婚紗 | AI佳人②
閱讀時間約 2 分鐘
實作心得 | AI是畫家，使用者是責編
即使套用超強大的插件 ControlNet，在相當於從草稿→完稿的 Img2Img Upscale 過程中，仍時常會損失初始小圖想保留的特色，以及產生奇怪的部分，就好比畫家和責編，對需求的了解總會相隔一層薄霧的差距。
於是就需要花費大量的時間篩選，一張成品需經歷十幾至幾十張圖片與後製方得完成。
棄用的初始小圖 —— 的一部分｜骨架品質太糟、與已使用的圖過於近似、風格不適合
手腳特別費工 ｜ 就是亂
手腳，特別是手指腳趾，Stable Diffusion 1.5 的模型極少能在沒有使用合適的 ControlNet 控制模型時產出滿意的成果，這也是為何網路上會有一大堆不包含手腳的半身照AI圖片。
怪手奇足拼盤
即使套用了 ControlNet 模型成果也時常不理想，這時就必須自行在繪圖軟體中修圖、使用骨架/3D骨架設計軟體，或者尋找可以套用的圖片。筆者認為有美術底子的人會很吃香，能自行快速打出草稿套用，所以未來AI必是藝術家最得力的助手。
彩繪指甲 ｜ colorful Manicure
「manicure」、「colorful manicure」可以生成指甲彩繪的效果，但如果想控制顏色或是途中才想要彩繪指甲，則需要在 Img2Img upscale 的過程中穿插手動後製。
彩繪指甲
眉毛 | 就愛粗
筆者使用的模型沒有修眉「意識」，無論是「skinny eyebrows」、「thin eyebrows」還是其他細眉相關提示詞效果都不顯著，必須於 Img2Img Upscale 過程中手動修細後放大圖片，才能產生較好的結果。
有沒有手動修過眉毛，一目了然 | 異色瞳、鮮豔瞳色，都需要手動後製
但是！如果使用了 0.5 以上的 Denoising Strength，模型很容易又會把眉毛修回粗眉。
瞳色 ｜ 堅持真實
ACG風模型於瞳色方面通常領域很廣，異色瞳、自體發光瞳、奇怪形狀的瞳，只要用對提示詞就沒問題。但筆者使用的寫實風模型就很有它自己的「堅持」，往往一個 Upscale 就把瞳色修得平淡無奇，只能靠後製復原或修正。
尖耳朵 ｜ 用手印代替可以嗎？
筆者使用的模型於中低解析度時沒有問題，然而一旦到了邊長 3000 以上的解析度就會突然看不懂「尖耳朵」是什麼，然後就會變成這樣：
是在臨兵鬥者嗎？
往往需要多次算圖 + 多張圖片融合才能修復。
體型 | 提示詞影響巨大
祝大家算圖愉快！
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本篇參與的主題策展
在生成式AI與大型語言模型(Large Language Model, LLM)蓬勃發展下，有許多工具可以幫助我們學習與撰寫程式，這篇文章提供了實作範例與一些經驗，分享如何使用ChatGPT(免費的GPT-3.5)協助程式語言的學習，並且完成屬於自己的程式。
前幾個禮拜，AWS 舉行 Startup Day Taiwan。想當然爾，最熱門的主題非生成式 AI (Generative AI) 莫屬。既然 AWS 有現成的工具，身為一名工程師，自然看看無妨，這篇文章算是新手開箱文，會說明如何部署一套基礎模型，並使用 AWS SDK 與其互動。
前言
我在工作中沒有什麼機會接觸到機器學習，學生時期也沒有學習過相關知識。
作為一個業餘小白，我對機器學習非常感興趣。在自學的過程中，我逐漸意識到利用機器學習可以做很多有趣的事情。 因此，我決定嘗試使用 AWS SageMaker JumpStart 來實驗文字生成式繪圖 AI ，以了解機
最近玩到了一個我覺得很新奇有趣的軟體，叫做SillyTavern。
SillyTavern是專用於創建虛擬角色的AI聊天軟體，SillyTavern是TavernAI的分支，但SillyTavern走上了自己的路，加進了許多額外功能，並且仍在積極的持續更新中。
然後，可以色色!
「Prompt」這個詞是提示的意思，但為什麼需要提示呢？ 當AI不理解我們的時候，勢必給出的回應並非準確的為我們解答，因此一個好的提示是非常重要的，就如同我們人與人之間的溝通一樣，如何將自己心裡的疑惑轉化成好的問題來提問對方，讓對方理解，進而給出一個明確的答案，這就是提示(Prompt)的重要性，對
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崔始源黒著臉。
「你還是這個樣子。」
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崔始源沒回話，眼前的曺圭賢，依然是那對晶亮無邪的眼眸，臉部線條隨著年齡增長變的溫柔，唯一不同的是，當年青澀的男孩已成為自信的男人，而這男人，絕對對金鐘雲有好感。
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藝聲跟著
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