王室修图何必用PS?Midjourney上新「换脸魔法」,奥特曼一秒COS罗马将军

这两天,英国王室的 P 图事件闹得沸沸扬扬。3 月 10 日,威廉与凯特的 X 官方账号分享了一张凯特王妃和 3 个孩子的合影。然而,这张本意为辟谣的照片却掀起了一场「大家来找茬」的游戏,眼尖的网友发现了多处修图痕迹:还有一些猜测是,这张照片是由 AI 生成的。照片中人物数量比力多,且是相互依靠的动作,AI 直接生成的结果未必有这么自然,但也不能排除「局部 AI 生成」的可能性。随后,凯特王妃为「发布修改过的照片」正式道歉:「和许多业余摄影师一样,我偶尔也会尝试修图。我想为昨天我们分享的家庭照片引起的任何混乱表示歉

这两天,英国王室的 P 图事件闹得沸沸扬扬。

3 月 10 日,威廉与凯特的 X 官方账号分享了一张凯特王妃和 3 个孩子的合影。然而,这张本意为辟谣的照片却掀起了一场「大家来找茬」的游戏,眼尖的网友发现了多处修图痕迹:

王室修图何必用PS?Midjourney上新「换脸魔法」,奥特曼一秒COS罗马将军

还有一些猜测是,这张照片是由 AI 生成的。照片中人物数量比力多,且是相互依靠的动作,AI 直接生成的结果未必有这么自然,但也不能排除「局部 AI 生成」的可能性。

随后,凯特王妃为「发布修改过的照片」正式道歉:「和许多业余摄影师一样,我偶尔也会尝试修图。我想为昨天我们分享的家庭照片引起的任何混乱表示歉意。我希望每个人有一个非常快乐的母亲节。」

在 AI 图片生成技术不断退化的今天,修图已经不一定需要非常复杂的程序。

可以简化到什么程度呢?只要在给模型的提醒词的最后加个图片参照链接,就能换脸、换头发、换衣服,而且肉眼绝对看不出瑕疵。

就比如下方这两张 OpenAI CEO 的照片,你会不会以为是山姆・奥特曼在玩 COS?

王室修图何必用PS?Midjourney上新「换脸魔法」,奥特曼一秒COS罗马将军

言归正传,这张图片来自 Midjourney 刚刚发布的一项新功用 ——「脚色参照」(Character Reference),让用户几秒之内可以实现「移花接木」。

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用过 Stability AI、Midjourney、OpenAI 等公司图象生成产品的人肯定知道,在新生成图象中保持脚色一致性曾经是比力困难的事情。

AI 会为输出的每一个提醒生成新的内容,即使提醒重复出现或利用了一些相同的关键词。这非常适合生成全新的内容,但不适用于有叙事连续性的场景。如果你是为电影、小说或漫画书做设计,肯定希望让一个或多个一模一样的脚色出现在不同的场景和环境中,且利用不同的脸部表情和道具。

所以这次,Midjourney 引入了一个新标签「-cref」(Character Reference 的缩写),我们可以将其添加到 Midjourney Discord 的文本提醒词末尾,让模型从 URL 中匹配脚色的脸部特征、体型甚至时装。如下图:

王室修图何必用PS?Midjourney上新「换脸魔法」,奥特曼一秒COS罗马将军

这意味着,Midjourney 将从一个创意工具退化为一个提升专业生产力的工具。

比如这两组动画设计:

王室修图何必用PS?Midjourney上新「换脸魔法」,奥特曼一秒COS罗马将军

王室修图何必用PS?Midjourney上新「换脸魔法」,奥特曼一秒COS罗马将军

所以,如何利用这项功用呢?

Midjourney 创始人 David Holz 提供了一份完整说明:

王室修图何必用PS?Midjourney上新「换脸魔法」,奥特曼一秒COS罗马将军

利用方法很简单:在提醒词后键入 -cref URL,并输出脚色图象的 URL。

用户可以用「cw」来修改参照的「强度」,数值可以是 0 到 100。 

强度 100 (-cw 100) 是默认值,利用脸部、头发和衣服;强度 0 (-cw 0) 时,它将只关注脸部(适合更换时装 / 头发等)。

王室修图何必用PS?Midjourney上新「换脸魔法」,奥特曼一秒COS罗马将军

有几点需要注意:

该功用之前生成的 Midjourney 图象配合利用效果最佳,不是为真人照片设计的,并且可能会像惯例图象提醒一样发生扭曲;

Cref 的工作方式与惯例图象提醒类似,只是比力专注于脚色特征;

这项技术的精度是有限的,不会复制精确的酒窝 / 雀斑 / 或 T 恤标志;

可以利用多个 URL 来混合多张图象中的信息 / 脚色。

该功用也适用于非人物图象的生成,我们可以提供一张白色背景的原始图象,然后在不同的场景中将其融入:

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感兴趣的你,不妨一试。

参照链接:https://venturebeat.com/ai/midjourney-debuts-feature-for-generating-consistent-characters-across-multiple-gen-ai-images/

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