Подготовка промптов для Stable Diffusion и наборов моделей для ControlNet. С помощью теста, мы выделили наиболее рабочий вариант промпта. «Fit and beautiful 45 year old american woman, smiling, brunette tomboy cut, regular fit shirt, clear pastel pink background, RAW photo, subject, 8k uhd, dslr, soft lighting, high quality, film grain, Fujifilm XT3». Для кастомизации персонажей, мы меняли этнический тип, возраст, цвет волос, тип стрижки и цвет бэкграунда, а также модель с позами ControlNet.
Также использовался негативный промпт «deformed iris, deformed pupils, semi-realistic, cgi, 3d, render, sketch, cartoon, drawing, anime) , text, cropped, out of frame, worst quality, low quality, jpeg artifacts, ugly, duplicate, morbid, mutilated, extra fingers, mutated hands, poorly drawn hands, poorly drawn face, mutation, deformed, blurry, dehydrated, bad anatomy, bad proportions, extra limbs, cloned face, disfigured, gross proportions, malformed limbs, missing arms, missing legs, extra arms, extra legs, fused fingers, too many fingers, long neck, earings»
Миджорни так стремильно развивается, прямо вау!
Да, тоже в шоке, огромный прогресс всего за год, даже страшно немного
Настоящие головы выглядят вот так
Это крутой результат, вы научились выжимать максимум из ИИ! Я так же во многих проектах, где требуется коммерческая лицензия заменяю фотостоки на ИИ. На стоке нахожу референс, его загружаю и получаю предсказуемый результат. Мне идеально для фонов, некоторых мокапов, для изображений под трассировку.
Благодарю за ваш комментарий, вы действительно опережаете многих: большинство дизайнеров еще даже не попробовали работать с нейросетями. Это стало очевидно, когда мы искали нового дизайнера для нашей команды и обнаружили, что многие даже не пытались освоить эту технологию.
Очень интересный кейс!
А как то сравнивали между собой стоковые и сгенерированные фото? Как ведут себя показатели продаж, конверсии и тд?
Условно сэкономили на стоке деньги и не просели в конверсии. Или просели но отбили на затратах на стоковые фото.