AI 作画《Concept Art概念艺术》| 用stable diffusion生成

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前言

  • “Concept Art”是一个艺术门类,即所谓“概念艺术”、“概念设计”,也称为“初步设计”。一般常见于影视或游戏设计中,服务产品最初的视觉效果,是游戏或影片的核心工作内容之一。

  • 下面让我们使用当前很火的扩散模型stable diffusion,生成一些概念艺术作品!看看AI作画的能力如何!

1、古代印度尼西亚村民,电影,详细,大气,史诗,概念艺术

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2、寺庙, 森林, 楼梯, 柱子, 电影, 详细, 大气, 史诗, 概念艺术, 哑光绘画, 背景, 薄雾, 真实感, 概念艺术

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3、城市,现实主义,电影,现实主义,概念艺术

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4、概念艺术,亚光绘画,指环王,权力的游戏,雾,现实主义,概念艺术,电影史诗

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5、哥特式风格城堡,电影,概念艺术,雾

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6、帐篷未来主义家庭小屋,模块化,绘画概念艺术

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7、一只可爱的魔法飞行狗,由迪士尼概念艺术

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8、蜘蛛侠和蝙蝠侠之间的、混合超级英雄,概念艺术

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9、数字概念艺术,唐朝服饰

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注:以上输入模型的文本描述参考于:https://mpost.io/best-100-stable-diffusion-prompts-the-most-beautiful-ai-text-to-image-prompts/

扩散模型原理

  • 扩散模型是一种概率模型,通过逐步去噪一个正态分布变量来学习数据分布p(x),对应于学习长度为t的固定马尔可夫链的反向过程。模型可以通过训练去噪自编码器来实现(T = 1…T),它们被训练来预测其输入的去噪变体,而是输入的噪声版本,其训练函数:

  • 扩散模型原理方面,包括:前向的加噪和逆向的去噪;

  • 前向的加噪:给定初始数据(比如图像),一步一步加噪得到、、···、、、···、,最后的完全是一个正太分布噪音数据。其中,每一步的加噪,不妨记为 分布表示;对应地,实际的去噪分布记为 ;

  • 逆向的去噪(生成):一步一步去噪,得到、···、、、···、、,不妨记为 分布表示;

  • 事实上,扩散模型的训练就是用网络(待学习参数为)预测所加的噪音变量分布。用KL散度衡量实际的去噪分布 和由网络学习的去噪分布:即。经一系列推导化简、等价为 。这里的是高斯噪声,预测网络以含噪图片作为输入,预测所添加的噪声。

  • 即可以理解为,扩散模型的训练目标是,希望预测的噪声和真实噪声一致

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