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ai 绘图

Answer

以下是关于 AI 绘图的相关内容:

比赛与训练: 参加由麦乐园和摩达社区发起的“AI 梦一单一世界”比赛,需用摩搭平台和麦橘超然模型作为底膜训练 Lora,提交训练好的 Lora 及用其生成的六张以上高质量、展现完整世界观的作品。作图分三步,一是明确创作主题即锚点,根据 Lora 风格确定创作方向;二是确定主体,联想主体的角色设定;三是增加叙事感,让画面有一到两个及以上角色,制造反差和联想。

图片构成因素: 好看的图片的构成因素包括构图、色彩以及光影。

构图相关: 构图指在框架或空间内元素的摆放位置、形状、物体形状及纹理等,好的构图能引导观看者并创造和谐平衡。构图分类包括景别(远景、全景、中景、近景、特写)和拍摄视角(俯视、平视、仰视,正面、侧面、背面)。构图要素有主体、陪体、前景、背景、点线面,合理运用可丰富画面。构图方式如点中心构图、九宫格构图、三分法构图、对称构图、对角线构图、曲线构图、框架构图、三角形构图等。在 AI 绘图中,推荐中景及以上景别,全身景别可能需开 AD 跳以确保作图质量。

AI 绘图 Imagen 3: 功能点包括根据用户输入的 Prompt 生成图像、Prompt 智能拆解、提供自动联想功能。优势有无需排队、免费使用、交互人性化、语义理解较好、具有灵活性。

AI 绘图在游戏开发中的应用: 在独立游戏开发中,如《玩具帝国》,AI 绘画在解决大量科技树图标绘制问题时,起初存在风格不适合、缺乏叙事性、已有素材泛化性差等问题。经过不断尝试不同的训练方式,如 Embedding、CKPT、Lora 等,最终达到了较为理想的效果。为引导 AI 画出前景后景区分明显的画,还专门画了一组引导图,并对训练集中人物朝向太固定的问题做了镜像处理。

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References

AI梦:一丹一世界(下) 2025年2月8日 副本

[heading2]总结AI炼丹直播共学课第二节课比赛要求说明:参加由麦乐园和摩达社区发起的AI梦一单一世界比赛,须用摩搭平台和麦橘超然模型作为底膜训练Lora,提交训练好的Lora及用其生成的六张以上高质量、展现完整世界观的作品。作图思路分享:作图分三步,一是明确创作主题即锚点,根据Lora风格确定创作方向;二是确定主体,联想主体的角色设定;三是增加叙事感,让画面有一到两个及以上角色,制造反差和联想。图片构成因素:好看的图片的构成因素包括构图、色彩以及光影。创作有趣作品:通过运用反差制造有冲击力的画面,创作出有叙事感和趣味性的作品。关于构图的介绍与分析构图概念:构图指在框架或空间内元素的摆放位置、形状、物体形状及纹理等,好的构图能引导观看者并创造和谐平衡。构图分类:包括景别(远景、全景、中景、近景、特写)和拍摄视角(俯视、平视、仰视,正面、侧面、背面)。构图要素:有主体、陪体、前景、背景、点线面,合理运用可丰富画面。构图方式:如点中心构图、九宫格构图、三分法构图、对称构图、对角线构图、曲线构图、框架构图、三角形构图等。AI绘图应用:在AI绘图中,推荐中景及以上景别,全身景别可能需开AD跳以确保作图质量。

AI绘图Imagen3

功能点:1.图像生成:根据用户输入的Prompt生成图像。2.Prompt智能拆解:能够自动拆解用户输入的Prompt,并提供下拉框选项。3.自动联想:提供自动联想功能,帮助用户选择更合适的词汇。优势:1.无需排队:用户可以直接使用,无需排队。2.免费使用:目前Imagen 3是免费提供给用户使用的。3.交互人性化:提供了人性化的交互设计,如自动联想和下拉框选项。4.语义理解:具有较好的语义理解能力,能够根据Prompt生成符合描述的图像。5.灵活性:用户可以根据自动联想的功能,灵活调整Prompt以生成不同的图像。[heading1]绘图[content]

AI辅助在独立游戏开发中的“踩坑”经验——《玩具帝国》

游戏里的科技树图标实在太多了,根本画不过来……在没有AI画画之前,我都不敢想啥时候能把这些玩意填完。AI画画出来之后,我抱着满腔热情去试,结果发现三个严重的问题:•全TM在画二次元,没有适合的风格,想用到游戏里必须自己炼丹。•画出来的画好多都是美少女看镜头,没有叙事性,没法当icon用。•已有素材几乎全是中世纪大胡子男人呆呆站着,图生图不可行,训练出来的泛化性也很差。一开始的规划是:•画出卡通简笔画风格。•资产条件:有98张人像和8张UI,且人像全是男人。•需要能产出带有该画风的具有一定叙事内容的图像,内容形式一定要多元。我尝试了最开始的Embedding:后来换成CKPT(画和训练集里接近的小人已经不错了,但泛化性还是不理想):然后是Lora(好!很接近了!):现在这个版本画人画物画事都很完美了,甚至能从全是大胡子男人的训练集里学会画女人:从中世纪里摘出摩托车:为了引导AI画出前景后景区分明显的画,还专门画了一组引导图。分别是只保留前景、只保留背景、全图共三张图,在Caption里打组:由于训练集中人物朝向太固定,此处额外做了镜像处理。

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ai视频
以下是 4 月 11 日、4 月 9 日和 4 月 14 日的 AI 视频相关资讯汇总: 4 月 11 日: Pika 上线 Pika Twists 能力,可控制修改原视频中的任何角色或物体。 Higgsfield Mix 在图生视频中,结合多种镜头运动预设与视觉特效生成视频。 FantasyTalking 是阿里技术,可制作角色口型同步视频并具有逼真的面部和全身动作。 LAM 开源技术,实现从单张图片快速生成超逼真的 3D 头像,在任何设备上快速渲染实现实时互动聊天。 Krea 演示新工具 Krea Stage,通过图片生成可自由拼装 3D 场景,再实现风格化渲染。 Veo 2 现已通过 Gemini API 向开发者开放。 Freepik 发布视频编辑器。 Pusa 视频生成模型,无缝支持各种视频生成任务(文本/图像/视频到视频)。 4 月 9 日: ACTalker 是多模态驱动的人物说话视频生成。 Viggle 升级 Mic 2.0 能力。 TestTime Training在英伟达协助研究下,可生成完整的 1 分钟视频。 4 月 14 日: 字节发布一款经济高效的视频生成基础模型 Seaweed7B。 可灵的 AI 视频模型可灵 2.0 大师版及 AI 绘图模型可图 2.0 即将上线。
2025-04-20
ai视频教学
以下是为您提供的 AI 视频教学相关内容: 1. 第一节回放 AI 编程从入门到精通: 课程安排:19、20、22 和 28 号四天进行 AI 编程教学,周五晚上穿插 AI 视频教学。 视频预告:周五晚上邀请小龙问露露拆解爆火的 AI 视频制作,视频在视频号上有大量转发和播放。 编程工具 tree:整合多种模型,可免费无限量试用,下载需科学上网,Mac 可拖到文件夹安装,推荐注册 GitHub 账号用于代码存储和发布,主界面分为工具区、AI 干活区、右侧功能区等。 网络不稳定处理:网络不稳定时尝试更换节点。 项目克隆与文件夹:每个项目通过在本地新建文件夹来区分,项目运行一轮一轮进行,可新建会话,终端可重开。 GitHub 仓库创建:仓库相当于本地项目,可新建,新建后有地址,可通过多种方式上传。 Python 环境安装:为方便安装提供了安装包,安装时要选特定选项,安装后通过命令确认。 代码生成与修改:在 tree 中输入需求生成代码,可对生成的代码提出修改要求,如添加滑动条、雪花形状、颜色等,修改后审查并接受。 2. AI 视频提示词库: 神秘风 Arcane:Prompt:a robot is walking through a destroyed city,,League of Legends style,game modelling 乐高 Lego:Prompt:a robot is walking through a destroyed city,,lego movie style,bright colours,block building style 模糊背景 Blur Background:Prompt:a robot is walking through a destroyed city,,emphasis on foreground elements,sharp focus,soft background 宫崎骏 Ghibli:Prompt:a robot is walking through a destroyed city,,Spirited Away,Howl's Moving Castle,dreamy colour palette 蒸汽朋克 Steampunk:Prompt:a robot is walking through a destroyed city,,fantasy,gear decoration,brass metal robotics,3d game 印象派 Impressionism:Prompt:a robot is walking through a destroyed city,,big movements
2025-04-20
ai写程序
以下是关于使用 AI 写程序的相关内容: 1. 对于技术纯小白: 从最基础的小任务开始,让 AI 按照最佳实践写一个 say hello 的示例程序,并解释每个文件的作用及程序运行的逻辑,以学会必备的调试技能。 若学习写 chrome 插件,可让 AI 按照最佳实践生成简单的示范项目,包含全面的典型文件和功能,并讲解每个文件的作用和程序运行的逻辑。若使用 o1mini,可在提示词最后添加生成创建脚本的要求,并请教如何运行脚本(Windows 机器则是 create.cmd)。 2. 明确项目需求: 通过与 AI 的对话逐步明确项目需求。 让 AI 帮助梳理出产品需求文档,在后续开发时每次新起聊天将文档发给 AI 并告知在做的功能点。 3. 在独立游戏开发中的经验: 单独让 AI 写小功能没问题,但对于复杂的程序框架,可把不方便配表而又需要撰写的简单、模板化、多调用 API 且牵涉小部分特殊逻辑的代码交给 AI。 以 Buff 系统为例,可让 AI 仿照代码写一些 Buff。但目前 Cursor 生成复杂代码需要复杂的前期调教,ChatGPT 相对更方便。 教 AI 时要像哄小孩,及时肯定正确的,指出错误时要克制,不断完善其经验。 4. 相关资源和平台: AI 写小游戏平台:https://poe.com/ 图片网站:https://imgur.com/ 改 bug 的网站:https://v0.dev/chat 国内小游戏发布平台:https://open.4399.cn/console/ 需要注意的是,使用 AI 写程序时,对于技术小白来说,入门容易但深入较难,若没有技术背景可能提不出问题,从而影响 AI 发挥作用。
2025-04-19
有哪些好用的法律ai
以下是一些好用的法律 AI 应用场景和示例: 1. 诉讼策略制定: AI 将基于商标法等相关条款和案例法,为商标侵权案件提供诉讼策略,包括对原告商标权利的分析、被告侵权行为的评估、关键证据搜集建议、法律抗辩点及和解或调解策略。 其他例子: 为专利侵权案件制定诉讼策略,分析专利有效性、被告侵权行为及抗辩理由,提出证明侵权和计算损害赔偿的建议。 针对劳动合同纠纷案件,分析员工权益和雇主责任,提出诉讼策略,包括主张权益、证据收集重点及证明雇主违约行为。 在知识产权许可诉讼中,分析许可协议条款和双方权利义务,提出诉讼策略,包括证明许可协议违反、计算损失赔偿及可能的合同解除条件。 模拟法庭,如模拟商业合同违约的法庭审理,分析双方论点、证据和法律依据,预测判决结果,给出优化法庭陈述和证据呈现的建议。 2. 法律意见书撰写: AI 根据案件背景、证据材料和法律法规,自动撰写初步法律意见书,包含案件事实梳理、法律分析和结论。 其他例子: 针对商业秘密泄露案件,分析法律责任和赔偿范围,撰写法律意见书,提供应对策略。 为计划上市的公司提供关于公司治理结构的法律意见书,确保符合相关法规要求。 就消费者权益保护案件提供法律意见,分析商家赔偿责任和消费者维权途径,制定应对措施。 起草股权转让协议,包括转让方和受让方信息、股权转让份额、价格、支付方式和时间表、先决条件、双方权利义务、保密、违约责任和争议解决条款等。 3. 指令风格和技巧: 可指定 AI 模仿某位资深律师的逻辑严谨和言简意赅的风格,使其提供的信息更符合专业律师的沟通和表达习惯。 运用 PEMSSC 方法,如选择个性化的风格、给出参考或逻辑结构、从多个角度思考、进行总结概括、使用分隔符号区分等。 个性化风格:选择幽默且富有洞察力的风格,融入创新视角。 参考和逻辑结构:在提供法律建议时,采用 SWOT 分析法或 4P 原则等逻辑结构。 多角度思考:在分析商事诉讼时,从市场趋势、竞争对手行为、战略规划、财务状况和市场前景等角度思考诉讼策略。
2025-04-18
有没有能根据描述,生成对应的word模板的ai
目前有一些可以根据描述生成特定内容的 AI 应用和方法。例如: 在法律领域,您可以提供【案情描述】,按照给定的法律意见书模板生成法律意见书。例如针对商业贿赂等刑事案件,模拟不同辩护策略下的量刑结果,对比并推荐最佳辩护策略,或者为商业合同纠纷案件设计诉讼策略等。 在 AI 视频生成方面,有结构化的提示词模板,包括镜头语言(景别、运动、节奏等)、主体强化(动态描述、反常组合等)、细节层次(近景、中景、远景等)、背景氛围(超现实天气、空间异常等),以及增强电影感的技巧(加入时间变化、强调物理规则、设计视觉焦点转移等)。 一泽 Eze 提出的样例驱动的渐进式引导法,可利用 AI 高效设计提示词生成预期内容。先评估样例,与 AI 对话让其理解需求,提炼初始模板,通过多轮反馈直至达到预期,再用例测试看 AI 是否真正理解。 但需要注意的是,不同的场景和需求可能需要对提示词和模板进行针对性的调整和优化,以获得更符合期望的 word 模板。
2025-04-18
可以增强图片清晰的的ai
以下是一些可以增强图片清晰度的 AI 工具: 1. Magnific:https://magnific.ai/ 2. ClipDrop:https://clipdrop.co/imageupscaler 3. Image Upscaler:https://imageupscaler.com/ 4. Krea:https://www.krea.ai/ 更多工具可以查看网站的图像放大工具库:https://www.waytoagi.com/category/17 此外,PMRF 也是一种全新的图像修复算法,它具有以下特点: 擅长处理去噪、超分辨率、着色、盲图像恢复等任务,生成自然逼真的图像。 不仅提高图片清晰度,还确保图片看起来像真实世界中的图像。 能够应对复杂图像退化问题,修复细节丰富的面部图像或多重损坏的图片,效果优质。 详细介绍: 在线体验: 项目地址: 这些 AI 画质增强工具都具有不同的特点和功能,可以根据您的具体需求选择合适的工具进行使用。
2025-04-18
ai科研绘图
以下是关于 AI 科研绘图的相关信息: 摄影与 AI 绘画中的构图及色彩运用: 摄影构图多样,不必严格遵循特定规则,可同时满足多种构图方式,如 S 构图、三角形构图、引导线构图等,掌握构图知识能分析出更多图片信息。 AI 绘画构图一般不会出大问题,除非刻意用提示词引导。 色彩方面: 色彩能影响人的情绪,在设计、市场营销、心理治疗等方面有重要作用,每年有流行色,不同颜色可表现多种正面和负面情绪。 三原色可调配出所有颜色,色环中有间色、复色,配色方案有同类色、邻近色、互补色等,不同配色有不同效果。 色彩三要素为色相、明度和纯度,色相指颜色种类,明度指亮度,纯度指饱和度。 3 月 17 日 AI 资讯中的绘图相关: Thera:新 sota 超分辨率模型,允许任意尺寸图像进行高清化。 学术艺术类 AGENT 中的绘图相关实用小工具: Brush Maker:生成 digital paint brush texture 的网站。 PixIcon Generator:用于创建漂亮的 Chrome 扩展像素图标。 色谱漫游:用户上传图片后,系统自动量化分析像素分布,按色彩占比排列色卡,支持点击色卡一键复制 HEX 代码,为创作者提供用色参考和灵感。 矢量图转换器:支持常见图片格式导入转化为矢量图格式,方便科研作图。
2025-03-31
我是一名电商设计师,现在想学习SD AI绘图,有一点基础,但学习课程资源有限,请你帮我制定一份详细的学习计划,并提供一些学习资源。
以下是为您制定的学习 SD AI 绘图的详细计划及相关学习资源: 学习计划: 1. 首先,深入学习 Stable Diffusion 的核心基础原理,包括模型工作流程、核心基础原理、训练全过程以及其他主流生成式模型介绍。 2. 接着,掌握 Stable Diffusion 的核心网络结构,如 SD 模型整体架构、VAE 模型、UNet 模型、CLIP Text Encoder 模型等。 3. 学习从 0 到 1 搭建使用 Stable Diffusion 模型进行 AI 绘画的不同方式,如使用 ComfyUI、SD.Next、Stable Diffusion WebUI、diffusers 搭建推理流程,并查看生成示例。 4. 了解 Stable Diffusion 的经典应用场景,如文本生成图像、图片生成图片、图像 inpainting、使用 controlnet 辅助生成图片、超分辨率重建等。 5. 最后,尝试从 0 到 1 上手使用 Stable Diffusion 训练自己的 AI 绘画模型,包括配置训练环境与训练文件,以及基于 Stable Diffusion 训练 LoRA 模型。 学习资源: 1. 教程:深入浅出完整解析 Stable Diffusion(SD)核心基础知识 知乎。 目录涵盖了 Stable Diffusion 系列的各个方面,包括核心基础知识、网络结构解析、搭建推理流程、应用场景和模型训练等。 2. SD 模型权重百度云网盘: 关注 Rocky 的公众号 WeThinkIn,后台回复:SD 模型,即可获得资源链接,包含多种模型权重。 3. SD 保姆级训练资源百度云网盘: 关注 Rocky 的公众号 WeThinkIn,后台回复:SDTrain,即可获得资源链接,包含数据处理、模型微调训练以及基于 SD 的 LoRA 模型训练代码全套资源。 4. Stable Diffusion 中 VAE,UNet 和 CLIP 三大模型的可视化网络结构图下载: 关注 Rocky 的公众号 WeThinkIn,后台回复:SD 网络结构,即可获得网络结构图资源链接。
2025-03-28
AI绘图换背景
以下是关于 AI 绘图换背景的相关内容: 在 Google 的 Gemini 文生图测试中,其能够在短时间内出色地完成抠图、换背景、打光影等工作。例如,无中生有地换背景效果非常好,商业级别的背景合成与打光也能在 10 秒内取得稳定且令人满意的结果。 在使用【SD】进行商业换装时,也可以给人物换背景。先启用 GroundingDINO 模型获取更精确的蒙版,如眼睛或配饰等部分。然后选择想要修改的蒙版,添加相关提示词和设置,如选择大模型、正向提示词、蒙版模式等,就能够生成换背景后的图片。如果效果不太理想,还可以进行进一步的细化和修复。 在【PS】中,通过选择主体和移除背景的功能,结合创成式填充和添加提示词,可以实现背景的替换。但对于颜色复杂的部分,可能需要手动创建选区以获得更精准的效果。
2025-03-23
使用ai绘图能够将带货产品批量换背景,使用在小红书社区
以下是一些能够为带货产品批量换背景并应用于小红书社区的人员信息: 卡飞猫:15692004031,擅长摄影写真、banner 生成、替换产品。 韩君奇:13060035786,能够批量出图,做小红书种草。 阿鱼:18102592057,擅长各种类型的 AI 画图,以及 AI 视频提效。 吴燕波:15766104311,可进行日常出图,视频等。
2025-03-18
使用ai绘图实现小红书笔记图片批量生成
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: 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,但生图耗时越长,且效果提升并非线性,过多可能导致效果增长曲线放平并开始震荡。 2. 尺寸:图片生成的尺寸大小。太小 AI 生成内容有限,太大则可能放飞自我。如需高清图,可设置中等尺寸并用高分辨率修复。 3. 生成批次:用本次设置重复生成的批次数。 4. 每批数量:每批次同时生成的图片数量。 5. 提示词引导系数:指图像与 prompt 的匹配程度。数字增大图像更接近提示,但过高会使图像质量下降。 6. 随机数种子:生成的每张图都有随机数种子,固定种子后可对图片进行“控制变量”操作,如修改提示词、修改 clip 跳过层等。首次生成图时无种子。 7. ADetailer:面部修复插件,可治愈脸部崩坏,为高阶技能。 8. ControlNet:控制图片中特定图像,用于控制人物姿态、生成特定文字、艺术化二维码等,也是高阶技能。 利用 AI 批量生成、模仿和复刻《小林漫画》: 1. 需求分析:主要需求是国内可直接使用且能批量生产,选用扣子搭建工作流,可能需牺牲一定质量的文案和图片效果。 2. 批量生成句子:一次性生成的句子都进行生成图片处理,建议一次不要生成太多,如设置一次生成五句。 3. 句子提取:把生成的句子逐个提取,针对每个句子绘图。 4. 图片生成:根据生成的句子结合特有画风等描述绘图。 5. 图片和句子结合:扣子工作流支持 Python 代码,但环境缺少画图、图片处理所需包,可替换成搞定设计的方式处理图片,会用 PS 脚本效果也不错。 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。
2025-03-18
ai 绘图教程
以下是为您提供的 AI 绘图教程: 一、前言 如果您在工作中需要大量图片,又不想为图片付费或担心版权问题,AI 生图是高效的解决办法。人像、动物、自然风景或人造景观的图都能用 AI 完成。但主流工具如 midjourney(MJ)付费成本高,stable diffusion(SD)硬件门槛不低。不过,还有像这样的免费在线 SD 工具网站。本教程旨在解决入门玩家不会用的问题,让您在半个小时内就能自由上手创作绘图。 二、教程示例 1. 线稿上色 Midjourney + Stable Diffusion 在学习 AI 绘画时,发现其可提高出图质量和效率。例如用 midjourney 生成线稿,PS 修正,再用 controlnet 控制,stable diffusion 上色,多套 AI 组合拳可快速生成惊艳的图。 线稿产出:mj 关键词:Black and white line drawing illustration of a cute cat cartoon IP character,black line sketch,wearing a fortune hat,wearing a collar around the neck,Carrying a huge bag containing scrolls and ingots,matching rope and straps at his wrists,Chinese element style,popular toys,blind box toys,Disney style,white backgroundniji 5style expressive PS 手动重绘错误的地方:有些图出来没有阴影容易飘,可以自己画一个出来。 2. SD 新手:视频教程 强烈推荐从 0 入门的 AI 绘画教程系列章节教学视频: 第一节课:AI 绘画原理与基础界面 第二节课:20 分钟搞懂 Prompt 与参数设置,您的 AI 绘画“咒语”学明白了吗? 第三节课:打破次元壁!用 AI“重绘”照片和 CG 第四节课:AI 绘画模型,“画风”自由切换 第五节课:提高 AI 绘画分辨率的方式 第六节课:LoRa|Hypernetwork 概念简析 第七节课:定向修手修脸,手把手教您玩转局部重绘! 第八节课:提示词补全翻译反推,“终极”放大脚本与细节优化插件 第九节课:LoRA 从原理到实践 第十节课:零基础掌握 ControlNet! 三、注意事项 本教程适用于入门玩家,让读者看完就能自己作图玩或者应用到职场。如果半个小时不足以让您理解工具如何使用,问题在我,您可以通过评论区或加微信 designurlife1st(记得备注来意:ai 绘图交流)联系我。教程内容会持续更新,欢迎关注和催更。 如果您是大佬,愿意看的话,帮忙挑挑文章里面是否有错误或者不严谨的地方。如果我写得不清晰,可以评论区联系我。
2025-03-13