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这实际上就是一种生成式预训练Transformer，和其他Transformer本质是一样的。
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一张图就能搞定房间设计
不管怎么说，这个AI确实在现有技术上整出了实用且新颖的用法。量子位没忍住也亲自上手试了试。我先找来几张破旧房间的照片，然后开始和AI共同设计改造。说是共同改造，但其实我要做的，就只用给AI一张图，然后点击两个选项：风格和房间用途。几秒钟后，我眼前一亮。不仔细对比左右两张图的格局，真的很难相信这是同一个房间。虽然这似乎不太“简”，但很精美，甚至比上面的现代风更胜一筹。（给我看得都心动了…）。不过需要说明的是，目前此AI一个IP每天最多只能用3次——实在想多弄几张的话，可以换台电脑。看到这里，话说一只小小的AI，为何短短几秒就能设计好一整个房间？其实，这主要得益于它背后一种强大的新晋机器学习模型：ControlNet。ControlNet，由斯坦福大学研发，是一种通过添加额外条件，来控制扩散模型的神经网络。这个模型，可以将神经网络块的不同权重，分别复制到“锁定”副本（locked copy）和“可训练”副本（trainable copy）中。锁定副本，会保留输入信息的一些关键特征；可训练副本，则会通过训练、学习来调节其他特征。然后，这两部分还会连接起来协同工作。对于可训练副本而言，其训练的方向包括：物体的准确边缘、语义分割、人体姿势等等。简单来说，就是AI能够判定，一张图中各个要素是否可以改变；然后会在原图某些核心要素不变的前提下生成新的内容，不会导致生成图和原图看起来毫无联系。另外，这个模型搭配文字“食用”效果更佳——比如刚才我选择的房间用途和装修风格，其实就是在给AI添加一点文字提示。总而言之，基于这样的原理，ControlNet不仅可以胜任室内设计，还有可以玩出别的花样。值得一提的是，如果你嫌专门登陆官网（见传送门）比较麻烦，可以通过API将这个AI应用连到你的本地应用上。git clone https://github.com/Nutlope/roomGPT
接着去Replicate网站上创建一个帐户，并获取 API 密钥。注意，然后需要把将API 密钥存储在 .env 文件中，如 .example.env。
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开发者简介
最后，来认识一下此AI的幕后开发者：其实一共就3个人。其中，最主要的贡献者Hassan El Mghari，本科毕业于德雷塞尔大学计算机工程系，现在是一名全栈软件工程师。除了开发各种应用，这哥们儿还曾创立了一家游戏营销公司，在Steam上拥有500,000+名用户。官网传送门：
https://www.roomgpt.io/
Relicatec传送门：
https://replicate.com/
参考链接：
[1]https://github.com/Nutlope/roomGPT
[2]https://news.ycombinator.com/item?id=35001046
[3]https://levelup.gitconnected.com/controlnet-control-your-ai-art-generation-616c86c88964
[4]https://www.elmghari.com/about
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