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AIGC模型概述

AIGC技术的核心是各种深度学习模型

深度学习模型是一个网络结构和参数组成的复杂结构

在这里不对模型进行过多技术原理上的讲解，对于使用者来说，可以将模型当作一个黑盒，使用者输入一些东西（例如输入文字），模型输出某种形态的内容（例如和输入相关的图片，文字）

输入一些想要的内容描述，输出各种形式的内容

从普通用户的视角来看，模型就是从网上下载下来的一个文件，通常以 .pt 或 .safetensor 或 .checkpoint 结尾

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模型无法像普通软件一样直接双击执行，需要被其他软件加载才能进行使用，通常我们会有一个工作台软件用于加载模型并使用，例如

  • 用于图像生成的工作台 stable-diffusion-webui
  • 用于文字生成的工作台 text-generation-webui

用户将各种模型下载到本地，放入工作台软件指定的目录下，然后启动工作台

在工作台内，用户可以指定使用某一个模型，软件会加载用户选择的模型文件，加载完后，就可以开始使用某一个模型了

use stable-diffusion-webui generate your first image

use stable-diffusion-webui generate your first image

你可能对于如何使用工作台软件仍然存在很多疑惑，别着急，在模型使用概述这一章，我们会一步一步的指导你进行软件的安装和操作，如果你已经迫不及待的想要生成你的第一个AI艺术，可以直接跳到快速开始马上开始，我们提供在线的环境能够帮你快速上手体验，如果你还想了解更多模型相关的内容，让我们继续。

模型分类​

你可能已经从互联网上听说过Stable Diffusion，ChilloutMix，KoreanDollLikeness等等各种模型的名称，为什么会有这么多模型呢？他们各自有什么区别？

从使用者的角度来看，模型可以分为基础模型，全参数微调模型，轻量微调模型

类别功能介绍例子
基础模型可以直接用于内容生成通常是研究机构/科技公司发布一种具有新的网络结构的模型Stable Diffusion 1.5, Stable Diffusion 2.1
全参数微调模型可以直接用于内容生成基础模型在特定的数据上进行微调训练得倒的新模型，和原来的基础模型结构相同，参数不同ChilloutMix
轻量微调模型无法直接用于内容生成使用轻量微调方法微调模型KoreanDollLikeness, JapaneseDollLikeness

微调是指，在特定的数据上，重新训练基础模型，使微调后的模型在特定的场景下，效果比原有的基础模型更好

图像模型​

以图像类内容的模型为例，目前几乎市场上所有的模型都是从 Stable Diffusion 系列模型派生而来Stable Diffusion 是 stability.ai 开源的一个图像类内容生成模型，从2022年8月到现在，已经发布了4个版本

  • Stable Diffusion
  • Stable Diffusion 1.5
  • Stable Diffusion 2.0
  • Stable Diffusion 2.1

目前社区主流的派生模型都是基于 Stable Diffusion 1.5 进行微调从而得到的

在图像生成领域，Stable Diffusion 系模型基本成为事实标准

文字模型​

在文字领域，目前没有一个统一的标准，随着11月份 ChatGPT 的发布，一些研究机构和公司各自发布了自己的微调模型，它们各有各的特点，其中比较有名的包括Meta发布的LLaMA，stability.ai发布的StableLM

当前，在文字内容生成领域存在几个核心问题

  1. 对话上下文长度较短，如果和模型对话的文字过长，模型会遗忘之前的内容，目前只有 RWKV 因为模型结构和其他模型存在较大的差异，能实现长上下文，大多数文字模型目前都基于 transformer 结构，上下文往往较短
  2. 模型太大，模型越大，参数越多，内容生成所需要的计算资源也越多

音频模型​

在音频领域，存在一些特殊性，单一的音频内容来说，可以分为声优语音，声音，音乐三个大类

  • 语音：语音技术传统来说，通常使用文字转语音（Text To Speech）TTS 技术进行生成，缺少艺术的想象力，目前关注的人较少，暂时没有较为成熟的开源工具，缺少数据→模型，模型→内容的范式
  • 音乐：音乐是一个更具想象力的领域，早在16年之前，就有商业公司开始提供AI模型生成音乐的服务，随着 Stable Diffusion 的流行，一些开发者也提出使用 Stable Diffusion 来生成音乐，例如 Riffusion ，不过目前效果还不够惊艳，2022年10月，Google 发布了AudioLDM 能够在片段音乐后进行续写，2023年4月份，suno.ai 发布了 bark 模型，目前音乐领域还在发展期，或许经过半年到一年的发展后，也会和图像领域一样突破应用的临界点
  • 声音：单纯的声音，例如敲门声，海浪声，因为元素比较单一，相对比较容易生成，现有的AudioLDM，bark已经能够生成简单的声音

视频模型​

当前视频模型还处于发展的初期，和图像相比，视频具有上下文信息，同时生成视频需要的资源往往远多于图片，在当前技术不够成熟的时候，往往会空耗计算资源生成低质量的内容。同时，目前暂时较为成熟的面向普通用户的视频生成软件，因此我们不建议普通用户自己尝试进行视频生成，如果你还是希望体验视频生成的话，可以使用 RunwayML 提供的在线服务进行尝试

3D内容模型​

在现代3D游戏中，往往需要大量的3D模型资源，此外我们也能使用3D打印技术，将3D模型打印变成现实世界中的实物艺术品

在3D内容生成领域，需求相对较小，同时3D内容，目前暂时没有较为完整的范式

一些可以作为参考的项目包括

目前3D内容生成技术，在部分 saas 服务上已经接近于应用临界点

其他模型​

除了生成基础内容的模型之外，还有一些模型或许融合了多种模态，能进行多种模态内容的理解和生成，当前这部分技术处于发展阶段

一些可以作为参考的项目包括