课代表总结：这期视频探索了AI绘画的新领域——文本生成图像。通过2017年的论文“Attention is all you need”，transformer神经网络模型被提出，它能理解文本并生成新句子。谷歌的Visual Transformer（ViT）将transformer应用到图像分析上，而OpenAI的CLIP模型则连接了文字和图片，通过匹配内容将它们关联起来。接着，OpenAI的DALL-E模型学会了根据文字描述画画，它通过transformer生成图片块并利用CLIP指导绘画。扩散模型的出现，如Stable Diffusion，推动了AI绘画的进步，使得AI能生成更高质量的图像和视频。OpenAI的Stable Diffusion模型开源，降低了AI绘画的门槛。现在，文本生成视频应用不断涌现，但多模态学习，让AI理解多种信息，仍是未来AI发展的重要方向。或许有一天，AI能构建出一个融合各种信息的虚拟世界。
--本消息由@AI视频总结 召唤，召唤工具点我自取【很棒的视频，快给up主点赞】
Comments
能不能用AI做一款交友软件：用户一开始是与AI聊天，当AI了解了这位用户的性格后，在交流的过程中，AI将话题引向其他匹配用户。当时机成熟时，AI会分别询问两人是否要见面[害羞]
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非常棒的科普视频，按时间线梳理了AI绘画从开始到发展到目前作品井喷的过程，其中的各种技术术语、模型讲解浅显易懂，说实话，比B站大部分的科普视频要好，Up加油[打call][打call][打call]
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讲的真的非常好，希望坚持👍👍👍👍会看下去的
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给我火！[打call][打call][打call]
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课代表总结：这期视频探索了AI绘画的新领域——文本生成图像。通过2017年的论文“Attention is all you need”，transformer神经网络模型被提出，它能理解文本并生成新句子。谷歌的Visual Transformer（ViT）将transformer应用到图像分析上，而OpenAI的CLIP模型则连接了文字和图片，通过匹配内容将它们关联起来。接着，OpenAI的DALL-E模型学会了根据文字描述画画，它通过transformer生成图片块并利用CLIP指导绘画。扩散模型的出现，如Stable Diffusion，推动了AI绘画的进步，使得AI能生成更高质量的图像和视频。OpenAI的Stable Diffusion模型开源，降低了AI绘画的门槛。现在，文本生成视频应用不断涌现，但多模态学习，让AI理解多种信息，仍是未来AI发展的重要方向。或许有一天，AI能构建出一个融合各种信息的虚拟世界。 --本消息由@AI视频总结 召唤，召唤工具点我自取【很棒的视频，快给up主点赞】
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小lin说同款复刻的“一个视频教懂你”素人主播使用教师讲课技巧配合ppt讲AI科技版。[笑哭]
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stabel才是最重要的，定向的扩散，一致性的解决，才是最重要的！
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这样的视频为什么只有3k的播放量？B站到底在搞什么毛线
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你说巧不巧，人从出生开始也是这么学习的，写字也好画画也好，老师说画得不好就要重新画，说画的好就算完成。[doge]
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已经三连，老师能不能解答一下为什么扩散模型生成的这个质量比之前的好，简单理解擦除为什么比叠加好
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这么棒的科普视频，怎么不给流量呀
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[脱单doge]科普的好好
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连续看了好多个视频 up讲得真好 投币点赞👍
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纯噪声图是没有信息的，去噪是依靠文字干扰，那么为什么每一次都要随机抽取噪声图呢？就用同一张噪声图不就可以么？
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不理解为什么扩散模型，要把画先弄脏呢？ 为什么要把图片切割打乱呢？
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讲的很通俗易懂，前面是长期的识别训练，后面基本就是通过GAN的对抗式生成识别和纠错，于是快速迭代形成良性循环了
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[doge]帮我擦一个花子的写真照
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讲得很清晰，非常感谢！
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av1853959619 的视频总结如下： 一、AI绘画的新领域——文本生成图像，以及其中的关键技术——transformer神经网络模型。transformer利用自注意力机制，可以灵活处理各种形式的数据。 00:01 - AI绘画的发展历程和新大陆：文本生成图像 01:02 - Transformer神经网络模型的出现解决了AI理解人类语言的问题 03:11 - Transformer模型不仅可以处理文字，还可以处理各种形式的数据，就像变形金刚一样 二、Transformer模型在图像和语言领域的应用。谷歌的We Vision Transformer将图片切成小块，用Transformer处理。OpenAI的CLIP模型则通过匹配文字和图片来实现关联。 03:16 - Transformer模型被谷歌应用于视觉领域，名为We Vision Transformer 04:39 - OpenAI使用Transformer模型将文字和图片关联起来，命名为CLIP 06:19 - OpenAI推出了第一个可以将文字转成图片的模型Darling，将达利和机器人总动员中的WAI结合在一起 三、如何使用模型来将输入的文字转换为图片，并通过扩散模型来生成高质量的画作。同时，视频还介绍了模型的输入和输出以及生成图片的过程。 06:31 - 模型输入和输出是一段文字和匹配的图片 07:52 - 让clip来评分，通过贴入文字和画作来评估DI的画画能力 08:23 - 扩散模型对AI画图领域和人类艺术家造成了巨大冲击，如yin journey的画作夺得第一名 四、扩散模型的工作原理和应用，以及OpenAI发布的第二代Darling模型的进步和特点，同时探讨了其与CLIP的配合使用，展现了其强大的想象力和创造力。 09:47 - 小红学习小明的恶作剧，利用规律还原画作 11:11 - 扩散模型的输入和输出是什么？ 12:43 - 扩散模型和clip的完美结合成就了达里尔强大的想象力和创造力 五、文本生成图像的技术和应用，以及该技术对AI发展的重要意义，包括多模态学习等方面的未来发展趋势。 13:00 - 服务一斤黑猪年收入超过1亿美金，团队只有十几个人，AI大时代让创新和想象力获得巨大成功。 13:31 - stability AI发布了开源的稳定扩散模型，实现了AI绘图的评选化，
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好奇花子本职是做什么的[脱单doge]
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