PyTorch深度學習項目教程課件：深度學習內(nèi)容智能生成

PyTorch深度學習項目教程

深度學習內(nèi)容智能生成ARTIFICIALINTELLIGENCEGENERATEDCONTENT要點：內(nèi)容智能生成相關(guān)概念、圖像超分辨率相關(guān)概念、生成對抗網(wǎng)絡(luò)、ChatGPT、StableDiffusion

項目背景ProjectBackground問題：大模型是當前深度學習的熱點內(nèi)容。大模型對于機器配置要求較高，從頭開始訓練一個大模型對于一般用戶來講是很難實現(xiàn)的任務。可以先學習大模型的應用，再逐步參加到大模型的開發(fā)中去。解決：人工智能內(nèi)容生成是一個充滿挑戰(zhàn)和創(chuàng)新的領(lǐng)域，是大模型技術(shù)的關(guān)鍵熱點。可通過學習圖像超分辨率重建、智能問答、文生圖、圖生圖等技術(shù)方法，提升項目能力。需要注意的是，內(nèi)容生成技術(shù)可能帶來的倫理和社會問題，如虛假新聞生成、侵犯隱私等，需要有良好的道德意識和社會責任感。知識目標KnowledgeObjectives理解人工智能內(nèi)容生成（AIGC）的概念及其在各個領(lǐng)域的應用學習生成對抗網(wǎng)絡(luò)（GAN）的基本概念和模型結(jié)構(gòu)了解ChatGPT技術(shù)及其在自然語言處理中的應用了解StableDiffusion擴散模型在圖像生成中的應用能力目標AbilityGoals能夠?qū)D像超分辨率算法應用于實際項目，提高圖像質(zhì)量掌握ChatGPT工具的本地化安裝及部署方法，實現(xiàn)自然語言處理任務掌握大模型提詞器的使用技巧，提高模型性能掌握StableDiffusionUI的安裝方法，實現(xiàn)高質(zhì)量的圖像生成素養(yǎng)目標ProfessionalAttainments能夠關(guān)注技術(shù)發(fā)展動態(tài)，不斷學習和掌握新興技術(shù)備良好的職業(yè)道德和倫理道德，避免大模型技術(shù)的濫用能夠充分考慮倫理和社會問題，確保技術(shù)的發(fā)展符合社會價值觀和法律法規(guī)培養(yǎng)團隊協(xié)作精神，提升跨學科交流與合作的能力目錄任務1了解人工智能內(nèi)容生成概念任務2實現(xiàn)圖像超分辨率重建任務3實現(xiàn)自動問答任務4實現(xiàn)AI繪畫01任務1了解人工智能內(nèi)容生成相關(guān)概念1.1AIGC定義AIGC是一種新的人工智能技術(shù)，它的全稱是ArtificialIntelligenceGenerativeContent，即人工智能生成內(nèi)容。它是一種基于機器學習和自然語言處理的技術(shù)，能夠自動產(chǎn)生文本、圖像、音頻等多種類型的內(nèi)容。這些內(nèi)容可以是新聞文章、小說、圖片、音樂，甚至可以是軟件代碼。AIGC系統(tǒng)通過分析大量的數(shù)據(jù)和文本，學會了模仿人類的創(chuàng)造力，生成高質(zhì)量的內(nèi)容。AIGC技術(shù)可以大大提高內(nèi)容的生產(chǎn)效率，并同時保持一定的質(zhì)量水平，提高內(nèi)容的精準度和一致性。不過，AIGC技術(shù)仍然面臨一些挑戰(zhàn)，如如何處理內(nèi)容的版權(quán)問題、如何保證生成的內(nèi)容符合法律標準和用戶期望等。AIGC是人工智能1.0時代進入2.0時代的重要標志。1.2AIGC特點AIGC的出現(xiàn)和發(fā)展是信息科技和人工智能領(lǐng)域的重要創(chuàng)新之一，它在數(shù)字媒體、廣告、新聞、娛樂和營銷等領(lǐng)域引起了巨大的關(guān)注和應用。AIGC具有以下主要特征：自動化和高效性：AIGC利用人工智能算法和模型，自動生成內(nèi)容，不需要人工進行手動創(chuàng)作或編輯。與人工創(chuàng)作相比，AIGC能夠在短時間內(nèi)快速生成大量內(nèi)容，提高創(chuàng)作和生產(chǎn)的效率。多樣性和定制化：AIGC可以生成多種形式的內(nèi)容，包括文字、音頻、視頻、圖像等，滿足不同媒體和渠道上的需求。同時，AIGC還能根據(jù)用戶的需求、偏好和指定的參數(shù)，生成個性化的內(nèi)容，提供定制化的解決方案。概念理解和智能創(chuàng)作：優(yōu)秀的AIGC能夠理解文本、語義和上下文，根據(jù)相關(guān)的知識庫和模型，生成富有表達力和邏輯性的內(nèi)容。它可以從大量的數(shù)據(jù)和資源中提取關(guān)鍵信息，并生成具有洞察力和創(chuàng)造力的內(nèi)容。實時性和快速響應：AIGC可以快速生成實時的內(nèi)容，在各種領(lǐng)域，如新聞、天氣、體育賽事等方面發(fā)揮作用。它能夠通過即時更新和動態(tài)生成的方式，及時反映最新的信息和變化。個性化和用戶體驗：AIGC可以根據(jù)用戶的需求和偏好生成定制化的內(nèi)容，提供個性化的用戶體驗。它可以根據(jù)用戶的指定參數(shù)、歷史數(shù)據(jù)和反饋信息，調(diào)整生成內(nèi)容的風格、語言和格式，以滿足用戶的需求和期望。1.3AIGC的主要內(nèi)容文字生成：AIGC能自動生成各種類型的文本，包括新聞報道、文章、博客、評論、產(chǎn)品描述等。它可以根據(jù)用戶提供的主題或需求，生成相關(guān)且具有一定邏輯性的文字內(nèi)容。音頻生成：AIGC可以生成音頻內(nèi)容，例如語音合成、自動語音識別和自動配音。這些技術(shù)使得AIGC能夠自動生成有聲讀物、播客、音樂、廣播等音頻形式的內(nèi)容。視頻生成：AIGC還能生成視頻內(nèi)容，包括視頻片段的剪輯、動畫生成、特效添加等。它可以將文本、圖像和音頻等多種元素融合在一起，創(chuàng)造出具有視覺吸引力和故事性的視頻內(nèi)容。圖像生成：AIGC能夠生成靜態(tài)圖像或動態(tài)圖像，例如插圖、圖標、圖片編輯、藝術(shù)創(chuàng)作等。它可以基于文本描述、模式識別和機器學習等技術(shù)生成與特定主題相關(guān)的圖像內(nèi)容。AIGC作為一項前沿技術(shù)和應用，具有自動化、多樣性、概念理解、實時性和個性化等主要特征。它在數(shù)字內(nèi)容生產(chǎn)、個性化推薦和用戶體驗等方面具有廣闊的應用前景和商業(yè)價值。未來，隨著人工智能和機器學習等技術(shù)的不斷進步，AIGC將會在各個領(lǐng)域發(fā)揮更加重要的作用，為人類帶來更多的便利和創(chuàng)新。02任務2實現(xiàn)圖像超分辨率重建2.1圖像超分辨率技術(shù)圖像分辨率是一組用于評估圖像中蘊含細節(jié)信息豐富程度的性能參數(shù)，包括時間分辨率、空間分辨率及色階分辨率等，體現(xiàn)了成像系統(tǒng)實際所能反映物體細節(jié)信息的能力?？臻g分辨率2.1圖像超分辨率技術(shù)圖像的超分辨率重建技術(shù)指的是將給定的低分辨率圖像通過特定的算法恢復成相應的高分辨率圖像。小圖變大圖，模糊變清晰2.2生成對抗網(wǎng)絡(luò)目前在超分方面較為流行的應用為Real-ESRGAN，其底層為生成對抗網(wǎng)絡(luò)技術(shù)(GAN，GenerativeAdversarialNetwork)生成對抗網(wǎng)絡(luò)的基本思想是訓練過程中生成網(wǎng)絡(luò)(生成器，Generator)與判別網(wǎng)絡(luò)(判別器，Discriminator)不斷對抗的過程2.3SRGANSRGAN是Super-ResolutionGenerativeAdversarialNetwork的縮寫，是一種基于生成對抗網(wǎng)絡(luò)（GAN）的圖像超分辨率算法。其主要思想是通過學習低分辨率（LR）圖像與其高分辨率（HR）對應物之間的映射，來實現(xiàn)從LR圖像到HR圖像的映射過程，從而實現(xiàn)圖像的超分辨率。SRGAN的訓練數(shù)據(jù)集包括低分辨率圖像及其對應的高分辨率圖像。2.3ESRGANESRGAN是EnhancedSuper-ResolutionGenerativeAdversarialNetworks的縮寫，針對SRGAN進行了一些改進，所提的ESRGAN方法相比SRGAN擁有更好的視覺效果。在真實度與紋理細節(jié)上，相比SRGAN的兩個卷積層，ESRGAN用了5個卷積層的密集連接，同時ESRGAN還對BN層、LOSS損失函數(shù)和圖像插值等進行了一些改進。網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)：引入了Residual-in-ResidualDenseBlock(RRDB)來代替SRGAN中的resblock；移除了網(wǎng)絡(luò)單元的BN層；增加了殘差尺度變化ResidualScaling，來消除部分因移除BN層對深度網(wǎng)絡(luò)訓練穩(wěn)定性的影響2.3ESRGAN對抗損失：SRGAN的對抗損失的目的是為了讓真實圖像的判決概率更接近1，讓生成圖像的判決概率更接近0。而改進的ESRGAN的目標是，讓生成圖像和真實圖像之間的距離保持盡可能大，這是引入了真實圖像和生成圖像間的相對距離（RelativisticaverageGAN簡稱RaGAN），而不是SRGAN中的衡量和0或1間的絕對距離。具體說來，ESRGAN目的是讓真實圖像的判決分布減去生成圖像的平均分布，再對上述結(jié)果做sigmoid處理，使得結(jié)果更接近于1；讓生成圖像的判決分布減去真實圖像的平均分布，再對上述結(jié)果做sigmoid處理，使得結(jié)果更接近于0。感知損失：基于特征空間的計算，而非像素空間。使用VGG網(wǎng)絡(luò)激活層前的特征圖，而不像SRGAN中使用激活層后的特征圖。因為激活層后的特征圖有更稀疏的特征，而激活前的特征圖有更詳細的細節(jié)，因此可以帶來更強的監(jiān)督。并且，通過使用激活后的特征圖作為感知損失的計算，可以帶來更加銳化的邊緣和更好視覺體驗。2.4Real-ESRGANReal-ESRGAN是ESRGAN升級版，主要有三點創(chuàng)新：提出高階退化過程模擬實際圖像退化，使用光譜歸一化U-Net鑒別器增加鑒別器的能力，以及使用純合成數(shù)據(jù)進行訓練。創(chuàng)新性地提出了PixelUnshuffle操作，令輸入分辨率減小、通道增加Real-ESRGAN網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)合成流程圖2.5Real-ESRGAN的實際應用Real-ESRGAN已經(jīng)訓練好的模型可以開箱即用，在大多數(shù)場景效果良好。在2021年ICCVAIM上獲得榮譽論文提名獎。

2.5Real-ESRGAN的實際應用完成環(huán)境安裝，通過inference_realesrgan.py測試其能力：原圖像超分后圖像03任務3實現(xiàn)自動問答3.1ChatGPT概述ChatGPT是OpenAI開發(fā)的一種基于生成式預訓練模型的聊天機器人。ChatGPT的預訓練過程包括兩個關(guān)鍵步驟：無監(jiān)督學習和生成式任務。在無監(jiān)督學習階段，ChatGPT使用海量的互聯(lián)網(wǎng)文本數(shù)據(jù)進行自監(jiān)督學習，以學習語義和句子結(jié)構(gòu)。在生成式任務階段，ChatGPT通過最大似然估計來調(diào)整模型參數(shù)，以使生成的文本盡可能接近于真實文本分布。這個訓練過程使ChatGPT能夠?qū)W會語言的模式、邏輯和語義，從而生成具有上下文感知能力的回復。ChatGPT被設(shè)計成以人類對話的方式進行對話，以實現(xiàn)更自然、流暢和有趣的交互體驗3.2ChatGPT技術(shù)發(fā)展ChatGPT的技術(shù)架構(gòu)基于Transformer模型，該模型由Google團隊于2017年提出，因其在機器翻譯任務上的卓越表現(xiàn)而受到廣泛關(guān)注。Transformer模型基于自注意力機制，能夠有效地捕捉文本序列中的上下文關(guān)系。這種架構(gòu)使ChatGPT能夠理解輸入的上下文，并根據(jù)語義和語法規(guī)則生成連貫的回復。2017年，DeepMind提出了基于Transformer架構(gòu)的Seq2Seq模型。該模型在許多自然語言處理任務中取得了顯著的成果，如機器翻譯、問答系統(tǒng)等。2018年，OpenAI在Transformer模型的基礎(chǔ)上提出了一個更強大的模型：GenerativePre-trainingTransformer（GPT）。與Seq2Seq模型不同的是，GPT只需在大規(guī)模數(shù)據(jù)上進行無監(jiān)督預訓練，即在語言模型任務上進行預訓練，然后通過微調(diào)（Fine-Tune）在各種下游任務上進行應用。這種“預訓練+微調(diào)”的方法被證明對于各種自然語言處理任務都是非常有效的。2019年，OpenAI進一步發(fā)展了GPT，提出了GPT-2模型。相比于GPT-1，GPT-2模型在模型參數(shù)、語料庫大小和預訓練任務的多樣性等方面進行了改進。此外，GPT-2在能夠生成逼真、流暢、連貫的文本方面取得了很大的突破，并被認為是目前最先進的自然語言處理技術(shù)之一。2020年，OpenAI發(fā)布了GPT-3模型。GPT-3具備了較高的生成能力，可用于自然語言生成、自動問答等任務。GPT-3可以生成優(yōu)質(zhì)的文章，包括新聞報道、散文、小說等，僅需要一個簡短的指示。此外，GPT-3還可以處理更加復雜的任務，如機器翻譯、信息檢索、電子郵件回復、文本編輯等。2021年，OpenAI發(fā)布了最新的GPT-4模型，相較于前代模型，在性能、規(guī)模和功能上都有顯著提升。GPT-4沿用了GPT-3的優(yōu)點，同時進一步優(yōu)化了模型架構(gòu)，以滿足更多樣化的應用需求。3.3ChatGPT存在問題及改進方向首先，由于ChatGPT是基于大規(guī)模預訓練的模型，其生成的回復可能存在不準確、模棱兩可或缺乏可靠性的問題。其次，ChatGPT仍然缺乏真正的理解和常識推理能力，在處理復雜問題和理解上下文時可能出現(xiàn)困難。此外，ChatGPT也面臨著隱私和安全性的考慮，如保護用戶數(shù)據(jù)和避免濫用。為了進一步提升ChatGPT的性能和應用范圍，未來的研究和發(fā)展集中在以下幾個方面：1）改進模型的理解能力，使其能夠更好地處理上下文和理解對話的意圖；2）進一步提升生成回復的質(zhì)量和準確性，避免不合理或模棱兩可的回答；3）探索與ChatGPT的人機協(xié)同工作，發(fā)揮機器智能和人類創(chuàng)造力的優(yōu)勢，實現(xiàn)更高效、創(chuàng)新和有價值的工作。3.4類ChatGPT本地化應用代碼位置：

模型位置：

3.4類ChatGPT本地化應用運行cli_demo.py，注意配置模型文件路徑：3.4類ChatGPT本地化應用運行結(jié)果：3.5提詞器的使用技巧

GPT是為我們生成內(nèi)容的，不要把它的算力浪費在理解我們輸入的內(nèi)容上。ChatGPT的問答提詞器影響了回答的質(zhì)量，因此我們需要保證指令要清晰，要清晰地表達想要什么，不要讓GPT猜我們想要什么。指令提示詞建議如下：1.問題里包含更多細節(jié)2.讓模型角色扮演3.借助標記符號04任務4實現(xiàn)AI繪畫4.1擴散模型

4.1擴散模型四種生成模型生成對抗網(wǎng)絡(luò)（GenerativeAdversarialModels，GAN）：原理是通過判別器和生成器的互相博弈來讓生成器生成足以以假亂真的圖像。變分自編碼器（VarianceAuto-Encoder，VAE）：原理是通過一個編碼器將輸入圖像編碼成特征向量，它用來學習高斯分布的均值和方差，而解碼器則可以將特征向量轉(zhuǎn)化為生成圖像，它側(cè)重于學習生成能力。標準化流模型（NormalizationFlow，NF）：是從一個簡單的分布開始，通過一系列可逆的轉(zhuǎn)換函數(shù)將分布轉(zhuǎn)化成目標分布。擴散模型（DiffusionModels，DM）：先通過正向過程將噪聲逐漸加入到數(shù)據(jù)中，然后通過反向過程預測每一步加入的噪聲，通過將噪聲去掉的方式逐漸還原得到無噪聲的圖像，擴散模型本質(zhì)上是一個馬爾可夫架構(gòu)，只是其中訓練過程用到了深度學習的BP，但它更屬于數(shù)學層面的創(chuàng)新。4.1擴散模型擴散模型本質(zhì)是生成模型，這意味著DiffusionModels用于生成與訓練數(shù)據(jù)相似的數(shù)據(jù)。從根本上說，DiffusionModels的工作原理，是通過連續(xù)添加高斯噪聲來破壞訓練數(shù)據(jù)，然后通過反轉(zhuǎn)這個噪聲過程，來學習恢復數(shù)據(jù)。DiffusionModels對應的圖像擴散過程：逆擴散過程p就是從純噪聲生成一張圖像的過程：4.2StableDiffusionUI安裝

StableDiffusion基本概念包括：大模型：用原始素材通過深度學習的擴散模型技術(shù)訓練的大模型，可以直接用來生圖。大模型決定了最終出圖的大方向，可以說是一切的底料。多為CKPT/SAFETENSORS擴展名。VAE：及基于大模型基礎(chǔ)上的編碼解碼器。類似濾鏡，是對大模型的補充，用于穩(wěn)定畫面的色彩范圍。多為CKPT/SAFETENSORS擴展名。LoRA：模型插件，是在基于某個大模型的基礎(chǔ)上，深度學習之后煉制出的小模型。需要搭配大模型使用，可以在中小范圍內(nèi)影響出圖的風格，或是增加大模型所沒有的東西。ControlNet：微調(diào)插件，能夠基于現(xiàn)有圖片得到諸如線條或景深的信息，再反推用于處理圖片，讓圖像按照預設(shè)線條或區(qū)塊生成，打破了模型的隨機性。StableDiffusionWeb-UI（SD-WEBUI）：由知名開源程序員AUTOMATIC1111基于StabilityAI算法制作的開源軟件，能夠展開瀏覽器，用圖形界面操控StableDiffusion。StableDiffusionWeb-UI整合包4.3AI繪圖實現(xiàn)autumninparis,ornate,beautiful,atmosphere,vibe,mist,smoke,fire,chimney,rain,wet,pristine,puddles,melting,dripping,snow,creek,lush,ice,bridge,forest,roses,flowers,bystanle