从阿里50亿参数AI绘画模型简单了解宅男AI小姐姐的生成模型

　　最近被AI绘画刷屏了，被震惊到了，如此真实。
　　听说阿里也发布可控扩散模型Composer；据说这个模型由50亿参数训练而来，和Stable Diffusion原理不同，该技术的核心是利用神经网络对原始图像进行分解，并将其表示为语义特征。然后，通过操纵这些语义特征，可以实现对图像的合成和编辑。据说具有广泛的应用前景，例如可用于虚拟换装、电商推荐、智能广告等领域。
　　随着计算机技术的不断发展和进步，图像生成技术也得到了极大的提升。在此背景下，越来越多的图像生成模型得到了广泛应用。那么刷屏的AI小姐姐，和AI小女友们是用的什么模型呢？ 其中，Stable Diffusion、DreamBooth扩散模型和Chilloutmix模型是非常受欢迎的。
　　Stable Diffusion
　　Stable Diffusion模型是一种基于随机微分方程的图像生成模型，它的核心思想是通过多个时间步长进行图像迭代，最终生成一个高分辨率的图像。这种模型具有很好的可扩展性和灵活性，能够生成出非常逼真的图像。
　　Chilloutmix
　　Chilloutmix模型是一种基于深度学习的图像生成模型，它能够生成出非常优美和细腻的图像。这种模型的核心思想是通过对图像特征的学习，结合多种不同的图像生成技术，生成出非常具有艺术价值的图像。
　　DreamBooth
　　扩散模型是一种基于生成对抗网络（GAN）的图像生成模型。这种模型能够利用生成器和判别器的竞争，生成出非常具有艺术感和审美价值的图像。这种模型可以训练出非常复杂和高度细节化的图像，使得生成的图像非常逼真和惊艳。
　　以上模型可能会互相依赖使用，最后再使用一个LORA训练模型，LoRA（Low-Rank Adaptation of Large Language Models）。主要是基于以上模型的训练结果来进行二次训练，这个模型既保留了预训练模型的语言理解和生成能力，又更好地适应了目标领域或任务更倾向你想表达的内容。
　　其中一些少儿不宜的内容大部分出自chilloutmix 和 Lora [奸笑]。
　　最后，Stable Diffusion、DreamBooth扩散模型和Chilloutmix模型都是非常优秀的图像生成模型。它们具有很高的可扩展性和灵活性，能够生成出非常逼真和惊艳的图像。
　　未来会发展成什么样呢？你怎么看？不过评论区的宅男们都开始躁动了。