当前位置: 首页 > news >正文

AI绘画结合GPT 把Ai绘画与摄影玩明白

一、绘画与摄影有什么关系?

绘画和摄影是两种不同的艺术形式,它们都以其自身独特的方式捕捉和表达现实。在某些方面,它们是相互联系的,而在其他方面,它们又有所不同。​

相似之处:绘画和摄影都是创造性的表现形式,都需要艺术家具有审美观念和创新思维。它们都可以用来传达情感、观念,或者描绘人物、风景、生活场景等。它们都需要对色彩、构图、光线和阴影的敏感性和理解。​
不同之处:尽管两者都可以表现现实,但它们的创建方式有很大的不同。绘画是一种更直接的创作过程,艺术家可以完全按照自己的想象来创作,而不受任何限制。而摄影则需要捕捉现实中的瞬间,尽管后期处理可以改变一些元素,但基本的形象是由被摄物决定的。此外,绘画通常需要更长的时间来完成,而摄影可以迅速捕捉瞬间。
相互影响:在历史上,绘画和摄影的关系非常紧密。摄影的出现在19世纪中叶,挑战了绘画作为记录现实的主要方式,推动了艺术家寻找新的创作手法,这就导致了现代艺术的出现。另一方面,绘画也影响了摄影的发展,例如在构图、光线和色彩等方面。许多摄影师的作品都受到了绘画的影响。


总的来说,绘画和摄影是两种独特的艺术形式,它们既相互竞争,又相互影响。虽然它们在形式和技术上有所不同,但都是创造和表达美的方式

学习摄影词汇——摄影相关词汇整理

 

二、了解摄影师

这里用到了一个mj图书馆网站,里面有大量词汇

(可能需mofa)https://www.midlibrary.io/styles

从分类里面可以找到摄影师,可以从里面查看不同摄影师对应的风格,总共有300+

 

三、mj 摄影句式

通过GPT了解了摄影词汇和一些摄影大师,接下来就是把词汇组合 丢给midjouney 尝试不同的效果​

Midjourney 句式:​

<机位/角度>,<主体>,<环境>,<灯光>,<摄影风格/摄影作家> <其他> ​

先来个人物拍摄:​

特写,快照美学,超高清画面,一个美丽的女孩,18岁,在海边奔跑,蓝天白云,脸上带着微笑,超细节,宾得k1000,体积光,柯达彩色胶片拍摄,摄影师川内凛子 (Rinko kawauchi) ​

close-up,snapshot aesthetic,uhd image, A beautiful girl, 18 years old, running by the seaside, with blue sky and white clouds, a smile on her face, super detail,Pentax k1000,volumetric lighting,shot on kodachrome,art by Rinko kawauchi

动物拍摄:​

宠物摄影,360全景,樱花树下,落樱,茶杯贵宾犬,尼康单反相机,逆光,高清​

Pet photography,360 panorama,under the cherry tree,falling cherry blossoms,Teacup Poodle,Nikon SLR camera,backlight,high definition

Pet photography,35mm focal length,under the cherry tree,falling cherry blossoms,British Shorthair,Nikon SLR camera,backlight,high definition

四、让GPT发挥想象力帮你生成prompt​

这是参考网上midjourney的prompt 基础上 进行摄影模式的修改  核心部分在句式结构上 大家可以根据自己喜欢的句式进行调整​

Prompt 如下​

As a prompt generator for a generative AI called "Midjourney", you will create image prompts for the AI to visualize. I will give you a concept, and you will provide a detailed prompt for Midjourney AI to generate an image.​
Please adhere to the structure and formatting below, and follow these guidelines:​

- Do not use the words "description" or ":" in any form.​

- Do not place a comma between [ar] and [v].​

- Write each prompt in one line without using return.

Structure:​

[1] = [PROMPT]​

[2] = a detailed description of [1] with specific imagery details.​

[3] = a detailed description of the scene's environment.​

[4] = a detailed description of the scene's mood, feelings, and atmosphere.​

[5] = A photography style (e.g. highspeed photography, Time-lapse photography, DOF, Astrography, extreme long shot, Ultra-wide angle, Half-body shot, etc.) for [1].​

[6] = A description of how [5] will be executed (e.g. camera model and settings, DSLR,CanonEOSR5,SonyAlpha1.etc.)​

[7] = photography lighting(e.g. coruscating, Dappled, Glistening, Soft lighting, short lighting, Rim lighting, cinematic lighting, etc.)​

[8] = photographer(e.g. Mario Testino, Steven Meisel, Glistening,Patrick Demarchelier , Rinko kawauchi, etc.)​

[ar] = Use "--ar 16:9" for horizontal images, "--ar 9:16" for vertical images, or "--ar 1:1" for square images.​

[v] = Use "--niji" for Japanese art style, or "--v 5" for other styles.​

Formatting: ​

Follow this prompt structure: "/imagine prompt: [1], [2], [3], [4], [5], [6],[7],[8] [ar] [v]".​

Your task: Create 4 distinct prompts for each concept [1], varying in description, environment, atmosphere, and realization.​

- Write your prompts in [一只可爱的小狗].​

- Do not describe unreal concepts as "real" or "photographic".​

- Include one realistic photographic style prompt with lens type and size.​

- Separate different prompts with two new lines.​

Example Prompts:​

Prompt 1:​

/imagine prompt:A stunning Halo Reach landscape with a Spartan on a hilltop, lush green forests surround them, clear sky, distant city view, focusing on the Spartan's majestic pose, intricate armor, and weapons, Artwork, oil painting on canvas, --ar 16:9 --v 5

GPT生成的prompt:

然后输入了一只可爱小狗 再用GPT生成的prompt ​

A fluffy Samoyed puppy frolicking in a snowy landscape, the puppy's white fur contrasting with the stark white snow, pine trees dusted with snow in the background, a quiet, serene winter day, hyperrealistic style with attention to individual hairs and snowflakes, shot with a Canon EOS R5, using a telephoto lens to capture the dog from a distance, backlit by soft winter sunlight, reminiscent of the work by Rinko Kawauchi, --ar 1:1 --v 5

相关文章:

AI绘画结合GPT 把Ai绘画与摄影玩明白

一、绘画与摄影有什么关系&#xff1f; 绘画和摄影是两种不同的艺术形式&#xff0c;它们都以其自身独特的方式捕捉和表达现实。在某些方面&#xff0c;它们是相互联系的&#xff0c;而在其他方面&#xff0c;它们又有所不同。​ 相似之处&#xff1a;绘画和摄影都是创造性的…...

哈工大计算机网络课程数据链路层协议详解之:多路访问控制(MAC)协议

哈工大计算机网络课程数据链路层协议详解之&#xff1a;多路访问控制&#xff08;MAC&#xff09;协议 在上一小节介绍完数据链路层功能和所提供的服务后&#xff0c;接下来我们介绍一个在数据链路层非常重要的一个协议&#xff1a;多路访问控制MAC协议。 多路访问控制主要是…...

docker基本概念和相关命令

!!! 前面都是概念东西&#xff0c;可以直接跳到Docker命令就可以了(直接搜吧“Docker命令”&#xff0c;页内无法跳转&#xff0c;还在研究中……) 容器和虚拟化 容器包含应用和其所有的依赖包&#xff0c;但是与其他容器共享内核。容器在宿主机操作系统中&#xff0c;在用户…...

43. 间断连续登录用户问题

文章目录 题目需求思路一实现一题目来源 题目需求 现有各用户的登录记录表&#xff08;login_events&#xff09;如下&#xff0c;表中每行数据为&#xff1a;一个用户何时登录了平台。 现要求统计各用户最长的连续登录天数&#xff0c;间断一天也算作连续&#xff0c;例如&a…...

Visual Studio Code 编辑器实用插件简介

Visual Studio Code 编辑器插件 以下是一些常用的 Visual Studio Code 编辑器插件及其简短描述&#xff1a; 2gua.rainbow-brackets&#xff1a;在括号周围添加彩虹色的边框&#xff0c;以帮助区分不同层次的括号。adpyke.codesnap&#xff1a;将代码片段转换为漂亮的图片&am…...

微信小程序之Image那些事

提示&#xff1a;文章写完后&#xff0c;目录可以自动生成&#xff0c;如何生成可参考右边的帮助文档 文章目录 前言一、使用场景二、使用方式1.动态读取image大小2.动态设置style3.动态赋值 总结 前言 小程序中 Image使用频率是非常高的 不同场景下 Image使用的属性也不一样 …...

【MySQL】不就是子查询

前言 今天我们来学习多表查询的下一个模块——子查询&#xff0c;子查询包括了标量子查询、列子查询、行子查询、表子查询&#xff0c;话不多说我们开始学习。 目录 前言 目录 一、子查询 1. 子查询的概念 2. 子查询语法格式 2.1 根据子查询结果不同可以分为&#xff1a;…...

gpt4实现对摄像头帧缓冲区图像的LAB阈值选择界面(python-opencv)

代码全是GPT4写的&#xff0c;我就提出Prompt和要改的地方而已。 图形界面效果 可复制阈值&#xff1a;(xxx, xxx, xxx, xxx, xxx, xxx) 代码 import cv2 import numpy as np import time from tkinter import * from PIL import Image, ImageTk import pyperclip # new# G…...

Stable Diffusion WebUI 集成 LoRA模型,给自己做一张壁纸 Ubuntu22.04 rtx2060 6G

LoRA概念 LoRA的全称是LoRA: Low-Rank Adaptation of Large Language Models&#xff0c;可以理解为stable diffusion&#xff08;SD)模型的一种插件&#xff0c;和hyper-network&#xff0c;controlNet一样&#xff0c;都是在不修改SD模型的前提下&#xff0c;利用少量数据训…...

Flink 读写Kafka总结

前言 总结Flink读写Kafka Flink 版本 1.15.4 Table API 本文主要总结Table API的使用&#xff08;SQL&#xff09;&#xff0c;官方文档&#xff1a;https://nightlies.apache.org/flink/flink-docs-release-1.17/zh/docs/connectors/table/kafka/ kerberos认证相关配置 …...

LiDAR SLAM 闭环——BoW3D论文详解

标题&#xff1a;BoW3D: Bag of Words for Real-Time Loop Closing in 3D LiDAR SLAM 作者&#xff1a;Yunge Cui,Xieyuanli Chen,Yinlong Zhang,Jiahua Dong,Qingxiao Wu,Feng Zhu 机构&#xff1a;中科院沈阳自动化研究所 来源&#xff1a;2022 RAL 现算法已经开源&#…...

Android NTP时间同步源码分析

Android NTP时间同步源码分析 Android系统设置自动时间后&#xff0c;如果连接了可用的网络。会同步网络时间。这个处理是 NetworkTimeUpdateService完成的。某些定制化的系统&#xff0c;需要禁止网络时间同步。比如仅仅使用GPS时间。基于Android9&#xff0c;分析一下 Andro…...

数据库之MySQL字符集与数据库操作

目录 字符集 CHRARCTER SET 与COLLATION的关联 CHRARCTER SET 定义 基础操作 查看当前MySQL Server支持的 CHARACTER SET 查看特定字符集信息&#xff08;主要包含默认的COLLATION 与 MAXLEN&#xff09; COLLATION 定义 COLLATION后缀 基础操作 查看MySQL Server支持的…...

搜索引擎概念解析

搜索引擎概念解析 什么是搜索引擎 MySQL搜索引擎举例 搜索引擎是一种用于在互联网上搜索并呈现相关信息的工具。它通过自动扫描和索引大量网页内容&#xff0c;并根据用户提供的关键词或查询条件&#xff0c;返回与之相关的网页链接和摘要。 当用户在搜索引擎中输入关键词或…...

网页链接投票链接步骤公众号投票链接制作制作投票

大家在选择投票小程序之前&#xff0c;可以先梳理一下自己的投票评选活动是哪种类型&#xff0c;目前有匿名投票、图文投票、视频投票、赛事征集投票等。 我们现在要以“笛乐悠扬”为主题进行一次投票活动&#xff0c;我们可以在在微信小程序搜索&#xff0c;“活动星”投票小程…...

【通信安全CACE-管理类基础级】第7章 安全运维

资源 中国通信企业协会网络安全人员能力认证考试知识点大纲 中国通信企业协会网络安全人员能力认证管理类基础级考试课件 中国通信企业协会网络安全人员能力认证考试管理类基础级复习资料 中国通信企业协会网络安全人员能力认证考试管理类基础级模拟题 系列文章 【通信安全CAC…...

随手笔记——将ROS图像话题转为OpenCV图像格式处理后再转为ROS图像话题发布(Python版)

随手笔记——将ROS图像话题转为OpenCV图像格式处理后再转为ROS图像话题发布&#xff08;Python版&#xff09; 说明关键函数代码 说明 将ROS图像话题转为OpenCV图像格式处理后再转为ROS图像话题发布&#xff0c;主要通过CvBridge的cv2_to_imgmsg和imgmsg_to_cv2函数&#xff0…...

Win11系统如何安装Oracle数据库(超级详细)

前言&#xff1a;在我们安装Oracle之前我们得理解Oracle数据库的优点是什么&#xff1a; Oracle是一个功能强大、可扩展和全面的数据库平台&#xff0c;具有广泛的功能和企业级能力&#xff0c;适用于处理复杂的企业级应用和大型数据集。 目录 一.下载Oracle数据库软件&…...

【代理服务器】Squid 反向代理与Nginx缓存代理

目录 一、Squid 反向代理1.1工作机制1.2反向代理实验1.3清空iptables规则&#xff0c;关闭防火墙1.4验证 二、使用Nginx做反向代理缓存服务器三CDN简介3.1什么是CDN3.1CDN工作原理 一、Squid 反向代理 如果 Squid 反向代理服务器中缓存了该请求的资源&#xff0c;则将该请求的…...

目标检测之遮挡物体检测

一、遮挡的类别 类内遮挡&#xff0c;目标被同一类别的目标遮挡类间遮挡&#xff0c;目标被其它类别的目标遮挡 二、解决方法 数据标注 精调遮挡目标的GT边界框 数据增强 cutout&#xff1a;在训练时&#xff0c;随机mask目标&#xff0c;提升模型对遮挡的应对能力mosaic…...

Prompt Tuning、P-Tuning、Prefix Tuning的区别

一、Prompt Tuning、P-Tuning、Prefix Tuning的区别 1. Prompt Tuning(提示调优) 核心思想:固定预训练模型参数,仅学习额外的连续提示向量(通常是嵌入层的一部分)。实现方式:在输入文本前添加可训练的连续向量(软提示),模型只更新这些提示参数。优势:参数量少(仅提…...

2024年赣州旅游投资集团社会招聘笔试真

2024年赣州旅游投资集团社会招聘笔试真 题 ( 满 分 1 0 0 分 时 间 1 2 0 分 钟 ) 一、单选题(每题只有一个正确答案,答错、不答或多答均不得分) 1.纪要的特点不包括()。 A.概括重点 B.指导传达 C. 客观纪实 D.有言必录 【答案】: D 2.1864年,()预言了电磁波的存在,并指出…...

ESP32读取DHT11温湿度数据

芯片&#xff1a;ESP32 环境&#xff1a;Arduino 一、安装DHT11传感器库 红框的库&#xff0c;别安装错了 二、代码 注意&#xff0c;DATA口要连接在D15上 #include "DHT.h" // 包含DHT库#define DHTPIN 15 // 定义DHT11数据引脚连接到ESP32的GPIO15 #define D…...

定时器任务——若依源码分析

分析util包下面的工具类schedule utils&#xff1a; ScheduleUtils 是若依中用于与 Quartz 框架交互的工具类&#xff0c;封装了定时任务的 创建、更新、暂停、删除等核心逻辑。 createScheduleJob createScheduleJob 用于将任务注册到 Quartz&#xff0c;先构建任务的 JobD…...

【C++从零实现Json-Rpc框架】第六弹 —— 服务端模块划分

一、项目背景回顾 前五弹完成了Json-Rpc协议解析、请求处理、客户端调用等基础模块搭建。 本弹重点聚焦于服务端的模块划分与架构设计&#xff0c;提升代码结构的可维护性与扩展性。 二、服务端模块设计目标 高内聚低耦合&#xff1a;各模块职责清晰&#xff0c;便于独立开发…...

AspectJ 在 Android 中的完整使用指南

一、环境配置&#xff08;Gradle 7.0 适配&#xff09; 1. 项目级 build.gradle // 注意&#xff1a;沪江插件已停更&#xff0c;推荐官方兼容方案 buildscript {dependencies {classpath org.aspectj:aspectjtools:1.9.9.1 // AspectJ 工具} } 2. 模块级 build.gradle plu…...

dify打造数据可视化图表

一、概述 在日常工作和学习中&#xff0c;我们经常需要和数据打交道。无论是分析报告、项目展示&#xff0c;还是简单的数据洞察&#xff0c;一个清晰直观的图表&#xff0c;往往能胜过千言万语。 一款能让数据可视化变得超级简单的 MCP Server&#xff0c;由蚂蚁集团 AntV 团队…...

均衡后的SNRSINR

本文主要摘自参考文献中的前两篇&#xff0c;相关文献中经常会出现MIMO检测后的SINR不过一直没有找到相关数学推到过程&#xff0c;其中文献[1]中给出了相关原理在此仅做记录。 1. 系统模型 复信道模型 n t n_t nt​ 根发送天线&#xff0c; n r n_r nr​ 根接收天线的 MIMO 系…...

零基础在实践中学习网络安全-皮卡丘靶场(第九期-Unsafe Fileupload模块)(yakit方式)

本期内容并不是很难&#xff0c;相信大家会学的很愉快&#xff0c;当然对于有后端基础的朋友来说&#xff0c;本期内容更加容易了解&#xff0c;当然没有基础的也别担心&#xff0c;本期内容会详细解释有关内容 本期用到的软件&#xff1a;yakit&#xff08;因为经过之前好多期…...

sipsak:SIP瑞士军刀!全参数详细教程!Kali Linux教程!

简介 sipsak 是一个面向会话初始协议 (SIP) 应用程序开发人员和管理员的小型命令行工具。它可以用于对 SIP 应用程序和设备进行一些简单的测试。 sipsak 是一款 SIP 压力和诊断实用程序。它通过 sip-uri 向服务器发送 SIP 请求&#xff0c;并检查收到的响应。它以以下模式之一…...