- Pourquoi la génération d'images IA arrête le chantier
- Pourquoi les résultats varient (comprendre le mécanisme)
- Différence entre l'IA de type cloud de génération d'images et l'IA locale
- Le cloud et le local ont des rôles différents
- Différences dans les principaux services (perspective pratique)
- Image globale de la génération d’images IA (flux de production)
- Modèles de défaillance courants
- Connecter la production humaine et l’IA
- résumé：Comprendre la génération d'images IA en termes de structure
Pourquoi la génération d'images IA arrête le chantier
Je pense que beaucoup de gens ont déjà rencontré la génération d’images IA.、Quand j'essaye de l'utiliser en pratique, ça s'arrête au même endroit.。
- Même si les instructions sont les mêmes, les résultats ne sont pas stables.
- Le résultat est complètement différent selon le service.
- je ne sais pas lequel choisir
Ce n'est pas un problème de compétence。
La cause est、Ne pas comprendre séparément le mécanisme et la structure du serviceです。
La génération d’images IA n’est pas un « outil »、C'est un système qui entre dans le processus de production.。
Je dois d'abord régler ça.、Peu importe ce que vous utilisez, la reproductibilité ne s’améliorera pas.。
Pourquoi les résultats varient (comprendre le mécanisme)
Structure pour générer des images à partir du bruit
La plupart des IA de génération d'images actuelles、Il fonctionne sur un mécanisme appelé modèle de diffusion.。
c'est、
- Commencez par du bruit aléatoire
- progressivement converti en images
C'est le processus。
Autrement dit、Nous ne créons pas un formulaire complet depuis le début.、
Converge stochastiquement vers un « état probable »Seulement。
Donc, en pratique、
- Mêmes instructions, résultats différents
- ne peut pas être entièrement reproduit
- La tâche est de « le rapprocher »
La prémisse est que。
Les invites ne sont pas des « instructions » mais des « pondérées »
La saisie de texte (invite) n'est pas une instruction。
- Les éléments fortement écrits sont plus susceptibles d'être reflétés
- Les éléments faibles peuvent être ignorés
Autrement dit、c'est
Plutôt que de préciser des conditions、contrôle de tendanceです。
Si vous comprenez mal cela、
- Il vaut mieux écrire longtemps
- Plus vous écrivez de détails, plus ce sera précis.
Je pense que oui.、En fait c'est le contraire、
Concevoir ce qu'il faut prioriserdevient important。
La saisie d’image est un « dispositif de contrôle »
Parce que le texte seul est instable、Utiliser les images en pratique。
Si vous insérez une image、
- La composition est stable
- Les couleurs correspondent
- les détails sont corrigés
Autrement dit、
- Texte = Direction
- Image = Contrôle
Le rôle sera。
Je me demande s'il est possible de séparer ces deux、En pratique, cela fait une grande différence。
Différence entre l'IA de type cloud de génération d'images et l'IA locale
Il s’agit de la première branche dans la compréhension de la génération d’images IA.。
Cependant, plutôt que « ce qui est le mieux »、
Différences dans le degré de contrôle requisdoit être compris comme。
IA basée sur le cloud：Mécanisme pour produire l'image terminée
Choses représentatives：
- À mi-parcours
- DALL-E
- Adobe Luciole
- Gémeaux
- ChatGPT
- Grok et coll.
Caractéristiques：
- généré côté serveur
- Haute qualité initiale
- Obtenez des résultats immédiatement
Comportement en pratique：
- Fonctionne même avec des instructions vagues
- l'ambiance est forte
- Cependant, un contrôle détaillé est difficile
En termes de tir、
Tournage dans un studio déjà terminéです。
IA locale：Mécanisme pour contrôler le processus de production
représenter：
- Diffusion stable
Caractéristiques：
- Fonctionne sur PC
- Configurable/personnalisable
- Peut créer une reproductibilité
Comportement en pratique：
- les conditions peuvent être fixées
- Peut reproduire la même composition
- Fort dans la production de masse
En termes de tir、
Assembler votre propre éclairage et votre équipementです。
Il existe peu de types locaux d'IA de génération d'images。
Le cloud et le local ont des rôles différents
Ces deux-là ne sont pas en compétition。
En pratique, il se répartit comme suit。
- Cloud → approximatif/direction/génération initiale
- Local → contrôle/reproduction/production de masse
Sans cette compréhension、
- Échec lors de la tentative de production en masse dans le cloud
- Il est inefficace de créer des informations brutes localement.
Une divergence se produit.。
Différences dans les principaux services (perspective pratique)
Il ne s’agit pas ici de « performances ».、Différences dans la philosophie de conceptionje le verrai à。
À mi-parcours：créer une direction
- ambiance forte
- Orienté vers l'art
- Fort contre la génération brutale
utiliser：
- Examen visuel clé
- conception de ton
DALL-E：Vérifier les instructions
- Texte facile à comprendre
- Composition stable
- Moins de faillites
utiliser：
- Confirmer les instructions
- Disposition des compositions
Adobe Luciole：Incorporer dans la production
- Collaboration avec les outils de conception
- Forte génération partielle
utiliser：
- Aide à la retouche
- Travaux de remplacement
Diffusion stable：contrôle et production de masse
- Personnalisable
- reproductible
utiliser：
- Image du produit production de masse
- Génération de composition fixe
Image globale de la génération d’images IA (flux de production)
La génération d'images IA n'est pas autonome、Utilisé différemment dans le processus。
① Conception brute/directionnelle
→ À mi-parcours
② Instructions/vérification de la composition
→ DE-E
③ Connexion à la production réelle
→ Luciole
④ Production/exploitation de masse
→ Diffusion stable
comme ça、
Les rôles sont divisés dans le processus de productionest la réalité。
Modèles de défaillance courants
Ces trois sont les plus courants dans la pratique.。
① Essayez de tout faire avec un seul service
→ Il y aura toujours une limite
② Essayez de résoudre le problème à l'aide des invites
→ Le contrôle s'obtient par la structure.
③ Utilisez-le immédiatement pour la production
→ Le processus de vérification est ignoré.
En termes de tir、
- Production sans tests
- Le tout supporté par des équipements fixes
est dans le même état que。
Connecter la production humaine et l’IA
je réglerai ça à la fin。
L'IA est aux commandes
- génération brute
- Vérification de la composition
- Développement de variantes
Responsable des personnes
- conception
- jugement de marque
- qualité finale
Ce n'est qu'après que cette séparation soit réalisée、
L'IA sera intégrée à la production。
résumé：Comprendre la génération d'images IA en termes de structure
Il y a trois points à comprendre concernant la génération d’images IA.。
- Comment ça marche (pourquoi ça casse)
- Service (pourquoi différent)
- Processus (où l'utiliser)
Si vous appuyez sur ceci、
- Ne vous inquiétez pas du choix des outils
- Améliore la reproductibilité
- Peut être intégré à la production
Cela ressemblera à ceci。
La génération d'images IA n'est pas une technologie、
Éléments de conception du processus de productionです。
Si tu peux comprendre jusqu'ici、
Il sera prêt pour une utilisation pratique pour la première fois.。
▶︎ [Environnement requis pour la génération d'images AI | Différence entre l'IA cloud et l'IA locale]
