SEED-Story
需求人群
SEED-Story的目标受众主要是人工智能研究人员、数据科学家、创意产业专业人士以及对人工智能创作感兴趣的开发者。该模型能够帮助他们探索和实现创意写作和视觉艺术的新形式，提供一种全新的内容生成方式。使用场景
使用SEED-Story生成基于特定历史事件的多模态故事。结合用户上传的图片，生成个性化的儿童故事书。为电影或游戏创作提供初始的故事概念和视觉设计。产品特色
生成多模态长篇故事：结合文本和图片生成连贯的故事。基于用户输入的图片和文本：作为故事的起点。支持最多25个多模态序列的故事生成：尽管训练时最多使用10个序列。图像风格和角色一致性：确保生成的图片在风格和角色上与故事文本一致。大规模数据集StoryStream：为训练和基准测试多模态故事生成而设计。模型权重和训练代码的发布：提供预训练的Tokenizer、De-Tokenizer和基础模型SEED-X。支持指令调整：通过指令调整进一步优化模型性能。使用教程
- 11. 克隆SEED-Story仓库到本地环境。
- 22. 安装依赖包，根据requirements.txt配置Python环境。
- 33. 下载并准备StoryStream数据集，用于训练和测试。
- 44. 使用提供的脚本进行数据集的分块处理，以提高训练效率。
- 55. 下载并保存预训练的模型权重到指定文件夹。
- 66. 运行inference脚本进行多模态故事生成。
- 77. 利用可视化脚本展示生成的故事和多模态注意力。
- 88. 通过GPT4 API进行生成结果的评估。
团队介绍
了解 SEED-Story 背后的团队成员，包括创始人、开发人员、设计师和产品人员。
该产品暂无团队信息。