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Q:最顶尖的AI技术到底离我们有多远?
A:三行Python代码的距离。
1.导读
今天小编为大家推荐一个 AI 领域相当优秀的项目,粗略估计,这个项目 价值超过千万 ,当前 star 8.6k,大胆预判,这个项目肯定要火,在 Hugging Face Space 上已经登录 Trending TOP3,而且在海外破圈,网友好评不断!
未来 Star 数很快可以到 10k甚至20k!
★ 传送门 ★
https://github.com/PaddlePaddle/PaddleHub
话不多说,直接看效果:
p rompt: 古风华服少女,唯美,俏皮,火凤凰
prompt:日落时的城市天际线,秋天风格
prompt:巨大的纯白色城堡
prompt : a beautiful landscape photograp hy of snow covered Rocky mountains, a dead intricate tree in the foreground, sunset, dramatic lighting, by Marc Adamus
prompt:close-up maximalist illustration of panther, by makoto shinkai, akihiko yoshida, yoshitaka amano, super detailed, hd wallpaper, digital art
prompt:clouds surround the mountains and Chinese palaces,sunshine,lake,overlook,overlook,unreal engine,light effect,Dream,Greg Rutkowski,James Gurney,artstation
prompt:在 artstation 上的一幅美丽的画,一个独特的灯塔,照耀着它的光穿过喧嚣的血海;由 greg rutkowski 和 thomas Kinkade 所做
prompt:孤舟蓑笠翁,独钓寒江雪, 水粉画
prompt : 在宁静的风景中画一 幅美丽的建筑画,由 Arthur Adams 在 artstation 上所做
以上惊艳的文图生成效果,是通过 PaddleHub 三行 Python 代码实现的作品 :
import paddlehub as hub module = hub.Module(name="ernie_vilg") results = module.generate_image(text_prompts=["巨大的白色城堡"])
本次 Pa ddleHub v 2.3.0 开源 ERNIE-ViLG、Stable-Diffusion(SD)、Disco-Diffusion 的文生图大模型能力。
将以 上 ernie_vilg替换为stable_diffusion或 d isco_diffusion_ernievil_base即可轻松体验不同的文图生成模型,用户也可自定义修改text_prompts来获得不同的效果体验。
三行代码虽然简单,但是代码背后的文图生成模型可不简单,分别来源于现在文图生成领域最顶尖的开源成果: ERNIE-ViLG 、 Stable-Diffusion 以及 Disco Diffusion + ERNIE-ViL 。以 DD+ ERNIE-ViL 为例,DD 扩散模型负责从初始噪声或者指定初始图像中来生成目标图像,ERNIE-ViL 负责引导生成图像的语义和输入的文本的语义尽可能接近,随着扩散模型在 ERNIE-ViL 的引导下不断的迭代生成新图像,最终能够生成文本所描述内容的图像。这种惊艳的效果,在 PaddleHub 这里只需要三行代码即可体验。 也可以通过 huggingface 的 ERNIE-ViLG 空间体验,如图:
★ 欢迎Star关注 ★
https://github.com/PaddlePaddle/PaddleHub
2.PaddleHub
最新升级
PaddleHub 中除了 AI 作画之外,还有更多丰富模型宝藏。本次 2.3.0 版本更新,新增了包括文心大模型在内的 40+ 模型,累计预训练模型数量已经超过 400 个,包括大模型、CV、NLP、语音、工业应用等大量优质模型。
目前累计 star 数量已超过 8.6K,频频登上 GitHub Trending 日榜月榜,used by 800+,还有不少小伙伴频频贡献,也是深受开发者喜爱。
简介与特性
PaddleHub 旨在为开发者提供丰富的、高质量的、直接可用的预训练模型。
【模型种类丰富】 涵盖大模型、CV、NLP、Audio、Video、工业应用主流六大品类的 400+ 预训练模型 ,全部开源下载,离线可运行
【超低使用门槛】: 无需深度学习背 景、无需数据与训练过程,可快速使用 AI 模型
【一键模型快速预测】 通过一行命令行或者极简的Python API实现模型调用,可快速体验模型效果
【一键模型转服务化】 一行命令,搭建深度学习模型API服务化部署能力
【十行代码迁移学习】 十行代码完成图片分类、文本分类的迁移学习任务
【跨平台兼容性】 可运行于 Linux、Windows、MacOS 等多种操作系统
图像领域
包括图像分类、人脸检测、口罩检测、车辆检测、关键点检测、人像分割、语言文本识别、图像超分/上色/动漫化等任务模型,实现效果见下图。
文本领域
包括中文分词、词性标注、句法分析、AI写诗/对联/情话/藏头诗、情感分析、文本审核、机器翻译、同声传译等
语音领域
支持语音识别、语音合成、声音分类和声音克隆
语音识别效果如下 :
Input Audio:
Recognition Result:我认为跑步最重要的就是给我带来了身体健康。
合成效果如下 :
输入:Life was like a box of chocolates, you never know what you’re gonna get.
3.三行代码的手把手实践教程
致谢开发者
★ 欢迎Star关注 ★
https://github.com/PaddlePaddle/PaddleHub
4.加入 PaddleHub
技术交流群
欢迎大家入群沟通交流,组队参加各种创意赛以及 获取 PaddleHub优质项目合集,获取预训练模型发 布最新资讯 。
如果 群人数超限,可以 添加微信小助手 微信号并发送 “hub”邀请入群 。
飞桨官网: https://www.paddlepaddle.org.cn/
PaddleHub GitHub 地址: https://github.com/PaddlePaddle/PaddleHub
PaddleHub 大模型集合教程: https://aistudio.baidu.com/aistudio/projectdetail/4462918
更多模型检索: https://www.paddlepaddle.org.cn/hublist
文心官网体验地址: https://wenxin.baidu.com/moduleApi/ernieVilg
目前文心大模型 API 已经正式开放,可以支持开发者直接调用或者精调。
Huggingface Demo 体验地址: https://huggingface.co/spaces/PaddlePaddle/ERNIE-ViLG
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