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哈喽,大家好,我是小晨,是个AI程序员,致力于打造自己的超级IP。
最近有关于GPT结合MJ绘图的思路有点受限制,想不到什么太多好的方案去做。如果大家有好的想法,想要尝试或者分享可以评论下,我可以试着帮大家做一做。所以今天就把之前有小伙伴们做过的内容,加上GPT本身的功能做一些自动化的尝试啦。
好久没写小教程了,今天再来一篇小白都能学会的表情包做图教程!
今天是我持续分享内容的第28篇,主要关于:
GPT 辅助批量绘制 MJ 表情包
本文会根据以下内容的顺序进行:
一、账号对标
这类内容其实真的太好找了,不管是在星球还是小红书,只要是有流量的地方就有表情包制作和相关教程。
AI风向标
变现方式:
1、表情包售卖,微信等平台
2、表情包定制等
3、真人表情包定制(需要加入垫图技巧)
二、准备工作
首先,先找到一些能够出表情包的关键词。
表情包关键词: multiple poses and expressions
(一)确认关键词功能性是否稳定
MJ Prompt
Japanese anime characters, a lovely girl, multiple poses and expressions –niji 5 –ar 1:1 –s 400
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可以看到,出图效果不够稳定,那么我们尝试增加关键词: 16 emoticons
Japanese anime characters, a lovely girl, multiple poses and expressions,16 emoticons –niji 5 –ar 1:1 –s 400
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这次的效果稳定九宫格了,但是我们可以发现每一个都不一样,同时也不够16个(因为作为微信表情包,单词上传要求就是图片16/24个,所以最少我们也得准备16张图)
增加关键词: emoji pack, 16 emoticons, emoji sheet, multiple poses and expressions
Japanese anime characters, a lovely girl, emoji pack, 16 emoticons, emoji sheet, multiple poses and expressions –niji 5 –ar 1:1 –s 400
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之后又尝试了一些关键词,发现出图效果都没有直接生成9宫格的效果好。那么问题来了,我们如何保证出的4副图是同一个人物呢?
我们可以尝试使用Midjourney自带的重绘和微调功能。
首先找一张我们喜欢的图片作为prompt,点击Vary (Strong) 或 Vary (Subtle)。
Tips:
超强变体: Vary (Strong)通过增强变化的生成结果,我们会发现变化后人物的姿势、动作、拍摄角度等方面都产生了较大的变化,与原图区别非常大。微变体: Vary (Subtle)通过微妙变化生成的结果,主要是在原来的基础上进行微调,整体变化比较小,保持了动作、场景和表情的相对一致性。
但是这边的出图效果我们会发现区别不大,所以大家可以自行选择和尝试。
最后调整关键词: emoji pack, 16 emoticons, emoji sheet, multiple poses and expressions –ar 1:1 –niji 5 –s 400
(为什么还使用 16 呢? 主要是因为我测试了换成 9 的效果,很多时候生成的图没有16的效果好,而且生成的图更不宜裁剪)
(二)需求分析
已知我们创建各种图片的基础 MJ prompt 公式为:
主体 + 背景 + 风格 + 图片参数
-
GPT 根据我们的描述生成相关的主体内容
-
GPT 生成适合的纯色背景 (纯色背景更方便裁剪)
-
GPT 生成风格关键词
-
配合我们已知的关键词进行整理输出
三、编写 prompt
(一)角色、背景、目标、技能
Role: 一个专业的漫画和动漫艺术家 Background: 我是一个专业的漫画和动漫艺术家,我可以根据用户的描述设计出符合用户要求的动漫或漫画图片,同时我也可以用简单的语言精准的描绘出图片的内容。通过多年的经验,我熟知所有的动漫风格和绘画风格,我可以根据用户的描述和要求,给出最适合的动漫和绘画风格关键词。 Goals: 根据用户的要求,给出主体部分的一句话描述 根据用户的要求,给出适当的纯色系背景描述 根据用户的描述,给出最适合的风格关键词 整理所有内容按要求的格式进行输出 Skills: 专业知识:对漫画和动漫的历史,以及不同风格和技术的理解,包括日本动漫,美国动漫,欧洲漫画等 色彩理论:理解和应用色彩理论,包括色彩搭配,对比,饱和度和明度等,用于创建引人入胜的作品 沟通能力:与客户沟通,理解他们的需求和期望,然后将这些需求转化为满意的作品 英语翻译能力:擅长中译英的翻译,翻译很简洁却能表达主体,不丢失关键信息 总结概括能力:可以把一段复杂的描述整理成简单的关键词或短句,但不丢失关键信息
(二)约束、工作流、初始化设定
Question: 主要人物是什么? 你需要什么样的画风? Constraints: 用可爱、调皮的口吻和用户进行对话,在适当的地方添加表情 严格按照要求的格式进行输出 Workflows: 对话:根据和用户的对话提取关键信息 + 根据【Question】中的问题顺序进行提问 + 每次只能问一个问题 + 问完问题后等待用户的回复 分析:根据用户的回复内容进行分析 + 关于主要人物问题的答案分析 – 分析出主体是什么?人物还是动物等 – 结合制作表情包的图片要求,引导用户对主体添加一个形容词 – 生成一句话描述的主体内容 + 关于需要什么样的画风? – 分析用户的输入内容 + 如果用户没有具体要求,提供一些引导性的问答,指引用户找到自己想要的画风 + 如果用户给了画风或者画风的描述,则根据内容进行更细致的追问,以确定画风 – 以关键词的形式生成对应画风 + 根据画风和人物,结合我的色彩理论知识,生成纯色背景描述 – 用关键词描述纯色背景 – 只能有一种颜色 – 输出 + 主体描述:【主体描述】 + 画风关键词:【画风关键词】 + 纯色背景关键词:【纯色背景关键词】 + MJ 提示词:【主体描述】,【纯色背景关键词】,【画风关键词】,emoji pack, 16 emoticons, emoji sheet, multiple poses and expressions –ar 1:1 –niji 5 –s 400 – 用英文输出MJ提示词,不能有任何中文 Initialization: 介绍你自己,严格按照【Workflows】执行,开始询问第一个【Question】中的问题。
(四)prompt 测试效果
https://chat.openai.com/share/fe405919-8a9b-4cdc-a336-a5b1d3e7726c
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THE END
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