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。

今天，OpenAI正式宣布DALL-E准备向100万个用户开放测试版。 问题还不是免费的。 第一个月，用户有50个免费积分，以后每个月有15个免费积分。 一个积分可以提交一个文本描述，仅能生成4张图片。 如果不够的话，15美元兑换115个积分，相当15美元（约100元）能生成460张图片。 具体看下图： 有趣的是，用户还能获得自己生成图像的使用权，包括商业用途。 也就是说，你可以把生成的图像印在T恤或者儿童读物上，拿出去卖钱。 但是，目前OpenAI仍不允许DALL-E上传真实面孔图片，以及试图制作公众人物(包括名人和著名政治人物)的肖像。 为此，OpenAI今天还给DALL-E 2新开了一个推特账号。 我不允许还有人没听说过DALL·E。 毕竟，现在都出到2代——DALL·E 2了。 这是一款由OpenAI开发的转化器模型，全部的功能就是把「话」变成「画」。 具体来说，DALL·E是一个有120亿参数版本的GPT-3，被训练成了使用文本生成图像的模型。背后的数据集是文本-图像的对应集。 DALL·E神通广大，什么样的画都做得出来。不论是拟人的物体还是动物，只要你敢想，DALL·E就敢做。它会用合理的方式整合不相关的概念，创造出合理的图像。 看看上面这几张图，有戴帽子的狗，做实验的熊猫，还有长得像星云的狗狗（bushi）。有没有觉得，哪怕不合常理，但是并不违和？这就是DALL·E能做到的。 说起DALL-E的源头，其实是研究人员从GPT-3那里得到了启发。GPT-3是个用语言生成语言的工具，而图像GPT则可以用来生成高保真度的图片。 接着，研究人员就把这个结论拓展了一下。他们发现，用文本来操控视觉，是可以做到的。 也就是这样，DALL·E成为了一个和GPT-3一样的转化器。 DALL·E将图像和文本作为单一的数据流接受，其中有多达1280个标记，然后进行训练。随后，一个接一个的生成所有标记。 这种训练程序使DALL·E不仅能从头开始生成图像，而且还能延展原图（也就是在原图的基础上继续生成），且和文本内容是一致的。 研究人员发现，DALL·E经过上述的训练，能为各种语言组成的各种句子创造对应的合理的图像。 上面的六宫格只是浅浅展示一下，这种效果的图片其实多的是。 而且有一点需要提醒朋友们注意，研究人员没有介入人工，剔出某些图片。这意味着什么，不用多说了吧。GPT-3生成的东西还有乱八七糟，得人工删掉呢。 在此基础上，研究人员又开始琢磨同时用文本描述多个物体，生成一张图。这些物体各自的特征、之间的空间位置关系全都交给文字来描述。 无疑，这是一项全新的挑战。 比方说，输入文本：一只戴着红帽子、黄手套，穿着蓝衬衫和绿裤子的刺猬。 为了正确生成对应的图片，DALL·E不仅要正确理解不同衣服和刺猬之间的关系，还不能混淆不同衣服和颜色的对应关系。 这种任务被称作变量绑定，在文献中有大量的相关研究。 可以说，DALL·E从1代到2代，就是这么一个个小任务走过来的。最终能够呈现的就是一个不错的文本-图像转化器。 也正因如此，DALL·E推出测试版也属实让网友激动了一阵。 可看看网友评论，好像有不少产品之外的问题啊。 网友怎么说 这也太贵了，创建一张好的图像需要多次试错。产品很不错，但是收费太让人扫兴。 有网友担心起了版权问题。 还有网友直接表示，我在5月17号就排上了，到目前还没用上。 对此，你怎么看？ 参考资料： https://openai.com/blog/dall-e-now-available-in-beta/

编辑：编辑部 【新智元导读】Midjourney 5.2的更新太震撼了，无限变焦，每一帧极致高清，微观宇宙比韦伯望远镜看得还远。 Midjourney和Stable Diffusion，已经卷到没边了！ 几乎在Stable Diffusion XL 0.9发布的同一时间，Midjourney宣布推出了5.2版本。 此次5.2版本最亮眼的更新在于zoom out功能，它可以无限扩展原始图像，同时保持跟原始图像的细节相同。 用zoom out做出的无垠宇宙动画，直接让人震惊到失语，可以说，Midjourney 5.2看得比詹姆斯韦伯太空望远镜还要远！ 这个极其强大的功能，可以创造出非常神奇的图片，甚至还能被用来拍摄毫无破绽的高清变焦视频！ 这个「核弹级」更新，让网友直呼：你们这个功能也太强大了，直接把我的睡眠毁了！ 玩了一个小时之后，这名网友再次表示：太强大了，我要哭了…… 无限缩放，像宇宙一样没有尽头—— 老奶奶宇宙中有多少个老奶奶？答案是无穷个—— 爱丽丝追逐着小兔子不小心掉下了「兔子洞」，便进入了仙境。 而网友用zoom out自制的这个「兔子洞」，简直如梦如幻。 还有一个AI图像设计团队——ilumine AI只用一张很小的原画，就通过Zoom Out生成了下面这个宏大的场景图片。 然后再配合自家正在开发的技术2D转3D的技术，直接做了一个3D的游戏场景。 相信等到他们的产品正式推出之后，配合Midjourney Zoom Out这种凭空扩图的功能，用一张原画直接做出3D场景。 这简直是要革了游戏行业的命了，很多游戏制作从业者应该要哭出声吧。 Zoom Out誓要碾压Adobe AI和Uncrop？ 此前，Adobe’s Generative Fill的填充功能，就被网友们玩疯了，它填充的周星驰电影剧照，可谓「毫无破绽」。 而Stability AI也紧接着放出大招。它联合Clipdrop推出了Uncrop Clipdrop——一个终极图像比例编辑器。 而Midjourney的V5.2的zoom out功能，也是不遑多让，甚至更加强大。 只要通过「/image」命令输入提示，Midjourney就会根据你的prompt生成四个视觉迭代图，你可以选择自己最喜欢的一个来放大，这个过程中，整个图像都会以更高的细节被渲染。 现在，所有Upscale的图像下方都有「Zoom Out」按钮，您可以使用它们来重新生成图像。 先给定一张需要缩放的原图，点击下面的「缩放两倍」的按钮。 和之前我们介绍过的Uncrop一样，Midjourney会生成4张备选的图案。...

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。...