“離譜的AI擴圖”火了!張張那叫一個出其不意

“離譜的AI擴圖”火了!張張那叫一個出其不意

家人們,真的是要被抖音AI擴圖給笑死了——

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主打一個看完讓人“意想不到”、“一肚子氣”~

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例如一對恩愛情侶的照片在AI擴圖前是非常有信仰感的:

△素材來源:抖音@快樂野人

但在AI擴圖一通“神操作”之下,畫風簡直是180度大反轉:

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△素材來源:抖音@快樂野人

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網友們在看過之後哭笑不得,打趣稱“更虔誠”、“太勵志”了。

原本許多小夥伴們是想着用它來擴大原照片,但AI擴圖給出的結果卻主打一個離譜。

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於是乎,陸陸續續便有更多網友開始po出他們手中AI擴圖的神作,我們再來欣賞幾組“出其不意”。

AI擴圖神作一,願賜其名《牽住她的腳》:

△素材來源:抖音@心碎的跳一跳

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AI擴圖神作二,《十年樹木,百年樹人》:

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△素材來源:網絡

AI擴圖神作三,願賜其名《祝你幸福》:

△素材來源:網絡

有一說一,是有種活脫脫一部大型紀錄片《AI擴圖傳奇》的既視感了。

然鵝,如此名場面又怎麼少得了《甄嬛傳》的參與。

爲了驗證AI擴圖是否真有這麼奇葩,我們也進行一波實測——

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素材:《甄嬛傳》;軟件:剪映。

從操作角度上來說是比較簡單的,只需要打開剪映APP,上傳圖片,點擊“特效”、“圖片玩法”,再選擇“智能擴圖”即可。

接下來,請繼續欣賞AI擴圖的名場面……

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《甄嬛頂爐西遊記》:AI直接把甄嬛的背景擴成了西方的宮廷。

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類似的還有這種……

喂一張胖橘(皇上)進去,AI擴圖能還給我們一張孕期照……

衆妃子們的合影,在AI擴圖的大手筆之下,讓她們秒穿牛仔褲、運動鞋,穿梭在中西合璧的大街上。

還有更進階的一種玩法——把被AI搞殘的圖片,繼續投餵給它來擴圖。

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例如我們剛纔得到的胖橘孕期照,繼續AI擴圖的結果更加“驚豔”:

對,加了腿,加了行李箱,AI把照片傳遞的故事延伸到了“孕期離家出走”……

衆妃子們的故事也有了大膽的創新,從古裝宮廷戲碼搖身穿越到了現代。

不得不說,AI擴圖,你是真給了《甄嬛傳》一萬種可能。

這時有小夥伴肯定問題,既然AI擴圖這麼“弱X”,爲什麼大家還要用它呢?

正所謂AI也有馬失前蹄的時候,剛纔我們展示的也僅僅是它失敗或不合邏輯的案例。

其實在這個功能推出之後,大部分的擴圖效果還是相當得給力的。

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例如一對新人婚禮的局部照片,就可以擴大場景範圍,而且是非常合理且溫馨的那種:

街拍後的照片想要擴大背景範圍,也是可以有的。

那麼接下來的另一個問題便是:

說到AI擴圖這事,之前Midjourney、Photoshop、DALL-E 2、Stable Diffusion等都有推出類似功能,其背後原理也有些相似之處。

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All Free!

像DALL-E、Stable Diffusion、Photoshop的Generative Fill等都用到了一種叫做Outpainting的技術。

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Outpainting是一種圖像處理技術,與Inpainting(圖像內部填充)相反,可以根據現有圖像的內容、風格和上下文,合成與原始圖像相協調的新內容,從而擴展圖像的視覺範圍。

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Outpainting通常依賴於深度學習模型,有基於內容擴散的、基於GAN的、基於語義理解的等。

此外,AI擴圖不僅是增加像素的數量,更重要的是增加圖像分辨率的過程。

例如,CNN是AI擴圖中常用的神經網絡,通過學習大量的低分辨率和高分辨率圖像對,來理解圖像特徵,學習如何從低分辨率重建高分辨率圖像。

超分辨率技術使得模型能夠填補低分辨率圖像中缺失的像素,從而生成更高分辨率的圖像。

在擴圖過程中爲了保證圖像細節還要注意細節增強、噪聲抑制等。

雖然目前AI擴圖技術有了很大進展,但實時處理能力還有待提升,通常來說更高質量的圖像擴展需要更多的計算時間。

現有的很多AI擴圖工具生成速度已經有了不小的提高,不過成品的質量是否符合邏輯,這個概率還是比較隨機的。

即便AI擴圖有時給出的結果很離譜,但這種“抽象風”也給網友們帶來了不少的樂子。

有網友表示,這幾天抖音最精彩的就是AI擴圖評論區。

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因爲大型紀錄片《AI擴圖傳奇》,還在持續更新中……

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那麼今天,你,AI擴圖了嗎?

參考鏈接:[1]https://weibo.com/6128329691/4974454526706532[2]https://s.weibo.com/weibo?q=AI%E6%89%A9%E5%9B%BE

馬斯克反擊“封閉”的OpenAI:開源全球最大參數模型

馬斯克反擊“封閉”的OpenAI:開源全球最大參數模型
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作爲對OpenAI閉源決策的直接反擊,馬斯克選擇開源全球最大參數的大語言模型。

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當地時間3月17日,馬斯克旗下的人工智能初創公司“xAI”正式開源其大模型Grok-1。官網顯示,該模型參數量高達3140億,遠超OpenAI GPT-3.5的1750億,成爲迄今爲止全球參數量最大的開源模型。

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“xAI”是由馬斯克成立的彙集DeepMind、OpenAI等諸多公司原開發人員的小型初創公司,聲稱要構建一個良好的AGI(通用人工智能)。去年11月,該公司發佈了其第一代大語言模型Grok,正式加入了全球大模型混戰。

官網介紹稱,此次發佈的Grok-1是一個由“xAI”從頭訓練的混合專家模型,且沒有針對任何特定應用(例如對話)進行微調。該公司在開源社區GitHub上提供了Grok-1的開放版本,截至發稿,該模型使用人數達到1900人,獲得了約1.5萬人的收藏。

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Grok希望向外界傳遞的特點在於,它可以通過社交平臺“X”(原推特)實時瞭解世界,並且能夠回答許多其他人工智能系統拒絕答覆的尖銳問題。但馬斯克表示,這一服務只屬於“X”訂閱者,用戶需要上交每月16美元的訂閱費用才能訪問Grok。

由於馬斯克與OpenAI首席執行官山姆·奧特曼之間的較量日趨激烈化,Grok能否趕超GPT,自然也成爲輿論關注的焦點。

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“xAI”官網去年發佈的一則博客顯示,在計算推理等基本測試中,Grok-1超過了其計算類別中包括GPT-3.5的所有其他模型。獵豹移動董事長兼CEO傅盛也對界面新聞表示,“(Grok-1)總體來說水平很高,應該超過了ChatGPT,但不如GPT-4。”

更大參數量在提升模型性能的同時,也帶來了高昂的訓練和運行成本。

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3140億參數的模型複雜性極高,意味着需要更多的訓練數據和服務器資源,而高昂的成本一定程度上會降低對業內人士的吸引力。傅盛對此也評價道,“一般公司是用不起的,就算是用,也得8張A100(英偉達芯片)才能勉強裝下。”

此外,不同的任務類型還需要不同的數據,例如自然語言處理任務需要文本數據,圖像識別任務則需要圖像數據進行訓練,這也進一步增加了訓練模型的難度。

目前已經有多家公司推出了開源的基礎模型,像在開源社區備受關注的Mistral AI,已經積累了一定量級的用戶基礎。一位應用層創業者告訴界面新聞,除非新模型在性能上帶來顯著飛躍,否則大多數從業者可能不會嘗試更換或測試新模型。

知名機器學習研究者Sebastian Raschka也在社交平臺表態稱:“Grok-1比其他通常帶有使用限制的開放權重模型更加開源,但它的開源程度不如Pythia、Bloom和OLMo,後者附帶訓練代碼和可復現的數據集。”

馬斯克曾是OpenAI的早期資助者和聯合創始人,由於與奧特曼對OpenAI未來方向存在不同意見,2018年馬斯克離開了這家公司,並在後續的時間裡對OpenAI的某些決策持續表達批評。

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自年初起,二人之間的裂痕不斷擴大。馬斯克認爲OpenAI需要恢復開源,從而對OpenAI及其創始人提起訴訟。這位掌管着多家公司的CEO認爲,OpenAI未致力於開源通用人工智能,而是變成了“微軟的閉源子公司”。

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面對馬斯克的指控,OpenAI也迅速予以回擊。

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當地時間3月5日,OpenAI迴應稱,馬斯克曾在2017年底同意OpenAI需要創建一個營利性實體,並希望獲得多數股權和董事會控制權、擔任首席執行官,但雙方沒有就營利性條款達成一致。也因此,馬斯克在討論過程中停止了注資。

迴應還指出,馬斯克曾在2016年的郵件中同意在分享AI應用成果的同時不一定要開源AI技術,意在表明馬斯克“心口不一”。

“xAI”自成立後便一直被公衆視爲“OpenAI的競爭者”。馬斯克將xAI視爲大型人工智能公司的替代方案,但他也強調,該公司處於萌芽階段,要趕上OpenAI和谷歌仍需時間。

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