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这两天人妖 泰文，英国王室的 P 图事件闹得沸沸扬扬。
3 月 10 日，威廉与凯特的 X 官方账号共享了一张凯特王妃和 3 个孩子的合影。但是，这张本意为辟谣的像片却掀翻了一场「公共来找茬」的游戏，眼尖的网友发现了多处修图陈迹：
还有一些臆想是，这张像片是由 AI 生成的。像片中东说念主物数目相比多，且是相互依靠的行为，AI 奏凯生成的畛域偶而有这样当然，但也不成摈斥「局部 AI 生成」的可能性。
随后，凯特王妃为「发布修悔改的像片」负责说念歉：「和好多业余照相师相通，我偶尔也会尝试修图。我思为昨天咱们共享的家庭像片引起的任何杂沓暗示歉意。我但愿每个东说念主有一个相配痛快的母亲节。」
在 AI 图片生成时间不休进化的今天，修图也曾不一定需要相配复杂的设施。
不错简化到什么经由呢？惟有在给模子的教唆词的终末加个图片参考联结，就能换脸、换头发、换穿戴，而且肉眼皆备看不出污点。
就比如下方这两张 OpenAI CEO 的像片，你会不会合计是山姆・奥特曼在玩 COS？
闲扯少说，这张图片来自 Midjourney 刚刚发布的一项新功能 ——「变装参考」（Character Reference），让用户几秒之内不错结束「张公吃酒李公醉」。
用过 Stability AI、Midjourney、OpenAI 等公司图像生成产物的东说念主详情知说念，在腾达成图像中保握变装一致性也曾是相比贫瘠的事情。
AI 会为输入的每一个教唆生成新的本色，即使教唆叠加出现或使用了一些疏通的关节词。这相配合适生周详新的本色，但不适用于有叙事一语气性的场景。要是你是为电影、演义或漫画书作念预备，详情但愿让一个或多个一模相通的变装出当今不同的场景和环境中，且使用不同的面部心情和说念具。
是以此次，Midjourney 引入了一个新标签「-cref」（Character Reference 的缩写），咱们不错将其添加到 Midjourney Discord 的文本教唆词末尾，让模子从 URL 中匹副变装的面部特征、体型甚而服装。如下图：
这意味着，Midjourney 将从一个创意器具进化为一个提高专科坐蓐力的器具。
比如这两组动画预备：
是以，怎样使用这项功能呢？
Midjourney 独创东说念主 David Holz 提供了一份好意思满诠释：
使用顺次很简便：在教唆词后键入 -cref URL，并输入变装图像的 URL。
用户不错用「cw」来修改参考的「强度」，数值不错是 0 到 100。
强度 100 (-cw 100) 是默许值，使用脸部、头发和穿戴；强度 0 (-cw 0) 时，它将只关心脸部（合适更换服装 / 头发等）。
有几点需要精熟：
该功能之前生成的 Midjourney 图像合作使用效用最好，不是为真东说念主像片预备的，而且可能会像旧例图像教唆相通发生诬蔑；
Cref 的责任样式与旧例图像教唆近似，仅仅相比专注于变装特征；
这项时间的精度是有限的，不会复制精准的酒窝 / 黑点 / 或 T 恤秀丽；
不错使用多个 URL 来夹杂多张图像中的信息 / 变装。
该功能也适用于非东说念主物图像的生成，咱们不错提供一张白色布景的原始图像，然后在不同的场景中将其融入：
感敬爱敬爱的你，不妨一试。
参考联结：https://venturebeat.com/ai/midjourney-debuts-feature-for-generating-consistent-characters-across-multiple-gen-ai-images/人妖 泰文