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人工智慧處理任務
在這篇文章中，我們將探討五個生成式人工智慧項目，它們將幫助您建立和加強您的機器學習和資料科學組合。這些項目旨在增強您對穩定擴散、Segment Anything、LangChain、Alpaca-LoRA 等尖端技術的理解。

無論您是生成式人工智慧的新手還是有一定經驗，這些課程都將為您提供寶貴的技能，使您在工作申請和麵試中脫穎而出。

您可以透過查看文章「什麼是 GPT-4 及其為 喬治亞州電話號碼列表 何重要？」來了解 GPT 系列，包括 GPT-1、GPT-2、GPT-3 和 GPT-4。 ' 您還可以在單獨的帖子中查看其他一些人工智慧項目。

1.StableSAM：穩定的擴散修復與分段任何東西
在此專案中，您將使用 Meta 的segment-anything、 Hugging Face differs和 Gradio 建立一個可以更改背景、臉部、衣服或您選擇的任何其他內容的應用程式。它只需要圖像、選定區域和提示。

使用案例：

StableSAM 非常適合數位行銷、設計和娛樂產業的創意專業人士。它允許使用者精確編輯圖像的特定部分，非常適合更改背景、改變服裝或修改宣傳資料中的物件等任務。對於愛好者來說，它是一個出色的圖像自訂工具，無需高級設計技能。

您將學到的技能：



使用穩定擴散實現影像修復管道
使用 Meta 的 Segment Anything Model (SAM) 進行影像分割
使用 Gradio 建立互動式 Web 應用程式
使用 Hugging Face 擴散器進行模式部署
創建穩定的擴散修復管道
我們將使用stableai/stable-diffusion-2-inpainting · Hugging Face上提供的擴散器和模型權重來創建穩定的擴散修復管道。之後我們將其加入到CUDA中進行GPU加速。

定義影像遮罩和修復功能
影像遮罩函數是使用 SAM Predictor 建立的。它需要一個圖像、選定的圖像部分和一個is_backgroud布林值來創建蒙版圖像和分割。

之後，修復功能使用穩定擴散修復管道來更改影像的選定部分。管道需要輸入圖像、遮罩圖像、分割圖像、提示文字和否定提示文字。

建立漸變 UI
您將建立一行並新增三個影像區塊。對於最小可行產品，您必須新增帶有提交按鈕的另一行。之後，您必須修改輸入影像物件以選擇像素，生成蒙版和分割，並向提交按鈕新增操作以運行修復功能。