IGC:手把手教你用 AIGC 赋能 Web3 项目

简述

近期“AI+Web3”的热度上升，相关概念Token也迎来了一波涨幅，由于很多加密圈的朋友并不是非常了解AIGC，这可能会导致投资失误或者错过潜在的机会。我从去年1月份开始关注AIGC，亲身经历了2022年AIGC技术和产业的高速发展，今天我就跟大家简单解读一下现在AIGC的发展格局、AI+Web3项目的现状以及如何使用AIGC工具创作Web3资产。

AIGC

AI模型分类

从模型功能上区分，目前AIGC主要涉及文字、图片、音乐和视频的生成。

文字

文字模型现象级应用当属OpenAI的ChatGPT，续写文字、创作故事、写代码、修BUG、写诗、做表......你所有能想象到的与文字相关的内容它都可以做。它可以极大程度上减少人的工作量，使用得当将会是文字工作者的利器。现在媒体平台上很多文章都是用AI写的，这一领域有很多潜在的机会，解决实际问题，创造新的工作流，打造商业闭环是我们这些使用工具的人需要去考虑的事情。

ChatGPT

ChatGPT可以帮助开发人员完成大量的代码编写工作，还可以查找修改错误，当然它有可能出错，在使用中需要留意，尽信书不如无书。

ChatGPT编写代码

此外，各类建议、策划、编撰等文字工作是它最擅长的，对于文字工作者来说，ChatGPT绝对是超强的辅助工具。

ChatGPT给予加密投资建议

但是ChatGPT不是万能的，你可以将其定义为一个什么都懂一些的“全才”，但它却不是精通一切的“专家”。对于某些比较专业的知识，它的回答可能会出错，这包括但不限于编程细节、密码学、数学、历史等领域，所以在使用ChatGPT的时候最好对内容再复核一遍，以免出现严重错误，在最近的版本更新中，ChatGPT很多错误点已经得到了修正，随着模型的逐步完善，未来的想象力是无限的。

图片

AI生成图片是AIGC领域发展最快的赛道，2021年最火的技术还是生成对抗网络，但是它距离产品化还有很长的距离；到了2022年初，DiscoDiffusion横空出世引发了第一波AIGC爆点，DiscoDiffusion擅长对场景的刻画，出图场面恢弘大气，但是画面不够清晰，作图速度慢，要以10分钟计数；4月份，OpenAI的DALLE2上线，7月份Midjourney开放公测，使用Discord端作画，1分钟之内可以同时出4张图，艺术性超高，在11月份发布V4版本后进一步稳固了自己最强AI作画工具的地位；8月份，StableDiffusion正式发布，作图速度缩短至10秒之内，图片细节、清晰度都有极大的提升，并且奉行开源主义，所有代码都开源，这也诞生了庞大的社区，是之后世界范围内AIGC流行的火种，包括后面基于StableDiffusion训练的专门生成二次元图像的NovalAI。

稳定币发行商CNHC Group完成1000万美元A+轮融资:金色财经报道，稳定币发行商 CNHC Group 完成 1000 万美元A+轮融资。KuCoin Ventures领投，其他投资者包括 Circle 和 IDG Capital。据CNHC联合创始人 Joy Cham称，它目前在以太坊和 Conflux 区块链上发行，其总供应量约为 1500 万个代币（价值约 200 万美元）。Tether 的 CNHT目前总供应量约为 2000 万个代币。[2023/3/15 13:06:01]

如今AI作图领域呈现?Midjourney+StableDiffusion?的双巨头局势，DiscoDiffusion和DALLE2在技术更新上已经离开了第一梯队，其余产品大多都是基于StableDiffusion的开源框架调整的。

从左到右：discodiffusion、midjourney、stablediffusion、novalai

音乐&视频

AI生成音乐和视频是一个发展相对较慢的赛道，至今还没有现象级应用，市场上存在的产品均不太成熟，其在技术难度上比生成图片和文字要大，但是已经有很多公司准备在2023年攻克这个难题，或许我们马上就能看到比较成熟的视频和音乐生成平台。下面我挑选几个相对优秀的产品简单介绍一下。

AI生成音乐最常见的玩法是用户输入一段文字或者一张图片，模型根据内容输出一段音乐，对应的产品可以关注?Riffusion，它除了实现以上功能外还能在不同风格输入之间自然转换。

Riffusion

AI生成视频可以体验产品?QuickVid，它可以在很短的时间内根据文字描述生成一段流畅的视频，你还可以选择不同使用场景下的视频风格，视频质量较高，与人为剪辑的效果差别不大。

QuickVid

AIGC+Web3玩法

AIGC可以助力Web3项目更快更好的完成文字和图片的设计工作，这在NFT和GameFi项目中应用最为广泛，但是这也需要一定的技巧，使用恰当的Prompt使AIGC输出可用的图片，并使用ChatGPT完成项目文案相关工作，描述词的使用有很多讲究，成为一名AI艺术家需要很多的前期学习，为了让大家快速完成需求，下面我简单说几种使用AIGC输出Web3可用图像的方法。

安全公司Dedaub建议利用Verkle树降低gas费用遭Curve Finance反对:金色财经报道，安全公司Dedaub在社交媒体发文建议以太坊应该使用更具优势的Verkle树来降低gas费用，与Merkle-Patricia不同，Verkle树可以启用加密安全轻客户端，并且能够支持“状态见证”最小化数据传输，如果状态访问成本被充分计量且对应于“状态见证”的大小，无状态客户端网络就不会受到DoS攻击。对此，DeFi协议Curve Finance认为该建议“绝对有害”且会“杀死主网上的DeFi”，并表示希望进一步沟通以探索其他解决方案。[2023/2/26 12:30:16]

特殊Prompt

有一些特殊的Prompt可以控制模型输出特定风格的图片，这些图片可以直接拿来作为NFT或者GameFi内素材使用，版权属于创作者自己。下面我使用StableDiffusion做一些示范。直接复制我下面的描述词，自己定义括号中的内容。

塑料雕像

注：只需要改变括号中的内容就可以得到相同类型的图片，示例文字顺序=图片顺序，图片内角色依次为Yoda、Superman、ironMan、MaiShiranui、shark、batman、Bumblebee和wizard。你可以尝试所有其他可能性。Funkypopfigurine,madeofplastic,productstudioshot,onawhitebackground,diffusedlighting,centered

AIGC3D雕像

这类图片直接发一个NFT项目绰绰有余，每个都是1/1，你只需要告诉AI想要什么。

模块建筑

这段描述词中的?temple?可以改也可以不改，都可以做出不错的效果图。Tinycuteisometric?temple,softsmoothlighting,softcolors,softcolors,100mmlens,3dblenderrender,trendingonpolycount,modularconstructivism,blueblackground,physicallybasedrendering,centered

AIGC建筑

这类图片可以构建一个土地NFT项目或者游戏中的建筑。

3D矢量风格动物

通过改变粗体内容，生成不同的矢量动物形象kawaiilowpoly?panda?character,3disometricrender,whitebackground,ambientocclusion,unityengi

彭博社：国际米兰因未获得DigitalBits资金导致评级下调:金色财经报道，意大利足球俱乐部国际米兰（FC Internazionale Milano SpA）因未获得DigitalBits资金导致评级下调，目前标准普尔全球评级（S&P Global Ratings）已经将国际米兰俱乐部评级置于“负面信用观察名单”。

根据此前的赞助合同，DigitalBits将为国际米兰提供1600万欧元（约合1690万美元）赛季奖金和160万欧元的上赛季奖金，而国际米兰则会将该公司Logo印在球衣上，但到目前为止相关赞助款项均未支付。（彭博社）[2022/12/11 21:37:01]

AIGC矢量动物

3D游戏风格房间

可改变粗体内容，生成不同的房间Tinycuteisometric?living?roominacutawaybox,softsmoothlighting,softcolors,purpleandbluecolorscheme,softcolors,100mmlens,3dblenderrender

AIGC3D房间

通过以上案例我们可以看到，AIGC可以在图片设计上辅助甚至取代画师，你可以创造出独一无二的艺术风格、角色，而不需要掌握绘画的技巧，这是生产力的极大进步。

模型训练

以上工作流使用的是开源的StableDiffusion通用模型，它无法生成模型素材中不存在的东西，比如你无法让它生成一只无聊猿，模型本身也不知道什么是无聊猿，所以它存在局限性和时效性。为了解决以上提到的问题，我们可以训练自己的模型，将需要的素材都放进去，从而使模型输出内容符合我们的预期，这在NFT二创、扩展，GameFi辅助设计等方面都有很大的应用潜力。

展示几张我训练的无聊猿模型二创成图效果，从左到右分别是蝙蝠侠风格，黏土风格，毕加索抽象风格和黄金材质：

无聊猿二创

当然也可以控制生成与原本项目图片相似度极高的图片，下列四张图片有两张原图，两张用无聊猿模型生成的图，几乎很难分辨，你可以猜一下，后面我会揭晓答案。

区块链音乐平台MeMusic完成110万美元种子轮融资，Protocol Labs等参投:金色财经报道，区块链音乐平台 MeMusic 宣布完成了一笔 110 万美元的种子轮融资，Protocol Labs (Filecoin)、Rawtech Ventures、Hoo.com、ZBS Capital 等参投。MeMusic 利用区块链技术为用户提供个性化的音乐生态系统体验，旨在通过为用户提供最佳的用户体验和技术创新来彻底改变音乐行业，与其他去中心化计划不同，MeMusic 旨在为艺术家、唱片公司、出版商和听众创造一个更加包容的空间，并尝试利用这种包容性举措来挑战 Spotify 等音乐行业巨头。（digitaljournal ）[2022/5/30 3:50:15]

无聊猿模型复刻

模型训练原理很简单，用自己提供的图片训练出一个专属模型，但是让普通人从零开始训练一个AIGC模型是很困难的，好在StableDiffusion给我们提供了一些比较简单的模型训练方法。

现在常用的技术方案有三种：Fine-Tuning、DreamBooth、Textual-Inversion

特性解释：

Fine-Tuning--模型训练、原生框架优点：功能最全，效果最好，prompt控制精确，是优质精细模型的统一技术方案缺点：训练复杂，硬件要求高，训练时间长，训练图片需要标记词DreamBooth--模型训练、简易框架、添加特殊标识符优点：训练简单、速度快、硬件要求相对低、不需要精确的图片标记词，能较好地生成不同风格的图片，开放模型最常用方案缺点：受限于的表示方式，训练SD模型中不存在的类效果会差一些，整体出图质量低于Fine-Tune，模型文件：2-4GTextual-Inversion--新定义特征向量，不改变模型本身优点：需要图片数量少：3-5张，训练文件小：几十KB缺点：对于原SD中不存在的创新的物体、画风等出图效果不好，暂无商业用例综合考虑成本与难度，新手推荐使用DreamBooth训练自己的模型，这里我给大家找了一个最简单的Colab版本，它可以使用谷歌免费的服务器训练模型并生成图片，前期需要处理的素材也最少。

训练模型之前，你需要训练使用的准备图片，初次尝试最好在10张左右，尺寸512*512，如果图片尺寸不合适可以使用BIRME等工具调整。

打开上面的链接，也就是：https://colab.research.google.com/github/TheLastBen/fast-stable-diffusion/blob/main/fast-DreamBooth.ipynb

主页显示如下，这是一个即时更新的页面，它不会保存你的更改，你可以直接在这个页面使用，或者点击“文件”选择“在云端硬盘中保存一份副本”，打开副本页，这个页面会保存你的所有更改。

Colab版本DreamBooth

印度央行建议对央行数字货币采取分级的方法:5月27日消息，印度央行建议对央行数字货币采取分级的方法。（金十）[2022/5/27 3:45:44]

备份

之后我们开始模型训练，首先点击第一行的运行按钮，连接Google云端硬盘，安装到gdrive。

链接云盘

运行完成后在按钮前面会出现绿色的对勾，右上角RAM/磁盘也出现绿色对勾，后面每段程序运行完成的标志都是这个小对勾。上一段程序运行结束后，点击下一段的按钮继续运行。

运行完成标志

接下来安装依赖，下载模型

安装依赖

下载模型

开始正式训练，首先为你的模型起个名字。

设置模型信息

上传图片，点击运行后会出现“选择文件”按钮，选定图片后上传，我这里选择了八张CloneX的图片作为训练素材，并为它们命名为CloneX1-8，这里对图片的命名不要与已有单词相同，它是对你训练素材的特殊标记。图片命名方式可以参考下图。

上传训练图片

训练素材

运行Captions，并跳过Conceptimages

开始训练，训练步数设置为图片数量*100，我是用了八张图片，这里选择800，其他参数暂时不需要调整，等后面熟练掌握了模型训练方法再进行更精准的训练。

设置训练参数

点击运行，出现以下界面表示训练开始，等待训练完成。这里有两个训练过程，一个是训练文字，一个是训练图片。

训练模型

训练完成后直接运行测试模型，这里不需要调整参数。

测试模型

程序运行完后会出现一个链接，点击打开到可以作图的WebUI界面。

测试链接

WebUI的主页如下，1处选择使用的模型，2处输入描述词，也就是你对想要输出图片的内容，3处输入负面描述词，也就是你不想要图片出现什么内容，3可以空着不填。填写完描述词后点击生成图片。

WebUI主界面

因为我们对图片的标记是CloneX，所以我们生成图片时前部分要指定主体，这里推荐固定句式“apictureofclonexwith+......”，with后面加对图片的描述，每个描述词之间用逗号隔开。

简单测试，这里输入提示词“apictureofclonexwithbeautifulgirl,redhair”，结果应该会出现一个红色头发的女生CloneX形象，效果如下图：

CloneX模型测试1

测试2，输入提示词：“apictureofclonexwithbeautifulgirl,Longgreenhair,blackcoat,yelloweyes”也就是绿色长发、黑色外套、黄色眼镜的女CloneX，生成效果如下

CloneX模型测试2

从以上两个简单测试来看，用10张以内的素材图片训练的模型就可以很好的生成想要的图片，而且这些CloneX是原本不存在的，是你创造了它们！以后喂10张图给AI，它可以给你10,000张图，这是生产力质的提升。

我把这个训练的模型上传到了?Huggingface，有兴趣的朋友可以拿去玩，在训练过程中遇到什么问题也可以联系我。链接：https://huggingface.co/wheart/clonexnft

上传模型文件

HuggingFace模型

揭晓答案，无聊猿那四张图片，前两张是AI生成的，后面两张是原图。

现有AI+Web3项目简析

随着AIGC的兴起、ChatGPT的爆火、微软对AI百亿投资等事件的铺垫，Crypto很多AI项目也得到了更多的关注，诸如AGIX之类的AI概念Token都迎来了一波不错的涨幅。但是就目前这些AI+Web3的项目来看，我并没有发现真正有想象力的产品。这段时间受到关注的项目大都是很久之前的老项目，所以只能看作是版块轮动带动了它们，长线来看没有好的标的。如果后面出现基于新AI技术做的产品或许可以关注。

目前很多Crypto大佬，像CZ、Vitalik都对AI技术产生了兴趣，所以对于AI+Web3之后的发展，我个人认为还是值得期待的。

V神对ChatGPT的测评

CZ的AI形象

总结

综合来看，目前AIGC在Web3的应用还处于非常初级的阶段。现阶段利用好AI工具可以对项目的设计、开发、运营工作提供极大的便利，下一阶段肯定会出现更多优秀的产品，我们要做的就是学习、使用、分析、发现，比大部分人多走一步，不错过AIWeb3这趟车。

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