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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