AIG:手把手教你用 AIGC 賦能 Web3 項目_web3.0幣種怎么提現

簡述

近期“AI+Web3”的熱度上升，相關概念Token也迎來了一波漲幅，由于很多加密圈的朋友并不是非常了解AIGC，這可能會導致投資失誤或者錯過潛在的機會。我從去年1月份開始關注AIGC，親身經歷了2022年AIGC技術和產業的高速發展，今天我就跟大家簡單解讀一下現在AIGC的發展格局、AI+Web3項目的現狀以及如何使用AIGC工具創作Web3資產。

AIGC

AI模型分類

從模型功能上區分，目前AIGC主要涉及文字、圖片、音樂和視頻的生成。

文字

文字模型現象級應用當屬OpenAI的ChatGPT，續寫文字、創作故事、寫代碼、修BUG、寫詩、做表......你所有能想象到的與文字相關的內容它都可以做。它可以極大程度上減少人的工作量，使用得當將會是文字工作者的利器。現在媒體平臺上很多文章都是用AI寫的，這一領域有很多潛在的機會，解決實際問題，創造新的工作流，打造商業閉環是我們這些使用工具的人需要去考慮的事情。

ChatGPT可以幫助開發人員完成大量的代碼編寫工作，還可以查找修改錯誤，當然它有可能出錯，在使用中需要留意，盡信書不如無書。

此外，各類建議、策劃、編撰等文字工作是它最擅長的，對于文字工作者來說，ChatGPT絕對是超強的輔助工具。

但是ChatGPT不是萬能的，你可以將其定義為一個什么都懂一些的“全才”，但它卻不是精通一切的“專家”。對于某些比較專業的知識，它的回答可能會出錯，這包括但不限于編程細節、密碼學、數學、歷史等領域，所以在使用ChatGPT的時候最好對內容再復核一遍，以免出現嚴重錯誤，在最近的版本更新中，ChatGPT很多錯誤點已經得到了修正，隨著模型的逐步完善，未來的想象力是無限的。

圖片

AI生成圖片是AIGC領域發展最快的賽道，2021年最火的技術還是生成對抗網絡，但是它距離產品化還有很長的距離；到了2022年初，DiscoDiffusion橫空出世引發了第一波AIGC爆點，DiscoDiffusion擅長對場景的刻畫，出圖場面恢弘大氣，但是畫面不夠清晰，作圖速度慢，要以10分鐘計數；4月份，OpenAI的DALLE2上線，7月份Midjourney開放公測，使用Discord端作畫，1分鐘之內可以同時出4張圖，藝術性超高，在11月份發布V4版本后進一步穩固了自己最強AI作畫工具的地位；8月份，StableDiffusion正式發布，作圖速度縮短至10秒之內，圖片細節、清晰度都有極大的提升，并且奉行開源主義，所有代碼都開源，這也誕生了龐大的社區，是之后世界范圍內AIGC流行的火種，包括后面基于StableDiffusion訓練的專門生成二次元圖像的NovalAI。

歐洲央行管委諾特：確信我們可以控制加密貨幣穩定性風險:金色財經報道，歐洲央行管委諾特表示，加密貨幣的實際監管存在限制，這使得問題變得非常復雜。建議各國官方應跨國合作和協調。投資加密貨幣是一項高風險活動。加密貨幣從未在一種監管真空環境中運作過。實際上已經存在著一些規定。我們一直在強化這些規定，針對這些加密貨幣所進行的經濟活動。這些活動在很大程度上與傳統金融活動并無太大不同，而這些活動是受到監管的。這是相同的活動、相同的風險、相同的監管原則。這就是我們提出的標準的基本原則。

此外，委諾特表示，歐洲央行強調數字貨幣行業應該保障消費者的權益，包括隱私和數據安全。對于穩定幣，歐洲央行擔心的是全球范圍內出現更多的區域穩定幣。因此建立了一個適用于全球穩定幣機制的監管制度。確信我們可以控制加密貨幣穩定性風險。[2023/7/18 11:02:07]

如今AI作圖領域呈現Midjourney+StableDiffusion的雙巨頭局勢，DiscoDiffusion和DALLE2在技術更新上已經離開了第一梯隊，其余產品大多都是基于StableDiffusion的開源框架調整的。

音樂&視頻

AI生成音樂和視頻是一個發展相對較慢的賽道，至今還沒有現象級應用，市場上存在的產品均不太成熟，其在技術難度上比生成圖片和文字要大，但是已經有很多公司準備在2023年攻克這個難題，或許我們馬上就能看到比較成熟的視頻和音樂生成平臺。下面我挑選幾個相對優秀的產品簡單介紹一下。

AI生成音樂最常見的玩法是用戶輸入一段文字或者一張圖片，模型根據內容輸出一段音樂，對應的產品可以關注Riffusion，它除了實現以上功能外還能在不同風格輸入之間自然轉換。

AI生成視頻可以體驗產品QuickVid，它可以在很短的時間內根據文字描述生成一段流暢的視頻，你還可以選擇不同使用場景下的視頻風格，視頻質量較高，與人為剪輯的效果差別不大。

AIGC+Web3玩法

Bitwise CIO：一場持續多年的加密牛市正在拉開序幕:6月25日消息，加密指數基金管理公司Bitwise首席投資官（CIO）Matt Hougan表示，在期待已久的機構興趣浪潮的推動下，一場持續多年的牛市正在拉開序幕。

Matt Hougan在接受彭博社采訪時表示，面對越來越多的監管審查，加密貨幣價格表現出了令人難以置信的彈性。貝萊德旗下iShares最近提交iShares Bitcoin Trust申請文件，可能是新一輪牛市的錦上添花之舉。

Hougan表示，“自去年11月FTX崩潰以來，（加密貨幣）價格實際上一直在上漲。現在全球最大的資產管理公司貝萊德在此問題上表態，表示比特幣很重要，這是機構投資者在未來五到十年內希望擁有的資產。我認為我們已經進入了加密貨幣的新時代。我稱之為‘加密貨幣的主流時代’。我認為我們已經進入了一個剛剛開始而且為期多年的牛市。”[2023/6/26 21:59:46]

AIGC可以助力Web3項目更快更好的完成文字和圖片的設計工作，這在NFT和GameFi項目中應用最為廣泛，但是這也需要一定的技巧，使用恰當的Prompt使AIGC輸出可用的圖片，并使用ChatGPT完成項目文案相關工作，描述詞的使用有很多講究，成為一名AI藝術家需要很多的前期學習，為了讓大家快速完成需求，下面我簡單說幾種使用AIGC輸出Web3可用圖像的方法。

特殊Prompt

有一些特殊的Prompt可以控制模型輸出特定風格的圖片，這些圖片可以直接拿來作為NFT或者GameFi內素材使用，版權屬于創作者自己。下面我使用StableDiffusion做一些示范。直接復制我下面的描述詞，自己定義括號中的內容。

塑料雕像

注：只需要改變括號中的內容就可以得到相同類型的圖片，示例文字順序=圖片順序，圖片內角色依次為Yoda、Superman、ironMan、MaiShiranui、shark、batman、Bumblebee和wizard。你可以嘗試所有其他可能性。

Funkypopfigurine,madeofplastic,productstudioshot,onawhitebackground,diffusedlighting,centered

這類圖片直接發一個NFT項目綽綽有余，每個都是1/1，你只需要告訴AI想要什么。

Dexible項目被攻擊，被盜資金約154萬美元:2月17日，據區塊鏈安全審計公司Beosin旗下Beosin EagleEye安全風險監控、 預警與阻斷平臺監測顯示，Dexible項目合約遭受到黑客攻擊。Beosin安全團隊分析發現Dexible合約selfSwap函數存在邏輯漏洞，會調用其中的fill函數，該函數存在一個調用攻擊者自定義的data，而攻擊者在此data中構造了一個transferfrom函數，并將其他用戶(0x58f5f0684c381fcfc203d77b2bba468ebb29b098)的地址和自己的攻擊地址(0x684083f312ac50f538cc4b634d85a2feafaab77a)傳入，導致該用戶授權給該合約的代幣被攻擊者轉走。被盜資金154萬，Beosin Trace追蹤發現攻擊者已將被盜資金轉入Tornado Cash。Beosin提醒用戶：取消對0xde62e1b0edaa55aac5ffbe21984d321706418024地址的代幣授權，防止被盜。[2023/2/17 12:13:07]

模塊建筑

這段描述詞中的temple可以改也可以不改，都可以做出不錯的效果圖。

Tinycuteisometrictemple,softsmoothlighting,softcolors,softcolors,100mmlens,3dblenderrender,trendingonpolycount,modularconstructivism,blueblackground,physicallybasedrendering,centered

這類圖片可以構建一個土地NFT項目或者游戲中的建筑。

3D矢量風格動物

通過改變粗體內容，生成不同的矢量動物形象

kawaiilowpolypandacharacter,3disometricrender,whitebackground,ambientocclusion,unityengi

3D游戲風格房間

可改變粗體內容，生成不同的房間

互換市場完全定價美聯儲在接下來兩次會議將累計加息150個基點:金色財經報道，互換市場完全定價美聯儲在接下來兩次會議將累計加息150個基點。(金十)[2022/7/13 2:11:11]

Tinycuteisometriclivingroominacutawaybox,softsmoothlighting,softcolors,purpleandbluecolorscheme,softcolors,100mmlens,3dblenderrender

通過以上案例我們可以看到，AIGC可以在圖片設計上輔助甚至取代畫師，你可以創造出獨一無二的藝術風格、角色，而不需要掌握繪畫的技巧，這是生產力的極大進步。

模型訓練

以上工作流使用的是開源的StableDiffusion通用模型，它無法生成模型素材中不存在的東西，比如你無法讓它生成一只無聊猿，模型本身也不知道什么是無聊猿，所以它存在局限性和時效性。為了解決以上提到的問題，我們可以訓練自己的模型，將需要的素材都放進去，從而使模型輸出內容符合我們的預期，這在NFT二創、擴展，GameFi輔助設計等方面都有很大的應用潛力。

展示幾張我訓練的無聊猿模型二創成圖效果，從左到右分別是蝙蝠俠風格，黏土風格，畢加索抽象風格和黃金材質：

當然也可以控制生成與原本項目圖片相似度極高的圖片，下列四張圖片有兩張原圖，兩張用無聊猿模型生成的圖，幾乎很難分辨，你可以猜一下，后面我會揭曉答案。

模型訓練原理很簡單，用自己提供的圖片訓練出一個專屬模型，但是讓普通人從零開始訓練一個AIGC模型是很困難的，好在StableDiffusion給我們提供了一些比較簡單的模型訓練方法。

現在常用的技術方案有三種：Fine-Tuning、DreamBooth、Textual-Inversion

特性解釋：

Fine-Tuning--模型訓練、原生框架

韓國OK金融集團公布加密資產啟動計劃:金色財經報道，韓國的OK 金融集團公布了創建加密資產的計劃。OK Financial Group 也可以選擇在國外推出其代幣，該公司表示其硬幣將在今年年底前準備就緒。該公司將通過其OK Investment Partners (OKIP) 子公司發行該代幣，并將標志著所謂的“二級”金融行業的“第一”。該公司已邀請區塊鏈公司提交合作提案，并將聽取愿意開發其將命名為 OK Coin 的公司的投標。該公司可能會被許多其他國內金融業參與者追隨進入 ICO 和加密市場。（cryptonews）[2022/6/12 4:19:42]

優點：功能最全，效果最好，prompt控制精確，是優質精細模型的統一技術方案

缺點：訓練復雜，硬件要求高，訓練時間長，訓練圖片需要標記詞

DreamBooth--模型訓練、簡易框架、添加特殊標識符

優點：訓練簡單、速度快、硬件要求相對低、不需要精確的圖片標記詞，能較好地生成不同風格的圖片，開放模型最常用方案

缺點：受限于的表示方式，訓練SD模型中不存在的類效果會差一些，整體出圖質量低于Fine-Tune，模型文件：2-4G

Textual-Inversion--新定義特征向量，不改變模型本身

優點：需要圖片數量少：3-5張，訓練文件小：幾十KB

缺點：對于原SD中不存在的創新的物體、畫風等出圖效果不好，暫無商業用例

綜合考慮成本與難度，新手推薦使用DreamBooth訓練自己的模型，這里我給大家找了一個最簡單的Colab版本，它可以使用谷歌免費的服務器訓練模型并生成圖片，前期需要處理的素材也最少。

訓練模型之前，你需要訓練使用的準備圖片，初次嘗試最好在10張左右，尺寸512*512，如果圖片尺寸不合適可以使用BIRME等工具調整。

打開上面的鏈接，也就是：https://colab.research.google.com/github/TheLastBen/fast-stable-diffusion/blob/main/fast-DreamBooth.ipynb

主頁顯示如下，這是一個即時更新的頁面，它不會保存你的更改，你可以直接在這個頁面使用，或者點擊“文件”選擇“在云端硬盤中保存一份副本”，打開副本頁，這個頁面會保存你的所有更改。

之后我們開始模型訓練，首先點擊第一行的運行按鈕，連接Google云端硬盤，安裝到gdrive。

運行完成后在按鈕前面會出現綠色的對勾，右上角RAM/磁盤也出現綠色對勾，后面每段程序運行完成的標志都是這個小對勾。上一段程序運行結束后，點擊下一段的按鈕繼續運行。

接下來安裝依賴，下載模型

開始正式訓練，首先為你的模型起個名字。

上傳圖片，點擊運行后會出現“選擇文件”按鈕，選定圖片后上傳，我這里選擇了八張CloneX的圖片作為訓練素材，并為它們命名為CloneX1-8，這里對圖片的命名不要與已有單詞相同，它是對你訓練素材的特殊標記。圖片命名方式可以參考下圖。

運行Captions，并跳過Conceptimages

開始訓練，訓練步數設置為圖片數量*100，我是用了八張圖片，這里選擇800，其他參數暫時不需要調整，等后面熟練掌握了模型訓練方法再進行更精準的訓練。

點擊運行，出現以下界面表示訓練開始，等待訓練完成。這里有兩個訓練過程，一個是訓練文字，一個是訓練圖片。

訓練完成后直接運行測試模型，這里不需要調整參數。

程序運行完后會出現一個鏈接，點擊打開到可以作圖的WebUI界面。

WebUI的主頁如下，1處選擇使用的模型，2處輸入描述詞，也就是你對想要輸出圖片的內容，3處輸入負面描述詞，也就是你不想要圖片出現什么內容，3可以空著不填。填寫完描述詞后點擊生成圖片。

因為我們對圖片的標記是CloneX，所以我們生成圖片時前部分要指定主體，這里推薦固定句式“apictureofclonexwith+......”，with后面加對圖片的描述，每個描述詞之間用逗號隔開。

簡單測試，這里輸入提示詞“apictureofclonexwithbeautifulgirl,redhair”，結果應該會出現一個紅色頭發的女生CloneX形象，效果如下圖：

測試2，輸入提示詞：“apictureofclonexwithbeautifulgirl,Longgreenhair,blackcoat,yelloweyes”也就是綠色長發、黑色外套、黃色眼鏡的女CloneX，生成效果如下

從以上兩個簡單測試來看，用10張以內的素材圖片訓練的模型就可以很好的生成想要的圖片，而且這些CloneX是原本不存在的，是你創造了它們！以后喂10張圖給AI，它可以給你10,000張圖，這是生產力質的提升。

我把這個訓練的模型上傳到了Huggingface，有興趣的朋友可以拿去玩，在訓練過程中遇到什么問題也可以聯系我。鏈接：https://huggingface.co/wheart/clonexnft

揭曉答案，無聊猿那四張圖片，前兩張是AI生成的，后面兩張是原圖。

現有AI+Web3項目簡析

隨著AIGC的興起、ChatGPT的爆火、微軟對AI百億投資等事件的鋪墊，Crypto很多AI項目也得到了更多的關注，諸如AGIX之類的AI概念Token都迎來了一波不錯的漲幅。但是就目前這些AI+Web3的項目來看，我并沒有發現真正有想象力的產品。這段時間受到關注的項目大都是很久之前的老項目，所以只能看作是版塊輪動帶動了它們，長線來看沒有好的標的。如果后面出現基于新AI技術做的產品或許可以關注。

目前很多Crypto大佬，像CZ、Vitalik都對AI技術產生了興趣，所以對于AI+Web3之后的發展，我個人認為還是值得期待的。

總結

綜合來看，目前AIGC在Web3的應用還處于非常初級的階段。現階段利用好AI工具可以對項目的設計、開發、運營工作提供極大的便利，下一階段肯定會出現更多優秀的產品，我們要做的就是學習、使用、分析、發現，比大部分人多走一步，不錯過AIWeb3這趟車。

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SOL