近年来,人工智能在图像生成领域取得了突破性进展。特别是扩散模型(Diffusion Models)的出现,使得通过文本提示生成高质量图像成为可能。然而,要生成理想的图像,用户需要掌握撰写有效提示词的技巧,这往往需要反复尝试和经验积累。为了帮助研究人员更好地理解提示词与生成模型之间的关系,并设计更易用的人机交互工具,来自佐治亚理工学院的研究团队创建了DiffusionDB - 首个大规模文本到图像提示数据集。
DiffusionDB是一个规模空前的数据集,包含了1400万张由Stable Diffusion模型生成的图像,以及相应的180万个独特提示词和超参数设置。这些数据均来自真实用户的操作,反映了人类在使用AI图像生成工具时的实际行为和需求。
DiffusionDB的独特之处在于其规模和多样性。它不仅包含了大量的图像-提示词对,还记录了用户在生成过程中使用的各种超参数,如随机种子、CFG scale、采样步数等。这些详细的元数据为研究人员提供了丰富的分析素材,可以深入探究提示词工程、模型行为和用户偏好等多个方面。
为了方便研究人员使用,DiffusionDB提供了两个子集:
这两个子集采用了模块化的文件结构,将图像分散存储在多个文件夹中,每个文件夹包含1000张图像和一个JSON文件,记录了图像与提示词及超参数的对应关系。
DiffusionDB的每条数据包含以下关键信息:
除了原始数据,研究团队还提供了两个元数据表(metadata.parquet和metadata-large.parquet),方便用户快速访问提示词和其他图像属性,而无需下载所有图像文件。
DiffusionDB为AI研究和应用开辟了广阔的前景:
提示词工程研究: 通过分析大量真实用户的提示词,研究人员可以总结出有效的提示词模式和技巧,帮助用户更好地使用文本到图像生成模型。
模型行为分析: 利用DiffusionDB,可以系统地研究不同提示词和超参数对生成结果的影响,从而深入理解扩散模型的工作原理。
深度伪造检测: 大规模的AI生成图像数据集为开发更先进的深度伪造检测技术提供了宝贵的训练资源。
人机交互工具开发: 基于对用户行为的分析,研究人员可以设计更智能、更直观的图像生成界面,降低用户使用门槛。
跨模态学习: DiffusionDB为研究文本和图像之间的语义关联提供了丰富的数据,有助于推进跨模态学习技术的发展。
考虑到数据集的巨大规模,研究团队提供了多种方法来加载和使用DiffusionDB:
from datasets import load_dataset dataset = load_dataset('poloclub/diffusiondb', 'large_random_1k')
自定义下载脚本: 研究团队提供了一个Python下载脚本,允许用户灵活地选择和下载数据集的特定部分。
元数据表访问: 对于不需要图像文件的任务,用户可以直接使用元数据表来访问所有提示词和超参数信息。
import pandas as pd metadata_df = pd.read_parquet('metadata.parquet')
尽管Stable Diffusion模型具有NSFW(不适合工作场合)过滤器,但DiffusionDB仍可能包含一些不适当的内容。为此,研究团队使用先进的NSFW检测模型为每张图像和提示词计算了NSFW得分,并在元数据中提供这些信息。用户可以根据自己的需求设置适当的阈值来过滤内容。
此外,为了保护用户隐私,研究团队对用户ID进行了匿名化处理,仅保留了Discord ID的SHA256哈希值。他们还提供了一个Google表单,允许用户报告或请求删除不当内容。
DiffusionDB的发布无疑为文本到图像生成领域的研究注入了新的活力。它不仅为研究人员提供了宝贵的数据资源,也为提高AI图像生成技术的可用性和社会影响力铺平了道路。随着这一领域的不断发展,我们可以期待看到更多基于DiffusionDB的创新应用和突破性研究成果。
对于有兴趣深入了解或使用DiffusionDB的研究者和开发者,可以访问项目的GitHub仓库获取更多信息和资源。数据集本身已在Hugging Face Datasets平台上公开发布,欢迎广大AI爱好者和研究人员探索和利用这一宝贵资源,共同推动文本到图像生成技术的进步。
图: DiffusionDB中图像和提示词的NSFW得分分布
Wang, Z. J., et al. (2022). DiffusionDB: A Large-scale Prompt Gallery Dataset for Text-to-Image Generative Models. arXiv:2210.14896 [cs].
通过DiffusionDB,我们得以一窥AI图像生成的未来。它不仅是一个数据集,更是连接人类创造力和机器智能的桥梁。让我们期待这一领域的更多突破和创新,共同探索AI艺术创作的无限可能。
OpenAI Agents SDK,助力开发者便捷使用 OpenAI 相关功能。
openai-agents-python 是 OpenAI 推出的一款强大 Python SDK,它为开发者提供了与 OpenAI 模型交互的高效工具,支持工具调用、结果处理、追踪等功能,涵盖多种应用场景,如研究助手、财务研究等,能显著提升开发效率,让开发者更轻松地利用 OpenAI 的技术优势。
高分辨率纹理 3D 资产生成
Hunyuan3D-2 是腾讯开发的用于 3D 资产生成的强大工具,支持从文本描述、单张图片或多视角图片生成 3D 模型,具备快速形状生成能力,可生成带纹理的高质量 3D 模型,适用于多个领域,为 3D 创作提供了高效解决方案。
一个具备存储、管理和客户端操作等多种功能的分布式文件系统相关项目。
3FS 是一个功能强大的分布式文件系统项目,涵盖了存储引擎、元数据管理、客户端工具等多个模块。它支持多种文件操作,如创建文件和目录、设置布局等,同时具备高效的事件循环、节点选择和协程池管理等特性。适用于需要大规模数据存储和管理的场景,能够提高系统的性能和可靠性,是分布式存储领域的优质解决方案。
用于可扩展和多功能 3D 生成的结构化 3D 潜在表示
TRELLIS 是一个专注于 3D 生成的项目,它利用结构化 3D 潜在表示技术,实现了可扩展且多功能的 3D 生成。项目提供了多种 3D 生成的方法和工具,包括文本到 3D、图像到 3D 等,并且支持多种输出格式,如 3D 高斯、辐射场和网格等。通过 TRELLIS,用户可以根据文本描述或图像输入快速生成高质量的 3D 资产,适用 于游戏开发、动画制作、虚拟现实等多个领域。
10 节课教你开启构建 AI 代理所需的一切知识
AI Agents for Beginners 是一个专为初学者打造的课程项目,提供 10 节课程,涵盖构建 AI 代理的必备知识,支持多种语言,包含规划设计、工具使用、多代理等丰富内容,助您快速入门 AI 代理领域。
AI Excel全自动制表工具
AEE 在线 AI 全自动 Excel 编辑器,提供智能录入、自动公式、数据整理、图表生成等功能,高效处理 Excel 任务,提升办公效率。支持自动高亮数据、批量计算、不规则数据录入,适用于企业、教育、金融等多场景。
基于 UI-TARS 视觉语言模型的桌面应用,可通过自然语言控制计算机进行多模态操作。
UI-TARS-desktop 是一款功能强大的桌面应用,基于 UI-TARS(视觉语言模型)构建。它具备自然语言控制、截图与视觉识别、精确的鼠标键盘控制等功能,支持跨平台使用(Windows/MacOS),能提供实时反馈和状态显示,且数据完全本地处理,保障隐私安全。该应用集成了多种大语言模型和搜索方式,还可进行文件系统操作。适用于需要智能交互和自动化任务的场景,如信息检索、文件管理等。其提供了详细的文档,包括快速启动、部署、贡献指南和 SDK 使用说明等,方便开发者使用和扩展。
开源且先进的大规模视频生成模型项目
Wan2.1 是一个开源且先进的大规模视频生成模型项目,支持文本到图像、文本到视 频、图像到视频等多种生成任务。它具备丰富的配置选项,可调整分辨率、扩散步数等参数,还能对提示词进行增强。使用了多种先进技术和工具,在视频和图像生成领域具有广泛应用前景,适合研究人员和开发者使用。
全流程 AI 驱动的数据可视化工具,助力用户轻松创作高颜值图表
爱图表(aitubiao.com)就是AI图表,是由镝数科技推出的一款创新型智能数据可视化平台,专注于为用户提供便捷的图表生成、数据分析和报告撰写服务。爱图表是中国首个在图表场景接入DeepSeek的产品。通过接入前沿的DeepSeek系列AI模型,爱图表结合强大的数据处理能力与智能化功能,致力于帮助职场人士高效处理和表达数据,提升工作效率和报告质量。
一款强大的视觉语言模型,支持图像和视频输入
Qwen2.5-VL 是一款强大的视觉语言模型,支持图像和视频输入,可用于多种场景,如商品特点总结、图像文字识别等。项目提供了 OpenAI API 服务、Web UI 示例等部署方式,还包含了视觉处理工具,有助于开发者快速集成和使用,提升工作效率。
最新AI工具、AI资讯
独家AI资源、AI项目落地
微信扫一扫关注公众号