【AI角色一致性】“cref” 参数 Midjourney新功能实操详解
TLDR在最新的视频中,介绍了Midjourney的一个新功能——AI角色一致性(character reference,简称CREF),它允许用户通过指定一个URL链接来稳定生成具有相同特征的角色。使用时,用户在关键词后添加“杠杠CREF”参数,随后输入图片链接。此外,还介绍了“杠杠CW”参数,用于调整参考图片的权重,从而控制角色细节的还原程度。默认值为100,数值越高,角色特征还原得越多。该功能支持Midjourney和Niji journey模型,但仅适用于MIGI6模型。通过实际演示,展示了如何利用CREF和CW参数改变角色的服装,同时保留面部特征。视频最后,向漫画家鸟山明致敬,并展示了使用CREF功能生成的宇智波鼬角色的不同服装效果。
Takeaways
- 🌟 引入了AI角色一致性功能,允许稳定生成同一个角色的图像。
- 📌 使用新功能时,需要在关键词后加上参数 '-cref' 后跟图片的URL链接。
- 🔍 新增参数 '-cw' 用于调整参考图片的权重,范围从100到0,影响细节的还原程度。
- 🎨 当 '-cw' 值为100时,尽可能还原面部、头发和衣服特征;值为0时,主要还原面部特征。
- 📈 '-cw' 参数的调整可以让用户在保持面部不变的情况下,改变人物的穿着和发型。
- 🤖 该功能对Mijourney生成的角色效果最佳,尤其是当参考图片也是由Mijourney生成的。
- 🚀 功能支持Niji journey和Mijourney两个模型,并且可以与Swift功能配合使用。
- 📱 可以同时使用一个或多个URL作为角色参考,提高角色生成的精确度。
- 🚫 目前该功能只支持MIGI6模型,不支持MIGI5.2等旧版本。
- 👔 实操演示中,通过调整 '-cw' 参数,展示了不同权重下角色穿着变化的效果。
- 🕵️♂️ 即使不指定主体名称,AI也能通过CRIF参数生成具有面部一致性的角色。
- 🙏 视频最后向漫画家鸟山明致敬,表达了对童年英雄的怀念和敬意。
Q & A
什么是AI角色一致性功能?
-AI角色一致性功能是指能够在多次生成过程中保持同一个角色特征的稳定性,使得AI可以生成具有相同面部、发型和衣服等特征的角色图像。
Midjourney新功能中提到的'CREF'参数是什么?
-CREF(Character Reference)是一个参数,用户在输入关键词后加上它,然后附上一个URL链接,AI将根据提供的图片链接生成具有相似特征的角色。
如何使用CREF参数生成角色图像?
-在关键词输入完成后,加入'--v 5 --ar 16:9 --stylize 500 --CREF <图片URL>',其中<图片URL>是用户希望AI参照的图片链接。
杠杠CW参数的作用是什么?
-杠杠CW参数用于调整参考网址的权重,其值从100到0,可以控制生成图像时参考原图细节的程度。数值越高,参考的细节越多。
当杠杠CW的值为0时,AI生成的角色图像会有哪些变化?
-当杠杠CW的值为0时,AI将主要还原面部特征,而对衣服、头发等其他细节的改变会更大,使得用户可以在保持面部不变的基础上调整这些元素。
使用CREF功能时,是否需要特定的模型版本?
-是的,CREF功能目前只支持Midjourney的MIGI6模型,MIGI5.2等旧版本是不支持的。
Swift功能可以和CREF功能一起使用吗?
-是的,Swift功能可以与CREF功能结合使用,以进一步提升角色生成的效果。
在使用CREF功能时,可以提供多个URL作为角色参考吗?
-可以,用户可以使用一个或多个URL作为角色参考,AI会根据提供的参考图片生成角色。
为什么在生成角色图像时,使用Miji里生成的图片作为参考效果更佳?
-因为Miji生成的图片在特征识别上与CREF功能的工作原理更为匹配,所以使用Miji生成的图片作为参考可以获得更一致和精确的角色特征。
CREF功能目前存在哪些限制?
-CREF功能目前还无法完全还原复制精确的细节,如酒窝、雀斑或T恤上的logo等,但这些限制是可以理解的,并且预计技术会很快得到改进。
如何通过CREF功能改变角色的穿着?
-通过在关键词中加入描述新穿着的语句,并使用相应的CREF参数和权重,AI可以根据参考图和关键词生成具有新穿着的角色图像。
在视频脚本中,为什么作者要向鸟山明老师致敬?
-作者向鸟山明老师致敬是因为他从小看《七龙珠》漫画长大,对鸟山明老师的作品有深厚的感情,并希望表达对这位给他带来美好童年记忆的艺术家的敬意。
Outlines
🚀 Introduction to AI Character Consistency Feature
The video introduces a new feature that allows for the consistent generation of a single character in AI, a functionality that was highly anticipated. The host, referred to as Joni, expresses excitement about the control over character generation that this feature provides. The video aims to explain the 'Mijurney character reference杠杠CRIF' and its usage tips. It is compared to the previously introduced 'style reference' feature but focuses on character traits. The usage involves adding a specific parameter (杠杠criff or CREF) followed by a URL to an image after writing keywords. There's also a new parameter (杠杠CW) to adjust the weight of the reference image, with a default value of 100, affecting the level of detail in the generated image. The feature works best with characters generated by Me Journey, but the host also tested it with other images. The video outlines the limitations of the feature, such as the inability to reproduce very fine details like moles or logos, and mentions that it only supports the MIGI6 model. The host then demonstrates the feature using the character Uchha Etoch as an example, showing how different CW values affect the output.
🎨 Exploring the Effects of CW Parameter on Character Generation
The host continues the demonstration by adjusting the CW parameter to different values (0, 50, and 100) to show how it affects the generated character's appearance. At CW 0, the character's face is well-preserved with details like the forehead protector and Sharingan eyes, but the shirt color is changed. At CW 50, the character's face details and some clothing elements are retained, and additional elements like a black mesh sweater are introduced. At CW 100, the changes are minimal, with the character's original features, including expression, being predominantly reflected. The host also tests the feature without specifying the character's name, only the 'wearing a' keyword, and observes the effects on the generated image. The video concludes with a tribute to the manga artist Akira Toriyama, creator of 'Dragon Ball,' and a reminder to use the correct model version for the feature to work.
Mindmap
Keywords
AI角色一致性
Midjourney
CREF参数
CW参数
Swift功能
MIGI6模型
权重
URL链接
面部特征
衣服特征
实操演示
Highlights
AI角色一致性功能发布,允许稳定生成同一个角色
Mijurney character reference (CREF) 参数用于角色特征的参考
CREF参数后需放置图片URL,用于角色生成的参考
杠杠CW参数用于调整参考网址的权重,预值为100到0
CW值为100时,面部、头发和衣服特征尽可能还原
CW值为0时,主要还原面部特征
使用技巧:参考使用me journey生成的角色效果最佳
CREF功能支持Niji journey和me journey两个模型
CREF功能目前只支持MIGI6模型,不支持MIGI5.2
实操演示:使用Nigi journey展示CREF功能的强大之处
使用CREF和CW权重功能测试宇智波鼬角色的不同着装
CW值为0时,面部细节保留,但着装改变更明显
CW值为50时,角色面部细节和部分着装细节得到还原
CW值为100时,角色细节高度还原,变化不大
测试不加入主体名称,仅使用CREF进行角色改变的效果
CREF功能通过参考图片,即使不加入主体名称也能生成具有面部一致性的角色
参数调整对于使用CREF功能至关重要
向鸟山明老师致敬,感谢他带来的美好童年
如果使用外部图片出现生图问题,可以尝试调整参数或更换图片