描述
课程介绍
AIGC 浪潮下,AI 绘画异军突起。除了正在研发和探索 AI 绘画算法、应用的专业人士之外,很多其他领域的工程师、产品经理、艺术创作者和投资人,也同样非常热衷研究 AI 绘画。新一代的 AI 绘画不再是少数人的专利,而是逐渐成为一种基础能力。
AI 绘画里有很多有意思的问题,比如:
- 随着 AI 绘画和 GPT 技术的不断突破,图像编辑未来的交互形式是怎样的?
- Midjourney 靠 AI 绘画取得了巨大成功,他们可能采用了哪些独特的算法方案?
- 为什么像 Stable Diffusion 这样的 AI 绘画模型一出现,GAN 就显得黯然失色了?
- 我能否训练一个自己专属的 AI 绘画模型,随心所欲创造富有创意的内容?
为了帮你打开 AI 绘画领域的大门,我们邀请了南柯老师,分享他在 AI 绘画技术领域深耕多年的经验。
通过这门课,你不但能理解 AI 绘画的黑魔法背后的核心技术和算法原理,还能训练自己的专属 AI 绘画模型,实现我们在各种 App 上看到的商用级图像特效,真正把 AI 绘画工具变成自己的想象力、创造力的延伸武器。
点击下方视频,欣赏 AI 画师的多元能力。
课程设计
课程分为四个模块。
热身篇
开启 AI 绘画旅程,带你熟悉各种 AI 绘画工具与模型,带你安装和部署 WebUI,体验 Midjourney 和 LoRA 的玩法,探索 AI 绘画的无限潜能。
基础篇
深入剖析 AI 绘画背后的“黑魔法”,让你真正了解 AI 算法从业者需要掌握的理论技术基础,理解图像生成如何从 GAN 过渡到扩散模型的全过程,并掌握扩散模型各个模块的算法原理。这个模块的最后,还会带你自己动手训练一个扩散模型,为后续进阶学习做好准备。
进阶篇
了解主流模型技术方案,包括 DALL-E 2、Imagen、Stable Diffusion、DeepFloyd、Midjourney 等业界最新最火的模型。掌握了这类技术的学习方法,未来你遇到新的 AI 绘画论文、代码、模型,也能举一反三。这部分还会带你训练一个扩散模型,为后续实战演练打牢基础。
综合演练篇
结合前面所学,带你动手尝试各类 AI 绘画项目,包括训练 DreamBooth、LoRA 模型,使用 ControlNet 精细化控制内容的生成,做出类似于 LensaAI 这样的相册类效果,借助 Stable Diffusion 给你的照片渲染出各色风格等等。最后,还会分享 AI 视觉相关的前沿应用,帮你开阔视野。
学完整个课程,你不但能建立自己的 AI 绘画技术知识体系,还能具备训练自己专属模型的能力,实现商用级别的图像效果。课程的知识导图如下所示。
课程目录
适合人群
- 对 AIGC 视觉技术、AI 绘画有兴趣的同学
- 完成实战项目需要一定的 Python 编程基础
- 理解算法细节需要一定的深度学习基础
订阅须知
- 订阅成功后,推荐通过“极客时间”App 端、Web 端学习。
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