Visual ChatGPT是将ChatGPT与Visual Foundation Models（VFMs）相结合的模型。其中，Stable Diffusion作为一种VFM，用于图象处理和转换。
Visual ChatGPT通过将ChatGPT与图象生成模型相结合，使其能够处理图象相关的任务。ChatGPT是OpenAI的一款基于Transformer的自然语言处理模型，可以生成联贯且有逻辑的文本。而Visual Foundation Models（VFMs）是一系列用于图象处理和生成的模型。
Stable Diffusion是一种VFM，通过对图象进行分散来进行图象处理和转换。它可以用于背景编辑、图象修复和生成等任务。Stable Diffusion经过大量训练，能够生成逼真且详细的图象输出。
使用Visual ChatGPT生成稳定分散图象的方法包括：制定高质量的稳定分散提示、背景编辑与替换、图象修复和编辑，和利用Visual ChatGPT进行图象生成和绘画。
为了生成高质量的稳定分散图象，可以通过ChatGPT生成高质量的图象提示。ChatGPT可以生成联贯的文本描写，可以用于指点稳定分散模型生成图象。同时，可使用特殊的方法来激起Stable Diffusion生成稳定分散图象，以取得更好的效果。
利用Stable Diffusion，可以对输入图象的背景进行编辑和替换。通过与助手的交互，用户可以提供任意背景，使得图象的背景与需求相匹配。
利用稳定分散，可以修复图象中的缺损和瑕疵。Stable Diffusion可以根据图象的掩模进行修复，并生成更加完全和清晰的图象。同时，利用Stable Diffusion基于掩模进行图象的编辑，可以实现对图象的特定区域进行修改和改进。
使用ChatGPT与VFMs的组合，可以生成图象和绘画作品。ChatGPT生成的文本描写可以指点VFMs生成逼真的图象。而稳定分散作为一种VFM，可以创造出逼真且详细的图象输出，使得生成的图象更加真实和细腻。
Visual ChatGPT与Stable Diffusion具有广泛的利用场景，包括创造和设计、图象修复和增强，和虚拟现实和游戏开发等领域。
利用Visual ChatGPT和Stable Diffusion，可以创造独特的图象和设计作品。通过与助手的交互，可以进行创意灵感的开发，并生成符合需求的图象和设计。
使用稳定分散，可以修复老照片或破坏图象，使其恢复原貌。同时，利用Visual ChatGPT和Stable Diffusion，可以提升图象的细节和质量，使其更加清晰和真实。
利用Visual ChatGPT和Stable Diffusion，可以创建虚拟现实环境和角色。对游戏开发人员来讲，Visual ChatGPT和Stable Diffusion提供了强大的图象生成和编辑工具，可以用于游戏世界的构建和设计。
通过将ChatGPT和VFMs相结合，Visual ChatGPT和Stable Diffusion为图象生成和处理提供了新的可能性。通过制定高质量的图象提示和特殊的方法，可以生成更准确和有效的稳定分散图象。Visual ChatGPT和Stable Diffusion的利用广泛，可以用于创造、修复和增强图象，和虚拟现实和游戏开发等领域。
微软刚刚推出了一款名为 Visual ChatGPT 的新型模型，它将视觉基础模型（VFMs）如 Transformers、ControlNet 和 Stable Diffusion 与 ChatGPT 结合在一起。另外，该系统还使得 ChatGPT 的交互能力超出了语言。
ChatGPT 在各个领域都引发了跨学科的兴趣，由于它能够提供具有非凡对话能力和推理能力的语言接口。但是，由于其语言训练的性质，ChatGPT 目前没法处理或生成来自视觉环境的图象。另外一方面，像 Visual Transformers 或 Stable Diffusion 这样的视觉基础模型只善于于一轮固定的输入输出的特定任务，但却显示出出色的视觉理解和生成能力。
为此，微软的研究人员开发了一款名为 Visual ChatGPT 的系统，它整合了多个视觉基础模型，并允许用户通过图形用户界面与 ChatGPT 进行交互。它具有以下能力：
1）不但可以传输和接收文本，还可以传输和接收图象。
2）提供复杂的视觉查询或需要多个 AI 模型在多个阶段协作的视觉编辑指令。
3）提供输入和要求纠正。
研究人员针对具有多个输入/输出的模型和需要视觉反馈的模型，创建了一系列的提示，将视觉模型信息注入到 ChatGPT 中。测试表明，Visual ChatGPT 可以利用视觉基础模型探索 ChatGPT 的视觉角色。
最近几年，大型语言模型（LLMs），如 T5、BLOOM 和 GPT⑶，在开发中获得了巨大的进展。基于 InstructGPT，ChatGPT 被训练以保持对话上下文，适当回答后续问题并产生准确的回复。但是，虽然 ChatGPT 使人印象深入，但它仅经过单一的语言模态的训练，限制了其处理视觉数据的能力。
由于视觉基础模型具有解释和创建复杂图象的能力，因此在计算机视觉领域展现出巨大的潜力。但是，在人机交互中，由于任务规定和指定的输入输出格式的限制，视觉基础模型的灵活性要比对话语言模型少。
训练一个多模态对话模型是构建一个能够感知和生成视觉信息的 ChatGPT 类似系统的合乎逻辑的方式。但是，创建这样一个系统需要大量的数据和计算资源。
可能的解决方案是？
微软的一项新研究表明，可使用 Visual ChatGPT，通过文本和提示链接与视觉模型进行通讯，来解决这个问题。研究人员并不是从零开始训练一个全新的多模态 ChatGPT，而是在 ChatGPT 的基础上构建了 Visual ChatGPT，并添加了几个视觉基础模型。他们制作了一个 Prompt Manager，用于连接 ChatGPT 和这些 VFMs。它具有以下特点：
– 设置输入和输出格式，并让 ChatGPT 知道每一个 VFM 的能力。
– 管理多个视觉基础模型之间的历史记录、优先级和冲突。
– 将区别类型的视觉信息，如 PNG 图象、深度图象和掩模矩阵，转换为语言格式，以帮助 ChatGPT 理解。
通过整合 Prompt Manager，ChatGPT 可以重复使用这些 VFMs，并从它们的响应中学习，直到满足用户的需求或到达终究状态。
例如，假定用户上传了一张黑色大象的图片，并附上了一个难以理解的指令，比如“请在图片中制作一只白色的非洲象，并逐渐制作成卡通动画”。
在 Prompt Manager 的帮助下，Visual ChatGPT 开始履行链接的视觉基础模型。具体而言，它使用深度估计模型来肯定深度信息，使用深度图象模型将深度信息转换为白色大象的图片，并使用基于稳定分散模型的风格转移 VFM 将图片制作成卡通样式。
在上面显示的处理链中，Prompt Manager 作为 ChatGPT 的调度器，提供视觉表示并跟踪信息的变化。例如，当 Visual ChatGPT 从 Prompt Manager 获得“卡通”提示后，它将停止处理并展现终究结果。
在他们的研究中，研究人员指出视觉基础模型的失败和提示的不规则性是使人耽忧的问题，由于它们会致使生成结果不尽如人意。为了确保履行输出与人类意图一致，并进行必要的纠正，需要一个单一的自我校订模块。另外，由于其在不断进行纠正的偏向，该模型的推理时间可能会增加。团队计划在未来的研究中对这个问题进行进一步的调查。
基本上，一张图片包括了很多信息，最明显的是形状、色彩和外形，系统需要理解用户的要求和如何正确地渲染图象。虽然视觉基础模型获得了很大的进展，但要求生成 AI 根据简单声命令创建和定制图象依然为时尚早。话虽如此，VisualGPT 可能对此进行激动人心的测试案例。
点击此处查看GitHub存储库。
答案：Visual ChatGPT是一种结合ChatGPT和VFMs（Visual Foundation Models，视觉基础模型）的新模型。ChatGPT是一种生成对话的语言模型，而VFMs（如Transformers、ControlNet和Stable Diffusion）是一系列用于处理图象任务的模型。Visual ChatGPT通过将ChatGPT和具有22种区别VFMs之一（包括Stable Diffusion）连接起来，使得ChatGPT能够利用于图象处理领域。
答案：使用Visual ChatGPT非常简单。您可以通过以下步骤来使用它：
答案：要为Stable Diffusion生成高质量的提示，您需要使用一些特殊的方法。以下是一些生成稳定分散（Stable Diffusion）提示的方法：
通过使用这些方法，您可以产生质量更高的Stable Diffusion提示。
答案：如果Visual ChatGPT没法正常工作，您可以尝试以下修复方法：
通过尝试上述修复方法，您有可能解决Visual ChatGPT没法工作的问题。
答案：要使用ChatGPT生成稳定分散（Stable Diffusion）的图象处理结果，您可以依照以下步骤进行：
答案：Visual ChatGPT是一种结合了ChatGPT和VFMs的模型，用于将自然语言处理和图象处理相结合。它的作用是使ChatGPT能够利用于图象处理任务，通过对输入文本或图象的处理生成相关的回复或图象处理结果。
答案：是的，在YouTube上可以找到使用不要钱的ChatGPT进行稳定分散的方法。可以通过搜索”USE FREE ChatGPT For Stable Diffusion!”来找到相关视频教程。
答案：Visual ChatGPT通过将ChatGPT与多达22种区别的VFMs（包括Stable Diffusion）连接起来，实现了对自然语言处理和图象处理的结合。这类连接使得ChatGPT可以在图象处理任务中生成回复或图象处理结果，并利用VFMs的强大功能来实现更高质量的图象处理效果。
答案：与Visual ChatGPT相关的开源项目是microsoft/TaskMatrix。您可以访问该项目的GitHub页面，了解更多关于Visual ChatGPT的相关信息。
答案：Stable Diffusion是一种基于视觉基础模型（VFM）之一的图象处理模型。它经过训练，并使用了1亿到2亿个图象的数据进行训练，和使用150,000小时的GPU训练时间。Stable Diffusion能够根据给定的图象和遮罩进行图象修复或编辑，并生成逼真而详细的图象处理结果。
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