Midjourney

Midjourney是什么软件，如何快速上？本文将详细介绍这款工具，以及如何快速实现学习和训练。 Midjourney是一个由UISDC研究实验室开发的AI程序，专门用于根据文本生成图像。这个程序自2022年7月12日开始公开测试，并通过Discord平台上的机器人指令进行操作，允许用户创造各种图像作品。 Midjourney在未来有巨大的潜力，主要基于以下几点优势： 高度自动化：AI绘图能够通过算法和数据集自动完成图像生成，这不仅减少了人为错误，还大大提高了工作效率。 高精度：利用深度学习和神经网络等先进技术，AI绘图能够对大量图像进行学习和训练，从而提升图像的质量和准确性。 强大的可扩展性：随着不断的学习和训练，AI绘图的能力和质量会逐渐提升。随着技术进步，其应用范围也将不断扩大。 高度定制化：AI绘图能够根据用户的特定需求进行个性化定制，适应不同的应用场景和目标。 广泛的应用领域：从设计和建筑到艺术、医疗和教育，AI绘图都有着广泛的应用前景，为人们提供了更加方便和高效的图像生成解决方案。 这些优势使AI绘图成为一个非常有前景的技术领域。 然而，AI 绘画本身存在着一个非常大的问题——不太好找到训练工具，如何解决呢？笔者要推荐一款工具，名字叫AI研究所。这个工具名为”AI研究所”，是一个非常实用的指导平台，特别适合Midjourney新手。它涵盖了从基础设置、Prompt结构，到基础操作和常见Prompt的全面教程。不仅如此，它还解释了各种指令类型，并提供了版本设置和界面翻译等信息。 除了基础教程外，这个工具还进一步提供了高级技巧，包括局部重绘、角色换装、一键抠图、图像生成和图像描述等。更令人印象深刻的是，它还能教你如何将这些技巧应用到工作中，比如制作海报、设计LOGO或辅助绘图。 除了Midjourney，它还提供了其他AI工具的全面教程。这款应用在各大手机应用商店都能找到。 AI绘图为设计师打开了一个全新的创意窗口，提供了丰富的艺术风格和元素参考。这不仅能激发设计师的创造力，还能让他们更轻松地完成复杂的设计任务。AI绘图在提升设计效率和作品质量方面具有显著优势。相较于传统手绘方法，AI绘图通过算法和自动化流程能迅速产出高品质的设计，从而节约了设计师的时间和努力。 然而，AI绘图也带来了一定的职业威胁。尤其是在一些简单的设计任务上，比如图标或平面设计，AI有可能完全替代人工设计，这对设计师的就业前景构成了一定的影响。因此，作为设计师，最好的策略是将AI绘图视为一个强有力的辅助工具，用于快速实现设计概念和增加创意选项。同时，设计师需要持续更新自己的专业技能和知识，关注最新的技术发展，以及深入研究AI绘图的各种可能应用。这样，他们不仅能跟上时代的步伐，还能找到将AI绘图应用于更多设计领域的新途径，从而更好地适应未来的行业趋势。 以上是Midjourney是什么软件、如何快速上手的分析，希望对大家有帮助。

Stable Diffusion：AI图像生成的革新力量 Stable Diffusion，作为Stability AI公司开源的图像生成模型，自2022年发布以来，迅速成为人工智能创作内容（AIGC）领域的一颗璀璨明星。其基于Latent Diffusion Models（LDMs）的技术架构，不仅实现了文本到图像（text-to-image）的高效转换，还在图像生成的质量、速度和成本上取得了显著的进步。本文将深入探讨Stable Diffusion的原理、技术特点、应用前景及其背后的技术革新。 一、Stable Diffusion的技术原理 Stable Diffusion是一个基于Latent Diffusion Models（LDMs）的文本到图像生成模型。LDMs是对原始Diffusion Model的升级，通过引入隐向量空间（latent space）来解决Diffusion模型的速度瓶颈问题。其核心思想是利用文本中包含的分布信息作为指导，将一张纯噪声的图片逐步去噪，生成与文本信息相匹配的图像。 1.1 Diffusion Model基础 Diffusion Model（DDPM）包括前向过程（forward process）和反向过程（reverse process）。前向过程也称为扩散过程，通过逐步添加高斯噪声将原始图像转换为纯噪声图像；反向过程则通过逐步去除噪声，将噪声图像还原为原始图像。这两个过程都是参数化的马尔可夫链（Markov chain）。 1.2 Latent Diffusion Models（LDMs） LDMs在Diffusion Model的基础上，引入了Autoencoder来降低训练所需的算力。Autoencoder由编码器（Encoder）和解码器（Decoder）组成，编码器将图像输入压缩到低维空间（latent space），解码器则将低维表达还原为原始图像维度。通过这种方式，LDMs能够在潜空间中进行高效的运算，显著降低内存消耗和计算复杂度。 1.3 条件机制与注意力机制 Stable Diffusion的另一个关键特点是加入了条件机制，能够使用其他模态的数据（如文本）控制图像的生成。这一机制通过Attention机制实现，特别是交叉注意机制（cross-attention），将文本向量与UNet网络连接起来，从而在预测噪声的过程中引入条件信息，实现文本到图像的转换。 二、Stable Diffusion的技术特点 2.1 高效性与可控性 Stable Diffusion通过引入潜空间和条件机制，显著提高了图像生成的效率和可控性。其能够在消费级显卡上实现高质量图像的生成，且生成效率比以往的Diffusion模型提高了数十倍。同时，通过ControlNet和T2I-Adapter等控制模块，进一步提高了生成图像的可控性，满足了不同应用场景的需求。 2.2 广泛的应用领域 Stable Diffusion的应用领域不仅限于图像生成，还广泛涉及自然语言处理、音频视频生成等多个领域。在AIGC设计领域，Stable Diffusion实现了文本到图像的转换，为设计师提供了强大的创作工具。同时，它还支持图像到图像的转换、特定角色刻画、超分辨率重建以及图像上色等任务，为多个行业带来了生产模式的变革。...

20 世纪 40 年代，玛丽亚在西班牙巴塞罗度过了一段童年时光。她对父亲的记忆仍历历在目。 六岁的时候，当玛丽亚想见父亲时，就会去同一栋楼里的邻居家。因为她可以透过那里的阳台栏杆看到下面的监狱，并通过牢房的小窗户瞥见父亲。她的父亲因反对当时的政府而被关在那里。 这段阳台上的记忆并没有照片，但现在玛丽亚可以获得相似的东西：一张“假照片”。在巴塞罗那 Domestic Data Streamers（DDS）设计工作室看来，这是“基于记忆的重建”，也就是重建真实照片可能捕捉到的、记忆中的那个场景。 假照片是模糊而扭曲的，但它们仍然可以让人瞬间穿越回记忆中的那个时刻。 “你很容易分辨出对记忆的还原是否准确，因为这是一种发自内心的反应。” DDS 工作室的创始人保罗·加西亚（Pau Garcia）说，“这种情况每次都会发生。人们的反应是，‘啊！是的！就是这样！’” （来源：DOMESTIC DATA STREAMERS） 目前，DDS 工作室运营的“合成记忆”项目，已经将数十人的记忆以这种方式转化为图片。该工作室使用了图像生成模型，如 OpenAI 的 DALL-E，将人们的记忆具象化。 自 2022 年以来，该工作室获得了联合国和谷歌的资助，一直在与世界各地的移民和难民社区合作，将那些从未被拍摄过的场景转化为图像，或为那些背井离乡的人重塑早已遗失的老照片。 现在，DDS 工作室正在接管巴塞罗那设计博物馆旁边的一座建筑，用合成图像记录人们对这座城市的记忆。加西亚说，任何人都可以参与，为不断壮大的档案贡献记忆。 合成记忆可能不仅仅是一种社会或文化努力。2024 年夏天，该工作室将开始与研究人员合作，研究其技术是否可以用于治疗痴呆症。 令人难忘的涂鸦 该项目的想法来自加西亚 2014 年的一次经历，当时他在希腊与一个组织合作，该组织正在重新安置叙利亚难民家庭。 一名妇女告诉他，她并不害怕成为难民，但她害怕她的子孙后代成为难民，因为他们可能会忘记自己的家族历史：他们在哪里购物，穿什么衣服，如何穿这些衣服。 加西亚让志愿者在这些家庭居住的大楼墙上涂鸦，画下这名妇女的记忆。“那些涂鸦很糟糕，但合成记忆的想法诞生了。”他说。 几年后，当加西亚看到图像生成模型可以做什么时，他想起了那些涂鸦：“这是我最先想到的事情。” （来源：DOMESTIC DATA STREAMERS） 加西亚和他的团队采用的流程很简单。他们与受访者坐下来，让后者回忆特定的场景或事件。一位提示工程师根据回忆为模型编写提示（prompt），从而生成图像。 他的团队已经建立了一套提示术语词汇表，这些词汇经过了验证，适用于唤起不同历史时期和不同地点的记忆。 但加西亚说，提示经常要反复调整：“你把生成的图像展示给受访者，他们可能会说，‘哦，椅子在另一边’或者‘是在晚上，而不是白天。’然后你要不断修改提示，直到它与受访者的记忆一致。” 到目前为止，DDS 工作室已经使用这项技术来保存各种移民社区的记忆，包括居住在巴西圣保罗的韩国、玻利维亚和阿根廷家庭。 同时，它还与巴塞罗那的一家养老院合作，研究这种记忆重建技术如何帮助老年人。 该团队与巴塞罗那的研究人员合作，进行了一项由...

财联社5月7日讯（编辑 史正丞）随着AI生成的图片、视频越来越“真”，识别互联网信息来源和真实性的需求正变得愈发迫切。 当地时间周二，美国科技公司OpenAI发布公告称，为了区别照片是由相机还是自家AI生成的，公司推出了一款图像检测分类器——用来分析一幅图像是由OpenAI的“文生图”工具DALL·E 3生成的概率。公司从周二开始接受研究人员访问该工具的申请。 （来源：OpenAI官网） 识别成功率颇高 OpenAI介绍称，在内部对分类器进行的早期测试显示，该工具在区分非AI生成图像与DALL·E 3生成的图像方面成功率很高，成功率能够接近98%，同时只有少于0.5%的非AI图像被错误地标记来自DALL·E 3。同时这个工具能够应付一系列常见的修改，例如压缩、裁剪和修改图像饱和度。 （来源：OpenAI官网） 然而，这项工具也有局限性，也显示出“识别AI”这条路才刚迈上第一步。OpenAI透露，如果对图片进行一些微小的修改，就可能会扰乱工具的可靠性。同时，该工具在区分DALL·E 3与其他AIGC工具的产出方面也表现不佳。不过OpenAI也强调，开发这个工具的意图本来就不是用来检测其他热门工具（例如Midjourney）生成的图像。 OpenAI的政策规划主管大卫·罗宾逊对媒体表示，鉴于2024年是美国的选举年，选举问题绝对是推动这项工作（识别AI产物）的主要动机，这是公司从政策制定者那里听到的头号担忧。 从最新进展来看，识别AI图像的前景要明显好于分辨AI生成的文字。OpenAI曾在去年推出过一个检测AI生成文字的工具，但识别准确率低到让公司自己都强调“这个工具不可靠”。 OpenAI的AI政策研究员Sandhini Agarwal也表示，对于大选年的“深度伪造”泛滥问题，新的识别工具可能有助于遏制这种情况，但不会根治问题。Agarwal强调，在打击“深度伪造”方面，压根就没有灵丹妙药。 从源头解决问题：给AI打数字水印 除了通过识别最终作品来判断是否由AI生成外，解决这个问题还有一个更直接的方法：在工具生成图片、视频时就打上“AI水印”，后续只需要识别图片是否存在这类标记即可。 OpenAI也在周二宣布加入了C2PA的指导委员会。 C2PA的全称是内容出处和真实性联盟（Coalition for Content Provenance and Authenticity），旨在制定技术标准来对抗网络上的误导信息。其中也包括被称为“内容证书”的防篡改元数据，展示内容是如何被创建或修改的。微软、Meta、谷歌、索尼、Adobe等公司也是指导委员会的成员。 （来源：C2PA） OpenAI确认，从今年早些时候开始，已经向由DALL·E 3 、ChatGPT和OpenAI API创建和编辑的图像中添加C2PA元数据。等到“文生视频”模型Sora大规模推出后，也将向产出添加C2PA元数据。 公司表示，使用者无法轻易伪造或者更改此类信息，这将使其成为建立信任的重要资源，相信这种元数据能够成为填补数字内容真实性的关键空白。返回搜狐，查看更多 责任编辑：