20230322 - Generative AI 小聚 ft. Happy Designer

TLDR

Transcript

1. 除了串 API 之外工程師還能做些什麼
   Generative AI Meetup ft. Happy Designer
   

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2. 蒼時弦也
   Software Developer
   https://blog.aotoki.me
   

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3. 開始之前
   生態系進化太快，都不知道該怎麼辦⋯⋯
   

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4. Diffusers
   簡單使用 Stable Diffusion 的方法
   

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5. Hugging Face
   AI 領域的 GitHub，大部分開源模型都可以在上面找到
   

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6. import
   from import
   =
   =
   =
   =
   =
   torch
   
   diffusers StableDiffusionPipeline
   
   
   pipe StableDiffusionPipeline.from_pretrained(
   , torch.float16)
   
   pipe pipe.to( )
   
   
   prompt
   image pipe(prompt).images[ ]
   # 載入模型
   
   # 進行運算
   
   "runwayml/stable-
   diffusion-v1-5"
   "cuda"
   "a photo of an astronaut riding a horse on mars"
   
   torch_dtype
   0
   

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7. # ...
   
   # 載入不同模型
   
   
   # 多重處理
   
   prompt
   image txt2image(prompt).images[ ]
   
   image upscale(image).images[ ]
   
   image image2image(image).images[ ]
   =
   =
   =
   =
   "a photo of an astronaut riding a horse on mars"
   
   0
   0
   0
   

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8. View Slide

9. http://bit.ly/3JJf16o
   

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10. Replicate
    目前最好用的 Serverless GPU 服務
    

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12. from import
    import
    class
    def
    def
    = =
    = =
    =
    return
    cog BasePredictor, Path, Input
    
    torch
    
    
    ( ):
    
    (self):
    
    (self,
    
    image: Path Input( ),
    
    scale: Input(
    , )
    
    ) -> Path:
    
    output
    Predictor BasePredictor
    setup
    predict
    # 初始化、載入模型
    
    
    # 處理 e.g. Stable Diffusion Pipeline
    
    description
    description
    default
    "Image to enlarge"
    "Factor to scale
    image by"
    float
    1.5
    

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13. $
    $
    cog login
    
    cog push r8.im your username your model name
    /< - >/< - - >
    

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14. 有 GPU 的伺服器、API 都有了，剩下就是套應用
    

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15. AI Gacha
    使用 Diffusers、Replicate 的實驗性專案
    

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16. View Slide

17. http://bit.ly/3yImmgc
    

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18. 我的看法
    能做的事情其實不多，大部分應用的成本也偏高，但是商用已經沒
    有問題，剩下要處理的大概會在 跟讓更多人能
    合法的版權 輕鬆上手
    

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