PPT资料分享：广告公司《AIGC应用内部培训资料》公开
AI技术的发展对广告业造成了巨大的冲击，设计师们最先嗅到了AIGC带来的威胁，很多言论也提到AI技术将颠覆设计师岗位。
但随着不断的实践，在与MJ和SD愉快的合作了几轮之后，Designer们逐渐开始拥抱AI带来的效率提升、丰富素材和海量模版的新时代。
AIGC给设计师们插上了翅膀，让创意不局限于技术和素材，可以实现更多“mission impossible”。
下面的PPT是HS 设计部分享会上，海博同学分享自己在学习和应用AI平台的一些心得和体会。我们希望拿出来与广告同行们共同分享、一同进步。
（BTW：其中一些优秀AI作品的示意来自于网络，在图片下对出处进行了说明。）
一
近一年，以Midjourney和Stable Diffusion（以下简称为MJ、SD）为代表的AIGC绘画迎来爆发式发展，掀起了一场生产力革命，目前我们设计部主要使用这两个平台进行创作。
1、MJ的工作流程
那我们来看看MJ能够做什么吧～
产品类的摄影关键词的描述主要是： 画面主题+修饰词+细节词+参数后缀。
对于电商设计师来说，他们现在的工作可用AI生成氛围图，选取合适的角度将自家产品P上去，告别了过去要拍摄以及建模渲染的一些繁琐流程。
生成的图片一般是四张，如果不满意进行刷新后又可得到新的四张图片。
生成人物氛围图可用作商业版权照片或者商业拍摄的参考，但是目前MJ对于单个人物生成的效果最佳，多个人物生成效果尚待提升。
MJ是比较擅长制作出高质量的各类型角色以及IP的，输入简单的咒语就能出很好的效果，可以当做建模或者插画的参考，甚至当做素材直接进行应用。
表情包的生成只需要在咒语中加入多个表情符号、姿势、情绪、背景色调……等信息，可以使用Niii Cute Style模式。
也可以做喜茶类型的图形插画，这类常用咒语比如图形插图，简单的线条，简笔画最小粗线标志，粗简笔画，等等。
还有比较火的科技风格图标，可以在咒语里可以加入磨砂玻璃，透明科技感，玻璃形态亚克力材质等关键词，在画质中也可以多加入一些渲染器相关的咒语，比如C4D、OC渲染等等。
以图生图我们常称为喂图。
下图中上部分三张图就是找到的原图，下部的三张就是通过喂原图+相关咒语形成的三张新图，会大体上复制原图的风格，只在一些关键元素上进行变化。
2、SD的工作流程
SD对新手不太友好，对电脑的配置要求较高，而且SD生图的逻辑是需要运用到各种不同类型的模型，但是相比MJ来说，SD开源免费，控制性强。
什么是模型？
对于AI绘画而言，我们通过对算法程序进行训练，让机器来学习各种图片的信息特征，训练后沉淀下来的文件包，我们就称之为模型。
简单来说：模型就是AI经过训练、学习后得到的程序文件。
训练模型我们形象的称之为「炼丹」 ，而SD成图就需要应用到各种的模型。
需要用到的模型资源可以在一些开源的网站找到，这样可以大大减少「炼丹」的时间。
有了模型之后，就可以生图了。
SD的核心功能是通过Controlnet插件控制生图， 这里我上传了一张字体线稿 设置了合适的参数和合适的关键词给到AI 。
通过不同的模型LORA搭配关键词，可以得到不同的抽卡结果，相比较MJ来说，SD能够精准的控制图像。
同样反白稿也可以生成我们想要的图片。
如下图，反白logo加上一些春天相关的咒语和搭配合适的模型，即可实现不同的效果。
同样也可以给到三维的白模进行图形生成。
当然，目前SD生成的图形还不能满足客户所有的需求，因此可以做为氛围参考，很多细节还需要进行后期处理。
3、关于IP生成
线稿转3D也可以用SD搭配模型轻松实现。
在商业案例当中也可以进行人物模型的姿态固定，根据姿态去更换模特的服装和表情。
4、MJ和SD的结合用法
可以用MJ去生成基础形象，在SD中不断进行细节优化，抽卡调整细节。
通过上面的一些介绍，下图可以直观的看到MJ和SD的对比，以帮助设计师按需求进行AIGC软件的选择。
业内AIGC优秀案例示例
随着Gen-2等模型的出现，文生视频飞速发展。
在如今短视频蓬勃发展的时代，文生视频不仅大大节省视频拍摄和剪辑的时间，也降低了视频制作的专业门槛，因此受到Up主和品牌主的关注。但是在生成的过程中，模型经常面临：视频不美观、视觉质量和清晰度较差、视频运动不连贯等一系列的问题。
二
目前主流的AI视频工具有： Runway、Pika、Stable Video Diffusion，随着Sora 的加入，文生视频又给我们展开新的想象空间。
下图通过发布时间、特点风格、生成时长、每秒帧数和分辨率，可看到Sora与其他平台相比的优势。
受制于AI文本到视频生成的物理和时空推理局限，目前 Runway、Pika、Stable Video Diffusion 生成的视频通常在4S左右，单个连贯性视频的最大长度为16秒，而Sora 生成视频的长度为60s ，实现了质的飞跃。
SORA发布的视频片段
将视频进行了拆解，得到关键词。
将同样的关键词给到别的文生视频软件得到的图像，大象走路时背后雪飘扬的性状、物理世界的真实性、大象身体运动地连贯性、画面复杂性都较Sora要弱。
Sora还有一些特殊的功能：
1、在两个输入视频之间逐渐进行转场，从而在完全不同的主题和场景构成的视频之间创建无缝过渡。
2、变化功能：将无人机直接变形成蝴蝶，将之前必须用到AE软件解决的效果直接用AI可以完成。
在3月份Sora发布的最新视频可以看到：Sora能够生成具有多个角色、特定类型动作和主题背景的复杂视频，时长可达到60秒；可以在单个生成的视频中创建多个镜头，模拟复杂的摄像机运镜，同时准确地保持角色和视觉风格。最重要的是，它不仅理解用户要求的内容，还能自己理解这些事物在现实世界中的存在方式。
除了视频，Sora 同样具备生成图像的能力。
通过在空间网格中排列高斯噪声补片，并设置时间范围为单帧，Sora 能够生成不同尺寸的图像，最高支持 2048x2048 分辨率。相信不久的将来AI能够实现更多。
从下面的视频可以看到仅仅一年时间，文本生成视频的效果迎来了质的飞跃。
后面是我们对AIGC的一些展望。
三
以上内容是我们在实践中的一些理解和思考，期待未来能与大家进行更多交流。
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