开篇词｜AI技术爆发，如何实现绘画模型自由？
南柯
讲述：潇然大小：7.04M时长：07:42
你好，我是南柯，非常欢迎你加入我的课程，与我一起探索 AI 绘画技术背后的奥秘。
先做个自我介绍，作为一名计算机视觉从业者，我一直活跃在 AI 绘画技术领域。这么多年的工作里，我在图像风格化、图像生成、数字人等技术方向积累了丰富经验。目前我在一家头部互联网公司工作，正带领我的团队全力推动多模态大模型领域的能力建设。
我们后面要讨论的 AI 绘画，是 AIGC 技术的一部分。AI 绘画正处在百花齐放的上升期，就在 2022 年，一系列的天才画师模型相继推出，比如 DALL-E 2、Imagen、Parti、Stable Diffusion 等。更让人兴奋的是，这些新技术并非昙花一现，而是为更多更出色的工作铺平了道路，比如 AI 绘画领域的 MidjourneyV5。
可以预见，在未来几年 AI 绘画模型的生成能力、编辑能力仍将持续演进。现在选择入场做 AI 绘画技术是一个好时机。
一起迎接 AI 绘画的浪潮
结合近期我的一些工作经历和线下交流经历，不难看到大家对 AI 绘画非常好奇。让我比较意外的一点就是，除了正在研发和探索 AI 绘画算法、应用的专业人士之外，很多算法工程师、产品经理、艺术创作者，甚至我的老板们，也非常热衷和我讨论 AI 绘画背后的技术原理和未来的发展趋势。
设计师朋友正在担心“卷不过” AI 画师。未来 AI 绘画工具的普及程度，差不多会和现在的 CAD 技术一样。如果不尽快掌握 AI 绘画工具，并把它融合到自己的个人风格，就要面临被 AI 绘画工具挑战的风险。
有多年工作经验的资深产品经理正在负责 AI 绘画项目，却发现自己几乎听不懂算法同学的讨论了。想要追问，却常常得到“产品不需要深入了解这个”的回应，这让他深感无奈。
即便是有基础的算法工程师、技术同学，也很容易发现过往的传统深度学习方法和 AI 新技术中间有很大的知识鸿沟。因为缺乏指导，最多只能调用现成的 AI 绘画模型简单玩玩，新技术的原理仍然还是黑盒。
就连投资人、CEO 这样的角色也在有意识地培养自己对于 AI 绘画技术原理的理解、能力边界的认识，闲暇时间会拉着一线同学请教相关知识。搞懂了 AI 绘画背后的逻辑，有助于他们从公司视角去调整下一步的产品战略。
我自己也常常思考类似的问题。
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？
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？
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？
如果你也在脑子里也闪过类似想法，那加入我的专栏将会是一个绝佳的选择。在接下来的学习中，我们将一同揭开这些问题的答案，探索 AI 绘画技术的奥秘。
我们课程是怎么安排的？
不过，对于初学者来说，想要系统了解学习 AI 绘画并不容易，主要障碍包括后面这几方面。
没有合适的系统学习资料。网上随便搜到的资料过于零散，不够深入，更不要说建立自己的知识体系；而 AIGC 方向的论文啃起来也很晦涩，而且读论文的方式并不适合所有人。
止步简单体验，无法做进阶尝试。只能简单体验开源模型，无法更进一步理解 AI 模型的技术原理，那么自然也就没办法随心所欲地做能力扩展。
缺少从业级别的指导。接触不到企业级的 AI 绘画项目和技术，自己摸索制作的只是“玩具水准”，难以达到各种 APP 上看到的从业者实现出的效果。
为了摆脱上述困境，这门课程将理论与实战相结合，在帮你搞懂 AI 绘画技术原理的基础上，通过多次实战课将 AI 绘画转化为你自己的工具。
具体来说，在这门课程中我们要一起经历四个阶段。
首先是热身阶段，相当于 AI 绘画旅程中的“新手村”，我会引领你熟悉各种令人着迷的免费开源 AI 绘画工具和模型，感受超参数在效果中的差异。此外，我们还会探索 Stable Diffusion 和 WebUI 的来龙去脉，一起安装和部署 WebUI，探索 AI 绘画的无限潜能。
接下来的基础篇，我会为你夯实 AI 绘画技术的基本原理，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。产品和设计同学固然可以跳过理论，直接到下一章，但如果想搞明白 AI 绘画背后的黑魔法，多少需要了解这一章的基础知识。
有了前面的基础，我们就可以运用已学内容来解读分析业界主流的 AI 绘画模型了。进阶篇里，DALL-E 2、Imagen、Stable Diffusion、DeepFloyd、Midjourney 等业界最新最火的模型都会涉及到。掌握了这些模型的设计原理，不但能让我们充分学习、发掘这些模型的长处为己所用，还能为我们训练自己的专属 AI 绘画模型、实现“模型自由”打下坚实基础。
在下面的图中，我整理了从 DALL-E 2 推出以来，AI 绘画领域一些有影响力的模型和算法。你可以点开查看。
了解了 AI 绘画的基本原理、常见模型方案，也熟悉了开源工具和代码仓的使用，下一步便是如何“炼丹”，即自己定义风格训练模型，完成类似于 AI 绘画这类的项目。
我们将一起完成 DreamBooth、LoRA 模型的训练，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。经过这些实战课的洗礼，相信你对 AI 绘画的应用能力会得到质的飞跃。
下面，我为你梳理了一个简化的 AI 绘画知识体系图，也是这门课程涉及的全部知识点。这些概念、模型、算法、工具，乍一看好像是孤立的，但串联起来就是一张大网，能帮助我们在 AI 绘画的浪潮下释放创意、做出很多有意思的事情。
你能获得什么？
正如你看到的，AI 绘画是个很大的话题，背后涉及的理论体系非常庞杂，领域相关的论文浩如烟海，并且每周都还在大量涌现出新的研究工作。在我的职业生涯之初，经常用很多个周末去啃英文版原汁原味的算法书籍，日积月累有不少的收获，可是这种方法实践下来，也经常会发现一些知识晦涩难懂，花费了大量时间却收获甚微。
幸运的是，后来在工作中我遇到了很多良师益友，他们能够深入浅出、三言两语把知识点讲清楚，帮助我积累了很多有用的经验、少走了很多弯路。后来我也开始渐渐成为了别人请教的对象，比如我曾被邀请和一些艺术家、企业家分享对于 AI 绘画技术的理解与思考，碰撞出很多有趣的火花。
因此，极客时间邀请我开设这门课程的时候，我们一拍即合。我非常期待在这门课里，用最简单的描述和例子，帮助你理解那些晦涩难懂的公式和理论，系统入门 AI 绘画这个领域。
学完整个课程，我们最终的目的地是这样的：真正打开 AI 绘画领域的大门，理解 AI 绘画的黑魔法背后的支撑技术和算法原理，搭建起自己的知识体系，未来遇到新的 AI 绘画论文、代码、模型，也能举一反三。实战方面，让主流 AI 绘画工具成为我们发挥创意的强大助力，做出我们在各种 App 看到的、从业者实现出的商用级算法效果。
AI 绘画技术实战之旅即将开启，期待你的加入！
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AI绘画技术的快速发展引发了人们对其潜力和应用的探讨。南柯作为计算机视觉专家，致力于推动多模态大模型领域的能力建设。他指出AI绘画正处在百花齐放的上升期，为更多出色的工作铺平了道路。然而，许多人对AI绘画的技术原理和未来发展趋势充满好奇。南柯的课程旨在帮助学习者系统了解AI绘画，并将其转化为个人工具。课程安排包括热身阶段、基础篇、进阶篇和实战课，旨在帮助学习者实现能力扩展。通过这门课程，学习者将能够在AI绘画的浪潮下释放创意，做出许多有趣的事情。南柯期待着学习者的加入，共同开启AI绘画技术实战之旅。
2023-07-1737人觉得很赞给文章提建议
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听水的湖置顶你好，我是这门课的编辑小新，欢迎加入课程学习。 这门课程的实战课需要用到的工具包括WebUI(实战1)和Colab(实战2-6)。关于WebUI的安装，在第一讲中有分平台的解释，需要大家参考提供课程里的指引进行WebUI配置，需要注意，每个人在安装过程中也许会遇到一些独特的环境问题，建议多谷歌查查资料解决。 如果有更具体的问题也可以在01讲留言里提出，我们一起探讨，另外01里也有用户分享了自己的配置经验（01置顶留言处），可以参考。关于Colab的使用，在第3讲中会有介绍，实战篇2-6的实战代码，会在Colab中帮助大家进行配置。 鼓励大家踊跃留言，记录和分享收获，积极参与有助于提升学习效果（PS：这门课的头图就是AIGC绘图而来）。2023-07-18归属地：北京44
null看了课程大纲，热血沸腾作者回复: 加油～ 共同进步
2023-07-17归属地：福建44
Mistletoe一直很想看AIGC相关的资料，但是也一直没有找到系统的东西。感谢老师分享！作者回复: 欢迎一起学习、探讨！
2023-07-20归属地：广东2
neohope这个课程等了一个多月啦，加油！作者回复: 加油～ 欢迎加入课程一起探讨！
2023-07-19归属地：上海2
失落的走地鸡我是一个web程序员，购买学习课程的主要目的是开发一个类似妙鸭的应用，会python。为了达成目的，我需要学习什么技术栈？需要从机器学习、pyTorch开始学习吗？请南柯老师帮忙列出我的学习路径，感谢！作者回复: 你好。第23讲中我们会通过facechain来做实战，这是开源的“阉割版妙鸭相机”，可以在这一件中和我一起操作。如果想开发一个类似的应用并做一些算法微调，需要掌握python、pytorch、深度学习基本原理和AI绘画基础。更具体而言，完成我们课程的基础篇、经典解决方案篇后，深入探究diffusers代码仓中的LoRA训练，https://github.com/huggingface/diffusers/blob/main/examples/text_to_image/train_text_to_image_lora.py 充分掌握这份代码的细节应该可以达成你的目的。课程学习过程中遇到不懂的知识和概念做针对性学习。希望能帮助到你。
2023-08-31归属地：安徽1
🇨🇳🇩🇪Holger肥巴哥自己之前看网上零零碎碎的SD教程不但费时而且效果一般，终于等到极客时间的官方课程了，立个flag，希望能把课程认认真真啃三遍作者回复: 加油～ 也欢迎你在评论区多多分享心得。
2023-08-07归属地：美国1
里咯破请问需要什么基础才能看懂这门课？作者回复: 你好。这门课主要探讨AI绘画背后的核心技术，也会带着大家做一些有意思的AI绘画项目实战。学习这门课程，需要有一定的python基础（能够运行和修改python代码）和深度学习基础（了解卷积运算等基本概念）。当然，课程中遇到一些没有展开的基础知识点，也可以通过查阅资料来习得。希望能够帮助到你。
2023-07-31归属地：广东1
互联网砖瓦匠太好了，正发愁没有系统性资料学习呢，这就来课了哈哈。作者回复: 欢迎加入课程一起学习～
2023-07-18归属地：北京1
学习兔老范推荐，必属精品。编辑回复: 欢迎加入学习～
2023-07-17归属地：广东1
王晨宇内容很棒，已学习~~作者回复: 加油，一起学习，共同进步～
2023-07-17归属地：北京1
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