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机器之心报谈媛媛和叔叔
裁剪：蛋酱
这两天，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「大众来找茬」的游戏，眼尖的网友发现了多处修图踪迹：
还有一些揣摸是，这张像片是由 AI 生成的。像片中东谈主物数目相比多，且是互相依靠的作为，AI 径直生成的约束无意有这样当然，但也不可扼杀「局部 AI 生成」的可能性。
随后，凯特王妃为「发布修悔改的像片」崇敬谈歉：「和好多业余照相师相似，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紊乱示意歉意。我但愿每个东谈主有一个相等快意的母亲节。」
伦理片在线观看在 AI 图片生成技能约束进化的今天，修图也曾不一定需要相等复杂的程序。
不错简化到什么经过呢？唯一在给模子的教唆词的临了加个图片参考带领，就能换脸、换头发、换一稔，而且肉眼总计看不出过错。
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？
大块著述，这张图片来自 Midjourney 刚刚发布的一项新功能 ——「扮装参考」（Character Reference）媛媛和叔叔，让用户几秒之内不错终了「张公吃酒李公醉」。
用过 Stability AI、Midjourney、OpenAI 等公司图像生成居品的东谈主细目知谈，在壮盛成图像中保捏扮装一致性也曾是相比贫苦的事情。
AI 会为输入的每一个教唆生成新的实质，即使教唆重迭出现或使用了一些疏通的枢纽词。这相等顺应生周至新的实质，但不适用于有叙事一语气性的场景。若是你是为电影、演义或漫画书作念狡计，细目但愿让一个或多个一模相似的扮装出目下不同的场景和环境中，且使用不同的面部面容媾和具。
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 中匹残害色的面部特征、体型致使服装。如下图：
这意味着，Midjourney 将从一个创意器用进化为一个提高专科出产力的器用。
比如这两组动画狡计：
是以，怎么使用这项功能呢？
Midjourney 首创东谈主 David Holz 提供了一份竣工证据：
使用程序很浮浅：在教唆词后键入 -cref URL，并输入扮装图像的 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、头发和一稔；强度 0 (-cw 0) 时，它将只眷注脸部（顺应更换服装 / 头发等）。
有几点需要谨慎：
该功能之前生成的 Midjourney 图像合营使用恶果最好，不是为真东谈主像片狡计的，何况可能会像旧例图像教唆相似发生诬陷；Cref 的责任式样与旧例图像教唆肖似，仅仅相比专注于扮装特征；这项技能的精度是有限的，不会复制精准的酒窝 / 斑点 / 或 T 恤标记；不错使用多个 URL 来夹杂多张图像中的信息 / 扮装。
该功能也适用于非东谈主物图像的生成，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：
感意思意思的你，不妨一试。
参考带领：https://venturebeat.com/ai/midjourney-debuts-feature-for-generating-consistent-characters-across-multiple-gen-ai-images/媛媛和叔叔