AIGC最近很火,给大家推荐一个已经有1000位开发者使用的aigc开源模型,包括ai绘画、ai写代码

开心的河狸在训模型 2023-01-03 19:15:49

AIGC最近火得一塌糊涂!

12月16日,Science发布2022年度科学十大突破,其中AIGC作为人工智能领域的重要突破也赫然在列。

作为2022年以来AI圈最大的趋势,AIGC意味着,AI进军到了此前被视为“人类独占”的领域,如艺术表达、科学发现。

最初AI这种渗透是缓慢的,但在2022年下半年逐渐形成了一场抢地战,2022年也因此被称作AIGC元年!

 

AIGC比较流行的在CV和NLP两个方面,让AI拥有了生成图片、文字、代码、音乐、视频的能力。

2021,OpenaAI团队开源了其深度学习模型CLIP;2022年7月,出现了去躁扩散模型Diffusion。两者相互结合,让AI自动生成文字和图片的质量得到了质的提升。

midjourney已经能绘出令人不可思议的图片,普通人看了上瘾,越玩越想玩!

 

 

而chatGPT的魔力更是让它迅速出圈,引得无数普通用户为之叹服!

 

 

 

 

(图片来自知乎网友,侵删)

 

熟悉的玩家,相信已经对CLIP、Stable Diffusion、DALL-E2、GPT3等模型并不陌生。但这些模型主要基于英语训练,尽管也支持中文输入,但对中文的适配并不是很好。

现在我为大家推荐一组,能更好的地适配中文语料的aigc模型。这套模型是昆仑万维集团旗下的奇点智源公司开发的,它们在12月中旬开源,半个月的时间已经吸引了将近1000名使用者。

这里是地址——

 

GitHub地址:

账户主页:https://github.com/SkyWorkAIGC

SkyPaint(AI绘画):https://github.com/SkyWorkAIGC/SkyPaint-AI-Diffusion

SkyCode(AI生成代码):https://github.com/SkyWorkAIGC/SkyCode-AI-CodeX-GPT3

SkyText(AI生成文本):https://github.com/SkyWorkAIGC/SkyText-CN-GPT3

SkyChat(AI聊天):https://github.com/SkyWorkAIGC/SkyChat-CN-Chatbot-GPT3

 

Hugging Face模型地址:

账户主页:https://huggingface.co/SkyWork

SkyPaint(AI绘画):https://huggingface.co/SkyWork/SkyPaint

SkyCode(AI生成代码):https://huggingface.co/SkyWork/SkyCode

SkyText(AI生成文本):https://huggingface.co/SkyWork/SkyText

SkyTextTiny:https://huggingface.co/SkyWork/SkyTextTiny

 

如果你对AIGC感兴趣,想要打造自己的AIGC项目,不妨基于这套开源模型展开开发,也许能收获惊喜!
 

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内容概要:本文档介绍了一个基于MATLAB/Simulink平台的综合性科研资源共享项目,核心内容为四旋翼无人机俯仰姿态保持的模糊自整定PID控制系统设计与仿真,提供完整的Matlab代码和Simulink仿真实现资源。项目进一步拓展至无人机轨迹跟踪、多控制策略对比(如线性MPC、非线性NMPC、强化学习RL及混合MPC-RL)、储能优化、电力系统调度、路径规划、神经网络预测等多个前沿科研方向。文档强调科研不仅需要严谨思维与勤奋,更要善于“借力”,通过成熟案例启发创新思路,帮助研究者避免误区,利用高质量资源激发科研灵感,加速高水平成果的复现与产出。; 适合人群:具备一定MATLAB编程基础,从事自动化、控制工程、电力系统、机器人或人工智能等相关领域的科研人员、研究生及工程师,尤其适合希望快速复现高水平论文成果的研究者。; 使用场景及目标:① 实现模糊PID控制在无人机姿态控制中的应用与仿真;② 对比分析不同先进控制策略(如MPC、RL)在轨迹跟踪中的性能表现;③ 借助提供的代码模型,完成科研项目中的仿真验证、论文复现或算法优化任务。; 阅读建议:建议读者按照资源目录顺序逐步学习,优先掌握核心控制方法(如模糊PID、MPC)的实现逻辑,结合代码与仿真模型进行调试与改进,从而深化对控制理论的理解并推动自身科研工作的创新。
内容概要:本文档围绕“2023年IEEE ICMA顶刊复现多欠驱动水面无人艇误差约束协同路径跟踪控制(Matlab代码实现)”展开,详细介绍了一项针对多欠驱动水面无人艇的协同路径跟踪控制技术的研究与实现。该研究通过引入误差约束机制,旨在提升无人艇在复杂海洋环境下的路径跟踪精度与系统稳定性。文档不仅提供了完整的Matlab代码实现,还涵盖了控制算法的设计原理、数学建模过程以及仿真实验结果分析。此外,文档还列举了多个相关科研方向,如智能优化算法、机器学习、路径规划、无人机控制、电力系统优化等,展示了其在多学科交叉领域的广泛应用前景,并倡导科研工作者善用工具资源,提升研究效率。; 适合人群:具备一定编程基础,尤其是熟练掌握Matlab/Simulink环境的科研人员、工程师,以及对无人艇控制、路径跟踪、协同控制、非线性系统控制等领域感兴趣的研究生和高校学者。; 使用场景及目标:① 开展多欠驱动水面无人艇的协同路径跟踪控制研究;② 设计与实现具有误差约束的先进控制算法;③ 利用Matlab进行控制系统建模、仿真与性能验证;④ 探索将智能优化算法与现代控制理论相结合,解决复杂工程系统中的实际控制问题。; 阅读建议:建议读者按照文档的逻辑顺序系统学习,重点理解控制算法的设计思路与数学推导过程,并结合所提供的Matlab代码进行动手实践与仿真调试,以深化对理论知识的掌握。同时,鼓励读者积极查阅相关领域的最新文献,紧跟学术前沿,不断拓展研究视野,激发创新灵感。

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