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生成式ai工作流_生成式AI工作流全解析

分类:行业新闻

ai工作流

2025-06-09 19:29:02

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一、核心工作流程架构

1. 输入阶段

  • 文本/图像/3D草图等多模态输入,通过CLIP等模型编码为潜在空间向量
  • 3D构图控制(如NVIDIA方案)通过Blender生成深度图辅助空间布局
  • 2. 生成引擎

  • 文本生成:基于Transformer的自回归模型(如GPT系列)或非自回归模型
  • 图像生成:扩散模型(Stable Diffusion)或GAN网络,通过迭代去噪生成图像
  • 多模态融合:如Stable Diffusion结合文本编码与图像潜在空间
  • 3. 控制与优化

  • ControlNet等工具增强空间控制能力
  • RLHF(基于人类反馈的强化学习)对齐输出结果
  • 二、关键技术栈

    | 组件 | 功能描述 | 典型工具/模型 |

    ||--|--|

    | 3D构图工具 | 提供场景布局控制 | Blender+ComfyUI插件 |

    | 模型推理框架 | 部署生成模型 | NVIDIA NIM微服务 |

    | 工作流编排 | 可视化节点式流程管理 | ComfyUI、AUTOMATIC1111 |

    | 后处理 | 图像超分/修复 | GFPGAN、CodeFormer |

    三、典型应用场景

    1. 创意设计:通过3D引导生成广告海报,实时调整摄像机角度和物体位置

    2. 内容生产:结合GPT-4生成脚本,同步用扩散模型生成配图

    3. 工业设计:输入CAD草图生成产品渲染图,支持多视角输出

    四、挑战与趋势

  • 计算需求:需RTX 4080及以上GPU支持实时生成
  • 风险:需通过数字水印等技术标识AI生成内容
  • 技术融合:3D生成与物理引擎结合实现动态场景合成
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