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tiamat简介

Tiamat 通过生成式 AI,结合已知文本或图像文件,自动生成新的图像数字内容,突破了专业插画师、设计师、数字艺术工作者在创作中的效率桎梏问题。绿洲资本自去年上半年就已经开始关注 AIGC 为产业带来的底层变化,我们认为 Tiamat 基于特定风格管线的积累,以及在社区用户之间的广泛影响力,必定会向用户提供新一代的创意设计工具产品。Tiamat 正在围绕设计的垂直场景,逐步构建出一套 ‘AIGC-based’ 工作流,我们相信这将会给整个创意行业带来巨大的变革。 ”

tiamat官网: https://www.tiamat.world/

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tiamat起源和发展

Tiamat 成立于2021年,是一家国内 AI 图像生成技术服务商。其自研的MorpherVLM 是国内首个基于概念融合范式提出的近百亿级跨模态生成模型,通过异构的视觉编码 – 解码网络结构,并引入基于用户反馈的强化学习(RLHF)和细粒度的提示 – 隐变量对齐技术,提高了模型对图像多尺度信息的建模能力,在用户 Prompt 输入的理解能力方面也实现了进步。

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tiamat怎么样?
问:从大模型出发,AI 绘画和以 ChatGPT 为代表的对话式 AI 有哪些差异?
青柑:AIGC 中的不同赛道其实会有很多细节上的差异。首先,是这些模型涉及的是单一模态还是多模态。我们的模型打通的是多个模态,体现在用户可以用文本去指导生成的图像,或者也可以用一张草图得到新的生成结果。而 ChatGPT 作为聚焦在文本领域的理解和生成模型,它只有文字这一个模态。但与此同时,它的参数非常多,需要花大量的时间和数据去清洗有害信息,所以实际上花费的时间精力和算力是远大于我们 AI Art 领域的。从一个比较直观的感受切入,如果文本出现了一些逻辑上的错误或对话上的失真,用户可以很快地感受到,而不像对于图片的细微瑕疵可能会有更好的包容度。
我们现在正在做的 Tiamat 文本到图像模型,大概是数十亿参数,这个量级实际上要比 ChatGPT 文本模型的参数量要低将近 100 倍左右。换算成他们当年发展的话,大概是在 GPT1-2 之间。所以,虽然都叫大模型,其实数据和参数量级还是有很大区别的。在此基础上,对于我们来说,不停地把模型的参数量级进行扩张并不是最重要的指标。

Eric:除了模态和输入种类上的区别之外,生成的任务是另一个可供参考的维度。我们在谈论 AI 的时候其实有很多解释空间,比如人脸识别、大数据文本分析等,他们更多地在于理解数据。但回归到 AIGC 领域,更多的则是在理解的基础上生成。ChatGPT 首先能够做到很好地理解你的输入内容,并调用潜藏在自己参数里的知识,对人类的输入作出反应。在这一方面我们可以与 ChatGPT 做一个类比。我们会用多个不同的网络把用户的输入放到一个对 AI 来说比较自然的空间里,再从这个空间中去找到合适的解答。这与以往生成理解类的 AI 是不太一样的。

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