Мы влюбились в Style Tuner. На случай, если вы еще не знаете, о чем идет речь — это новый инструмент Midjourney, который позволяет создавать свой уникальный стиль на основе промпта.
Для тренировки стиля потребуется включить fast mode.
Несколько наших экспериментов с яйцами для наглядности. Следите за руками и попробуйте сначала разобраться на нашем стиле, чтобы потом потратить драгоценные GPU минуты с пользой:
--style kkpCMZyXCmrja9GD, Midjourney version 5.2.
Prompt: An egg
Style prompt: A yellow object by Rene Magritte, style of surrealist landscapes, reflections and mirroring, impressive skies, monumental figures, duckcore, whistlerian, mirrored realms, realistic figures, detailed skies, precisionist art, monumental figures, dark reflections
Generated style parameter: --style kkpCMZyXCmrja9GD
Fixed parameters: --seed 123 and –ar 16:9
Как поведет себя Midjourney, если не применять стиль к объекту, если применить только стиль и если применить стиль и промпт, которым стиль был создан?
an egg A yellow object by Rene Magritte, style of surrealist landscapes, reflections and mirroring, impressive skies, monumental figures, duckcore, whistlerian, mirrored realms, realistic figures, detailed skies, precisionist art, monumental figures, dark reflections seed 890790228
В следующей части эксперимента мы перенастроили «An Egg Study»на странице Tune, выбирая между картинками в пользу самых мрачных, темных и невнятных. Получился стиль с новым номером:
--style latdrD7W9CmQC9Bd.
A Yellow Object by Rene Magritte, style of surrealist landscapes, reflections and mirroring, impressive skies, monumental figures, duckcore, Whistlerian, mirrored realms, realistic figures, detailed skies, precisionist art, monumental figures, dark reflections --ar 16:9 --style latdrD7W9CmQC9Bd.
Пожалуйста, не стесняйтесь делиться вашими стилями и результатами экспериментов в комментариях 🤖
В этом эссе автор объясняет, почему методы, основанные на вычислениях, намного эффективнее подходов, использующих человеческие знания. Через примеры из истории AI он показывает, как интуитивные подходы тормозят прогресс, тогда как мощные вычисления открывают путь к прорывам. Это вдохновляющее чтение для тех, кто задумывается о будущем искусственного интеллекта.