AI绘画基本知识

2025-04-28 44 0

本文讨论了AI绘画的基本知识，包括扩散模型的训练与工作原理、图像生成步骤，还介绍了秒画官方模型的特点及作图参数说明。关键要点包括：

1.扩散模型训练：基于概率，模拟数据扩散过程生成新样本。先从数据集中选样本，添加随机噪声，模型学习去噪恢复清晰样本，经多次迭代完成训练。
2.图像生成步骤：根据随机种子生成噪声图像，处理用户输入文本为数值向量，通过逆向扩散过程，按迭代步数去噪，最终输出清晰图像。
3.秒画官方模型特点：有独特技术架构，创新设计且开放兼容;推理速度更快，有创新加速设计，能保证生成质量;图像质量更高，高清直出、细节丰富，有专业数据沉淀。
4.补充说明：因技术架构独特，在兼容开源社区新工具时可能稍慢，有问题可联系专业团队。

引言:了解AI绘画的基本原理，可以帮助我们更好地使用这个工具。

扩散模型介绍——日有所思，夜有所梦

模型的训练，就像人在白天的所见、所思;

图像的生成，就像人在夜晚的所想、所梦。

1、模型的训练

扩散模型是一种基于概率的生成模型，它通过模拟数据分布的扩散过程来生成新的数据样本。就像墨水滴入水中逐渐扩散开来，最终充满整个容器一样，扩散模型通过逐步构建数据的分布，最终生成与训练数据类似的新样本。

下面是模型训练过程的简化版解释：

初始化：首先，我们从数据集中随机选择一些样本，这些样本是我们训练模型的基础。我们可以把这些样本想象成墨水最初的几滴。
噪声添加：接着，我们在这些样本中加入一些随机的噪声，这就像是在墨水中加入一些空气泡泡，使得原始数据变得模糊不清。这个过程是可控的，我们可以根据需要调整噪声的程度。
迭代学习：然后，模型开始通过学习如何逐步减少噪声，恢复出清晰的数据样本。这个过程就像是学习如何让泡泡消失，让墨水重新变得均匀分布。在每次迭代中，模型都会尝试预测去噪后的数据，然后与真实数据进行比较，通过这种方式不断优化模型的参数。
新样本测试：经过多次迭代后，模型逐渐学会了如何从噪声中恢复出清晰的图像。它可以从完全随机的噪声开始，逐步减少噪声，最终生成与训练数据类似的新样本。经过多轮迭代，挑选测试结果最好的版本，完成模型的训练。

模型的工作原理涉及到复杂的数学和编程技术，但核心思想就是通过模拟数据的扩散和恢复过程，让模型学会如何生成新的数据样本。

2、图像的生成

图像的生成过程可以概括为以下几个步骤：

初始化：根据随机种子生成一个噪声图像，这个噪声图像就像是一张涂满了随机颜色的纸。如果带有参考图，还会结合图片特征来丰富这个噪声图像。
文本处理：对于用户输入的文本，模型将执行一种独特的“翻译工作”。想象模型如同一位专业的翻译家，手持一本包含各种词汇与数值对应关系的词典。模型会拆解文本内容，分析其上下文关系，最终将用户输入转换为一系列数值向量。在这一过程中，文本中靠前的部分往往能够吸引更多的注意力。
逆向扩散过程：扩散模型的核心思想是逆向一个预定的扩散过程。在扩散过程中，数据的分布从有序逐渐变得无序。而在生成过程中，模型需要逆向这个过程，从无序的噪声状态逐步恢复到有序的数据分布。
迭代更新：按照用户输入的迭代步数，不断循环地逆向扩散去噪。每一步都会结合上一步的噪声图像、用户的输入文本等条件、以及模型本身的噪声预测能力，来引导生成过程，获得新的噪声图像。
输出：随着迭代步骤的增加，噪声会逐步减少，并逐渐显露出清晰的图像结构。最终生成一张由用户的灵感和模型的技艺共同铸就的图像。

秒画官方模型有何特点

1、独特的技术架构

创新设计：秒画官方模型采纳扩散模型核心理念，通过对抗性扩散蒸馏等前沿技术，打造出行业领先的基模型。
深厚底蕴：汲取计算机视觉领域的丰富经验与数据沉淀，秒画官方模型经过精心训练，功能全面而强大。
开放兼容：我们致力于用户友好体验，秒画兼容开源社区的通用模型与参数配置，简化调用流程，轻松上手。

2、更快的推理速度

效率至上：在追求卓越的征途上，秒画将速度提升至新高度，让每一次图片生成都成为效率的体现。
创新加速：独特的推理加速设计，搭配顶尖的算力支持，秒画实现了一秒生成图片的惊人速度，领先于开源社区的标准。
卓越性能：秒画不仅仅是快，也能保证生成质量，大幅提升工作效率，是新时代的生产力工具。

3、更高质量的图像

•高清直出：秒画提供直接输出高分辨率图像的能力，C端用户可享受高达6000分辨率的清晰度，API接口提供更高分辨率的图像输出。因此，我们没有额外提供高清放大的功能。
•细节丰富：得益于严格的数据筛选标准，秒画生成的图像不仅具有高分辨率，更在细节上表现出色，每一幅图像都生动逼真，如同艺术品般精致。
•专业数据沉淀：秒画的训练数据源自与行业合作伙伴的深度合作，覆盖多个领域的专业数据沉淀，确保了生成图像的专业品质。同时，结合我们自主研发的美学质量模型，对AI生成的图像进行智能筛选，进一步提升模型的训练效果和输出质量。

补充说明：

由于我们的模型采用了许多独特的技术架构，在算法和推理层面与开源社区存在一定的差异。因此，在兼容开源社区的新工具时，可能会稍显缓慢。如果您需要更快地兼容这些新工具，或者在使用过程中遇到任何问题，欢迎随时与我们联系。我们的专业团队将竭诚为您服务，帮助您解决问题，提升使用体验。