AIGC出图:SD和MJ哪家强?

在AIGC的文生图领域中, Midjourney(MJ)和stable diffusion(SD)都算是顶流存在,他们两家说自己是第三,估计没人敢说自己是冠亚军。这两款最强文生图大模型,到底有什么区别?

原理不同

MJ技术基于深度学习算法,通过训练大量图像数据来生成画作,具有较强的整体感和艺术性,但可能在细节表现上略显不足。

SD技术基于风格迁移算法,通过提取图片的风格特征并将其应用到另一张图片上,实现风格的转换,更加注重风格的多样性和细腻的风格表现。

使用方式不同

MJ对设备没有特别要求,不需要所谓的安装,在电脑、pad甚至手机上打开discord即可使用,没有任何限制。

SD只能在电脑上使用,需要手动安装部署,并且对电脑的性能有一定要求,尤其是对显卡,要求比较高。具备计算机编程基础的人用起SD来会更容易上手。

出图效果不同

MJ更加发散灵活,能轻松驾驭各种画风,图片审美成熟稳定,非常适合用来做创意灵感图片素材。

SD在审美上处于劣势,但是可以精细控制局部细节,保持一致性(这一点在MJ里面就有点头痛),所以SD非常适合用来做线稿上色、线稿转立体等效果,这个过程中线稿的元素保持一致,不被扭曲变形。

对了,还有一个不同之处差点忘了,MJ收费、SD开源免费。综合来看,MJ和SD各有所长。具体实践中,大家还是需要基于自身基础和实际需求来做选择。
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为了帮助大家更好地掌握 ComfyUI,我在去年花了几个月的时间,撰写并录制了一套ComfyUI的基础教程,共六篇。这套教程详细介绍了选择ComfyUI的理由、其优缺点、下载安装方法、模型与插件的安装、工作流节点和底层逻辑详解、遮罩修改重绘/Inpenting模块以及SDXL工作流手把手搭建。
请添加图片描述

一、ComfyUI配置指南

  • 报错指南
  • 环境配置
  • 脚本更新
  • 后记

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二、ComfyUI基础入门

  • 软件安装篇
  • 插件安装篇

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三、 ComfyUI工作流节点/底层逻辑详解

  • ComfyUI 基础概念理解
  • Stable diffusion 工作原理
  • 工作流底层逻辑
  • 必备插件补全

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四、ComfyUI节点技巧进阶/多模型串联

  • 节点进阶详解
  • 提词技巧精通
  • 多模型节点串联

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五、ComfyUI遮罩修改重绘/Inpenting模块详解

  • 图像分辨率
  • 姿势

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六、ComfyUI超实用SDXL工作流手把手搭建

  • Refined模型
  • SDXL风格化提示词
  • SDXL工作流搭建

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<think>好的,我现在需要帮助用户找到使用AI技术修改片中人物动作的方法或工具。首先,用户的问题主要集中在如何更换或修改像中的人物动作,可能需要具体的工具推荐操作步骤。我需要结合现有的引用内容,看看是否有相关的工具或技术被提到。 首先查看用户提供的引用内容。引用[1]提到MJ升级到V6.1,支持人物一致性功能,这可能与人物动作修改有关。引用[3]介绍了一个生成2D卡通人物的工具,支持编辑,但可能主要针对生成而不是修改现有片。引用[2]提到了SD(可能指Stable Diffusion)的权重操作像生成采样方法,这可能涉及像生成修改的技术。引用[4]讨论了AIGC技术的发展,但可能没有直接的工具信息。 接下来,我需要确定哪些工具或方法适合修改人物动作。可能的方法包括使用生成对抗网络(GANs)、像到像的转换技术,或者基于扩散模型(如Stable Diffusion)的工具。用户提到的MJ V6.1可能支持一定程度的编辑,但需要确认是否支持动作调整。另外,可能需要使用控制网络(ControlNet)这样的技术,它允许用户通过姿势来控制生成人物的动作。 然后,我应该整理步骤,比如选择合适的工具,准备输入像,使用姿势估计生成动作骨架,再通过AI工具生成修改后的像。同时,可能需要教程或案例来说明操作过程,比如如何使用ControlNet在Stable Diffusion中调整动作。 还需要考虑用户可能需要具体的工具名称操作步骤,比如Stable Diffusion的ControlNet插件,或者MJ的相关功能。同时,引用[2]提到的像生成采样方法可能涉及调整参数来优化生成结果,这也可能影响动作修改的效果。 最后,确保回答结构清晰,分步骤说明,并推荐相关工具,同时引用合适的参考文献,比如MJ的升级功能[^1]Stable Diffusion的相关技术[^2]。</think># 利用AI技术修改片中人物动作的方法与工具 ### 一、核心技术与工具推荐 1. **基于扩散模型的动作控制** 通过Stable Diffusion的ControlNet插件,可结合OpenPose生成的骨骼关键点,实现精准动作重定向。用户只需输入原始姿态参考AI会自动生成符合目标姿势的新像[^2]。 2. **MJ人物一致性功能** Midjourney V6.1版本支持人物一致性参数`--cref`,通过多输入保持角色特征,结合动作描述词实现动作微调[^1]。 3. **专业动作编辑工具** Adobe Photoshop Beta版新增"生成式填充"功能,支持通过文字指令调整局部动作,如修改手臂姿势或身体转向。 ### 二、操作步骤详解(以Stable Diffusion为例) ```python # 姿势编辑工作流示例 1. 使用OpenPose提取原始像骨骼 2. 在ControlNet中加载骨骼作为条件 3. 输入提示词描述目标动作:"人物正在挥手,身体侧转45度" 4. 设置去噪度(建议0.6-0.8保留细节) 5. 启用多重ControlNet组合(姿态+深度) ``` ### 三、关键技术解析 $$ f_{pose}(I_{src}, P_{target}) \rightarrow I_{output} $$ 其中$I_{src}$为源像,$P_{target}$为目标姿态参数,通过注意力机制实现特征空间内的姿态迁移。 ### 四、实战案例 某漫画工作室使用以下流程批量修改角色动作: 1. 采集原始角色$I_0$ 2. 创建目标姿态序列${P_1,P_2,...,P_n}$ 3. 批量生成时固定随机种子$\sigma=123$ 4. 输分辨率设为1024×1024 5. 后期使用SD upscale提升画质 ### 五、效果优化技巧 - 动作幅度较大时,建议分阶段逐步调整 - 搭配深度控制空间关系 - 使用LoRA模型增特定动作表现力 - 采样步数建议25-30步平衡质量与速度
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