登入 Leonardo.Ai 之後，點擊左側 Image Generation 就可以開始透過文字提示產生圖片，這篇教學會介紹如何使用 Image Genera...
前言 這系列的文章我分享過了很多建立生成模型的辦法，但依然很難去從訓練過程看到圖片生成的品質如何，所以今天要繼續分享一些評分標準，讓各位可以比較好的幫生成模型評...
這篇教學會介紹如何註冊 Leonardo.Ai，以及登入後的主畫面，以及透過產生圖片的功能，用 Leonardo.Ai 產生第一張圖片。 原文參考：註冊與登入...
前言 今天要來介紹一些可以評估生成模型生成圖片其品質的一些指標，要將人的美感、感知等換成數學公式非常困難。所以不只生成模型在進步，許多評估指標也都在慢慢進步。今...
Leonardo.Ai 是一個使用文字提示就能產生圖片的線上服務，不僅能產生有如 Midjourney 或 Stable diffusion 品質的影像，更可以...
前言 昨天帶各位實作了DDIM模型，不知道各位是否有成功實作出來？今天我們要來看看昨天的DDIM訓練時的損失變化與圖片生成的過程。看完了以後再來分享一下擴散模型...
生成式AI 簡報應用 - Gamma AI Gamma AI：革新簡報製作的未來 在現代商業和教育環境中，簡報是一個不可或缺的溝通工具。然而，對於許多人來說，...
這個 Midjourney 範例會使用產生圖片的 stop 指令，搭配 Remix 圖片的 Vary ( Subtle ) 功能，產生類似文藝復興時期朱塞佩·阿...
前言 歷經了前兩天的數學轟炸，希望各位有藉此更加了解擴散模型的原理，今天我們就要來實作DDIM啦，這次使用的程式碼是由Keras 官網上改寫而來的，不過資料集的...
這個 Midjourney 範例會展示兩種真人變成卡通人物的作法，第一種是使用真人的照片，第二種方法是輸入一些名人的姓名，接著再透過一系列的步驟以及提示詞，將這...
前言 昨天介紹了DDPM，希望各位沒有被複雜的數學原理轟炸到，如果有的話，很抱歉今天會再被轟炸一次，不過基本原理昨天以及帶各位算完了，今天的數學量會比昨天少很多...
前言 前幾天介紹了許多生成對抗網路 (GAN)的理論與實作，希望各位都有從中學習到許多。不過這次系列文章也即將進入尾聲，故在最後我想介紹擴散模型。擴散模型始祖是...
前言 我們從第10天陸續介紹了許多GAN模型，這些模型都能夠生成圖片，也都各有優缺點。雖然每個GAN的應用都不一樣，也礙於篇幅無法介紹所有的GAN模型給各位，所...
前言 今天要來介紹SRGAN啦，這是一個可以把低解析度轉成高解析度圖片的應用，相信它一定非常實用吧，今天就來看看要如何建立SRGAN啦！ 建立SRGAN模型 S...
前言 昨天使用了Pix2Pix來修復圖像，不知道各位的Pix2Pix有沒有得到好的成果，同時也希望各位可以試試看將Pix2Pix應用在其他影像處理的任務中。今天...
前言 昨天介紹了Pix2Pix的原理，Pix2Pix可以達成許多影像處理的任務，其中的U-Net也是目前較常用的架構。今天就來看看Pix2Pix模型要如何建立起...
前言 昨天帶各位實作了CGAN，這是基於條件式的生成對抗網路。今天要來介紹的是在2016年底提出的Pix2Pix模型，他雖然名字裡面沒有GAN，但模型架構卻也包...
前言 今天要來介紹CGAN的實作部分，CGAN與之前的GANs其最大差異就是可以控制生成內容，這邊先給各位看看在訓練完成後，指定CGAN生成全部都是3的圖片，可...
自然語言處理(Natural Language Processing, NLP)，是人工智慧的一個重要分支，跨足人工智慧和語言學領域的學科。主要目標是讓電腦(機...
科科
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2023-09-20
前言 昨天費盡了九牛二虎之力帶各位推導出BGAN的生成器損失函數，今天就要來實作BGAN了。放心，損失函數定一到了程式環節一樣簡單。 建立BGAN模型 WGAN...
GAN（Generative Adversarial Network，生成對抗網路）是一種深度學習模型，主要由兩個神經網路組成，即生成器（Generator）和...
科科
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2023-09-18
在機器學習中，依據處理和輸出內容類型的不同，又可以分為判別式AI與生成式AI。 判別式AI(Discriminative AI) 主要是使用辨識、分類或預測為主...
科科
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2023-09-17
人工智慧（Artificial Intelligence，AI） 是一個廣泛討論和研究的領域，其主要目標是使機器或電腦系統具備像人類一樣的智慧和智能表現。 AI...
科科
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2023-09-16
前言 距離上次參加鐵人賽也已經過一年了，在這一年相信各位也都有持續地學習且成長了許多。這一年我除了繼續研究強化學習 (強化學習相關可參考我去年的鐵人賽系列文章)...
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