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一、功能更新介紹
昨天Midjourney發(fā)布了“角色一致性”算法,就是根據(jù)參考圖,生成一致的面孔、發(fā)型甚至跨風格和場景的服裝圖像。"cref"簡直可以說是換裝不換臉,類似于換臉插件。而且原圖面部可以是多角度,與出圖匹配。
–cref使用方法:
① “Prompt描述詞”+“–cref”+“圖片鏈接”
② 可以使用–cw來調(diào)整參考強度,從100到0。默認的強度為100(–cw 100),會使用面孔、頭發(fā)和衣物,在強度0(–cw 0)時,它只會關(guān)注面孔(適合改變衣服/頭發(fā)等)
③Cref既適用于Niji和普通MJ模型,也可以與–sref結(jié)合使用,可以使用多個圖片URL來混合多個圖像的信息/角色,就像這樣–cref URL1 URL2(這類似于多圖像或風格提示)
–cref控制范圍:
可針對單獨圖片連接后加–cw 0-100”代表著參考圖片的權(quán)重
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-cw0 只參考面部
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-cw 100 參考面部及頭發(fā)服裝
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默認為100
當你想只保留面部就為0,當你想頭發(fā)服裝啥的也保留就100
注意:
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最適合由 Midiourney 制作的圖像進行使用,上傳外部的圖片其實也是可以的
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Cref 的工作方式與常規(guī)圖像提示類似,只是它“專注于”角色特征
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這項技術(shù)的精度是有限的,它不會精確的復(fù)制酒窩/雀斑/或 T 恤徽標
二、操作教程
1.先用提示詞生成圖片
A beautiful Chinese woman with long black hair, smiling towards the camera, wearing a white suit , with a clear face and the Forbidden city in the background
2.上傳參考的圖片,獲取圖片鏈接
3.輸入提示詞+圖片鏈接+cref+CW值
1)先測試CW 100(發(fā)型、發(fā)色基本還和原圖相似)
將背景更換成埃菲爾鐵塔,其他詞不變,可以看到和原圖人臉和著裝差別不大,只是背景更換。
A beautiful Chinese woman with long black hair, smiling towards the camera, wearing a white suit , with a clear face and theEiffel Towerin the background. --cref 參考圖鏈接–cw 100
2)接著測試CW 0(只參考面部)
將背景更換成上海外灘,同時頭發(fā)顏色換成沙金色,衣服換成吊帶碎花裙。可以看到面部跟參考圖幾乎完全一致,穿著和背景跟描述詞一致。
A beautiful Chinese woman with sandy blonde hair, smiling towards the camera, wearing a halter floral dress, with a clear face and the Shanghai Bund in the background. --cref 參考圖鏈接–cw 0
如果臉部感覺不是100%相似的問題,一是可以多用幾張圖作為參考原圖;二是可以多次嘗試出圖,找到效果最好的一張。
三、對AI繪畫變現(xiàn)帶來的影響
MJ這次角色一致性功能的更新,將對AI繪畫變現(xiàn)帶來新的機會,像目前市面上的小說、短劇、繪本類、故事類的玩法,都可以實現(xiàn)人物角色一致性,大大地提高了工作效率。
像我們AI實戰(zhàn)圈分析過的這些案例,都可以用這個功能進一步提升AI繪畫的質(zhì)量,從而更加吸引粉絲,提高閱讀播放量。
案例1:AI寫真、AI藝術(shù)照
案例二:寵物IP號、動漫IP號
案例三:兒童睡前故事、故事繪本號
案例四:神話故事號、影視劇情號
其他的參考案例,可以入圈一起學習。
寫在最后
AIGC技術(shù)的未來發(fā)展前景廣闊,隨著人工智能技術(shù)的不斷發(fā)展,AIGC技術(shù)也將不斷提高。未來,AIGC技術(shù)將在游戲和計算領(lǐng)域得到更廣泛的應(yīng)用,使游戲和計算系統(tǒng)具有更高效、更智能、更靈活的特性。同時,AIGC技術(shù)也將與人工智能技術(shù)緊密結(jié)合,在更多的領(lǐng)域得到廣泛應(yīng)用,對程序員來說影響至關(guān)重要。未來,AIGC技術(shù)將繼續(xù)得到提高,同時也將與人工智能技術(shù)緊密結(jié)合,在更多的領(lǐng)域得到廣泛應(yīng)用。
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到了這里,關(guān)于AI繪畫新的變現(xiàn)機會來了,Midjourney角色一致性重磅更新的文章就介紹完了。如果您還想了解更多內(nèi)容,請在右上角搜索TOY模板網(wǎng)以前的文章或繼續(xù)瀏覽下面的相關(guān)文章,希望大家以后多多支持TOY模板網(wǎng)!