TL;DR
Image-to-image dirbtinis intelektas paverčia vieną vaizdą kitu, naudodamas pažangius mašininio mokymosi algoritmus. Nuo eskizų tobulinimo iki stilių keitimo, jis revoliucionuoja kūrybines darbo eigas. Šis vadovas išsamiai nagrinėja, kaip tai veikia, geriausius įrankius, realias naudojimo sritis ir ateities tendencijas.
Kas yra vaizdas į vaizdą dirbtinis intelektas ir kaip jis veikia
Vaizdas į vaizdą dirbtinis intelektas reiškia mašininio mokymosi modelių klasę, skirtą konvertuoti vieną vaizdą į kitą, išlaikant tam tikras originalo savybes ar struktūras. Skirtingai nuo tradicinio dirbtinio intelekto vaizdų generavimo, kuris prasideda nuo teksto, šis metodas prasideda nuo pagrindinio vaizdo ir transformuoja jį kūrybiškai arba funkcionaliai.
Pavyzdžiui, įsivaizduokite, kad įkeliate grubų eskizą ir paverčiate jį pilnai spalvotu anime personažu. Tai vaizdas į vaizdą dirbtinis intelektas veiksme. Jis nekuria nuo nulio – jis tobulina, perkuria arba stilizuoja tai, kas jau yra.
Šio stebuklo variklis dažnai yra modelio architektūra, vadinama GAN (Generatyviniai prieštaraujantys tinklai) arba difuzijos modeliai. Visų pirma, tokie difuzijos modeliai kaip Stable Diffusion img2img tapo populiarūs dėl savo aukštos kokybės rezultatų ir pritaikomumo.
Čia pateikiamas supaprastintas šių modelių veikimo principas:
- Įvesties vaizdas: Jūs pateikiate vaizdą – tai gali būti eskizas, nuotrauka ar skaitmeninis menas.
- Užklausa (pasirinktinai): Pridėkite teksto instrukcijas, kad nukreiptumėte transformaciją.
- Triukšmo įterpimas: Modelis prideda ir pašalina triukšmą, kad palaipsniui "formuotų" transformaciją.
- Rezultato vaizdas: Galutinis rezultatas atspindi tiek originalą, tiek kūrybines korekcijas.
Ši technika sudaro daugelio naujų AI vaizdų redagavimo sprendimų, kuriuos matome šiandien, pagrindą.
Populiarūs vaizdas į vaizdą dirbtinio intelekto įrankiai, kuriuos verta išbandyti
Į vaizdas į vaizdą dirbtinio intelekto sritį įžengė kelios galingos platformos, kiekviena siūlanti unikalių funkcijų ir bendruomenės palaikymą. Štai keletas plačiai naudojamų įrankių:
Stable Diffusion (img2img)
Stable Diffusion yra pagrindinis dirbtinio intelekto modelis, kuris veikia daugeliui img2img įrankių. Jo vaizdas į vaizdą režimas leidžia jums įkelti nuotrauką ir manipuliuoti ja naudojant užklausą ir stiprumo slankiklį. Nesvarbu, ar norite fotorealistinio varianto, animacinio stiliaus ar siurrealistinio filtro, Stable Diffusion gali tai pateikti.
Tie, kurie nori daugiau kontrolės, gali naudoti Stable Diffusion su tokiais įrankiais kaip ComfyUI, vaizdiniu mazgais pagrįstu pagrindu sudėtingų vaizdų darbo eigų kūrimui. Sužinokite daugiau, kaip ComfyUI pagerina šį procesą mūsų įraše /blog/comfyui-manager.
PixVerse
PixVerse geriausiai žinomas kaip AI vaizdo įrašų generatorius, paverčiantis teksto ar vaizdo užklausas trumpais klipais; nors jis gali pateikti statinius kadrus, jo pagrindinė stiprybė yra tekstas į vaizdo ir vaizdo į vaizdo generavimas, o ne klasikinis "vaizdas į vaizdą" redagavimas. Menininkai ir dizaineriai vertina jo greitą atvaizdavimo greitį ir įvairius nustatymus. Naudodamiesi tokia platforma kaip PixVerse, lengviau generuoti turinį žaidimams, skaitmeniniam menui ir rinkodaros medžiagai.
ComfyUI
Kaip jau minėta, ComfyUI yra pritaikomas Stable Diffusion ir kitų modelių frontendas. Jis supaprastina sudėtingų darbo eigų kūrimą per savo drag-and-drop mazgų sistemą. Nors jis yra labiau pažengęs, net pradedantieji gali rasti vertę jo vaizdiniame požiūryje.
Kiti paminėjimai
- Artbreeder: Puikus portretų maišymui ir transformacijai.
- Runway ML: Siūlo vaizdo į vaizdo ir vaizdų redagavimo įrankius su švariu UX.
- Playground AI: Draugiškas pradedantiesiems su plačiu stilių filtrų rinkiniu.
Kiekviena iš šių parinkčių turi savo privalumų ir trūkumų, tačiau visi naudoja vaizdas į vaizdą dirbtinio intelekto principus, kad pateiktų pritaikomas transformacijas.
Žingsnis po žingsnio vadovas pradedantiesiems
Jei tik pradedate, nesijaudinkite—naudoti vaizdas į vaizdą dirbtinio intelekto generatorių yra lengviau, nei manote. Štai kaip galite tai išbandyti naudodamiesi paprastu internetiniu įrankiu, pvz., Stable Diffusion img2img.
Pradžia
-
Pasirinkite platformą
Naudokite svetainę, pvz., Claila, Hugging Face arba Playground AI, kuri palaiko img2img funkcijas. -
Įkelkite savo vaizdą
Tai gali būti bet kas – ranka pieštas eskizas, asmenukė ar senas nuotrauka, kurią norite stilizuoti. -
Įveskite užklausą
Pridėkite aprašomąjį tekstą, pvz., "kiberpunk stilius" arba "Van Gogo stilius". -
Pakeiskite nustatymus
Žaiskite su stiprumu (kiek pokyčių norite), raiška ar išvesties stiliumi. -
Generuokite ir atsisiųskite
Leiskite modeliui apdoroti jūsų užklausą ir atsisiųskite vaizdą, kai jis bus paruoštas.
Ir štai – jūsų pirmasis dirbtinio intelekto transformuotas vaizdas!
Norėdami giliau įsigilinti į kūrybinį vaizdų redagavimą, patikrinkite, kaip menininkai naudoja fantazijos meno generatorius mūsų įraše /blog/ai-fantasy-art.
Realiosios taikymo sritys ir kūrybinės idėjos
Vaizdas į vaizdą dirbtinis intelektas nėra tik žaisliukas – jis naudojamas realiuose projektuose tiek profesionalų, tiek mėgėjų. Štai keletas jaudinančių būdų, kaip žmonės jį naudoja:
Kūrybiniai naudojimo atvejai
- Personažų dizainas: Paversti grubius koncepcinius eskizus į poliruotus personažus žaidimams ar komiksams.
- Rinkodara ir reklamos: Generuoti vizualinius variantus A/B testavimui socialinės medijos kūriniuose.
- Interjero dizaino maketai: Fotografuoti kambarį ir taikyti skirtingas temas, pvz., "modernus minimalizmas" ar "rustikinis kaimo stilius".
- Komiksų ar mangos kūrimas: Paversti ranka pieštus kadrus į spalvotas, stilizuotas puslapius.
- Portretų perkūrimas: Transformuoti profesionalius portretus filtrais LinkedIn ar asmeniniam prekės ženklui. Sužinokite, kaip tai padaryti, mūsų įraše /blog/ai-linkedin-photo-generator.
Reali gyvenimo pavyzdys
Laisvai samdoma iliustratorė vardu Maya naudojo img2img, kad pagreitintų savo klientų darbą. Ji eskizuodavo siužetines lentas, tada naudodavo Stable Diffusion, kad greitai pritaikytų akvarelės išvaizdą. Tai sutaupė jai valandas rankinio spalvinimo kiekviename projekte.
Iššūkiai, etika ir geros praktikos
Kaip ir visos dirbtinio intelekto technologijos, AI vaizdų redagavimas per vaizdas į vaizdą dirbtinį intelektą kelia keletą svarbių klausimų.
Apribojimai, į kuriuos reikia atsižvelgti
Vaizdas į vaizdą dirbtinis intelektas yra galingas, bet ne be trūkumų. Nenuoseklūs rezultatai gali atsirasti, kai modelis neteisingai supranta jūsų ketinimą; jums gali prireikti kelių bandymų, kad pasiektumėte norimą išvaizdą. Aparatinės įrangos reikalavimai taip pat turi reikšmę—sudėtingi difuzijos modeliai greičiausiai veikia specializuotoje GPU arba mokamoje debesies pakopoje. Galiausiai, saugokitės stiliaus perkėlimo: kai kurie kontroliniai taškai linksta stipriai į anime, kiti link fotorealizmo, todėl pasirinkite (arba pritaikykite) modelį, kuris atitinka jūsų prekės ženklo estetiką.
Etiniai aspektai
- Sutikimas: Nenaudokite tikrų žmonių portretų be leidimo.
- Atribucija: Dirbtinio intelekto generuoti kūriniai turėtų būti tiksliai pažymėti, ypač komercinėje aplinkoje.
- Šališkumas: Kaip ir bet kuris modelis, treniruotas ant didelių duomenų rinkinių, vaizdas į vaizdą dirbtinis intelektas gali atspindėti socialinius ar kultūrinius šališkumus.
Dėl išsamesnių įžvalgų apie dirbtinio intelekto atsakomybę, mūsų įrašas /blog/ai-detectors-the-future-of-digital-security nagrinėja, kaip detekcijos įrankiai evoliucionuoja, siekiant spręsti šiuos klausimus.
Geros praktikos
- Visada peržiūrėkite ir patobulinkite rezultatus prieš juos publikuodami.
- Naudokite kelis įrankius geresniems rezultatams pasiekti.
- Nuolat atnaujinkite naudojimo sąlygas kiekvienai platformai.
Kas laukia vaizdas į vaizdą dirbtinio intelekto ateityje?
Vaizdas į vaizdą dirbtinio intelekto ateitis atrodo šviesi—ir užimta.
Kai modeliai tampa pažangesni, greičiausiai matysime realaus laiko vaizdų transformacijas, geresnį konteksto supratimą ir net 3D modeliavimą iš 2D įvesties. Gamma.ai yra dirbtinio intelekto pristatymų kūrimo įrankis, kuris automatizuoja pristatymo dizainą; nors tai nėra grynas vaizdas į vaizdą įrankis, jis rodo, kaip generatyvinis dizainas plečiasi į naujas vizualines darbo eigas—žr. /blog/gamma-ai.
Kitas jaudinantis frontas yra vaizdo ir img2img technologijos susijungimas, leidžiantis kadrų po kadro transformacijas kūrybinėje filmų kūrimo srityje.
Šiuo metu tyrėjai taip pat dirba su modelio šališkumo mažinimu, raiškos gerinimu ir šių įrankių prieinamumo didinimu kasdieniams vartotojams. Įsivaizduokite ateitį, kurioje galite greitai nupiešti logotipą ir iš karto gauti poliruotus rezultatus, pritaikytus skirtingoms platformoms—tai greitai tampa realybe.
Kaip komandos ir įmonės gali pasinaudoti vaizdas į vaizdą dirbtiniu intelektu
Rinkodaros komandos gali sukurti kelis reklamos variantus per kelias minutes, o ne dienas. Dizaineriai įkelia pagrindinę produkto nuotrauką, taiko skirtingas sezonines paletes ir iš karto turi paruoštus kūrinius testuoti.
E-komercijos pardavėjai naudoja tą pačią darbo eigą, kad lokalizuotų vaizdus skirtingiems regionams be brangių perfilmavimų.
Leidybos srityje redaktoriai konvertuoja grubias siužetines lentas į pilnai spalvotas iliustracijas, atitinkančias namų stilių. Tai sutrumpina patvirtinimo ciklą ir išlaiko kasdienius turinio srautus greitus.
Didelės įmonės taip pat gauna naudos. Pavyzdžiui, kosmetikos prekės ženklas pateikė būsimos pakuotės linijų piešinius į vaizdas į vaizdą modelį ir sugeneravo fotorealistinius maketus vidiniams fokusavimo grupėms. Atsiliepimai, kurie truko savaites, buvo surinkti per dvi dienas.
Bendra tema: greitesnės iteracijos, mažesnės dizaino išlaidos ir duomenimis paremtas eksperimentavimas. Kai tai derinama su tvirtu valdymu—aiškiais peržiūros kontrolės taškais ir vandenženkliais—įmonės gali išplėsti vizualinės produkcijos apimtis, tuo pačiu išlaikydamos prekės ženklo atpažįstamumą.
Užklausų inžinerijos patarimai aštresniems img2img rezultatams
Nors img2img modeliai gali veikti "iš dėžutės", gerai sukonstruotos užklausos žymiai pagerina nuoseklumą. Sekite šią trijų žingsnių formulę: (1) Tema + Stilius, (2) Pokyčių lygis, ir (3) Neigiamieji užuominos. Pavyzdžiui, "1920-ųjų Art Deco plakatas su džiazo grupe, stipri stilizacija 60 %, --no blurry faces." Bandykite užklausas skirtingais stiprumo reikšmėmis (pvz., 0.25, 0.5, 0.75), kad pamatytumėte, kiek originalo vaizdo norite išlaikyti. Galiausiai, keiskite mažais žingsniais—per daug kintamųjų keitimas vienu metu apsunkina, kas veikia. Šis tikslinis požiūris ne tik taupo GPU kreditus, bet ir leidžia gauti aukštesnės kokybės išvestis, kurioms reikia mažiau postprodukcijos.
Pasiruošę išbandyti vaizdas į vaizdą dirbtinį intelektą?
Vaizdas į vaizdą dirbtinis intelektas atveria kūrybos pasaulį, nesvarbu, ar esate skaitmeninis menininkas, rinkodaros specialistas, ar tiesiog smalsus, kas įmanoma. Nuo idėjų eskizavimo iki galutinių vaizdų kūrimo, šie įrankiai yra lengviau naudojami ir galingesni nei bet kada.
Atrakinkite savo kūrybinį potencialą šiandien – prisijunkite prie Claila bendruomenės ir tyrinėkite geriausius įrankius vienoje vietoje.
