两种AI 图像生成技术:MidJourney 和 Stable Diffusion

MidJourney 和 Stable Diffusion 是当前两种流行的 AI 图像生成技术,它们通过不同的方法来生成高质量的图像。以下是它们的详细介绍及其之间的区别,以及它们与 AI 绘画的联系。

1、MidJourney

MidJourney 是一个基于人工智能的图像生成平台,它允许用户通过简单的文本描述生成高质量的图像。这个平台通常用于艺术创作和视觉设计,帮助用户快速生成灵感或草图。下面展示一张曾经刷爆屏的图片,这看起来像是真人拍摄一样的照片,其实就是大名鼎鼎的MidJourney所生成的,很厉害吧!
在这里插入图片描述

1.1 MidJourney基本特点

  1. 易于使用:用户可以通过输入简单的文本描述来生成图像,非常适合非专业人士。
  2. 生成高质量图像:MidJourney 以生成高质量和富有创意的图像而闻名,适合用于艺术创作、概念设计等。
  3. 艺术风格多样:支持多种艺术风格,可以生成油画、素描、卡通等不同风格的图像。

1.2 MidJourney的玩法教程

1、首先登录 discord网站:https://discord.com/。界面如下:
在这里插入图片描述
2、点击右上角的登录界面,没有账号先进行注册操作。
在这里插入图片描述

通过邮箱接受验证邮件,验证之后,就完成注册了,直接登录 discord。

3、 登录 Midjourney网站:http

模型预测控制(Model Predictive Control,简称MPC)是一种先进的控制方法,用于实现系统的轨迹跟踪。在MATLAB中,可以基于车辆的动力学模型建立轨迹跟踪控制器,并利用自适应MPC控制算法对其进行求解。自适应MPC算法通过不断更新卡尔曼状态估计器相关增益系数矩阵以及控制器的状态来适应无人驾驶车辆当前的工作环境,以此补偿车辆的非线性以及状态测量噪声带来的影响。 在这个方法中,首先根据机器人的控制方式选择基于运动学或动力学运动状态方程建模。运动学模型基于车辆转向的几何学角度关系速度位置关系来建立描述车辆运动的预测模型,适用于低速运动场景。而动力学模型则对被控对象进行综合受力分析,从受力平衡的角度建模,适用于高速运动场景,如汽车无人驾驶。在MATLAB中,可以基于双轮差速运动学模型推导实现差速运动的MPC轨迹跟踪控制。 MPC控制器优化得到的控制输出是系统在未来有限时间步的控制序列。然而,由于理论构建的模型与系统真实模型之间存在误差,实际上更远未来的控制输出对系统控制的价值很低。因此,MPC仅执行输出序列中的第一个控制输出。 总之,通过MATLAB中的模型预测控制方法自适应MPC算法,可以实现对无人驾驶车辆的轨迹跟踪控制,并具有较好的控制精度鲁棒性。这为轨迹跟踪控制的研究提供了参考。
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