【AI绘画SD】解锁AIGC写实摄影要素:摄影构图与视角关键提示,SD3模型最新体验

摄影构图与角度介绍

在现实摄影领域中,创作出优秀的摄影图像会涉及很多关键技术要素,如:光影效果摄影构图 (摄影机位置:相机与主体的距离)和摄影角度
(相机相对于主体的位置)等的选择。这些核心要素对于AIGC绘图(Stable Diffusion
1.5/XL、Playground、Midjourney)创作也极为重要,因此,本文总结了常用的摄影构图与角度
主题相关的AIGC绘图Prompt关键提示语,为大家在AIGC创作中提供不一样的写实摄影作品创作思路。另外,在摄影中还涉及光影效果等因素将在后续文章介绍。

本文收集的摄影构图与角度Prompt关键词参考来源

摄影构图-距离

  • • extreme close-up(极近景)

  • • close-up(近景)

  • • medium close-up(中近景)

  • • medium shot(中景)

  • • long shot(远景)

  • • establishing shot(全景)

  • • medium full shot(中全景)

  • • full shot(全幅景)

  • • upper body shot(上半身景)

  • • full body shot(全身景)

实际使用中常用的摄影构图-距离 有:extreme close-up(极近景)close-up(近景)medium shot(中景)establishing shot(全景)full body shot(全身景)

摄影角度-位置
  • • front view(正面视角)

  • • bilaterally symmetrical(对称视角)

  • • side view(侧面视角)

  • • back view(背面视角)

  • • from above(俯视角度)

  • • from below(仰视角度)

  • • from behind(背后视角)

  • • wide angle view(广角视角)

  • • fisheye view(鱼眼视角)

  • macro view(微距视角)

  • • overhead shot(顶视图)

### SD3 模型在 IT 领域的应用 #### 背景介绍 SD3 是一种基于人工智能的图像生成模型,其核心功能在于通过深度学习算法实现高质量的艺术创作和图形设计。该模型已经被广泛应用于多个领域,尤其是在创意产业和技术开发中展现出了强大的潜力[^1]。 #### 应用场景分析 ##### 广告设计营销 SD3 可用于创建具有吸引力的广告素材。借助其高效的图像生成能力和灵活的工作流程工具(如 comyfui),设计师可以快速制作出符合品牌风格的设计作品,并配合文案提升整体视觉冲击力。这种能力使得企业在市场推广活动中能够更高效地生产内容,从而提高竞争力。 ##### 用户界面/用户体验 (UI/UX) 设计 对于 UI/UX 设计师而言,利用 SD3 的强大渲染引擎可以帮助他们探索更多创新性的设计方案。例如,在原型阶段就可以生成接近最终产品的效果图,减少沟通成本的同时加快项目进度[^4]。 ##### 游戏开发中的角色建模环境构建 游戏行业同样可以从 SD3 技术获益匪浅。无论是复杂的人物形象还是逼真的虚拟世界背景都可以依靠此模型自动生成或者辅助优化。这不仅降低了传统手工绘制所需的时间投入,还提升了艺术表现的一致性和多样性[^2]。 ##### 多媒体内容创造 随着社交媒体平台日益重视视频短片等形式的内容传播,使用像 SD3 这样先进的 AI 绘画解决方案便成为了一种趋势。它可以协助创作者们轻松打造出独一无二的画面效果,满足观众不断增长的需求标准。 #### 训练方法概述 为了确保 SD3 拥有足够的泛化能力和特定领域的专业知识,采用了分阶段式的训练机制。具体来说,先是以大量公开可用的数据集加上自行收集的真实案例作为基础完成初步预训练;然后再针对具体的业务需求进行针对性调整——即所谓的“微调”过程[^3]。这样的做法既保证了系统的稳定运行又能适应不同类型的输入请求。 ```python import torch from diffusers import DiffusionPipeline model_id = "path/to/sd3_model" pipe = DiffusionPipeline.from_pretrained(model_id, torch_dtype=torch.float16) prompt = "a beautiful landscape with mountains and a lake" image = pipe(prompt).images[0] image.save("output_image.png") ``` 上述代码片段展示了如何加载并使用 SD3 模型生成一张描述为“美丽的山湖风景”的图片。这段简单的脚本体现了整个操作流程的高度自动化特性以及易用性特点。 ---
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