PPT資料分享：廣告公司《AIGC應用內部培訓資料》公開
AI技術的發展對廣告業造成了巨大的沖擊，設計師們最先嗅到了AIGC帶來的威脅，很多言論也提到AI技術將顛覆設計師崗位。
但隨著不斷的實踐，在與MJ和SD愉快的合作了幾輪之后，Designer們逐漸開始擁抱AI帶來的效率提升、豐富素材和海量模版的新時代。
AIGC給設計師們插上了翅膀，讓創意不局限于技術和素材，可以實現更多“mission impossible”。
下面的PPT是HS 設計部分享會上，海博同學分享自己在學習和應用AI平臺的一些心得和體會。我們希望拿出來與廣告同行們共同分享、一同進步。
（BTW：其中一些優秀AI作品的示意來自于網絡，在圖片下對出處進行了說明。）
一
近一年，以Midjourney和Stable Diffusion（以下簡稱為MJ、SD）為代表的AIGC繪畫迎來爆發式發展，掀起了一場生產力革命，目前我們設計部主要使用這兩個平臺進行創作。
1、MJ的工作流程
那我們來看看MJ能夠做什么吧～
產品類的攝影關鍵詞的描述主要是： 畫面主題+修飾詞+細節詞+參數后綴。
對于電商設計師來說，他們現在的工作可用AI生成氛圍圖，選取合適的角度將自家產品P上去，告別了過去要拍攝以及建模渲染的一些繁瑣流程。
生成的圖片一般是四張，如果不滿意進行刷新后又可得到新的四張圖片。
生成人物氛圍圖可用作商業版權照片或者商業拍攝的參考，但是目前MJ對于單個人物生成的效果最佳，多個人物生成效果尚待提升。
MJ是比較擅長制作出高質量的各類型角色以及IP的，輸入簡單的咒語就能出很好的效果，可以當做建模或者插畫的參考，甚至當做素材直接進行應用。
表情包的生成只需要在咒語中加入多個表情符號、姿勢、情緒、背景色調……等信息，可以使用Niii Cute Style模式。
也可以做喜茶類型的圖形插畫，這類常用咒語比如圖形插圖，簡單的線條，簡筆畫最小粗線標志，粗簡筆畫，等等。
還有比較火的科技風格圖標，可以在咒語里可以加入磨砂玻璃，透明科技感，玻璃形態亞克力材質等關鍵詞，在畫質中也可以多加入一些渲染器相關的咒語，比如C4D、OC渲染等等。
以圖生圖我們常稱為喂圖。
下圖中上部分三張圖就是找到的原圖，下部的三張就是通過喂原圖+相關咒語形成的三張新圖，會大體上復制原圖的風格，只在一些關鍵元素上進行變化。
2、SD的工作流程
SD對新手不太友好，對電腦的配置要求較高，而且SD生圖的邏輯是需要運用到各種不同類型的模型，但是相比MJ來說，SD開源免費，控制性強。
什么是模型？
對于AI繪畫而言，我們通過對算法程序進行訓練，讓機器來學習各種圖片的信息特征，訓練后沉淀下來的文件包，我們就稱之為模型。
簡單來說：模型就是AI經過訓練、學習后得到的程序文件。
訓練模型我們形象的稱之為「煉丹」 ，而SD成圖就需要應用到各種的模型。
需要用到的模型資源可以在一些開源的網站找到，這樣可以大大減少「煉丹」的時間。
有了模型之后，就可以生圖了。
SD的核心功能是通過Controlnet插件控制生圖， 這里我上傳了一張字體線稿 設置了合適的參數和合適的關鍵詞給到AI 。
通過不同的模型LORA搭配關鍵詞，可以得到不同的抽卡結果，相比較MJ來說，SD能夠精準的控制圖像。
同樣反白稿也可以生成我們想要的圖片。
如下圖，反白logo加上一些春天相關的咒語和搭配合適的模型，即可實現不同的效果。
同樣也可以給到三維的白模進行圖形生成。
當然，目前SD生成的圖形還不能滿足客戶所有的需求，因此可以做為氛圍參考，很多細節還需要進行后期處理。
3、關于IP生成
線稿轉3D也可以用SD搭配模型輕松實現。
在商業案例當中也可以進行人物模型的姿態固定，根據姿態去更換模特的服裝和表情。
4、MJ和SD的結合用法
可以用MJ去生成基礎形象，在SD中不斷進行細節優化，抽卡調整細節。
通過上面的一些介紹，下圖可以直觀的看到MJ和SD的對比，以幫助設計師按需求進行AIGC軟件的選擇。
業內AIGC優秀案例示例
隨著Gen-2等模型的出現，文生視頻飛速發展。
在如今短視頻蓬勃發展的時代，文生視頻不僅大大節省視頻拍攝和剪輯的時間，也降低了視頻制作的專業門檻，因此受到Up主和品牌主的關注。但是在生成的過程中，模型經常面臨：視頻不美觀、視覺質量和清晰度較差、視頻運動不連貫等一系列的問題。
二
目前主流的AI視頻工具有： Runway、Pika、Stable Video Diffusion，隨著Sora 的加入，文生視頻又給我們展開新的想象空間。
下圖通過發布時間、特點風格、生成時長、每秒幀數和分辨率，可看到Sora與其他平臺相比的優勢。
受制于AI文本到視頻生成的物理和時空推理局限，目前 Runway、Pika、Stable Video Diffusion 生成的視頻通常在4S左右，單個連貫性視頻的最大長度為16秒，而Sora 生成視頻的長度為60s ，實現了質的飛躍。
SORA發布的視頻片段
將視頻進行了拆解，得到關鍵詞。
將同樣的關鍵詞給到別的文生視頻軟件得到的圖像，大象走路時背后雪飄揚的性狀、物理世界的真實性、大象身體運動地連貫性、畫面復雜性都較Sora要弱。
Sora還有一些特殊的功能：
1、在兩個輸入視頻之間逐漸進行轉場，從而在完全不同的主題和場景構成的視頻之間創建無縫過渡。
2、變化功能：將無人機直接變形成蝴蝶，將之前必須用到AE軟件解決的效果直接用AI可以完成。
在3月份Sora發布的最新視頻可以看到：Sora能夠生成具有多個角色、特定類型動作和主題背景的復雜視頻，時長可達到60秒；可以在單個生成的視頻中創建多個鏡頭，模擬復雜的攝像機運鏡，同時準確地保持角色和視覺風格。最重要的是，它不僅理解用戶要求的內容，還能自己理解這些事物在現實世界中的存在方式。
除了視頻，Sora 同樣具備生成圖像的能力。
通過在空間網格中排列高斯噪聲補片，并設置時間范圍為單幀，Sora 能夠生成不同尺寸的圖像，最高支持 2048x2048 分辨率。相信不久的將來AI能夠實現更多。
從下面的視頻可以看到僅僅一年時間，文本生成視頻的效果迎來了質的飛躍。
后面是我們對AIGC的一些展望。
三
以上內容是我們在實踐中的一些理解和思考，期待未來能與大家進行更多交流。
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