有没有一种可能,其实你早就在AIGC了?
作为一个已经使用阿里云的用户,我非常兴奋地看到这个AIGC主题的讨论。在过去几年的时间里,人工智能技术得到了快速普及和应用,而AIGC领域也是其中最具前景的一个。
作为一名创作爱好者,我始终梦想着有自己的“大师级”作品。因此,当我听说通过函数计算部署Stable Diffusion来进行AI绘画创作时,我立即决定参加活动并且分享我的体验。
首先,我需要获取函数计算FC的基础配置,并将其与Stable Diffusion成功连接,然后就可以开始创建模型并添加所需参数。由于对Python编程有一些经验, 我比较顺利完成了初步设置,但是在测试环节中我遇到了新增数据集方面的问题.
在注意到我们无法打开某些URL图片以加载图像数据时,我尝试寻找新的资源,但很快发现它们不太适合我的实验项目,因此我决定手动下载 图片保存在本地文件夹并使用该路径地址调整代码以读取外部数据。
代码:!wget https://xxx.com/lyf.jpeg -O ./pics/lyf.jpg
随即引用图库并载入生成代码:
import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np
from tqdm import tqdm
def generate_samples(model, text_input, batch_size=4, device='cpu'):
z_ = np.random.randn(batch_size, model.z_dim)
z_t = torch.tensor(z_, dtype=torch.float32).to(device)
texts = [text_input] * batch_size
texts = dataset.text_to_seq(texts)
texts = torch.tensor(texts, dtype=torch.long).to(device)
with torch.no_grad(), patch_loader_context():
images = model.generate(z_t, texts)
images = ((images + 1) / 2.).clamp_(0., 1.)
images = images.detach().cpu().numpy()
return images
image_tensor = generate_samples(stable_diffusion, prompt_str, batch_size=8, device=device)
在完成所有步骤后,我准备运行模型并查看成果。结果更加出色的是,通过Stable Diffusion 的优秀性能,所创作的图像达到了我的预期。
总之,在这次体验活动中,我认为阿里云做得非常不错,并且使我们深入研究AIGC领域更为容易和方便。如果要提高活动流程的可操作性,我建议增加对安装函数计算FC的官方文档链接,以帮助初学者了解如何正确使用各种工具,并尝试增加恰当的提示来指导用户超越基本代码实现范畴.
除此之外, 我还想探讨Serverless技术和AIGC领域的更多”融合“,这方面很有前途。例如, 除了图像创建以外,“语言生成”是人工智能技术流行的另一个应用领域。Serverless技术可以为大规模个性化文本预测、数据分析等任务提供更高效的资源管nda理策略。
值得注意的是,在任何一种计算场景下使用AIGC都会面临存储和处理海量数据的问题。考虑到这一点,我们需要进步探索新的从云端扩展程序制作过程中的数据平滑流式管理方式。
总之,我觉得这次实验对于参与者有着非常积极奖励和启发意义,也让我们更深地认识了AIGC技术和函数计算FC如何开创其协同作业和应用潜力。
赞1
踩0