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AI绘图 SD 我想画出国风女性,比较真实的,该用什么正负面的提示词呢,英语提示词

回答

以下是一些用于绘制国风真实女性的 AI 绘图 SD 的正负面提示词:

正面提示词:

  • 国风女性
  • 精致五官
  • 优雅姿态
  • 传统服饰(如旗袍、汉服等)
  • 细腻肌肤
  • 乌黑长发
  • 柳叶眉
  • 丹凤眼
  • 樱桃小口
  • 优美曲线
  • 柔和光线
  • 古典配饰(如发簪、耳环等)

负面提示词:

  • NSFw
  • (最差质量:2)
  • (低质量:2)
  • (正常质量:2)
  • (低质量:2)
  • ((单色))
  • ((灰度))
  • 皮肤斑点
  • 痤疮
  • 皮肤瑕疵
  • 老年斑
  • (丑陋:1.331)
  • (重复:1.331)
  • (病态:1.21)
  • (残缺:1.21)
  • (变形:1.331)
  • 变异的手
  • (画得不好的手:1.5)
  • 模糊
  • (解剖不良:1.21)
  • (比例不良:1.331)
  • 多余的四肢
  • (毁容:1.331)
  • (缺胳膊:1.331)
  • (多余的腿:1.331)
  • (融合的手指:1.61051)
  • (过多的手指:1.61051)
  • (不清晰的眼睛:1.331)
  • 低质量
  • 坏的手
  • 缺手指
  • 多余的手指
  • 受伤的手
  • 缺失的手指
  • (((多余的胳膊和腿)))

您可以根据实际需求对这些提示词进行调整和组合,以获得满意的绘图效果。

内容由 AI 大模型生成,请仔细甄别(powered by aily)

参考资料

【SD】文生图怎么写提示词

接下来我们再增加一组反向提示词,可以告诉AI我们不要什么,在这里也是一组标准化提示词:NSFw,(最差质量:2),(低质量:2),(正常质量:2),(低质量:2),((单色)),((灰度)),皮肤斑点,痤疮,皮肤瑕疵,老年斑,(丑陋:1.331),(重复:1.331),(病态:1.21),(残缺:1.21),(变形:1.331),变异的手,(画得不好的手:1.5),模糊,(解剖不良:1.21),(比例不良:1.331),多余的四肢,(毁容:1.331),(缺胳膊:1.331),(多余的腿:1.331),(融合的手指:1.61051),(过多的手指:1.61051),(不清晰的眼睛:1.331),低质量,坏的手,缺手指,多余的手指,受伤的手,缺失的手指,(((多余的胳膊和腿))英文为:NSFw,(worst quality:2),(low quality:2),(normal quality:2),lowres,normal quality,((monochrome)),((grayscale)),skin spots,acnes,skin blemishes,age spot,(ugly:1.331),(duplicate:1.331),(morbid:1.21),(mutilated:1.21),(tranny:1.331),mutated hands,(poorly drawn hands:1.5),blurry,(bad anatomy:1.21),(badproportions:1.331),extra limbs,(disfigured:1.331),(missingarms:1.331),(extra legs:1.331),(fused fingers:1.61051),(toomany fingers:1.61051),(unclear eyes:1.331),lowers,bad hands,missing fingers,extra digit,bad hands,missing fingers,(((extraarms and legs)))这些正反向的提示词,我们可以通过点击这个按钮,取一个名字保存为模板。

【SD】提示词标签选择器Easy Prompt Selector

我按顺序选择了一些标签词:女孩,白头发,蓝眼睛,兔子耳朵,马尾辫,手臂放在背后,无袖连衣裙,天使般的微笑,环形耳环,手镯,丝带,光腿,月亮。接下来,还可以选择画质和视角,我选择了:最好的质量,杰作,高度详细,生动的色彩,从人物的角度往下看。艺术风格选择了:皮克斯动画、轮廓光。负面提示词里面都是我们常用的一些,然后记得点击一下选框结尾的“负面”(可能是汉化的原因,点击这里后并不会显示打勾,但是点一下就好)。然后,点击全部,就可以加入所有的负向提示词了。模型选择“revAnimated”,调整一下尺寸,点击生图。在没有开高清修复的情况下,这样靠选词出来的画面,质量还是很不错的,氛围感很好。分类中还有一个“魔法系”的分类,感觉很中二的样子,我选一个“深入星海”试试看。可以看到它加入了一系列配置好的词组。点击生成,感觉更像游戏角色了有木有~不过我还是喜欢刚才那张,色彩光线很温馨舒适,将它发送到图生图,使用tile模型细化一下,重绘幅度0.5。ok,完工。

【SD】角色设计的福音!绘制一致性多角度头像

设置文生图提示词:大模型:majicmixRealistic_v6.safetensors正向提示词:(a character sheet of a woman from different angles with a grey background:1.4),auburn hair,eyes open,cinematic lighting,Hyperrealism,depth of field,photography,ultra highres,photorealistic,8k,hyperrealism,studio lighting,photography,负向提示词:EasyNegative,canvasframe,canvas frame,eyes shut,wink,blurry,hands,closed eyes,(easynegative),((((ugly)))),(((duplicate))),((morbid)),((mutilated)),out of frame,extra fingers,mutated hands,((poorly drawn hands)),((poorly drawn face)),((bad art)),blurry,(((mutation))),(((deformed))),blurry,((bad anatomy)),(((bad proportions))),((extra limbs)),cloned face,(((disfigured))),gross proportions,(malformed limbs),((missing arms)),((missing legs)),((floating limbs)),((disconnected limbs)),((malformed hands)),((missing fingers)),worst quality,((disappearing arms)),((disappearing legs)),(((extra arms))),(((extra legs))),(fused fingers),(too many fingers),(((long neck))),canvas frame,((worst quality)),((low quality)),lowres,sig,signature,watermark,username,bad,immature,cartoon,anime,3d,painting,b&w,设置一下参数:迭代步数:50采样方法:DPM++ 2M Karras尺寸:1328×800px

其他人在问
写施工方案的提示词有没有
以下是一些常见的提示词技巧,可用于写施工方案: 类比:要求 AI 用类比或示例阐明概念,例如“请用一个类比解释施工中的关键技术”。 引述:要求包含专家的相关引言或陈述,比如“在施工方案中引用著名建筑专家的观点来支持关键施工步骤”。 幽默:表明是否应融入幽默,例如“在施工方案的安全注意事项部分加入一些幽默元素,以增强记忆”。 轶事:要求包含相关轶事,比如“在关于大型建筑施工的方案中,分享一则有趣的施工过程中的轶事”。 隐喻:鼓励使用隐喻使复杂观点更具亲和力,例如“在描述施工流程的复杂性时,用‘施工像搭积木一样需要有序进行’这样的隐喻”。 趣闻:鼓励包含有趣或令人惊讶的事实,比如“在谈论新型建筑材料时,分享一些有趣的材料特性的事实”。 关键词:列出需要包含的重要关键词或短语,例如“请在施工方案中包含‘施工进度’‘质量控制’和‘安全保障’”。 小贴士:鼓励 AI 分享与主题相关的小窍门和技巧,比如“分享几个关于提高施工效率的小贴士”。 保密性:说明保密要求或限制,比如“在施工方案涉及商业机密的部分,不要泄露相关信息”。 格式化:指定所需的格式元素(如标题、副标题、列表),例如“在写施工方案时,使用列表来呈现施工步骤”。 概括:要求对较长内容进行简要概括,比如“请为这个复杂的施工方案提供一个简短的概要”。 讲故事:要求使用讲故事或叙事技巧,例如“请用一个成功的施工案例故事来展示优秀的施工管理”。 优缺点:要求 AI 评估主题的优缺点,比如“分析这种新型施工方法的优缺点”。 利弊分析:要求对主题的利弊进行分析,例如“分析使用预制构件施工的利与弊”。 问题解决:要求针对特定问题提供解决方案或建议,比如“请提供几个有效的解决施工中遇到的技术难题的方法”。 最佳实践:要求 AI 提供关于某主题的最佳实践或指南,比如“请提供一份关于如何确保施工质量的最佳实践指南”。 时间线:要求 AI 提供事件或发展的时间线,比如“请为这个建筑项目的施工进程提供一个简要的时间线”。 行动呼吁:要求明确的行动呼吁或后续步骤,比如“在施工方案结尾提出具体的施工推进行动建议”。 分步指南:要求提供过程的分步指南或说明,比如“提供一个关于如何进行基础施工的分步指南”。 历史背景:要求考虑历史背景或背景,比如“在写关于高层建筑施工的方案时,谈论高层建筑施工的历史发展”。 对比:要求 AI 比较和对照不同的观点或概念,比如“请比较传统施工方法和现代施工方法的优缺点”。 敏感性:提及需要谨慎处理或避免的敏感主题或问题,比如“请谨慎讨论施工中的环保敏感问题”。 伦理考虑:提及要遵循的道德准则,比如“在施工方案中探讨施工过程中的伦理和道德问题”。 修订要求:提及修订或编辑指南,比如“请根据行业标准对施工方案进行编辑和修订”。 未来影响:鼓励讨论潜在的未来影响或趋势,比如“在谈论建筑施工技术的发展时,探讨其未来在城市建设中的应用前景”。 视觉元素:询问是否包括图表、图形或图像,比如“请在施工方案中包含相关的施工图纸和进度图表”。 截止日期:提及时间敏感回应的截止日期或时间范围,比如“请在一周内给我一份完整的施工方案”。 文化参考:鼓励包含相关的文化参考,比如“在关于古建筑修复的施工方案中谈论当地的建筑文化特色”。
2024-12-22
如何写好提示词
以下是关于如何写好提示词的一些要点: 1. 明确任务:清晰地定义任务,如写故事时包含故事背景、角色和主要情节。 2. 提供上下文:若任务需特定背景知识,提供足够信息。 3. 使用清晰语言:尽量用简单、清晰的语言,避免模糊或歧义词汇。 4. 给出具体要求:如有特定格式或风格要求,在提示词中明确指出。 5. 使用示例:如有特定期望结果,提供示例帮助模型理解需求。 6. 保持简洁:提示词简洁明了,避免过多信息导致模型困惑。 7. 使用关键词和标签:有助于模型理解任务主题和类型。 8. 测试和调整:生成文本后仔细检查结果,根据需要调整提示词,可能需多次迭代。 此外,还需注意以下几点: 提示词内容准确:包含人物主体、风格、场景特点、环境光照、画面构图、画质等,如“一个女孩抱着小猫,背景是一面红墙,插画风格、孤独感,高质量”。 调整负面提示词:点击提示框下方的齿轮按钮,弹出负面提示词框,输入不想生成的内容,如“不好的质量、低像素、模糊、水印”。 利用“加权重”功能:在功能框增加提示词并调节权重,数值越大越优先,也可编辑已有提示词权重。 善用辅助功能:如翻译功能可一键将提示词翻译成英文,还有删除所有提示词、会员加速等功能。 同时要记住,提示词应清晰明确,避免模糊不清的指令,提供足够的背景信息和清楚的需求描述,以确保模型给出准确结果。
2024-12-21
如何写提示词
以下是关于如何写提示词的一些建议: 1. 明确任务:清晰地定义任务,比如写故事时包含故事背景、角色和主要情节。 2. 提供上下文:若任务需要特定背景知识,要提供足够信息。 3. 使用清晰语言:尽量用简单、清晰的语言,避免模糊或歧义词汇。 4. 给出具体要求:如有特定格式或风格要求,应在提示词中明确指出。 5. 使用示例:如有期望结果,可提供示例帮助 AI 理解需求。 6. 保持简洁:避免过多信息导致 AI 模型困惑。 7. 使用关键词和标签:有助于 AI 模型理解任务主题和类型。 8. 测试和调整:生成文本后仔细检查结果,根据需要调整提示词。 对于特定的设计工具,如星流一站式 AI 设计工具: 1. 输入语言方面,通用大模型与基础模型 F.1、基础模型 XL 使用自然语言(如一个长头发的金发女孩),基础模型 1.5 使用单个词组(如女孩、金发、长头发),且支持中英文输入。 2. 写好提示词的方法包括: 预设词组:小白用户可点击提示词上方官方预设词组进行生图。 内容准确:包含人物主体、风格、场景特点、环境光照、画面构图、画质等,例如一个女孩抱着小猫,背景是一面红墙,插画风格、孤独感,高质量。 调整负面提示词:点击提示框下方的齿轮按钮,弹出负面提示词框,帮助 AI 理解不想生成的内容,如不好的质量、低像素、模糊、水印。 利用“加权重”功能:在功能框增加提示词并进行加权重调节,权重数值越大越优先,也可对已有的提示词权重进行编辑。 辅助功能:如翻译功能可一键将提示词翻译成英文,还有删除所有提示词、会员加速等功能。 此外,还需注意提示词应清晰明确,避免模糊不清的指令,提供足够的背景信息和清楚的需求描述,以确保模型给出准确结果。
2024-12-21
如何通过提示词提高模型数据对比和筛选能力
以下是一些通过提示词提高模型数据对比和筛选能力的方法: 1. 选择自定义提示词或预定义话题,在网站上使用如 Llama3.1 8B Instruct 模型时,输入对话内容等待内容生成,若右边分析未刷新可在相关按钮间切换。由于归因聚类使用大模型,需稍作等待,最终结果可能因模型使用的温度等因素而不同。 2. 在写提示词时不能依赖直觉和偷懒,要实话实说,补充详细信息以避免模型在边缘情况上犯错,这样也能提高数据质量。 3. 在分类问题中,提示中的每个输入应分类到预定义类别之一。在提示末尾使用分隔符如“\n\n\n\n”,选择映射到单个 token 的类,推理时指定 max_tokens=1,确保提示加完成不超过 2048 个 token,每班至少有 100 个例子,可指定 logprobs=5 获得类日志概率,用于微调的数据集应在结构和任务类型上与模型使用的数据集相似。例如在确保网站广告文字正确的案例中,可微调分类器,使用合适的分隔符和模型。
2024-12-20
通过提示词可以提高模型的数学计算能力吗
通过提示词可以在一定程度上提高模型的数学计算能力。例如 PoT 技术,它是思维链技术的衍生,适用于数值推理任务,会引导模型生成一系列代码,再通过代码解释器工具进行运算,这种方式能显著提升模型在数学问题求解上的表现。PoT 作为 CoT 的衍生技术,遵循零样本和少样本的学习范式,零样本 PoT 与 CoT 方法相似,不需要大量样本即可进行有效推理,少样本 PoT 也通过较少样本优化模型表现。但需要注意的是,大模型在解决数学问题时可能存在不够可靠的情况。
2024-12-20
有哪些好的提示词网站
以下是一些好的提示词网站: 文本类 Prompt 网站: Learning Prompt:授人以渔,有非常详尽的 Prompt 学习资源,包括 ChatGPT 和 MidJourney。网址: FlowGPT:国外最大的 prompt 站,内容全面且更新快。网址: LangChain Hub:LangChain 推出的提示词管理工具。网址: 微软 Prompt Flow:微软发布的开源 LLM 开发工具集,简化了基于 LLM 的人工智能应用程序的开发周期。网址: PromptPort(支持中文):AI Prompt 百科辞典,聚合了市场上大部分优质的 prompt 词库。网址: PromptKnit:The best playground for prompt designers。网址: ChatGPT Shortcut:提供了非常多使用模板,简单修改即可指定输出。网址: ClickPrompt:轻松查看、分享和一键运行模型,创建 Prompt 并与其他人分享。网址: Prompt Extend:让 AI 帮你自动拓展 Prompt。网址: 图像类 Prompt 网站: MidLibrary:Midjourney 最全面的流派、艺术技巧和艺术家风格库。网址: MidJourney Prompt Tool:类型多样的 prompt 书写工具,点击按钮就能生成提示词修饰部分。网址: OPS 可视化提示词:有 Mid Journey 的图片风格、镜头等写好的词典库,方便快速可视化生成自己的绘画提示词。网址: AIart 魔法生成器:中文版的艺术作品 Prompt 生成器。网址: IMI Prompt:支持多种风格和形式的详细的 MJ 关键词生成器。网址: Prompt Hero:好用的 Prompt 搜索,Search prompts for Stable Diffusion,ChatGPT&Midjourney。网址: OpenArt:AI 人工智能图像生成器。网址: img2prompt:根据图片提取 Prompt。网址: MidJourney 提示词工具:专门为 MidJourney 做的提示词工具,界面直观易用。网址: PromptBase:Prompt 交易市场,可以购买、使用、销售各种对话、设计 Prompt 模板。网址: AiTuts Prompt:精心策划的高质量 Midjourney 提示数据库,提供了广泛的不同风格。网址: 其他图像类 Prompt 网站: NovelAI tag 生成器:设计类 Prompt 提词生成器。网址: 魔咒百科词典:魔法导论必备工具,简单易用的 AI 绘画 tag 生成器。网址: KREA:设计 AI 的 Prompt 集合站,create better prompts。网址: Public Prompts:免费的 prompt 合集,收集高质量的提示词。网址: AcceleratorI Prompt:AI 词汇加速器,加速 Prompt 书写,通过按钮帮助优化和填充提示词。网址:
2024-12-20
画分镜头的ai工具推荐4个
以下为您推荐 4 个画分镜头的 AI 工具: 1. Pika:对于奇幻感较强的画面把控较好,自然度高,但真实环境画面易糊,更新的唇形同步功能便捷。 2. Pixverse:在高清化方面有优势,对偏风景和纪录、有特定物体移动的画面友好,但生成视频有帧率问题,处理人物时易出戏。 3. Runway:在真实影像质感方面最佳,战争片全景镜头处理出色,控件体验感好,但爱变色,光影不稳定。 4. SVD:整体表现略差,仅在风景片测试中表现较好。 在实际使用中,可根据不同工具对画面的处理能力进行组合使用,例如 Pixverse 擅长物体滑行运动,Runway 可辅助完成有手部特殊运动的画面,需要人物表情自然的画面可用 Pika 生成。
2024-12-22
画分镜头的ai
以下是关于画分镜头的 AI 相关内容: 在利用 AI 拆分镜时,完成前期设定和剧本生成对应的分镜内容后,GPT 虽有结构化的优势,但因分镜较细可能会丢失内容,需人工审核查缺补漏。制作分镜时要考虑视角,如第一人称视角还是第三人称视角,以及视角的切换,使读者更好地理解故事。 设计分镜时要注意详细的定义,例如从本子 311 到 314 的画面,通过视角的来回切换让故事走向更清晰。永远记住,剧本转化为影像时很多表达与文字不同,当前 AI 做不了长镜头,要做减法,分镜指令要明确,如“谁+干什么”“什么东西+在哪里”,不要用难以呈现画面的表述。制作分镜过程要按画面角度思考,以画面驱动文字,设计分镜表时要考虑人物视角、画面描述(可实现的动作、人物表情)。 用 AI 制作分镜时,AI 容易把段落当成一句话或把一个画面拆分成几个镜头,这需要人工干预检查景别、画面描述、前后镜关联。AI 拆分的分镜只能作为参考,需人工再看,否则出图会很痛苦,同时要注意前后镜的关系,避免画面割裂。
2024-12-22
画分镜头脚本的ai工具
以下为一些画分镜头脚本的 AI 工具及相关信息: 1. Claude:分镜提示词的结构为“我要做多长时间的视频+要出多少个分镜+每个分镜包含哪些内容+对输出格式有什么要求”。可将故事脚本改写成指定时长和格式的分镜脚本,例如 30 秒时长、包括序号、场景、景别等内容的广告片分镜脚本,并以 markdown 列表形式输出。其给出的分镜符合奔驰广告的特点,对于 30 秒的简短广告,10 个分镜较为合适,每个分镜平均 3 秒。景别是让 MJ 生图时的提示词内容之一,镜头时长设定了每个分镜的长度,画面内容可用于 MJ 生图,对话旁白可用于生成配音,音乐音效能为创作背景音提供思路。分镜脚本示例可参考: 2. GPTs:以的冰工厂赛道为例,分镜头脚本制作的参考 prompt 为“请帮我把一下(广告故事)设计成(30)秒的可执行分镜脚本,要求使用不同的景别进行画面切换,并给我(100 字)左右的详细画面描述,并每句都加入(高清,真实感,3D,blender)这些文字,整体节奏(顺畅紧张且有趣)”。 3. Anifusion:这是一款基于人工智能的在线工具,可通过输入文本描述生成漫画页面或动漫图像,还提供直观的布局工具、强大的画布编辑器、多种 AI 模型支持等功能。用户对创作的作品拥有完整的商业使用权,可用于独立漫画创作、快速原型设计、教育内容、营销材料等方面。其优点是非艺术家也能轻松创作漫画,基于浏览器无需额外安装软件,具有快速迭代和原型设计能力,并拥有创作的全部商业权利。
2024-12-22
我想要一个AIGC 图像审查领域的专家
以下是关于 AIGC 图像审查领域的相关信息: 如何判断一张图片是否 AI 生成: AI 技术自身带来造假难题,可通过一些网站如 ILLUMINARTY(https://app.illuminarty.ai/)对大量图片数据抓取和分析来判断画作属性,但存在测试中真实摄影作品被误判为 AI 作图的情况,这是因为鉴定 AI 的逻辑算法不能像人类一样综合考虑各种不符合逻辑的表现。 从不同角度看鉴别 AIGC 的需求: 技术出身的朋友多出于对 AI 产物底层逻辑的追溯兴趣,关心能否通过数据检测等手段实现鉴别并应用于创造收益。 产业领域的朋友面对 AI 技术冲击,关注其在工作流中的影响,以求应对可能的裁员风险。 法律背景的朋友认为鉴别 AIGC 对未来著作权法律判定有意义,首例 AIGC 侵权案件悬而未决,需判定 AI 作品中智力投入占比。 最近招聘信息:猿印教育招聘 AIGC 图像生成算法工程师/专家,工作地点在北京五道口附近。简历发送至:stephen.wang@yyinedu.com 。岗位职责包括开发针对性图像生成解决方案、负责模型部署和推理性能优化、推动团队技术水平提升等。任职要求为计算机相关专业本科及以上学历,具备扎实计算机基础知识,熟练掌握 Python 语言和主流深度学习框架,对相关理论和方法有深入理解,具有良好的学习、沟通和团队合作能力。
2024-12-22
如何通过AI构建自己的知识体系,比如通识教育,英语口语,以及子女学习辅导
以下是关于如何通过 AI 构建自己在通识教育、英语口语、子女学习辅导方面知识体系的建议: 通识教育: 1. 把学习任务切割成小单元,利用 AI 构建专属智能体。 2. 定期根据结果反馈调整智能体。 3. 审视学习流程,更多地应用 AI 。 4. 培养并维持旺盛的好奇心和持续学习的习惯,广泛阅读,深入研究新领域,不断探索前沿知识。 英语口语: 1. 利用智能辅助工具,如 Grammarly 进行写作和语法纠错,改进表达和写作能力。 2. 借助语音识别应用,如 Call Annie 进行口语练习和发音纠正,获取实时反馈和建议。 3. 使用自适应学习平台,如 Duolingo 获得量身定制的学习计划和个性化内容练习。 4. 与智能对话机器人,如 ChatGPT 进行会话练习和对话模拟,提升交流能力和语感。 子女学习辅导: 1. 对于英语学习,可参考上述英语口语的学习方法。 2. 数学学习方面,使用自适应学习系统,如 Khan Academy 获得个性化学习路径和练习题;利用智能题库和作业辅助工具,如 Photomath 获取问题解答和解题步骤;借助虚拟教学助手,如 Socratic 解答问题、获取教学视频和答疑服务;参与交互式学习平台,如 Wolfram Alpha 的课程和实践项目进行数学建模和问题求解。 需要注意的是,在使用 AI 辅助学习的过程中,要结合传统学习方法,仔细甄别生成的内容,以取得更好的学习效果。
2024-12-22
目前最前沿的应用在游戏领域的AI技术点是什么,包括游戏开发过程中的成本降低、效率提升,包括游戏内容生成,包括游戏后期运营推广。介绍技术点的技术逻辑以及技术细节。
目前在游戏领域应用的前沿 AI 技术点主要包括以下几个方面: 1. 利用 AIGC 技术实现游戏产业的生产力革命: 降低开发成本:借助人工智能的内容创作工具,如生成新的游戏内容(地图、角色和场景)、驱动游戏中的非玩家角色(NPC)、改进游戏的图像和声音效果等,能够缩减游戏开发的成本。 缩短制作周期:例如通过程序化内容生成,包括利用人工智能生成文字、图像、音频、视频等来创作游戏剧本、人物、道具、场景、用户界面、配音、音效、配乐、动画和特效等,从而减少游戏开发时间。 提升游戏质量和带来新交互体验:AIGC 技术为游戏带来不同以往的新体验,甚至创造出新的游戏类型以及新的交互方式。 2. 游戏内容辅助生成: 生成文、生成图、生成 3D 以及生成音乐。应用场景包括游戏策划人和制作人、美术设计师等。 对于工业化的游戏公司,基于 Stable Difussion 的生成能够通过 2D 美术素材的辅助生成提高创业效率 50%,降低 20%80%的成本。 文生图:通过提示词加参数就可以形成 2D 的参考图,适配度高。 图生图:原画师或美术可以使用,用一个线稿或原画,在原画基础上加一些 Prompt 和参数,就可以形成一个效果图和二级的素材。 动画辅助渲染:用 Lora 对角色背景、关键帧进行风格渲染,例如将真人视频渲染成二次元风。 3. 游戏的智能运营: 智能 NPC 互动:保持长期记忆,保持人物个性和对话表现形式,同时满足成本平衡。 客服、攻略的问答、代码和脚本的生成。主要针对游戏的产品经理、运营经理和社区的运营经理。 游戏社区运营:如海外的 Discord,国内的 Fanbook,让更多玩家在游戏之外,在社群里面很好地互动,基于游戏的美术素材进行二创、查询攻略和使用智能客服。 这些技术的技术逻辑和技术细节如下: 1. AIGC 技术:基于大语言模型和扩散模型,通过机器学习、强化学习等先进技术进行训练,能够理解和生成各种游戏相关的内容。 2. 游戏内容辅助生成:利用深度学习算法对大量的游戏相关数据进行学习和分析,从而能够根据给定的提示或参数生成相应的游戏内容。 3. 智能运营方面:通过构建智能模型,对玩家的行为和需求进行分析和预测,从而提供个性化的服务和互动。
2024-12-22
flux和sdXL出图的区别
Flux 和 SDXL 出图主要有以下区别: 1. 生成人物外观:Flux 存在女生脸油光满面、下巴等相同外观问题,而 SDXL 相对在这方面有改进。 2. 模型构成:SDXL 由 base 基础模型和 refiner 优化模型两个模型构成,能更有针对性地优化出图质量;Flux 中 Dev/Schnell 是从专业版中提取出来,导致多样性丧失。 3. 处理方式:在低显存运行时,可采用先使用 Flux 模型进行初始生成,再用 SDXL 放大的分阶段处理方式,有效控制显存使用。 4. 模型参数和分辨率:SDXL 的 base 模型参数数量为 35 亿,refiner 模型参数数量为 66 亿,总容量达 13G 之多,基于 10241024 的图片进行训练,可直接生成 1000 分辨率以上的图片,拥有更清晰的图像和更丰富的细节;而 Flux 在这方面相对较弱。
2024-12-20
flux和sd3.5出图的区别
Flux 和 SD3.5 出图存在以下区别: 1. 模型性质:Flux.1 有多种版本,如开源不可商用的 FLUX.1等。而 SD3.5 未提及相关性质。 2. 训练参数:Flux.1 的训练参数高达 120 亿,远超 SD3 Medium 的 20 亿。 3. 图像质量和提示词遵循能力:Flux.1 在图像质量、提示词跟随、尺寸适应、排版和输出多样性等方面超越了一些流行模型,如 Midjourney v6.0、DALL·E 3和 SD3Ultra 等。 4. 应用场景:Flux.1 可以在 Replicate 或 fal.ai 等平台上试用,支持在 Replicate、fal.ai 和 Comfy UI 等平台上使用,并且支持用户根据自己的数据集进行微调以生成特定风格或主题的图像。而 SD3.5 未提及相关应用场景。 5. 本地运行:文中尝试了在没有 N 卡,不使用复杂工作流搭建工具的 Mac Mini M1 上运行 FLUX.1,以及在边缘设备 Raspberry PI5B 上运行的情况,未提及 SD3.5 的相关内容。 6. 模型安装部署:对于 Flux.1,不同版本的模型下载后放置的位置不同,如 FLUX.1应放在 ComfyUI/models/unet/文件夹中。而 SD3.5 未提及相关安装部署内容。 7. 显存处理:对于 Flux.1,如果爆显存,“UNET 加载器”节点中的 weight_dtype 可以控制模型中权重使用的数据类型,设置为 fp8 可降低显存使用量,但可能会稍微降低质量。而 SD3.5 未提及相关显存处理内容。 8. 提示词使用:在训练 Flux 时,应尽量使用长提示词或自然语言,避免使用短提示词,因为 T5 自带 50%的删标。而 SD3.5 未提及相关提示词使用内容。
2024-12-20
sd的提示词有哪些语法
以下是关于 SD 提示词的语法: 1. 多个提示词之间使用英文半角符号“,”分隔,例如:masterpiece,best quality,ultradetailed,illustration,closeup,straight on,face focus,1girl,white hair,golden eyes,long hair,halo,angel wings,serene expression,looking at viewer。 2. 一般而言,概念性、大范围、风格化的关键词写在前面,叙述画面内容的关键词其次,最后是描述细节的关键词。大致顺序为:。 3. 每个词语本身自带的权重可能不同,模型训练集中较多出现的关键词,输入一个词就能极大影响画面;较少出现的关键词,输入多个相关词汇对画面影响效果可能有限。提示词的顺序很重要,越靠后的权重越低。关键词最好具有特异性,措辞越具体越好,避免抽象和有解释空间的措辞。 4. 可以使用括号人工修改提示词的权重,例如: 将权重减少为原先的 25%。 5. 可以通过 Prompt Editing 使得 AI 在不同的步数生成不一样的内容,语法为:例如:a,100 步采样,一开始。提示词为:fantasy landscape with a mountain and an oak in foreground shoddy 在第 25 步后,提示词为:fantasy landscape with a lake and an oak in foreground in background shoddy 在第 50 步后,提示词为:fantasy landscape with a lake and an oak in foreground in background masterful 在第 60 步后,提示词为:fantasy landscape with a lake and an oak in background masterful 在第 75 步后,提示词为:fantasy landscape with a lake and a christmas tree in background masterful。 6. 提示词还可以轮转,比如:在第一步时,提示词为“cow in a field”;在第二步时,提示词为"horse in a field.";在第三步时,提示词为"cow in a field",以此类推。 7. 交替词:in a field 可以支持多个词交替。 8. 可组合扩散(AND 语法):a cat AND a dog 比如想画一个猫和狗的混合物种,每一个要混合的东西支持加权重,比如 a cat:1.2 AND dog AND a benguin:2.2。通过继续向总数添加更多提示,这可以方便地生成微调的递归变化,比如 log AND frog:0.13 AND yellow eyes:0.08 。 请注意,权重值最好不要超过 1.5。
2024-12-19
SD 怎么赚钱
Stable Diffusion(SD)赚钱的方式有多种可能性: 1. 利用 SD 生成真人 AI 美女相关内容,创建账号吸引流量并实现变现。 2. 为用户生成个性化的头像、壁纸并收取费用。 3. 借助 SD 辅助完成动漫图画、插画等创作,并通过相关渠道获取收益。 4. 后续可能会有更多关于 SD 实际变现方式和案例的详细介绍。 需要注意的是,SD 完全免费开源,所有代码均在 GitHub 上公开,大家可以拷贝使用。Stable Diffusion 模型第一个版本训练耗资 60 万美元,而提供资金支持正是 Stability AI 公司,其成立于 2020 年,最初资金都来自创始人兼 CEO Emad Mostaque。目前市面上主流的 AI 绘图软件除了 SD 还有 Midjourney,Midjourney 操作简单方便但需付费和科学上网,而 SD 开源免费但需要较好的电脑配置。
2024-12-19
sd最新的模式是什么
Stable Diffusion(SD)最新的模式包括: 1. 隐藏在光里的秘密,AI造字光与影的艺术中,将 lightingBasedPicture 模型的终止时机由 0.6 提高到 0.7 能使文字更好识别,但再提高字会显得太突兀,需把握平衡。 2. Stability AI 正式发布了期待已久的 SDXL 1.0。SDXL 1.0 由两个模型组成,第二个模型能生成更鲜艳、更准确的颜色,且比前身具有更好的对比度、光照和阴影。SDXL 1.0 是所有开放获取图像模型中参数数量最多的模型之一,拥有 3.5B 参数基础模型和 6.6B 参数模型集成管道。 如果您想要最新的 controlnet 模型,可以添加公众号【白马与少年】,回复【SD】获取。
2024-12-17
Sd文生图的专业术语有哪些
以下是一些关于 SD 文生图的专业术语: 1. 内容型提示词:主要用于描述想要的画面,如“1 个女孩,黑发,长发,校服,向上看,短袖,粉红色的花,户外,白天,蓝色的天空,云,阳光,上身,侧面”。 2. 标准化提示词:例如“,drawing,paintbrush”。 3. 权重:通过括号和特定数值来增加提示词的权重,权重越高在画面中体现越充分,提示词的先后顺序也会影响权重。 4. 反向提示词:告诉 AI 不要的内容,如“NSFw,”。 5. 采样迭代步数:指 AI 绘画去噪的次数,步数越高绘画越清晰,但绘画速度越慢,通常数值控制在 20 40 之间较好。 6. 采样方法:AI 生成图像时的特定算法,常用的有“Euler a;DPM++2S a Karras;DPM++2M Karras;DPM++SDE Karras;DDIM”。 7. 比例:尺寸并非越大越好,模型练图通常按 512x512 的框架绘制,高宽比尽量在这个数值附近。高清修复可放大图像倍率,高宽比主要控制画面比例。
2024-12-16
我应该用的最好的AI是哪个?
目前很难确切地说哪个 AI 是最好的,这取决于您的具体需求。 如果您需要获取信息和学习东西,免费选项中,必应(https://www.bing.com/search?q=Bing+AI&showconv=1&FORM=hpcodx)是不错的选择;付费选项中,通常必应也是较好的。对于儿童,来自可汗学院的 Khanmigo(https://www.khanacademy.org/khanlabs)提供由 GPT4 驱动的良好的人工智能驱动辅导。 如果您打算使用人工智能作为搜索引擎,需要注意幻觉的风险很高,大多数人工智能都没有连接到互联网。在某些情况下,如技术支持、决定在哪里吃饭或获得建议,必应通常比谷歌更好。 在文字理解方面,目前 OpenAI 的 GPT4 模型表现出色。因为图像生成的核心质量实际上是由文本控制的,而文字表达要求的模型复杂度相对较小。 需要注意的是,这是一个正在迅速发展的领域,不同的 AI 在不同方面各有优势。
2024-12-20
我想将一个图片的格式色调,复制到另一张图片,不改变图片绘制内容,应该用什么
以下是一些可用于将一张图片的格式色调复制到另一张图片而不改变绘制内容的方法和工具: 1. ComfyUI_LayerStyle 插件: 添加 节点,可自动调整图片色调。 将 LUT 应用到图像: 支持.cube 格式的 LUT 文件。 节点选项包括 LUT 选择、色彩空间选择等。 自动调整图片的亮度、对比度和白平衡,可手动调整强度及各通道参数。 改变图像的色温、色彩平衡、色阶和 Gamma 值等。 2. 其他可能的方法: 某些专业的图像处理软件,如 Adobe Photoshop 等,可能具有相应的功能来实现色调复制。 您可以根据具体需求和使用习惯选择适合的方法和工具。
2024-12-09
需要AI协助完成工作中的文章写作,应该用什么工具?
在工作中需要 AI 协助完成文章写作时,以下是一些可用的工具: 1. 文献管理和搜索: Zotero:结合 AI 技术,能自动提取文献信息,便于管理和整理参考文献。 Semantic Scholar:由 AI 驱动的学术搜索引擎,可提供文献推荐和引用分析。 2. 内容生成和辅助写作: Grammarly:通过 AI 技术进行文本校对、语法修正和写作风格建议,提升语言质量。 Quillbot:基于 AI 的重写和摘要工具,可精简和优化内容。 3. 研究和数据分析: Google Colab:提供基于云的 Jupyter 笔记本环境,支持 AI 和机器学习研究,方便进行数据分析和可视化。 Knitro:用于数学建模和优化的软件,有助于复杂数据分析和模型构建。 4. 论文结构和格式: LaTeX:结合自动化和模板,高效处理论文格式和数学公式。 Overleaf:在线 LaTeX 编辑器,有丰富模板库和协作功能,简化编写过程。 5. 研究伦理和抄袭检测: Turnitin:广泛使用的抄袭检测工具,确保论文原创性。 Crossref Similarity Check:检测潜在抄袭问题。 此外,常见的文章润色 AI 工具包括: 1. Wordvice AI:集校对、改写转述和翻译等功能于一体,基于大型语言模型提供全面的英文论文润色服务。 2. ChatGPT:由 OpenAI 开发的大型语言模型,可用于多方面写作辅助。 3. Quillbot:人工智能文本摘要和改写工具,可快速筛选和改写文献资料。 4. HyperWrite:基于 AI 的写作助手和大纲生成器,帮助写作前头脑风暴和大纲规划。 5. Wordtune:AI 驱动的文本改写和润色工具,优化语言表达。 6. Smodin:提供 AI 驱动的论文撰写功能,生成符合要求的学术论文。 AI 文章排版工具方面: 1. Grammarly:不仅是语法和拼写检查工具,还提供排版功能,改进文档风格和流畅性。 2. QuillBot:AI 驱动的写作和排版工具,改进文本清晰度和流畅性。 3. Latex:广泛用于学术论文排版,使用标记语言描述格式,有许多 AI 辅助的编辑器和插件简化排版。 4. PandaDoc:文档自动化平台,使用 AI 帮助创建、格式化和自动化文档生成,适合商业和技术文档。 5. Wordtune:重新表述和改进文本,使其更清晰专业。 6. Overleaf:在线 Latex 编辑器,提供丰富模板和协作工具,适合学术写作和排版。 选择工具时需根据具体需求,如文档类型、出版标准和个人偏好。学术论文常选 Latex 和 Overleaf,一般文章和商业文档则 Grammarly 和 PandaDoc 等可能更适用。请注意,以上内容由 AI 大模型生成,请仔细甄别。
2024-10-18
我想分析某个小红书博主的爆款文章,该用哪个ai产品
以下是一些可用于分析小红书博主爆款文章的 AI 产品: 1. Perplexity.AI:可以利用其 Search Images 功能寻找合适的素材,在左侧能获取高度相关且精准的图片选项。注意避免使用带水印、画质不清晰或分辨率低的图片,可从 twitter 和官方网站获取高质量图片。还能在搜索框中输入具体 Prompt 快速定位相关资讯,并拷贝回答内容下方的引用网站链接。 2. Bing 搜索引擎:具备类似的联网搜索功能,可帮助快速搜集大量相关资料。 3. Kimi:由月之暗面开发的 AI 会话助手,具备读取网页内容并生成一定内容的能力,但阅读能力有一定限制,可能无法一次性处理大量资讯或读取某些网站内容,可分批次提供资料。 此外,还有以下与自媒体相关的 AI 产品案例: 1. AIGC 运营:小红书爆款概率预测分析,可透视运营数据、寻找对标、紧跟趋势和装修主页。 2. 语音转文字推荐 OpenAI 的 wishper。
2024-10-07
我需要制作大量视频用于抖音短视频,请问我该用什么工具
如果您需要制作大量用于抖音短视频的视频,以下是一些相关工具: 1. GPT4:可以用自然语言画出效果较好的图,但费用较高。免费替代工具是微软的 Copilot,不过准确性比 GPT4 差。 2. ChatGPT + 剪映:ChatGPT 生成视频小说脚本,剪映根据脚本自动分析出视频所需要素并生成素材和文本框架,能快速实现从文字到画面的转化。 3. PixVerse AI:在线 AI 视频生成工具,支持将多模态输入转化为视频。 4. Pictory:AI 视频生成器,用户提供文本描述即可生成相应视频内容,无需视频编辑或设计经验。 5. VEED.IO:提供 AI 图像生成器和 AI 脚本生成器,帮助从图像制作视频并规划内容。 6. Runway:能将文本转化为风格化的视频内容,适用于多种场景。 7. 艺映 AI:专注于人工智能视频领域,提供文生视频、图生视频、视频转漫等服务,可根据文本脚本生成视频。 这些工具各有特点,适用于不同的应用场景和需求,能帮助您快速生成吸引人的视频内容。但请注意,内容由 AI 大模型生成,请仔细甄别。
2024-10-07
我想训练一个智能时间提醒工具,应该用什么样的流程?
训练一个智能时间提醒工具可以遵循以下流程: 1. 明确需求:确定提醒工具的具体功能和使用场景,例如是针对个人日程、工作任务还是特定活动的提醒。 2. 数据收集:收集与时间和提醒相关的数据,包括常见的时间模式、任务类型、重要程度等。 3. 选择技术框架:根据需求和自身技术能力,选择适合的人工智能框架和工具,如 TensorFlow、PyTorch 等。 4. 模型设计:设计合适的模型结构,例如可以使用循环神经网络(RNN)或长短时记忆网络(LSTM)来处理时间序列数据。 5. 数据预处理:对收集到的数据进行清洗、预处理和标注,使其适合模型训练。 6. 训练模型:使用预处理后的数据进行训练,调整参数以优化模型性能。 7. 评估模型:使用测试集对训练好的模型进行评估,查看准确率、召回率等指标。 8. 优化调整:根据评估结果对模型进行优化,如调整网络结构、增加训练数据量等。 9. 部署应用:将训练好的模型部署到实际应用环境中,如移动应用、桌面软件等。 10. 持续改进:根据用户反馈和实际使用情况,不断改进和优化提醒工具的性能和功能。
2024-09-11