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图片的前后一致性,如何实现

回答

要实现图片的前后一致性,可以参考以下步骤:

  1. 确定画面元素:优先出一张图,保证风格、构图样式及人物角色。
  2. 确定前后图的构图风格:出第二张图时,描述其内容并在提示词中加入第一张图的构图风格(使用 iw 参数)。需注意,输入 --ar、--iw 等参数时,要与前面的提示词用空格隔开,否则会报错。例如:“a dog 空格 --ar 16:9 空格 --iw 1”。将生成的多张图中选择一张图作为垫图,通过右键图片获取其地址。按照格式将提示词、垫图关键词写入。通过微调提示词,得出满意图。
  3. 确定图片角色一致性:在得到构图相同后,利用 MJ 重绘功能对画面里的角色重绘。在重绘提示词里输入 --cref --cw 来保证角色一致性,cref 所垫图还是用之前的图,因为它包含构图和人物两个内容。如果出现黑边,可将黑边部分框住,重绘输入关键词“background”去除黑边,保证背景一致。

由于 MJ 存在不可控因素,如果要保证前后两张图画风、构图等都保持一致,可以按照上述三个确定来处理。需要注意的是,MJ 在重绘时,相较于改变整个画面结构,固定位置重绘局部内容会容易很多。先保证构图再确认角色一致性,就好比美术课画画,把背景风格做好了在固定位置添加内容,比将整个页面内容全部重绘且保证画面主题内容与参考图一样要容易,后者随机性更大。

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参考资料

Jerry:MJ多张图保证构图、人物一致性实战教学

第一张图完成后,难点是在第二张图如何保证和第一张图完全一致,那我们首先描述第二张图的内容:“健身房卧推的人们”,有内容后在确认构图,即使用iw参数。注:这里需要垫的图的地址链接将生成的4张图中选择一张图作为即将垫的图,U1-U4代表从左到右,从上到下,将对应图单独拧出来,比如U3就是将第二行第一张图拧出来。点开图片,右键图片地址,即得到需要垫图地址。接着按照上文的格式将提示词,垫图关键词写入进去。保证图像构图一致性可以用上--iw参数(下面提示词最前方需要垫图的图片地址,即上图复制的图片地址,在提示后用iw,这是iw的使用基本格式)提示词如下:PS:温馨提醒,输入--ar --iw等参数时,需要和前面一个提示词用空格隔开,否则不生效报错。例如"a dog空格--ar 16:9空格--iw 1通过微调提示词,得出满意图。

Jerry:MJ多张图保证构图、人物一致性实战教学

[title]Jerry:MJ多张图保证构图、人物一致性实战教学[heading1]三、不同画面构图、人物一致性保证由于MJ不可控因素,如果需要前后两张图画风、构图等都保持一致,这里总结了一个SOP,可以按照三个确定来处理。1.确定画面元素优先出一张图,保证风格、构图样式及人物角色2.确定前后图的构图风格出第二张图时,将第二张图提示词描述后加入第一张图的构图风格(iw参数)3.确定图片角色一致性在第二步得到构图风格没有问题的基础上,在保证人物一致性即可。WHY先保证构图再确认角色一致性?因为MJ在重绘时,如果要将一个角色从镜头一个位置挪到另外一个指定位置,非常难处理。整个MJ出图基本也是靠降噪重绘,那相较于把整个画面结构都变了,固定位置重绘局部内容会容易很多,如果整个画面结构变了先保证人物内容的话,会很依赖MJ抽卡(因为你不知道何时才能出到与你之前相同的构图样式)。这就好比美术课画画一样,给你一张参考图,一个是把背景风格都做好了,让你在固定位置添加内容,另外一个是让你将整个页面内容全部重绘,还要保证画面的主题内容要和参考图一样,相比之下后者的随机性会大非常多(抽卡次数也会很多)。

Jerry:MJ多张图保证构图、人物一致性实战教学

在得到构图相同后,基本就离成功不远啦。可以看到MJ没有办法记住上一张图的角色样子,所以面孔差别非常大,所以我们需要在生成的图里,对画面里的角色重绘,保证图片一致性。[heading3]3.3.1角色一致性[content]利用MJ重绘功能(上文讲过),对画面进行局部重绘,在重绘提示词里输入--cref --cw来保证角色一致性。cref所垫图还是用的是刚才一张图,因为第一张图有两个内容我们都要拿:构图、人物重绘关键词如下,需要注意的是cref的垫图可以将链接放在文末,和iw不同,它需同时配合cw参数来确定人物一致性:[heading3]3.3.2黑边处理[content]到这里基本上就大功告成了,但是发现每张图上会有黑边,那这个怎么处理呢?答案还是重绘。将黑边部分框住,重绘输入关键词:background就能去除黑边,保证背景一致了欢迎来尝试下~

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mj如何保持人物一致性
在 MJ 中保持人物一致性可以按照以下步骤进行: 1. 确定画面元素:优先出一张图,保证风格、构图样式及人物角色。 2. 确定前后图的构图风格:出第二张图时,将第二张图提示词描述后加入第一张图的构图风格(iw 参数)。 iw 取值范围为,不填写默认 iw = 1,iw 值越大越接近垫的图像,反之更接近提示词。为确保人物一致性,建议取 iw 2。 3. 确定图片角色一致性: 在得到构图相同后,利用 MJ 重绘功能,对画面进行局部重绘。在重绘提示词里输入 cref cw 来保证角色一致性。cref 所垫图还是用的是刚才一张图,因为第一张图有两个内容我们都要拿:构图、人物。 若出现黑边,将黑边部分框住,重绘输入关键词“background”就能去除黑边,保证背景一致。 需要注意的是,由于 MJ 不可控因素,相较于保证人物位置,先保证构图会容易很多。因为 MJ 在重绘时,如果要将一个角色从镜头一个位置挪到另外一个指定位置,非常难处理。整个 MJ 出图基本也是靠降噪重绘,固定位置重绘局部内容会比改变整个画面结构容易很多。这就好比美术课画画,给一张参考图,一个是把背景风格都做好了,让在固定位置添加内容,另一个是将整个页面内容全部重绘,还要保证画面的主题内容要和参考图一样,相比之下后者的随机性会大非常多(抽卡次数也会很多)。 在生成人物图片时,先确定人物形象,如“a little girl wearing a yellow floral skirt+人物动作+风格词”,在 mj 中生成直到得到一张满意的人物图像。为了确保人物一致性,取 iw 2 。然后可以使用 PS 或者 Canva 将人物和场景合成到一张图,若色调不和谐,可将合成后的图作为垫图(iw 2),mj 重新生图。
2024-11-02
stable diffusion 绘本一致性
Stable Diffusion 绘本一致性相关知识如下: 工作原理: Stable Diffusion 生成随机噪声,并逐步更改噪声以努力获得与提示一致的图像。其基本结构包括 encoder + diffusion + decoder 的流程。Checkpoint 记录某个训练周期整个 diffusion 及可能的 encoder decoder 的参数,VAE 是 encoder decoder 的参数,在 SDXL 等大型模型中需配对以避免花屏现象。LoRA 模型训练时先冻结 SD 模型权重,然后在 UNet 结构中注入 LoRA 模块并与 CrossAttention 模块结合,只对部分参数微调。 相关论文: AnyDoor: MixofShow: LyCORIS: 影响生成结果的因素: 影响生成的图与他人不同的因素包括随机数种子(Seed)。随机数种子控制最底层形状,决定照片基础轮廓,如人物外形轮廓、姿势和站位等。当随机数为“1”时,SD 会随机生成种子。可在点击生成的照片下面的一大串英文中查看 seed 值。只有所有参数包括随机数种子都与他人相同时,才能生成相似的照片。
2024-09-30
如何用midijurney生生人物一致性
在 Midjourney 中实现人物一致性,主要通过以下方式: 1. Midjourney V6 更新了角色一致性命令“cref ”。您可以根据需要重复此过程,但要注意不要过多操作,以免丧失保真度。添加角色参考图像,并选择一个“cw”以达到效果。Midjourney 能够从参考图像中识别的角色属性将与提示混合,从而创建出角色的最终表现。您可以通过使用“cw N”参数(cref 权重)来大致控制转移,其中 N 的值可以从 1 到 100,默认值为 100。“cw”参数不会改变角色参考图像的强度/影响力,其作用如下: “cw 100”的值(默认值)将捕捉整个角色。 “cw 99 到cw 1”之间的值将开始捕捉较少的整个角色,仅集中于转移面部。 “cw 0”的值将仅捕捉面部,大致类似于面部替换。且无法关闭面部的转移。 2. 在群像人物一致性保持及空间深度控制方面,以双人画面人物一致性的保持为例,分为 5 步: Step 1:将初始图(A)以及人物图(B)作为风格(sref)及人物(cref)的参考内容,提示词中需要注意: 描述好空间关系(下方画线部分),视角问题可以略过(风格参考会自带角度)。 成功输出图(C),可能会遇到女同事 Lisa 无法保持跟初始图(A)一致的问题。其中:sref 为风格参考,cref 为人物参考,cw 范围为 0 100,默认 100 但建议写上去确保万无一失。 Step 2:找到已生成的 Lisa 纯人物的图,提取图片链接(url)做准备工作。 Step 3:基于 Step 1 生成的构图清晰但人物失控的成图(C)基础上,进行重绘 Vary Region,步骤为: 框选需要被替换的人物。 然后将 Step 2 准备好的链接,贴入框内界面 cref 后面,注意先把原始的 cref(即红色部分)删掉。
2024-09-23
ipadapter的作用是什么,能实现人物的一致性吗?比如参考人物的脸部特征
IP Adapter 即图像提示词适配器,其作用包括: 能够“复刻图像”,用户输入图像可直接生成内容或风格相似的图像。 注重图像风格和语义的复刻,兼容性强,可与结构控制插件一起使用,既控制结构,也控制图像的语义和风格。 是解决角色和风格一致性的优雅方法,能够非常精准地提取风格参考图中的角色和风格特征。 在处理人物一致性方面,IP Adapter 有一定的应用,例如在相关的图生图操作中会用到。关于其使用,之前有文章介绍。同时,Midjourney 也有类似的人物一致性相关功能。
2024-08-25
lora训练的数据集没有闭眼,如何保证人物一致性前提让角色闭眼
在训练 Lora 模型以保证人物一致性的前提下让角色闭眼,以下是一些可能的方法和参考信息: 得益于对 AI 大模型微调 finetuning 技术的研究,摸索出的训练特定画风 Lora 和特定角色 Lora 的方法,对角色一致性的锁定有决定性帮助。比如完善哪吒短褂、小短裤、额前火焰印记、流苏耳饰等细微之处的统一,最终针对不同主要角色分别训练角色 Lora,保障多人同框镜头的一致性。 实现角色一致性最好的方法是使用 Lora。训练 Lora 时,至少要有 15 到 20 张图片的训练集。对于固定形象,面部五官最重要,其次是体型、服装、配饰等。收集训练集时,收集形象的头部图片很重要。对于现实人物可通过照片训练,虚构角色则要能稳定输出多张不同角度的图片以达到训练集要求。 在预处理生成 tags 打标文件后,对文件中的标签进行优化。保留全部标签适用于训练画风或省事快速训练人物模型,优点是省时省力、过拟合出现情况低,缺点是风格变化大、训练时间长。删除部分特征标签适用于训练特定角色,将特征与 Lora 做绑定,优点是调用方便、更精准还原特征,缺点是容易过拟合、泛化性降低。需要删掉如人物特征 long hair、blue eyes 这类标签,不需要删掉如人物动作 stand、run,人物表情 smile、open mouth,背景 simple background、white background,画幅位置 full body、upper body、close up 这类标签。过拟合会导致画面细节丢失、模糊、发灰、边缘不齐、无法做出指定动作、在一些大模型上表现不佳等情况。
2024-08-12
生成橘猫图片怎么保持一致性
要生成橘猫图片并保持一致性,可以参考以下方法: 1. 采用 InstantStyle 技术,通过内容与风格分离以及只往特定的风格块注入特征这两个关键方法,来实现生成图片风格的一致性。 2. 在 runway 分镜选图中,对于橘猫的描绘要注意保持角色一致性,比如胖瘦统一、衣服统一、造型统一等。 3. 利用 DALL·E 和 Custom Instrctions 的组合,将解决 DallE 生成图一致性问题的 prompt 进行优化并添加到 Custom Instrctions 中。添加之后,正常打开 DallE 会话,生成的图片会有唯一 ID。有了唯一 ID,可以进行微调图形细节和多图融合时,可以指定两张不同图片的 ID 让它们进行融合,例如“please blend image 00X and 00Y”。 希望以上信息对您有所帮助,让您能够更有效地生成具有一致性的橘猫图片。
2024-07-15
图片 视频处理 应用推荐
以下是为您推荐的一些图片和视频处理应用: Runway:具有文生视频、Prompt+图像生成视频、无 Prompt 直接图片转视频等功能。支持 motion 控制和运镜调节,还提供 30 多项图片、视频处理能力,如 Inpainting 视频修复、Motion Tracking 视频主体跟随运动、Remove Any Background 删除视频元素/背景、3D Texture 生成 3D 纹理等。近期控制台上线了 Watch 模块,可查看官方精选的创意案例。 AiLogoArt:将您的 Logo 融入 AI 生成的图象中,能在几分钟内获得专业品牌图片。 PlainScribe:可将大文件转录为完美的文本,上传文件处理完成后可搜索文本或下载 CSV 文件,适用于各种大文件,有灵活的按需付费模式。 RIX:面向开发者的人工智能搜索引擎,可使用 Web 搜索模式查找最新信息或切换到 GPTknowledge 模式获得预先训练的知识即时答案,还能通过流行网站快捷方式简化搜索。 Magic Clips:能让人工智能挑选出录制的最佳时刻,并转化为适合媒体的短视频片段,可添加字幕。 以下是一些从事相关工作的人员: yangzec:学习多模态 AI 的使用和开发应用 凯叔 AI:插画设计 清墨.SALEX:日常工作 above:批量作图 ehhe:绘画,视频,人像,电商背景图 kone:AI 商业应用 xman:自媒体创作 Alan:绘画和视频处理 在野:视频创作 tang:照片处理等 阿鲁:生产 大大大松树:视频工作流 BigPeng:好玩 冻奶味:工作+娱乐休闲 Lily:视频和电商,写真 tim:能用在生产中 木兰:广告推广素材制作 吴:电商 马化腾:Ai 绘画 蔡徐坤:Ai 视频,Ai 绘画,Ai 音乐 吴林林:爱好,家人做写真 初尘:文生视频,做自媒体 ning:工作流
2024-11-16
图片去除水印
以下是一些 AI 去水印的工具和方法: 1. AVAide Watermark Remover:这是一个在线工具,使用 AI 技术从图片中去除水印。它支持多种图片格式,如 JPG、JPEG、PNG、GIF 等。操作简单,只需上传图片,选择水印区域,然后保存并下载处理后的图片即可。这个工具还提供了其他功能,如去除文本、对象、人物、日期和贴纸等。 2. Vmake:同样提供 AI 去除图片水印的功能。用户可以上传最多 10 张图片,AI 会自动检测并移除图片上的水印。处理完成后,用户可以选择保存生成的文件。适合需要快速去除水印的用户,尤其是那些需要在社交媒体上分享图片的用户。 3. AI 改图神器:提供 AI 智能图片修复去水印的功能,可以一键去除图片中的多余物体、人物或水印,不留任何痕迹。支持直接粘贴图像或上传手机图像,操作简单方便。 此外,如果想去掉图片中特定的物体,如右手的手串,除了 PS,还可以选择以下工具: Adobe Firefly 的 AI 版,SD 局部重绘。 Firefly、Canva、Google Photo 都有局部重绘功能。 微软 Designer 也免费。 还可以使用工具 https://clipdrop.co/cleanup 进行图片去水印。 这些工具各有特点,可以根据您的具体需求选择最适合您的去水印工具。内容由 AI 大模型生成,请仔细甄别。
2024-11-15
我想要让ai生成svg图片,如何保证其生成质量
要保证 AI 生成 SVG 图片的质量,您可以参考以下方法: 在使用 AI 生成图片时,可能会遇到即使输入相同关键词,生成的图片仍有很强随机性的情况。为了让生成的图片更加可控,可以利用 seed 参数进行反向生成。 首先,从官方文档中了解 seed 参数的作用:Midjourney 会用一个种子号来绘图,把这个种子作为生成初始图像的起点。种子号为每张图随机生成,但可以使用 Seed 或 same eseed 参数指定。使用相同的种子号和提示符将产生类似的结尾图片。详细参数可查看官方文档: 默认情况下,种子是随机给定的。若想要获得比较相似的图,需要将 seed 固定下来。简单来说,使用时在关键词后添加 seed 参数即可,具体数字在 0–4294967295 范围内均可。例如:caiyunyiueji is a cute sports anime girl,style by Miyazaki Hayao,emoji,expression sheet,8k seed 8888 这样就能保证每次生成的都是相同的图。此外,还可以反向利用这个特性对已经确定的效果图进行微调。比如当发现有一张图已比较接近目标,还需要一些微调时,可以利用确定图片的 seed,在此基础上添加新的关键词来实现。
2024-11-15
生成logo图片的AI工具
以下是一些生成 logo 图片的 AI 工具: 1. Looka:是一个在线 Logo 设计平台,使用 AI 理解用户的品牌信息和设计偏好,生成多个设计方案供选择和定制。 2. Tailor Brands:AI 驱动的品牌创建工具,通过用户回答问题生成 Logo 选项。 3. Designhill:其 Logo 制作器使用 AI 技术创建个性化设计,用户可选择元素和风格。 4. LogoMakr:提供简单易用的设计工具,用户可拖放设计,利用 AI 建议的元素和颜色方案。 5. Canva:广受欢迎的在线设计工具,提供 Logo 设计模板和元素,有 AI 辅助设计建议。 6. LogoAI by Tailor Brands:Tailor Brands 推出的 AI Logo 设计工具,根据用户输入快速生成方案。 7. 标小智:中文 AI Logo 设计工具,利用人工智能技术帮助创建个性化 Logo。 另外,即梦 AI 也有相关功能。制作步骤如下: 1. 在即梦左侧点击「智能画布」,「上传图片」上传一张 logo 图,点击「图生图」输入描述词,参考程度为 55 ,选择「轮廓边缘」,点击立即生成。 2. 右侧图层可看到 4 张图,选择喜欢的图;若不喜欢,可用局部重绘、消除笔等功能调整或重新生成。 还有第六期的活动“一起做个 LOGO 吧”,活动时间为 2024 年 6 月 9 日至 2024 年 6 月 16 日。参与方式为使用 SD 等 AI 工具出图,作品直接发送至 SD 学社微信群。更多 SD 教程可参考: ,并开启本地 sd 客户端。
2024-11-15
能将图片转成线稿的软件
以下是一些能够将图片转成线稿的软件及相关方法: 1. SDXL Prompt Styler:可以把图片转化成近百种风格。在转绘成折纸风时,最好不要加入线稿边缘(canny)的 ControlNet 控制,或者需要把 canny 的控制强度(strength)调到比较小。原始图像是手绘风格时,手绘线条和折纸风格本身互斥。若想转成漫画风格并较好保留人物外轮廓,加入 canny 控制能更好还原人物原本造型。有时内置预设提示词组合不一定能达到想要效果,需自行添加更多相关关键词。此工作流结合 Vid2Vid Style Transfer with IPA & Hotshot XL 工作流,可实现视频不同风格的稳定转绘。 2. Midjourney + Stable Diffusion:在上色时,正关键词主要前面添加增加照片质感常用的+mj 生成线稿的关键词调整等,负关键词根据效果添加。在 ControlNet 设置中,上传自己的草图到 ControlNet 并启用,预处理器需生效。 3. IPA 工作流:基于黑白线条的图案及背景风格重绘,首先创建节点加载图片,其次读取所需风格的参考图,通过 cn 的深度学习模型(SDxl 版本)进行处理,对要生成的图片填写提示词,如正向提示词:illustration,bushes,calm,executable,high quality ,然后生成。 具体五种不同的处理器对比,可以参考我的飞书文档:
2024-11-15
在生成刺绣图片上表现优秀的AI工具
以下是在生成刺绣图片方面可能表现优秀的 AI 工具,以及一些相关的图生图 AI 工具供您参考: 图生图 AI 工具: Artguru AI Art Generator:在线平台,生成逼真图像,给设计师提供灵感,丰富创作过程。 Retrato:AI 工具,将图片转换为非凡肖像,拥有 500 多种风格选择,适合制作个性头像。 Stable Diffusion Reimagine:新型 AI 工具,通过稳定扩散算法生成精细、具有细节的全新视觉作品。 Barbie Selfie Generator:专为喜欢梦幻童话风格的人设计的 AI 工具,将上传的照片转换为芭比风格,效果超级好。 不过目前尚未有专门针对生成刺绣图片的特定 AI 工具。这些 AI 模型通过组合技术如扩散模型、大型视觉转换器等,可以根据文本或参考图像生成具有创意且质量不错的相似图像输出,但仍有一些局限,如偶尔会出现性能不稳定、生成内容不当等问题。
2024-11-15
脑机接口可以实现视力恢复吗
目前,悉尼科技大学开发了一种能够解码大脑中的想法并将其转换为文本的技术。随着大脑活动重建图像的技术成熟、大脑匹配视觉和听觉位置的系统完善以及无线脑机接口(BCI)的临床试验,脑机接口在医疗、宇宙探索、家庭、娱乐、游戏等多个场景有了应用的可能性。人类甚至可以在闭着眼睛的状态下进行信息获取、内容输出和娱乐体验。 相关技术链接: 大脑活动重建图像: 大脑匹配视觉和听觉位置: 无线脑机接口(BCI):[https://neuralink.com/blog/firstclinicaltrialopenfor 但就目前的技术水平而言,脑机接口在视力恢复方面还处于研究和探索阶段,尚未能完全实现视力的恢复。
2024-11-16
使用coze搭建一个心理咨询机器人,将机器人接入自己开发的应用后,如何再进一步实现让ai把每个用户每天的聊天内容,总结成日记,并传回给应用展示日记
目前知识库中没有关于使用 Coze 搭建心理咨询机器人,并将用户每天聊天内容总结成日记传回应用展示的相关内容。但一般来说,要实现这个功能,您可能需要以下步骤: 1. 数据采集与存储:在机器人与用户交互过程中,采集并妥善存储聊天数据。 2. 自然语言处理与分析:运用相关的自然语言处理技术,对聊天内容进行理解和分析,提取关键信息。 3. 内容总结:基于分析结果,使用合适的算法和模型将聊天内容总结成日记形式。 4. 数据传输:建立与应用的稳定接口,将总结好的日记数据传输回应用。 这只是一个大致的思路,具体的实现会涉及到很多技术细节和开发工作。
2024-11-15
我想搜索全面彻底的搜索某方面客观存在的事实信息,有什么工具可以实现
以下是一些可以用于全面彻底搜索某方面客观存在的事实信息的工具和相关信息: Coze 手搓的极简版 Perplexity:它旨在结合搜索引擎和 LLM 的优势,提供更优的信息检索体验。但 LLM 本身作为知识问答工具存在缺陷,如无法实时获取最新信息、有“幻觉”问题、无法给出准确引用来源等,而搜索引擎返回的信息呈现形式原始,需要进一步处理。 基于嵌入的搜索:OpenAI 提出,如果作为输入的一部分提供,模型可以利用外部信息源,例如通过嵌入实现高效的知识检索。文本嵌入是衡量文本字符串相关性的向量,相似或相关的字符串距离更近,利用快速向量搜索算法,可将文本语料库分割成块进行嵌入和存储,给定查询后进行向量搜索找到最相关的文本块。相关示例实现可在中找到。关于如何使用知识检索来最小化模型编造错误事实的可能性,可参阅策略“指示模型使用检索到的知识来回答查询”。
2024-11-13
我希望用即梦来生成一张图片,我想要实现的效果是:空中有悬浮的大理石加金子材质的悬浮台。请协助我生成提示词
以下是为您生成的使用即梦生成空中悬浮的大理石加金子材质悬浮台图片的提示词相关步骤: 1. 工具选择:即梦、可灵、Runway、Suno、剪映。 即梦:是最简单易用的图片重绘工具,云端访问且无需付费。 可灵:具有极强的运动笔刷控制力。 Runway:能很好地实现泼墨和画面上色。 Suno:可尝试新的使用视频制作歌曲的效果。 2. 即梦使用步骤: 使用即梦的图片生成功能,上传同一张图片 2 次,一次选择边缘轮廓,一次选择人物姿势(或者单独使用边缘轮廓也可以)。 在此场景下,不要添加景深,否则会出现“文物感”效果,而非所需的写实风。 可稍微提升精细度,由于原图是竖版,选择竖版切割,所得图片更适合用作首尾帧。 3. Runway 提示词:Static shot:colorful paint splashed onto canvas,transforming into a vibrant,lifelike display 4. 可灵提示词:一个帅气地老头从鹿背上跳下来,释放法术,漂浮在空中,非常自信,非常帅气。鹿向左走出了画面(鹿没有走出画面,但漂浮效果不错,决定不再抽卡,保留这个版本)。 希望这些信息对您有所帮助。
2024-11-10
请问有没有AI工具可以实现把一个物体生成多个角度
目前有一些 AI 工具可以实现把一个物体生成多个角度。例如,在图像生成方面,像 OpenAI 等机构的相关模型能够生成同一场景的多个角度,包括具有物理上准确的光线,甚至在某些情况下还能生成物理上准确的流体和雨水。 在生成 AI 人物形象时,也可以通过选择不同的拍摄角度来实现。常用的角度包括高角度、低角度和平视角度。 高角度:位于被拍摄对象的上方,适合拍摄俯视角度的场景,可以突出被拍摄对象的大小和高度。 低角度:位于被拍摄对象的下方,适合拍摄仰视角度的场景,可以突出被拍摄对象的高度和威严感。 平视角度:与被拍摄对象在同一高度,适合拍摄平面场景,可以突出被拍摄对象的水平线和平衡感。 此外,人物构图的视角还可以按照相机相对于被拍摄对象的位置,分为正面、背面和侧面等不同方向。 正视角:拍摄对象正对着相机的姿态,使人像呈现出正面的视角。 后视角:从被摄对象的背后拍摄的视角,能营造出神秘或者引人遐想的氛围。
2024-11-05
coze是用python实现的码
Coze 可以使用 Python 实现。在 Coze 中,搭建工作流框架时,左侧的“选择节点”模块中有支持编写简单 Python 脚本的“代码”节点,可对数据进行处理。例如,在“大圣:我用 Coze 搓了一个乞丐版的秘塔搜索”中,代码节点的逻辑是将输入的内容处理成两个字段,即 contexts 字段(所有 snippet+title+link 的平铺,用来丢给大模型进行处理)和 references 字段(所有的引用)。代码块对于非程序员来说运用有一定难度,但在 AI 时代,学习一些基础语法就足够,具体逻辑可让 AI 帮忙编写。
2024-11-04