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相比于文生图,图生图功能除了文本提词框以外还多了一个图片框的输入口,因此,我们还可以通过图片来给与AI创作的灵感。我们随便照一张照片,直接拖入进来。然后可以看到,在文本输入框的旁边有两个反推提示词的按钮:CLIP是可以通过图片反推出完整含义的句子;DeepBooru是可以反推出关键词组。上面的那一张图,我们通过两种反推方式得到的提示词分别为:CLIP——a young boy sitting on a bench with a toy train and a lego train set on the floor next to him,Adam Rex,detailed product photo,a stock photo,lyco art。(一个小男孩坐在长凳上,旁边的地板上放着一辆玩具火车和一辆乐高火车,亚当·雷克斯,详细的产品照片,一张库存照片,莱科艺术,)DeepBooru——shoes,solo,hat,orange_background,yellow_background,smile,socks,black_hair,sitting,sneakers。(鞋子,独奏,帽子,橙色背景,黄色背景,微笑,袜子,黑发,坐着,运动鞋)可以看到两种方式生成的提示词都有些瑕疵,比如第一组里面没有描述小孩的穿着,第二组里面没有描述小孩的性别和周围的物品,所以我们需要手动来补充提示词的信息。写好提示词之后,我们再调整一下宽度和高度,让这个红框刚好匹配我们的图片即可。
爽文转简单动漫的视频,上了B站热门,一本小说改编的涨粉十万,链接:https://www.bilibili.com/video/BV1Pc411Q77b/?spm_id_from=333.999.0.0&vd_source=4f7659a23dafc8b331c8f784bf762298视频可以简单拆解为人物站位调度+DNF/LOL特效,纯视觉特效不考虑。随机摆放SD生成图片的小说改视频,都能看下去。这种简单构图的视频会比文本更有传播力,想要用Ai自动做这种视频,至少替换大量人为操作部分。本篇文章是想验证“人物站位的调度“这个步骤是否可以让openai的GPT来自动完成。
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