在阿里云DSW中微调Lora模型实现虚拟上装
AIGC是指通过人工智能技术自动生成内容的生产方式，其中，文生图（Text-to-image Generation）任务是流行的跨模态生成任务，旨在生成与给定文本对应的图像。本文实现的主要功能是在阿里云DSW中，通过对AIGC Stable Diffusion文生图Lora模型进行模型微调，并启动WebUI进行模型推理实现虚拟上装。
AIGC核心技术——多模态预训练大模型
美国OpenAI公司在2021年推出了一项重要的技术成果，即CLIP。这一模型采用了先进的多模态预训练方法，通过对4亿对图文进行学习，取得了显著的成果。CLIP的核心思想是通过双塔模型和比对学习方式，将文本和图像进行嵌入式学习，实现了跨模态的信息表达。 在CLIP中，模型包括Text-Encoder和Image-Encoder两个主要组件。Text-Encoder负责将文本信息转化为向量表示，.....
AIGC核心技术——自然语言处理（NLP）预训练大模型
LaMDA是一款由谷歌推出的自然语言对话模型。其在2021年的发布引起了广泛关注。LaMDA的训练过程包括预训练和微调两个主要步骤。首先，模型通过使用庞大的1.56T公共数据集进行预训练，初步认识自然语言。然而，由于数据集的广泛性，LaMDA的回答可能存在不准确的情况。为了解决这个问题，谷歌采用了多回答分类器的方法。该方法通过综合评价回答的安全性、敏感性、专业性和趣味性，选择最高得分的回答，以提....
AIGC核心技术——计算机视觉（CV）预训练大模型
Florence是微软在2021年11月提出的一种视觉基础模型，其采用了双塔Transformer结构，其中文本部分采用了12层Transformer，而视觉部分则采用了SwinTransformer。通过对来自互联网的9亿图文对进行学习，Florence通过Unified Contrasive Learning机制将图文映射到相同的空间中，为计算机视觉领域的各种任务提供了强大的支持。 在Fl.....
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