如何用AI產生圖片
首先，我們需要了解圖像生成的基本原理。圖像生成是一種生成模型，它可以學習如何生成與訓練數據相似的新圖像。在這種模型中，我們使用一個生成器（generator）和一個鑑別器（discriminator）。生成器負責生成圖像，而鑑別器則負責判斷圖像是否為真實的圖像。在訓練過程中，我們逐漸調整生成器和鑑別器的權重，以使生成的圖像越來越接近真實的圖像。
接下來，我們需要收集訓練數據。在圖像生成中，我們需要訓練數據集中的圖像與我們想要生成的圖像相似。這些訓練數據可以從許多不同的來源獲取，例如網絡圖像庫、數據庫或手工繪製的圖像。一旦我們有了訓練數據，我們就可以開始訓練生成模型。
在進行訓練之前，我們需要對圖像進行預處理。這包括調整圖像的大小、將圖像轉換為灰度圖像、標準化圖像的亮度和對比度等。這些處理步驟可以幫助我們更好地訓練生成模型。
接下來，我們需要選擇一種生成模型來訓練。有許多不同的生成模型可以用於圖像生成，例如GAN（生成對抗網絡）、VAE（變分自編碼器）和PixelRNN（像素循環神經網絡）。在這裡，我們將以GAN為例進行介紹。
GAN是一種生成模型，它由兩個部分組成：生成器和鑑別器。生成器負責生成假圖像，而鑑別器負責區分真實圖像和假圖像。在訓練過程中，生成器逐漸學會生成越來越接近真實圖像的假圖像，而鑑別器則逐漸學會區分真實圖像和假圖像。訓練過程將持續進行，直到生成器能夠生成與真實圖像幾乎相同的圖像。
在訓練之後，我們可以使用生成模型來生成新的圖像。我們只需要向生成器提供一些隨機的噪聲向量，然後生成器就會生成一個新的圖像。這些噪聲向量可以控制生成的圖像的風格和特徵。我們也可以使用生成模型來進行圖像修復、超分辨率和風格轉換等任務。
思考問題:
如何可以用Midjourney產生圖片:
- 由Chat GPT 產生commands
例如: "I'm using an image-generating ai called Midjourney. I want you to act as a Midjourney prompt generator. I will add / before the subject I want to generate. You are going generate appropriate prompts under different circumstances, For example, if I type /sports shoes product image, you are going to generate prompts like "Realistic true details photography of sports shoes, y2k, lively, bright colors, product photography, Sony A7R IV, clean sharp focus."
- 用Microsoft Edge 和Bing : microsoftedgeinsider.com
- 用AI生成人面: thispersondoesnotexist.com
- 用AI繪圖 : https://stablediffusionweb.com/#demo
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