跨越界限:人工智能图像生成器Midjourney的卓越之路

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文章主题:人工智能图像生成器, Midjourney, 创造力, 图像描述

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跨越界限:人工智能图像生成器Midjourney的卓越之路

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随着人工智能技术的不断进步,图像生成器的性能也在逐步提升。在这其中,Midjourney脱颖而出,成为一款能够突破 creativity界限 的卓越工具。尽管如此,我们在实际应用过程中仍然面临着获取准确描述所需内容的图像的一些难题。在我之前的Midjourney 使用指南中,我深入探讨了Midjourney 的各项功能,这些功能使得用户能够更加灵活地控制生成的图像质量,从而更好地满足实际需求。

今天,我想更深入地研究一下多重提示这个功能。它允许在单个图像中描述不同的概念,并为这些概念分配不同的重要性级别。让我们详细了解一下这个功能的机制,探索它的工作原理,并提供更多示例来展示它的多功能性。
 

分离概念
 

要指示 Midjourney Bot 单独考虑两个或多个单独的概念,请使用双分号 (::) 作为分隔符。

例如,当您请求“hot dog” vs. “hot:: dog”时,您的结果会显著不同。

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提示:hot dog

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提示:hot:: dog

同样,如果你提示“still life painting”,你会得到桌上有水果和花瓶的经典画作,而“still:: life:: painting”则会产生各种描绘平静祥和生活的艺术品。

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提示:still life painting –ar 16:9

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提示:still:: life:: painting –ar 16:9

分配不同的权重
 

双冒号 (::) 不仅可以用作分隔符,还可以为提示的不同部分分配不同的重要性级别。

假设我们从提示开始,将“fire” and “water”这两个概念分开,但保持相对权重相等。

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fire:: and water

如果我们希望输出图像中有更多的水,我们可以简单地为这部分分配更高的权重。

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fire:: and water::2

将提示更改为“fire::water::2”会增强“ water”一词的重要性,使其重要性是“ fire”一词的两倍。因此,生成的图像主要集中在水上,火作为补充元素。这在上面提供的示例性图像中显而易见。

在Midjourney使用提示权重时需要记住以下几点:

l未指定的权重默认为 1。

l最新版本(v4 及更高版本)接受权重的十进制值。

l权重标准化,意味着:(1) “fire:: water”, “fire::1 water”, “fire::2 water::2”, 和 “fire::50 water::50” 都是相同的; (2)“fire:: water::2”, “fire::2 water::4”,和“fire::50 water::100” 都是相同的。

l负权重可用于减少某些元素的影响或完全消除它们。

l提示中使用的所有权重之和必须为正数。

为了更好地理解这个概念在实践中如何运作,让我们通过一个例子来探讨负权重的概念。

删除不需要的元素

我们将从基本提示开始,请求超现实主义风格的风景。

a stunning landscape in a surrealist style

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现在,假设我们想要减少图像中水的存在。我们可以通过给水概念赋予负权重来实现这一点。然而,正如我们所知,所有权重的总和应该是正数。这意味着我们需要选择一个或多个附加概念,并为它们分配 0.5 或更大的组合权重。

在这种特殊情况下,我只会要求增加树木的数量而不是水的数量。

a stunning landscape in a surrealist style:: trees::1.5 water::-.5

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或者,您可以尝试颜色,例如要求更多的蓝色和更少的红色。

a stunning landscape in a surrealist style:: green::2 red::-.5

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请注意,将多重提示的一部分权重为“-.5”与使用“–no”参数和相应的单词相同。具体来说,“具有树木的超现实主义风格的令人惊叹的景观::水::-.5”与“具有树木的超现实主义风格的令人惊叹的景观::–没有水”相同。

因此,如果“–no”参数在您的情况下不够,您可以使用低于“-0.5”的负权重(例如“-1”)。

a stunning landscape in a surrealist style:: trees::1.5 water::-1

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现在,输出图像网格不再包含任何水,甚至不包含类似于水的蓝色。

总结:通过多重提示和权重进行更多控制

正如您所看到的,多重提示对于对图像输出进行更多控制非常有帮助。但是,请记住,图像生成是一个随机过程,文本权重可能并不总是按预期发挥作用,特别是在处理涉及多个不同概念的复杂提示时。

现在您已经熟悉了多重提示的基本原理,您可以开始尝试它们,请记住,您通常需要多次重新滚动和完善提示才能获得所需的结果。

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