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优达学城 Generative AI 课程3：Computer Vision and Generative AI

news 2025/9/17 18:00:33

文章目录

1 官方课程内容自述
- - 第 1 课：图像生成简介
  - 第 2 课：计算机视觉基础
  - 第 3 课：图像生成与生成对抗网络（GANs）
  - 第 4 课：基于 Transformer 的计算机视觉模型
  - 第 5 课：扩散模型
  - 第 6 课（项目）：使用补全技术进行 AI 照片编辑
2 练习
- 2.1 Introduction to Image Generation
- - 1 Face Recognition with Eigenfaces and DLIB.ipynb
  - 2 Generative Adversarial Network: training.ipynb
  - 3 Using a State-Of-The-Art (SOTA) GANs.ipynb
- 2.2 Transformer-Based Computer Vision Models
- - Image Segmentation with SAM (Segment Anything Model).ipynb
- 2.3 Diffusion Models
- - 1 build-a-DDPM.ipynb（重点）
  - 2 Diffusion models and the diffusers library from hugginface.ipynb
3 项目：基于SAM和stable diffusion对图像进行背景替换

1 官方课程内容自述

学习计算机如何处理和理解图像数据，并利用最新的生成式人工智能模型创造新图像的能力。

第 1 课：图像生成简介

在本课中，您将定义图像生成，并理解其在人工智能和机器学习中的相关性。

第 2 课：计算机视觉基础

了解计算机如何“看”图像，并使用经典的图像处理技术，如图像转换、降噪等，执行关键的图像处理任务。

第 3 课：图像生成与生成对抗网络（GANs）

探索计算机视觉领域中的生成式人工智能工具，学习它们如何被评估。了解什么是生成对抗网络（GANs）及其生成图像的方式。

第 4 课：基于 Transformer 的计算机视觉模型

在本课中，我们将探索 Vision Transformers 模型及其工作原理。我们还将研究 DALL-E、DINO 和 SAM 等视觉 Transformers 模型。

第 5 课：扩散模型

学习 Transformer 的基本原理。然后，通过创建扩散算法，并使用 Huggingface Diffusers 生成和处理图像。

第 6 课（项目）：使用补全技术进行 AI 照片编辑

在本项目中，您将利用生成式人工智能处理一幅著名画作，替换背景，并与 Stable Diffusion 生成的图像结合进行编辑。

2 练习

2.1 Introduction to Image Generation

1 Face Recognition with Eigenfaces and DLIB.ipynb

内容总结：一个人脸识别项目，评估基于传统视觉的Eigenfaces人脸识别方法与基于深度学习的DLIB库人脸识别方法。人脸数据集是Labeled Faces in the Wild (LFW)，13,233 images of 5,749 people。本项目只用1183 images of 22 people这么点人来测试。

Eigenfaces and DLIB 简介:

Eigenfaces: 一种基于主成分分析（PCA）的经典人脸识别方法。通过提取训练集中人脸图像的主要特征，将人脸表示为线性组合的特征脸，用于识别和分类。

DLIB: 一种基于深度学习的人脸识别库。DLIB 提供了预训练模型，可用于检测人脸特征点并提取人脸的 128 维特征嵌入向量，通过比较这些向量的距离进行人脸匹配和识别。

最终结果：Eigenfaces方法精度0.46，DLIB库精度：0.98。

2 Generative Adversarial Network: training.ipynb

内容总结：完整实现一个GAN网络。数据集是CIFAR-10 数据集中的汽车类别，网络结构就是简单的卷积和转置卷积。数据增强和训练技巧用到：颜色变换、平移变换、随机遮挡、随机翻转、label smoothing、DiffAugment。

3 Using a State-Of-The-Art (SOTA) GANs.ipynb

内容总结：下载基于GAN方法的SOTA级生成模型StyleGAN-3，直接使用预训练模型体验一下生成的图像的效果。

2.2 Transformer-Based Computer Vision Models

Image Segmentation with SAM (Segment Anything Model).ipynb

内容总结：调用SAM的预训练模型，学会使用并体验其语义分割功能。

2.3 Diffusion Models

1 build-a-DDPM.ipynb（重点）

内容总结：从零实现2020年经典的DDPM算法，包括训练、生成、可视化。感觉质量非常高，在学习10423课程时，我就用的这个代码练习。

2 Diffusion models and the diffusers library from hugginface.ipynb

内容总结：本代码主要是调用（自动下载预训练模型）hugginface中一些开源生成式模型，展示各种功能和效果，具体展示了如下一些应用：

Unconditional generation 无条件生成：调用google/ddpm-celebahq-256模型，输入一个随机噪音图，生成一个人脸图。
a.
Text-to-image 文本生成图像：调用stabilityai/sdxl-turbo模型，输入一个文本提示，生成一张高清图像。
a.
Image-to-image 图像生成图像：输入一张简练的图像+文本提示，生成一张复杂的图像。
a.
Inpainting 图像修补：提供一张原图+mask区域图+文本提示，生成一张新图。
a.
视频生成：基于文本提示，直接生成视频。基于一张图片，生成一张该图片的动态视频。
a.

3 项目：基于SAM和stable diffusion对图像进行背景替换

AI-Photo-Editing-with-Inpainting.ipynb

内容概述：虽说是个大项目，但内容不多，跟上个练习大差不差，就是调用hugginface相关库中SAM模型（facebook/sam-vit-base）、stable diffusion模型（diffusers/stable-diffusion-xl-1.0-inpainting-0.1），实现Inpainting 图像修补。流程大概如下：

找一张汽车图像
用SAM预训练模型把图像中的汽车和背景分割出来。
然后把汽车、背景的掩码图、生成新背景的提示词，一起输给stable diffusion预训练模型，从而生成一张新图。效果如下：
a.

b. 提示词：
i. prompt = “a car driving on Mars. Studio lights, 1970s” # 定义正面提示词，描述图像生成的场景为“火星上行驶的汽车，带有摄影棚灯光，70年代风格”
ii. negative_prompt = “artifacts, low quality, distortion” # 定义负面提示词，排除图像中的“失真、低质量或杂乱无章的元素”