ControlNet仅靠一张照片实现“旧房革新” | GitHub热榜第一

寒门学子

原标题：ControlNet仅靠一张照片实现“旧房革新” | GitHub热榜第一
Alex 发自凹非寺
量子位 | 大众号 QbitAI
这是 同一个房间改装先后的模样：

一下子质感Up，从混乱过期变为了有腔有调的古代风。
至于设计费嘛，实际上是…一分钱都没花！
由于这并非专业设计师做的计划，而全靠一只AI实现。
—— 只用给AI一张照片，它就可以搞定的那种。
还能够选择不同格调。

如斯实用的“旧房革新”AI，很快引来大波网友驻足围观；原帖登上了GitHub热榜第一，目前已播种2700+颗星。

还在HackerNews上惹起热议。
有网友称，这个运用让他感觉很惊喜，并表现：
假如这类AI还能添加一些功用就更好了，好比给生成图片中各设施进行估价，这样就无机会落地商用了。
假如这类AI还能添加一些功用就更好了，好比给生成图片中各设施进行估价，这样就无机会落地商用了。
还有网友指出：
这实际上就是一种生成式预训练Transformer，和其余Transformer实质是同样的。
这实际上就是一种生成式预训练Transformer，和其余Transformer实质是同样的。
一张图就可以搞定房间设计
不论怎么说，这个AI的确在现有技术上整出了实用且别致的用法。量子位没忍住也 亲身上手试了试。
我先找来几张破旧房间的照片，而后开始和AI独特设计革新。
说是独特革新，但其实我要做的，就只用给AI一张图，而后点击两个选项：格调和房间用处。
好比，这里选择古代风的客厅：

几秒钟后，我眼前一亮。不子细比较摆布两张图的格式，真的很难置信这是同一个房间。

除了古代风，还有其余选择，因而我又试了试极简风：

虽然这似乎不太“简”，但很精美，乃至比下面的古代风更胜一筹。（给我看得都心动了…）。
不外需求阐明的是，目前此AI一个IP天天至多只能用3次——真实想多弄几张的话，能够换台电脑。
看到这里，话说一只小小的AI，为什么短短几秒就可以设计好一全部房间？
其实，这次要得益于它面前一种弱小的新晋 机器学习模型：ControlNet。
ControlNet，由斯坦福大学研发，是一种经过添加额定前提，来管制分散模型的神经网络。
这个模型，能够将神经网络块的不同权重，分别复制到“锁定”正本（locked copy）和“可训练”正本（trainable copy）中。
锁定正本，会保存输出信息的一些症结特点；可训练正本，则会经过训练、学习来调理其余特点。而后，这两部份还会衔接起来协同任务。

关于可训练正本而言，其训练的标的目的包罗：物体的精确边沿、语义联系、人体姿态等等。
简略来讲，就是AI可以断定，一张图中各个因素是不是能够改动；而后会在原图某些中心因素不变的条件下生成新的内容，不会致使生成图和原图看起来毫无分割。
此外，这个模型搭配文字“食用”成果更佳——好比方才我选择的房间用处和装修格调，其实就是在给AI添加一点文字提醒。
总而言之，基于这样的原理，ControlNet不只能够胜任室内设计，还有能够玩出别的把戏。
好比，一键涂色：

还有“一键换猫” （猫换了，但可恶的歪头杀不变）：

“一键换牛”：
E妹妹m，那某些游戏皮肤是否……？
值得一提的是，假如你嫌专门登陆官网（见传送门）对比费事，能够经过API将这个AI运用连到你的当地运用上。
按这类用法，首先需求下载数据库。
git clone http://github.com/Nutlope/roomGPT
接着去Replicate网站上创立一个帐户，并获得 API 密钥。留意，而后需求把将API 密钥存储在 .env 文件中，如 .example.env。
再装置依赖项：
npm install
而后你就可以在命令行中运转该AI了：
npm run dev
开发者简介
最初，来意识一下此AI的幕后开发者：其实一共就3集体。

其中，最次要的奉献者Hassan El Mghari，本科结业于德雷塞尔大学计算机工程系，当初是一位全栈软件工程师。

除了开发各种运用，这哥们儿还曾创建了一家游戏营销公司，在Steam上具有500,000+名用户。
— 完—
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