正文

揭秘：全球最受欢迎的作画大模型盘点

/0 浏览量
0404

随着人工智能技术的飞速发展，作画大模型在近年来取得了显著的进步，它们能够根据用户的文字描述生成高质量的图像，极大地丰富了数字艺术创作的方式。以下是对全球最受欢迎的作画大模型的盘点，包括它们的特点、技术原理和应用场景。

1. Stable Diffusion

特点：Stable Diffusion是一个完全开源的文生图模型，其参数量大约为1B，使得它在普通显卡上也能进行推理和模型微调。

技术原理：

  • Stable Diffusion基于Latent Diffusion，是一种基于潜空间的扩散模型。
  • 该模型在UNet结构中引入了text condition，能够根据文本生成图像。

应用场景：艺术创作、游戏设计、广告设计等。

代码示例：

from stable_diffusion import StableDiffusion

# 初始化模型
sd = StableDiffusion()

# 生成图像
prompt = "一个充满奇幻色彩的森林，高清，细节丰富，色彩柔和，4K分辨率"
image = sd.generate(prompt)

2. DALL-E 2

特点：DALL-E 2是一个由OpenAI开发的文生图模型，能够根据用户提供的文字描述生成逼真的图像。

技术原理：

  • DALL-E 2采用了一种基于Transformer的模型结构，能够捕捉到文本和图像之间的复杂关系。

应用场景：创意设计、广告宣传、内容创作等。

代码示例：

import openai

# 初始化API
openai.api_key = 'your-api-key'

# 生成图像
prompt = "一个穿着太空服的宇航员在月球表面行走，高清，细节丰富，色彩真实，4K分辨率"
response = openai.Completion.create(
  engine="davinci",
  prompt=prompt,
  max_tokens=500
)
image_url = response.choices[0].image

3.阿里万相大模型

特点：阿里万相大模型在Hugging Face和魔搭社区的总下载量已超百万，其14B版本兼具开源免费、高性能的优点。

技术原理：

  • 阿里万相大模型基于最宽松的Apache2.0开源协议，开源了14B和1.3B两个参数规格的4款模型推理代码和权重。
  • 在权威评测集VBench中，万相2.1以总分86.22%的成绩大幅超越Sora、Luma、Pika等国内外模型。

应用场景：图像生成、视频生成、自然语言处理等。

代码示例：

from aliyunwanxiang import WanxiangModel

# 初始化模型
wanxiang = WanxiangModel()

# 生成图像
prompt = "一个穿着现代服装的机器人，高清，细节丰富，色彩真实，4K分辨率"
image = wanxiang.generate(prompt)

4. DeepSeek-R1

特点：DeepSeek-R1是DeepSeek公司开发的一个高性能文生图模型，在Hugging Face榜单上排名第三。

技术原理：

  • DeepSeek-R1采用了一种基于Transformer的模型结构，能够捕捉到文本和图像之间的复杂关系。

应用场景：创意设计、广告宣传、内容创作等。

代码示例：

from deepseek import DeepSeekModel

# 初始化模型
deepseek = DeepSeekModel()

# 生成图像
prompt = "一个穿着古代服装的骑士，高清，细节丰富，色彩真实，4K分辨率"
image = deepseek.generate(prompt)

总结

以上是全球最受欢迎的作画大模型的盘点，它们在技术原理和应用场景上各有特点。随着人工智能技术的不断发展，相信这些大模型将会在更多领域发挥重要作用。

-- 展开阅读全文 --