MJ绘画基础宝典来啦!干货满满

大家好,接下来就教大家进阶玩法和高级设置,了解Midjourney的其他玩法同时学会调整高级设置,让出图质量再次升级。

傻瓜图片融合玩法

上一篇讲到关键词的写作技巧,但是如果有时候不知道怎么描述,同时手里又有两张图片,只想看看两张图的混合效果怎么办?这时就用到了创意工坊–图片融合模式。这个模式可以将两张图片进行完美的融合!具体操作步骤如图:

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这里给大家一个小建议在选择图片的时候可以选择同类型同色系的两张,出图会相对稳定和想象中的较像,当然也可以选择不同色系,一个做主体,一个做场景进行融合,效果可能会有惊喜另外不同模式下混出来的图也会有风格区别,如果出图效果不满意,大家可以多尝试一定能选到最心仪的图片。

进阶玩法–反推词

有时候我们看到一张很喜欢的图片,但是想要让它变得再特别一点,变成专属于你的图片,同时又不知道该怎么去描述,那该怎么办?没关系!我来教你用图片解析,反推关键词帮你解忧~具体步骤如图:

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这个功能会将你的图片进行关键词解析,你可以用这个关键词再次进行图片生成,相信一定可以让你满意!**
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进阶玩法–图生图技巧

从反推词技巧里面获取到关键词后,如果再次生成的图片并不是你想要的效果,那你可以使用图生图加关键词再次制作一定可以得到你最满意的效果,接下来就是了解如何进行图生图。(垫图就是你所上传的图片)具体步骤如图:

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图片权重–iw数值

首先给原图多一点权重,那么什么叫权重?权重:翻译成白话就是,让谁更有权力,让谁更重要。这里有两种方法赋予权重:

1.给图片权重:【–iw数值)

用来调控垫图相对于文字描述的权重的表达方法是【–iw数值】对于V5模型来说数值区间0.5~2,数值越接近2,-V4不支持,图片对生成图的影响越大。不带IW参数时,默认值为–iw0.25,也就是说默认图片权重为25%。

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2.注意中文无需输入复杂指令,点击设置–参数,进行调整即可。正确输入是:上传图片+设置–iw数值

关键词权重::数值

1.给关键词权重

文字权重的原理:是一种关键词比重分配的原则。表达方式是【::数值)

正确的书写格式为:关键词+::数值,英文双冒号,中间无空格

此处举例:女孩,老虎/THE GIRL,THE TIGER让我们分别给女孩和老虎不同的权重做对比试验

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【女孩::1】对比【老虎::1】,可以清晰的看到权重给到谁,谁就更重要,谁的画面占比会明显增大。

关键词权重–负权重与顺序

2.负提示权重::-数值

【名词::-数值】可以减少或去掉画面里的指定元素权重,也可以用【–NO+名词】替代,一个道理

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3.顺序影响权重

我想做更多的对比实验探究权重的有效数值极限,然后发现关键词本身的顺序也会一定程度的影响,初始权重分配,举例如下:

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好啦,干货就到这里啦,学会这期一定能够让你Midjourney绘画中更加如鱼得水。

关于AI绘画技术储备

学好 AI绘画 不论是就业还是做副业赚钱都不错,但要学会 AI绘画 还是要有一个学习规划。最后大家分享一份全套的 AI绘画 学习资料,给那些想学习 AI绘画 的小伙伴们一点帮助!

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随着技术的迭代,目前 Stable Diffusion 已经能够生成非常艺术化的图片了,完全有赶超人类的架势,已经有不少工作被这类服务替代,比如制作一个 logo 图片,画一张虚拟老婆照片,画质堪比相机。

最新 Stable Diffusion 除了有win多个版本,就算说底端的显卡也能玩了哦!此外还带来了Mac版本,仅支持macOS 12.3或更高版本。

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stable diffusion往往一开始使用时图片等无法达到理想的生成效果,这时则需要通过使用大量训练数据,调整模型的超参数(如学习率、训练轮数、模型大小等),可以使得模型更好地适应数据集,并生成更加真实、准确、高质量的图像。

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4.stable diffusion提示词

提示词是构建由文本到图像模型解释和理解的单词的过程。可以把它理解为你告诉 AI 模型要画什么而需要说的语言,整个SD学习过程中都离不开这本提示词手册。

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5.AIGC视频教程合集

观看全面零基础学习视频,看视频学习是最快捷也是最有效果的方式,跟着视频中老师的思路,从基础到深入,还是很容易入门的。

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实战案例

纸上得来终觉浅,要学会跟着视频一起敲,要动手实操,才能将自己的所学运用到实际当中去,这时候可以搞点实战案例来学习。

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### 结合使用Midjourney和Stable Diffusion 在实际项目中结合使用Midjourney(MJ)和Stable Diffusion(SD),可以充分利用两者的优势,创造出更加独特和高质量的艺术作品。具体方法如下: #### 利用MJ快速生成创意概念 由于Midjourney对于片的可控性相对较弱[^1],但在生成初期的概念设计阶段具有高效的特点,能够迅速提供多种风格的设计方案供选择。 ```python # 使用API调用Midjourney服务获取初步构想像 import requests def get_initial_concept(prompt): url = "https://api.midjourney.com/v1/images/generations" headers = {"Authorization": "Bearer YOUR_API_KEY"} data = { 'prompt': prompt, 'num_inference_steps': 20, 'guidance_scale': 7.5 } response = requests.post(url, json=data, headers=headers) image_url = response.json()['image_urls'][0] return image_url ``` #### 应用SD细化和完善最终产品 一旦有了满意的初始构思之后,则可以通过导入到Stable Diffusion环境中进一步优化细节部分。这包括但不限于调整色彩搭配、增加特定元素以及改变整体氛围等方面的工作[^3]。 ```bash # 将由Midjourney产生的像作为输入给定至Stable Diffusion模型进行再处理 !pip install diffusers transformers accelerate safetensors from PIL import Image from io import BytesIO import torch from diffusers import StableDiffusionPipeline model_id = "CompVis/stable-diffusion-v-1-4-original" device = "cuda" pipe = StableDiffusionPipeline.from_pretrained(model_id, torch_dtype=torch.float16).to(device) response = requests.get(image_url_from_midjourney) init_image = Image.open(BytesIO(response.content)).convert("RGB") output = pipe( init_image=init_image.resize((512, 512)), strength=0.8, guidance_scale=7.5 ).images[0] output.save("./refined_artwork.png") ``` 通过上述方式,在项目的不同阶段分别发挥两种工具各自特长之处,从而达到更好的创作效果。
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