新鲜出炉！探索三个炫酷AI项目

一、陌陌的一个惊喜

陌陌开源了三个令人赞叹的AI项目，你们还只关注GPT吗？让我来告诉你们Meta在GitHub上开源的这三个项目。

首先是Meta推出的AI生成音乐模型，名叫Audiocraft。这个厉害的Python库利用AI生成音乐，而且没有侵犯版权哦！它使用的是一个叫MusicGen的生成模型，是一个单级子回归的Transformer模型。它经过32kHz EnCodec分词器的训练，具备4个以50Hz采样的码本。与谷歌的MusicLM方法不同，MusicGen不需要自我监督的语义表示，一次生成就能产生四个码本。未来或许我们会在音乐领域挥洒才华，文生图、文生文之后，音乐的创作或将掀起一场革命。

二、Diffusers迎来重磅更新

Diffusers推出了0.17.0版本的重大更新！根据更新报告了解到，该版本改进了LoRA、Kandinsky、Torch编译加速等特性。Diffusers到底是什么呢？它是一个著名的训练扩散模型，常用于生成图像、音频，甚至用于生成更多细节，例如分子的3D结构。它的使用非常简单，一般以模块化工具箱的方式提供技术支持。它的设计注重可用性和可定制性，并提供三个核心组件，由Hugging Face免费开源。使用ControlNet进行快速训练后，可以得到进一步提升的效果和质量。Diffusers的可能性无限，让我们拭目以待吧！

三、万物皆可识别

中国的开源项目——Recognize Anything Model（RAM）如火如荼地发展着，它是用于图像标记的一种强大基础模型。这个项目由复旦大学联合OPPO研究院和国际数字经济学院合作开发。最早Meta在GitHub上开源的一个用于自动实现图像切割的模型，名为Segment Anything Moedl，虽然在图像定位方面表现出色，但在图像识别方面却平平无奇。于是，便有了我们现在的RAM。根据介绍，这个模型采用了一种全新的图像标记方法，可以高精度地识别任何常见类别的图像，并利用大规模图像文本进行训练，而不是手动注释。RAM的开发包括四个关键步骤：通过自动文本语义解析大规模获取无注释图像标签；利用统一标题和标记训练初步模型进行自动注释，分别由原始文本和解析标签监督；利用数据引擎生成额外注释并清除不正确的注释；利用经处理的数据对模型进行再训练，并使用更小但质量更高的数据集进行微调。通过多项基准测试评估，我们看到RAM的标记能力非常出色，效果明显优于CLIP和BLIP。令人瞩目的是，RAM甚至超越了完全监督的方式，与Google API媲美。此外，该项目还提供了一个名为Tag2Text的工具，可以直接为图像中的特定对象生成标签。如果结合Meta开源的SAM模型，甚至可以批量移除图像中的指定对象，进一步提升处理效率。