掌握 AI Inpainting 技术：完美图像编辑中途指南
探索 Midjourney 的人工智能内画技术的变革能力，这项革命性的功能使创作者能够以外科手术般的精确度完善人工智能生成的艺术作品。这本权威指南揭示了如何利用这一强大工具提升创意项目的专业技术，无论您是进行微妙的改进还是进行巨大的构图变化，所有这些都可以在 Midjourney 的直观平台上实现。
要点
Midjourney 的内绘工具可通过选择性编辑对图像进行有针对性的修改。
可变（区域）功能可对特定图像区域进行细粒度的修改控制。
混色模式将文本提示与可视化选择相结合，引导图像变换。
在编辑 20-50% 的图像区域时，可获得最佳的内绘效果。
增强现有元素通常比彻底改变内容效果更好。
了解《Midjourney》中的人工智能涂色功能
人工智能辅助图像细化的力量
人工智能内画是数字图像编辑领域的一项突破，它利用先进的神经网络，在保留上下文和视觉和谐的同时，智能地重新生成图像的选定部分。Midjourney 的实施将这一技术转化为直观的创作工具，使艺术家能够以前所未有的精度反复完善他们的作品。
Midjourney 的这一技术版本正式命名为 "Vary Region"，标志着该平台功能的重大发展。官方公告强调，这项功能将改变数字艺术家的游戏规则，在 Midjourney 工作流程中直接提供专业级编辑工具。
掌握 Inpainting 的关键在于理解人工智能的上下文解释模式，并学会有效传达自己的创作意图。通过战略性的区域选择和深思熟虑的提示，艺术家可以在保持原始构图完整性的同时，实现非凡的转变。
为什么内画改变了游戏
Midjourney 的 "内画 "功能解决了早期系统的基本限制，代表了人工智能辅助创作领域的一次飞跃。这一变革性功能可提供
- 有针对性的编辑效率：当只有特定元素需要改进时，无需进行完整的再生
- 创意灵活性：在单一作品框架内实现实验性变化
- 精确控制：提供对构图元素和细节的细微控制
- 工作流程集成：无缝集成到 Midjourney 现有的生成管道中
通过掌握这些先进的编辑功能，创作者可以开启艺术表达的新维度，将 Midjourney 从一个生成工具转变为一个完整的数字艺术工作室。
获得最佳上色效果的专业技术
制作有效的编辑提示
插画成果的质量与编辑提示的清晰度和具体性直接相关。专业用户已经开发出有效的策略，引导人工智能实现预期效果：
- 具体语境：将编辑锚定到既定的元素上（"按照当前的弧度延伸河道弯曲处"）。
- 视觉描述：融入纹理和光照线索（"午后柔和的光线透过橡树叶斑斑驳驳"）。
- 构图指导：引导位置和比例（"在中间位置增加树木，向地平线方向缩小"）。
最成功的剪辑能保持原始图像在美学和主题上的连续性。彻底改变往往需要多次逐步完善，而不是单次雄心勃勃的提示。
避免常见的编辑陷阱
即使是经验丰富的用户，在初次掌握内画技术时也会遇到困难。以下是需要注意的关键问题：
- 好高骛远的编辑：多元素更改通常需要分步实施
- 风格不连续：除非指定，否则新元素可能默认使用不同的渲染风格
- 上下文不匹配：添加的内容必须遵守现有的照明条件和透视规则
分步绘制工作流程
初始图像创建策略
智能内绘始于战略性的初始生成。创建源图像时：
- 通过留出适当的负空间来预测未来的编辑工作
- 生成多种变化，选择最适合编辑的构图
- 考虑未来详细修改的分辨率需求
起始提示结构示例：
/想象提示：黎明时分山谷的电影景观，河流蜿蜒穿过前景 --未来元素的构图间距 -ar 16:9
精确区域选择
掌握选择过程会极大地影响内画效果：
- 为 AI 提供足够的周边环境参考
- 沿着自然边缘和轮廓保持合理的边界
- 在提供足够的创作空间和使算法难以承受之间平衡选区大小
选择范围通常占图像总面积的 20%-50%，根据元素的复杂程度而有所不同。
高级混音模式技术
通过/prefer remix激活混音模式，可释放强大的提示引导编辑功能：
- 风格转换：将选定区域转换为不同的艺术媒介
- 元素交换：在保留构图的同时替换对象
- 细节增强提高特定组件的分辨率或复杂度
中途订阅分析
严肃创作者的计划比较
计划名称 最适合 主要优势 GPU 分配 基本计划 休闲用户 入门级访问 每月 3.3 小时 标准计划 普通创建者 功能均衡 15 小时/月 专业计划 专业作品 商业版权 30 小时/月 大型计划 大量用户 最大资源 60 小时/月
上色常见问题
技术考虑因素
选区大小对结果有何影响？
适度的选区（20%-50% 不等）既能提供足够的创作空间，又能保持足够的原始背景，从而产生连贯的效果。过小的选区可能缺乏必要的参考点，而过大的选区则可能产生不一致的混合效果。
内画能否处理复杂物体的去除？
可以，但成功与否取决于背景的复杂程度。简单的背景可以清除得很干净，而纹理表面可能需要迭代改进和策略性的提示指导，才能重建合理的图案。
创意应用
哪些艺术风格效果最佳？
Inpainting 擅长绘画、插图和电影风格，在这些风格中，人工智能解释的灵活性非常有益。超逼真的摄影编辑可能需要更多的迭代才能实现无缝效果。
是否可以进行多次迭代编辑？
当然可以。专业的工作流程通常涉及到连续的改进，每次迭代都是在上一次的基础上进行的。关键是通过精心的提示制作保持一致性。
相关工具和资源
其他涂色平台
目前有几种相互竞争的平台提供内画功能，每种平台都有其独特的优势：
- Stable Diffusion：开源解决方案，拥有广泛的社区插件
- DALL-E 2：OpenAI 的实施方案，具有很强的上下文理解能力
- Runway ML：具有高级控制功能的专业级工具
开发提示工程技能
掌握 Inpainting 需要开发专门的提示工程能力。推荐的学习资源包括
- Midjourney 的官方文档和社区示例
- 创意人工智能应用专业课程
- 专业数字艺术家的案例研究
相关文章
苹果公司克雷格-费德里吉承认人工智能 Siri 早期存在严重缺陷
苹果公司高管解释 Siri 升级延迟原因在 WWDC 2024 大会上，苹果公司原本承诺对 Siri 进行重大改进，包括个性化上下文感知和应用程序自动化功能。然而，该公司最近证实，这些功能的交付将推迟。高级副总裁克雷格-费德里吉（Craig Federighi）（软件工程）和格雷格-乔斯维克（Greg Joswiak）（全球营销）在接受《华尔街日报》的乔安娜-斯特恩（Joanna Stern）
Manus 推出 "广泛研究 "人工智能工具，100 多个代理可进行网络搜索
中国人工智能创新企业 Manus 曾因其面向消费者和专业用户的开创性多代理编排平台而备受关注，如今它又推出了一项突破性的技术应用，对传统的人工智能研究方法提出了挑战。重新思考人工智能驱动的研究OpenAI、谷歌和 xAI 等竞争对手开发了专门的 "深度研究"（Deep Research）代理，能够进行长达数小时的调查并生成详细的报告，与之不同的是，Manus 通过其新的 "广度研究"（Wide R
法学硕士为何无视指示以及如何有效解决这一问题
了解大型语言模型跳过指令的原因大型语言模型（LLM）改变了我们与人工智能的交互方式，使从对话界面到自动内容生成和编程辅助等各种高级应用成为可能。然而，用户经常会遇到一个令人沮丧的限制：这些模型偶尔会忽略特定指令，尤其是在复杂或冗长的提示中。这种任务执行不完整的问题不仅会影响输出质量，还会降低用户对这些系统的信心。研究这种行为背后的根本原因，可以为优化 LLM 交互提供有价值的见解。LLM 处
评论 (0)
0/200
探索 Midjourney 的人工智能内画技术的变革能力，这项革命性的功能使创作者能够以外科手术般的精确度完善人工智能生成的艺术作品。这本权威指南揭示了如何利用这一强大工具提升创意项目的专业技术，无论您是进行微妙的改进还是进行巨大的构图变化，所有这些都可以在 Midjourney 的直观平台上实现。
要点
Midjourney 的内绘工具可通过选择性编辑对图像进行有针对性的修改。
可变（区域）功能可对特定图像区域进行细粒度的修改控制。
混色模式将文本提示与可视化选择相结合，引导图像变换。
在编辑 20-50% 的图像区域时，可获得最佳的内绘效果。
增强现有元素通常比彻底改变内容效果更好。
了解《Midjourney》中的人工智能涂色功能
人工智能辅助图像细化的力量
人工智能内画是数字图像编辑领域的一项突破，它利用先进的神经网络，在保留上下文和视觉和谐的同时，智能地重新生成图像的选定部分。Midjourney 的实施将这一技术转化为直观的创作工具，使艺术家能够以前所未有的精度反复完善他们的作品。
Midjourney 的这一技术版本正式命名为 "Vary Region"，标志着该平台功能的重大发展。官方公告强调，这项功能将改变数字艺术家的游戏规则，在 Midjourney 工作流程中直接提供专业级编辑工具。
掌握 Inpainting 的关键在于理解人工智能的上下文解释模式，并学会有效传达自己的创作意图。通过战略性的区域选择和深思熟虑的提示，艺术家可以在保持原始构图完整性的同时，实现非凡的转变。
为什么内画改变了游戏
Midjourney 的 "内画 "功能解决了早期系统的基本限制，代表了人工智能辅助创作领域的一次飞跃。这一变革性功能可提供
- 有针对性的编辑效率：当只有特定元素需要改进时，无需进行完整的再生
- 创意灵活性：在单一作品框架内实现实验性变化
- 精确控制：提供对构图元素和细节的细微控制
- 工作流程集成：无缝集成到 Midjourney 现有的生成管道中
通过掌握这些先进的编辑功能，创作者可以开启艺术表达的新维度，将 Midjourney 从一个生成工具转变为一个完整的数字艺术工作室。
获得最佳上色效果的专业技术
制作有效的编辑提示
插画成果的质量与编辑提示的清晰度和具体性直接相关。专业用户已经开发出有效的策略，引导人工智能实现预期效果：
- 具体语境：将编辑锚定到既定的元素上（"按照当前的弧度延伸河道弯曲处"）。
- 视觉描述：融入纹理和光照线索（"午后柔和的光线透过橡树叶斑斑驳驳"）。
- 构图指导：引导位置和比例（"在中间位置增加树木，向地平线方向缩小"）。
最成功的剪辑能保持原始图像在美学和主题上的连续性。彻底改变往往需要多次逐步完善，而不是单次雄心勃勃的提示。
避免常见的编辑陷阱
即使是经验丰富的用户，在初次掌握内画技术时也会遇到困难。以下是需要注意的关键问题：
- 好高骛远的编辑：多元素更改通常需要分步实施
- 风格不连续：除非指定，否则新元素可能默认使用不同的渲染风格
- 上下文不匹配：添加的内容必须遵守现有的照明条件和透视规则
分步绘制工作流程
初始图像创建策略
智能内绘始于战略性的初始生成。创建源图像时：
- 通过留出适当的负空间来预测未来的编辑工作
- 生成多种变化，选择最适合编辑的构图
- 考虑未来详细修改的分辨率需求
起始提示结构示例：
/想象提示：黎明时分山谷的电影景观，河流蜿蜒穿过前景 --未来元素的构图间距 -ar 16:9
精确区域选择
掌握选择过程会极大地影响内画效果：
- 为 AI 提供足够的周边环境参考
- 沿着自然边缘和轮廓保持合理的边界
- 在提供足够的创作空间和使算法难以承受之间平衡选区大小
选择范围通常占图像总面积的 20%-50%，根据元素的复杂程度而有所不同。
高级混音模式技术
通过/prefer remix激活混音模式，可释放强大的提示引导编辑功能：
- 风格转换：将选定区域转换为不同的艺术媒介
- 元素交换：在保留构图的同时替换对象
- 细节增强提高特定组件的分辨率或复杂度
中途订阅分析
严肃创作者的计划比较
| 计划名称 | 最适合 | 主要优势 | GPU 分配 |
|---|---|---|---|
| 基本计划 | 休闲用户 | 入门级访问 | 每月 3.3 小时 |
| 标准计划 | 普通创建者 | 功能均衡 | 15 小时/月 |
| 专业计划 | 专业作品 | 商业版权 | 30 小时/月 |
| 大型计划 | 大量用户 | 最大资源 | 60 小时/月 |
上色常见问题
技术考虑因素
选区大小对结果有何影响？
适度的选区（20%-50% 不等）既能提供足够的创作空间，又能保持足够的原始背景，从而产生连贯的效果。过小的选区可能缺乏必要的参考点，而过大的选区则可能产生不一致的混合效果。
内画能否处理复杂物体的去除？
可以，但成功与否取决于背景的复杂程度。简单的背景可以清除得很干净，而纹理表面可能需要迭代改进和策略性的提示指导，才能重建合理的图案。
创意应用
哪些艺术风格效果最佳？
Inpainting 擅长绘画、插图和电影风格，在这些风格中，人工智能解释的灵活性非常有益。超逼真的摄影编辑可能需要更多的迭代才能实现无缝效果。
是否可以进行多次迭代编辑？
当然可以。专业的工作流程通常涉及到连续的改进，每次迭代都是在上一次的基础上进行的。关键是通过精心的提示制作保持一致性。
相关工具和资源
其他涂色平台
目前有几种相互竞争的平台提供内画功能，每种平台都有其独特的优势：
- Stable Diffusion：开源解决方案，拥有广泛的社区插件
- DALL-E 2：OpenAI 的实施方案，具有很强的上下文理解能力
- Runway ML：具有高级控制功能的专业级工具
开发提示工程技能
掌握 Inpainting 需要开发专门的提示工程能力。推荐的学习资源包括
- Midjourney 的官方文档和社区示例
- 创意人工智能应用专业课程
- 专业数字艺术家的案例研究
苹果公司克雷格-费德里吉承认人工智能 Siri 早期存在严重缺陷
苹果公司高管解释 Siri 升级延迟原因在 WWDC 2024 大会上，苹果公司原本承诺对 Siri 进行重大改进，包括个性化上下文感知和应用程序自动化功能。然而，该公司最近证实，这些功能的交付将推迟。高级副总裁克雷格-费德里吉（Craig Federighi）（软件工程）和格雷格-乔斯维克（Greg Joswiak）（全球营销）在接受《华尔街日报》的乔安娜-斯特恩（Joanna Stern）
Manus 推出 "广泛研究 "人工智能工具，100 多个代理可进行网络搜索
中国人工智能创新企业 Manus 曾因其面向消费者和专业用户的开创性多代理编排平台而备受关注，如今它又推出了一项突破性的技术应用，对传统的人工智能研究方法提出了挑战。重新思考人工智能驱动的研究OpenAI、谷歌和 xAI 等竞争对手开发了专门的 "深度研究"（Deep Research）代理，能够进行长达数小时的调查并生成详细的报告，与之不同的是，Manus 通过其新的 "广度研究"（Wide R
法学硕士为何无视指示以及如何有效解决这一问题
了解大型语言模型跳过指令的原因大型语言模型（LLM）改变了我们与人工智能的交互方式，使从对话界面到自动内容生成和编程辅助等各种高级应用成为可能。然而，用户经常会遇到一个令人沮丧的限制：这些模型偶尔会忽略特定指令，尤其是在复杂或冗长的提示中。这种任务执行不完整的问题不仅会影响输出质量，还会降低用户对这些系统的信心。研究这种行为背后的根本原因，可以为优化 LLM 交互提供有价值的见解。LLM 处
