JN江南体育官方网站-培训回顾｜后训练时代：AI图像视频生成技术的新征程

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当下，AI模型训练正遭遇着双重阻碍，一方面是算力消耗急剧增加，另一方面是数据获取存在困难，而这意味着我们踏入了后训练时代。

模型同质化现状

当下的大语言模型，普遍呈现出性能趋向相同的状况，拿GPT - 4以及Claude2作为例子，它们于阅读理解测试里的得分差距，已经缩减至百分之三以内，这样一种高度的同质化，致使企业难以凭借基础模型去构建竞争优势，进而转向寻求在垂直领域达成突破 。

2023年，多家机构的研究报告呈现，新现身的大模型于通用基准测试里的发挥高度相仿，这样的现象迫使开发者把要点转至特定行业的应用优化，像医疗领域的诊断辅助，还有金融领域的风险预测这般，借助领域适配去提高模型实用性 。

图形AI技术突破

2022年年底时，Stable Diffusion 1.5的发布有着里程碑的意义，这个开源的模型，首次使得普通用户能够凭借文字描述去生成高质量的图像，单月的下载量突破了百万，该技术降低图像创作门槛，让非专业用户也能够快速实现创意的可视化。

该项突破推动了整个图形 AI 领域前行，随后 Midjourney 和 DALL-E3 等技术相继而来，不断优化生成效果，支持多种艺术风格进行转换，这些工具广泛运用于平面设计、游戏开发以及广告制作等行业，大幅提升了内容生产效率。

精准控制技术

ControlNet之类技术把生成内容不能控制之难题给解决掉啦。用户能够凭借上传线稿或者姿势图去精准地对图像生成过程加以指导，达成像素级的控制呢。此项技术格外适宜于需要维持特定构图的设计场景，酷似工业设计以及建筑可视化那般 。

于实际运用里，当下设计师能够先借由简易草图去界定基本布局，接着借助AI来填充细节。这般的方式相较于传统的手工绘制而言，效率提高了5倍有余，与此同时确保了创作意向的精确传达。当前此项技术已然被整合至多数主流设计软件之中。

模型优化方法

能大幅削减模型体积却不明显损耗性能的是模型蒸馏技术，它凭借从大型教师模型那儿萃取知识JN江南体育官方网站，进而训练出那般参数减少至百分之八十的学生模型，而这就致使在移动设备上开展AI应用成为可行之事啦JN江南体育官方网站，2023年由华为公布的那个端侧模型乃是典型样板呢。

有一种算法，它叫分块放大算法，这种算法有效地解决了一个问题，什么问题呢？就是生成图像的时候分辨率不足的那个问题。这项技术呢，会把大图像进行分割，分割成多个区块，然后对这些区块分别去进行处理，处理完之后呢，再把它们毫无缝隙地拼接在一起，从而成为高清图像，它能够达成从4倍到8倍的放大效果。这样一来，就消除了AI生成图像在印刷以及展示的时候所存在的质量限制。

行业应用场景

电子商务领域当中，虚拟换装技术已然成熟得以应用，商家借助多个模型组件进行组合，如此便能够实时生成模特着身着装试衣效果，可支持颜色以及款式迅速予以更换，某一知名服装品牌在采用了那般技术之后，线上转化率得以提升百分之三十，退货率降低达成百分之二十五 。

视频生成方面的技术收获了重大的进展，新型的算法能够保证角色的特征在时间的维度之上具备稳定性，采用了类似于《信条》这部电影的时间控制概念，解决了在此之前视频里常常出现的物体形变问题，这致使短视频制作的成本下降到了传统方法的十分之一。

开源生态价值

开源项目大幅度降低了AI技术运用的门槛，像Kontext这般的平台，整合了诸多预训练模型，提供了友善界面，使得非专业用户也能够迅速上手，这类项目在GitHub上的星标数量每年平均增长200%，从而形成了活跃的开发者社区。

闭源模式与开源模式的协同发展，推动着技术进步，闭源公司提供稳定的基础设施与资金支持，开源社区促进技术传播以及创新实验，这种双轨模式加速了AI技术的普及，让更多中小企业以及个人开发者受益。

在当下这个AI技术飞速发展的时期，您觉得开源模式以及闭源模式二者之中哪一种更能够促使技术创新呢？欢迎于评论区去分享您所抱持的观点，要是认为本文具备有帮助作用，请进行点赞给予支持并且分享给更多的友人。

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