为什么AI传记图像诸如“打开盲盒”之类的图像？在Chatgpt之后，AI（人工智能）传记在雨后看起来像蘑菇。从专业稳定的扩散（绘画的工具）到著名的思想和文学梦想，AI图纸变得越来越“阈值”。当然，许多人发现，通过AI输入相同说明产生的图像不同，即使是同一个人在同一平台上重复相同的命令也可能在结果上有很大的差异。为什么AI绘制“故意”？它背后的技术原则是什么？从“复印机”到“艺术家”的演变。要了解AI的“故意”，您必须首先了解技术发展的历史。 AI的早期传记技术就像高级复印机，它只能复制现有图像并且没有真正的创造力。当今的主要技术基于“扩散模型”，这使AI具有“创意一代”。这就像从无数的否定和优化之后，从随机的彩色噪声开始，完整的图像最终被“雕刻”。每次形成图片时，系统都以“随机骨头”开头。不同的种子会形成不同的图像，例如在种植花时，不同的种子开花了不同的花朵。 AI模型了解了数据分布的可能性，而不是确定性映射关系。当进入“可爱的小猫”时，AI并不活跃，对猫的某些图片并不活跃，而是关于“可爱小猫”的许多可能性，然后随机地创建了方向。这种随机性不是技术缺陷，而是AI技术的主要优势。创造无限的AI创造力并成为创作者的合作伙伴是不可预测的。在“故意” AI上戴上受控的re绳。虽然随机性是AI创建的功能，但用户可以使用多种方法使结果更加控制。准确的提示是一种简单的方式。在不断地将其详细描述为“一个阳光明媚的春天下午，一间在开花，水彩风格的公园公园，水彩风格”。 AI越具体描述越准确，这一代结果越接近他们的期望。调整参数可以显着改善结果。通过将参数（例如步骤，指南强度等）等参数，用户可以在创造力和控制之间找到平衡。靴子的强度越高，AI越严格遵守直接的单词，但它可能会失去一些创造力。选择合适的采样器也很重要。不同的采样器就像不同的刷子。有些人追逐速度，有些推动质量以及两者之间的平衡。迭代优化是专业用户的常见方法。它可以根据最初的结果来继续调整即时单词和参数，并经常获得良好的结果。也有SOME高级技巧，需要更准确控制的用户。例如，ControlNET（控制模型生成结果的控制权）可以通过草图，姿势图或深度图（例如提供“设计图纸”的AI）准确地控制形成结果的组成和布局。图片形成功能允许用户根据现有照片更改和优化，维护原始基础架构并添加新元素...此外，还有一些易于明显的细节。各种图形卡和内存调整可能会对形成的结果产生微妙的影响；同一AI工具的不同版本可以产生不同的结果。有时组织以下单词也会影响最终效果；在某些情况下，昏迷和天气等标点符号也会影响AI的理解。与技术进步的“ Axai的创造性”身份一起跳舞，AI图像的产生是Moving向更受控的方向。将来，我们可以看到不仅形成图像的智能AI帮助者，而且还积极提出优化解决方案。与AI交谈，但我们还应该理解，AI的“故意”性质反映了AI的重要特征：这不是一个简单的工具，而是创意人的合作伙伴。创造性的世界充满了专业。根据学习强大的乡村应用