Q：最顶尖的AI技术到底离我们有多远？
A：三行Python代码的距离。
导读
今天小编为大家推荐一个AI领域相当优秀的项目，
粗略估计，这个项目价值超过千万，
当前star 8.6k，大胆预判，这个项目肯定要火，
在HuggingFace Space上已经登录TrendingTOP3，
而且在海外破圈，网友好评不断！
未来Star数很快可以到10k甚至20k！
传送门：/PaddlePaddle/PaddleHub
话不多说，直接看效果：
prompt：古风华服少女，唯美，俏皮，火凤凰
prompt：日落时的城市天际线,秋天风格
prompt：巨大的纯白色城堡
prompt：a beautiful landscape photography of snow covered Rocky mountains, a dead intricate tree in the foreground, sunset, dramatic lighting, by Marc Adamus
prompt：close-up maximalist illustration of panther, by makoto shinkai, akihiko yoshida, yoshitaka amano, super detailed, hd wallpaper, digital art
prompt：clouds surround the mountains and Chinesepalaces,sunshine,lake,overlook,overlook,unreal engine,light effect,Dream，Greg Rutkowski,James Gurney,artstation
prompt：在artstation上的一幅美丽的画，一个独特的灯塔，照耀着它的光穿过喧嚣的血海
由greg rutkowski和thomas Kinkade所作
prompt：孤舟蓑笠翁，独钓寒江雪，水粉画
prompt：在宁静的风景中画一幅美丽的建筑画，由Arthur Adams在artstation上所做
以上惊艳的文图生成效果，是通过PaddleHub三行Python代码实现的作品：
importpaddlehubashubmodule=hub.Module(name="ernie_vilg")results=module.generate_image(text_prompts=["巨大的白色城堡"])
本次PaddleHub v2.3.0开源ERNIE-ViLG、Stable-Diffusion（SD）、Disco-Diffusion的文生图大模型能力,将以上ernie_vilg替换为stable_diffusion或disco_diffusion_ernievil_base即可轻松体验不同的文图生成模型，用户也可自定义修改text_prompts来获得不同的效果体验。
三行代码虽然简单，但是代码背后的文图生成模型可不简单，分别来源于现在文图生成领域最顶尖的开源成果：ERNIE-ViLG、Stable-Diffusion以及Disco Diffusion + ERNIE-ViL。以DD+ ERNIE-ViL为例，DD扩散模型负责从初始噪声或者指定初始图像中来生成目标图像，ERNIE-ViL负责引导生成图像的语义和输入的文本的语义尽可能接近，随着扩散模型在ERNIE-ViL的引导下不断的迭代生成新图像，最终能够生成文本所描述内容的图像。这种惊艳的效果，在PaddleHub这里只需要三行代码即可体验。也可以通过huggingface的ERNIE-ViLG空间体验，如图:
点击阅读原文获得链接
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PaddleHub
最新升级
PaddleHub中除了AI作画之外，还有更多丰富模型宝藏。本次2.3.0版本更新，新增了包括文心大模型在内的40+模型，累计预训练模型数量已经超过400个，包括大模型、CV、NLP、语音、工业应用等大量优质模型。
目前累计star数量已超过8.3K，频频登上Github Trending日榜月榜，used by 800+，还有不少小伙伴频频贡献，也是深受开发者喜爱。
图像领域
包括图像分类、人脸检测、口罩检测、车辆检测、关键点检测、人像分割、语言文本识别、图像超分/上色/动漫化等任务模型，实现效果见下图。
文本领域
包括中文分词、词性标注、句法分析、AI写诗/对联/情话/藏头诗、情感分析、文本审核、机器翻译、同声传译等
语音领域
支持语音识别、语音合成、声音分类和声音克隆
语音识别效果如下:
Input Audio：
Recognition Result：我认为跑步最重要的就是给我带来了身体健康。
合成效果如下:
输入：Life was like a box of chocolates, you never know what you're gonna get.
三行代码的手把手实践教程
致谢开发者
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相关地址
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PaddleHub GitHub地址：/PaddlePaddle/PaddleHub
PaddleHub大模型体验教程：/aistudio/projectdetail/4462918?ad-from=PaddleHub
更多模型检索：.cn/hublist
文心官网体验地址：/moduleApi/ernieVilg
目前文心大模型API已经正式开放，可以支持开发者直接调用或者精调。
Huggingface Demo体验地址：
https://huggingface.co/spaces/PaddlePaddle/ERNIE-ViLG
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