以下是关于使用 AI 绘图实现小红书笔记图片批量生成的相关知识:
Liblibai 简易上手教程:
利用 AI 批量生成、模仿和复刻《小林漫画》:
此外,还有一些人员在不同领域涉及 AI 绘图相关工作,如韩君奇从事批量出图和小红书种草工作。
1.迭代步数:AI调整图片内容的次数。步骤越多,调整越精密,出图效果理论上更好,生图耗时越长。但是并非越多越好,效果的提升非线性,多了以后效果的增长曲线就放平并开始震荡了。1.尺寸:图片生成的尺寸大小。太小了AI生成不了什么内容,太大了AI开始放飞自我。如果你要高清图,可以设置中等的尺寸并用高分辨率修复(以后再学也行)。1.生成批次:用本次设置重复生成几批图。2.每批数量:每批次同时生成的图片数量。3.提示词引导系数:指图像与prompt的匹配程度。数字增大将导致图像更接近你的提示,但过高会让图像质量下降。4.随机数种子:生成的每张图都有随机数种子,在固定好种子以后,可以对图片进行“控制变量”效果的操作,比如说修改提示词、修改clip跳过层等等。如果你第二次生图用来上张图的种子,但是其他设置都不改,就会出一样的图片。(注意,第一次生成图的时候是还没有种子的,不用管,空着就行)5.ADetailer:面部修复插件,治愈脸部崩坏的超强小工具,高阶技能,后面再学。6.ControlNet:控制图片中一些特定的图像,可以用于控制人物姿态,或者是生成特定文字、艺术化二维码等等。也是高阶技能,后面再学不迟。7.重绘幅度:图生图时用到的,重绘幅度越大,输出的图和输入的图差别就越大。
需求分析其实上一篇文章中已经写过了,这次我们的主要需求是国内可以直接使用,并且可以批量生产。综合考虑,我们这边选用扣子来搭建工作流,解决这个问题。既然考虑批量生产,我们可能就需要考虑一个问题,就是牺牲一定质量的文案和图片效果。因为在步骤中缺少了,认为筛选的过程。[heading3]一)批量生成句子[content]不同于我们使用OpenAI和Claude的方式全程手动搭建,可以摘选对应的句子。我们可能会把一次性生成的句子,都进行生成图片处理。但是基于之前的经验,各类大模型,在创造句子的时候,句子过多会导致句子的质量迅速下降。所以我这边建议还是不要一次生成太多,所以我只设置了一次生成五句。因为是走一个流程,所以五句的话,生成图片的处理时间也不会太长。[heading3]二)句子提取[content]既然是根据句子的内容来画图,那么我们就需要注意到,我们要把生成的句子一个一个的提取出来,然后针对于每一个图片进行画图。[heading3]三)图片生成[content]需要根据生成的句子,结合一些特有的画风等描述,来绘图。[heading3]四)图片和句子结合[content]其实扣子的工作流本身是支持Python的代码的,但是我发现他的环境中缺少画图、图片处理所应该使用的包。所以只能无奈替换成搞定设计的方式来处理图片了。当然如果大家会用PS的脚本,效果应该也会不错的,但方法其实是相似的。[heading3]五)逻辑图[content]
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