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AI关键词怎么写?偷懒指南

2023-03-07 09:01:52 时间

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本期是#NFT杂志的N3期,介绍了一种AIGC的工作流。

我们知道Prompt工程,需要做大量的实验,研究不同词语的组合效果,要求使用者的词汇量和大量的时间(算力)。

好在有另一项技术,可以从图片里直接反向推理出prompt词,为我们调配新的风格节省大量的时间。于是工作流就变成了到素材网,找风格的灵感,然后通过CLIP Interrogater提取出prompt后,再进行实验。此流程可以节省不少时间。

前面演示的工作流程:图片->文字->图片,由于不是端到端的模型,肯定会存在信息的损失。此方法,风格与原图存在差距,得到的结果可以作为初始风格,再通过不断实验来调配出理想风格。 除了在实验prompt词的时候可以“偷懒”,我们还可以自行训练属于自己的提示词--自定义提示词。 Stable Diffusion Conceptualizer,提出了自定义提示词的方法。预训练了上百种风格的自定义词,只需3-5张图片即可完成模型的微调训练。