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2024-11-18
关于大模型变革影响的探讨
背景今天在群里突然看到有朋友分享关于大模型一些发展观点，仅为探讨，观点如下：咋一看，我觉得好像是对的，但是仔细想一想，又觉得哪里不太对，一时间没有琢磨明白，所以准备展开说说，作为记录。 1. 大模型是否被高估？是否所有应用需要重做？是否所有应用都需要重做，这个仁者见仁，智者见智。应用是否被需要，其实主要还是看消费者是否能买单，会接受，不然所有的应用本身都是在自嗨。但是无可否认的是，通过大模型切入一个已有的应用，确实是一个很好的切入点。已有的应用意味着啥？意味着有稳定的受众，稳定的需求！大模型的特点是啥，效率！他提升了生产端的效率，重构了生产端的组织结构，在某些领域，原来50个人来完成的事情，现在有可能5个人就可以完成。生产者组织的提升，效率的升级，意味着可以以更低的价格，更个性化的服务去替代原有的场景有应用。而且另外大模型还带来了一个产业的灰色地带，就是版权模糊。你看到好看的文案，心仪的设计，将文案放入GPT，将设计转化为文字再重新变成图片，你就可以放心的用。天呐，想想看，这是一件多么兴奋的事情。哪些以前封存在版权、无法使用的设计、方案，就这么赤裸裸的放在你的面前，你只需要用大模型，转换一下，你就可以拥有！这在某些场景，完全是重构，是对组织场景的重构，对版权专利的重构！想想就那么让人兴奋，如果就这方面来说，我觉得大模型完全没有被高估！（当然大模型带来的幻觉问题也是现实问题，这点也是需要展开说说） 2....
2024-11-20
大模型对于学习行为模式的影响
最近使用大模型的工具比较多，通过大模型进行代码开发，文案生成，图像生成等，确实感觉到学习模式的改变。以最常用的代码编程来说，我已经很久没有写代码了，而且也只会C语言的代码，但是通过cursor，我可以完成object C、java、js等多个语言的应用程序开发。究其原因，是因为掌握一门语言开发，其实最本质的核心还是思想，是让程序怎么做。然后通过学习这门语言，了解他的语法、环境、命令以及这门语言某些新的特性。在新接触一门语言的时候，其实最花时间的是其语法和环境。打个比方，你想写一个关于抓取京东商品的爬虫，你定义好了输入输出，但是写的过程中，大量的时间都在查有什么函数可以做爬虫，是否语法上有空格，某个词组写错了等等一系列的繁杂问题，等所以这些都了解了，顺了，你才可以把你的思想通过语言进行呈现。但有了大模型就不同了，可以告诉大模型来搭建对应的环境，使用注释来告诉大模型你需要什么样的效果，大模型快速生成了代码，你可以根据代码进行解读修改，如果说以前的学习是一个“先知后行”的方式，那么现在大模型的方式，可以称得上“致知于行，知行合一”。学习其实都是一个收集、整理、理解、吸收的过程，大模型可以通过其海量的数据，把收集、整理的时间大幅度缩短，将想要的信息快速呈现在眼前。理解和吸收最主要还是个人的事情，不同的个体对于世界的理解是不太一样的，不过其实也可以根据不同的人和历史信息进行微调，把知识按照每个人不同的理解方式喂到嘴边，这有可能也是大模型后续的一个发展方向。大模型这一波对于大多数人的学习行为模式的改变是毋庸置疑的，在这一波学习行为模式改变中，我觉得对于未来我们应该着重培养如下几点： 1....
2024-11-25
SAMURAI增强版分割模型
1. 背景<<<<<<< Updated upstream最近在11月18日看到arxiv上发表了SAMURAI，这是一个针对万物切割SAM（segment anything model）的开源版本，解决传统目标跟踪算法在复杂场景中的挑战，比如快速移动、移动遮挡等环境，相比于SAM，SAMURAI具备更好的性能，在物体部分遮挡的时候依旧有很好的性能。关于官网的产品介绍如下：最近在11月18日看到arxiv上发表了SAMURAI，是华盛顿大学做的一个针对万物切割SAM（segment anything model）的开源项目，目的是为了解决传统目标跟踪算法在复杂场景比如快速移动、移动遮挡等环境中遇到的跟踪丢失、目标不全等问题。其实在去年华盛顿大学已经开源过一个版本SAM，不过相比于SAM，SAMURAI具备更好的性能，在物体部分遮挡的时候依旧有很好的性能。关于官网的产品介绍如下： Stashed changes 123网站：https://yangchris11.github.io/samurai论文：https://arxiv.org/abs/2411.11922github：https://github.com/yangchris11/samurai 视频案例如下： 您的浏览器不支持视频播放。 1917 (2019), directed by Sam Mendes. 您的浏览器不支持视频播放。 1917 (2019), directed by Sam Mendes. 可以看到官网的案例，整体视频追踪的效果看起来还是不错的，我们整体安装试试。 # 2. 安装 首先查看自己的python、torch和torchvision的版本，要求：`python>=3.10`，...
2024-11-19
【1】COGVIDEO生成视频
1. 背景cogvideoX是清华和清影同源的开源视频生成大模型，详情可以查看：CogvideoX其中模型差异如下： ![[09 大模型专区/ob_photo/Pasted image 20241102155335.png]] 2. 搭建2.1 搭建comfy-ui下载和使用comfy-ui，配置可以查看：FLUX安装与使用 2.2 下载ComfyUI-CogVideoXWrapper进入comfyUI，下载CogVideoXWrapper，这是一个cogvideo的中转器 123cd ComfyUI/custom_nodesgit clone https://github.com/kijai/ComfyUI-CogVideoXWrapper.gitgit clone https://github.com/MinusZoneAI/ComfyUI-CogVideoX-MZ 2.3 启动comfyui启动即可，–listen是监听IP，一般是你自己服务器的IP，如果没有设置listen，则是默认的locatehost 1python3 main.py --listen 10.229.41.60 然后访问对应的8188端口即可。 1http://10.229.41.60:8188 ⚠️ 注意： ==操作前请备份重要文件。注意直接启动可能会报错，因为他运行会安装Python的依赖，其实就是需要安装ComfyUI-CogVideoXWrapper的依赖，这个使用需要仔细看原因，或者手动安装依赖.== ==一定要安装python 3.12以上的版本，不然会跑不起来==1234567# 安装ComfyUI-CogVideoXWrapper的依赖cd custom_nodes/ComfyUI-CogVideoXWrapperpip install -r requirements.txt# 安装comfyui的依赖cd ComfyUIpip install -r...
2024-11-17
【1】FLUX安装与使用
1.背景最近，由前Stability AI员工创立的黑森林实验室推出了开源图像生成模型Flux.1，受到了广泛关注，迅速在网络上走红。Flux.1是一款免费开源的模型，其性能可与Midjourney V6相媲美。用户可以通过Comfyui来调用Flux.1。本文将主要介绍如何安装和调试Flux模型。详情可见网站页面：https://blackforestlabs.ai/试用网页：http://hugginface.co/black-forest-labsFlux 模型总共有3个，分别是：Flux Pro、Flux Dev、Flux Schnell，下面是其性能的对照图 [pro] 是最顶级的模型，但是只能通过 API 调用； [dev] 是由[pro]提炼，开源但非商用，质量和效果与[pro]类似； [schnell] 是经过蒸馏的 4 步模型，速度比 [dev] 快 10 倍，Apache 2 开源许可。 2. 安装目前 ComfyUI 已支持此模型，更新到最新版即可使用。 2.1 下载最新版 ComfyUI1git clone https://github.com/comfyanonymous/ComfyUI.git 2.2 设置中文语言和插件库123456# 下载到custom_nodescd ComfyUI/custom_nodes# 安装中文语言git clone https://github.com/AIGODLIKE/AIGODLIKE-ComfyUI-Translation.git# 安装插件库git clone https://github.com/ltdrdata/ComfyUI-Manager.git 2.3 下载flux模型FLUX 模型有四个可选，FLUX.1 [dev] 、FLUX.1 [dev] fp8、FLUX.1 [schnell]、FLUX.1 [schnell] fp8⚠️...
2024-11-28
【2】FLUX的4个控制工具
1. 背景在2024年的12月21日，Flux重磅发布了Flux.1的工具，这四套模型旨在为基本文本到图像模型FLUX.1 添加控制和可控性，从而能够修改和重新创建真实和生成的图像。在发布时，Flux.1工具包含了四个不同的功能。 FLUX.1 fill重绘模型： 最先进的修复和图像处理模型，在给定文本描述和二进制掩码的情况下，支持编辑和扩展真实和生成的图像。 FLUX.1 depth深度控制模型： 经过训练的模型，可根据从输入图像和文本提示中提取的深度图来启用结构引导。 FLUX.1 canny线稿控制模型： 经过训练的模型，可以根据从输入图像和文本提示中提取的边缘信息来启用结构引导。 FLUX.1 redux风格迁移模型： 允许混合和重新创建输入图像和文本提示的适配器。1网址：https://blackforestlabs.ai/flux-1-tools/ 1.1 FLUX.1 fill重绘模型最先进的修复和图像处理模型，在给定文本描述和二进制掩码的情况下，支持编辑和扩展真实和生成的图像。比如可以支持掩码修复。支持图像扩展： 1.2 FLUX.1 depth 和canny模型经过训练的模型，可以根据从输入图像和文本提示中提取的边缘信息和深度信息结构，重新绘制。 1.4 FLUX.1 redux模型适配器可以允许输入图像和文本重新进行绘制，给定一个输入图像，FLUX.1 Redux 可以再现图像，但有轻微的变化，从而允许优化给定的图像。 2. 实际安装进入官网的comfyui链接网址：https://comfyanonymous.github.io/ComfyUI_examples/flux下载fill model： 12345cd ComfyUI/models/diffusion_models# huggingfacewget https://huggingface.co/black-forest-labs/FLUX.1-Fill-dev/resolve/main/flux1-fill-dev.safetensors?download=true#...
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