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Datawhale 2024 年 AI 夏令营第四期的学习活动(“AIGC”方向)
该活动为面向“可图Kolors-LoRA风格故事挑战赛”开展的实践学习
所有人均可参与,全程免费,参与方式为线上报名
挑战赛内容
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参赛者需在可图 Kolors 模型的基础上训练LoRA 模型,风格不限。
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基于LoRA模型生成 8 张图片组成连贯故事,故事内容可自定义
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评估标准:LoRA风格的美感度及连贯性
样例:偶像少女养成日记
挑战赛奖励
奖项 | 奖金 |
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一等奖(第1名) | 10000元*1 |
二等奖(第2-4名) | 3000元*3 |
三等奖(第5-10名) | 1000元*6 |
人气奖(10个) | 500元天猫超市卡*10 |
PS:
人气奖:截止2024年8月31日23:59前点赞数+统计数,降序选出前10名,9月2日公布
实践过程
Step 1(获得免费的Linux云计算主机)
登录魔塔(可选手机号登陆、CSDN登录、GitHub登录)
打开我的Notebook
如图创建实例(大约需要2分钟)
实例创建成功后点击下方的查看Notebook进入实例
Step 2(配置训练环境)
如图点击图标,进入终端
在窗口中依次输入命令(输入命令并回车后再输入下一条命令)
第一条命令:(安装运行依赖库)
git lfs install
第二条命令:(克隆模型文件)
git clone https://www.modelscope.cn/datasets/maochase/kolors.git
双击进入kolors文件夹
双击打开baseline文件(进入下图窗口)
点击执行,执行完成后点击重启(该步骤用于一键安装依赖文件)
向下滑动,找到关键词,根据自己想法添加关键词(一共8幅图)(越靠前的关键词影响比重越大)
关键词输入似乎有数量限制(不确定,输入较多关键词时会提示字符数量过多)
结束后,点击一键运行,开始生成图像(大约20分钟)
最后会在下方生成图像(滑动到页面最底下)
成品展示
总结
在这次AIGC(Artificial Intelligence Generated Content,人工智能生成内容)训练营中,我经历了一次激动人心的学习与实践之旅,成功利用AI技术生成了八幅充满创意与个性化的图像作品。这次经历不仅深化了我对AI生成艺术的理解,也让我亲身体验到了科技与艺术融合的无限可能。
一、任务概述
本次训练营的核心任务是通过输入关键词(如“星空”、“梦幻城堡”)与负面关键词(如“暗淡”、“单调”),引导AI算法创造出既符合正面引导又避免负面特征的图像。这一过程考验了我对AI生成内容的掌控能力,以及如何精准地传达个人审美与创意需求。同时这也是对AIGC的初步体验过程,该实践过程包含了环境搭建以及关键词输入,有助于对AIGC的入门。
二、学习收获
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技术认知提升:通过理论学习与实操演练,我深入了解了AIGC背后的技术原理,包括深度学习、卷积神经网络(CNN)、生成对抗网络(GAN)等关键技术。这些知识的掌握为我后续更好地利用AI工具打下了坚实的基础。
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创意激发:在设定关键词与负面关键词的过程中,我不断尝试新的组合与搭配,激发了丰富的想象力与创造力。AI生成的图像往往超出预期,为我的创意世界增添了新的色彩与灵感。
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技能实践:从最初的参数调整、模型选择,到最终的图像筛选与优化,我全程参与了AI生成图像的每一个步骤。这一过程不仅锻炼了我的实践能力,也让我更加熟悉了AI创作流程中的每一个细节。
三、反思与展望
虽然本次任务取得了较为满意的成果,但我也意识到自己在AI技术掌握、创意挖掘等方面仍有提升空间。未来,我将继续深入学习AIGC相关知识,探索更多AI创作工具与平台;同时,我也将更加注重个人创意的培养与表达,努力在AI与艺术的交融中创造出更多独特而富有魅力的作品。
拓展
提示词
提示词很重要,一般写法:主体描述,细节描述,修饰词,艺术风格,艺术家(越靠前比重越大)
常见训练参数
output_dir:指定模型保存的路径
output_name:指定模型保存的文件名(不含扩展名)
max_train_steps:指定训练的steps数
mixed_precision:使用混合精度来节省显存
gradient_checkpointing:用于节省显存,但是会增加训练时间
xformers / mem_eff_attn:用于节省显存
一键AI生成图片体验
魔塔提供了一键生成AI图片的功能,点击访问
ps:该模型训练工具上传的图片数量最多128张,相比于代码开发的模式,有一定的限制。故在模型效果上比我们上边代码生成的结果差。
标签:AI,模型,关键词,AIGC,Datawhale,生成,挑战赛 From: https://blog.csdn.net/2402_86680664/article/details/141033511