ai修图的原理

[heading2]总结AI作图的创作方法与实操演示趣味性与美感概念：趣味性通过反差、反逻辑、超现实方式带来视觉冲击，美感需在美术基础不出错前提下形式与内容结合。纹身图创作要点：强调人机交互，对输出图片根据想象进行二次和多次微调，确定情绪、风格等锚点再发散联想。魔法少女示例：以魔法少女为例，发散联想其服饰、场景、相关元素等，并可采用反逻辑反差方式。提示词编写方法：用自然语言详细描述画面内容，避免废话词，Flux对提示词的理解和可控性强。实操演示准备：以未发布的Lora为例，按赛题需求先确定中式或日式怪诞风格的创作引子。人物创作过程：从汉服女孩入手，逐步联想其颜色、发型、妆容、配饰、表情、背景等元素编写提示词。关于中式风格图像生成的讨论人物图像生成：描述了生成穿蓝色汉服女孩的半身像，包括发型、妆容、服饰、配饰等特征，以及光线、环境等元素，探讨了画面分辨率、风格控制等。动物图像生成：尝试生成蛇、孔雀等动物的图像，涉及颜色、姿态、所处环境等描述，分析了生成效果未达预期的原因。景观图像生成：简要描述了生成中式宫殿、桃花树等室外景观的尝试，展示了相关测试图。

首先是关于Stable Diffusion的工作原理，就好比你现在想学画画，学梵高的风格，那么你肯定要先去看梵高的画，然后一幅幅的临摹。一幅画起码要临摹个一百遍吧，从一开始完全不像，到慢慢找到要领，要想画到出神入化以假乱真的地步，一个月的时间够短了吧。梵高一生有接近500幅画，全部学完大概四十年吧，然后你就可以开始接单画梵高风格的画了。当然，客户的要求肯定不是让你画一模一样的梵高《向日葵》，而是说我要一幅梵高的《西瓜》，并且考虑到你已经很熟练了，给你半个小时的时间画出来，应该不难吧。于是，你吭哧吭哧地画完，客户看完之后立马给了你一个大嘴巴子，说你这个画的是神马东西，立马再给我画一幅。然后你强忍着泪水继续画，好不容易画完了，客户看完之后略有所思，说这一稿还行，但是这个颜色不太好，你再用黄色、紫色、粉红色各微调一版给我。于是，你又花了两个小时，改了三稿给客户，客户看完沉吟了许久，说我可能不太喜欢梵高了，你给我来一幅毕加索风格的吧。。。。。。于是，我打开了AI，花了一分钟的时间画完了这两幅画。如果把上文中的你换成是AI，这大概就是AI绘画的逻辑了。你花了四十年的时间所学习的梵高风格，就相当于是Stable Diffusion的大模型——Checkpoint。人们把成千上万的美术风格的作品练成一个模型放在AI里面，AI就能依照这个模型画出风格类似的作品。所以你想要画出符合你心意的作品，首先就是要选对合适的大模型。大模型的下载，可以去咱们大名鼎鼎的C站（https://civitai.com/），有真实系的（Chillmixout）、有二次元的（anything）、有游戏CG风（ReV Animated）的等等，但是需要科学上网。

ComfyUI是一个开源的图形用户界面,用于生成AI图像,主要基于Stable Diffusion等扩散模型。想要达到精准控制图像生成就要了解他的底层原理，这样才能做到什么时间什么节点用什么办法对其精准控制，以下是其工作原理的详细解释:[heading3]Pixel Space和Latent Space[content]Pixel Space（像素空间）：图的左边表示输入图像的像素空间，在ComfyUI中，这个对应于你可能通过“图像输入”模块或直接从文本提示生成的随机噪声图像。在生成过程结束时，系统会将处理后的潜在表示转换回像素空间，生成最终的图像。Latent Space（潜在空间）：ComfyUI中的应用：ComfyUI的许多操作都在潜在空间中进行，如KSampler节点就是在这个空间中执行采样过程。图像被映射到潜在空间后，扩散过程在这个空间中进行。在ComfyUI中，你可以通过节点调整对潜在空间的操作，如噪声添加、去噪步数等。这部分通常由潜在空间操作模块来实现。[heading3]2.扩散过程（Diffusion Process）[content]噪声的生成和逐步还原：扩散过程表示的是从噪声生成图像的过程。在ComfyUI中，这通常通过调度器（Schedulers）控制，典型的调度器有Normal、Karras等，它们会根据不同的采样策略逐步将噪声还原为图像。你可以通过ComfyUI中的“采样器”节点选择不同的调度器，来控制如何在潜在空间中处理噪声，以及如何逐步去噪回归到最终图像。时间步数TTT：在生成图像时，扩散模型会进行多个去噪步。图中展示的zTz_TzT代表不同时间步长下的潜在表示。在ComfyUI中，你可以通过控制步数来影响图像生成的精细度和质量。