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场景8:人物

名人照片

这算是 V5 的新特性,Midjourney 在 V5 版本认识很多名人,你可以在描述主体的时候,加上名人的名字,就可以生成该名人的照片,我们生成几个电影里的经典照片:

MJ063.png

第一个是 Keanu Reeves,第二个是 Vito Corleone(我并没有输入主演人 Marlon Brando),两组图的 prompt 都非常简单,你可以尝试自己写一下😁

本章最后有答案。

衣服模特

做衣服类电商的朋友可能会比较需要这个功能:

  1. 用 AI 生成一个虚拟人
  2. 然后将货物照片(比如某件衣服)传给 AI
  3. AI 将虚拟人和货物的照片融合在一起

坦率说来,我觉得 Midjourney 应该是可以的,但目前的效果还不太好,要想实现这个需求,只需要用到前面介绍的技巧九里提到的 blend 功能,详细方法就不在这赘述了,大致就是我将商品图和人物图用 blend 功能融合了下:

MJ062.png

为了验证一致性,我生成了几张 Reeves 的图分别尝试了下,最后输出的结果是这样的:

MJ064.png

整体来看,好像还行,但真的用在商品描述图里,我觉得还不太可能,因为里面的衣服跟原图差距还比较大(可以细看里面的纽扣)。

但我觉得未来 Midjourney 可能会优化好这个功能,并且我觉得如果可以自己训练模型,这个功能实现起来应该不难。

老照片

这个算是名人照片的分支玩法,最近大家应该看到过很多类似的照片,其实 prompt 很简单,主体和背景大家用翻译软件搞搞就行:

Prompt解释
类型是什么?photography照片
主体是什么?a group of Chinese people gathered around Darth Vader一群中国人在围观达斯维达
环境是怎样的?on the street大街上
构图是怎样的?null不太重要,就让 AI 自由发挥
用什么镜头?fuji film为了使得照片更有那味,增加了一个富士电影镜头
是什么风格?style of 1990s增加了一个 90s风格

用类似的 prompt 生成了两组图片:

MJ095.png

技巧十四:增加风格——年份

上面的老照片场景,我们用了 1990s 风格,严格地说,这个 1990s 更适合放在主体,或者环境里,放在风格里也不是不行,因为不仅仅希望主体是 1990s 还希望图片生成的风格也是 1990s。

这就是最后一种风格词用法:年代。

拿插画那一章的两个 prompt 修改一下,我都没在 prompt 里加艺术家的名字,而是改为 style of 1920s,玫瑰的图有点那味,猫的图右上角那张太逗了。

MJ096.png

名人照片答案

Reeves 很简单,就是说明主体,然后注明穿着标志性的衣服,走在大雨里:

Keanu Reeves, wearing a black long leather coat, walking down the street in the rain

然后教父的那张就更简单了:

Vito Corleone sitting on a chair

技巧十五:如何让 Midjourney 生成的人更具有多样性?

这里的多样性其实是指人的高矮胖瘦,甚至身体的一些特殊性等。

不知道各位有没有发现,大多数用 AI 生成的图片,人物都非常漂亮和英俊,但这并不好,这其实某种程度上代表了社会的偏见。

所以我想在本章重点介绍下,如何让 Midjourney 生成更多样的人体。

方法一:Slider 方法

在上一章,我介绍了增加权重的方法,这个方法还可以帮助你生成不同体型的人物,以下是 Midjourney 官方社区的案例:

Plus-sized ginger female dressed in bohemian vest, maxi skirt, espadrilles, walking across autumn campus courtyard, morning atmosphere:: plus-sized::-0.3 --ar 2:3

你可以控制 plus-sized 后面的参数,从而使画面中的人物变胖或者变瘦。这里需要注意,并不是负数就是越瘦的意思,而是削弱了 plus-sized 权重,如果你的 prompt 词是 thin 你加个负数 slider 参数那就是变胖了:

MJ119.png

方法二:直接描述

Midjourney 是知道一些多样性的词语的,比如:

  • blind:失明
  • deaf:聋
  • cerebral palsy:小儿麻痹
  • accessibility:行动不便
MJ120.png
温馨提示:

文章标题:场景8:人物

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更新时间:2024年06月30日

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