Bilderzeugung KI-generierte Bildtechnologie basiert auf generativer künstlicher Intelligenz, insbesondere auf Deep-Learning-Algorithmen des maschinellen Lernens, wie beispielsweise Generative Adversarial Networks (GANs), die durch Lernen aus großen Datensätzen einzigartige Bilder erstellen können, die aussehen, als wären sie von Menschen gezeichnet. Diese Technologie findet breite Anwendung in Kunst, Design und Datenvisualisierung. Durch die Eingabe eines Stichworts lassen sich schnell einzigartige Bilder generieren. Diese Technologie unterstützt Nutzer nicht nur bei der effizienten Erstellung mehrerer hochwertiger Bilder, sondern dient auch Designern und Kreativteams als Inspirationsquelle und unterstützt die Umsetzung verschiedener Kreativprojekte. KI-Bildtechnologie kann Designern und Kreativteams eine reichhaltige Inspirationsquelle bieten. Im traditionellen Designprozess ist die Suche nach Inspiration oft zeitaufwändig. Generative KI hingegen kann anhand verschiedener Anregungen schnell Bilder in verschiedenen Stilen und Themen liefern und Designern so die Entwicklung neuer Ideen erleichtern. Darüber hinaus können die generierten Bilder auch als erster Entwurf oder Referenz dienen und so die Grundlage für weitere Anpassungen und Verbesserungen bilden. MiniWork KI-BildgenerierungVom Werbedesign bis zur Produktverpackung, von der Film- und Fernsehproduktion bis zur Spieleentwicklung können Bilder, die auf Basis von Stichworten generiert werden, bahnbrechende Innovationen in diesen Bereichen bringen. So können Marken beispielsweise schnell visuelle Materialien erstellen, die zu ihrem Stil passen, während Film- und Fernsehproduktionsteams KI-generierte Konzeptkarten für die Szenengestaltung und Storykonstruktion nutzen können. Wie verwende ich die Bildgenerierungsfunktion von MiniWork AI? Schritt 1: Klicken Sie auf die Funktion [AI Image Generation] und wählen Sie den gewünschten Bildstil, das Bildverhältnis und die Zielausgabemenge aus. Schritt 2: Geben Sie im Feld „Bildbeschreibung“ einen Absatz mit dem Inhalt des Bilds ein, das Sie erstellen möchten, sowie eine relevante Beschreibung des Zielbilds, einschließlich (Motiv + Verhalten des Motivs + Szenenbeschreibung + ästhetische/atmosphärische Anforderungen) so weit wie möglich. Schritt 3: Klicken Sie auf [Generieren] und warten Sie, bis das Bild generiert wurde. Austausch von Trainingserfahrungen des KI-Rohbildmodells: 1. Ein Stichwort (prompt) Die Kernkomponenten sind:Thema, Thema, Handlung und Szene, kann es in natürlicher Sprache beschrieben werden und gleichzeitig können Wörter wie Stil, Licht und Schatten sowie Farbe hinzugefügt werden, um ästhetische Anforderungen zu erfüllen. Beispiel: Ein kleiner weißer Bär mit schwarzer Brille liest in einem Café ein Buch. Das Buch liegt auf dem Tisch. Auf dem Tisch steht auch eine Tasse dampfender Kaffee. Daneben ist das Fenster des Cafés. 2. Die Wirkung des Wensheng-Bildmodells hängt von den Eingabeaufforderungswörtern und der Anzahl der Trainingszeiten ab. Die Wirkung ist ungewiss. Wenn es einmal nicht erfolgreich ist, können Sie die Eingabeaufforderung mehrmals anpassen, weitere Eingabeaufforderungswörter für qualitativ hochwertige Bilder lernen und mehrere Bilder extrahieren.Betonung besonderer Anforderungen, wodurch die generierten Bilder nach und nach den Erwartungen entsprechen. 3. Wenn Sie ein Bild mit einer Filmtextur wünschen, können Sie Wörter wie „Filmtextur“ oder „Filmatmosphäre“ hervorheben. 4.Das Wichtige an die erste Stelle setzenWenn das Modell nicht gut reagiert, können Sie es wiederholt betonen und Synonyme mehrfach verwenden, um es hervorzuheben. 5. Wenn esKlares Szenario, es wird empfohlen, das Szenario zu beschreiben, in dem das Bild verwendet wird, z. B. „Eventwerbung“, „Poster“, „Hintergrund“, „Logo“ usw.; 6. Die Wortanzahl liegt im Allgemeinen innerhalb von 100 Wörtern.Beschreiben Sie in der einfachsten SpracheDas Bild macht das Modelllernen noch erstaunlicher! Die KI-basierte Bilderzeugungstechnologie wird immer mit Herausforderungen konfrontiert sein, wie beispielsweise Urheberrechtsfragen und die Qualitätsstabilität der generierten Inhalte. Mit der kontinuierlichen Weiterentwicklung der Technologie und der Verbesserung der relevanten Gesetze und Vorschriften dürften diese Probleme jedoch allmählich gelöst werden.
