怎样按照语义生成图像

条件输入（Conditioning）：右侧的条件输入包括语义图、文本、已有图像等，表示生成图像时的上下文信息。在ComfyUI中，这部分通过多个节点模块来实现，比如：文本提示（Text Prompt）：用户可以通过输入文本作为生成图像的主要条件，这是最常见的生成方式。语义图（Semantic Map）：用于输入图像的语义信息，比如让模型生成特定区域的物体或场景。这个功能可以通过“条件控制”节点来实现。已有图像（Images）：如果你有一张参考图像，ComfyUI允许你将其作为条件输入，以指导最终生成的图像。CLIP模型：图中的文本、语义图等条件信息在生成过程中通过CLIP模型（或其他文本-图像对齐模型）进行编码，并通过交叉注意力机制引导图像的生成。在ComfyUI中，你可以通过文本输入节点、图像输入节点等调整这些条件，甚至对条件的权重进行调整，以达到特定的生成效果。[heading3]5.编码器（Encoder EEE）和解码器（Decoder DDD）[content]编码器（E）：在生成过程中，编码器将输入图像映射到潜在空间。在ComfyUI中，编码器可以是预训练的扩散模型的一部分，用户可以通过加载不同的模型或自定义节点来实现编码过程。解码器（D）：当去噪过程完成后，解码器将潜在表示映射回像素空间，生成输出图像。这部分也通过模型推理模块来实现。在ComfyUI中，用户可以通过“图像输出”节点得到最终的生成结果。

[title]报告：GPT-4通用人工智能的火花[heading1]2.多模态和跨学科组合[heading2]2.2视觉2.2.2根据详细说明生成图像（「a la Dall-E」）为了进一步测试GPT-4生成和操作图像的能力，我们测试了它遵循详细说明创建和编辑图形的程度。这个任务不仅需要生成技能，还需要解释、组合和空间技能。第一个示例指示模型生成一个2D图像，其描述为「一只青蛙跳进银行，问出纳员：你有免费的荷叶吗？出纳员回答：没有，但我们提供低利息的池塘升级贷款」。我们尝试了多次生成图像，每次生成都与关键对象青蛙、出纳员、银行和两个文本相匹配。我们选择了最具视觉吸引力的版本。受标准图像生成工作流程的启发，我们要求GPT-4通过添加更多的细节来放大图像。GPT-4添加了一个银行标志、一些窗户、一辆汽车、一个交通灯、几朵云，并让青蛙拿着一朵花。最后，我们要求GPT-4执行各种任务，例如根据现有对象添加一些对象，重新着色一些对象和更改一些对象的z顺序。GPT-4都正确地完成了所有任务。最终结果如图下图左侧所示，提示信息如附录图B.4所示。我们的第二个例子是试图使用Javascript生成一个3D模型。我们用提示语「一个由浮岛、瀑布和桥梁组成的幻想景观，天空中有一只飞龙和一个位于最大岛上的城堡」来对GPT-4发出指令。与2D实验类似，我们要求GPT-4以各种方式修改3D模型，如添加、重新定位、重新着色对象和改变飞龙的轨迹等。同样，GPT-4正确完成了许多任务。最终结果如下图右侧所示，提示语如图B.5所示。它其实是一个3D动画，有多只飞龙在岛屿上空盘旋。

图像[编辑](https://platform.openai.com/docs/api-reference/images/create-edit)端点允许您通过上传蒙版来编辑和扩展图像。遮罩的透明区域指示应编辑图像的位置，提示应描述完整的新图像，而不仅仅是擦除区域。此端点可以启用类似[我们DALL·E预览应用程序中的编辑器的](https://labs.openai.com/editor)体验。提示：一个阳光充足的室内休息区，带有一个包含火烈鸟的游泳池上传的图片和遮罩必须是小于4MB的正方形PNG图片，并且必须具有相同的尺寸。生成输出时不使用遮罩的非透明区域，因此它们不一定需要像上面的示例那样与原始图像匹配。