2025-09-15 03:21:29
AI 繪圖主要依托深度學習算法,其中生成對抗網絡(GANs)和變分自編碼器(VAEs)以及近年來興起的擴散模型功不可沒。以 GANs 為例,它包含生成器和判別器,生成器負責創建圖像,判別器則對生成的圖像進行評估,二者相互博弈,促使生成器不斷優化,產出高質量圖像。擴散模型通過在數據空間中逐漸添加噪聲,再學習如何從噪聲中恢復原始數據,以此實現圖像生成。這些復雜而精妙的技術,構成了 AI 制圖強大能力的基石,讓計算機能夠理解并生成符合人類想象的視覺內容。
AI 制圖的提示詞技巧與優化:想要讓 AI 生成更貼合預期的圖像,提示詞的精細表達至關重要。除了明確主題和風格,還需加入細節描述,比如光線類型(柔光、硬光、逆光)、色彩基調(暖色調、冷色調、高飽和度)、構圖方式(全景、特寫、俯拍)等元素。例如 “夜晚的城市小巷,昏黃路燈下有一只橘色流浪貓蜷縮在紙箱旁,地面有積水倒映燈光,膠片質感,暗色調,淺景深突出主體”,就比單純 “城市小巷有貓” 的效果更細膩生動。同時,多次嘗試調整關鍵詞順序或補充修飾詞能逐步優化結果,這一過程被稱為 “提示詞工程”。進階技巧包括使用藝術家名字明確風格參考,如 “類似莫奈的光影處理”,或添加技術參數如 “8K 分辨率,超寫實細節”,讓 AI 生成更符合專業需求的圖像。
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