12 个月前
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在制作一个五分钟的幻想木屋视频过程中，我发现Midjourney的Moodboard功能并不是我想象中的“随意放入参考图，魔法就会发生”的工具。在此过程中，我学习了关于图片选择和Moodboard优化的宝贵经验，并分享了如何识别潜在问题参考图的实用工具。这个项目让我意识到，Moodboards并不是简单的“收集和创造”，而是需要关注技术质量，添加过多参考图反而会导致混乱。在与Midjourney团队的合作中，我感到非常感激。
本文讨论了Midjourney的个性化资料功能，强调创建特定与通用资料的挑战与重要性。个性化资料能够通过用户对图像的排名来学习用户的美学偏好，从而生成符合用户需求的图像。作者分享了自己分类与使用不同个性化资料的经验，尤其是针对逼真风格的专业资料，以提高创作效率。通过训练多个资料，作者能够更好地控制生成图像的风格，简化工作流程。
文章介绍了寻找Midjourney的SREF ID的方法，并推荐了一个名为Style Gazer的网站，提供大量SREF资源和相关标签分类。
情绪板可以替代个性化代码和风格参考，帮助构建一致的故事世界。通过收集图像并生成个人资料代码，用户可以创建新的图像并简化提示过程。使用情绪板可提高创作效率，支持项目协作，并为不同氛围的故事提供便捷的风格管理。AI生成艺术的不断发展为创作者提供了新的探索和实验机会，用户可以在创作旅程中不断适应和创新。
Flux.1是黑森林实验室推出的一款开源AI图像生成模型，拥有120亿参数，超越了Midjourney V6和OpenAI的DALL-E 3。用户可以在HuggingFace平台上免费访问该模型，并通过简单的步骤生成图像。文章介绍了Flux.1的不同版本及使用方法，同时提供了完整的本地运行指南，适合对机器学习和自然语言处理有兴趣的用户。
本文介绍了FLUX.1图像生成模型的微调过程，该模型能够处理文本和图像输入以生成图像输出。通过微调FLUX.1，作者能够生成高质量的个人照片，并制作YouTube缩略图。文中提到LoRA技术可以在不重训练所有参数的情况下，通过添加少量新可训练参数来优化模型。最后，提供了使用Python进行训练的代码示例，并介绍了如何使用Replicate API进行操作。
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