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實操教程

AIGC

在【Panda看AI之用戶篇】第一期文章中

熊貓君邀請到了三位不同崗位的小伙伴

以多元的視角分享了對AIGC的看法

本期熊貓君將深入到實操環節

再次邀請到設計師Joy

為我們示范如何使用繪圖類AI工具

快和熊貓君一起來看看吧~


推薦繪圖AIGC工具:MidJourney


@Joy

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MidJourney:目前最熱門的AI+繪畫工具,只要輸入想到的文字就能通過人工智能產出相對應的圖片,耗時大約一分鐘,并能夠繼續根據指令優化。生成內容會偏向抽卡,具有隨機化、不確定性特征,但也會提供一些驚喜~



MidJourney的優勢


@Joy

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作為目前最熱門的AI+繪畫工具,MidJourney的模型相對其他競品來說還是更成熟,成功出圖的效率有保證。這是我們多數時間選擇它來進行創作最重要的原因。




使用MidJourney前的準備工作


@Joy

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使用AIGC工具出圖前,我們需要明確創作主題并構思大致的關鍵詞指令在這個階段我們建議不用將指令構思得過于具體,盡量給到AIGC工具充分的創作空間,后續根據初版生成圖再疊加、修改指令以達到最終效果即可。



實操步驟


(一)準備部分

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如上文所述,在準備部分我們需要明確創作主題及構思關鍵詞。此次演示我們將主題定為“為咖啡品牌做一張新穎的創意宣傳圖”,而在構思關鍵詞部分,我們則選用文字生成類AIGC工具來打輔助。

Step1

這里我們使用到的是PandaMobo自主研發的AI工具JoinMC網址:https://joinmc.cn/ai/index,利用內置的「對話功能」生成創意方向。


JoinMC智能客服機器人,面向廣大跨境電商用戶,限時免費中,歡迎試用~

圖片來源:JoinMC


Step2

點擊“去對話”就能夠立刻收到20個新穎的創意方向啦!

圖片來源:JoinMC


Step3

挑選更適合出圖的方向,我們這次選擇第1個,咖啡&音樂的結合,將文字復制一下保留即可。不過這個方向的表述需要人工再微調成Midjourney更能理解的文字,這個我們在出圖部分再做詳細演示。


(二)出圖部分

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在出圖部分我們登錄到Midjourney指令界面進行操作。

Step1

在指令框內輸入“/”在上方彈出的選項上選擇“/imagine”。

圖片來源:Midjourney


Step2

“/imagine”后輸入從JoinMC挑選的文字方向,這里我們如上文提到的,希望給Midjourney更大的創作空間,因此只輸入指令為“/imagine Coffee& Music”,而不框定更詳細的創作范圍。

圖片來源:Midjourney


如果大家有非常具體的需求也可以在這一步增加描述,這里推薦AI靈創提詞器(網址:frozenland.cc),可以協助大家生成非常詳細的指令,如下圖:

圖片來源:AI靈創提詞器


Step3

輸入好后點擊「回車鍵」,我們將得到四幅Midjourney創作的圖片,這就是初版生成圖啦!

圖片來源:Midjourney


Step4

Midjourney將咖啡杯和樂譜結合了起來,整體氛圍感十足,方向我們還是非常滿意的,但感覺少了一些沖擊力。因此我們結合初版圖的內容再對指令進一步優化為“/imagine The coffee cup is accompanied?by sheet music and instruments, and the notes float out of the cup”并按「回車鍵」再次輸出。

圖片來源:Midjourney


Step5

如上圖我們得到了咖啡杯中飄出音符,四周有樂譜和樂曲元素做點綴的4張精美圖片。相比初版圖,整體畫面更加豐滿,也更有表現力,但偏插畫的風格我們不太滿意,那我們可以選擇繼續添加風格關鍵詞來優化。在原指令的最后增加“Photography style”并按「回車鍵」再次輸出。

圖片來源:Midjourney


Step6

這次生成的圖片更貼近商業宣傳適用的風格同時兼具創意性,整體我們已經很滿意了,這時如果想要導出其中的某張圖,點擊U1/U2/U3/U4(數字代表圖片順序)即可獲得指定圖片,鼠標右鍵保存到本地就ok了!


如果對某張圖整體滿意,還想要延展幾張類似的圖片,可以點擊V1/V2/V3/V4(數字同樣代表圖片順序),我們選擇右下角這一張V4來演示,點擊V4可以得到以下4張延展圖:

圖片來源:Midjourney


如果滿意可以按上述方法點擊U系列按鈕導出,想要再延展也可以繼續點擊V系列按鈕,以上就是使用Midjourney制作創意圖的整體流程了。


在指令中我們沒有設置品牌logo的信息,這是因為Midjourney對一些需要精準化產出的內容仍然有一定不可把控性,與其讓AI生成不如后續人工干預把logo貼進去更有效率一些。



在上一期的理論分析中,我們推導出,要獲得AIGC良好的反饋,首先需要精通指令撰寫技巧;其次,我們了解到AIGC每次回復的信息增量上限是固定的,因此我們需要根據反饋結果不斷修改和遞進指令

#

這次由設計師Joy實操的Midjourney過程充分驗證了這一理論亮點。要生成令我們非常滿意的圖片,必須持續修改和加強指令以達到預期效果。

最后,關于LOGO的布局、位置和設計等方面的精細操作,AIGC無法完美地一次性完成,因此需要人工干預。

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本次實操教程也恰好驗證了我們在前期提出的核心思想:AIGC無法完全替代人工”。因為AIGC無法完成整個操作鏈路,它只能完成其中的一部分環節。

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因此,我們清楚地認識到,在人工智能工具蓬勃發展的時代,“十萬小時定律”仍然適用,與許多短視頻所聲稱的“一分鐘學會xxx”或者僅憑一些簡單提示詞就能立即取代某些職位的說法并不相符。



熊貓君鼓勵大家深耕學識,不斷完善自我,同時為大家提供更多關于AIGC的理論知識AI工具的實操教程,以幫助大家熟練運用這一領域的技能,為普及AIGC貢獻一己之力~


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熊貓君帶你走進AIGC的世界~



部分圖片來源于網絡,如有侵權行為,請聯系我們刪除。


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