5月26日,2023数据基础设施技术峰会在苏州举办,腾讯云首席存储技术专家温涛受邀出席并分享了腾讯云领先的存储技术在AIGC场景中的应用,通过对AIGC业务流程和场景的提炼,从内容生成、内容审核和内容智理三要素介绍了如何智能的存储和管理数据 目前腾讯云AIGC存储解决方案,聚焦在通用场景和垂直行业这两类AIGC应用的支持。尤其是在图片、音视频和自动驾驶领域有了很多尝试、验证和落地。 我们在实际项目中对AIGC业务处理流程进行了梳理。 使用COS+GooseFS的数据湖存储方案,也大大降低了AIGC系统的存储成本。 什么是GooseFS? AIGC训练时到底能够支持多大的体量的文件数?如何保障存储系统性能?关键的点就是元数据管理。 总结 腾讯云存储解决方案,围绕AIGC,提供了涵盖内容生成、内容审核和内容智理的全生命周期的数据存储与管理解决方案,很好的做到了高性能和低成本两个目标方向的兼顾,为基于海量数据的AI训练提供了坚实的存储与管理的数据底座
腾讯云存储首席技术专家 温涛 受邀在6月2日由焉知汽车主办的第三届焉知智能电动汽车年会“ADAS与智能驾驶论坛”中分享自动驾驶和AIGC场景下的存储解决方案,下面让我们一起回顾下温涛的精彩演讲: 自动驾驶和数据之间的关系是非常紧密的 以AIGC场景为例,对于NLP和GPT场景,训练所需的数据量通常在10~100TB,所需的存储空间不大,但是IO模型属于每次字节级的读操作,对时延要求很高。 接下来介绍腾讯云存储解决方案是如何支持AIGC场景的? 从去年年底到今年年初,由新版本的ChatGPT发布开始,全球掀起了一股AIGC的话题狂潮。 目前腾讯云AIGC存储解决方案,聚焦在通用场景和垂直行业这两类AIGC应用的支持。尤其是在图片、音视频和自动驾驶这些场景有了很多尝试、验证和落地。 腾讯云存储自动驾驶和AIGC解决方案,很好的做到了高性能和低成本两个目标方向的兼顾,为基于海量数据的AI训练提供了坚实的存储与管理的数据底座。
数智中国AIGC科技周开幕式 杨冠军 腾讯云存储解决方案专家架构师 针对在AIGC的场景下,如何解决在AIGC训练过程中数据的存储和数据处理的问题,杨冠军从三个方面进行介绍与解读:一是AIGC对存储提的新需求 腾讯云对此训练场景总结的需求有三点:一是数据湖的统一存储。在整个AIGC的过程当中,数据存储的量非常大,它带来的存储需求就需要用数据湖来解决,避免数据孤岛的问题。 腾讯云存储解决方案 AIGC的整体存储解决方案,总共用到了腾讯云的三种产品:对象存储COS、GooseFS、GooseFSx。 AIGC的整体存储解决方案,总共用到了腾讯云的三种产品:对象存储COS、GooseFS、GooseFSx。 EB级的存储,对原始的数据和AIGC生成的数据做统一数据湖存储是非常适合的。
数据万象从 AIGC 的输入、生产、存储全方面介入,发布了《AIGC 存储内容安全解决方案》,帮助各开发者及时发现风险信息,降低业务安全风险。 基于以上挑战,腾讯云数据万象从 AIGC 的输入、生产、存储全方面介入,发布了《AIGC 存储内容安全解决方案》,帮助各开发者及时发现风险信息,降低业务安全风险。 内容存储审核 生成音视频数据先进入对象存储 COS,再通过数据万象进行异步审核; 对于存储在 COS 中经过了审核后的图片、音视频数据,可在应用层通过 COS 链接的形式返回给用户进行访问查看。 在 AIGC 模型生成的内容场景:严格把控提高审核要求,确保存储、分发的内容是合法合规的,除高度敏感的内容外,擦边、低俗等内容也应在管控拦截范围内。 保持自身业务的安全、健康,才是 AIGC 平台可持续发展的关键因素。数据万象在内容安全领域持续深耕,希望可以为各大 AIGC 平台提供最坚实的安全保障。 点击“阅读原文”了解AIGC存储更多信息
腾讯云存储专家解决方案架构师屠伟新带来《AIGC 场景下存储与数据管理的挑战与应对》主题分享。下面我们一起来学习回顾一下AIGC场景下的存储解决方案。 AIGC 场景下存储与数据管理的挑战与应对 在分享伊始,屠伟新首先提出了团队持续关注的问题,从2022年年底 ChatGPT 发布出来以后,AIGC 对数据的要求持续高涨,一方面模型训练需要非常多的数据量 接下来屠伟新介绍了腾讯云在 AIGC 整个业务流程中提供的存储解决方案,最底层是对象存储COS,单集群能力可达到上万的节点,带宽高达Tbps级别,容量达EB级。 另外,在AIGC的训练场景里有很多的访问都是基于文件的接口,需要提供高带宽高性能数据存储服务的同时需要完全兼容POSIX语义。 其最大的一个优势是可以与后端的COS存储自由的数据流动,可以方便的预加载所需要的数据训练集以及把训练结果的沉降到统一的数据湖存储COS中,使得COS在AIGC整个业务流程中始终保持集中统一的数据存储底座
what is aigc and what is the future of aigc AIGC stands for Artificial Intelligence Generated Content The future of AIGC is very promising. The development of new applications for AIGC: As AIGC systems become more sophisticated, they will be The rise of ethical concerns about AIGC: As AIGC becomes more widespread, there will be increasing concerns Overall, the future of AIGC is very promising.
今年,腾讯云曾重磅发布全面升级的AIGC场景存储解决方案,以应对大模型对当前数据存储的巨大挑战。针对AI大模型的数据采集清洗、训练、推理、数据治理全流程输出了强大的云存储能力。 结合相关议题,8月28日下午,腾讯云存储专家架构师郭强受邀出席2024全球闪存峰会-AI存储及企业级SSD技术论坛分享“腾讯云数据湖助力AIGC让多模态变得更简单”,欢迎关注。 腾讯云存储专家架构师郭强先生拥有近10年分布式云存储技术和产品化经验,涉足过运营商及金融等多个垂直行业。 目前作为腾讯云存储专家,主要负责腾讯云存储的解决方案设计和商业化,以及海外市场的拓展及规划等工作。 演讲嘉宾:郭强,腾讯云存储专家架构师 演讲时间:8月28日 论坛名称:AI存储及企业级SSD技术论坛 演讲议题:腾讯云数据湖助力AIGC让多模态变得更简单 大会地址:南京金陵饭店
引言 近期,AIGC 相关产品如同雨后春笋一般不断涌现。但在技术层面,大家普遍的关注点更多集中在性能方面,却经常忽略了存储对推理和训练效率的影响,以及 AIGC 内容可能带来的合规风险。 它是一个非常复杂的技术工程,涉及到顶层的训练框架,中间的管控调度,以及底层的计算存储网络等各个层面的资源支持。 下面从存储的角度来探讨,为了让 AIGC 成长得更快,我们需要做哪些具体的工作。 存储方案是AIGC模型 业务落地的重要支撑 崔剑: 想请教一下狒哥,你从事存储领域这么多年,应该接触过不少业界应用 AIGC 技术的团队。 您能分析一下存储方案对于整体 AIGC 模型的实际应用和商业化,到底有多大的影响力呢? 结语 AIGC 领域的存储方案在推理和训练效率中起着重要支撑作用。我们必须关注存储资源对大模型、高并发和多方交互带来的挑战,并妥善处理内容合规风险。
一、模型准备 详细内容见: 开源AIGC学习—文生视频模型本地运行 开源AIGC学习—文生图模型服务封装 开源AIGC学习—文生图模型本地运行 二、异步服务封装 主要通过python 的fastapi方式 from diffusers.utils import export_to_video task = Tasks.text_to_image_synthesis model_id = '/mnt/d/aigc_model image_pipe = pipeline(task=task, model=model_id) viedo_pipe = DiffusionPipeline.from_pretrained("/mnt/d/aigc_model output = image_pipe({'text': prompt}) image_output= "/mnt/d/aigc_result/" + str(text_info.tracking_id output = image_pipe({'text': prompts}) image_output= "/mnt/d/aigc_result/" + tracking_id + ".png
本期,我们将为大家开箱 “腾讯云AIGC存储解决方案”的重磅发布 这将是国内首个双自研存储引擎支撑的AIGC存储解决方案 也是“80%大模型企业的共同选择” AI大模型将重新定义云计算的网络、计算存储, 这其中也对“数据底座也提出了更高的要求而这次腾讯云存储的重磅升级正是为AIGC场景量身定制 或者扫描海报下方二维码即可预约活动
跨越虚拟与现实:AIGC在数字孪生中的应用 引言 近年来,人工智能生成内容(AIGC,Artificial Intelligence Generated Content)与数字孪生(Digital Twin 结合AIGC,数字孪生可以实现从静态模型向动态、智能化系统的转变。 — AIGC如何增强数字孪生 1. 快速构建高精度虚拟模型 传统的数字孪生构建依赖于手动建模,耗时耗力。 AIGC通过深度学习技术生成高精度的3D模型,大幅提高效率。 AIGC结合强化学习算法,可以自动生成优化策略。 挑战与未来 尽管AIGC与数字孪生的结合拥有巨大潜力,但仍然存在以下挑战: 数据隐私与安全:如何保护虚拟模型中的敏感数据? 生成内容质量控制:AIGC生成的内容是否可靠?
ZOLOZ用起了AIGC 批量生成攻击数据样本,利用生成的样本同样可以实现训练模型的结果,效率更高,效果更逼真。 4 用AIGC打败AIGC AIGC 给ZOLOZ带来了巨大的助力,而 ZOLOZ 也清楚地看到,虽然目前大多数黑产攻击仍然采用物理生成的方式,但随着AIGC技术的普及,黑产也可能利用AIGC生成更高仿真性和迷惑性的假证 ,ZOLOZ务必从现在就开始打磨辨别AIGC的能力。 ZOLOZ给出的应对方案是利用自己的AIGC算法,生成大量看起来逼真的证件图片数据,用来训练另一个可以识别AIGC的模型。 以左手搏右手,以魔法打败魔法——用AIGC技术,来打败未来AIGC的风险,ZOLOZ 的这条路径,未来很可能变成安全认证的一大趋势。
AIGC 如何提升营销与广告效果 引言 在如今快速发展的数字时代,人工智能生成内容(AIGC,AI Generated Content)已经成为推动营销与广告行业变革的重要力量。 本篇文章将深入探讨AIGC如何提升营销与广告效果,通过多个实际应用的案例与代码实现,帮助你更好地理解AIGC在营销中的强大力量。 AIGC 简介 AIGC是指利用人工智能技术来生成内容,例如文本、图像、音频等。 个性化内容生成 个性化内容生成是AIGC在营销领域的核心应用之一。传统的广告投放通常采用“一刀切”的策略,但使用AIGC,广告内容可以根据用户的兴趣、行为特征进行个性化定制。 广告主可以借助AIGC工具生成大量高质量的内容,并通过数据反馈不断优化广告效果,从而提升整体的市场表现。 结论 AIGC正在深刻改变营销与广告的创作与投放方式。
腾讯云 王登宇 在上午举办的分布式领袖论坛上,腾讯云存储专家架构师 王登宇发表了题为《AIGC数据处理与存储解决方案》的精彩演讲。 AIGC触发了内容生成革命,引爆众多行业颠覆式创新,王登宇表示,AIGC的核心要素包括内容生成,内容审核,内容智理三个维度。 海量数据通过COS对象存储数据湖作为统一存储,腾讯云有着丰富的经验。 腾讯云的企业网盘产品,通过结合AIGC应用,实现对用户的数据集、Fine-tuned models、生成的内容进行高效管理,并可以方便快捷的将存储内容分享给其他用户。 演讲最后,王登宇总结道,围绕AIGC,腾讯云提供生成、审核、智理全生命周期的存储解决方案,提供完整的数据智能管理能力。
AIGC与创意写作:威胁还是机遇? 前言 在创意写作领域,人工智能生成内容(AIGC, AI Generated Content)正成为一个广受关注的议题。 在这篇文章中,我们将探讨AIGC的技术基础,深入讨论其在创意写作中的应用与挑战,并结合实际代码来帮助理解AIGC的运作原理,以期为读者提供全面的视角来审视这个话题。 AIGC 的基本原理 AIGC的基本思想是利用人工智能模型来自动生成内容,这些内容可以是文本、图像、视频,甚至是复杂的交互式故事。 AIGC 对创意写作的威胁:自动化与创作者身份危机 很多作家担心,AIGC的发展会导致创意工作的自动化,从而削弱人类创作者的作用。 未来需要通过立法和规范来界定AIGC的内容所有权。 结论 AIGC在创意写作中的出现,既是机遇也是挑战。
ChilloutMix是一款极具创意和实用性的设计工具,它擅长绘制逼真的插图和人物形象。ChilloutMix的特色在于它可以创造出非常逼真的效果,使得插图和人物形象看起来犹如真实照片一样。这种逼真的效果,让人们可以在视觉上更加直观地感受到插图和人物形象所要表达的信息和情感。
本帖子源于AidLux面向众多开发者的AIGC训练营,目的在于实现使用stablediffusion生成图片传输到AidLux端实现目标检测。 sock.connect(address) except socket.error as msg: print(msg) sys.exit(1) ###########传送AIGC .ljust(16))) # 发送数据 sock.send(stringData) ### 如果本地有GPU # if 0: # ### 本地生成AIGC 图片 ### # ## 添加AIGC代码 ## # ##################### # frame = cv2.imread("car.png")
如何用AIGC进行音乐创作 引言 人工智能生成内容(AIGC)正逐步进入艺术创作的各个领域,其中音乐创作是近年来的热门话题之一。AIGC的兴起让音乐创作从传统的作曲、编曲转变为技术与艺术融合的过程。 AIGC不仅降低了创作门槛,还使得音乐创作的方式更加多样化。在这篇博客中,我们将深入探讨如何用AIGC进行音乐创作,分享一些代码示例,并解释背后的技术逻辑。 AIGC的核心音乐创作技术 在音乐创作中,AIGC主要依赖于以下几种核心技术: 递归神经网络(RNN)和LSTM:这类网络擅长处理时间序列数据,能够用来生成旋律和和弦。 AIGC音乐创作的挑战与未来 挑战 风格化生成:尽管AIGC能够生成听起来不错的音乐,但很难保证生成的内容符合特定的音乐风格,尤其是需要非常个性化和独特的风格时。 个性化音乐创作:通过了解用户的偏好,AIGC可以生成完全个性化的音乐,以适应不同场景和情感需求。 实时交互生成:AIGC有望用于现场演出中,实现根据观众的反馈实时生成和调整音乐内容。
什么是AIGC AIGC通常指的是“AIGC国际版图冠军赛”(AIGC International Grand Challenge),但这种说法并不常见,可能引起混淆。 更广泛熟知的概念应该是AIGC被误解了,实际上可能是想指AIGC相关的技术领域,即AI Generated Content,这是指由人工智能生成的内容。 现在市场上有那些常见的AIGC应用 目前市场上存在多种AIGC(AIGenerated Content)应用,它们跨越了多个领域,以下是一些典型的应用实例: 图像生成应用: 妙鸭相机:作为国内首款现象级的图像生成式 随着技术的不断进步,预计未来还会有更多新颖且实用的AIGC应用出现。 会给我们的生活带来那些影响 AIGC(人工智能生成内容)技术的发展与普及将深刻影响我们的日常生活,具体表现在以下几个方面: 消费体验优化:AIGC能够提供个性化的购物推荐、智能客服支持等,使消费者在获取信息
AIGC是现在很火的一个概念,每天都有新闻,很多人都在谈论,但昨天听机工社郭老师直播我才突然意识到,“什么是AIGC”本身反而介绍很少,有一点名可名非常名的味道。 我专门找了一下,甚至很多聊AIGC的自媒体也只是一知半解,可能觉得AIGC和AI是一回事,也可能觉得和ChatGPT是一回事。 对吗?不对,但也不全错。 虽然不是所有AI都叫AIGC,但毕竟关系密切,简单来说AIGC就是用AI来完成GC任务。这是一类技术,其中的一款产品叫ChatGPT。 不过,问题没有解决,GC是什么?怎么和AI搞在了一起? 最后说说AIGC。AIGC全称是Artificial Intelligence Generated Content,直译为人工智能生成内容。听着很科幻其实不复杂。 把人类换成人工智能生产内容,这就是AIGC。 内容生产也是任务,人工智能称为生成任务。现在常见的AIGC有三种,一种是AI绘画,这是图片生成任务。一种是AI歌手,这是音频生成任务。