【人工智能AIGC技术开发】3.浅谈谎话人工智能AIGC：几种AIGC底层技术的代码
为了更好地明确AIGC（AI Generated Content，人工智能天生内容）的底层技术，我们将详细先容几种关键技术。这些技术包括深度学习、天生对抗网络（GANs）、变分自编码器（VAEs）和自回归模子（如Transformer和GPT）。1. 深度学习（Deep Learning）
深度学习是AIGC的焦点技术，它通过多层神经网络来学习和提取数据中的复杂特性。
工作原理
输入层：接收原始数据，如图像像素或文本词语。
隐藏层：多层神经元构成，每一层提取不同级别的特性。
输出层：天生最终效果，如分类标签或天生的内容。
下面是一个简单的卷积神经网络（CNN）用于MNIST手写数字分类使命的示例：
import torch
import torch.nn as nn
import torch.optim as optim
from torchvision import datasets, transforms
from torch.utils.data import DataLoader
# 数据预处理
transform = transforms.Compose()
# 加载数据集
train_dataset = datasets.MNIST(root='./data', train=True, transform=transform, download=True)
train_loader = DataLoader(dataset=train_dataset, batch_size=64, shuffle=True)
# 定义CNN模型
class CNN(nn.Module):
def __init__(self):
super(CNN, self).__init__()
self.conv1 = nn.Conv2d(1, 32, kernel_size=3, stride=1, padding=1)
self.conv2 = nn.Conv2d(32, 64, kernel_size=3, stride=1, padding=1)
self.fc1 = nn.Linear(64*7*7, 128)
self.fc2 = nn.Linear(128, 10)
self.pool = nn.MaxPool2d(kernel_size=2, stride=2, padding=0)
self.relu = nn.ReLU()
def forward(self, x):
x = self.pool(self.relu(self.conv1(x)))
x = self.pool(self.relu(self.conv2(x)))
x = x.view(-1, 64*7*7)
x = self.relu(self.fc1(x))
x = self.fc2(x)
return x
# 实例化模型、定义损失函数和优化器
model = CNN()
criterion = nn.CrossEntropyLoss()
optimizer = optim.Adam(model.parameters(), lr=0.001)
# 训练模型
for epoch in range(5):
for batch_idx, (data, target) in enumerate(train_loader):
optimizer.zero_grad()
output = model(data)
loss = criterion(output, target)
loss.backward()
optimizer.step()
if batch_idx % 100 == 0:
print(f'Epoch [{epoch+1}/5], Step [{batch_idx+1}/{len(train_loader)}], Loss: {loss.item():.4f}') 2. 天生对抗网络（GANs）
GANs由两个神经网络构成：天生器（Generator）和鉴别器（Discriminator），它们通过对抗过程来天生逼真的数据。
工作原理
天生器：从随机噪声中天生假数据。
鉴别器：判断命据是真实的还是天生的。
对抗练习：天生器和鉴别器相互博弈，直到天生器天生的数据足够逼真，使鉴别器无法分辨。
https://i-blog.csdnimg.cn/direct/295567565554443ea1656bc53349fa0c.png
下面是一个简单的GAN用于天生MNIST手写数字的示例：
import torch
import torch.nn as nn
import torch.optim as optim
from torchvision import datasets, transforms
from torch.utils.data import DataLoader
# 数据预处理
transform = transforms.Compose()
# 加载数据集
train_dataset = datasets.MNIST(root='./data', train=True, transform=transform, download=True)
train_loader = DataLoader(dataset=train_dataset, batch_size=64, shuffle=True)
# 定义生成器
class Generator(nn.Module):
def __init__(self):
super(Generator, self).__init__()
self.model = nn.Sequential(
nn.Linear(100, 256),
nn.ReLU(),
nn.Linear(256, 512),
nn.ReLU(),
nn.Linear(512, 1024),
nn.ReLU(),
nn.Linear(1024, 28*28),
nn.Tanh()
)
def forward(self, x):
x = self.model(x)
x = x.view(-1, 1, 28, 28)
return x
# 定义判别器
class Discriminator(nn.Module):
def __init__(self):
super(Discriminator, self).__init__()
self.model = nn.Sequential(
nn.Linear(28*28, 1024),
nn.LeakyReLU(0.2),
nn.Linear(1024, 512),
nn.LeakyReLU(0.2),
nn.Linear(512, 256),
nn.LeakyReLU(0.2),
nn.Linear(256, 1),
nn.Sigmoid()
)
def forward(self, x):
x = x.view(-1, 28*28)
x = self.model(x)
return x
# 实例化模型、定义损失函数和优化器
G = Generator()
D = Discriminator()
criterion = nn.BCELoss()
optimizer_G = optim.Adam(G.parameters(), lr=0.0002)
optimizer_D = optim.Adam(D.parameters(), lr=0.0002)
# 训练GAN
for epoch in range(50):
for batch_idx, (real_data, _) in enumerate(train_loader):
batch_size = real_data.size(0)
# 训练判别器
real_labels = torch.ones(batch_size, 1)
fake_labels = torch.zeros(batch_size, 1)
real_data = real_data.to(torch.float32)
outputs = D(real_data)
d_loss_real = criterion(outputs, real_labels)
z = torch.randn(batch_size, 100)
fake_data = G(z)
outputs = D(fake_data.detach())
d_loss_fake = criterion(outputs, fake_labels)
d_loss = d_loss_real + d_loss_fake
optimizer_D.zero_grad()
d_loss.backward()
optimizer_D.step()
# 训练生成器
z = torch.randn(batch_size, 100)
fake_data = G(z)
outputs = D(fake_data)
g_loss = criterion(outputs, real_labels)
optimizer_G.zero_grad()
g_loss.backward()
optimizer_G.step()
if batch_idx % 100 == 0:
print(f'Epoch [{epoch+1}/50], Step [{batch_idx+1}/{len(train_loader)}], d_loss: {d_loss.item():.4f}, g_loss: {g_loss.item():.4f}') 3. 变分自编码器（VAEs）
VAEs是一种天生模子，通过学习数据的隐变量分布来天生新数据。
工作原理
编码器：将输入数据编码为隐变量（Latent Variables）。
解码器：从隐变量天生新数据。
变分推断：通过最大化似然函数和最小化KL散度来优化模子。
https://i-blog.csdnimg.cn/direct/fb027a9423974d87b4d788e29a9c3f77.png
下面是一个简单的VAE用于MNIST手写数字天生的示例：
import torch
import torch.nn as nn
import torch.optim as optim
from torchvision import datasets, transforms
from torch.utils.data import DataLoader
# 数据预处理
transform = transforms.Compose()
# 加载数据集
train_dataset = datasets.MNIST(root='./data', train=True, transform=transform, download=True)
train_loader = DataLoader(dataset=train_dataset, batch_size=64, shuffle=True)
# 定义VAE模型
class VAE(nn.Module):
def __init__(self):
super(VAE, self).__init__()
self.fc1 = nn.Linear(28*28, 400)
self.fc2_mu = nn.Linear(400, 20)
self.fc2_logvar = nn.Linear(400, 20)
self.fc3 = nn.Linear(20, 400)
self.fc4 = nn.Linear(400, 28*28)
self.relu = nn.ReLU()
self.sigmoid = nn.Sigmoid()
def encode(self, x):
h1 = self.relu(self.fc1(x))
return self.fc2_mu(h1), self.fc2_logvar(h1)
def reparameterize(self, mu, logvar):
std = torch.exp(0.5*logvar)
eps = torch.randn_like(std)
return mu + eps*std
def decode(self, z):
h3 = self.relu(self.fc3(z))
return self.sigmoid(self.fc4(h3))
def forward(self, x):
mu, logvar = self.encode(x.view(-1, 28*28))
z = self.reparameterize(mu, logvar)
return self.decode(z), mu, logvar
# 定义损失函数
def loss_function(recon_x, x, mu, logvar):
BCE = nn.functional.binary_cross_entropy(recon_x, x.view(-1, 28*28), reduction='sum')
KLD = -0.5 * torch.sum(1 + logvar - mu.pow(2) - logvar.exp())
return BCE + KLD
# 实例化模型、定义优化器
model = VAE()
optimizer = optim.Adam(model.parameters(), lr=0.001)
# 训练VAE
for epoch in range(10):
model.train()
train_loss = 0
for batch_idx, (data, _) in enumerate(train_loader):
data = data.to(torch.float32)
optimizer.zero_grad()
recon_batch, mu, logvar = model(data)
loss = loss_function(recon_batch, data, mu, logvar)
loss.backward()
train_loss += loss.item()
optimizer.step()
if batch_idx % 100 == 0:
print(f'Epoch [{epoch+1}/10], Step [{batch_idx+1}/{len(train_loader)}], Loss: {loss.item():.4f}')
print(f'====> Epoch: {epoch+1} Average loss: {train_loss / len(train_loader.dataset):.4f}') 4. 自回归模子（Transformers和GPT）
自回归模子通过徐徐天生数据的每一部门，广泛用于文本天生使命。
工作原理
自留意力机制：盘算输入序列中每个元素与其他元素的关系。
编码器-解码器布局：编码器处置惩罚输入序列，解码器天生输出序列。
预练习和微调：使用大规模数据举行预练习，再在特定使命上举行微调。
https://i-blog.csdnimg.cn/direct/24937759bccd4c7bb43e6b0e0eed5672.png
下面是一个简单的GPT模子用于文本天生的示例。由于GPT模子较大，这里使用transformers库的预练习模子：
from transformers import GPT2LMHeadModel, GPT2Tokenizer
# 加载预训练的GPT-2模型和分词器
tokenizer = GPT2Tokenizer.from_pretrained('gpt2')
model = GPT2LMHeadModel.from_pretrained('gpt2')
# 输入文本
input_text = "Once upon a time"
input_ids = tokenizer.encode(input_text, return_tensors='pt')
# 生成文本
output = model.generate(input_ids, max_length=100, num_return_sequences=1)
# 解码并打印生成的文本
generated_text = tokenizer.decode(output, skip_special_tokens=True)
print(generated_text) 总结
深度学习：基础技术，通过多层神经网络提取和学习数据特性。
GANs：通过天生器和鉴别器的对抗练习天生逼真的数据。
VAEs：通过学习数据的隐变量分布天生新数据。
自回归模子：通过自留意力机制和编码器-解码器布局天生序列数据。
这些技术共同推动了AIGC的发展，使其在图像天生、文本天生等方面取得了显著的效果。渴望通过上述的解释和图示，你能对AIGC的底层技术有更清楚的明确。
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