AIGC技术的核心算法与发展趋势
引言 随着人工智能技术的迅速发展，AIGC技术已经逐渐成为内容创造领域的一个重要组成部分。这些技术不仅能够帮助人们提高工作效率，还能创造出以往难以想象的新颖内容。本文将重点介绍几种核心算法，并通过一个简单的代码示例来展示如何使用这些算法。 AIGC技术的核心算法 AIGC技术依赖于多种算法和技术，其中包括生成对抗网络（GANs...
淘宝人生2的AIGC技术应用——虚拟人写真算法技术方案
近几个月，随着基于Stable Diffusion的相关技术发展，基于参考图的角色定制化技术[1,2, 3, 4, 7]受到相关行业以及学者的广泛关注。其中，人像定制化是指：给定任务角色（参考图），通过提示词控制生成多样新的图像，并且图像中的人物身份信息和参考图保持一致。人像定制化生成技术可以分为1）基于角色LoRA训练以及2）基于注入图像特征两种方案。其中，基于LoRA训练的技术通过收集定制化....
AIGC背后的技术分析 | K均值聚类算法Python实现
01、算法说明K均值聚类算法是一种简单的迭代型聚类算法，采用距离作为相似性指标，从而发现给定数据集中的K个类，且每个类有一个聚类中心，即质心，每个类的质心是根据类中所有值的均值得到。对于给定的一个包含n个d维数据点的数据集X以及要分得的类别K，选取欧式距离作为相似度指标。聚类目标是使得各类的聚类平方和最小，即最小化：K-means是一个反复迭代的过程，算法分为四个步骤：（1）选取数据空间中的K个....
AIGC技术解读：数据集、算法、模型和结果处理
人工智能生成内容（AIGC）是利用深度学习等机器学习技术自动生成各种形式的内容，如图像、音频、视频和文本。AIGC 背后的技术解读可以从数据集准备、算法选择、模型训练和结果处理等方面来进行分析。数据集准备数据集对于模型的训练至关重要，数据集越大，模型性能就越好。在AIGC领域，数据集通常是由专业人员或普通用户上传或收集而来，然后进行标注、预处理和清洗。例如，在图像生成方面，我们需要准备一个包含成....
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