Перейти к содержанию

Создаем персонажа с помощью нейросети Stable Diffusion


Рекомендуемые сообщения

Все больше людей интересуются нейросятями, которые могут помочь в решении многих задач. Сегодня мы рассмотрим создание персонажа с помощью нейросети Stable Diffusion В этом руководстве мы покажем несколько методов, которые позволят эффективно создать персонажа с помощью этой нейронной сети.

Создание персонажа с помощью нейросети<br />

Хотя нейронные сети создают визуальные эффекты за счет цифровой случайности (шума), они функционируют на основе определенных правил. Это позволяет нам генерировать изображения, придерживаясь определенной серии действий.

Ниже приведены несколько методов сохранения (или воспроизведения) внешнего вида или черт лица персонажа:

  • cочетание визуальных эффектов для разработки индивидуальной формулы;
  • использование функции DeepFace для замены лиц. Подробное руководство вы можете найти здесь: ИНСТРУКЦИИ;
  • использование инверсий текста для хранения ваших «формул» в виде отдельного промтп, хотя этот подход, возможно, не самый простой для использования на практике.

Целью использования seed является не сохранение изображения, а получение уникального идентификатора визуального компонента и его элементов, что делает его нерелевантным для текущей темы.

В этой статье будет рассмотрен метод объединения изображений для разработки индивидуальной «формулы», поскольку эта стратегия одновременно проста и надежна.

Метод относительно прост: объедините несколько изображений и/или фотографий известных людей, присвоив подходящие веса в одном запросе (промпте).

Все тесты будут проводиться с использованием бота, в котором реализована нейросеть Stable Diffusion через Telegram: @yes_ai_bot

Пример запроса:

(Дейнерис:0,7), (Ален де Лон:0,8), (Марго Робби:0,6)

stable diffusion персонаж

Объединение людей разного пола на первый взгляд может показаться непривлекательным, но на самом деле оно дает совершенно противоположный эффект. Важно подчеркнуть, что эти промты регулярно дают сопоставимые характеристики лица в разных категориях. При разработке запроса, вам не составит труда добавить различные позы или изменить стиль.

Пример запроса:

(Дейнерис:0,7), (Ален де Лон:0,8), (Марго Робби:0,6), расположены на фоне синего дождя

нейросеть для создания персонажа

 

(Дейнерис:0,7), (Ален де Лон:0,8), (Марго Робби:0,6), верхом на лошадях мчатся по лунному ландшафту

stable diffusion персонаж

Есть ли какие-либо недостатки в использовании этого метода?

Проблема возникает, когда вы перечисляете различных людей через запятую, что может привести к появлению непредусмотренных фигур на изображении.

Хотите узнать, как удалить повторяющиеся фигуры в нейронной сети Stable Diffusion?

Для начала выберите для создания изображения квадратной формы (например, таких размеров, как 840x840, 1024x1024 и т. д.). Кроме того, включение в промт слов «1 женщина» или «1 мужчина» может указать нейронной сети, что вам нужен только один человек на изображении, хотя этот подход не всегда может быть эффективным.

нейросеть для генерации персонажей

Когда вы сталкиваетесь с изображением персонажа, в котором есть несколько фигур с одинаковыми чертами лица, существует традиционный подход к решению этой ситуации:

INPAINT. Этот инструмент позволяет вам заменять повторяющиеся лица на другие, выбранные случайным образом или взятые из вашей личной коллекции DeepFace.

Подробное объяснение INPAINT можно найти в этом видео:

 

Помимо использования имен известных людей, у вас есть возможность использовать псевдонимы или другие имена персонажей, которые четко отражают желаемую личность.

Чтобы получить дополнительные советы по созданию изображений, присоединяйтесь к нашему сообществу Telegram здесь: ссылка на сообщество Telegram.

В этом видео мы даем дополнительную информацию о компании Yes Ai.

 

image.png.9d5b4205072e7e483a6f7d59aebe58e3.pngimage.pngimage.png.401b8a419d2091e7d0b7f9d60646a724.png

Ссылка на комментарий
Поделиться на другие сайты

Краткое введение в содержание: Текст рассказывает о способах создания персонажа с помощью нейросети Stable Diffusion. Автор описывает метод объединения визуальных эффектов из разных изображений, используя веса для каждого изображения в запросе к нейросети.

Даются примеры запросов, где персонажи создаются путем комбинирования черт лиц известных людей (например, Дейнерис, Ален де Лон, Марго Робби). Автор отмечает, что такое комбинирование может приводить к неожиданным результатам и предлагает способы борьбы с этим, например, указание в запросе '1 женщина' или использование инструмента INPAINT для замены повторяющихся лиц.

Также автор упоминает о возможности использования псевдонимов или имен персонажей в запросах, чтобы получить желаемый результат. В конце текста дана ссылка на сообщество Telegram, где можно найти дополнительные советы по работе с нейросетью Stable Diffusion.
Ссылка на комментарий
Поделиться на другие сайты

Присоединяйтесь к обсуждению

Вы можете написать сейчас и зарегистрироваться позже. Если у вас есть аккаунт, авторизуйтесь, чтобы опубликовать от имени своего аккаунта.

Гость
Ответить в этой теме...

×   Вставлено с форматированием.   Вставить как обычный текст

  Разрешено использовать не более 75 эмодзи.

×   Ваша ссылка была автоматически встроена.   Отображать как обычную ссылку

×   Ваш предыдущий контент был восстановлен.   Очистить редактор

×   Вы не можете вставлять изображения напрямую. Загружайте или вставляйте изображения по ссылке.

  • Популярные темы

  • Свежие сообщения

    • OpenAI находится на финальной стадии внедрения функционала «Видение в реальном времени» в ChatGPT. Пользователям будет предоставлена возможность взаимодействия с искусственным интеллектом с использованием видеокамеры, что позволит системе анализировать и осуществлять комментирование окружающей среды. В рамках демонстрации возможностей работы с видеокамерой в усовершенствованном режиме обработки голосовых команд (Advanced Voice Mode) в ChatGPT, OpenAI воздержалась от уточнения времени выхода функции из альфа-версии. Были обнаружены кодовые строки, указывающие на то, что данная функция, скорее всего, будет именоваться как «Видеонаблюдение в реальном времени» (Live camera) и в ближайшее время станет доступной в бета-версии ChatGPT. Многочисленные пользователи уже активно применяют ChatGPT как в профессиональных, так и в личных целях. Внедрение функций камеры в ChatGPT предвещает значительное расширение сфер применения данного инструмента, включая, например, сферу образования, дизайн и решение повседневных задач. Возможность получать незамедлительные рекомендации и анализ от искусственного интеллекта посредством видео в режиме реального времени предоставляет новые перспективы для улучшения пользовательского взаимодействия. Усовершенствованный режим обработки голосовых команд делает общение более приятным, однако пользователи с нетерпением ожидают появление визуальных функций. По всей видимости, функционал Live Video в ChatGPT готовится к масштабному внедрению. Когда OpenAI объявила о выходе GPT-4o в мае 2024 года, компания акцентировала внимание на расширенных возможностях обработки видеопотока в рамках усовершенствованного режима обработки голосовых команд. Эти инновации обещают внести значительный вклад в повышение интерактивности и функциональности ChatGPT, предоставляя пользователю возможности не только вести диалог, но и делиться визуальным контентом для более основательного анализа и получения обратной связи. Во время презентации было показано, как новый режим умеет распознавать объекты в кадре, такие как собака, запоминать их названия, идентифицировать мяч и ассоциировать эти элементы с определенными действиями, например, игрой в мяч. Презентация произвела впечатление своей способностью к быстрому и точному реагированию на происходящее без необходимости ручного ввода данных. Это опыт сродни разговору через видеосвязь с живым человеком. Купоны на 50 балов: yesaibot-1e8c6848fc:0a5793f61056 yesaibot-885acf22f7:4e3f946dd97c
    • 🪄 Объявляем еженедельный конкурс нейроволшебников! Активируйте любую нейросеть для геерации изображений в @yes_ai_bot Сгенерируйте изображение любого героя (или нескольких героев) из вселенной "Marvel". Если вы не знаете, какие герои есть в данной вселенной, ChatGPT может вам подсказать! Нажмите на кнопку «Репост на форум» под получившейся генерацией (изображение будет автоматически размещено на forum.yesai.su). ! На голосование будут отобраны изображения, которые наберут наибольшее количество лайков на самом форуме. Итоги будут подведены 25 ноября путем голосования.   🎁 Всех победителей ждут ценные призы от компании: 3 победителя голосования получат неделю ежедневных начислений ⭐️ баллов в боте 👍 Ai Да пребудет с вами нейросила 🪄
    • Ученые из Университета Джонса Хопкинса сделали значительный шаг в области медицинской робототехники, разработав робота, который, обучаясь на видео с операциями опытных хирургов, смог выполнять хирургические процедуры так же успешно, как и люди. Используя метод имитационного обучения, исследователи обучили роботизированную систему da Vinci выполнять три ключевых задачи: манипуляцию иглой, подъем тканей и наложение швов. Робот, обученный на основе сотен видео, записанных во время операций, продемонстрировал высокую точность и способность адаптироваться к новым условиям. В отличие от традиционного программирования, которое требует ручного ввода каждого шага, новая модель позволяет ускорить процесс обучения и снизить количество медицинских ошибок. Модель искусственного интеллекта прошла обучение на множестве видеозаписей хирургических процедур, что улучшило её умение предугадывать нужные действия и подстраиваться под изменения в окружающей обстановке.   По словам старшего автора исследования, профессора Акселя Кригера, эта технология открывает новые горизонты для автономной хирургии, где роботы смогут выполнять сложные операции без помощи человека. Исследователи уверены, что это достижение приведет к более точным и безопасным хирургическим вмешательствам в будущем.  
×
×
  • Создать...