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近期“AI+Web3”的热度上升，相关观点 Token 也迎来了一波涨幅，由于许多加密圈的同伙并不是异常领会 AIGC，这可能会导致投资失误或者错过潜在的时机。我从去年 1 月份最先关注AIGC，亲自履历了 2022 年 AIGC 手艺和产业的高速生长，今天我就跟人人简朴解读一下现在 AIGC 的生长名目、AI+Web3 项目的现状以及若何使用 AIGC 工具创作 Web3 资产。
从模子功效上区分，现在 AIGC 主要涉及文字、图片、音乐和视频的天生（本文主要剖析AIGC即人工智能天生内容领域，暂不涉及其他 AI分支）。
文字模子征象级应用当属 OpenAI 的 ChatGPT，续写文字、创作故事、写代码、修BUG、写诗、做表...... 你所有能想象到的与文字相关的内容它都可以做。它可以极洪水平上削减人的事情量，使用适合将会是文字事情者的利器。现在媒体平台上许多文章都是用 AI 写的，这一领域有许多潜在的时机，解决现实问题，缔造新的事情流，打造商业闭环是我们这些使用工具的人需要去思量的事情。
ChatGPT 可以辅助开发职员完成大量的代码编写事情，还可以查找修改错误，固然它有可能失足，在使用中需要注重，尽信书不如无书。
此外，种种建议、谋划、编撰等文字事情是它最善于的，对于文字事情者来说，ChatGPT绝对是超强的辅助工具。
然则 ChatGPT 不是万能的，你可以将其界说为一个什么都懂一些的“全才”，但它却不是醒目一切的“专家”。对于某些对照专业的知识，它的回覆可能会失足，这包罗但不限于编程细节、密码学、数学、历史等领域，以是在使用 ChatGPT 的时刻最好对内容再复核一遍，以免泛起严重错误，在最近的版本更新中，ChatGPT 许多错误点已经获得了修正，随着模子的逐步完善，未来的想象力是无限的。
AI 天生图片是 AIGC 领域生长最快的赛道，2021 年最火的手艺照样天生匹敌网络（GAN），然则它距离产物化尚有很长的距离；到了 2022 年头，Disco Diffusion 横空出世引发了第一波 AIGC 爆点，Disco Diffusion 善于对场景的描绘，出图排场恢弘大气，然则画面不够清晰，作图速率慢，要以10分钟计数；4月份，OpenAI 的 DALLE 2 上线，7月份 Midjourney 开放公测，使用Discord 端作画，1 分钟之内可以同时出 4 张图，艺术性超高，在 11 月份公布 V4 版本后进一步稳固了自己最强 AI 作画工具的职位；8 月份，Stable Diffusion 正式公布，作图速率缩短至 10 秒之内，图片细节、清晰度都有极大的提升，而且推行开源主义，所有代码都开源，这也降生了重大的社区，是之后天下局限内 AIGC 盛行的火种，包罗后面基于 Stable Diffusion 训练的专门天生二次元图像的 NovalAI。
现在 AI 作图领域出现 Midjourney + Stable Diffusion 的双巨头事态，Disco Diffusion 和 DALLE2 在手艺更新上已经脱离了第一梯队，其余产物大多都是基于Stable Diffusion 的开源框架调整的。
AI 天生音乐和视频是一个生长相对较慢的赛道，至今还没有征象级应用，市场上存在的产物均不太成熟，其在手艺难度上比天生图片和文字要大，然则已经有许多公司准备在 2023 年攻克这个难题，或许我们马上就能看到对照成熟的视频和音乐天生平台。下面我挑选几个相对优异的产物简朴先容一下。
AI 天生音乐最常见的玩法是用户输入一段文字或者一张图片，模子凭证内容输出一段音乐，对应的产物可以关注 Riffusion，它除了实现以上功效外还能在差异气概输入之间自然转换。
AI天生视频可以体验产物 QuickVid，它可以在很短的时间内凭证文字形貌天生一段流通的视频，你还可以选择差异使用场景下的视频气概，视频质量较高，与人为剪辑的效果差异不大。
AIGC 可以助力 Web3 项目更快更好的完成文字和图片的设计事情，这在 NFT 和 GameFi 项目中应用最为普遍，然则这也需要一定的技巧，使用适当的 Prompt 使 AIGC 输出可用的图片，并使用 ChatGPT 完成项目文案相关事情，形貌词的使用有许多讲求，成为一名AI艺术家需要许多的前期学习，为了让人人快速完成需求，下面我简朴说几种使用 AIGC 输出 Web3 可用图像的方式。
有一些特殊的 Prompt 可以控制模子输出特定气概的图片，这些图片可以直接拿来作为NFT或者 GameFi 内素材使用，版权属于创作者自己。下面我使用 Stable Diffusion 做一些树模（stable diffusion 开源免费试用，每小我私人都可以实验）。直接复制我下面的形貌词，自己界说括号中的内容。
注：只需要改变括号中的内容就可以获得相同类型的图片，示例文字顺序=图片顺序，图片内角色依次为 Yoda、Superman、ironMan、MaiShiranui、shark、batman、Bumblebee和wizard。你可以实验所有其他可能性。
Funky pop （Yoda/Superman/iron Man/Mai Shiranui/shark/batman/Bumblebee/wizard） figurine, made of plastic, product studio shot, on a white background, diffused lighting, centered
这类图片直接发一个 NFT 项目绰绰有余，每个都是 1/1，你只需要告诉 AI 想要什么。
这段形貌词中的 temple 可以改也可以不改，都可以做出不错的效果图。
Tiny cute isometric temple, soft smooth lighting, soft colors, soft colors, 100mm lens, 3d blender render, trending on polycount, modular constructivism, blue blackground, physically based rendering, centered
这类图片可以构建一个土地NFT项目或者游戏中的修建。
通过改变粗体内容，天生差其余矢量动物形象
kawaii low poly panda character, 3d isometric render, white background, ambient occlusion, unity engi
可改变粗体内容，天生差其余房间
Tiny cute isometric living room in a cutaway box, soft smooth lighting, soft colors, purple and blue color scheme, soft colors, 100mm lens, 3d blender render
通过以上案例我们可以看到，AIGC 可以在图片设计上辅助甚至取代画师，你可以缔造出举世无双的艺术气概、角色，而不需要掌握绘画的技巧，这是生产力的极大提高。
以上事情流使用的是开源的 Stable Diffusion 通用模子，它无法天生模子素材中不存在的器械，好比你无法让它天生一只无聊猿，模子自己也不知道什么是无聊猿，以是它存在局限性和时效性。为领会决以上提到的问题，我们可以训练自己的模子，将需要的素材都放进去，从而使模子输出内容相符我们的预期，这在 NFT 二创、扩展，GameFi 辅助设计等方面都有很大的应用潜力。
展示几张我训练的无聊猿模子二创成图效果，从左到右划分是蝙蝠侠气概，黏土气概，毕加索抽象气概和黄金材质：
固然也可以控制天生与原本项目图片相似度极高的图片，下列四张图片有两张原图，两张用无聊猿模子天生的图，险些很难分辨，你可以猜一下，后面我会揭晓谜底。
模子训练原理很简朴，用自己提供的图片训练出一个专属模子，然则让通俗人从零最先训练一个AIGC模子是很难题的，幸亏Stable Diffusion 给我们提供了一些对照简朴的模子训练方式。
现在常用的手艺方案有三种：Fine-Tuning、DreamBooth、Textual-Inversion
特征注释：
综合思量成本与难度，新手推荐使用 DreamBooth 训练自己的模子，这里我给人人找了一个最简朴的Colab版本，它可以使用谷歌免费的服务器训练模子并天生图片，前期需要处置的素材也最少。
训练模子之前，你需要训练使用的准备图片，首次实验最幸亏10张左右，尺寸512*512，若是图片尺寸不合适可以使用 BIRME 等工具调整。
,,www.326681.com采用以太坊区块链高度哈希值作为统计数据，联博以太坊统计数据开源、公平、无任何作弊可能性。联博统计免费提供API接口，支持多语言接入。
打开上面的链接，也就是：https://colab.research.google.com/github/TheLastBen/fast-stable-diffusion/blob/main/fast-DreamBooth.ipynb
主页显示如下，这是一个即时更新的页面，它不会保留你的更改，你可以直接在这个页面使用，或者点击“文件”选择“在云端硬盘中保留一份副本”，打开副本页，这个页面会保留你的所有更改。
之后我们最先模子训练，首先点击第一行的运行按钮，毗邻Google云端硬盘，安装到gdrive。
运行完成后在按钮前面会泛起绿色的对勾，右上角RAM/磁盘也泛起绿色对勾，后面每段程序运行完成的标志都是这个小对勾。上一段程序运行竣事后，点击下一段的按钮继续运行。
接下来安装依赖，下载模子
最先正式训练，首先为你的模子起个名字。
上传图片，点击运行后会泛起“选择文件”按钮，选定图片后上传，我这里选择了八张 CloneX 的图片作为训练素材，并为它们命名为 CloneX1-8，这里对图片的命名不要与已有单词相同，它是对你训练素材的特殊符号。图片命名方式可以参考下图。
运行 Captions，并跳过 Concept images
最先训练，训练步数设置为图片数目*100，我是用了八张图片，这里选择 800，其他参数暂时不需要调整，等后面熟练掌握了模子训练方式再举行更精准的训练。
点击运行，泛起以下界面示意训练最先，守候训练完成。这里有两个训练历程，一个是训练文字，一个是训练图片。
训练完成后直接运行测试模子，这里不需要调整参数。
程序运行完后会泛起一个链接，点击打开到可以作图的 WebUI 界面。
WebUI 的主页如下，1处选择使用的模子，2处输入形貌词，也就是你对想要输出图片的内容，3处输入负面形貌词，也就是你不想要图片泛起什么内容，3可以空着不填。填写完形貌词后点击天生图片。
由于我们对图片的符号是CloneX，以是我们天生图片时前部门要指定主体，这里推荐牢固句式“a picture of clonex with + ......”，with 后面加对图片的形貌，每个形貌词（短语）之间用逗号离隔。
简朴测试，这里输入提醒词“a picture of clonex with beautiful girl, red hair”，效果应该会泛起一个红色头发的女生CloneX形象，效果如下图：
测试2，输入提醒词：“a picture of clonex with beautiful girl, Long green hair, black coat, yellow eyes”也就是绿色长发、玄色外衣、黄色眼镜的女CloneX，天生效果如下
从以上两个简朴测试来看，用10张以内的素材图片训练的模子就可以很好的天生想要的图片，而且这些CloneX是原本不存在的，是你缔造了它们！以后喂10张图给AI，它可以给你10,000张图，这是生产力质的提升。
我把这个训练的模子上传到了 Huggingface，有兴趣的同伙可以拿去玩，在训练历程中遇到什么问题也可以联系我。链接：https://huggingface.co/wheart/clonexnft
揭晓谜底，无聊猿那四张图片，前两张是AI天生的，后面两张是原图。
随着 AIGC 的兴起、ChatGPT 的爆火、微软对 AI 百亿投资等事宜的铺垫，Crypto 许多 AI 项目也获得了更多的关注，诸如 AGIX 之类的 AI 观点 Token 都迎来了一波不错的涨幅。然则就现在这些 AI+Web3 的项目来看，我并没有发现真正有想象力的产物。这段时间受到关注的项目多数是良久之前的老项目，以是只能看作是版块轮动动员了它们，长线来看没有好的标的。若是后面泛起基于新 AI 手艺做的产物或允许以关注。
现在许多 Crypto 大佬，像 CZ、Vitalik 都对 AI 手艺发生了兴趣，以是对于 AI+Web3 之后的生长，我小我私人以为照样值得期待的。
综合来看，现在 AIGC 在 Web3 的应用还处于异常低级的阶段。现阶段行使好 AI 工具可以对项目的设计、开发、运营事情提供极大的便利，下一阶段一定会泛起更多优异的产物，我们要做的就是学习、使用、剖析、发现，比大部门人多走一步，不错过 AIWeb3 这趟车。
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