朋友，你有沒有想過自己在二次元是什么樣子。

最近，這種發電機在國內外流行起來。

看，丟一張羅翔老師的照片，有點你可以生成第二種漫畫風格:

一鍵秒霸道總裁有木有，引得網友紛紛前來圍觀。

就連肯德基的官方賬號也來湊熱鬧，親自打破他老人家的次元墻:

各種梗圖層出不窮:

在二次過濾下，連這個經典女人吼貓都透露出一絲溫暖其實還有點可愛

那么這個次生壁是怎么破的呢。

只需上傳一張照片。

為什么它如此參與 for all情況離不開破次生壁的簡單操作。

只需要搜索一個自由繪畫，你可以看到入口:

不得不說，現在打破次元壁真的很容易。

那么下一個問題是:

什么原則。

最近幾年來，擴散模型在圖像生成領域得到了蓬勃發展。

比如OpenAI的GLIDE和Google的Imagen都是采用基于擴散模型的流水線來獲得高質量的圖像生成結果。

可以松散的認為是在牛排上撒鹽和胡椒，直到看起來完全被鹽和胡椒覆蓋，看不清原來的紋路。

最新的穩定擴散模型在此基礎上結合了經過訓練的VAE模型。

這一改進大大減少了圖像生成時間和占用的GPU資源，使登陸成為可能。

為了用文字控制模型生成的內容，穩定擴散模型使用預先訓練好的CLIP模型來指導生成的結果。

這樣在不斷生成的過程中，輸出的結果會越來越接近我們給定的文本描述。

上圖中，左下角孩子的臉先疊加了一定程度的噪點。

之后在去噪的過程中，會不斷生成結果圖和一個戴眼鏡的女人距離，讓生成的結果逐漸變成戴眼鏡的成年女性

穩定擴散技術在AI繪畫中表現出非常高的觀賞性和娛樂性，尤其是在二次元領域各家公司都推出了基于Stable Diffuse的AI繪畫平臺，如draft.art，意大利AI等

但是，當時現有的平臺使用起來非常不方便。如果直接生成，大概率生成的質量不會很高，很容易遇到翻車的場景:

而且界面可調參數多，用戶門檻很高，另一方面，由于資源的消耗，這些平臺通常需要長時間排隊才能得到一個結果。

在技術上，研究人員主要做了以下優化:

更快的生成速度:利用超分割模型降低difussion模型的生成分辨率，加速圖像推理過程，提高生成速度，節省GPU資源，

多種風格選擇:針對不同場景設計豐富美觀的風格化效果。

此外，在設計游戲玩法時，簡化了用戶的使用流程為了讓用戶的使用門檻更低，體驗更好，研究團隊通過口碑積累，達到了1000%的峰值二次傳播率

為了降低用戶的門檻，I在不同的維度改進的管道:

研究者將內容描述和風格描述相結合，通過對原始圖像的分析，得到最終完整的提示詞輸入網絡，能夠穩定生成畫面精美，風格突出的結果既保證了生成內容與原圖的對應，又增加了不少異次元元素，讓用戶對二次元有更多的穿越感，同時也保證了更高的生成質量

與近期推出類似游戲的其他平臺相比，I在不同的維度內容精準度會更好，風格會更二次元，更美觀:

如果需要通過提高分辨率和迭代步數來改善效果，最多需要一分鐘。

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那么對于這種快速，良好且經濟的二階博弈你激動嗎。

請按照以下方法進行嘗試:

還有一點

對此，海外用戶也肯定了團隊的優化:

看來不僅人類需要不斷學習進步，AI也是如此。

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