神经网络如何创建图像
该模型是在大量带有描述的图片上进行训练的，因此它可以将单词与视觉图像联系起来。您编写文本描述 - 模型逐步将随机噪声转换为符合请求的图像。由此可以得出两个结论。第一：描述越准确、越完整，结果就越接近预期。第二：相同的请求可以生成不同的图像，这是正常的 - 生成会重复多次并选择最好的图像。了解这种机制可以立即消除初学者一半的挫败感，并将随机尝试转变为有意识的工作。
生成图像的请求由什么组成？
一个好的要求可以同时回答几个问题：描绘什么、以什么风格、如何构建框架、什么样的光线和情绪。不要用“猫”来描述“窗边的红猫，柔和的晨光，侧视图，照片般的真实感”。分离语义块——对象、环境、风格、视角——这样模型就不会混淆它们。指定封面或图标的格式：水平或垂直。添加不应该出现在图片中的内容。细节越具体，模型自己思考的就越少，结果就越可预测。
样式和格式：如何管理结果
同一对象可以显示为照片、水彩画、3D 渲染、平面插图或像素艺术 - 风格由文字决定。指明类型引用，而不是特定作者：“简约矢量插画”、“电影镜头”、“铅笔素描”。控制构图——特写、俯视图、对称——和调色板。一次更改一个参数以了解什么会影响什么。保存成功的配方：随着时间的推移，您将积累一个个人技术库，这将显着加快您的工作速度并使您的风格易于识别。
初学者常见错误以及如何避免这些错误
主要错误是请求太短，或者相反，不一致，模型不理解优先级。第二是期望第一次尝试就完美，而不是多次迭代和编辑。第三是忽略格式和分辨率，导致图片不适合任务。一个单独的主题是图像中的文本：模型经常混淆字母，最好单独添加铭文。请记住权利：几代人都适合草稿和内容，但使用条款值得检查。有意识的方法可以避免数十次无用的尝试和紧张。
在哪里使用人工智能图像以及如何将其转化为技能
人工智能图像可以在以前需要设计师或库存的地方发挥作用：帖子和故事、文章封面、演示插图、布局、概念和情绪板。对于营销人员来说，它是速度；对于博主来说，它是一种可识别的风格；对于企业家来说，它是视觉效果，无需工作室预算。但一次性的美丽画面和任务的稳定结果是不同的层次。第二个是当你理解了请求的逻辑并在不同的场景下系统地解决它，而不是随意复制别人的公式并希望运气。