为什么AI图像生成不再选择环境
当尝试将人工智能图像生成融入实践时、许多人停留在“我需要什么样的环境？”。
- 我需要一台高性能电脑吗？
- 仅云就够了吗？
- 需要准备本地环境吗？
如果这个判断仍然含糊不清、实施本身并没有取得进展。
这里唯一重要的是、环境问题不是“规格”、
您控制多少生产过程？关键是这是一个设计问题。。
为什么我们对环境的认识如此错误？
云端或本地、最终将生成图像。。
所以、
- 看起来你可以用任何一个做同样的事情
- 很难区分
国家将。
然而，在实践中却明显不同。。
- 谁负责生成过程？
- 你能有多少控制权？
- 你能重现相同的结果吗？
这个区别、这直接影响生产的稳定性和规模。。
云端AI与本地AI的结构
一、整理结构。
云端人工智能：可通过外部加工完成的机构
典型云类型：
- 中途
- 达尔-E
- Adobe 萤火虫
- 双子座
- 聊天GPT
- 格罗克等人。
云人工智能是、所有图像生成处理均在服务器端完成。
用户、
- 输入文字或图像
- 接收生成的结果
仅有的。
换句话说、
生成机制作为黑匣子提供。です。
本地人工智能：PC内控制机制
代表：
- 稳定扩散
本地人工智能是、
- 人工智能模型
- 生成设置
- 加工过程
处理电脑上的一切。
这意味着、
将生成视为“过程”而不是“结果”的环境です。
实践和市场的变化（环境差异造成的结构）
视觉制作、1结构从创建点开始发生变化。。
- 提交多个想法
- 验证并选择
- 只做你需要的
在这个流程中、
- 云=验证
- 本地=生产
曾经有过划分。
环境的差异是、生产流程会有所不同。。
例子：生产流程因环境而异
例如，创建产品视觉效果。。
仅使用云进行操作时
- 生成多个图案
- 选择一个好的
在这种情况下、
- 速度很快
- 初始质量高
但、
- 无法再现相同的构图
- 难以继续经营
有一个限制。
当合并本地
- 固定条件
- 使用相同的成分生成
在这种情况下、
- 可重现的
- 可量产
反而、
- 需要环境建设
- 需要了解设置
变成。
云AI的优点和缺点
优点
无环境依赖性
- 与 PC 规格无关
- GPU不要
→ 准备实施
初始质量高
- 质量稳定，无需设置
→ 粗加工能力强
轻松增加试验次数
- 即时生成
→ 适用于验证过程
缺点
控制范围窄
- 难以确定构图
- 无法重现条件
看不到内部规格。
- 我不知道为什么会出现这样的结果
有限制
- 次数限制
- 不可定制
本地AI的优点和缺点
优点
控制范围广
- 条件可以详细设定
→ 可纳入生产过程
可重现的
- 相同条件下可生成
→ 适合连续生产
可扩展
- 模型和设置可以更改
缺点
需要环境建设
- 需要设置
依赖于硬件
- 受GPU/内存性能影响
操作难度极高
- 需要了解设置
主要服务差异（联系环境了解）
即使在云类型中，角色也不同。
中途
- 对抗气氛产生能力强
→ 方向性设计
达尔-E
- 易于遵循的说明
→ 成分验证
Adobe 萤火虫
- 生产工具协作
→ 实际生产连接
稳定扩散
- 控制/量产
→ 制作工程
人类生产与人工智能环境之间的角色共享
选择环境只是角色的划分问题。。
云
- 粗糙的一代
- 提示音确认
- 初步验证
当地的
- 条件固定
- 再现生成
- 持续生产
人
- 概念设计
- 品牌判断
- 最终品质
概括：环境由生产设计决定。
AI图像生成的环境是、
- 规格
- 工具
这不是由。
有三个标准。
- 你需要控制吗？
- 您需要可重复性吗？
- 是否应该将其纳入生产过程中？
综合考虑这三点、
- 云够用吗？
- 需要本地的吗？
变得清晰。
环境选择、
生产过程的设计本身です。
