英文名字 测试(名字测英文名)

四月初,我看到 CG 大佬 @疯景CrazyJN 展示了一组科幻插画,它们构图巧妙,画面精美,乍一看像某位概念设计大师的作品。

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有意思的是,这些都是 AI 画出来的。他用的工具是 Disco Diffusion,一个仅靠文字就能生成画作的 AI。

我带着疑问和期待,直奔电脑,随手搜了一个快速入门教程。简单来说,我只要打开浏览器,在网页上写好描述目标画作的关键词,然后就等着云端算力(对计算机硬件无要求)帮我渲染、生成,接着就能收图了。而这些图,往往还都是杰作。

对着教程,我开始想描述语句。我想象力有限,那时只能想到梵高的《星空》《向日葵》这两幅名画,“如果它们融合成一幅画,会是什么样?”于是,我在描述框里输入:星空下的向日葵花海。

之后,渲染框一帧一帧地变清晰,画面一帧一帧地逐渐“离谱”。

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成品并非是《星空》和《向日葵》的生硬拼接:巨大的向日葵就开在山后,背后是万星璀璨的星空。

我意识到:一个新的时代已经悄然而至。夸张点说,这个工具出现后,人们“用嘴就能画画”。

我忙着在设计师圈里奔走相告,而 Disco Diffusion 这位 AI 画师又勤勤恳恳地给我画了好几张图。

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我很感动,于是一口气又让它帮我画了大半个月……

我几乎每天都在测试描述词、调教机器人,踩了很多坑,翻了不少车,现在想以新手视角写一篇入门教程。放心,即使你没有代码基础也能看懂。

准备篇:没什么好准备的,有浏览器就行

Disco Diffusion 是一个直接运行在谷歌云端电脑(Google Colab)的程序,所以对你的电脑配置没有任何要求,有浏览器就能运行。对了,前提是你已经有一个谷歌账号。

接下来,复制https://colab.research.google.com/github/alembics/disco-diffusion/blob/main/Disco_Diffusion.ipynb到浏览器,开始 AI 绘画之旅。

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先别慌,我一开始也差点被这满屏的英文和代码劝退,但咬牙刷了几个入门教程后我就膨胀了:原来设置参数也就几分钟的事儿。

下面,我继续教你,手把手,保姆级。

入门篇:不骗你,五分钟就能上路

第一步:保存一份副本

由于原程序是公开给所有人使用的,没有开放编辑权限,因此需要先保存一份副本到你的谷歌硬盘,操作如下:文件 → 在云端硬盘中保存一份副本

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第二步:设置参数

初次使用的话,建议大部分参数保持默认,你可以等操作熟练了再继续摸索。到这里,你先修改下面六个参数。

首先,直接滑到【3. Settings】,修改这三个基础参数:

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  • batch_name:文件夹的名称,所有生成结果都在这文件夹里。
  • steps:迭代步数,一般情况下数值越大越精细,但耗时也越长,初次使用建议保持在 250,熟练之后再考虑 500,甚至 800。
  • width_height:图片的尺寸,数值必须是 64 的倍数。初次使用非常不建议设置大尺寸,不仅更耗时,还会因为内存不足,导致出错。我目前用得最多的尺寸是 [1024, 512]。

然后,到【Extra Settings】修改这个参数:

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  • intermediate_saves:保存次数,这决定生成多少张过程图,我一般设置为 5。

最后,到【4. Diffuse!】里修改这两个参数:

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  • display rate:刷新频率,用来预览生成结果。我一般设置 25,每 25 帧刷新一次进度。
  • n_batches:这个数值决定了 AI 最终出多少张图,由于我经常用来发微博九宫格,这里设置了 9。你也可以设置大一点的数字,让 AI 通宵加班。

至此,六个基本参数设置完毕。接下来,就是最重要的描述词环节了。

第三步:撰写描述词

描述词(Prompts)写对了,Disco Diffusion 才能输出越接近你预期的画作。所以,撰写描述词这一步非常关键。

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如果你是初次使用,我建议你先在官方示例描述词的基础上修改,先别着急照抄网上现成的描述词。

举个例子,官方示例描述词是“A beautiful painting of a singular lighthouse, shining its light across a tumultuous sea of blood by greg rutkowski and Thomas kinkade, Trending on artstation.”, “yellow color scheme

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官方示例描述词生成图丨Disco Diffusion

简单分析一下,你会发现这段在描述一个灯塔的画面时,还附加了很多特殊的关键词:

  • 艺术家的名称:by greg rutkowski and Thomas kinkade
  • 画风:Trending on artstation (知名艺术社区 Artstation 上的流行画风)
  • 颜色主题:yellow color scheme

这些关键词都会直接影响生成结果的画风。于是,我有样学样地修改了一些字眼:把“灯塔”替换成“星夜”,把“动荡的血海”改成“向日葵花海”,艺术家替换成“James Gurney”。

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“A beautiful painting of a starry night, shining its light across a sunflower seaby James Gurney, Trending on artstation.”

开篇提到的向日葵花海,就是由这段描述词生成。

关于描述词的更多注意事项,我会在后面的进阶篇细讲,这里先把流程跑通再说。

第四步:点击运行

你已经完成了所有配置,直接运行吧!依次点击:代码执行程序 → 全部运行

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在程序运行过程中,会询问你是否允许访问谷歌硬盘,点击【连接】。然后,就等着收图吧!

最终生成结果以及过程图,都会存放在谷歌硬盘的【images_out】文件夹里:

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以上,就是使用 Disco Diffusion 的整个流程。

进阶篇:如何写好描述词

为了让 AI 能听懂我的话,过去的大半个月我都在跟 Disco Diffusion“吵架”,积累了不少经验,下面分享 8 个小窍门:

1. 英文不好没关系,机翻可能更对机器人的口味。

2. 不建议生成生物,尤其是人类。同理,也不建议加入常画人物的艺术家为关键词。否则你会得到一堆扭曲的肉,为了保住大家的“san 值”,我就不放图了。

3. 酌情加入 Unreal Engine, C4D, 3dMax, Maya, V-Ray 等关键词,它们都可以让 AI 模仿主流 3D 引擎的渲染效果。

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以这个异形场景为例,加入“Unreal Engine“前,画面有点平,像作者的手稿

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加入“Unreal Engine“后,我能清楚地感受到辉光、景深以及金属光泽,这让画面更有电影质感

4. 加入能让画面更高清的关键词,比如:high detailed, detailed, 8k, intricate, elaborate 等。

我在生成达芬奇手稿时做了对比测试,能感受到明显的精细度变化。

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“animal skull sketch, by Leonardo davinci journal”

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“detailed animal skull sketch, by Leonardo davinci journal”

5. 加入可以帮 AI 去掉作者本人照片的关键词:human:-2。

有时候,AI 会把艺术家本人照片当成是艺术风格之一融入到生成图中,尤其是一些有自画像的作者。此时,你可以在描述词中强行把人类权重降低。还是以达芬奇手稿为例:

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“a time machine blueprint, by Leonardo da vinci journal”

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“a time machine blueprint, by Leonardo da vinci journal”, “human:-2”

6. 加入可以去掉烦人景深的关键词:blur:-2, depth of field:-2。

AI 给画面加入的景深是随机的,有时候甚至会反噬画面,如果你不想被随机景深影响,也可以强行把景深的权重降低,看下面这组对比:

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“Mount Fuji, Sakura, by Phil Greenwood”

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“Mount Fuji, Sakura, by Phil Greenwood”, “depth of field:-2”

7. 给 AI 多点提示,用上关键词组合:名画名字 + 作者名字。

比如很多非英语地区的名画,其英文译名都是后加的,AI 并不能很好地识别出来,不能被准确识别的关键词,也就是无效的关键词。

举例,日本的《神奈川冲浪里》的英文名是“the Great Wave”,如果你只在描述词中写这个英文名,AI 可能只会帮你画一个普通的大浪,请看下面这组对比:

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不加原作者,AI 就按他的理解给我画了一个惊涛骇浪

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加上名画作者葛饰北斋的名字后,AI 就能精准还原原作的一些特征了

8. 巧用一些特殊画风关键词。

Disco Diffusion 能模仿的远不止 Artstation 上的流行艺术家,它还能画水墨画和异形主题画。我列举一些用过的特殊画风关键词:

水墨风关键词:Chinese ink painting, Chinese Shanshui

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莫比斯风格关键词:moebius, m?bius, Jean Giraud(莫比斯本名)

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异形主题关键词:Alien, H. R. Giger(异形之父)

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更多有趣的关键词,可以关注这份由网友 proximasan 和 sureailabs 整理出来的画风词典:https://weirdwonderfulai.art/resources/disco-diffusion-70-plus-artist-studies/。他们用同一组描述词,测试了 70 多位艺术家的画风在 Disco Diffusion 上的表现,并制作了非常直观的对比图。

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如果你还不满足,强烈建议到 Disco Diffusion 的 Discord 社区逛一逛:discord.gg/QFjmfjXE。在那里,来自全世界的高级玩家不间断地讨论着同一个话题:如何生成出更好的效果?信息量大到即使你偶尔瞄一眼,都能获得很多实用小技巧。

如你所见,关于“如何写好描述词”,是没有天花板的。总有你没见过的风格,总有你学不完的参数设置。

在用 AI 生成画作的这大半个月,我越发惊叹人类艺术家的造诣。那些拥有自己成熟画风的艺术家是多么的伟大,试想,这每个名字背后得浓缩多少才华和心血才能达到影响 AI 画风的程度呢?

人类还没输。

“AI 超越人类”的新闻没有停过,人们担心自己会因此失业。但我想,面对一项新技术,消除焦虑最好的方法就是先学会它。

AI 不会让我失业,它大概率能让我早点下班。它有着更“脱缰”的想象力,能毫不费力地产出大量天马行空的画面,规则之外的构图,想都不敢想的混搭。有一些艺术家开始尝试在 Disco Diffusion 生成图的基础上再加工,再创作。

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我用 Disco Diffusion 生成了一段视频

还有人担心它存在版权风险。Disco Diffusion 生成图理论上可以商用,其程序基于 MIT 开源协议,所有互联网用户可以免费使用、复制、修改甚至出售生成图。但我觉得还是存有风险。风险主要来源于你的描述词会引来画风抄袭的争议。

当你使用了风格鲜明的艺术家(尤其是在世的艺术家),以及某部商业作品作为关键词时,都请不要直接拿来商用。


作者:阿文_Simon

编辑:biu

注:以上所有理论知识和操作技巧均来自 YouTuber Quick-Eyed Sky 的入门教程。文中配图如无特殊说明,均为作者提供。

本文来自果壳,未经授权不得转载.

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