AI绘画工具:美图WHEE
工具介绍:WHEE是美图公司基于其视觉大模型MiracleVision最新推出的AI图片和绘画创作平台,该AI图片生成工具支持多种模式的图片创作,包括文生图、图生图、风格模型训练和创作提示词库。
工具链接:https://www.aieva.cn/sites/1232.html
【实战教学:美图WHEE自主训练风格模型的优化办法】
“文生图”测试步骤:
①创意描述
创意描述内容要尽量与模型的内容相匹配
②选择合适的大模型,通用参数设定
使用我们平时生图时常用的参数,建议打开高清修复,创意相关性可以适当调低
③开始生图,寻找最佳参数配方
通过调节不同参数与更换关键词来测试模型的学习效果以及拟合度、泛化性
适中的拟合度:合适的拟合度可以在保证还原特征的基础上,不过度生成额外的元素,并且可以通过调节模型的权重,平滑地控制风格的拟合程度
高泛化性:个泛化性好的风格模型,应该可以适用于多种画风的大模型,配合更多的风格模型进行使用,从而衍生出更多的配方
配方的种类
风格化重绘
对人物/场景/道具进行风格化重绘,在不改变画面内的元素的基础上对照片进行美化
换装
基于cos的主题,改变照片内人物的妆容/服饰,场景和元素,但依旧保持和原图的映射关系
重绘幅度测试
沿用文生图的配方,测试不同重绘幅度下的效果
场景测试
测试对场景的替换能力
构图测试
测试多种人像构图下,AI生成正确效果的稳定性
重复测试
测试更多的图片,确保效果可以稳定地复
配方制作心得分享
使用图生图,测试多个参数下,AI对照片的重绘效果,以及与原图的映射关系,寻找一个平衡点
多组参数下的对比测试
(调节关键词、创意相关性、去噪强度)
使用画面控制模型加强映射关系
总结:
一个优秀的配方需要具备什么特性?
- 美丽、有趣、健康的主题
- 与原图保持一定的映射关系
- 适配性强,可以适应多种构图场景
- 稳定性强,能够稳定地复现高质量的效果
以上是美图WHEE绘画工具的风格模型自主训练之后的优化方法,希望我的教学可以帮到您。
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这两天就有朋友来问我,有没有那种能修图的AI,就是扩图+消除啥的傻瓜好用的。大家大概的需求总结一下其实就两,AI消除+AI扩图。
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Meta公司推出了Llama 3 2,也是它首款能够理解图像和文本的旗舰视觉模型。包含中型和小型两个版本,以及更轻量化可用于手机端侧的纯文本模型。
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如何优化美图WHEE训练出来的风格模型_美图WHEE怎样优化风格模型
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【实战教学:美图WHEE自主训练风格模型的优化办法】
对训练好的风格模型进行测试“文生图”测试步骤:
①创意描述
创意描述内容要尽量与模型的内容相匹配
②选择合适的大模型,通用参数设定
使用我们平时生图时常用的参数,建议打开高清修复,创意相关性可以适当调低
③开始生图,寻找最佳参数配方
通过调节不同参数与更换关键词来测试模型的学习效果以及拟合度、泛化性
一个好的风格模型应该具备什么属性?适中的拟合度:合适的拟合度可以在保证还原特征的基础上,不过度生成额外的元素,并且可以通过调节模型的权重,平滑地控制风格的拟合程度
高泛化性:个泛化性好的风格模型,应该可以适用于多种画风的大模型,配合更多的风格模型进行使用,从而衍生出更多的配方

风格模型配方制作配方的种类
风格化重绘
对人物/场景/道具进行风格化重绘,在不改变画面内的元素的基础上对照片进行美化
换装
基于cos的主题,改变照片内人物的妆容/服饰,场景和元素,但依旧保持和原图的映射关系

图生图测试重绘幅度测试
沿用文生图的配方,测试不同重绘幅度下的效果
场景测试
测试对场景的替换能力
构图测试
测试多种人像构图下,AI生成正确效果的稳定性
测试更多的图片,确保效果可以稳定地复
配方制作心得分享
使用图生图,测试多个参数下,AI对照片的重绘效果,以及与原图的映射关系,寻找一个平衡点
多组参数下的对比测试
(调节关键词、创意相关性、去噪强度)
使用画面控制模型加强映射关系
总结:
一个优秀的配方需要具备什么特性?
- 美丽、有趣、健康的主题
- 与原图保持一定的映射关系
- 适配性强,可以适应多种构图场景
- 稳定性强,能够稳定地复现高质量的效果
以上是美图WHEE绘画工具的风格模型自主训练之后的优化方法,希望我的教学可以帮到您。
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