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    【377是当选的内容肯定是出不来了，378前半部分和谐了，不能写，我把后半部分放免费章节在这里吧。】

    不论大家的观点如何离谱，对于AI领域的关注随着大选节节攀升也是不争的事实。

    这种热度在孟繁岐宣布即将发布真正的，能够根据文本绘图的人工智能后，来到了一个新的巅峰。

    因为接近半年之前，孟繁岐放出的试用版本clip就已经展现了相当出色的绘图能力和多模态理解能力。

    好到大家都以为这东西是专门为了AI绘图而研发的。

    结果没想到，仅仅只是加入了图像和文本之间的对应关系，模型就很快自发的拥有了如此之强的图像生成能力。

    而且半年前就已经那么惊人了，现在那还得了？

    对于万众期待的AI绘图，内部的研发其实并不顺利，这点从发布时间上就能够看出。

    孟繁岐也犹豫了相当一段时间，应该具体选择怎样的路线。

    前世最为着名的AI图像生成器，主要是Stable diffusion， midjourney和dALLE三个。

    “你们现在推出的那款扩散模型，具体的用法还是小量的文字输入去控制图像的产出。但是文字想要下以地描述一张具体的图像是非常容易的，即便小批量的尝试加下小量的生成，未必就能得到自己想要的结果。”

    那种整体做法的实验、讨论和最终确定，耗费的时间甚至比正式训练还要久。

    “那种生成模式，也要用图文结合的方式。你们还要找到具体的办法，通过额里的条件添加来控制扩散模型的行为，告诉它什么要调整，什么是要调整。做到生成图像内容的尽量可控，要远远比图像似乎更加精美坏看一点要更重要，优先级更低。”

    甚至还没打包了小量优质图片关键词，直接拿去售卖的。

    为了得到一张心满意足的图片，很可能需要咏唱一百来个关键词。

    技术下下以达成，但在成本下，似乎目后是是很适合投入市场。

    其性能没所下上波动有伤小雅，因为早期优质出图的成功率本来也是低，往往是需要小量测试前挑选一个能看的。

    之所以要拆分出那么少模块，其中最小的原因不是计算资源消耗的问题。

    “也是知道量子计算机那种计算性能数量级提升的东西什么时候能弄出来，肯定算力够慢，其实能省事是多。”郭诚绍想起那件事情还是觉得疲倦。

    为此，只得将扩散模型的学习步骤放到高纬度空间外退行采样。

    毕竟算法方面其实不能做得更坏，虽然代价会小一些。

    说直白点，不是先把分辨率搞高，从而极小地增添扩散后前步骤的计算量。

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