最近，这几位 TED 演讲者，在外网形成了病毒式传播，然而，他们竟然全都不是真人？！答案揭晓后，五百万网友简直惊掉下巴。这 5 张图里，你能发现几个 bug？
最近，这些「TED 演讲者」在外网火得一塌糊涂，堪称病毒式传播。仔细看看，你能发现什么问题吗？
答案揭晓 —— 这五个人中，没有一个是真人！
在线寻人的小哥要哭了
如此逼真，几乎毫无破绽，这种级别的生图 AI 直接让网友们惊掉下巴。甚至连 AI 识别软件，都认不出来这是 AI 生成的图。
「看起来真实，难道不是因为本来就是真实的照片？」
「没有一张是真人吗？简直令人毛骨悚然！」
网友锐评：这已经超越了恐怖谷，到达了「超真实谷」。
短短十几个小时，分享这张图片的帖子，在推上的观看人数已经破了 500 万。
随后，作者也被扒了出来 —— 他就是 Stable Diffusion 团队的前成员 Leo Kadieff。他揭秘道：这些 TEDx 演讲者，都是用最新的 Flux 真实版 LoRA 制作的。
以往的 AI 生图，人眼多少都会看出违和感，而这次的图片如此逼真，正是靠 LoRA 技术改进了模型，才大大增加了真实感。
并且，作者介绍说，这个工作流还有一个好处，就是大大简化了复杂的提示词。
这个消息，简直让提示词苦手们狂喜。
这个小小的 22MB 文件，就可以让我们省去麻烦，不必再在每个提示词中写一堆与真实性相关的 Token。
一句「一张 RAW 超现实主义照片，UHD，8k」，足矣。现实主义爱好者，绝对爱死了这个工具。
作者直言：我们还需要对现实模型进行微调吗？
这些图像是 Flux+LoRA 的原始输出，未经过任何放大或后期处理
你需要对应的「RealismLora」文件，以及 ComfyUI 工作流
Lora：https://huggingface.co/XLabs-AI/flux-RealismLora/tree/mainComfuUI：https://we.tl/t-zrC5tPFG17
真实版 LoRA，效果拔群
从下面这两幅图中不难看出，用 LoRA 和不用 LoRA 的效果对比，果然十分明显。
网友已玩嗨
与此同时，「TED 演讲者」的分享者 Kyrannio，也尝试用 Midjourney 复刻了一波。
最初的提示词如下：
一位女性在舞台上发言，来自谷歌，白色背景，企业标志被模糊处理，科技会议 –style raw –v 6.1
可以看出，生成效果还不错，但与 Leo Kadieff 生成的图片差距依然很大。
接着，博主又进行了一些改进：
一位年轻女性微笑着在舞台上发言，来自谷歌，白色背景，企业标志被模糊处理，科技会议 –style raw –v 6.1
并在经过多次生成之后，试出了最为接近的结果：
与此同时，随着谷歌 Imagen 3 公开可用，网友们也在第一时间拿着这套 prompt 进行了尝试。
一时间，全网都掀起 AI 生图的热潮。
Imagen 3 全员可用
没错，正如刚刚提到的，谷歌最强文生图模型 Imagen 3 已经正式开放可用了。
prompt：Photo of a man holding a sign that says: “Imagen Is Now Almost As Good As Midjourney” in New York City.
来源：Risphere
网友 chrypnotoad 表示，自己还没见过哪个 AI 能把阿喀琉斯之盾做得这么好的！
能轻松 hold 住如此复杂的 prompt，Imagen 3 果然不能小觑。
知名博主「歸藏」在体验之后表示：
生成的内容准确但图片美观度很差。只要涉及人物，你就得仔细斟酌提示词写法，不然大概率无法出图。
好在，他们在提示词的交互上做得很好：
LLM 会分析提示词类型，并且给出相关词语你可以直接切换。
来源：歸藏
除了直接生成之外，Imagen 3 还支持局部重绘功能，用画笔和提示词对图片进行编辑。
来源：歸藏
当然，几家顶流文生图 AI 的 PK，肯定也少不了：Midjourney V6 vs Imagen 3 vs FLU.1 [pro]。
异色瞳的亚洲女性。
美洲原住民。
有美人痣的南亚妇女。
疯狂的艺术家。
很遗憾，谷歌大概因为安全设置过于敏感，并不能生成这个 prompt……
留着八字胡的高加索老人。
Runway 也来蹭了一波，但…
趁着这股热度，Runway 创意总监 Nicolas Neubert，还用自家的 Gen-3 Alpha 生成了一段视频。
果然，AI 图片变成视频后，效果依然杠杠的！
而这个帖子，也同样引起了轰动。
网友赞叹道：从一年半前惨不忍睹的威尔・史密斯吃意面，到今天这个程度，进步可谓是疯狂的。
同时，也有火眼金睛的网友发现，这个视频依然有一些细微的 bug。
比如人的舌头不会动，牙齿有些弯曲、扁平，第 4 秒时左臂出现了奇怪的斑点，还有 Google 标志处的 bug，也非常明显。
如果看得再仔细点，会发现所有的阴影都很不自然，比如麦克风的阴影。还有东西接触的地方，很多线条是乱的。
嘴唇的动作也不自然。
眼睛看起来仍然没有灵魂。
总的来说，相比于 AI 生图，目前 AI 视频的 bug 显然要多得多。
背后的原因还是在于，AI 根本不理解人类的舌头、头发、眼睛究竟是什么东西。接下来的 AI，还是要学会人体解剖和物理学才行。
而且，在文生图这块，Runway 就要差得多了。
SD 一作携原班人马创业，一出手就是王炸
说回到 FLUX.1，其实在 8 月初的时候它就引起过一波热议。
Stable Diffusion 一作、Stabililty AI 核心成员 Robin Rombach 下场创业，官宣成立 Black Forest Labs。
祭出的首个产品 FLUX.1 系列模型，效果直接秒杀 Midjourney、DALL-E 和 Stable Diffusion！
根据官博的介绍，FLUX.1 在图像细节、提示词遵循、风格多样性和场景复杂性方面都取得了 SOTA。
尤其是 FLUX.1 [pro]，经过测试在一众文生图模型中拔得头筹。
视觉质量、提示词遵循、尺寸 / 纵横比变化、排版和输出多样性
ELO 得分
为了在可访问性和模型能力之间取得平衡，FLUX.1 有三种变体：FLUX.1 [pro]、FLUX.1 [dev] 和 FLUX.1 [schnell]：
– FLUX.1 [pro]：FLUX.1 的顶级版本，提供最先进的图像生成，具有一流的提示词跟随能力、视觉质量、图像细节和输出多样性。
– FLUX.1 [dev] 是一个开放权重的指令蒸馏模型，用于非商业应用。由于是从 FLUX.1 [pro] 直接蒸馏而来，因此 FLUX.1 [dev] 不仅获得了强大的质量和提示词跟随能力，而且比同规模的标准模型更加高效。
– FLUX.1 [schnell] 是最快的模型，专为本地开发和个人使用而设计。（schnell 在德语中就是快的意思）
值得一提的是，所有 FLUX.1 模型都基于多模态和并行扩散 Transformer 块的混合架构，参数规模为 120 亿。
其中，团队通过构建流匹配（flow matching）改进了之前的扩散模型，并且通过结合旋转位置嵌入（rotary positional embeddings）和并行注意力层提高了模型性能和改进硬件效率。
团队成员
扒开 Black Forest Labs 主页，可以看到团队共有 15 位成员。
创始人正是老熟人 Robin Rombach。
Stability AI 曾收购了 Robin 的 Latent Diffusion 模型，并聘请他成为首席科学家。
在 Google Scholar 网站上，Robin Rombach 参与论文《High-Resolution Image Synthesis With Latent Diffusion Models》已经收获了 9000 多次引用。
期间他领导了全球著名文生图开源项目 Stable Diffusion 系列，这也是全球下载最多、使用最广的开源大模型之一。
论文地址：https://arxiv.org/ pdf/2112.10752
Andreas Blattmann、Patrick Esser、Dominik Lorenz 三人皆是 SD 论文作者，也是 Black Forest Labs 创业团队的新成员。
除了 Bjorn Ommer，可以说 Robin 将 SD 核心元老全都带走了。
《Fast High-Resolution Image Synthesis with Latent Adversarial Diffusion Distillation》，正收 Robin 离职前发表的最后一篇论文。
论文地址：https://arxiv.org/ abs / 2403.12015
值得一提的是，在这篇论文中，Andreas Blattmann、Tim Dockhorn、Axel Sauer、Frederic Boesel、Patrick Esser 也参与了其中。
除此以外，新团队曾经的创新成果包括创建 VQGAN 和潜在扩散（Latent Diffusion）、用于图像和视频生成的 SD 模型（SD XL 、SVD）以及用于超快速实时图像合成的对抗扩散蒸馏（Adversarial Diffusion Distillation）。
看来，AI 生图和视频的进步速度，还在不断加快。再过一年，我们能看到的 AI 图片和视频，将是惊人的。
参考资料：
https://x.com/koltregaskes/status/1821984829065588891
https://x.com/doganural