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AI圖像生成新玩法—文生圖技術(shù)探秘
發(fā)布時間：2024-08-12 13:56:03 瀏覽量：208次
AI圖像生成技術(shù)已經(jīng)相當(dāng)成熟了，在這里我們簡單聊一聊文生圖的原理和使用方法。
生成原理：圖片生成模型有多種，常見的包括生成對抗網(wǎng)絡(luò)（GANs）、變分自編碼器（VAEs）、擴散模型等。今天我們重點來談?wù)剶U散模型，與其他模型不同，擴散模型不依賴于隱變量方法，而是通過反向擴散過程生成新的樣本。這種方法的優(yōu)勢在于能夠產(chǎn)生高度復(fù)雜和多樣化的樣本，且能自然處理多模態(tài)分布。此外，由于概率性質(zhì)，它還可用于估計數(shù)據(jù)的概率密度，這是許多其他生成模型無法實現(xiàn)的。
市面上目前最熱門的兩款工具，Midjourney和Stable Diffusion，都基于擴散模型。盡管它們似乎走向不同方向，簡單來說，Stable Diffusion主控制在生成預(yù)期圖片上，而Midjourney主創(chuàng)意。建議對此感興趣的朋友們都試一試，而且Stable Diffusion是開源免費的，并有大量在線安裝教程可供參考。
主流玩法通常是通過文字輸入實現(xiàn)生成圖片，也就是說，通過描述確定生成圖片的內(nèi)容。例如使用stable diffusion，在不同描述下，比如在其他描述不變的情況下添加了“優(yōu)雅的坐姿”，圖片會產(chǎn)生明顯的反饋效果。
描述的作用
對于Midjourney來說，描述幾乎是所有工作內(nèi)容的基礎(chǔ)，只要你用心描述，就很可能生成出精美甚至超乎想象的圖片。而對于Stable Diffusion而言，除了描述，還需要更多準(zhǔn)備工作，甚至描述本身也需要反復(fù)嘗試和驗證。否則生成的圖片可能會讓您不太滿意。但這也正是開源的魅力所在，您可以進行更多定制化嘗試。從商業(yè)角度看，Midjourney顯然是一家更成功的公司，而Stable Diffusion為更多公司和個人提供了變現(xiàn)機會。
今天練習(xí)描述詞生成了很多圖，這里分享幾張給大家看看。未來我們將推出專門使用Stable Diffusion的工具分享，不僅局限于美女圖片。
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