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关键词权重模型在线播放_扫一扫题目出答案(2024年11月免费观看)

内容来源：少年郎网站优化团队所属栏目：导读更新日期：2024-11-28

关键词权重模型

SD-三视图快速转3D：从设计到实现 𐟎蠨𘈤𛬯𜌤𝠤𛬦˜縷楜襯𛦉𞤸€种能够快速将三视图转化为3D模型的方法？这里有一个实用的技巧分享，帮助你在设计过程中事半功倍。 1️⃣ Controlnet-INVERT：这个控制网络搭配lienart模型，能够提取线稿。当线稿可提取时，选择INVERT；否则，使用lineart_anime处理器。 2️⃣ Controlnet-CANNY：通过canny约束身体各个部位的形状，让模型更符合你的设计意图。在使用前，先优化线稿，并根据情况调整权重和阈值。 3️⃣ Controlnet-T2IA_COLOR：这个控制网络需要搭配关键词描述，以控制颜色的生成。对于简单图形，如果算力足够，可以将阈值拉大。 4️⃣ 修饰细节：增加Controlnet控制器，选择tile模型，以获得更精准的图生图效果。最后，通过后期调色，进一步修饰细节。 5️⃣ 模型选择：使用大模型revAnimated v122，并搭配和。如果需要更逼真的质感，可以增加FigmaAnimeFigures_figma。 𐟌Ÿ 掌握这些技巧，你就能更高效地将三视图转化为3D模型，为你的设计工作增添更多可能性。

MidJourney公式，秒出图！今天给大家带来一个超级实用的MidJourney关键词公式𐟎诼Œ让你轻松生成自己想要的画面！𐟙‹‍♀️ MidJourney万能关键词结构𐟓Œ：主体+风格+细节+色彩+场景+渲染+构图+参数。注意：关键词的顺序决定了它们的权重比例❗ 官方版本的关键词结构𐟓Œ：图片链接（用于图生图，可空）+提示词+功能参数设置。末尾参数设置𐟓Œ： --ar 图片尺寸 --chaos 0-100想象程度 --iw 0-2 垫图权重 --no 排除某些元素 --q <.25、.5、1> 指定生成图的质量 --style raw 取消MJ预设的美学标准 --s 图片艺术风格系数 --niji 5/6 二次元模型设置 --v <1-6> 万物模型设置不同应用场景的关键词整理𐟎诼Œ供大家参考使用！

AIGC毛绒质感logo生成全攻略最近发现了一个超火的毛绒质感logo，忍不住想试试！于是我决定记录一下整个过程，分享给大家。第一步：准备素材 𐟓„ 首先，你需要找到一个合适的logo，最好是黑白图。我选了一个比较经典的logo，效果还不错。第二步：使用Lora模型 𐟧銨🙩‡Œ用了三个Lora模型：毛毡、毛绒2和毛团子。主要的模型权重在0.5-0.6之间，其他的辅助模型权重在0.2-0.3。根据感觉调整一下权重，效果会更好。第三步：选择大模型 𐟌 我用的是realisticVisionV50_v50VAE这个大模型，感觉生成的效果非常真实。第四步：设置提示词和关键词 𐟔‘ 提示词用了7-10个，迭代步数设置为20。关键词方面，我用了Masterpiece、top view、(orange, 3D art:1.4)、solo、(placed on pure white background:1.3)、light and shadow、natural lighting、close-up、depth of field、minimalism、high quality、high detail和Sony FE GM.UHD。第五步：调整细节 𐟔犦œ€后一步就是根据生成的效果调整细节，比如调整光影、颜色等，让logo看起来更真实、更火。希望这个教程能帮到你们！如果有任何问题或者想法，欢迎在评论区留言哦！

𐟎襰米Logo语义分割全攻略✨ 𐟔探索小米Logo的语义分割奥秘！ 𐟌ˆ首先，挑选你的大模型，比如麒麟-revAnimated_v122，为接下来的创作打下坚实基础。 𐟎襜萓中新建一个画板，尺寸与你的生图一致。接下来，用色彩定义画面中的不同材质。例如，你可以将建筑定义为一种颜色，树木和花朵则是另一种，以此类推。 𐟖Œ️生成3D形状并填色，每个颜色都新建一个图层。别忘了用白色描边，让细节更突出。 𐟌然后，将设计上传至CN平台，按照你的喜好调整模型权重和关键词。就这样，不同风格的图就生成啦！ 𐟒ᨯ•试这个方法，让你的小米Logo语义分割更加出彩！𐟌Ÿ

MidJourney关键词后缀全解析在MidJourney的世界里，关键词后缀就像是魔法咒语，让你的创意无限延伸。以下是一些强大的后缀参数，助你一臂之力： 𐟎蠖5 - 使用最新版本的模型，体验更流畅的创作流程。 𐟓𗠡r 3:4 - 设定图片的宽高比为3:4，适合多种展示需求。 𐟌Ÿ 92 - 品质参数，数值越大，生成图片的质量越高。 𐟔 hd - 开启高精度模式，让细节更加清晰。 𐟌𑠳eed - 输入种子值，生成相似但不同的结果。 𐟎蠮iji 5 - 选择动漫风格模型，带来独特的视觉体验。 𐟓Š s 0-100 - 个性化参数，数值越大，图片的个性化程度越高。 𐟔 iw 1 - 与垫图相似度参数，数值越高，与垫图越相似。 𐟚렮o - 否定关键词，排除不需要的元素。 𐟌Ÿ ：： - 关键词权重，数值0-5，越高则展示内容比重越大。 𐟌€ chaos - 风格多样性参数，数值越大，风格越丰富。 𐟔„ test - 测试模型，探索新的创作可能性。 𐟓𘠴estp - 摄影测试模型，捕捉瞬间之美。 𐟎蠣reative - 修改test和testp模型，增加个性和创造性。 𐟏ž️ title - 生成无缝贴图，让你的创意无缝衔接。 𐟌Ÿ upbeta - 增强图片细节，提升品质和风格奇特度。这些后缀参数就像是魔法棒，让你的MidJourney体验更加神奇和多样。快去探索它们的奥秘吧！

关于AI绘画的技巧、软件以及AI智能给绘画师带来的好处，以下是一些详细的介绍： AI绘画技巧： 1. 关键词优化：构建关键词库，组合不同类型的关键词以获得理想效果，并使用权重符号来强调或减弱某些元素。 2. 高级参数解析：了解不同采样方法如Euler a、DDIM等对生成质量的影响，以及如何通过调整噪声参数来控制图像的细节和风格。 3. 环境搭建与提示词编写：对于Stable Diffusion等模型，学习如何编写有效的提示词是提高AI绘画质量的关键。 4. 参数调整：了解各种参数如steps、CFG Scale等对生成结果的影响，并掌握img2img、inpainting等进阶功能。 AI绘画软件： 1. Midjourney：一款搭载在Discord上的人工智能绘画聊天工具，能够根据文本提示创建逼真的AI艺术。 2. Stable Diffusion：开源AI绘画模型，使用方法包括环境搭建、提示词编写、参数调整等。 3. DALLⷅ 2：由OpenAI开发的图片生成软件，能够根据描述生成艺术画作，并进行编辑和变体创作。 4. GitMind AI绘画：提供多种语言界面的AI绘图免费软件，支持文生图、图生图等功能。 5. Adobe Firefly：Adobe推出的AI绘画软件，提供图像修复、抠图修补等功能。 6. boardmix AI绘画：支持多种风格和尺寸选择，集成Lora模型，提供高精度、大尺寸画图效果。 AI智能给绘画师带来的好处： 1. 提高创作效率：AI绘画可以快速生成大量图像，大大减少制作成本和时间。 2. 拓展艺术创作的可能性：AI绘画可以模拟人类艺术家的创作过程，生成具有一定艺术价值和审美意义的图像。 3. 促进艺术与科技的融合：AI绘画作为艺术与科技结合的产物，推动艺术领域的发展，为科技领域注入创意和灵感。 4. 辅助艺术创作：AI绘画可以作为一种辅助工具，帮助缺乏绘画技能或时间紧迫的人快速生成艺术图像。 5. 艺术教育：AI绘画可以为艺术教育提供资源和手段，帮助学生理解和掌握绘画技能。 6. 商业版权：AI绘画技术在商业应用中可以避免版权问题，提供多样化和可定制化的绘画作品。 AI绘画技术的发展为绘画师提供了新的工具和方法，使得创作过程更加高效和多样化。通过利用AI智能，绘画师可以探索新的风格和技法，提升自己的创作水平。 Ai绘画有哪些技巧和软件ai工具开发 ai画图你就用 AI辅设计

mj风格关键词 𐟌Ÿ亲爱的朋友们𐟑€！今天我要给大家带来一份超全的 MJ（Midjourney）关键词整理𐟎。如果你在使用 MJ 创作时总觉得灵感不足，或者不知道如何用关键词让你的作品更出色𐟧，那么这篇文章你一定要看下去啦𐟑。后缀参数图像宽高比：使用 -ar9:16 参数可以调整图像的宽高比。 V5.1模型：通过 -v5.1 参数可以切换到V5.1模型。动漫风格模型：添加 -nji5 参数可以尝试动漫风格。图像质量：使用 -q2 参数可以调整图像质量，数值越大质量越高。否定词：添加 -no 参数可以排除不想加入画面的元素。关键词权重数值0-5，数值越高比重越多。混沌度：使用 -chaos 或 -c 参数，数值0-100，数值越大越多元。测试模型：添加 --test 参数可以测试模型。摄影测试模型：使用 --testp 参数可以尝试摄影风格。修改测试模型：通过 --creative 参数可以更个性化和创造性地修改测试模型。细节增强：添加 --upbeta 参数可以增强细节和品质。 Knolling关键词物品整齐摆放的关键词，放在句首，不需要添加。高精度画面：使用 -HD 参数可以生成高精度画面。图像种子：通过 -seed 参数可以生成和图像相似的结果。相似度参数：添加 -iw1 参数可以调整垫图相似度，数值0~2，数值越高相似度越高。个性化强度：使用 -s0~100 参数可以调整图像个性化强度，数值越大个性化越强。无缝贴图生成无缝贴图可以使用 -title 参数。 3D渲染和真实感虚幻引擎：使用 unreal engine 参数可以尝试虚幻引擎渲染。辛烷值渲染：通过 octanerender 参数可以尝试辛烷值渲染。博凯：添加 bokeh 参数可以尝试博凯效果。胡迪尼渲染：使用 houdini render 参数可以尝试胡迪尼渲染。淬火色巨扫描：通过 ultra realistic 参数可以尝试超现实主义风格。其他关键词模拟照片：使用 analog photo 参数可以尝试模拟照片效果。阿诺德渲染：添加 arnold render 参数可以尝试阿诺德渲染。光线跟踪：使用 raytracing 参数可以尝试光线跟踪效果。 CGI：通过 cgi 参数可以尝试计算机生成接口。流明反射：添加 lumen reflections 参数可以尝试流明反射效果。体积雾：使用 volumetric fog 参数可以尝试体积雾效果。超现实主义：通过 ultra realistic 参数可以尝试超现实主义风格。过渡釉化：添加 overglaze 参数可以尝试过渡釉化效果。微距摄影：使用 macro photography 参数可以尝试微距摄影效果。模拟照片：通过 analog photo 参数可以尝试模拟照片效果。阿诺德渲染：添加 arnold render 参数可以尝试阿诺德渲染。博凯：使用 bokeh 参数可以尝试博凯效果。胡迪尼渲染：通过 houdini render 参数可以尝试胡迪尼渲染。超现实主义：添加 ultra realistic 参数可以尝试超现实主义风格。希望这些关键词能帮到你，让你的 MJ 创作更加精彩！𐟎耀

如何用AI制作可爱的毛绒玩偶？今天尝试将一些草图转化为毛绒玩偶，分享一下制作过程。关键词描述：根据自己的形象描述，色彩和细节尽量详细一些，利于形象生成的完整。大模型：rev-animated-v1-2-2 Lora选择：以下是试用过的几个Lora，可以组合使用也可以单独使用，图中用到了前三个，Lora的权重不要太大，可以在0.5以下，太大会容易变形。每个Lora会有一些触发词，使用的时候也可以添加在关键词中。 Wool felt v1.0_毛毡：让毛绒玩偶更像毛团子，可爱化动物模型。毛球：增加毛绒的质感。毛毛的世界：让玩偶更生动。 Controlnet：使用了两个，一个控制边缘，一个控制色彩。 Control net unit 1 preprocessor: canny model: control_canny weight: 0.8 边缘的权重越高，毛绒的感觉会更弱，更像棉质，可以根据自己的形象尝试下，图中权重为0.8。 Control net unit 2 preprocessor: tile_resample model: control_v11f1e_sd15_tile weight: 1 也可以尝试高清修复，增强细节的质感。方法算法选择：R-ESRGAN 4x+ 重绘幅度在0.5以下。通过这些步骤，你可以将草图转化为可爱的毛绒玩偶，快来试试吧！

MidJourney盲盒IP创作全攻略在使用MidJourney创建盲盒IP时，你是否遇到过以下问题：使用默认模型时3D化程度不足，而使用Expressive风格时美感不够？今天，我们将分享一种解决方案，帮助你创作出既美观又3D化的盲盒IP。首先，通过默认模型生成大量具有美感的IP图。然后，选择你最喜欢的图片进行升级。具体步骤如下：复制链接：找到你喜欢的图片，点击复制链接。切换模型：将模型切换为"Expressive Style"。垫图+关键词：使用垫图和关键词，你可以得到类似图3—图6的效果。如果你对生成的图片不满意，可以使用--IW 2来提升图片权重。请注意，使用别人的图虽然容易出好看的效果，但数量有限。接下来，重点来了！如何几乎100%还原你喜欢的图片，并增加3D化效果？这时，你需要使用Stable Diffusion以及ControNet插件，还有相应的Lora模型来实现。希望这篇攻略对你有所帮助！如果有任何疑问，欢迎在评论区留言。我们会分享更多关于SD转3D、三视图及对应表情包的教程。

Kaggle模型加权集成7种方法详解在Kaggle竞赛中，对多个预测结果进行集成是一个常见的策略。最简单的方法就是对预测结果进行加权求和。不同任务有不同的加权方法，例如分类任务、回归任务、排序任务、目标检测任务和语义分割任务等。以下是一些常见的加权方法： 𐟔禖𙦳•1：均值加权将所有模型的预测结果取平均值作为最终预测。 𐟔禖𙦳•2：权重加权根据每个模型的性能赋予不同的权重，然后进行加权求和。 𐟔禖𙦳•3：排序加权将所有模型的预测结果按排序次序进行加权，通常用于排序任务。 𐟔禖𙦳•4：爬山法加权通过模拟爬山过程来优化加权系数，适用于回归任务。 𐟔禖𙦳•5：线性回归加权利用线性回归模型来优化加权系数，适用于分类和回归任务。 𐟔禖𙦳•6：参数优化加权通过优化模型的参数来提高加权效果，适用于各种任务。 𐟔禖𙦳•7：像素类别投票和加权在语义分割任务中，对每个像素的类别进行投票和加权，得到最终的分割结果。如果你对Kaggle竞赛感兴趣，但不知道如何入门，可以了解更多关于Kaggle金银计划的信息，与清北博士导师一同参赛哦~

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