SD指南1年前 (2023)发布 一起用AI
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2019年在上海,有幸受邀参加复旦大学《2019人机混合智能的心智模式与特征》研讨会,并在会上分享了人工智能在网络安全方面的应用,其中印象特别深刻的是:提问环节中,一位大学生问道:AI已经渗透到了生活的方方面面,并不断扩展着应用领域,未来还有职业不太可能被AI取代吗?我还清楚地记得自己的回答:艺术领域,虽然当时已经出现了可以作诗的AI机器人,但是输出的作品只达到了合辙押韵的水平,远远达不到“孤篇压盛唐”的高水准。当时我还特别强调AI只认统计规律,没有人类独有的复杂感情和情绪,但是,最近,随着最强AI绘画算法stable diffusion的问世,我被打脸了,艺术家们也要失业了!

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随着Dalle系列和stable diffusion在图片生成领域大杀四方,也正式宣告了,图片生成的base model由autoencoding、VAE、FLOW、GAN转向了Diffusion时代,diffusion的相关研究也大有当年transformer的风靡程度。

深究Dalle系列和stable diffusion的背后原理完美的诠释了“大道至简”的智慧,其核心CLIP和diffusion前者是自监督的对比学习,后者前向传播是马尔科夫链,后向传播是贝叶斯公式(原论文用的概率熵,看起来很复杂,不如贝叶斯公式直观)推导,前向中的噪音作为后向过程中的label来学习。

时代在抛弃你的时候,从来不会提前打招呼,此时,只想对3年前的自己说一句:技术领域中一切都是不可笃定地,艺术领域AI也行。

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