Leonardo AI für die Content-Erstellung: Verbessern Sie Ihre digitale Kunst und Ihr Grafikdesign

1. Willkommen zur KI-Kunst-Erstellung mit Leonardo.Ai!: Hallo und willkommen zum Kurs über Leonardo AI, eine Plattform zur generativen Inhaltsproduktion, eine Plattform zur generativen Inhaltsproduktion die verschiedene Formen generativer KI verwendet, von der Gestaltung von Bildern auf der Grundlage Textanweisungen bis hin zur Videoproduktion und mehr. ob Sie ein Unternehmer oder ein Startup sind, Ihr erstes Logo entwerfen möchten, oder ob Sie ein großes Unternehmen darauf abzielt, Bilder in großem Maßstab mit einem einheitlichen Stil und Film zu generieren , die Leonardo I-Plattform ist dafür da, Ihren kreativen Prozess zu verbessern und zu beschleunigen Und wenn Sie ein professioneller Designer oder Inhaltsersteller sind oder Inhaltsersteller Ihren Arbeitsablauf verbessern und gleichzeitig über die neuesten Entwicklungen bei der Erstellung von AIR-Inhalten auf dem Laufenden bleiben möchten , dann ist R the AI die perfekte Plattform für den Anfang Mein Name ist Anna und ich werde deine Dozentin und Mentorin für den Kurs Ich war Produktdirektor bei einem KI-Startup der Serie B mit Sitz in Singapur, wohin ich vor sechs Jahren umgezogen um ein MBA-Programm abzuschließen diesem Kurs teilnehmen, erhalten Sie Zugriff auf über 3 Stunden HD-Videoinhalte, schrittweise Anleitungen und Aktivitäten, Fallstudien, die die reale Welt hervorheben, praktische Anwendungen der generativen KI-Tools von Leonardo II und vieles mehr. Für diesen Kurs keinerlei Vorkenntnisse in KI, KI R-Generierung oder Design erforderlich KI R-Generierung oder Design Wenn Sie Ihre kreative Reise mit KI gerade erst beginnen, begleite ich Sie bei jedem Schritt. Diejenigen, die in dem Fach weiter fortgeschritten sind, können sich gerne den Lehrplan ansehen und mit den Themen beginnen, die Sie am meisten interessieren. Lassen Sie uns den Kurs also damit beginnen zu erklären, wie Sie Zugang zu Leonardo AI erhalten und ob die Bilder, die Sie mit Leonardo erstellen, für kommerzielle Zwecke sicher sind. Ich werde es im nächsten Video sehen. 2. Kontoerstellung und Einrichtung. Token-System: Jeder. Willkommen zurück. In diesem Video werde ich Einzelheiten darüber erläutern, wie Sie auf die KI-Plattform von Leonardo zugreifen können. Leonardo ist als Web-App unter app.leonardo.ai verfügbar. Klicken Sie auf Konto erstellen und melden Sie sich mit Ihrer E-Mail-Adresse an. Leonardo AI ist über die IOS-App auch für Apple-Mobilgeräte verfügbar . Mit einer Android-App, die bald verfügbar ist. die Preispläne anbelangt, haben Sie die Möglichkeit, sich für einen individuellen Tarif zu registrieren , der sich für kreative Soloarbeiten eignet, sowie für Leonardo für Teams. Lassen Sie uns in diesem Video über die einzelnen Pläne sprechen. Sie können zwischen dem kostenlosen Basisplan und mehreren Premium-Plänen wählen . Der kostenlose Plan bietet Ihnen ein Tageslimit von 150 Token und Zugriff auf einige grundlegende Funktionen. Wenn Sie noch nie mit einem ähnlichen Tool zur IRT-Generierung gearbeitet haben, Sie mit dem Token-System möglicherweise nicht vertraut. Lassen Sie uns darüber sprechen, wie es funktioniert. Bei der Verwendung der Leonardo-Plattform für die Bilderzeugung sind für verschiedene Funktionen aufgrund ihrer Komplexität und der erforderlichen Rechenleistung Token-Kosten verbunden aufgrund ihrer Komplexität . In der folgenden Tabelle im Leonardo-Benutzerhandbuch sind die Token-Kosten pro Funktion aufgeschlüsselt, sodass Sie Ihre Nutzung effektiv planen und verwalten können. Generieren eines Bilds mit Standardeinstellungen dieser Größe kostet Sie beispielsweise einen Token. Wir werden uns später im Kurs mit all diesen Funktionen befassen, sodass es für Sie viel einfacher ist, diese Tabelle zu verstehen. Denken Sie jetzt daran, dass Sie jedes Mal, wenn Sie auf Generieren klicken, um ein Bild zu erstellen, dies eine bestimmte Anzahl von Token kostet. Wenn Sie das kostenlose Kontingent nutzen, werden Ihnen 150 Tokens alle 24 Stunden Neben dem kostenlosen Tarif können Sie aus mehreren Premium-Plänen wählen, die Ihnen Zugriff auf eine viel höhere Anzahl von Token sowie auf die Premium-Funktionen der Plattform Bitte beachten Sie, dass Sie bei den kostenpflichtigen Tarifen jederzeit Zugriff auf Ihr gesamtes Token-Guthaben haben und dass Ihr Guthaben am Ende des Milliardenzeitraums verlängert wird . Ungenutzte Token laufen jedoch am Ende des Milliardenzeitraums ab und können nicht übertragen werden. Wie ich bereits erwähnt habe, neben den einzelnen Plänen, Leonardo neben den einzelnen Plänen, die wir gerade behandelt haben, auch Zugriff für Teams. Wir sehen uns im nächsten Video. 3. Sind die Inhalte von Leonardo.Ai für die kommerzielle Nutzung geeignet?: Alle zusammen und willkommen zurück. Eine der ersten Fragen, die Sie möglicherweise haben wenn Sie ein neues Tool zur Generierung von KI-Kunstinhalten wie Leonardo AI ausprobieren , ist, ob die generierten Bilder für den kommerziellen Gebrauch geeignet sind. Lassen Sie uns das gleich zu Beginn des Kurses klären . Die kurze Antwort lautet ja. Es gibt jedoch einige Nuancen, je nachdem , ob Sie einen kostenlosen oder einen Premium-Plan verwenden. Wenn Sie Bilder im Rahmen des kostenlosen Tarifs generieren, haben Sie keine Eigentumsrechte am geistigen Eigentum der Bilder, die Sie mit Leonardo AI generieren. den Bedingungen heißt es ausdrücklich, dass das Eigentum an allen geistigen Eigentumsrechten In den Bedingungen heißt es ausdrücklich, dass das Eigentum an allen geistigen Eigentumsrechten an allen Inhalten, die von kostenlosen Abonnenten erstellt wurden , bei Leonardo AI liegt, was bedeutet, dass das Unternehmen die Rechte an diesen Ausgaben behält, und aus diesem Grund hätten kostenlose Abonnenten nicht die Rechte, die generierten Bilder kommerziell zu nutzen Es sei denn, Leonardo AI gewährt solche Rechte ausdrücklich. Wenn Sie dagegen im Rahmen des kostenpflichtigen Abonnements von Leonardo AI arbeiten , besitzen Sie die geistigen Eigentumsrechte an den von Ihnen generierten Inhalten und können diese, auch für kommerzielle Zwecke, verwenden , sofern Sie die Plattformbedingungen einhalten. Als zahlender Abonnent können Sie auch wählen, ob Ihre Inhalte öffentlich oder privat sind. Sie erkennen an und erklären sich damit einverstanden , dass als öffentlich markierte Inhalte allen Benutzern der Plattform zur Verfügung stehen . Wenn Sie sich dafür entscheiden, dass Inhalte privat sind, nur Sie und Ihre autorisierten Benutzer können nur Sie und Ihre autorisierten Benutzer auf diese Inhalte zugreifen. Gemäß den Nutzungsbedingungen für privat gehaltene Bilder auf der Plattform behält sich Leonardo I das Recht vor, diese Bilder ausschließlich zur Bereitstellung der Dienste für die Nutzer zu verwenden diese Bilder ausschließlich zur Bereitstellung der Dienste für . Sie können sich dafür entscheiden, zuerst den dreistufigen Plan auszuprobieren und dann ein Upgrade in Betracht zu ziehen, oder Sie möchten vielleicht sofort mit dem Premium-Plan beginnen . Die Entscheidung hängt von Ihren Zielen für die Nutzung der Plattform ab. Ich hinterlasse im Abschnitt Ressourcen des Videos einen Link zu den Nutzungsbedingungen von Leonard AI , damit du ihn durchlesen und entscheiden kannst , was für dich am besten funktioniert Okay, großartig. Wir haben alle organisatorischen Fragen zum Zugang und zur Nutzung der Plattform geklärt. Jetzt ist es Zeit für den interessantesten und unterhaltsamsten Teil, Erstellen deiner ersten Bilder für diese Ilsa im nächsten Abschnitt des Kurses 4. Einführung in die Bilderstellungsfunktion von Leonardo.Ai: Hallo zusammen und willkommen zum neuen Teil unseres Kurses. Man sagt, ein Bild ist wie eine stille Geschichte. In diesem Abschnitt erfahren Sie, wie Sie mit Leonardo AIs, der Funktion zur Generierung von Text zu Bild, solche Geschichten erstellen können. Wir beginnen damit, die großartigen Werke der Leonardo-Is-Community zu erkunden und uns von ihnen inspirieren zu lassen . Anschließend erstellen Sie Ihr erstes Bild anhand einer Textbeschreibung oder Aufforderung. Ich führe Sie durch die einzelnen Schritte und erkläre Ihnen, wie die Benutzeroberfläche von Leonard I funktioniert Wir werden uns auch ansehen, wie Sie den Prozess der Bilderzeugung schnell verbessern können Prozess der Bilderzeugung schnell verbessern Dazu gehören die Auswahl von KI-Modellen, Anwenden von Stilen und Effekten auf Ihre Eingabeaufforderungen und die Verwendung anderer hilfreicher Tools auf der Plattform Wir werden auch darüber sprechen, wie man effektive Eingabeaufforderungen für Leonard AI und welche Elemente Sie werden mehr über die Funktionen der Plattform erfahren mit denen Sie Ihre Eingabeaufforderungen erstellen und verfeinern Gegen Ende des Abschnitts werden wir uns mit der Verwendung von Referenzbildern befassen, werden wir uns mit der Verwendung um zusammen mit Ihren Textbeschreibungen atemberaubende Bilder zu erstellen zusammen mit Ihren Schließlich lernen und üben Sie das Generieren von Bildern mit transparentem Hintergrund Es gibt viel zu besprechen, also fangen wir an. Meer im nächsten Video. 5. Lass uns deine erste Arbeit mit Leonardo.Ai erstellen!: Text und willkommen zur ersten Vorlesung dieser Sektion. Lassen Sie uns unser erstes Werk mit Leonardo AI erstellen. Wenn Sie gerade erst mit dem neuen KI-Tool zur Kunstgenerierung beginnen , kann es ziemlich schwierig sein, Ideen für Ihr erstes Bild zu entwickeln und herauszufinden, wie Sie Anweisungen für die KI schreiben, um das Bild zu generieren Aus diesem Grund ist der erste Schritt, den ich normalerweise unternehme , um mich mit der neuen Software vertraut zu machen und einige kreative Ideen zu entwickeln, darin, die Community-Seite zu öffnen und die Werke zu durchsuchen , die andere Benutzer erstellt haben Ich nehme die Stile zur Kenntnis, die mir gefallen und die ich wiederverwenden möchte, und genau das werden wir in diesem Video tun. Aber bevor wir beginnen, möchte ich Ihnen einen kurzen Überblick über die Homepage von Leonardo II geben. Nachdem Sie sich zum ersten Mal bei Leonardo AI angemeldet haben, sehen Sie eine Homepage, die Ihr Tor zu verschiedenen Funktionen ist . Lassen Sie uns die Navigationsleiste auf der linken Seite erkunden. Hier können Sie auf Ihre Kontoeinstellungen zugreifen und Informationen darüber erhalten, wie viele Token Ihnen noch zur Verfügung stehen. Als Nächstes siehst du einen persönlichen Feed-Bereich, in dem du alle deine zuvor generierten Bilder sowie die Bilder anderer YouTuber , die dir gefallen haben, durchsuchen deine zuvor generierten Bilder sowie die Bilder anderer YouTuber , kannst. Kehren wir zur Startseite zurück. Und erkunden Sie weiter den Navigations-Tab. Der nächste Abschnitt enthält eine Sammlung von KI-Tools, die derzeit in Leonardo verfügbar sind. Dieselbe Liste finden Sie hier im Abschnitt Erwecken Sie Ihre Ideen zum Leben. Dies sind die Tools, die wir in den nächsten Abschnitten des Kurses ausführlicher untersuchen werden. Der nächste Abschnitt enthält fortgeschrittene Tools, mit denen Sie vielleicht experimentieren möchten, z. B. das Training Ihrer eigenen EI-Modelle. Wir werden uns später im Kurs auch mit diesen Tools befassen. Schließlich haben Sie Zugriff auf Produktupdates, die FAQ-Seite sowie Informationen zum Zugriff auf Premium-Pläne, APIs und Einstellungen. In der Mitte der Homepage sehen Sie einen Community-Feed, mit dem wir in diesem Tutorial arbeiten werden . diesem Bereich werden Bilder gezeigt, die von anderen Benutzern erstellt wurden . Sie dienen als Inspirationsquelle und Ausgangspunkt für Ihre eigenen Designs Sie können entweder die gesamte Galerie durchsuchen oder eine Gruppe auswählen, an der Sie interessiert sind Sie können Bilder auch nach ihrer Beliebtheit filtern oder neu erstellte Bilder auswählen. Lass mich hier den Charakter auswählen und den Feed durchgehen. als ersten Schritt Suchen Sie als ersten Schritt nach Bildern und Stilen, die Ihnen gefallen. Zum Beispiel dieser. Wenn Ihnen ein Bild gefällt, klicken Sie oben rechts auf das Hardicon. Dieses Bild wird in Ihren persönlichen Feed unter der Registerkarte Feed aufgenommen . Klicken Sie auf das Bild, um zur Detailansicht zu gelangen , in der Sie die Eingabeaufforderung , mit der es erstellt wurde, sowie einige andere Details zu den Einstellungen, die bei der Generierung des Bildes verwendet wurden, sehen und kopieren sowie einige andere Details können. erfahren wir mehr über die Einstellungen, die Sie kommenden Vorlesung erfahren wir mehr über die Einstellungen, die Sie bei der Erstellung eines Bilds verwenden können. Beachten Sie zunächst, welches Modell zur Generierung der Bilder verwendet wurde und welche Elemente verwendet wurden. Sie benötigen diese Angaben , um dem Kurs folgen zu können. Ich finde es auch nützlich, auf das Profil des Autors zu klicken und zu sehen ob es noch andere Werke gibt, die du zu deinen Lieblingsbildern hinzufügen möchtest . Du kannst den Machern folgen , um den Überblick über ihre Arbeit zu behalten. Sie werden überrascht sein, wie viel Sie über die Funktionen der Plattform erfahren werden , indem Sie einfach den Community-Feed durchstöbern , ohne Ihre Token auszugeben. Wie praktisch ist das? Wann immer Sie bereit sind, Ihr erstes Bild zu erstellen, klicken Sie auf die Remix-Taste unter der Detailansicht des Bildes Klicke und remixe, wir kopieren die Aufforderung und alle Generierungseinstellungen in ein neues Projekt Hier können Sie die Eingabeaufforderung anpassen und einige andere Einstellungen ändern Nur zur Vorwarnung: Wenn Sie ein kostenloses Abonnement haben, können Sie Bilder, die mit kostenpflichtigen Premium-Funktionen erstellt wurden , möglicherweise nicht remixen mit kostenpflichtigen Premium-Funktionen erstellt wurden , Lassen Sie uns zunächst einige Änderungen an der Eingabeaufforderung auf limb Sie können auch wählen wie viele Bilder in einer Iteration erstellt werden sollen Standardmäßig sind vier ausgewählt, und ich mache normalerweise mit diesen Einstellungen weiter Klicken wir auf Generieren. Hier siehst du die Anzahl der Tokens. Ein Bild mit diesem Modell und den anderen angewendeten Einstellungen zu generieren , würde mich 13 Token kosten. Im nächsten Video werde ich Ihnen eine Technik vorstellen, wie Sie mit minimalem Token-Einsatz Bilder in hervorragender Qualität generieren können . Bleiben Sie also bitte dran. Lassen Sie uns vorerst auf Generieren klicken. Der Generierungsvorgang kann einige Augenblicke dauern Danach werden Ihre neuen Bilder angezeigt. Klicken Sie auf das Bild, um es zu vergrößern und andere Bildvarianten zu durchsuchen. Klicken Sie auf Herunterladen, um das Bild auf Ihrem lokalen Laufwerk zu speichern. Zum Beispiel, wenn Sie dieses Bild mit einer anderen Software weiter bearbeiten möchten . Alle generierten Bilder werden auch in Ihrem persönlichen Feed gespeichert. Lassen Sie mich zur Homepage zurückkehren , um dies zu demonstrieren. Das sind also die Bilder, die wir gerade erstellt haben. Wie immer können Sie auf das Bild klicken, um Details zur Eingabeaufforderung und zu den Generierungseinstellungen zu erhalten . Wenn Sie im Rahmen des kostenlosen Tarifs von Leonardo AI arbeiten, gewähren Sie Leonardo AI das Recht, Ihre Bilder zu verwenden, zu kopieren, reproduzieren, zu verarbeiten zu reproduzieren, zu verarbeiten, zu modifizieren und öffentlich anzuzeigen. Weitere Informationen finden Sie in den jeweiligen Nutzungsbedingungen . Wenn du nicht möchtest, dass jemand anderes deine Kreationen verwendet, musst du auf ein kostenpflichtiges Abo upgraden. Nach dem Upgrade erscheint in der linken Seitenleiste der Funktion zur Bilderzeugung ein Schalter Stellen Sie sicher, dass der Schalter aktiviert ist , wenn Sie Ihre Bilder privat halten möchten In Ordnung, das war's für dieses Video. Jetzt sind Sie an der Reihe, die Werke der Leonardo-KI-Community zu erkunden und zu entscheiden, welches Bild Sie remixen möchten Bitte teile dein Lieblingsbild im Bereich Fragen und Antworten unter diesem Video, und wir treffen uns im nächsten 6. Erstellen eines Bildes von Grund auf: Eins, und willkommen zurück. Lassen Sie uns die Leonardo-KI-Plattform weiter erkunden. Nun, da Sie eine allgemeine Vorstellung davon haben , was mit Leonardo möglich ist, haben Sie wahrscheinlich schon Ihre bevorzugten KI-Modelle und -Stile bemerkt . Lassen Sie uns üben, ein Bild von Grund auf neu zu erstellen. Navigieren Sie zunächst auf der Startseite zum Abschnitt zur Bilderzeugung Sie werden einen neuen Bildschirm zur KI-Bilderzeugung sehen , in dem Sie Ihre Aufforderung eingeben müssen , um Leonardo mitzuteilen, was Sie erstellen möchten Das Erste, was Sie entscheiden müssen wenn Sie über Ihre Aufforderung nachdenken, ist Ihr Thema oder wen Sie erstellen möchten, ob es sich um eine Person, ein Tier, eine Landschaft, eine fiktive Figur usw. Bitte beachten Sie, dass Sie zu Beginn Ihrer Aufforderung keine zusätzlichen Lehrwörter wie „Bild erstellen“ oder „ Stellen Sie sich vor“ hinzufügen wie „Bild erstellen“ oder zusätzlichen Lehrwörter wie „Bild erstellen“ oder „ Stellen Sie sich vor Beginnen wir mit einer kurzen Aufforderung wie futuristischem SEM. Bevor Sie mit dem Generierungsprozess beginnen, müssen Sie als Nächstes das KI-Modell auswählen Generierungsprozess beginnen, müssen Sie als Nächstes das , das Sie zum Generieren eines Bildes verwenden werden Die Modellauswahl ist unter den Voreinstellungen oben in der linken Seitenleiste verfügbar Voreinstellungen oben in der linken Seitenleiste Ich empfehle Ihnen, mit den Beleuchtungsmodellen zu beginnen. Dabei handelt es sich um eines der neuen Angebote von Leonardo, die darauf ausgelegt sind, den Bilderzeugungsprozess zu beschleunigen und gleichzeitig eine hohe Qualität der Ergebnisse Darüber hinaus sind die Modelle sehr kostengünstig. Zum Beispiel würde das Generieren eines Bildes mit dem Leonardo Phoenix-Modell 24 Token pro vier Bilder kosten . Wenn ich das Modell jedoch auf Leonardo-Beleuchtung umstelle, sinken die Generierungskosten auf nur zehn Token. Jetzt gibt es zwei spezielle Versionen der Lightning-Modelle , darunter Leonardo Lighting für realistische Bilder und Leonardo Anime für Bilder im Anime-Cartoon-Stil. Für meine Arbeit werde ich Leonardo Lighting wählen. Schauen wir uns auch die Einstellungen in der linken Seitenleiste an. Wählen Sie zwischen Schnell- und Qualitätsgenerierungsmodus. Erstens: Verkürzung der Generierungszeit auf Kosten der Qualitäts - und Auflösungsgrenzen. Der Qualitätsmodus bringt zwar langsamere Generierungszeiten mit sich, aber die Bilddetails und die Bildqualität werden deutlich verbessert. Der Qualitätsmodus ist optimal für große Seitenverhältnisse und Bilder mit hoher Auflösung. Bitte beachten Sie, dass, wenn Sie sich für die Qualität entscheiden, die Anzahl der Sprecher pro Generation erhöht wird. Als Nächstes können Sie das Bildseitenverhältnis und auch die Bildabmessungen festlegen. Ich wähle Querformat und Groß. Hier können Sie die Anzahl der generierten Bilder ändern. Ich bleibe bei den Standardeinstellungen von vier. Klicken Sie nun auf Generieren, um den Erstellungsprozess zu starten. Leonardo AI interpretiert Ihre Eingabeaufforderung und beginnt mit dem Rendern der Bilder, was je nach Komplexität einige Augenblicke dauern kann. Als Nächstes können Sie Ihrer Aufforderung zusätzliche Details hinzufügen. Wir werden separate Vorträge halten, in denen es darum geht, effektive Eingabeaufforderungen für Leonardo zu erstellen Lassen Sie mich zunächst sagen, dass ich empfehle, mit einer einfachen Aufforderung zu beginnen und dann nacheinander zusätzliche Details und Deskriptoren hinzuzufügen , um zu sehen, wie sich die Änderungen auf die Ausgabe auswirken Kommen wir zurück zur Demo. Mama. Ah. Mir gefällt dieses Bild am besten. Lassen Sie mich also auf das Download-Symbol klicken , um das Bild auf meinem lokalen Laufwerk zu speichern. Falls Ihnen ein Bild nicht gefällt, können Sie es jederzeit löschen, indem Sie auf das Win-Symbol klicken. Denken Sie daran, dass alle generierten Bilder in Ihrem persönlichen Feed-Bereich für Sie verfügbar sind. Kehren wir zur Homepage zurück und gehen wir in die Bibliothek. Und los geht's. Okay, das war's für das Video und wir sehen uns im nächsten 7. Was ist ein KI-Modell und wie wählst du das richtige für deine Arbeit aus?: Alle zusammen und willkommen zu der neuen Vorlesung über den Einsatz von Leonardo KI für die Kunstgenerierung mit künstlicher Intelligenz. Im vorherigen Video haben wir kurz über die Auswahl eines KI-Modells gesprochen , das zur Generierung eines Bildes verwendet werden soll. Dieses Modell wird einen großen Einfluss auf die Qualität der Endausgabe haben. Daher ist die Entscheidung, welches Modell gewählt werden soll, wichtig. Lassen Sie uns darüber sprechen, was ein KI-Modell ist und welche Modelle derzeit in Leonardo verfügbar sind. So wählen Sie das richtige für Ihre Arbeit aus. Fangen wir zuerst mit der Definition an. KI-Modell im Kontext der Kunstgenerierung ist ein trainiertes System , das Bilder auf der Grundlage textueller oder visueller Eingaben generieren kann Bilder auf der Grundlage textueller oder visueller Eingaben Diese Modelle werden anhand großer Bilddatensätze und entsprechender Beschreibungen trainiert , um verschiedene Stile, Objekte und Szenen zu erlernen verschiedene Stile, Objekte Die Rolle eines KI-Modells in unserer Generation besteht darin, die Eingabeaufforderungen zu interpretieren und kreative, kohärente und visuell ansprechende Ergebnisse zu erzeugen , die den Anforderungen des Benutzers entsprechen Übrigens, wenn Sie mehr über die Grundlagen von KI und darüber, wie KI Kunst schafft, erfahren möchten , wird es im Kurs einen separaten Abschnitt geben , der sich mit diesem Thema befasst. Verpassen Sie ihn also nicht Lassen Sie uns nun über die in Leonardo verfügbaren Modelltypen sprechen in Leonardo verfügbaren Modelltypen Die Plattform bietet verschiedene Modelltypen , allgemeine Modelle wie die Modelle SDxLO Stable Diffusion 1.5 und 2.1 Die nächste Kategorie umfasst fein abgestimmte Modelle, bei denen es sich spezialisierte Versionen der allgemeinen Modelle handelt, um spezialisierte Versionen der allgemeinen Modelle handelt, die jedoch so angepasst wurden, dass sie bei bestimmten Bildtypen oder Stilen besser abschneiden bei bestimmten Bildtypen oder Wenn das fein abgestimmte Modell beispielsweise Landschaftsfotografie stark beansprucht wird, erzeugt es detailliertere und genauere Landschaftsbilder als das allgemeine Modell Es gibt eine neue Familie fein abgestimmter Modelle namens Leonardo I Lighting Excel-Modelle, die wir im vorherigen Video kurz gesprochen haben, das ich auch hier erwähnen möchte. Bei diesen Modellen handelt es sich um neue Angebote von Leonardo, die auf Geschwindigkeit optimiert schnellere Generierungszeiten ermöglichen. Dies ist entscheidend, wenn Sie schnell große Bildmengen produzieren müssen . Die Geschwindigkeitsoptimierung beeinträchtigt jedoch nicht die Qualität der Bilder. erhalten Sie weiterhin Mit diesen neuen Modellen erhalten Sie weiterhin qualitativ hochwertige Ergebnisse. Bei Bedarf können Sie sie mit dem universellen Upscaler-Modul Leonardo AI weiter hochskalieren das wir in den folgenden Abschnitten des Kurses eingehen werden den folgenden Abschnitten des Schließlich können Sie auch Ihre eigenen Modelle trainieren, um Ergebnisse zu erhalten, die auf Ihren individuellen Stil und Ihre Vorlieben zugeschnitten sind Es handelt sich dabei um eine fortgeschrittenere Technik , mit der Sie nicht sofort beginnen werden, aber wir werden uns auch damit befassen. Wenn Sie sich bei einer Vielzahl von Modellen jetzt ein wenig verloren fühlen und denken, dass es sehr schwierig ist, das Modell für Ihr Projekt auszuwählen, empfehle ich Ihnen, diesen Prozess zu befolgen. Verwenden Sie zunächst Leonardo Lighting Modelle wie Leonardo Lighten Excel für fotorealistische Bilder und Leonardo Anime Excel für Bilder im Cartoon-Stil Sehen Sie sich die Bilder an, für die Sie zwei Favoriten von anderen Künstlern gespeichert haben, und stellen Sie fest welche Modelle sie in ihrer Generation verwendet haben So habe ich zum Beispiel mein bisheriges Lieblingsmodell, Leonardo Vision Excel, entdeckt . Mir ist aufgefallen, dass dieses Modell von fast allen Machern verwendet wurde , denen ich folge und deren Arbeit ich mag. Also fing ich an , es auch auf meine Projekte anzuwenden. Eine andere Technik, die ich gerne verwende, besteht darin, jedes Modell einzeln durchzugehen jedes Modell einzeln und es mit derselben Aufforderung zu testen. Auf diese Weise erhalten Sie eine gute Vorstellung davon, wozu jedes Modell in der Lage ist und welche Modelle Sie bevorzugen. Ja, für diese Technik müssen Sie eine Menge Token ausgeben. Aber selbst wenn Sie jetzt an einem kostenlosen Tarif arbeiten, können Sie diese Tests trotzdem durchführen. Nehmen wir an, Sie überprüfen jeden Tag ein neues Modell und verwenden die verbleibenden Token , um den Kurs zu verfolgen. Denken Sie daran, dass Ihr Talking-Scount täglich zurückgesetzt wird , falls Sie an einem kostenlosen Tarif arbeiten Bitte lass mich im Q & A-Bereich dieses Videos wissen, welches Modell dein Favorit ist Und das war's für den Vortrag. Zusammenfassend lässt sich sagen, dass es sich bei KI-Modellen um trainierte Systeme handelt , die anhand textueller oder visueller Eingabeaufforderungen Kunst erzeugen Leonardo unterstützt verschiedene Arten von KI-Modellen, aus denen Sie wählen können, z. B. Basismodelle und fein abgestimmte Modelle, die auf eine bessere Leistung in bestimmten Stilen oder Themen spezialisiert sind bessere Leistung in bestimmten Stilen oder Themen spezialisiert in bestimmten Stilen oder Light- und Excel-Modelle bieten schnelle Generierungszeiten und sind kosteneffizient und eignen sich für die Erstellung von Bildern in großen Mengen. Mit diesen Modellen können Sie zuerst beginnen und dann auf andere Modelle ausweiten, Sie getestet haben und die Ihnen am besten gefallen. In unserer nächsten Vorlesung werden wir uns mit anderen Parametern befassen, die die Bilderzeugung beeinflussen. Wir sehen uns dort. 8. So verbesserst du deine Bilder schnell mit Voreinstellungen und Elementen: Eins und willkommen zurück. In diesem Video werden wir untersuchen, wie wir den Prozess der Bilderzeugung mit den Voreinstellungen und Elementfunktionen von Leonardo II beeinflussen Prozess der Bilderzeugung mit Voreinstellungen und Elementfunktionen von Leonardo II diesen Tools können Sie komplexe künstlerische Stile und Anpassungen anwenden mühelos komplexe künstlerische Stile und Anpassungen anwenden, was den Bilderstellungsprozess erheblich vereinfacht Lassen Sie uns zunächst über Voreinstellungen sprechen. Voreinstellungen in Leonardo AI sind vordefinierte Einstellungen , die auf Anfragen zur Bilderzeugung angewendet werden können , um schnell bestimmte Stile oder Effekte zu erzielen Mit diesen Voreinstellungen können Aspekte wie Farbschemata, Stimmungsbeleuchtung oder die Ähnlichkeit Ihres Bildes mit einer Illustration oder einem Foto angepasst Stimmungsbeleuchtung oder die Ähnlichkeit Ihres Bildes mit einer Illustration oder einem Foto Auf diese Weise können Sie schnell komplexe künstlerische Transformationen auf Ihr Bild anwenden komplexe künstlerische Transformationen auf Lassen Sie uns sehen, wie wir das weitere realistische Bild der futuristischen Stadt aus dem vorherigen Beispiel schnell in eine Illustration umwandeln können das weitere realistische Bild der futuristischen Stadt aus dem vorherigen Beispiel schnell in Auswahl der Voreinstellungen ist in der Drop-down-Liste in der linken Seitenleiste der Seite zur Bilderzeugung verfügbar der Drop-down-Liste in der linken Seitenleiste der Seite zur Bilderzeugung Ich wähle Skizze und Farbe und klicke dann auf Generieren. Wir sehen deutliche Änderungen im Stil dieser neuen Bilder, und sie ähneln derzeit eindeutig Sketch. Lassen Sie uns verschiedene andere Voreinstellungen ausprobieren. Alle Ergebnisse sehen toll aus, aber für diese Arbeit bevorzuge ich farbige Skizzen Nachdem Sie mit verschiedenen Präsiden aus der Liste experimentiert und sie ausprobiert haben, werden Sie die für Sie am besten geeignete Option finden und wir können sie schnell für jedes nächste Bild auswählen , das Sie erstellen Neben den Voreinstellungen gibt es noch eine weitere Funktion, mit der Sie dem KI-Modell zusätzliche Anweisungen dazu geben können dem KI-Modell zusätzliche Anweisungen dazu welchen Stil und welches visuelle Ergebnis Sie erzielen möchten Diese werden Elemente genannt. Sie können Elemente von der AI-Bildgenerierungsseite hinzufügen, indem Sie auf das Symbol auf der linken Seite der Eingabeaufforderungsleiste klicken. Und von hier aus gehen Sie zu Elementen. Stöbern Sie in der Sammlung von Elementen. Die Miniaturansicht und die Beschreibung des Elements geben Ihnen eine allgemeine Vorstellung davon welchen Stiländerungen Sie rechnen sollten , nachdem Sie dieses Element auf Ihr Projekt angewendet Einige Elemente sehen am besten aus, wenn sie mit einem bestimmten Modell wie Leonardo Vision angewendet einem bestimmten Modell wie Leonardo Vision Sie finden diese Informationen in der Beschreibung der Elemente. Es wird empfohlen, Ihrer Aufforderung bis zu zwei Elemente hinzuzufügen , da das Hinzufügen weiterer Elemente zu unerwarteten Ergebnissen führen kann. In Ordnung, lassen Sie uns zur Abwechslung eine andere Eingabeaufforderung ausprobieren. Ich entscheide mich für das Modell Leonardo Vision. Der voreingestellte Stil ist standardmäßig als dynamisch ausgewählt. Also lass es uns behalten. Lassen Sie uns zunächst ein Bild generieren, ohne Elemente anzuwenden. Ich klicke hier sind die generierten Bilder auf Generieren. Sie sehen toll aus, könnten aber definitiv verbessert werden. Lassen Sie uns das Elements-Menü öffnen. Und von hier aus wählen Sie psychedelische Kunst aus. Lass uns auf Bestätigen klicken. Beachten Sie, dass die Miniaturansicht des Elements unten, direkt unter der Eingabeaufforderungsleiste, angezeigt wird direkt unter der Eingabeaufforderungsleiste Die Wirkung jedes Elements kann mit dem Stärkeregler angepasst werden, sodass Sie die Kontrolle darüber welchen Einfluss die einzelnen Stile auf das endgültige Bild Bei der ersten Iteration lasse ich die Gewichtung unverändert und klicke dann auf Generieren, um zu sehen, wie sich die Elemente in die Kreation einfügen Wow, die Bilder sehen unglaublich aus und ich merke den drastischen Unterschied zwischen diesen Bildern und denen, die wir beim ersten Mal generiert haben Lassen Sie uns nun die Stärke reduzieren und ebenfalls auf Generieren klicken Für diese Arbeit denke ich, dass das höhere Gewicht besser ist, aber ich empfehle Ihnen, für jedes Element, das Sie anwenden, mit der Einstellung zu experimentieren . Lassen Sie uns weitere Elemente hinzufügen, um zu sehen, wie sie das Bild verändern würden. Mama, Dom. 9. Organisieren deiner Arbeit in Sammlungen: Eins und willkommen zurück. Nachdem wir nun die Grundlagen für den Start des Bilderzeugungsprozesses mit Leonardo behandelt haben , wollen wir darüber sprechen, wie Sie Ihre generierten Inhalte organisieren können . Dafür können Sie sich auf Sammlungen verlassen. Mit anderen Worten, Ordner. Es gibt verschiedene Möglichkeiten , die Sammlungen zu strukturieren. Sie können sie auf der Grundlage Ihrer aktuellen Projekte, verschiedener Teams in Ihren Organisationen oder anhand der Art der Ressourcen, die Sie erstellen, erstellen. Ähnlich wie wir Ordner mit Dateien auf einem Computer organisieren , können Sie innerhalb einer Sammlung eine Hierarchie von Ebenen erstellen. Zum Beispiel organisiere ich meine Sammlungen auf der Grundlage der Abschnitte dieses Kurses. Ich habe eine Sammlung pro Abschnitt. In jedem Abschnitt habe ich Untersammlungen, die für die Lektionen des Abschnitts relevant sind. Sehen wir uns an, wie man eine Sammlung erstellt und ihr Bilder hinzufügt. der Leonardo-Homepage Gehen Sie auf der Leonardo-Homepage zur Bibliothek und klicken Sie von hier aus auf Sammlungen. Wählen Sie dann eine neue Sammlung. Geben Sie den Namen für Ihre Sammlung ein und klicken Sie dann auf Bilder erstellen und hinzufügen. Nachdem Sie Bilder ausgewählt haben, die Sie zu Ihrer Sammlung hinzufügen möchten , klicken Sie auf Bestätigen. Wenn Sie sich nun Ihren persönlichen Feed ansehen, werden Sie feststellen, dass die Bilder gut in den Sammlungen organisiert sind . Lassen Sie uns eine Sammlung mit mehreren Ebenen erstellen. Ich gehe weiter zur Sammlung Abschnitt Eins des Kurses. Und von hier aus klicken Sie erneut auf Neue Sammlung. Ich wähle „Bilder erstellen und hinzufügen“. Wählen wir diese beiden aus und klicken Sie auf Bestätigen. Also haben wir gerade eine Hierarchie innerhalb der Sammlung erstellt. Sie sehen, wenn ich in der Sammlung Abschnitt Eins des Kurses nach unten gehe, wird es eine neue Sammlung mit dem Namen Vorlesung Eins geben. Ordnung. Lassen Sie mich Ihnen eine weitere Option zeigen, wie Sie Ihre Inhalte zur Sammlung hinzufügen können. Kehren wir zum persönlichen Feed zurück. Klicken Sie von hier aus auf „Bilder auswählen“. Wählen Sie die Bilder aus , die Sie der Sammlung hinzufügen möchten. Und klicken Sie auf Organisieren. Wählen Sie von hier aus den Ordner aus, in den Sie die Bilder verschieben möchten. Ich wähle die Sammlung Vorlesung 1 unter dem ersten Abschnitt des Kurses aus. Wir sehen, dass der Sammlung Vorlesung 1 zwei Bilder hinzugefügt wurden. Großartig. Falls du eine Sammlung löschen möchtest, kehre zum Sammlungs-Tab zurück. Wählen Sie die Sammlung aus, die Sie löschen möchten, und klicken Sie auf das Symbol mit den drei Punkten. Wählen Sie hier Löschen aus und stellen Sie sicher, dass das Kontrollkästchen Bilder überall löschen deaktiviert bleibt, falls Sie die Sammlung nur ohne die Quellbilder löschen möchten Und als Nächstes klicken Sie auf Löschen. Ordnung. Und das war's für dieses Tutorial zur Organisation Ihrer Inhalte Wir sehen uns im nächsten Video. 10. Erstellen fotorealistischer Bilder: Alle zusammen und willkommen zum neuen Video des Kurses. Bisher haben wir die folgenden Tools behandelt, mit denen Sie die Bilderzeugung beeinflussen und sie an Ihre Vision anpassen können. Auswahl an KI-Modellen, darunter die speziell abgestimmten Modelle von Leonardo AI, eine Vielzahl von Voreinstellungen und Elementen, die Sie zusätzlich zu Ihrer Prompt-Beschreibung hinzufügen können Dies sind jedoch nicht alle Tools, die Ihnen zur Verfügung stehen. In den kommenden Vorlesungen werden wir uns weiterhin mit anderen Einstellungen befassen, auf die Sie sich bei der Generierung von Bildern mit Leonard AI verlassen können auf die Sie sich bei der Generierung von Bildern mit Leonard AI verlassen In dieser Vorlesung werden wir über die Funktion for the real sprechen, die, wie der Name schon sagt, erheblich verbessern kann den Realismus generierter Mit diesem leistungsstarken Tool müssen Sie keine allzu komplexen und nuancierten Eingabeaufforderungen entwerfen allzu komplexen und nuancierten Eingabeaufforderungen da die Funktion Foer real die harte Arbeit für Sie Lassen Sie uns sehen, wie es funktioniert. der Leonardo AI-Homepage Gehen Sie auf der Leonardo AI-Homepage zur Seite zur Bilderzeugung und dann zu den erweiterten Einstellungen. Aktivieren Sie hier die Forter Real-Funktion. Für dieses Tutorial möchte ich zur Abwechslung ein anderes Modell wählen Bitte beachten Sie, dass die Modellauswahl direkt in den Einstellungen für Fortgeschrittene verfügbar ist . Wählen wir Leonardo Kino Excel, da mir am besten gefällt, wie es mit der Funktion for the real abschneidet. Geben wir die Eingabeaufforderung ein. Lass uns auf Generieren klicken. Ich mag die Ergebnisse wirklich. Die Bilder sehen für uns so aus. Sie sind sehr realistisch und erwecken den Eindruck , dass wir in diesem Kunstatelier anwesend sind und dem Künstler bei der Arbeit zuschauen. Leonard Duy hat großartige Arbeit geleistet. Wie immer können wir verschiedene Voreinstellungen und auch Elemente auswählen, um unserer Arbeit zusätzlichen Geschmack zu verleihen Lassen Sie uns die Voreinstellung für filmische Nahaufnahmen ausprobieren. Lassen Sie mich auch eine andere voreingestellte Art wählen und sehen, wie sich die Bilder ändern werden Es ist interessant, wie ein voreingestellter Stil unser Bild drastisch verändern kann. Sie sehen, wenn ich die Voreinstellung auf Mode ändere, wir diese schönen Frauenfiguren allen Bildern und auch die Atmosphäre der Bilder hat sich verändert, sie ist ruhiger, anmutiger und zarter geworden Lassen Sie uns mit mehr Voreinstellungen und Elementen experimentieren. Mm hmm. Ich finde, diese Bilder sehen unglaublich aus und ich merke den drastischen Unterschied zwischen den Bildern, die wir ohne Verwendung der Elemente generiert haben ohne Verwendung der Elemente generiert Experimentieren Sie gerne mit dem Hinzufügen von Voreinstellungen und Elementen zusammen mit der Photoreal-Funktion für Ihr eigenes Projekt Und das war's für das Tutorial und Alca im nächsten. 11. So verbesserst du deine generierten Bilder mit Upscaling und Refining: Hallo und willkommen zurück. Bisher haben wir darüber gesprochen, wie Sie den Prozess der Bilderzeugung mit Tools wie Voreinstellungen und realen Elementen beeinflussen können Prozess der Bilderzeugung mit Tools wie Voreinstellungen . Oft möchten Sie jedoch einige Anpassungen an bereits generierten Bildern vornehmen, und Leonardi bietet dafür einige Anpassungen an bereits generierten Bildern vornehmen, viele Möglichkeiten In dieser Vorlesung wollen wir über einige der einfachsten Methoden sprechen, mit denen Sie Ihr Bild hochskalieren und verfeinern Bevor wir mit der Demo beginnen, möchte ich die Bedingungen erläutern Hochskalierung bezieht sich auf den Vorgang bei dem die Auflösung eines Bildes erhöht Wenn Sie ein Bild hochskalieren, vergrößern Sie es im Wesentlichen von einer niedrigeren Auflösung auf eine höhere Auflösung Ziel ist es, das Bild zu vergrößern, ohne an Klarheit zu verlieren oder Unschärfe zu verursachen . Beim Verfeinern eines Bildes muss die Bildqualität auf verschiedene Weise verbessert Dies kann die Verbesserung der Schärfe, die Anpassung der Farbbalance, die Verbesserung der Details und die Reduzierung von Rauschen umfassen Anpassung der Farbbalance, Verbesserung der Details und die Reduzierung von Rauschen Wählen Sie zunächst in der Funktion zur Bilderzeugung ein Bild aus dem Generierungsverlauf dem Generierungsverlauf Klicken Sie anschließend auf die Schaltfläche „ Hochskalieren“. Hier kannst du zwischen den Modi Ultra und Alchemy wählen. Lassen Sie uns beide behandeln. Ultrapscaler ist eine neue Funktion Leonardo-Teams , die sich hervorragend zum Hinzufügen feiner Details eignet und die empfohlene Methode für gehobene Anwendungen ist Nur die Parameter. Gehobener Stil. Die Wahl zwischen künstlerisch und realistisch wird das Ergebnis stark beeinflussen Leonard empfiehlt, bei der Verwendung von Ultra-Bildern mit zwei D-Bildern die Option „Künstlerisch “ zu Wählen wir „Künstlerisch“. Upscale-Multiplikator bestimmt, wie groß das Bild im Upscale-Format sein wird Öffnen wir nun die erweiterten Einstellungen. Kreativität, Stärke. Es steuert den Grad der kreativen Variation die entsteht, wenn dem Bild zusätzliche Details hinzugefügt werden. Denken Sie daran, dass höhere Stärkeeinstellungen das Bild in seiner ursprünglichen Form erheblich verändern können . Lass es uns ein bisschen erhöhen. Details kontrastieren. Mit dieser Einstellung wird der Kontrast von Details im Bild angepasst , ähnlich wie bei Optionen mit hohem Dynamikbereich bei anderen gehobenen Diensten Sie kann vor allem an den Rändern von Objekten einen starken Effekt erzeugen und kann unrealistisch wirken, vor allem an den Rändern von wenn sie zu hoch eingestellt ist, ähnlich dem Effekt „Extrem unscharfe Maske“ in Photoshop oder den Einstellungen für die Strukturschärfe in Photoshop oder die Strukturschärfe Bei meiner Arbeit behalte ich den Kontrast der Details unverändert bei. Schließlich bestimmen die Ähnlichkeitseinstellungen , inwieweit die Gesamtstruktur des Bildes dem Original ähnlich bleibt oder vom Original abweicht Diese Einstellung ist besonders nützlich, wenn sie mit Kreativität kombiniert wird, um eine gewisse Ähnlichkeit mit dem Originalbild aufrechtzuerhalten gewisse Ähnlichkeit mit dem Lassen Sie uns die Ähnlichkeit hier ein wenig erhöhen. Wenn Sie mit den Einstellungen fertig sind, klicken Sie zur Bestätigung auf Skala. Beachten Sie, dass die Token-Kosten unten angezeigt werden. Lassen Sie mich sowohl das hochskalierte Bild als auch das Originalbild herunterladen , damit wir beide öffnen können, um den Unterschied zu sehen Wir haben das hochskalierte Bild auf der linken Seite, und für mich sieht es heller und schärfer als das Originalbild auf der rechten Lassen Sie uns die Bilder schließen und unsere Demo fortsetzen. Wie bereits erwähnt, ist Ultra der empfohlene Upscale-Modus, aber um das Tutorial zu vervollständigen, wollen wir uns mit den anderen verfügbaren Modi befassen Dieses Mal möchte ich dieses Bild hochskalieren. Ich klicke auf der Seite zur Bilderstellung auf Bild hochskalieren und gehe von hier aus zu Alchemm Alchemy Upscale ist viel einfacher als Ultra und dient eher als Bildverfeinerung als als richtiges Es ist ideal, um Bilder schnell zu verfeinern, subtile Neugestaltungen hinzuzufügen oder ihre Auflösung Wie Sie feststellen können, ist es im Gegensatz zu Ultrascalar nicht möglich , den Umfang der visuellen Veränderungen anzupassen , die im Ergebnis auftreten werden , die im Ergebnis Beginnen wir mit der Auswahl der Stärke eines Refiners. Je höher die Stärke, desto stärker passt der Refiner das Bild an und versucht, es beim Hochskalieren zu verbessern Wenn Sie mit dem Originalbild zufrieden sind, verwenden Sie die Einstellung Mittel oder Niedrig Sie mich zur Demoversion Lassen Sie mich zur Demoversion „Hoch“ wählen. Sie können auch den Smooth-Modus umschalten, die Bildkohärenz Hände und Gesichter zu verbessern Wenn Sie mit den Einstellungen fertig sind, klicken Sie auf Upscale. Sobald der Vorgang abgeschlossen ist, können Sie das Originalbild mit der hochskalierten Version vergleichen , indem Sie unten links im Bild zwischen ihnen wählen unten links im Bild zwischen ihnen Laden wir auch beide Bilder herunter und vergleichen sie. Das Bild, das mit Alchemy Refiner verbessert wurde , befindet sich auf der linken Seite Es sieht glatter aus als das Originalbild, wahrscheinlich weil ich diesen Modus als Verfeinerungseinstellung ausgewählt habe diesen Modus als Verfeinerungseinstellung Mir persönlich gefällt das Originalbild am besten, aber bitte lass mich in den Kommentaren im QNA-Bereich zu diesem Tutorial wissen , welches dieser beiden Bilder dir Lass uns die Demo fortsetzen. Alternativ können Sie auch Homepage aus auf die Upscale-Funktion zugreifen Gehen Sie von hier aus zu Ihrem persönlichen Feed, wählen Sie ein Bild aus, das Sie ändern möchten, und klicken Sie auf Upscale-Bild Es wird derselbe Bildschirm angezeigt, auf dem Sie zwischen den Modi Ultra und Alchemie wählen können. Wir haben es gerade abgedeckt Sie können ganz einfach auf alle Ihre hochskalierten Bilder zugreifen , indem Sie auf Ihrer persönlichen Feed-Seite den Tab „Hochskaliert“ auswählen Ihrer persönlichen Feed-Seite den Tab „Hochskaliert“ auswählen Bitte beachten Sie, dass dies nur eine Methode ist , um ein Bild hochzuskalieren und zu verfeinern In den nächsten Abschnitten des Kurses werden wir weitere verfügbare Optionen besprechen den nächsten Abschnitten des und wir sehen uns im nächsten Video 12. Top 5 Empfehlungen für die Erstellung einer großartigen Prompt: Jeder. Willkommen zurück. Wie Sie in den vorherigen Vorlesungen über Leonardo AI gesehen haben, stehen Ihnen eine Vielzahl von Tools zur Verfügung den Prozess der Bilderzeugung beeinflussen können, z. B. die Auswahl von Modellen, Voreinstellungen, Elementen und vielem mehr Aber unabhängig davon, ob Sie sie verwenden oder nicht, es gibt eine Sache, die Sie sich einfallen lassen müssen, um den Generierungsprozess Ihres Visuals einzuleiten : Ihre sofortige Beschreibung In diesem Video möchte ich meine fünf wichtigsten Empfehlungen für die Erstellung einer guten Aufforderung mit Ihnen teilen für die Erstellung einer guten Aufforderung die Ihnen zusammen mit anderen Tools dabei hilft, qualitativ hochwertige Grafiken zu erhalten , die eng mit Ihrer ursprünglichen Vision übereinstimmen Lass uns anfangen. Also die erste Empfehlung Gehen Sie diese Checkliste durch , um zu entscheiden, was Sie erstellen möchten Möchten Sie ein Foto oder eine Illustration? Die Antwort hilft Ihnen bei der Auswahl zwischen grafisch fokussierten oder fotorealistischen Modellen , die für die Bilderzeugung verwendet werden Was ist Ihr Thema? Person, Tier, Landschaft, fiktive Figur und so weiter Welche spezifischen Details und Effekte möchten Sie einbeziehen? Bitte lassen Sie sich nicht von all den Details und Nuancen stressen, über die Sie nachdenken müssen, um eine gute Aufforderung zu geben. Zuallererst müssen Sie nicht alles aus dieser Liste aufnehmen. Stellen Sie sich das als ein Framework , das je nach Ihren spezifischen Bedürfnissen und dem Detaillierungsgrad, den Sie erreichen möchten, angepasst oder vereinfacht werden kann je nach Ihren spezifischen Bedürfnissen . Ich empfehle, immer mit der einfachen Aufforderung zu beginnen und dann nacheinander zusätzliche Details hinzuzufügen um zu sehen, wie sie sich auf das Bild auswirken. Okay, kommen wir zurück zur Checkliste für die Eingabeaufforderung. Fügen Sie Ihrer Aufforderung zusätzliche Beschreibungen hinzu, um zu ändern, wie die KI das Bild erstellt die KI das Bild erstellt, oder um ihm besondere Akzente zu verleihen. Hier sind nur einige Beispiele dafür, was Sie zur Art der Fotografie, Emotionen und Stimmungen, Zauberwörter und bestimmte Kunststile hinzufügen können Emotionen und Stimmungen, Zauberwörter und bestimmte Kunststile Übrigens, falls Sie den Stil bestimmter beliebter Personen, Unternehmen oder Studios nachahmen möchten , können Sie dies tun, indem Sie in Ihrer Prompt-Beschreibung auf sie verweisen Ordnung, bis jetzt haben wir uns darauf konzentriert, welche Elemente in Ihre Aufforderung aufgenommen Bitte beachten Sie jedoch, dass , Sie neben den Elementen selbst auch über die Reihenfolge nachdenken müssen in der Sie sie in einer Aufforderung platzieren. Die Wörter am Anfang der Aufforderung haben also mehr Gewicht als die am Ende. Lassen Sie uns diese Ergebnisse vergleichen. Als Nächstes, Empfehlung Nummer drei. bei detaillierten Eingabeaufforderungen, die mehrere Elemente enthalten, Kommas ein, um Ideen voneinander zu trennen Dies hilft dem EI-Modell, jedes Detail besser zu verstehen und zu verarbeiten Empfehlung Nummer vier: Seien Sie praktisch bei der Erstellung von Eingabeaufforderungen und vermeiden Sie es, zu komplexe und unrealistische Eingabeaufforderungen zu entwerfen , da diese zu schlechten oder mehrdeutigen Ergebnissen führen können Sie sich im Zweifelsfall für kürzere Beschreibungen der Eingabeaufforderungen und finden Sie heraus, wohin KI Sie führt Sie können die Eingabeaufforderung später jederzeit anpassen oder mit anderen Tools wie Elementen oder Referenzbildern zusätzliche Effekte hinzufügen anderen Tools wie Elementen oder Referenzbildern zusätzliche Effekte wie Elementen oder Referenzbildern Gehen wir zu Empfehlung Nummer fünf über. Denken Sie daran, dass Sie negative Eingabeaufforderungen für den Fall hinzufügen können , dass Sie unerwünschte Elemente wie Text, Zahlen, bestimmte Farben usw. aus Ihrem Bild ausschließen möchten , dass Sie unerwünschte Elemente wie Text, Zahlen, bestimmte Farben usw. aus Ihrem Bild ausschließen Zahlen, bestimmte Farben Klicken Sie auf Negative Eingabeaufforderung hinzufügen und beschreiben Sie im Feld für negative Eingabeaufforderung, was Sie ausschließen möchten Falls Sie eine negative Eingabeaufforderung hinzugefügt haben, aber mit dem Ergebnis immer noch nicht zufrieden sind, sollten Sie erwägen, das Seitenverhältnis, die Voreinstellungen und Elemente des Modells zu ändern Seitenverhältnis, die Voreinstellungen und Elemente des Modells . Es stehen andere Tools zur Verfügung, um bereits generierte Bilder zu ändern, und wir werden sie in den folgenden Abschnitten des Kurses behandeln sie in den folgenden Abschnitten des Kurses Okay, und das war's mit den fünf Empfehlungen zur Gestaltung Ihrer Leonardo EI-Eingabeaufforderungen Lassen Sie uns wie immer noch einmal zusammenfassen, was wir gerade gelernt haben. Sehen Sie sich die Checkliste mit den Eingabeaufforderungen an, um zu entscheiden, was Sie erstellen möchten Dazu gehört die Entscheidung, ob Sie einen Ordner oder eine Abbildung wünschen , Ihr Thema, bestimmte Details und Effekte, die Sie hinzufügen möchten, sowie zusätzliche Beschreibungen Achten Sie auf die Reihenfolge der Wörter. Die am Anfang haben mehr Gewicht als die am Ende. Fügen Sie Kommas ein, um Ideen in detaillierten Proms mit mehreren Elementen zu trennen in detaillierten Proms mit mehreren Vermeiden Sie es, zu komplexe und unrealistische Antworten zu entwerfen da es für die KI schwierig sein wird, sie zu interpretieren, und fügen Sie schließlich negative Proms hinzu, um unerwünschte Elemente wie Texte, Zahlen und andere auszuschließen unerwünschte Elemente wie Das war's für die Vorlesung. Ich treffe Sie in der nächsten, wo wir über einige Techniken zur schnellen Ideenfindung sprechen 13. Verbessere und Ideiere deine Prompts mit Leonardo.Ai: Erstens, willkommen zur neuen Vorlesung des Kurses. nun wissen, wie Sie Ihre Eingabeaufforderung strukturieren müssen, um die besten Ergebnisse zu erzielen, lassen Sie uns über mehrere andere Tools sprechen, die auf der KI-Plattform von Leonardo verfügbar sind die auf der KI-Plattform von Leonardo Ideen zu entwickeln und Ihre Eingabeaufforderungen zu verbessern Um auf die Tools zur Ideenfindung und Verbesserung von Eingabeaufforderungen zuzugreifen, klicken Sie auf das Symbol auf der rechten Seite der Eingabeaufforderungsleiste Das erste Tool, das nützlich ist, um die Möglichkeiten der Plattform in einem frühen Stadium zu erkunden, ist die neue Funktion für ist, um die Möglichkeiten der Plattform in einem zufällige Eingabeaufforderungen Dieses Tool ist besonders praktisch, wenn Sie eine neue Idee benötigen oder aus einer ausbrechen möchten, um kreativen Blockade ausbrechen möchten, um zufällige Eingabeaufforderungen zu generieren Klicken Sie dazu auf das Würfelsymbol. Ich verwende dieses Tool oft , um frische Ideen und neue Perspektiven darauf zu bekommen , was ich mit Leonardo schaffen kann. Schau es dir auf jeden Fall an. Lassen Sie mich auf Generieren klicken, um diese Aufforderung in Aktion zu sehen. Das zweite Tool, das Sie ausprobieren können, ist die verbesserte Eingabeaufforderungsfunktion. Es hilft dabei, aus einer einfachen Aufforderung eine detailliertere und komplexere zu machen, indem notwendige Informationen hinzugefügt oder Änderungen vorgeschlagen Diese Funktion funktioniert bei Eingabeaufforderungen , die weniger als 200 Zeichen lang sind Sie können beispielsweise mit einer sehr kurzen Aufforderung beginnen , z. B. bei fremden Blumen Und dann klicken Sie auf Eingabeaufforderung verbessern. Diese Funktion gibt uns eine sehr detaillierte Aufforderung, die möglicherweise schwer von Grund auf neu zu erstellen ist. Wie immer können Sie die Eingabeaufforderung und die Einstellungen für die Bilderzeugung anpassen Einstellungen für die Bilderzeugung bevor Sie auf Generieren klicken , um das Ergebnis zu sehen. Ordnung. Wir machen weiter. Mit KI bearbeiten ist eine praktische Funktion, mit der Sie die KI über bestimmte Änderungen informieren können, die Sie an der Aufforderung vornehmen möchten Geben wir zum Beispiel dieselbe Eingabeaufforderung, fremde Blumen, ein und bitten KI, sie zu erweitern und daraus eine Skizze zu machen Leonardo AI hat umgehend Änderungen vorgenommen eng an unsere Anweisungen gehalten haben. Tolle Arbeit. Lassen Sie uns nun das Bild generieren. Fantastische Ergebnisse. Und lassen Sie uns unsere Demo fortsetzen. Die vierte nützliche Funktion, die ich behandeln möchte, ist die Beschreibung mit KI. Manchmal haben Sie ein oder mehrere Bilder , die Sie inspirieren, und Sie möchten sie als Referenz verwenden. Eingabeaufforderung von Grund Funktion „Mit KI beschreiben“ kann es jedoch schwierig sein, eine gute Beschreibung für die Sie können ein Referenzbild einreichen und eine erste Aufforderung erhalten , um Ihren kreativen Prozess zu starten. Schauen wir uns an, wie das funktioniert. Für die Demo werde ich dieses Bild von Tesla Cyber Track als Referenz einreichen . Und wir haben eine anständige Bildbeschreibung , mit der wir definitiv beginnen können. Diese Funktion „Mit EI beschreiben“ habe ich verpasst, als ich andere Tools zur EIR-Generierung habe. Ein großes Lob an das Leonardo-Team für die Einführung . In Ordnung, cool Bitte teilen Sie im Bereich Fragen und Antworten mit, welche Funktion zur Verbesserung der Eingabeaufforderung Ihre Lieblingsfunktion ist, und wir sehen uns im nächsten Tutorial 14. Bildverbesserung mit Referenzbild: Bild-zu-Bild-Referenz: Alle zusammen und willkommen zurück zur Vorlesung. in diesem und den nächsten Videos Lassen Sie uns in diesem und den nächsten Videos über die Verwendung von Referenzbildern bei der Bilderzeugung sprechen . Wenn Sie ein oder mehrere Bilder als Referenz hochladen, weisen Sie KI-Modelle an, ein neues Bild zu erstellen , das auf dem Erscheinungsbild des Referenzbilds basiert Erscheinungsbild des Referenzbilds Leonardo bietet Ihnen verschiedene Optionen, mit denen Sie angeben können, wie das Referenzbild verwendet werden soll Die im kostenlosen Tarif verfügbare Option ist Bild zu Bild. Dieser Parameter erkennt das Farbmuster und das Gesamtbild eines Referenzbildes und verwendet diese Daten als Grundlage für Ihre Bildgenerationen. Schauen wir uns an, wie es in Aktion funktioniert. Öffnen Sie die Bilderzeugung. Gehen Sie von hier aus zur Registerkarte Bildführung, die verfügbar wird, nachdem Sie auf dieses Symbol auf der linken Seite der Eingabeaufforderungsleiste geklickt haben. Wählen Sie Bild für Bild und klicken Sie auf „Anpassen“. Als Nächstes müssen Sie das Referenzbild hochladen. Dies ist das Bild, das ich hochladen werde. Sie können auch den Stärkeparameter ändern, der festlegt, wie viel vom Referenzbild auf das neu generierte Bild angewendet wird . Für meine Arbeit lasse ich den Stärkeparameter unverändert. nicht zuletzt sicher, Sie nicht zuletzt sicher, dass das Seitenverhältnis des Referenzbilds mit dem Seitenverhältnis Ihres generierten Bilds kompatibel ist mit dem Seitenverhältnis Ihres generierten Bilds kompatibel , um die besten Ergebnisse zu erzielen. Für meinen Fall ist alles gut. Für diese Arbeit verwende ich das Modell Leonardo Lighting. Lassen Sie uns die Eingabeaufforderung ändern. Ich gebe Cyber Punk, C Girl ein und lasse alle anderen Parameter unverändert. Lass uns auf Generieren klicken. Gute Ergebnisse. Ich hätte jedoch gerne mehr Ähnlichkeit zwischen den generierten und den Originalbildern Dafür müssen wir die Stärkezahl erhöhen . Lass uns das machen. Ich erhöhe es auf 0,7 und drücke noch einmal auf Generieren. Tolle Ergebnisse, und wir sehen, dass die neuen Bilder dem ursprünglichen Referenzbild definitiv mehr ähneln. Aber hier haben wir ein anderes Problem. Nun, wir sehen in der Beschreibung des Abschlussballs nicht genug vom Cyberpunk-Stil, und das ist ziemlich logisch Durch die Erhöhung des Stärkeparameters bitten wir das KI-Modell, mehr Wert auf das Referenzbild als auf die Aufforderung zu legen mehr Wert auf das Referenzbild als auf die Aufforderung Es gibt ein paar Dinge, die Sie tun können, um dies zu verbessern. Zunächst können Sie Elemente untersuchen und diejenigen anwenden , die für Ihr Projekt geeignet sein könnten. Sie können auch damit spielen, das Modell zu ändern und zu prüfen, ob Sie bessere Ergebnisse erzielen können. Falls das Modell an ähnlichen Bildern trainiert wurde wie das, was Sie erstellen möchten, im Cyberpunk-Stil In meinem Beispiel werden Sie großartige Ergebnisse erzielen. Falls Sie sich für den Premium-Plan angemeldet haben, haben Sie jetzt viele weitere Optionen, um den Stil des Bildes zu verbessern und gleichzeitig die Ähnlichkeit mit dem Originalbild beizubehalten Ähnlichkeit mit dem Originalbild Wir werden sie in den kommenden Videos untersuchen . Ich werde es dort sehen. 15. Verbesserung deiner Bilder mit Referenzbild: Stilreferenz: Jeder. Willkommen zurück zu dem Video in dem wir weiter untersuchen, wie Referenzbilder verwendet werden können, um den Bilderzeugungsprozess mit Leonardo AI zu beeinflussen . In diesem Video werden wir über Premium-Funktionen sprechen, mit denen Sie viel mehr Kontrolle darüber haben, wie das Referenzbild vom KI-Modell verwendet wird. Wenn du den Premium-Plan noch nicht nutzt, kannst du dir trotzdem die Vorträge ansehen, um zu erfahren, was mit der erweiterten Funktionalität von Leonard the AI möglich ist mit der erweiterten Funktionalität von Leonard the AI möglich von Leonard the AI Lass uns anfangen. zur Option Bild zu Bild haben wir im vorherigen Tutorial behandelt. Abonnenten des Premium-Tarifs haben Zugriff auf andere Optionen für die Verwendung eines Referenzbilds, z. B. Stilreferenz, Inhaltsreferenz , Bildtiefe, Rand zu Bild, Pose zu Bild, Text zu Bild. Leonardo AI führt ständig neue Optionen für die Verwendung von Referenzbildern ein. Bleiben Sie also auf dem Laufenden und suchen Sie in der Bedienungsanleitung nach Updates. Ich werde im Ressourcenbereich des Videos einen Link zum Handbuch hinterlassen . Es ist besser, etwas einmal zu sehen , als 1.000 Mal davon zu hören. Lassen Sie uns direkt zu einer Demo springen, um Beispiele für die Verwendung der Referenzbildoptionen zu sehen . Um es noch einmal zusammenzufassen: Wir möchten ein vorhandenes Bild so retuschieren, dass es einen Cyberpunk-Look hat und gleichzeitig das genaue Abbild einer Person auf dem Referenzbild nachbilden das genaue Abbild einer Person auf dem Referenzbild Wir haben das erste Referenzbild hochgeladen. Als Nächstes setzen wir seinen Typ auf Bild für Bild und erhöhen die Stärke auf 0,7. Laden wir nun ein zweites Referenzbild hoch. Aber dieses Mal wählen wir einen anderen Referenztyp. Sie können ein Referenzbild aus dieser Galerie auswählen oder das Bild von Ihrem lokalen Laufwerk hochladen. Ich habe meine Referenzbilder schon einmal hochgeladen, also wähle ich dieses aus und klicke dann auf Bestätigen. Wenn das Referenzbild auf Stilreferenz gesetzt ist, übernimmt das E-Modell die ästhetischen Eigenschaften oder Stil aus dem Referenzbild und wendet sie auf neu generierte Bilder an. Stellen Sie sicher, dass das Seitenverhältnis des Stilreferenzbilds und generierten Bilder kompatibel ist. Sie können auch die Stärke der Stilreferenz ändern. Für diese Iteration lasse ich es unverändert. Eine weitere Sache, die Sie beachten sollten , ist, dass Leonardo bei der Verwendung der Stilreferenz die Verwendung von regulären Modellen mit stabiler Streuung anstelle von Beleuchtungsmodellen empfiehlt , um eine bessere Qualität zu erzielen Mein Test zeigt, dass das Diffusions-Excel-Modell am besten für den Cyberpunk-Effekt Bitte beachten Sie jedoch, dass das stabile Diffusionsmodell nicht aus dieser Liste von Voreinstellungen ausgewählt werden kann Gehen Sie stattdessen zu den erweiterten Einstellungen. Und wählen Sie das Modell aus dieser Liste aus. Wechseln wir auch in den Qualitätsgenerierungsmodus, um Bilder in bester Qualität zu erhalten. Und jetzt klicken wir auf Generieren. Wir sehen hier einige nuancierte Elemente, die auf das Bild angewendet wurden, aber versuchen wir, die Stärke zu erhöhen , um zu sehen, ob die Ergebnisse verbessert werden können Wir können auch ein zweites Referenzbild hochladen , indem wir auf Weitere Bilder hinzufügen klicken Wie immer können Sie entweder ein Bild aus der Galerie oder das Bild von Ihrem lokalen Laufwerk auswählen. Lassen Sie mich dieses zweite Referenzbild auswählen und auf Bestätigen klicken. Bei Referenzbildern mit mehreren Stilen verwenden alle Eingaben dieselbe Gesamtstärke. Der Einfluss, den jedes einzelne Referenzbild hat kann mit dem Einflussregler eingestellt werden. Ich belasse die Einstellung für diese Iteration und klicken nun auf Generieren Wir nähern uns dem Cyberpunk-Stil. Wir können unsere Experimente fortsetzen, indem wir mit dem Stärkeregler der Referenzbilder spielen dem Stärkeregler der Referenzbilder Und vielleicht können wir die Stärke des Bildes auf das Referenzbild reduzieren. Interessante Ergebnisse. können Sie bis zu vier Stilreferenzbilder hochladen. also zu Versuchszwecken wir also zu Versuchszwecken das dritte hoch. Dieses Mal wähle ich es für mein lokales Laufwerk aus. Darüber hinaus können Sie auch Elemente hinzufügen. Wenn Sie Elemente zusammen mit einer Stilreferenz verwenden, empfiehlt es sich, die Festigkeit der Elemente stärker zu erhöhen als normalerweise erforderlich. Ich konnte keine Elemente finden , die für mein Projekt gut geeignet wären Deshalb drücke ich hier auf Abbrechen und dann auf Generieren. Wir haben einige interessante Ergebnisse erzielt, aber ich würde weiterhin mit der Stärke des Bild-zu-Bild-Verhältnisses sowie der Stilreferenz spielen mit der Stärke des Bild-zu-Bild-Verhältnisses sowie der sowie , um das beste Ergebnis zu erzielen. Das war's für dieses Video, und wir treffen uns im nächsten. 16. Bilder verbessern mit Referenzbild: Inhalts- und Post-to-Image-Referenzen: Eins. Willkommen zurück zur Reihe von Tutorials, in denen wir mit der Verwendung von Referenzeingaben für den Prozess der Bilderzeugung experimentieren . Im kommenden Video werden wir auch unsere vorhandenen Bilder neu gestalten, indem wir andere Arten von Referenzen verwenden , die als Inhaltsreferenz und Pause zu Bild bezeichnet und Pause zu Bild Inhaltsreferenz werden die allgemeinen Formen des Referenzbilds übertragen , normalerweise ohne dass Farben oder Texturen übertragen Die Referenz vom Beitrag zum Bild ist selbsterklärend. Es analysiert ein Referenzbild, sucht nach menschlichen oder ähnlichen Figuren und versucht ihre Posen für die neu generierten Bilder zu reproduzieren Lassen Sie uns Leonardo AI öffnen, um die Demo zu sehen. Lassen Sie uns die Inhaltsreferenz wählen. Und hier wählen Sie dieses Bild , das wir für die Demo verwenden werden. Beim Klicken bestätigen. Lassen Sie uns das Eingabeaufforderungsfeld ändern. Ich gebe drei D ein Bild einer Geschäftsfrau im Cartoon-Stil . Wir tragen eine Wange, einen weißen Blazer oder einen dunklen Blazer Wir tragen es wie Stecknadeln. Wir werden weiterhin das Leonardi-Diffusions-Excel-Modell verwenden das Leonardi-Diffusions-Excel-Modell Bitte beachten Sie, dass ähnlich wie bei der Bild-zu-Bild-Referenz empfohlen wird, normale Modelle mit stabiler Streuung anstelle von Beleuchtungsmodellen zu verwenden normale Modelle mit stabiler Streuung anstelle von Beleuchtungsmodellen , um eine bessere Qualität zu erzielen Da mein Referenzbild eine Querformatauflösung hat, wählen wir hier auch die Querformatgröße aus und klicken dann auf Generieren. Tolle Ergebnisse. Die neuen Bilder haben ähnliche Formen wie das Referenzbild. Beachten Sie, dass die Dame in der ausländischen Runde eine ähnliche Pose und ein ähnliches Outfit wie in der Referenz hat . Und wir haben einen sehr ähnlichen Hintergrund mit den Autos in der Innenstadt. Bitte beachten Sie jedoch, dass die Inhaltsreferenz möglicherweise nicht gut geeignet ist, um das genaue Abbild einer Person oder eines Charakters zu erstellen einer Person oder eines Charakters Erwägen Sie daher, stattdessen eine Bild-zu-Bild-Referenz zu verwenden. In Ordnung, versuchen wir es mit einer anderen Aufforderung. Wenn Sie möchten, können Sie auch die Stärke des Inhaltsreferenzbilds wählen die Stärke des Inhaltsreferenzbilds Ich lasse es hoch stehen. Ich behalte das Modell Leonard Diffusion Excel und lass uns auf Generieren klicken Okay, tolle Ergebnisse. Und lassen Sie uns zur Abwechslung auch ein Modell auf Leonard de Kina ändern Ich klicke noch einmal auf Generieren. Bitte beachten Sie auch, dass Sie bei der Verwendung von Inhaltsreferenzen die Verwendung von Elementen vermeiden sollten, da diese nur äußerst begrenzte Auswirkungen auf die Endergebnisse haben. Und los geht's. Wir sehen, dass der Cyberpunk-Stil viel sichtbarer ist als das Beispiel aus der vorherigen Vorlesung Falls wir ein Stilreferenzbild haben, das wir für unsere Bilderzeugung verwenden möchten, zusammen mit der Inhaltsreferenz können wir es zusammen mit der Inhaltsreferenz auch bearbeiten Ich möchte mit dem Stil dieses Bildes experimentieren Lassen Sie mich ihn als Referenz wählen. Ich gebe eine neue Eingabeaufforderung ein. Behalten wir das Modell Leonardo Kina Excel. Und für dieses Projekt möchte ich PhotoRealFunction aktivieren Jetzt klicken wir auf Generieren. Tolle Ergebnisse, und ich denke, sie sehen für uns sehr realistisch aus wie die Realität. Lassen Sie uns nun versuchen, die Pose als Referenz zum Bild zu verwenden. Bevor wir beginnen, entfernen wir diese beiden Referenzen und wählen dann Pose zu Bild. Lassen Sie uns zur Abwechslung dieses Referenzbild auswählen. Lassen Sie uns auch das Seitenverhältnis ändern. Ich möchte das Modell auf Diffusion Excel ändern. Und lassen Sie mich die Aufforderung ändern. Ich mag diese Ergebnisse wirklich. Wir sehen ziemlich ähnliche Umfragen wie auf dem Referenzbild ohne Hintergrunddetails Wie immer können wir mit dem Stärkeregler des Referenzbilds spielen Stärkeregler des Referenzbilds Wir können unsere Eingabeaufforderung auch ändern, wenn wir Änderungen an der ersten Iteration vornehmen möchten Änderungen an der ersten Iteration Mit zunehmender Stärke des Referenzbildes Ähnlichkeit des neuen Bildes mit dem Referenzbild wurde die Ähnlichkeit des neuen Bildes mit dem Referenzbild Und jetzt haben wir auch eine Neonfarbe auf dem Hintergrund. Bitte zögern Sie nicht, mit diesen Referenzbildern zu experimentieren , die wir gerade behandelt haben und die ich im nächsten Video sehen werde. 17. Bilder verbessern mit Referenzbild: Inhaltsreferenz zur Erstellung von Texten: Jeder. Willkommen zurück. In diesem Tutorial möchte ich Ihnen ein weiteres Beispiel für die Verwendung eines Bildes als Inhaltsreferenz zeigen . Ich habe dieses Bild eines großen Textes, den ich in Canva vorbereitet habe, und ich möchte es als Inhaltsreferenz verwenden und es in eine stark stilisierte Ausgabe umwandeln Lass uns das machen. Also wähle ich die Inhaltsreferenz. Dann wähle ich ein Bild von meinem lokalen Laufwerk aus. Ich gebe meine Eingabeaufforderung ein. Als Modell wählen wir Leonardo Diffusion Excel. Es ist in den erweiterten Einstellungen verfügbar. Und los geht's. Wählen wir ein Seitenverhältnis zur Landschaft und wechseln wir in den schnellen Generierungsmodus. Ich bin mit anderen Einstellungen einverstanden. Ich klicke auf Generieren. Fantastische Ergebnisse. Das Ergebnis ist einzigartig und künstlerisch. Spritzer und Tropfen dringen von den Ledern aus als ob sie frisch gestrichen und noch nass wären Wie Sie sich erinnern, empfiehlt Leonardo, Beleuchtungsmodelle nicht zusammen mit Inhaltsreferenzen Aber lassen Sie uns experimentieren und sehen, welche Ergebnisse wir erzielen werden. also statt Leonardo Diffusion Excel Lassen Sie mich also statt Leonardo Diffusion Excel Leonardo Lighten Excel wählen Und ich lasse alle anderen Einstellungen unverändert. Die Ergebnisse sind okay, aber nicht so gut wie bei der Verwendung des Non-Ten-Modells. Lassen Sie uns ein weiteres Experiment durchführen und die Einstellungen für das Referenzbild auf Textbildeingabe ändern . Ich klicke auf Mehr anzeigen und wähle hier Textbildeingabe aus und klicke auf Bestätigen. Ich wähle dasselbe Referenzbild aus. Referenztyp Textbild können Sie auch stilisierte Textgrafiken erstellen Lassen Sie mich die Inhaltsreferenz entfernen und die Einstellungen unverändert beibehalten Lass uns auf Generieren klicken. Interessante Ergebnisse, und ich mag das Aussehen der Hintergrundfarbe sehr. Und da wir experimentieren, kehren wir zum Leonardo Diffusion Excel-Modell und generieren es noch einmal Ich mag das Aussehen dieser fetten, dreidimensionalen Buchstaben und den Farbverlauf Das letzte Experiment, das ich für diese Demo durchführen möchte, besteht darin, die Qualität des Generierungsmodus vom Schnell- in den Qualitätsmodus zu ändern . Beachten Sie, dass die Token-Anzahl auf 38 erhöht wurde. Bitte beachten Sie dies, wenn Sie in den Qualitätsgenerierungsmodus wechseln. Tolle Ergebnisse. Mir persönlich gefallen diese Ausgaben besser als die vorherigen. Aber lassen Sie mich im Bereich Fragen und Antworten für dieses Video wissen, welche Wahl Sie Und das war's für dieses Tutorial und wie immer für Alca im nächsten 18. Bilder verbessern mit Referenzbild: Eigene Bildreferenz erstellen: Eins. Willkommen zurück. Bisher ging es bei allen Referenzbildbeispielen darum, ein vorhandenes Bild als Stilreferenz zu verwenden. Darüber hinaus können Sie mit Leonardo ein Bild generieren und es dann mit nur einem Klick als Referenz für Ihre nächste Arbeit auswählen . Dies ist besonders nützlich, wenn Sie ein fertiges Bild mit einer bestimmten Textur oder einem bestimmten Farbmuster benötigen ein fertiges Bild mit einer bestimmten Textur oder einem bestimmten Farbmuster Neben dem Experimentieren mit der Generierung von Referenzbildern werden wir auch zwei andere Referenztypen ausprobieren zwei andere Referenztypen Kante zu Bild und Tiefe zu Bild Wir haben also viel zu besprechen. Öffnen wir Leonardo , um die Demo zu starten. Beginnen wir mit der Generierung unseres Referenzbildes. Ich habe meine Aufforderung bereits vorbereitet. Das ist eine Marmortextur in verschiedenen schillernden Farben. Ich behalte das Modell als Leonardo Lighting und die Bilddimension als Landschaft Klicken wir auf Generieren. Ich mag diese Textur sehr und hoffe, dass sie sich hervorragend als Stilreferenzbild eignet. Lassen Sie mich eines dieser Bilder herunterladen. Ich glaube, das gefällt mir am besten. Und als Nächstes muss ich es als Stilreferenzbild auswählen. Also klicke ich auf Style Reference und wähle dieses Bild von meinem lokalen Laufwerk aus. Lassen Sie mich jetzt eine Aufforderung ändern. Lassen Sie uns alle anderen Einstellungen ohne Änderungen beibehalten und auf Generieren klicken. Sie sehen hier, dass der Stil sowohl auf den Vordergrund als auch auf den Hintergrund des Bildes angewendet wurde , nicht nur auf die Küchenmöbel, und das ist nicht der Effekt , nach dem ich gesucht habe. Folgendes können Sie tun, um das Problem zu beheben. Lassen Sie uns dieses Referenzbild entfernen und noch einmal eine neue 11 generieren. Hier ist also eine Eingabeaufforderung, mit der ich das erste Referenzbild generiert habe. Aber lassen Sie mich dieses Mal diese Wörter hinzufügen, drei D, Material, Kugel, auf weißem Hintergrund. Ich habe drei Kugeln aus D-Material auf weißem Hintergrund hinzugefügt , sodass die Textur ich erzeugen möchte, auf das Hauptmotiv meines Originalbilds angewendet wird , wie die Küchenmöbel in meinem Projekt, und nicht auf das gesamte Bild. Lassen Sie uns auch das Bildseitenverhältnis auf Quadrat eins ändern. Andernfalls könnten wir zwei oder sogar mehr Kugeln erhalten und dann auf Generieren klicken. Für unsere Zwecke funktioniert dieses Bild am besten, da wir eine Kugel mit drei D auf einem breiten Hintergrund haben. Lassen Sie mich dieses Bild also auf mein lokales Laufwerk herunterladen. Und jetzt verwenden wir das neue Bild als Stilreferenz. Also kehre ich zu meiner ursprünglichen Aufforderung zurück. M. Immer noch nicht ganz perfekt, da wir einige Teile der Textur auf dem Bildhintergrund sehen . Lassen Sie uns ein Experiment machen und das Seitenverhältnis ändern , um es wieder darzustellen und Wärme zu erzeugen Die Ergebnisse sind so ziemlich die gleichen wie bei der quadratischen Bildausgabe Als Nächstes können wir hier also entweder die Stärke des Stilreferenzbilds reduzieren die Stärke des Stilreferenzbilds oder das Modell ändern. Lassen Sie uns diese Optionen ausprobieren. Diese Ergebnisse sind ziemlich gut, lassen Sie mich auch das Modell ändern. Ich möchte sowohl Kino als auch Vision testen. Diese Ergebnisse sind auch erstaunlich. Und beachten Sie, dass wir unterschiedliche Tonhöhen und Ansichten haben unterschiedliche Tonhöhen und Ansichten , wenn wir das Modell ändern. Und versuchen wir es auch mit naturgetreuem Sehen. Fahren wir fort und fügen ein zweites Referenzbild hinzu. Dieses Mal möchte ich der Bildreferenz eine Kante hinzufügen. Edge to Image ist effektiv, wenn es darum die Zusammensetzung eines Bildes zu replizieren Hier ist ein Bild , das ich als Referenz von Rand zu Bild verwenden möchte als Referenz von Rand zu Bild verwenden Lassen Sie mich es also auf der Plattform einreichen. Lassen Sie uns erneut zum Beleuchtungsmodell wechseln und auf Generieren klicken. Tolle Ergebnisse, und wir sehen definitiv die Ähnlichkeit in der Zusammensetzung der Küchenmöbel im Vergleich zu meinem Referenzbild. Wie immer empfehle ich Ihnen, auch mit einer Änderung des Modells zu experimentieren , um die besten Ergebnisse zu erzielen. Okay, cool. Lassen Sie mich Ihnen auch eine andere Art von Referenzbild zeigen. Typ „Tiefe zu Bild“ verwendet Tiefeninformationen , um die dreidimensionalen Aspekte eines Bildes zu verbessern. Ich entferne also den Verweis von Rand zu Bild und wähle einen neuen aus. Verwenden wir dasselbe Bild als Referenz. Und ich bin mit allen anderen Einstellungen einverstanden. Lass uns auf Generieren klicken. Wir sehen hier keinen großen Unterschied, wenn wir diese Ausgabe mit der vorherigen Ausgabe vergleichen diese Ausgabe mit der vorherigen Ausgabe als wir Edge-zu-Bild-Referenz verwendet haben. , dass Sie nicht nur mit dem Ändern des Modells experimentieren Vergessen Sie nicht, dass Sie nicht nur mit dem Ändern des Modells experimentieren, sondern auch die Stärke jedes Ihrer Referenzbilder ändern können die Stärke jedes Ihrer Referenzbilder Bitte zögern Sie nicht, Ihre Kreationen zu teilen, indem Links im Q & A-Bereich für dieses Video posten Das war's für dieses Tutorial, ich werde im nächsten 19. Ein Bild mit transparentem Hintergrund erstellen: Eins. Willkommen zurück zum Video zur Text-zu-Bild-Funktion von Leonardo AI. Dieses Mal werden wir mehr über eine weitere Funktion erfahren , nämlich Erstellung transparenter Bilder. Oft müssen Sie den Hintergrund Ihres Bildes entfernen. Wenn Sie es beispielsweise als Teil einer anderen Komposition verwenden möchten oder wenn Sie den Hintergrund ändern müssen, bietet Leonardo eine Option zum Entfernen des Hintergrunds für alle von Ihnen generierten Bilder. Um den Hintergrund zu entfernen, klicken Sie einfach auf das Symbol zum Entfernen des Hintergrunds in der unteren Werkzeugleiste Ihres Bildes. Das Entfernen des Hintergrunds funktioniert am besten, wenn sich ein bestimmtes Objekt befindet im Vordergrund Ihres Bildes ein bestimmtes Objekt befindet. Aber auch in diesem Fall können Sie hier und da einige Unvollkommenheiten und Teile des alten Hintergrunds feststellen hier und da einige Unvollkommenheiten und Teile des alten Hintergrunds Aber hier ist, was Sie stattdessen tun können. Sie können Leonardo anleiten, das Bild von Anfang an ohne Hintergrund zu generieren ohne den Hintergrund nach der Erstellung des Bildes auf der Startseite entfernen Hintergrund nach der Erstellung des Bildes auf der zu Klicken Sie unter Erwecken Sie Ihre Ideen zum Leben auf Bilderstellung Gehen Sie zu den erweiterten Einstellungen und aktivieren Sie die Transparenz. Geben Sie als Nächstes Ihre Eingabeaufforderung ein. Bitte beachten Sie, dass kürzere Eingabeaufforderungen am besten funktionieren, wenn die Transparenzfunktion aktiviert ist Was die Modellauswahl angeht, so funktioniert die Transparenzfunktion laut Leonardos Dokumentation am besten mit Leonardo Kino Vision und Albedo Wählen wir Leonardo Kino. Lassen Sie uns auch ein Seitenverhältnis in ein Quadrat ändern und ich drücke auf Generieren. Das ist ein interessantes Problem, das wir haben. Es scheint, dass die Transparenzfunktion ausgeschaltet wurde , als ich das Modell auf Kino umgestellt habe. Lassen Sie uns überprüfen, ob meine Vermutung richtig ist, also aktiviere ich die Transparenz noch einmal. Dann habe ich das Modell auf Vision umgestellt. Und lassen Sie uns überprüfen, ob die Transparenzfunktion aktiviert ist. Nein, ist es nicht. Als Erstes müssen wir also entscheiden, welches Modell wir verwenden möchten, und danach die Transparenzfunktion aktivieren. Bitte behalte das im Hinterkopf. Lass mich nach Kina zurückkehren. Schalte die Transparenz ein. Alle anderen Einstellungen scheinen in Ordnung zu sein. Lass es uns noch einmal versuchen. Diesmal ist der Hintergrund transparent und unterstreicht geometrische Design des Eichhörnchens im Low-Poly-Art-Stil Wenn Sie möchten, können Sie Ihrem Projekt auch Elemente hinzufügen, aber nicht alle Elemente sind mit Transparenz kompatibel Ich empfehle Ihnen, anhand dieser Tabelle im Benutzerhandbuch nachzusehen, ob das Modell und das Element verwendet werden können oder nicht. Ich werde im Ressourcenbereich für das Video einen Link zu diesem Handbuch hinterlassen . Mal sehen, welches Element laut Bedienungsanleitung das beste Ergebnis liefert . Ich wähle Color Pop. Wenn Sie die Stärke von Elements verringern, wird in der Regel die Leistung verbessert. Also lass uns das machen. Stellen wir sicher, dass die Transparenzfunktion hier auf Allgood verfügbar ist , und ich klicke auf Generieren Das Farbschema der zweiten Generation ist reichhaltiger und umfasst eine breite Palette von Farbtönen, von tiefen Orangen bis hin zu sanften Rosa- und Lilatönen der zweiten Generation ist reichhaltiger und umfasst eine breite Palette von Farbtönen, von tiefen Orangen bis hin zu sanften Vergleichen Sie es mit dem einfarbigeren Orange-Weiß-Schema des ersten Eichhörnchens . Lass mich im Q&A-Bereich für dieses Video wissen, welche dieser beiden Generationen dir am besten gefällt Q&A-Bereich für , und das war's für das Tutorial, ich werde im nächsten Meta darauf ich werde im nächsten Meta 20. Einführung in praktische Anwendungsfälle für die Bilderstellungsfunktion: Alle zusammen und willkommen im neuen Abschnitt des Kurses. Bisher haben wir viel über die verschiedenen Funktionen gesprochen, die in Leonardo AI zur Verfügung stehen, um Bilder aus Textbeschreibungen zu erstellen. In diesem Abschnitt konzentrieren wir uns mehr auf die praktischen Anwendungen dieser Tools und erfahren, die praktischen Anwendungen dieser wie Sie sie für Geschäftszwecke wie die Erstellung von Marketingmaterial, Produktprototyping, UX, UI-Design, Logodesign, Erstellung interaktiver Inhalte und mehr verwenden für Geschäftszwecke wie die Erstellung von Marketingmaterial, Produktprototyping, UX, UI-Design, Logodesign, Erstellung interaktiver Inhalte und mehr Ich füge diese Anwendungsfälle hinzu, um Ihnen noch mehr Ideen zur praktischen Anwendung dieser neuen Technologie zu geben praktischen Anwendung dieser und Sie zu inspirieren, über diesen Kurs hinauszugehen und die Tools, die Sie gelernt haben, in Ihren Arbeitsalltag zu integrieren gelernt haben, in Ihren Arbeitsalltag Ich ermutige Sie, jeden Anwendungsfall, den Sie bald sehen werden, zu verfolgen jeden Anwendungsfall, den Sie bald sehen werden, zu den PDFs, die jeder Vorlesung beigefügt sind, finden Sie Beispiele für Anleitungen, die Sie ausprobieren können, sowie weitere Ressourcen, die Sie möglicherweise benötigen, um mir zu folgen Natürlich sind die in diesem Abschnitt behandelten Anwendungsfälle bei weitem nicht alles, wofür Leonardo KI verwendet werden kann. Ich möchte Sie bitten, im Abschnitt „Fragen und Antworten“ des Videos mitzuteilen Abschnitt „Fragen und Antworten“ des , wie Sie das Produkt verwenden Ich verspreche, alle Antworten zu überprüfen und zusätzliche Tutorials zu den aufschlussreichsten oder ungewöhnlichsten Fällen beizufügen zusätzliche Tutorials den aufschlussreichsten oder ungewöhnlichsten Und ohne weitere Umschweife fangen wir an. 21. Use Case 1: Marketing – Assets für Social-Media-Posts erstellen: Eins und willkommen zurück. Der erste Anwendungsfall, den wir untersuchen werden, ist die Verwendung von Leonardo AI für die Erstellung von Marketingmaterialien. Stellen Sie sich vor, Sie arbeiten als Social-Media-Manager für ein umweltfreundliches Reiseunternehmen , das geführte Naturerlebnisse anbietet. Sie möchten fesselnde Social-Media-Inhalte erstellen, um Ihre Abonnenten dazu zu inspirieren, ihre nächste Reise zu planen, und Sie möchten, dass diese Inhalte die landschaftliche Schönheit Ihrer Standorte präsentieren, ohne in komplexe und teure Drehorte investieren zu die landschaftliche Schönheit Ihrer Standorte präsentieren , ohne in komplexe und teure Drehorte investieren müssen. Sie können Leonardo AI verwenden, um Bilder für den Instagram-Feed Ihres Unternehmens, Geschichten und echte Titelbilder von der Startseite aus zu erstellen Bilder für den Instagram-Feed Ihres Unternehmens, Geschichten und echte Titelbilder von der Startseite aus Öffnen Sie die Funktion zur Bilderstellung. Geben Sie als Nächstes Ihre Eingabeaufforderung ein. Ich habe diesen vorbereitet. Wählen wir ein Modell für eine lebensechte Vision. Wählen Sie zwischen schnellen und hochwertigen Generierungsmodi für Instagram-Posts wählen Sie das quadratische Seitenverhältnis Und für meine Arbeit werde ich mich an vier generierte Bilder halten. Klicken wir auf Generieren, um die ersten Ergebnisse zu sehen. Wir haben mit der ersten Iteration sehr gute Ergebnisse erzielt mit der ersten Iteration Folgendes können Sie tun, um sie noch weiter zu verbessern. Zunächst können Sie damit experimentieren, verschiedene voreingestellte Stile anstelle des standardmäßig von Leonardo AI angebotenen dynamischen Standardstils auszuwählen. Sie können auch ein oder mehrere Elemente aus der von Leonardo angebotenen Elementsammlung auswählen mehrere Elemente aus der von Leonardo angebotenen Elementsammlung . Und wenn Sie Fotos wie in meinem Beispiel generieren, können Sie PhotoEalFunction für realistischere Bilder aktivieren für realistischere Gehen Sie dazu zu erweiterten Einstellungen und aktivieren Sie Mal sehen, welche Ergebnisse wir diesmal erzielen werden. Beachten Sie, dass die Anzahl der für diese Generation benötigten Token erheblich erhöht wurde für diese Generation benötigten Token erheblich erhöht wurde, da Leonardo bei der Auswahl von FOA Real vom schnellen in den hochwertigen Generierungsmodus wechselt Denken Sie also bitte daran, wenn Sie mit FOA Real arbeiten. Tolle Ergebnisse. Die Farben sind sehr lebendig und alle Bilder sind sehr fotorealistisch. Oft müssen Sie Bilder in einem bestimmten Stil erstellen, der für Ihre Marke einzigartig Nehmen wir an, Sie möchten für Ihre nächsten Bilder diesen ACA-freundlichen Stil der Miniaturfotografie nachahmen ACA-freundlichen Stil der Miniaturfotografie Lassen Sie uns dieses Bild also als Stilreferenz für das nächste Projekt verwenden als Stilreferenz für das nächste Projekt Ich ändere zuerst meine Eingabeaufforderung in eine neue. Und wie vereinbart, fügen wir ein Bild als Stilreferenz hinzu. Ich lasse alle anderen Einstellungen unverändert und lasse sie beim Generieren unverändert. Ich mag diesen Miniaturstil. Es ist sehr süß. Sie können die Stärke der Stilreferenz von mittel auf hoch ändern , wenn Sie die Stilstärke erhöhen möchten , oder Sie können ein zweites Bild als Stilreferenz hinzufügen. Für die Demo habe ich dieses Bild vorbereitet , das ich auch zu meinem Projekt hinzufügen möchte. Lassen Sie uns das tun und sehen, welche Änderungen es uns bringen wird. Hier ist ein Bild. Lassen Sie uns zunächst zur Stärke des mittleren Stils zurückkehren. Ich drücke Generieren. Wenn Sie die Anzahl der für die Generierung benötigten Token verringern möchten , deaktivieren Sie die Funktion „Photoreal Wir haben einen interessanten Stileffekt. Eigentlich gefällt es mir besser als das, das wir von der vorherigen Generation haben. Und da wir gerade experimentieren, lassen Sie mich die Stilstärke auf hoch stellen und den Unterschied sehen Alle Ergebnisse sehen gut aus. Aber ich denke, dass mittlere Stilstärke für mein Projekt am besten geeignet ist. Wenn Sie mit Ihren Experimenten fertig sind , laden Sie das Bild herunter, um es direkt in Ihren Instagram-Feed oder in eine Bearbeitungssoftware wie Canva oder AdobeExpress hochzuladen eine Bearbeitungssoftware wie Canva oder AdobeExpress Wenn Sie das Bild weiter bearbeiten und Text oder andere Elemente hinzufügen Bitte teilen Sie mir in den Fragen und Antworten Ihre Meinung zu diesem Anwendungsfall und AC im nächsten Video 22. Use Case 2: Produktprototyping: Eins. Willkommen zurück. Lassen Sie uns weiterhin praktische Anwendungsfälle für Leonardo AI untersuchen . Der zweite Anwendungsfall, den wir besprechen werden, ist die Verwendung von Leonardo AI für Produktprototyping und Produktvisualisierungen Dies ist nützlich, um Anlegern Ideen zu präsentieren, Marktforschung zu betreiben oder Feedback Marktforschung bevor Sie teure Herstellungsprozesse Stellen Sie sich vor, Sie arbeiten als Produktdesigner in einem Unternehmen, das sich auf die Entwicklung und Herstellung von Roboterspielzeug spezialisiert hat, Entwicklung und Herstellung von Roboterspielzeug spezialisiert hat bevor Sie teure Herstellungsprozesse Jedes Spielzeug ist mit fortschrittlichen Funktionen ausgestattet , die das Lernen, die Geräusche, den Rhythmus, die Bewegung und andere wichtige Entwicklungsfähigkeiten unterstützen Geräusche, den Rhythmus, die Bewegung und andere wichtige Entwicklungsfähigkeiten Sie und Ihr Team möchten einen Ideenworkshop durchführen, um Inspiration und frische Ideen für ein neues Spielzeugdesign zu erhalten . Sie entscheiden sich dafür, die KI-Software von Leonardo für den Job zu verwenden , die Homepage zu öffnen und die Funktion zur Bilderstellung Geben Sie Ihre Aufforderung ein. Das habe ich für diese Demo vorbereitet. Als Nächstes können Sie mit verschiedenen Modellen experimentieren , die bereits im Katalog verfügbar sind . Für diesen Anwendungsfall möchten Sie möglicherweise auch Ihr eigenes Modell anpassen, möchten Sie möglicherweise auch Ihr eigenes Modell anpassen das auf dem Bild Ihrer vorherigen Designs basiert . Wie das geht, werden wir in den nächsten Abschnitten des Kurses besprechen . Bleiben Sie also bitte dran. Ich denke, ich bleibe beim lebensechten Vision AI-Modell. Ich bin auch mit allen anderen Einstellungen einverstanden, also klicken wir auf Generieren Die erste Generation sieht faszinierend aus, aber wir können noch darüber hinausgehen, indem voreingestellte Stile und Elemente einbeziehen. Lassen Sie mich zuerst einen voreingestellten Stil hinzufügen. Ich wähle drei D-Renderings und klicke noch einmal auf Generieren. Aber alle Ergebnisse sehen großartig aus. Und lassen Sie mich auch ein Element hinzufügen. Klicken wir auf Mehr anzeigen. Fügen wir drei D-Skulpturen hinzu. Was die Elementstärke angeht, werde ich sie für diese Iteration unverändert lassen und dann auf Generieren klicken Fantastisch. Diese Bilder erwiesen sich als sehr stilisiert, wie ein Cartoon Mir gefällt sehr gut, dass die Drachen ein freundliches Aussehen mit einem weichen blauen Körper und kontrastierenden gelben Akzenten an ihren Hörnern, Klauen und Unterbauch haben ein freundliches Aussehen mit einem weichen blauen Körper und kontrastierenden gelben Akzenten an ihren Hörnern, Klauen Diese Art von Design würde sich gut für Kinderspielzeug eignen. Vergessen Sie zum Schluss nicht, mit dem Hinzufügen von Referenzbildern zu experimentieren. Ich habe diese holographische Drei-D-Kugel mit Leonardo geschaffen. Lassen Sie uns sie jetzt als Stilreferenz verwenden. Lassen Sie mich dieses Bild als Stilreferenzbild auswählen. Und lassen Sie uns auf Generieren klicken, um die Änderungen zu sehen , die der Leonard DI an der Generation vornehmen wird So ein drastischer Unterschied zwischen unserem vorherigen Drachen im Cartoon-Stil und dieser Generation Die Bilder haben ein futuristisches Roboterdesign. Der Stil wurde sehr gut aufgenommen, da wir deutlich schlanke Metallsegmente sehen , die eine Vielzahl von Farben aus dem Referenzbild widerspiegeln eine Vielzahl von Farben aus dem Referenzbild Denken Sie daran, dass Leonardo empfiehlt, die Stärke der Elemente stärker zu erhöhen, als dies normalerweise erforderlich ist, wenn Elemente zusammen mit der Stilreferenz verwendet , als dies normalerweise erforderlich ist, wenn Elemente zusammen mit der Stilreferenz Leonardo empfiehlt, die Stärke der Elemente stärker zu erhöhen werden. Lass uns versuchen, das zu tun. Also erhöhe ich es auf 1,7 und klicke noch einmal auf Generieren. Cool. Natürlich sind einige der Elemente ziemlich scharf und nicht für Kinderspielzeug geeignet, daher müssen sie in der nächsten Designversion geändert werden. Ordnung. Um diesen Anwendungsfall zusammenzufassen Verwendung von Tools wie Leonardo AI kann zwar die Verwendung professioneller 3-D-Designsoftware nicht ersetzen, aber sie kann ein hervorragendes Tool für das Designteam sein , um schnell Ideen für mögliche Designvarianten zu entwickeln, ein Produktkonzept zu entwickeln und Feedback von Benutzern und Kollegen einzuholen entwickeln, ein Produktkonzept und Feedback von Benutzern und Kollegen einzuholen Bitte experimentieren Sie auch mit diesem Anwendungsfall. Und wenn Sie schnelle Vorschläge benötigen, hinterlasse ich eine PDF-Datei mit zehn verschiedenen Eingabeaufforderungen Sie können versuchen, Ihr erstes Design für ein Roboterspielzeug zu erstellen Ihr erstes Design für ein Roboterspielzeug Ich sehe Sie im nächsten Video, in dem Sie lernen , wie Sie Prototypen für Softwareprodukte erstellen. 23. Use Case 3: UX/UI-Design: Jeder. Willkommen zurück. Lassen Sie uns weiter die Anwendungsfälle von Leonardo I untersuchen. Neben dem Brainstorming und der Entwicklung von Konzepten für physische Produkte können Sie sich auch bei der Ideenfindung für Benutzeroberflächendesigns für Mobil - oder Webanwendungen auf Leonardo verlassen Benutzeroberflächendesigns für Mobil Lassen Sie mich das wiederholen. Ich spreche von einer Phase der Ideenfindung. Normalerweise durchlaufen wir diese Phase, wenn wir neue Softwareprodukte oder Produktfunktionen entwerfen , wenn wir neue Softwareprodukte oder Produktfunktionen . Anstatt Skizzen auf einem Whiteboard oder einem Papier anzufertigen, können Sie Leonardo mehrere Eingabeaufforderungen mit Schlüsselwörtern geben , die beschreiben, was Sie erstellen möchten Suchen Sie dann nach den ungewöhnlichsten und unerwartetsten Bildern, die Sie mit in die Arbeit nehmen können Sie benötigen jedoch weiterhin eine professionelle Designsoftware wie Figma Um High-Fidelity-Prototypen zu entwerfen, können Sie mit Benutzern testen Öffnen wir Leonardo , um die Demo zu sehen. Hier ist die Aufforderung , die ich testen möchte. Hier habe ich Informationen über die Art der App, die ich entwerfe, sowie eine Sammlung von Schlüsselwörtern wie Figma, eine beliebte Designsoftware, UX, UI-Design, Design mobiler Apps und andere Ich habe auch diesen Ausdruck „ interaktive Schaltflächenelemente“ hinzugefügt , weil in meinen Tests Eingabeaufforderungen ohne sie oft nur zu Bildern ohne Schaltflächen führen , die wir normalerweise in der App erwarten würden , die wir normalerweise in der App erwarten Versuchen Sie nicht, sehr lange Eingabeaufforderungen mit vielen Details zu erstellen , da meine Tests zeigen dass längere Eingabeaufforderungen oft zu schlechteren Ergebnissen führen als solche, die mit kürzeren Eingabeaufforderungen generiert wurden Diese Aufforderung, die Sie hier sehen, ist die längste, die ich für das App-Design verwenden würde Lassen Sie uns das Seitenverhältnis auf zwei zu drei festlegen, da wir eine mobile App entwerfen die Modellauswahl angeht, habe ich die meisten Modelle für diesen Anwendungsfall getestet und festgestellt, dass sie die besten Ergebnisse bei Albedo, Leonardo Quino Leonardo Lighting und Leonardo Model erzielen Bitte denken Sie daran, dass das Leonardo-Diffusionsmodell in dieser Liste nicht verfügbar ist Um es auszuwählen, müssen Sie zu den erweiterten Einstellungen gehen und das Modell aus der Dropdown-Liste auswählen. Ich empfehle, mit Leonardo ten Excel zu beginnen, da es billiger ist als andere Modelle. Sie können später zu anderen Modellen wechseln, wenn Sie mit den Ergebnissen der zehn Modelle nicht zufrieden sind . Ich bin mit allen anderen Einstellungen einverstanden und lasse mich auf Generieren klicken. Hier sind die Ergebnisse. Nicht alle von ihnen sehen genauso aus wie App-Designs, aber denken Sie daran, dass wir uns derzeit in der Ideenphase befinden Dies sind also keineswegs originalgetreue Prototypen , die Sie den Benutzern zeigen können Eine andere Technik, die Sie ausprobieren können, besteht darin, das Wort Meisterwerk ganz am Anfang der Eingabeaufforderung in Klammern einzufügen Meisterwerk ganz am Anfang der Eingabeaufforderung in Klammern . Die Verwendung des Wortes Meisterwerk deutet darauf hin, dass das generierte Bild nicht nur funktional, sondern auch visuell beeindruckend und künstlerisch bedeutsam sein sollte nicht nur funktional, sondern auch visuell beeindruckend und künstlerisch bedeutsam sein visuell beeindruckend und künstlerisch Wenn es in Klammern steht, wird betont, dass dieser Begriff von den funktionalen Anforderungen der Aufforderung getrennt ist den funktionalen Anforderungen der Aufforderung Okay, lass uns generieren. Sie können auch versuchen, das Wort Wireframe nach dem Wort App hinzuzufügen Wort Wireframe nach dem Wort Wireframe ist eine grundlegende zweidimensionale visuelle Darstellung einer Webseite, einer App-Oberfläche oder App-Oberfläche Dieser Begriff könnte Leonardo AI dabei helfen , die richtige Richtung einzuschlagen Ich lasse auch alle anderen Einstellungen unverändert und klicke auf Generieren. H. Ich denke, wir haben einige interessante Ideen für Prototypen, aber ich würde trotzdem mit anderen Modellen experimentieren , um zu sehen, ob wir bessere Ergebnisse erzielen können. Lass uns das machen. Ich entscheide mich für Lanarduqino Gute Ergebnisse, und lassen Sie uns die gleichen Tests für die verbleibenden beiden Modelle durchführen die In Ordnung. Und das letzte Modell , das wir hier testen müssen, ist Diffusion Excel. Wählen wir es aus den erweiterten Einstellungen aus und klicken Sie auf Generieren. Und es ist erstaunlich, wie unterschiedlich die Leistung ist, wenn wir das Modell ändern. Bitte teilen Sie mir mit, welche der Ihre Lieblings-Iteration vier Versionen, die wir gerade getestet haben, Wenn Sie mit diesem Anwendungsfall experimentieren möchten, würde ich Ihnen empfehlen, mit der Aufforderung zu spielen, verschiedene Deskriptoren und Kombinationen auszuprobieren und auch diese vier Modelle zu testen, um herauszufinden , welches für die App, die Sie entwerfen, am besten geeignet Und wenn Sie alle diese getestet haben aber dennoch qualitativ bessere Mockups wünschen, sollten Sie erwägen, Ihr eigenes Modell zu trainieren Dies ist eine fortgeschrittene Technik, die wir in den folgenden Abschnitten des Kurses behandeln werden in den folgenden Abschnitten des Kurses behandeln Okay, und das war's für dieses Tutorial Alca im nächsten 24. Tief in die Welt der KI eintauchen: Hallo zusammen und willkommen zurück im neuen Abschnitt des Kurses. Stellen Sie sich vor, Sie machen eine Zeitreise und sagen Leonardo Da Vincia, dass Maschinen eines Tages Kunst schaffen könnten Und jetzt sind wir kurz davor , es Wirklichkeit werden zu lassen. Lassen Sie uns also untersuchen, wie KI nicht nur von uns lernt, sondern auch mit uns kreiert unser Verständnis von Kreativität und Innovation herausfordert . In den nächsten drei Vorlesungen dieses Abschnitts werden wir uns mit einigen Grundlagen der KI befassen und Ihnen so grundlegendes Wissen vermitteln, das Sie auf Ihrer kreativen Reise bereichern und Ihr Verständnis der Fähigkeiten und Potenziale von KI vertiefen Ihr Verständnis der Fähigkeiten und Potenziale von KI Wir werden mit einem Überblick über die heutige KI-Landschaft beginnen und darüber sprechen, wie sich die Technologie zur Kunstgenerierung im Laufe der Zeit weiterentwickelt hat und warum sie in letzter Zeit aufgrund der explosionsartigen Zunahme neuer Software und Tools so beliebt wurde der explosionsartigen Zunahme neuer Software und Tools Und natürlich werden wir besprechen, wie die Kunstgeneratoren funktionieren und wie Sie von einer einfachen Textbeschreibung zu etwas Ähnlichem übergehen können . Dieser Abschnitt ist optional. Wenn Sie sich also auf die praktische Anwendung der Technologie zur Kunstgenerierung konzentrieren möchten , können Sie sie vorerst überspringen und später darauf zurückkommen , wann immer Sie bereit sind, mehr über KI zu erfahren. Und für diejenigen unter Ihnen, die sich entschieden haben, dem Beispiel zu folgen wir sehen uns im nächsten Video. 25. KI-Landschaft von heute: Alle zusammen, willkommen zurück. In dieser Vorlesung werden wir einen Überblick über die heutige KI-Landschaft geben. Lassen Sie uns zunächst definieren, was KI ist. Einfach ausgedrückt ist KI die Fähigkeit von Maschinen, auf ähnliche Weise wie wir Menschen zu lernen, zu verstehen, zu argumentieren und zu interagieren. Auf diese Weise können Maschinen neue Probleme lösen , die sie zuvor nicht lösen konnten. KI unterstützt beispielsweise Sprachassistenten wie Syria, empfiehlt Filme auf Netflix und hilft Ärzten bei der Diagnose von Krankheiten. KI umfasst eine Reihe von Technologien , von einfachen automatisierten Regeln in alltäglichen Geräten bis hin zu fortschrittlichen Systemen, die lernen und sich anpassen, während KI bestimmte Aufgaben auf oder über der menschlichen Ebene ausführen kann auf oder über der menschlichen Ebene Zum Zeitpunkt der Aufnahme dieses Videos besitzt es weder allgemeine Intelligenz noch Bewusstsein In jüngster Zeit hat EI auch bedeutende Fortschritte in kreativen Bereichen Kunst, Musik und Literatur hervorgebracht. Genau das werden wir in diesem Kurs untersuchen. Sie nun verstanden haben, was KI ist, wollen wir darüber sprechen, wie Maschinen tatsächlich lernen. Im Kern geht es beim maschinellen Lernen, einer Schlüsselkomponente der KI, darum, Computern beizubringen, Muster zu erkennen und Entscheidungen auf der Grundlage von Daten zu treffen. Dieser Prozess ähnelt in gewisser Weise Weise , wie Menschen aus Erfahrungen lernen. Aber anstatt aus Lebenserfahrungen zu lernen, lernen Maschinen aus Daten. Maschinen lernen auf unterschiedliche Weise, wobei hauptsächlich drei Typen unterschieden werden: überwachtes Lernen, unbeaufsichtigtes Lernen und verstärkendes Lernen Dies sind die sogenannten grundlegenden Lernmethoden Jede dieser Methoden hat ihren eigenen Lernansatz und wird für verschiedene Arten von Aufgaben verwendet Beim überwachten Lernen werden KI-Modelle anhand von gekennzeichneten Daten trainiert KI-Modelle anhand von gekennzeichneten Daten Labels sind Identifikatoren, die mit Eingabedaten verknüpft sind. Sie können beispielsweise textuell sein. In einem Datensatz tierischer Potas. Jede Pota-Eingabe würde mit dem Namen der Tierproduktion wie Katze, Hund usw. gekennzeichnet . Ein anderes Beispiel sind numerische Bezeichnungen, mit denen Immobilienpreise anhand von Merkmalen vorhergesagt werden können denen Immobilienpreise anhand von Merkmalen vorhergesagt werden Überwachtes Lernen ist unverzichtbar für Anwendungen, bei denen das Modell lernt, Ergebnisse anhand der bereitgestellten Beispiele vorherzusagen . Dazu gehören Spracherkennung, Bildklassifizierung und Expertensysteme. KI-Systeme, die die Entscheidungsfähigkeiten eines menschlichen Experten in einem bestimmten Bereich nachahmen Entscheidungsfähigkeiten eines menschlichen Experten in einem bestimmten Bereich Unüberwachtes Lernen konzentriert sich darauf, Muster oder Strukturen in unbeschrifteten Daten zu finden Muster oder Strukturen in unbeschrifteten Mit anderen Worten, es entdeckt die zugrunde liegenden Muster in den Daten ohne Das unbeaufsichtigte Lernen ist von zentraler Bedeutung in Bereichen wie Empfehlungssystemen, also Systemen, die Benutzerpräferenzen vorhersagen und entsprechende Elemente vorschlagen Es wird auch in bestimmten Bereichen des maschinellen Sehens eingesetzt , bei dem es darum geht, Maschinen in die Lage zu versetzen, visuelle Informationen aus der Umgebung zu interpretieren und darauf zu reagieren aus der Die dritte Methode ist Reinforcement-Learning. Es konzentriert sich auf Trainingsmodelle, um Entscheidungen durch Versuch und Irrtum zu treffen, Feedback aus der Umgebung zu erhalten und optimale Maßnahmen durch Belohnungen zu erlernen. Es ist von entscheidender Bedeutung für Robotik, autonome Fahrzeuge und einige Planungs- und Terminierungsaufgaben wie Ressourcenmanagement und automatisierte Planungssysteme. Bitte beachten Sie, dass die meisten Anwendungsbereiche auf einer Kombination verschiedener Lernmethoden beruhen , um die Stärken der einzelnen Methoden optimal zu nutzen Dieser Ansatz führt häufig zu einer besseren Leistung und robusteren Lösungen Beispielsweise integrieren viele moderne Empfehlungssysteme alle drei Methoden ihre Stärken optimal zu nutzen Überwachtes Lernen bietet Genauigkeit auf der Grundlage historischer Daten, z. B. die Vorhersage und Empfehlung neuer Filme oder Produkte, die einem Nutzer gefallen könnten, auf der Grundlage historischer Daten mit Benutzerpräferenzen Auf der anderen Seite bietet unbeaufsichtigtes Lernen Einblicke in Nutzer, die anhand von Bewertungen allein möglicherweise nicht ersichtlich sind Clustering-Algorithmen, eine Art von Technik des unbeaufsichtigten Lernens , bei der Daten auf der Grundlage von Ähnlichkeiten in Cluster oder Gruppen eingeteilt werden, könnten feststellen, dass bestimmte Benutzergruppen dazu neigen, auch ohne explizite Bewertungen ähnliche Genres anzusehen, und Filme auf der auch ohne explizite Bewertungen ähnliche Genres anzusehen, und Filme Grundlage dieser Cluster empfehlen Und schließlich, falls Sie möchten, dass die Empfehlungsmaschine dynamisch ist und die Empfehlungen auf der Grundlage der Art und Empfehlungen auf der Grundlage der Art und wie Benutzer mit unterschiedlichen Inhalten interagieren Beim Stöbern, Ansehen von Trailern, Auswählen und Ansehen von Filmen kommt Reinforcement-Learning ins Spiel. Dieses System lernt, indem es im Laufe der Zeit mit Benutzern interagiert , und passt seine Empfehlungen auf der Grundlage der Benutzerinteraktion und des Feedbacks Ordnung, unser Überblick über die KI-Anwendungsbereiche wäre ohne die anderen beiden, die ebenfalls alle drei grundlegenden Lernmethoden nutzen, nicht vollständig anderen beiden, die ebenfalls alle drei grundlegenden Lernmethoden nutzen alle drei grundlegenden Lernmethoden Diese Anwendungsbereiche sind natürliche Sprachverarbeitung oder NLP und ALP beinhaltet das Verstehen, Interpretieren und Generieren menschlicher Sprache und wird in Anwendungen wie Sprachübersetzung, Stimmungsanalyse, Chatboard und Sprachunterstützung eingesetzt Stimmungsanalyse, Chatboard und Sprachunterstützung Und schließlich generative KI, der Begriff, der 2023 sehr populär geworden ist und von dem Sie wahrscheinlich schon einmal gehört haben Es ist ein Überbegriff, der verschiedene Techniken umfasst, die sich auf die Erstellung neuer Originalinhalte konzentrieren , die es noch nie zuvor gegeben hat und die nachahmen oder von ihnen inspiriert Beispiele aus der realen Welt nachahmen oder von ihnen inspiriert sind, die KI-Kunstgenerierung Etwas, das wir in diesem Kurs behandeln werden, bezieht sich speziell auf den Einsatz generativer KI-Techniken zur Schaffung von Kunstwerken Es ist eine Nische innerhalb der generativen KI, die sich auf visuelle Kreativität konzentriert. KI-Modelle in der Kunstgenerierung lernen mithilfe grundlegender Lernmethoden Stile, Muster und künstlerische Elemente aus bestehenden Kunstwerken und künstlerische Elemente aus bestehenden Kunstwerken und nutzen dieses Wissen dann, um neue Bilder, Gemälde oder visuelle Inhalte zu generieren , Gemälde oder visuelle In der folgenden Vorlesung werden wir mehr darüber erfahren, werden wir mehr darüber erfahren wie sich die Technologie zur Erzeugung von AIR im Laufe der Zeit weiterentwickelt hat und warum sie kürzlich im Sturm erobert wurde Aber bevor wir fortfahren, lassen Sie uns diesen Vortrag zusammenfassen. KI ist die Fähigkeit von Maschinen, auf ähnliche Weise zu lernen, zu verstehen , zu argumentieren und zu interagieren wie wir Menschen. Eine Schlüsselkomponente des maschinellen Lernens mit KI besteht darin, Computern beizubringen , Muster zu erkennen und Entscheidungen auf der Grundlage von Daten zu treffen. Maschinen lernen auf unterschiedliche Weise, hauptsächlich unterteilt in drei Typen oder grundlegende Lernmethoden: überwachtes, unbeaufsichtigtes und verstärkendes Beim überwachten Lernen wird KI anhand von beschrifteten Daten gelehrt. Unüberwachtes Lernen findet Datenmuster ohne Anleitung, und beim Reinforcement-Lernen wird durch Feedback Die meisten Anwendungsbereiche basieren auf einer Kombination dieser Lernmethoden, um die Stärken der einzelnen Methoden optimal zu nutzen Generative KI ist ein Überbegriff, der verschiedene Techniken umfasst, die sich auf die Erstellung neuer Inhalte konzentrieren , die es noch nie zuvor gegeben hat , inspiriert von Beispielen aus der realen Welt. In Ordnung. Das war's für den Vortrag und ich werde es im nächsten Video sehen. 26. Evolution von KI-Kunstgenerierungstechnologien: Alle zusammen, und willkommen zurück zu der Vortragsreihe, in der wir uns mit den Grundlagen der KI befassen In dieser Vorlesung werden wir herausfinden, wie die Technologie der AIR-Generierung dazu kam, dies und sogar das zu tun Lasst uns beginnen. Die Geschichte der generativen KI-Forschung reicht bis in die 1960er Jahre zurück. generative KI begann sich jedoch 2006 zu etwas zu entwickeln , das ihrer heutigen Form ähnelt. Der erste bedeutende Artikel diesem Gebiet von Jeffrey Hinton und seinen Mitautoren mit dem Titel Fast Learning Algorithms for Deep Belief Nuts Der erste große Durchbruch auf dem Gebiet der Bilderzeugung gelang jedoch bereits 2014 mit der Einführung eines neuartigen Frameworks namens Generative Adversarial Networks oder Gans vor der Einführung von Gans, dem Fokus von KI auf den visuellen Bereich Befasste sich hauptsächlich Bilderkennung Ganz verlagerte diesen Fokus auf die Generierung völlig neuer Bilder. Anfangs wurden sie nicht verwendet, um Text in Bilder umzuwandeln, sondern um realistische Bilder aus zufälligen chaotischen Bildern zu erstellen realistische Bilder aus zufälligen chaotischen Bildern Die Gans verwandelten diese anfänglichen chaotischen Bilder dann nach und nach in kohärente und in kohärente Gans brachte eine bedeutende Veränderung in der Art und Weise, wie Maschinen visuell detaillierte und realistische Bilder erzeugen konnten , und den Grundstein für anspruchsvollere Text-zu-Bild-Anwendungen Lassen Sie uns versuchen, etwas tiefer zu gehen und zu sehen, wie das Modell funktioniert. In der Natur implizierte das Framework zwei neuronale Netze, einen Generator und einen Diskriminator, die gegeneinander arbeiten, was zu einer verbesserten Qualität der generierten Bilder führte Diese Beschreibung ist ziemlich technisch, also lassen Sie uns sie etwas vereinfachen Stellen Sie sich zwei Personen vor, nennen wir sie den Künstler und den Detektiv. Sie spielen ein Spiel, um sich gegenseitig auszutricksen , aber auf unterhaltsame und kreative Weise. Der Künstler liebt es, Bilder zu zeichnen, aber anstatt von echten Dingen zu zeichnen, versucht der Künstler, Zeichnungen zu erstellen , die aussehen, als könnten sie echt sein, obwohl sie komplett erfunden sind. Stellen Sie sich den Künstler vor, der versucht, ein Einhorn zu zeichnen , das aussieht, als könnte es im wirklichen Leben existieren Der Detective ist wirklich gut darin herauszufinden, was echt ist und was Wenn der Künstler also eine Zeichnung zeigt, versucht der Detektiv zu erraten, ob es sich eine echte Zeichnung oder nur um eine Fantasiezeichnung des Künstlers Der Künstler macht immer wieder neue Zeichnungen und versucht, sie so real wie möglich aussehen zu lassen, und der Detektiv versucht immer wieder, richtig zu raten. Während sie weiterspielen, sowohl der Künstler der Detektiv richtig gut in ihren Jobs. In der Computerwelt ist der Künstler wie ein Teil des Spiels, ist der Künstler wie der Dinge erschafft , ein Generator, und der Detektiv ist der andere Teil, der prüft , ob sie gut genug sind oder nicht, ein Diskriminator Indem sie zusammenarbeiten und sich gegenseitig herausfordern, schaffen sie am Ende wirklich erstaunliche Dinge, die manchmal sogar Menschen glauben lassen, dass manchmal sogar Menschen glauben lassen sie real sind Nach dem Durchbruch generativer gegnerischer Netzwerke im Jahr 2014 wurden bei der Entwicklung von Text-zu-Bild-Modellen mehrere wichtige Meilensteine erreicht Im Jahr 2017 führten Forscher von Google Transformator-Modelle ein, die den Bereich des maschinellen Lernens revolutionierten revolutionierten Insbesondere bei Aufgaben Verarbeitung natürlicher Sprache beinhalten Im Laufe der Zeit entdeckten Forscher, dass Transformatormodelle auch auf visuelle Daten angewendet werden können . Eines der Hauptmerkmale von Transformatormodellen ist die Fähigkeit, die gesamte Datensequenz gleichzeitig zu verarbeiten , im Gegensatz zu herkömmlichen Modellen, die Daten Punkt für Punkt verarbeiten. Diese Funktion ermöglicht es Transformatoren, den Kontext und die Beziehungen innerhalb der Daten effektiver zu verstehen den Kontext und die Beziehungen , was sie besonders leistungsfähig für Aufgaben in der Verarbeitung natürlicher Sprache und Bildverarbeitung macht. Möglich wurde dies durch den Aufmerksamkeitsmechanismus , der ein Eckpfeiler von Transformatormodellen ist Dieser Mechanismus ermöglicht es dem Modell , sich auf verschiedene Teile der Eingabedateneingabe zu konzentrieren und zu verstehen, wie die einzelnen Teile miteinander in Beziehung stehen. Sie können sich das Transformatormodell als einen superintelligenten Roboter vorstellen , der sich alle Teile eines riesigen Dixopuzzles gleichzeitig ansehen und schnell herausfinden kann der sich alle Teile eines riesigen Dixopuzzles gleichzeitig , wie sie zusammenpassen Es ist besonders gut darin, Rätsel mit Worten oder Bildern zu lösen Rätsel mit Zu verstehen, welche Teile wichtig sind und wie sie sich alle zu einem Gesamtbild zusammenfügen. Wenn du also eine Geschichte erzählst oder ihr ein paar Zeichnungen zeigst, kann daraus schnell eine neue Geschichte oder ein neues Bild entstehen, das alles perfekt zusammenpasst. Seit ihrer Einführung waren der Einsatz von Transformatormodellen und Transformatormodellen und die Bilderzeugung weitgehend experimentell. Die Forscher untersuchten, wie diese Modelle, die ursprünglich für Text konzipiert waren, angepasst werden könnten. Um mit visuellen Daten umzugehen. Im Jahr 2021 hat sich alles geändert, als ein großes Technologieunternehmen namens Open AI Dali eingeführt hat, ein KI-System, mit dem realistische Bilder und Kunstwerke aus einer Beschreibung in natürlicher Sprache erstellt werden können realistische Bilder und Kunstwerke aus einer Beschreibung in natürlicher Sprache Dali stellte einen bedeutenden Sprung in den Fähigkeiten kreativer KI-Aufgaben Ich habe ein beispielloses Maß an Kompetenz bei der Generierung vielfältiger, komplexer und kontextuell genauer Bilder aus Textbeschreibungen bewiesen Kompetenz bei der Generierung vielfältiger, komplexer und kontextuell genauer Bilder Dies zeigte das Potenzial von KI in kreativen Bereichen, das weit über das hinausging, was bisher Als sie die Fähigkeiten von Dali sahen, wurden Entwickler und Technologieunternehmen dazu inspiriert , ähnliche Technologien zu erforschen Dies führte zu einer Welle von Innovationen und Entwicklungen im Bereich Generatorsoftware Immer mehr Unternehmen dachten, die zugrunde liegende Technologie für verschiedene Anwendungen zu nutzen . den bekanntesten Tools zur Kunstgenerierung, die seit der Einführung von Dali entstanden sind, gehören Mid Journey, Stable Diffusion, Open Art, Firefly, Leonard the AI Ungefähr zur gleichen Zeit, als Open AI Dali ankündigte, Diffusionsmodellen ein weiterer großer Durchbruch Bilderzeugung mit der Einführung von Diffusionsmodellen ein weiterer großer Durchbruch auf dem Gebiet der Diese Modelle zeigten beeindruckende Ergebnisse bei der Erzeugung qualitativ hochwertiger, detaillierter und kohärenter Bilder, oft mit der Qualität der von Gans generierten Bilder konkurrierten oder diese übertrafen Qualität der von Gans generierten Bilder Der einzigartige Prozess des Diffusionsmodells besteht darin, mit einem Bild zu beginnen, das ausschließlich aus Rauschen besteht Stellen Sie sich einen statischen Fernsehbildschirm vor. Über mehrere Wiederholungen hinweg wird dieses Rauschen mit jedem Schritt langsam reduziert, wird dieses Rauschen mit jedem Schritt langsam reduziert sodass das Bild einem realistischen und kohärenten Endbild näher kommt einem realistischen und kohärenten Endbild werden wir mehr darüber sprechen In der nächsten Vorlesung werden wir mehr darüber sprechen, wie das Diffusionsmodell funktioniert Nachdem Sie sich den Vortrag angesehen haben, werden Sie genau wissen, wie die Generatorsoftware funktioniert und wie sie eine Textaufforderung in atemberaubende Bilder übersetzt eine Textaufforderung in atemberaubende Bilder Aber bevor wir dorthin gehen, lassen Sie uns zusammenfassen, was wir in dieser Lektion gelernt haben Geschichte der generativen KI reicht bis in die 1960er Jahre zurück und mit Jeffrey Hintons Artikel von 2006 erheblich weiterentwickelt Die Einführung von Gans im Jahr 2014 stellte einen großen Fortschritt dar und verlagerte den Fokus von der Bilderkennung auf Gans verwenden ein Generator- und Diskriminatornetzwerk , um die Bildqualität zu verbessern Ähnlich einem Spiel zwischen einem Künstler und einem Detektiv revolutionierten die 2017 eingeführten Transformer-Modelle den Bereich des maschinellen Lernens und wurden sowohl auf sprachliche als auch auf visuelle Daten angewendet Dali, ein KI-System, das realistische Bilder aus Textbeschreibungen erstellen kann , zeigt das Potenzial von KI in kreativen Bereichen, das weit über das hinausgeht, was bisher für möglich gehalten wurde möglich gehalten Ein weiterer Durchbruch auf dem Gebiet der Bilderzeugung ist die Erzeugung von Bildern, indem sie vom Rauschen bis hin zu detaillierten Bildern verfeinert werden sie vom Rauschen bis hin zu Ordnung, das war's für das Video und wir sehen uns im nächsten 27. Wie KI Kunst generiert: Alle zusammen, willkommen zurück. In diesem Vortrag wollen wir untersuchen, wie die AIR-Generierung tatsächlich funktioniert. Was passiert, nachdem Sie eine Texteingabeaufforderung eingegeben und auf Generieren geklickt haben, und ob und wie können Sie den R-Generierungsprozess beeinflussen? Lass uns beginnen. Der AR-Generierungsprozess besteht aus den folgenden vier Schritten. Lassen Sie uns näher auf jeden Schritt eingehen. Erster Schritt, Datenerfassung und Vorverarbeitung. Der Prozess beginnt mit dem Sammeln eines großen Datensatzes von Bildern Hier sprechen wir wirklich großen Datensätzen mit Hunderten von Millionen von Bildern sowie von Textbeschreibungen Je größer der Datensatz und desto mehr Vielfalt, z. B. Bilder mit einer Vielzahl von Motiven, verschiedenen künstlerischen Stilen, Lichtverhältnissen Je vielfältiger und nuancierter das Lernen sein kann, und je mehr Bilder letztendlich generiert werden, ist es, als würde man einem Künstler ein breiteres Spektrum an Erfahrungen bieten, von denen er sich inspirieren lassen Sobald die Daten erfasst sind, werden die Bilder anschließend vorverarbeitet, um die Konsistenz der Daten im gesamten Modell sicherzustellen , sodass das Modell schneller und effizienter lernen kann Stellen Sie sich vor, einige Bilder wären verschwommen oder seltsam gefärbt. Ohne eine Vorverarbeitung zur Normalisierung könnte das Modell falsche oder inkonsistente visuelle Muster erkennen, könnte das Modell z. B. wenn ein unscharfes Bild mit einem Stil verwechselt Sobald die Daten gesammelt und vorverarbeitet sind, können wir mit dem zweiten Schritt, dem Training des Prozessmodells und der Bildung latenter Räume, fortfahren Training des Prozessmodells und der Obwohl es für einen AIR-Generator technisch machbar ist , mehrere Modelltypen wie Gans-, Transformatoren- oder Diffusionsmodelle zu verwenden mehrere Modelltypen wie Gans-, , haben wir bereits zuvor darauf eingegangen Die Implementierung eines solchen Systems wäre komplex. Die meisten aktuellen Tools konzentrieren sich in der Regel auf einen einzigen Modelltyp. Beispielsweise verwendet Dali hauptsächlich ein Transformatormodell, und Firefly ist ein Diffusionsmodell Welches Modell auch immer gewählt wird, es durchläuft einen Trainingsprozess, bei dem es lernt, Eingabeaufforderungen zu interpretieren und entsprechende Bilder Während des Trainings, wenn das Modell aus den Daten lernt, erzeugt es einen mehrdimensionalen Dieser Raum stellt abstrakt die verschiedenen Merkmale der Bilder wie Stil, Farbe oder Inhalt in einem niedrigdimensionalen Es wird technisch. Nehmen wir also ein Beispiel. Stellen Sie sich vor, wir trainieren ein Modell anhand eines Datensatzes mit verschiedenen Tierbildern. Während des Trainings entwickelt das Modell einen mehrdimensionalen Zehnerraum Lassen Sie uns dieses Konzept vereinfachen, indem es uns als eine große unsichtbare Karte vorstellen Jede Dimension in diesem Raum steht für unterschiedliche Merkmale der Tiere Denken Sie an eine Dimension für Farben wie Braun, Weiß, Schwarz, eine andere für Größe, Klein, Mittel, Groß, eine für Typ, Säugetier , Vogel, Reptil usw. Jeder Punkt in diesem Raum ist eine Kombination dieser Merkmale Ein Punkt könnte für ein kleines braunes Säugetier wie ein Eichhörnchen stehen , während ein anderer Punkt für einen großen, weißen Vogel wie einen Schwan stehen könnte weißen Vogel wie einen Es ist schwierig, sich viele Dimensionen vorzustellen . Vereinfachen wir es also weiter. Stellen Sie sich ein zweidimensionales Gitter vor. Die horizontale Achse steht für Größe. Links ist klein, rechts ist groß und die vertikale Achse steht für Farbe. Die Unterseite ist dunkel und die Oberseite ist hell. Ein Punkt auf diesem Gitter zeigt die Größe und Farbe eines Tieres. Wenn die KI ein Bild von einem großen, dunklen Tier erstellen möchte , bewegt sie sich zu einem Punkt auf dem Raster, der sich in der oberen rechten Ecke befindet , groß und dunkel ist. Dieser Punkt im Zehnerfeld entspricht den Merkmalen des Tieres, das er erzeugen wird. Der tatsächliche Zehnerraum ist weitaus komplexer viel mehr Dimensionen als nur zwei oder drei, oft im Bereich von Hunderten oder Tausenden. Es ist nicht etwas, das du mit deinen Augen sehen kannst. Es ist eher ein mathematisches Konzept in der Maschine gespeichert ist, auf der KI läuft. Ich bat jedoch darum, den multidimensionalen latenten Raum für mich zu visualisieren , und das ist das Bild, das ich bekommen habe. Nicht schlecht Die KI lernt während des Trainings, sich in diesem komplexen Raum zurechtzufinden . Indem sie sich in diesem Raum bewegt, kann sie eine Vielzahl von Bildern erzeugen. In unserem Beispiel Tierbilder mit jeweils unterschiedlichen Merkmalskombinationen. Ordnung. Nachdem der zweite Schritt erledigt ist, sind wir bereit, mit dem unterhaltsamen Teil fortzufahren. Schritt drei: Generieren von Grafiken aus einer Textaufforderung. Das KI-Modell verwendet Ihre Textaufforderung , um durch den latenten Raum zu navigieren und dabei Punkte zu finden, die den gewünschten Merkmalen oder Stilen entsprechen die den gewünschten Merkmalen oder Stilen Jedes Modell hat seinen eigenen einzigartigen Mechanismus um im latenten Raum zu navigieren und Sehen wir uns an, wie das Diffusionsmodell funktioniert , wenn es darum geht, Bilder aus Textanfragen zu generieren Das Modell beginnt mit einer Leinwand aus reinem Rauschen, einer zufälligen Anordnung von Pixeln Wenn das Modell wie eine Katze auf dem Sofa eine Aufforderung erhält, verwendet es diese Eingabe als Leitfaden die Richtung für den Transformationsprozess festzulegen. Das Modell verfeinert die Leinwand dann iterativ, indem es durch verschiedene Regionen oder Kardinaten innerhalb des latenten Raums navigiert und für die Eingabeaufforderung relevante Merkmale einfügt und schärft einfügt und schärft. Dies wird als umgekehrte Diffusion bezeichnet, d. h. das Entfernen des Rauschens von der ursprünglichen Wenn das Rauschen nachlässt, beginnen sich Merkmale abzuzeichnen. Ausgehend von der Aufforderung und den daraus gewonnenen Erkenntnissen beginnt das Modell, Elemente wie die Form einer Katze, die Textur eines Sofas usw. einzuführen Elemente wie die Form einer Katze, die Textur eines Sofas usw. Phase steht für ein Hin - und Herwechseln zwischen dem lauten und dem weniger verrauschten Zustand, in dem das Modell entscheidet, welche Merkmale der gegebenen Aufforderung entsprechen Das endgültige Bild ist eine kohärente und realistische Darstellung einer Katze auf einem Sofa Dieses Bild stellt eine spezifische Kombination von Merkmalen dar, die im beladenen Raum, in der Größe, Farbe und Haltung der Katze, im Stil und in der Farbe des Sofas kodiert und Haltung der Katze, im Stil und in der sind und allesamt von der ersten Aufforderung und der Anstrengung des Models beeinflusst werden und der Anstrengung des Models Jetzt haben Sie vielleicht eine sehr vernünftige Frage. Aber wie kommt es, dass das Model über die Größe, Farbe oder Pose der Katze entscheidet ? Diese Details stammen aus der Eingabeaufforderung. Falls Sie eine einfache Eingabeaufforderung haben, z. B. eine Katze auf einem Sofa, das Modell für das endgültige Bild möglicherweise standardmäßig die am häufigsten zu sehenden oder durchschnittlichen Darstellungen von Katzen, die auf ihrem Training basieren. also der Aufforderung weitere Details hinzufügen, z. B. Deskriptoren wie Süß für eine Katze und antik für ein Sofa, veranlassen Sie das Modell, durch spezifischere Bereiche des latenten Raums zu navigieren, die diesen spezifischen navigieren, die Attributen entsprechen Cute kann sich auf bestimmte ästhetische Merkmale der Katze beziehen , während antik auf bestimmte Stile oder Muster beziehen kann , die mit Sofas in Verbindung gebracht Infolgedessen erzeugt das Modell ein Bild, das nicht nur eine Katze und ein Sofa beinhaltet, sondern auch die spezifischen Eigenschaften von niedlich und antik wiedergibt . Dies führt zu einem nuancierteren und kontextreicheren Bild. Natürlich gibt es auch ein gewisses Maß an Zufälligkeit in der Art und Weise, wie das Modell durch den latenten Raum navigiert, was zu kreativen und vielfältigen Ergebnissen führt also dieselbe Eingabeaufforderung verwenden erhalten Sie möglicherweise jedes Mal andere Bilder , da das Modell zufällig durch seinen latenten Raum navigiert Wir sind fast am Ende des Prozesses der Bildgenerierung aus den Textproms Der letzte Schritt beinhaltet Nachbearbeitung, bei der wir das Bild verbessern können, indem beispielsweise Text hinzufügen, Kontrast anpassen oder sogar Teile der Komposition anpassen Die Anzahl der Schritte, mit denen Sie das Bild bearbeiten können hängt von Ihrer Kreativität und dem gewünschten Endergebnis ab. Es versteht sich von selbst, dass der Nachbearbeitungsschritt optional ist. Sie können das mit der KI-Generatorsoftware generierte Bild ohne Änderungen Wenn du es magst wie es ist. Cool. Das war's für die Vorlesung, und lassen Sie uns wie immer zusammenfassen, was wir gerade gelernt haben Der Prozess der AI R-Generierung besteht aus vier Schritten. Der Prozess beginnt mit dem Sammeln und Vorverarbeiten eines riesigen Datensatzes von Bildern und deren Beschreibungen, um der KI etwas beizubringen Der nächste Schritt umfasst das Modelltraining und Bildung eines latenten Raums, wobei dieser Raum abstrakt verschiedene Merkmale des Bildes repräsentiert , wie Stil, Farbe und andere Schritt drei beinhaltet das Generieren von Grafiken anhand einer Texteingabeaufforderung mit Hilfe von Eingabeaufforderungen, um durch den latenten Raum zu navigieren den latenten Durch das Hinzufügen bestimmter Deskriptoren zu den Eingabeaufforderungen kann das EI detailliertere und kontextuellere Bilder erstellen detailliertere und kontextuellere Bilder Der letzte und optionale Schritt umfasst Nachbearbeitungsaktivitäten, weitere Anpassung der KI-generierten Bilder ermöglichen umfasst Nachbearbeitungsaktivitäten, die eine weitere Anpassung der KI-generierten Bilder ermöglichen. In Ordnung, ruf ACA im nächsten Video an. 28. Erste Schritte mit Motion: Jeder. Willkommen im neuen Abschnitt des Kurses. Hier werden wir den nächsten Schritt bei der Arbeit mit generierten Bildern machen und sie mithilfe des Bewegungsmoduls Leonardo As zum Leben erwecken . Mit der benutzerfreundlichen Oberfläche der Plattform Erstellen von Videoclips in Kurzform ein nahtloser und intuitiver Prozess. Sie müssen lediglich ein Bild auswählen, entweder eines, das mit Leonardo generiert wurde , oder eines von Ihrem Gerät. Die letztere Option ist verfügbar , wenn Sie an einem der Premium-Pläne arbeiten. Um das Video zu generieren, müssen Sie sich die Beschreibung des Abschlussballs nicht einfallen lassen. Stellen Sie einfach eine Bewegungsstärke ein, um zu definieren wie viel Bewegung dem Video hinzugefügt werden soll, und klicken Sie auf die Schaltfläche Generieren. Aber das ist genug vom Intro. Lassen Sie uns in die Demo eintauchen, um alles in Aktion zu sehen. 29. Lass uns dein erstes Video mit Leonardo.Ai erstellen!: Startseite, klicken Sie unter Erwecken Sie Ihre Ideen zum Leben auf Motion. Wählen Sie alternativ in der Werkzeugleiste auf der linken Seite Bewegung aus. im nächsten Popup-Bildschirm Klicken Sie im nächsten Popup-Bildschirm auf Bild auswählen. Wählen Sie als Nächstes ein Bild hochladen, um loszulegen falls Sie ein Bild von Ihrem lokalen Laufwerk auswählen möchten . Wie bereits erwähnt, ist diese Option nur für zahlende Abonnenten verfügbar. Sie können auch ein Bild aus Ihren eigenen Generationen oder aus Bildern, die Sie in Ihren Sammlungen gespeichert haben, Community-Feed-Bilder oder die Bilder Ihres Follower-Feeds auswählen Ihren eigenen Generationen oder , die Sie in Ihren Sammlungen gespeichert haben, Community-Feed-Bilder oder die Bilder Ihres Follower-Feeds Wählen wir zunächst ein Bild aus, das wir zuvor generiert haben Wählen wir dieses Bild aus, da es mehrere bewegliche Elemente wie diese Autos im Hintergrund sowie eine Frau im Vordergrund enthält mehrere bewegliche Elemente wie diese Autos im Hintergrund . Ich erwarte, dass sich die Frau bewegt, während sie die Straße überquert. Die Autos sollten dagegen still stehen bleiben. Es wird sehr interessant sein zu sehen, wie die Animation funktioniert. Ich klicke auf Bestätigen. Wir können auch die Bewegungsstärken ändern, um zu definieren, wie viel Bewegung hinzugefügt wird . Lassen wir es so. Der Antrag ist privat anderen Leonardo-Nutzern nicht zur Verfügung. Diese Option ist verfügbar, wenn Sie die kostenpflichtigen Pläne von Leonardo verwenden. Alles gut. Lassen Sie mich auf Generieren klicken. Leonardo wird einige Zeit brauchen, um die Bewegung zu generieren . Schauen Sie sich Ihr Video an und gehen Sie in Ihre Bibliothek. Und wenn es noch nicht da ist, bedeutet das, dass Leonardo es immer noch generiert, während wir sprechen. Sie können zum Abschnitt Bilderstellung gehen und Sie werden sehen, dass die Bilderzeugung hier im Gange ist. Lass uns ein bisschen warten. Wie der Clip fertig ist. Klicken wir darauf, um es zu vergrößern. Wir sehen, dass es alles andere als perfekt ist, höchstwahrscheinlich, weil wir eine Person ausgewählt haben, die wir bewegen wollten. Beachten Sie andererseits, wie Leonardo identifiziert hat, welche Teile des Bildes animiert werden sollten. Lassen Sie mich Ihnen ein weiteres Beispiel zeigen, das ich von diesem Bild bekommen habe. Es ist weniger kompliziert als das vorherige, da keine Personen oder Charaktere beteiligt sind . Bitte beachten Sie jedoch, wie gut Leonardo die Bewegung der Schneeflocken aufgenommen hat so diese gemütliche Winteratmosphäre geschaffen hat Mir gefällt auch die Pfadbewegung, als würden wir durch diesen Winterwald gehen und die Umgebung erkunden Jetzt sind Sie an der Reihe, diese Funktion in Aktion auszuprobieren und Ihre Kreationen zu animieren Wir sehen uns im nächsten Video 30. Einführung in fortgeschrittene Techniken: Training des eigenen KI-Modells: Hallo und willkommen im neuen Abschnitt des Kurses. Wenn Sie den vorherigen Vorlesungen gefolgt sind, sollten Sie bereits mit der Arbeit mit Leonardo-KI-Modellen vertraut sein . Wie sich jedes Modell von den anderen unterscheidet, und höchstwahrscheinlich haben Sie einige bevorzugte Modelle, die Sie meistens für Ihre Projekte auswählen. Es kann jedoch vorkommen, vordefinierte Modelle Ihren Anforderungen nicht mehr entsprechen. Wenn Sie beispielsweise weiterhin Bilder eines bestimmten Stils oder Themas oder Bilder mit konsistenten Charakterdesigns Ihrer Wahl erstellen möchten Bilder eines bestimmten Stils oder Themas oder Bilder mit konsistenten Charakterdesigns Ihrer Wahl erstellen , funktionieren die vorhandenen Modelle hier nicht , da sie nicht auf Bildern dieses bestimmten Stils oder mit dem spezifischen Charakterdesign , das Sie erstellen möchten, trainiert wurden dieses bestimmten Stils oder mit dem spezifischen . Hier können Sie Ihr eigenes Modell trainieren und es dann anstelle der auf der Plattform verfügbaren vordefinierten Modelle verwenden . Lassen Sie mich Sie vorab warnen, dass das Trainieren eines Modells eine Premium-Funktion ist. Wenn Sie also gerade ein kostenloses Abonnement haben, sollten Sie erwägen, Ihr Abonnement zu aktualisieren , um den Tutorials zu folgen . In den kommenden Vorlesungen werden wir jeden Schritt der Modellentwicklung durchgehen. Wir werden zunächst einen Datensatz mit Bildern erstellen, die zum Trainieren des Modells benötigt werden, und herausfinden, welche Bilder für das Modelltraining geeignet sind und welche nicht. Als Nächstes werden wir das Modell trainieren und es in Aktion ausprobieren. Schließlich werden wir das Modell verfeinern falls wir Unvollkommenheiten in den generierten Bildern feststellen und den ursprünglichen Datensatz verbessern möchten den ursprünglichen Datensatz verbessern möchten Für die Tutorials in diesem Abschnitt werde ich so tun, als ob ich in einer Form von Innenarchitektur arbeite, und ich möchte eine Reihe von Posts für den Instagram-Account des Unternehmens erstellen Posts für den Instagram-Account des Unternehmens Mit Innenarchitektur im Memphis-Stil. Der Memphis-Stil, eine Designbewegung, die in den 1980er Jahren entstand, ist bekannt für seine vielseitige Mischung aus geometrischen Formen, kräftigen Farben kein Modell verfügbar In der Sammlung der fein abgestimmten Modelle von Leonardo AI ist , das Bilder in diesem Stil präzise erzeugen könnte Bilder in diesem Stil präzise erzeugen Also habe ich beschlossen, mein eigenes KI-Modell zu trainieren. Wenn Sie also bereit sind, mir zu folgen , lassen Sie uns anfangen. 31. Erstellen eines Datensatzes: Erstens, willkommen zum ersten Tutorial dieses Abschnitts. Lassen Sie uns zunächst einen Datensatz mit Bildern erstellen , den wir zum Trainieren des Modells verwenden werden. Hier sind die Bilder, die ich ausgewählt habe und die Innenarchitektur im Memphis-Stil repräsentieren Ich möchte Designs für ein Wohnzimmer mit einem Sofa in der Mitte entwerfen ein Wohnzimmer mit einem Sofa in der Mitte Ein Couchtisch vor dem Sofa und Sessel an der Seite des Sofas Deshalb habe ich Bilder geschaffen, die sowohl den Stil als auch die Art des Designs wiedergeben Ich möchte, dass das neue Modell repliziert wird. Ich muss Sie warnen, dass die Erstellung des richtigen Datensatzes die schwierigste Aufgabe ist Lassen Sie uns also einige wichtige Regeln durchgehen , die Sie bei der Auswahl der Bilder beachten sollten. Wählen Sie zunächst hochwertige Bilder ohne Wasserzeichen aus, die nicht verschwommen Ich empfehle dafür Adobe Stock zu verwenden. Sie können eine kostenlose 30-Tage-Testversion erhalten , mit der Sie auf zehn Bilder zugreifen können. Dies reicht aus, um das Modell zu trainieren. So habe ich meinen Datensatz erstellt. Folgendes kann passieren, wenn Sie Bilder mit niedriger Qualität auswählen. Hier sind die Bilder, die ich von Pinterest heruntergeladen habe. Sie können sehen, dass sie zwar den Memphis-Stil recht gut abbilden, ihre Qualität jedoch nicht die beste ist und viele von ihnen unscharf aussehen Und hier ist, was ich als Endergebnis erhalten habe, nachdem ich das Modell mit diesen Bildern getrimmt Die resultierenden Bilder sind ziemlich verschwommen, und die Details der geometrischen Muster an den Wänden, die Formen der Möbel und die Texturen sind alle undeutlich und verschwommen. Das ist eindeutig nicht der Effekt, den ich anstrebe. Okay, lassen Sie uns nun zur zweiten Empfehlung übergehen, was die Auswahl von Bildern für Ihren Datensatz und die Einheitlichkeit in Bezug auf Stil, Format und Seitenverhältnis betrifft, während wir dennoch Variationen innerhalb dieser Einschränkungen einführen. Das richtige Gleichgewicht zwischen Konsistenz und Variation zu finden, erreichen Sie normalerweise durch mehrere Iterationen. Trainieren Sie das Modell, überprüfen Sie die Ausgabe und nehmen Sie dann Änderungen an Ihrem Datensatz vor, bevor Sie das Modell erneut trainieren Dieses Bild funktioniert zum Beispiel nicht, weil ich gerne ein Design mit dem Sofa als zentralem Objekt des Bildes entwerfe, mit dem Couchtisch im Vordergrund und den Sesseln an den Seiten Andererseits funktioniert dieses Bild auch nicht, da hier nicht genug Platz vor dem Sofa ist und die Objekte auf der rechten und linken Seite des Sofas nicht die sind, die ich in meinen endgültigen Bildern sehen möchte in meinen endgültigen Bildern sehen möchte In meinem Datensatz habe ich versucht, verschiedene Bilder meines ausgewählten Designs zu sammeln. Sie werden zum Beispiel eine Reihe von Farben und Designvarianten für die Sofas, Couchtische und Sessel sehen und Designvarianten für die Sofas, Couchtische und Sessel Wie ich bereits erwähnt habe, müssen Sie Bilder mit demselben Seitenverhältnis sammeln Wenn Sie die Größe Ihrer Originalbilder ändern müssen, empfehle ich die Verwendung von Canva Welches ist kostenlos erhältlich. Erstellen Sie ein Dokument in Ihrer Zielgröße und laden Sie Ihre Bilder hoch. Und ziehen Sie sie dann per Drag & Drop auf die Leinwand. Ich mag diese Methode, weil Sie damit schnell Bilder erkennen können , die für das Modell nicht gut geeignet sind, wie in diesem Beispiel. Die dritte Empfehlung, die ich hier zur Bildauswahl behandeln möchte , lautet , dass Ihr Datensatz bis zu 40 qualitativ hochwertige Bilder enthalten sollte . Wenn Sie mehr als das angeben, erstellt Ihr trainiertes Modell möglicherweise den Trainingsdatensatz neu , anstatt in der Lage zu sein, neue Variationen zu generieren Für diese Demo verwende ich einen kleinen Datensatz mit bis zu sechs Bildern, und wie Sie in den kommenden Tutorials sehen können, konnte ich mit diesem kleinen Datensatz ordentliche Ergebnisse erzielen mit diesem kleinen Datensatz ordentliche Ergebnisse Richtig. Sobald Sie Ihre ersten Bilder fertig haben, gehen Sie zum Leonardo-Modul Training und Datensatz. Klicken Sie hier auf Neuer Datensatz. Geben Sie den Namen und die Beschreibung ein. Klicken Sie auf Datensatz erstellen. Klicken Sie hier auf Bilder hochladen und wählen Sie Bilder aus, die Sie für Ihr Modelltraining vorbereitet haben. Und wir sind bereit, unser erstes Modell dafür zu trainieren. Lassen Sie uns mit dem nächsten Tutorial beginnen unser erstes Modell dafür zu trainieren . Wir sehen uns dort. 32. Training des Modells und Testen in Aktion: Erstens, willkommen zum nächsten Tutorial in diesem Abschnitt. Nachdem Ihr Datensatz fertig ist, trainieren wir unser Modell mit dem Modul Training und Datensätze. Zeigen Sie mit der Maus auf Ihren Datensatz und klicken Sie auf Training starten Füllen Sie Metadaten für Ihr Modell aus, um die Kategorisierung und den Abruf zu erleichtern Dazu gehören Elemente wie Modellbeschreibung, Kategorie und Prompt-Instanz Sie können eine Modellkategorie aus der Liste auswählen. Ich denke, Umgebungen eignen sich am besten für mein Projekt, und was die Prompt-Instanz angeht, stellen Sie sich das als einfache Methode vor, das Modell so anzuleiten , dass es sein Trainingsdaten-Framework richtig nutzt. Bei einem Modell im Aquarellstil könnte es zum Beispiel so etwas wie ein Aquarell sein In meinem Beispiel schreibe ich Wohnzimmerdesign Ich lasse alle anderen Einstellungen wie Training, Auflösung und Basismodell unverändert Und ich glaube, ich bin bereit , mit dem Training zu beginnen. Der Trainingsprozess dauert in der Regel 30-2 Stunden, abhängig von Ihrem Datensatz Bei kleinen Datensätzen wie meinem ist es sogar noch schneller. Lass uns warten. Das Trainieren des Modells dauerte ungefähr 2 Minuten. Lassen Sie uns nun das Modell in Aktion testen. Gehen Sie dazu zum Modul Image Creation. Hier ist etwas, das Sie beachten müssen. Ihre trainierten Modelle sind nur im Legacy-Modus des Tools zur Bilderstellung verfügbar . Der Legacy-Modus ist eine alte Oberfläche, die existierte , bevor das Leonardo-Team die aktualisierte Version einführte, die Sie gerade auf dem Bildschirm sehen. Lassen Sie uns den Legacy-Modus aktivieren und einige Sekunden warten. Und hier sind wir. Diese Oberfläche kann für Sie etwas einschüchternd sein, da wir sie in den vorherigen Tutorials nicht behandelt haben, aber machen Sie sich keine Sorgen Ich erkläre Ihnen alles , was Sie wissen müssen , um Ihr eigenes Modell testen zu können Als erstes müssen Sie eine Eingabeaufforderung eingeben, die Sie testen möchten. Dies ist die Eingabeaufforderung, die ich für die erste Generation verwenden werde . Als Nächstes wählen wir das Modell aus , das wir gerade trainiert haben. Öffnen Sie die Liste der Modelle und wählen Sie andere Modelle aus. Und von hier aus öffnen Sie die Registerkarte Ihre Modelle. Klicken Sie auf Ansicht und wählen Sie dann Mit diesem Modell generieren. Unser neues Modell wurde ausgewählt. Lassen Sie uns nun sehen, ob wir hier weitere Einstellungen ändern möchten . Sie können eine Voreinstellung wählen, falls Sie Änderungen an Ihrem Originalbild vornehmen möchten Änderungen an Ihrem Originalbild vornehmen Sie können Elemente auswählen Ich empfehle, beide Einstellungen unverändert zu lassen , zumindest für die erste Iteration, damit Sie sehen können, wie Ihr neues Modell ohne zusätzliche Elemente und Wie immer können Sie eine Reihe von Bildern auswählen , die Leonardo AI generieren wird Hier ist die fotorealistische Funktion, die Sie aktivieren können , falls Sie fotorealistische Bilder generieren Auch hier, für die erste Iteration, schalten Sie es einfach Alchemy-Modus ist eine alte Version des Qualitätsgenerierungsmodus, den wir bereits in der neuen Benutzeroberfläche behandelt Er wurde standardmäßig ausgewählt, und für diese Demo werde ich ihn unverändert lassen. Hier sind einige andere Einstellungen , die Sie ebenfalls ändern können. Hier haben wir einen Transparenzschalter , den ich für mein Projekt nicht aktivieren werde Wenn wir möchten, dass unsere Bilder allen anderen Benutzern öffentlich zugänglich sind, schalten Sie diesen Indikator und lassen Sie uns hier andere Einstellungen überprüfen Du kannst aus einer Vielzahl von Eingabeabmessungen wählen oder du kannst das Seitenverhältnis für deine neu generierten Bilder aus dieser Liste auswählen das Seitenverhältnis für . Ich lasse diese Einstellungen unverändert und glaube, ich bin bereit, auf Generieren zu klicken. Unsere Bilder sind wirklich nett geworden , vor allem, wenn man bedenkt, dass ich einen sehr kleinen Bilddatensatz verwendet habe einen sehr kleinen Bilddatensatz und dass dies unsere erste Iteration ist Ich persönlich habe das Gefühl, dass ich diesem Datensatz mehr Variabilität in Bezug auf die Farben hinzufügen würde , und das können Sie ganz einfach tun, indem Ihren aktuellen Datensatz verfeinern und Ihr Modell erneut trainieren Das werden wir im nächsten Tutorial behandeln . Ich werde es dort sehen. 33. Verfeinern deines Modells: Alle zusammen, willkommen zurück. Wenn die Ergebnisse, die Sie beim Testen Ihres Modells erhalten, nicht zufriedenstellend sind oder Sie einige Verbesserungen vornehmen möchten, können Sie ein neues Modell erneut trainieren, indem Sie zu Training und Datensätzen wechseln Wählen Sie Ihren Datensatz und wählen Sie den gelöschten Datensatz aus. Sie können Bilder löschen und ersetzen oder zusätzliche Bilder zu Ihrem vorhandenen Datensatz hinzufügen . Das werde ich tun. Hier ist ein Bild, das ich zu meinem bestehenden Datensatz hinzufügen möchte , um mehr Farbvariabilität zu verleihen Leider ist es aufgrund technischer Einschränkungen nicht möglich, ein vorhandenes Modell zu aktualisieren , das bereits trainiert wurde Das bedeutet, dass jedes Mal, wenn ein Datensatz geändert wird, ein neues Modell trainiert werden muss, um die vorgenommenen Änderungen widerzuspiegeln. Lassen Sie uns ein neues Modell trainieren. Dazu klicke ich auf Training starten. Und hier muss ich die Modellbeschreibungskategorie auswählen und Instanz aufrufen. Lass uns das machen. Sie können also den Jobstatus überprüfen, indem Sie zum Jobstatus-Tempel gehen und auf Aktualisieren klicken Hier sehen wir den zweiten Job, und er ist gerade in Bearbeitung Warten wir also ein paar Minuten. Der Trainingsprozess wurde abgeschlossen. Diesmal habe ich dafür etwas länger gebraucht. Die Zeit, die zum Trainieren des Modells benötigt wird, kann also variieren. Aber das ist in Ordnung. Jetzt sind wir bereit, unser zweites Modell zu testen. Gehen wir dazu zur Funktion zur Bilderstellung. Wir befinden uns immer noch im Legacy-Modus, was für unser Projekt völlig in Ordnung ist. Lassen Sie uns das neue Modell auswählen indem wir ein anderes Modell auswählen, Ihre Modelle, und hier haben wir das neu generierte Modell. Ich klicke auf Ansicht und wähle dann Mit diesem Modell generieren. Für unser Experiment werde ich hier keine anderen Einstellungen ändern, die wir für unsere erste Iteration hatten die wir für unsere erste Iteration Lassen Sie uns einfach auf Generieren klicken Und hier sind unsere Ergebnisse. Wir sehen, dass sich das Farbschema auf diesen neuen Bildern definitiv von dem unterscheidet, das wir aus der ersten Generation erhalten haben Ich mag diese Pastellfarben sehr und ich denke, sie passen perfekt dem Projekt, das ich mir vorstelle. Sie können jedoch weiterhin mit der Änderung Ihres Datensatzes experimentieren , indem Sie einige Bilder löschen und ein neues hinzufügen und dann ein neues Modell trainieren Okay, das war's für dieses Tutorial. Natürlich ermutige ich Sie jetzt, Training Ihres eigenen Modells selbst auszuprobieren , und lassen Sie es mich bitte im Bereich Fragen und Antworten zu diesem Video wissen im Bereich Fragen und Antworten zu diesem Video Was hältst du von dieser Funktion und ob du sie nützlich findest Wir sehen uns in den kommenden Videos. 34. Einführung in fortgeschrittene Techniken: Bilder aus Zeichnungen generieren: Jeder. Willkommen zurück im neuen Abschnitt des Kurses. Wenn Sie mit der Bildgenerierung anhand von Textanweisungen oder Eingabeaufforderungen experimentiert haben Bildgenerierung anhand von Textanweisungen oder und der Meinung sind, dass es nicht ausreicht, KI nur mit Textbeschreibungen zu beauftragen, um Ihre Ideen oder Vision für das Endergebnis zu vermitteln Ich habe tolle Neuigkeiten für dich. Mit Leonardo können Sie jetzt Zeichnungen erstellen, die fast augenblicklich in Kunstwerke umgewandelt werden , was Ihnen eine völlig neue Art der Interaktion mit KI bietet eine völlig neue Art der Interaktion mit In diesem Abschnitt des Kurses werden wir uns mit dem Echtzeit-Canvas-Modul von Leonardo AI befassen, dem Sie genau das tun können Mit der Echtzeit-Canvas können Sie ganz einfach durch einfaches Skizzieren Ideen für Bilder entwickeln, auch wenn Sie sich nicht als professioneller Designer oder Künstler betrachten sich nicht als professioneller Designer Sie werden erstaunt sein, wie einfache Skizzen von Leonardo in detaillierte Bilder umgewandelt wurden, und wenn sie mit Ihrer Abschlussballbeschreibung kombiniert werden, kommen sie Ihren ursprünglichen Ideen so nahe wie möglich Ihren ursprünglichen Ich freue mich sehr, Ihnen dieses Modul vorstellen zu können , und lassen Sie uns beginnen 35. Erste Schritte mit Realtime Canvas: Erstens, willkommen zurück zu unserem dritten Tutorial, in dem wir über den Echtzeit-Canvas sprechen Beginnen wir mit dem Öffnen der Leinwand. Es ist in den KI-Tools in der Werkzeugleiste auf der linken Seite verfügbar . Fangen wir mit der passenden Holzhütte an. Und wir sehen bereits, dass unser erstes Bild sofort generiert wurde. Aber lassen Sie uns sehen, wie weit wir es mit den Zeichenwerkzeugen verbessern können , die hier in der linken Seitenleiste verfügbar sind . Das erste Werkzeug, mit dem Sie sehr oft arbeiten werden , ist ein Pinsel. Beginnen wir damit, sowohl die Pinselgröße als auch die Farbe anzupassen . Für meine Arbeit wähle ich die braune und fange dann an, die Holzhütte zu zeichnen. Lassen Sie mich eigentlich zuerst die Pinselgröße reduzieren. Es kann ziemlich schwierig sein, eine gerade Linie zu zeichnen Sie können also drücken, Umschalttaste drücken und weiterzeichnen. Jetzt haben wir die perfekte gerade Linie. Sie sehen, dass Leonardo das Ausgabebild jedes Mal anpasst das Ausgabebild jedes , wenn ich der Leinwand eine neue Linie hinzufüge Wenn Sie nur die Position einer Linie angeben möchten, klicken Sie auf dieses Symbol Wählen Sie eine Linie aus, die Sie verschieben möchten, und verschieben Sie sie dann oder verkleinern oder vergrößern Sie sie. Wir haben etwas Interessantes auf der rechten Seite unserer Leinwand, aber ich finde, dass unser Bild sehr dunkel ist. Lass uns das ändern. Ich gehe zum Ausmalen. Hier wähle ich den Hintergrund aus. Lass uns etwas aus dem blauen Farbschema wählen , etwa so. Wow, der Unterschied ist unglaublich. Ich kann mir kaum vorstellen, dass diese supereinfache Skizze in dieses atemberaubende, fantasieähnliche Bild umgewandelt werden kann. Hier ist das Setting, das bei der kreativen Transformation hilft. Kreativität, Stärke. Wenn wir es auf ein Minimum reduzieren, erhalten wir so ziemlich das gleiche Bild, das wir auf der Leinwand sehen. Wenn wir es jedoch auf das Maximum erhöhen, erhalten wir eine kreativere EI-Interpretation unserer Zeichnung und der Aufforderung. Lassen Sie mich die Kreativitätsstärke ein wenig verringern. Versuche, mit der Einstellung zu spielen , um die beste Balance für dich zu finden. Okay, eine weitere Funktion, die sich auf die endgültige Ausgabe auswirkt , sind Stilvoreinstellungen. Sie können Ihrem Projekt schnell einen bestimmten Stil zuweisen, ohne komplexe Eingabeaufforderungen hinzufügen zu müssen Lassen Sie uns mehrere Voreinstellungen ausprobieren. Mir gefallen die voreingestellten Umgebungen für mein Projekt am besten, also werde ich sie behalten Okay, lassen Sie uns mit den Einstellungen auf der rechten Seite der unteren Werkzeugleiste fertig den Einstellungen auf der rechten Seite werden. Hier können Sie zwischen dem Echtzeitmodus, einer Premium-Funktion, und dem interaktiven Modus wählen . Wenn Echtzeit ausgewählt ist, verwandelt die Echtzeit-Canvas jeden Pinselstrich nahezu in Echtzeit in Details. Wenn der interaktive Modus aktiviert ist, wartet die Leinwand darauf Ihre Zeichenaktionen abgeschlossen sind , bevor Ihre Skizzen in detaillierte Grafiken umgewandelt Lassen Sie uns in den interaktiven Modus wechseln, um zu sehen, wie es funktioniert. Okay, lassen Sie mich zurück zur Echtzeit wechseln und die Skizze weiter bearbeiten. Wenn Sie die Linie erhöhen möchten, klicken Sie auf den Radierer und nehmen Sie die Änderungen vor A Bitte beachten Sie, dass Sie die Transparenz jeder Linie, die Sie zeichnen, ändern jeder Linie, die Sie zeichnen, Wenn Sie zum Beispiel etwas Licht auf diese Seite des Daches bringen möchten , bewegen Sie den Schieberegler einfach nach links, stellen Sie die Farbe auf weißlich um und zeichnen Sie hier eine Linie Sie sehen, dass die Linie transparent ist. Dieses Bild sieht für mich aus wie Schnee, daher würde ich die Transparenz wahrscheinlich noch weiter erhöhen. Oder vielleicht ändern wir die Farbe für diese Linien auf das gelbe Spektrum. Jetzt haben wir ein bisschen Licht auf der rechten Seite des Daches. Es darf jedoch nicht zu hell sein, da die Umgebung hier ziemlich dunkel ist und wir sehen, dass die Lichter hier zugedeckt sind , sodass das helle Licht hier eine künstliche Atmosphäre erzeugen würde. Lassen Sie mich diese Zeilen entfernen. den Schieberegler wieder auf sein Maximum und zeichnen Sie eine perfekte weiße durchgezogene Linie, da ich auf der rechten Seite des Daches etwas Schnee haben möchte . Ja, so etwas sieht toll aus. Und lassen Sie uns auch ein paar weitere Änderungen hinzufügen. Okay, wir haben ein ziemlich interessantes Ergebnis auf der Seite des Ausgabebildes. Wir können mit der Kreativität weiterplanen , um zu sehen, ob wir die Ergebnisse verbessern können. Okay, lassen wir es so. Wenn Sie weitere Varianten für die Ausgabe hinzufügen möchten, gehen Sie zu den erweiterten Einstellungen, indem Sie hier auf dieses Symbol klicken, die feste SID-Option deaktivieren und dann auf zufälliges SED klicken , um ein neues Bild mit Ihrer aktuellen Eingabeaufforderung und Ihren aktuellen Einstellungen zu generieren . Passen Sie auch die Führung an. Dadurch wird gesteuert, wie genau Ihr Bildmaterial an der Texteingabeaufforderung ausgerichtet ist. Legen Sie höhere Werte fest, um die Genauigkeit zu erhöhen. Natürlich können Sie auch weiterhin mehr Details in Ihre Aufforderung das Endergebnis zu verbessern Und wenn Sie mit Ihrem Bild zufrieden sind , können Sie es auf Ihr lokales Laufwerk herunterladen , um es zu verwenden oder es später weiter zu bearbeiten. Erwägen Sie vor dem Herunterladen, das Bild zu verfeinern , indem Sie auf Sofort verfeinern klicken Diese Funktion verfeinert die Ausgabe innerhalb der Leinwand und erhöht die Auflösung auf 1024 mal 1024 Pixel Für diesen Prozess fallen keine Token-Kosten an. Sobald der Verfeinerungsvorgang abgeschlossen ist, klicken Sie auf Herunterladen, um das verfeinerte Bild auf Ihrem lokalen Laufwerk zu speichern Sie können Ihr Bild auch hochskalieren. Klicken Sie auf der rechten Seite der Schaltfläche „Bild vergrößern“ auf die Einstellungen rechten Seite der Schaltfläche „Bild vergrößern“ auf die Wählen Sie hier sowohl die Stärke des Refiners als auch den Glättungsmodus, um die Bildkohärenz zu verbessern Klicken Sie dann auf Hochskalieren, wie Sie sich erinnern diese Einstellungen gesprochen diese Einstellungen Vorlesung zur Bildverbesserung haben wir über Bildverfeinerung und Hochskalierung sowie über Bitte schauen Sie es sich noch einmal an, falls Sie eine Auffrischung benötigen. Sobald der Upscaling-Vorgang abgeschlossen ist, klicken Sie auf Herunterladen, um das angepasste Bild auf Ihrem lokalen Laufwerk zu speichern das angepasste Bild auf Ihrem Okay, das war's für dieses Tutorial. Im nächsten Video werden wir über weitere Möglichkeiten zur Verbesserung Ihres Ausgabebildes sprechen . Wir werden einige ziemlich coole Funktionen behandeln Verpassen Sie also bitte nicht diesen Vortrag und wir sehen uns dort. 36. Verbessern Ihrer Zeichnungen mit der Output-to-Input-Funktion: Erstens, willkommen zurück zum Tutorial auf Echtzeit-Canvas. Wie im vorherigen Tutorial versprochen, wollen wir sehen, was Sie sonst noch tun können, um dieses Bild zu verbessern. Mit Real Time Canvas können Sie die Ausgaben mithilfe der Ausgabeeingabefunktion weiter definieren . Sie sehen, dass, wenn ich auf diese Schaltfläche klicke, unser Ausgabebild auf die Leinwand kopiert wurde und Sie jetzt Änderungen daran vornehmen können , indem Sie darauf skizzieren Ich finde, das ist ein sehr cooles Feature, da es dir so ziemlich endlose Möglichkeiten bietet , die Ausgabe zu verbessern Lass mich hier etwas zeichnen. Leonardo versteht nicht ganz, was ich im Ausgabebild sehen möchte. Lassen Sie uns ein bisschen helfen, indem wir meine Eingabeaufforderung anpassen. Okay, perfekt. Genau das wollte ich erreichen. Lassen Sie mich auch wieder auf einen festen Sitz umsteigen , um die Variation meiner Leistung zu reduzieren. Okay, lassen Sie mich auch die kreativen Stärken ein wenig reduzieren . Dieses Bild sieht gut aus. Mal sehen, ob wir etwas Besseres als das bekommen können. Nein, das ist zu hell. Weißt du, ich glaube, ich werde die Kreativität auf jeden Fall erhöhen. Oh, der ist nett. Es ist ein ziemlich zeitaufwändiger Prozess, das richtige Gleichgewicht zwischen dem Parameter der Kreativitätsstärke und dem Endergebnis zu finden das richtige Gleichgewicht zwischen dem Parameter der Kreativitätsstärke . Ich denke, ich bin mit diesem Bild einverstanden. Denken Sie auch hier daran, dass Sie mit diesen Presets auch weiterspielen Versuchen wir es noch einmal mit Fantasy-Kunst. Eigentlich mag ich Fotografie, also lassen Sie uns das vorerst behalten, lassen Sie uns die Ausgabe noch mehrmals in die Eingabe umwandeln, um weiter mit dem Bild zu experimentieren Sie können diese Übung, bei der Sie das Ausgabebild auf die Leinwand kopieren , beliebig oft bis Sie das Ergebnis erhalten, das Ihnen wirklich gefällt und das Sie zur weiteren Bearbeitung behalten möchten Eine weitere interessante Funktion, die Sie ausprobieren können, um Ihre Ausgabe zu verbessern, besteht darin, mit der Aufforderung ein zusätzliches Bild zu generieren und es Ihrem aktuellen Bild als zweite Ebene hinzuzufügen . Klicken Sie auf das Symbol Generieren. Geben Sie als Nächstes hier Ihre Eingabeaufforderung ein. Wenn Ihnen das erste Bild nicht gefällt, können Sie so oft auf Regenerieren klicken , bis Sie Ihr perfektes Bild erhalten Ich glaube, das hier gefällt mir. Klicken wir auf Fertig. Als Nächstes müssen Sie einen Hintergrund aus diesem Bild entfernen. Klicken Sie auf Hintergrund entfernen. Symbol. Und los geht's. Jetzt müssen wir den richtigen Platz für den Schneemann vor dieser magischen Holzhütte Ich denke, ich werde auch die Eingabeaufforderung anpassen. Wir haben angefangen, hier auf der rechten Seite einige interessante Ergebnisse zu erzielen. Sie spielen so ziemlich mit der Position Ihres neuen Bildes, bis Sie die richtige Stelle dafür gefunden haben und mit der Ausgabe auf der rechten Seite der Leinwand zufrieden sind. A Wenn Sie mit dem Bild zufrieden sind, es wie immer entweder so herunter oder verfeinern Sie das Bild sofort oder skalieren Sie es und speichern Sie es dann auf Ihrem lokalen Laufwerk Das dritte, was Sie tun können, um Ihr generiertes Bild zu verbessern ist, dass Sie, anstatt eine neue Bildebene von Grund auf neu zu generieren, eine von Ihrem lokalen Laufwerk hinzufügen können Dies kann ein externes Bild , das Sie Ihrem Projekt hinzufügen möchten. Lassen Sie mich zum Beispiel dieses von meinem lokalen Laufwerk auswählen. Lassen Sie uns auch den Hintergrund entfernen. Auch hier sollten Sie mit der Position des Mondes spielen und Sie werden aufgefordert, das beste Endergebnis zu erzielen. Diese Ergebnisse sehen ziemlich interessant aus. Ich glaube, ich werde es behalten. Also lass mich dieses Bild speichern. Aber bevor ich das mache, werde ich es sofort verfeinern. Ich kann hier weiter mit der Position des Mondes spielen , ebenso wie mit anderen Einstellungen , die wir auf der Leinwand haben. Okay, großartig. Das war's für dieses Tutorial und Alca im nächsten, wo wir die Echtzeit-Canvas weiter erforschen 37. Kombination mehrerer deiner vorhandenen und neu generierten Bilder in Echtzeit-Canvas: Eins. Willkommen zurück. In diesem kurzen Tutorial möchte ich Ihnen zeigen, wie Sie mehrere Ihrer vorhandenen Bilder auf der Leinwand kombinieren können , um ein kreatives und einzigartiges Endbild zu erstellen. Beginnen wir damit, alles von dieser Leinwand zu entfernen. Stellen Sie sicher, dass Sie die Ausgabebilder auf Ihrem lokalen Laufwerk gespeichert die Ausgabebilder haben, bevor Sie dies tun. Ich werde auch die Aufforderung entfernen. Und lassen Sie mich ein Bild von meinem lokalen Laufwerk hinzufügen. Also hier ist ein Bild, das ich aus dem Community-Feed genommen habe und das ich als Hintergrund für mein neues Bild verwenden möchte. Lassen Sie uns die Hintergrundfarbe auf Schwarz ändern, ich möchte diese Wolkenkratzer als Hintergrund für mein neues Bild verwenden , und lassen Sie uns dafür ein Bild generieren, das im Vordergrund steht Ich klicke auf Generieren Okay, lass uns den Hintergrund entfernen Okay, es sah ziemlich gut aus. Und lass uns dieses Bild kopieren. Ich möchte es duplizieren. Wir sehen, dass auf der rechten Seite der Leinwand etwas passiert , aber es entspricht nicht einmal annähernd dem, was ich erstellen möchte. Fügen wir nun eine Aufforderung hinzu. Okay, die erste Generation sieht nett aus, aber ich möchte nicht, dass jemand hier ist. Lassen Sie mich also tatsächlich ein anderes Preset wählen. Lassen Sie uns die Umgebung ausprobieren. Ja, dieser ist viel besser. Wir können es auch mit Fantasy-Kunst versuchen. Vielleicht hast du dein Lieblings-Preset, also kannst du mit diesem beginnen. Versuchen wir es auch mit Fotografie. Okay, ich denke, die Umgebung ist mir bisher am besten gefallen, also werde ich darauf zurückkommen. Lassen Sie uns wie immer die Stärken der Kreativität verbessern. Normalerweise versuche ich, es auf das Maximum zu erhöhen , um zu sehen, was wir bekommen. Ja, ich denke, das ist ein bisschen zu viel, also fange ich an, die Kreativitätsstärke zu verringern , bis ich das richtige Gleichgewicht gefunden habe. Okay, dieses Ergebnis sieht für mich am besten aus, aber das ist noch nicht alles. Fügen wir auch mein zweites Bild , das ich auf meinem lokalen Laufwerk gespeichert habe. Eigentlich habe ich es schon für unsere vorherige Demo hier hochgeladen . Also lasst uns diesen Mond auch für dieses Projekt verwenden. Ich klicke auf Bestätigen. Lassen Sie uns wie immer den Hintergrund entfernen. Okay, ich nehme die Größe des Mondes an und platziere ihn hier. Es ist schon ein ziemlich gut aussehendes Bild auf der rechten Seite, aber lassen Sie uns auch eine Eingabeaufforderung hinzufügen. Sieht sehr nett aus und ist ziemlich surrealistisch. Okay, lassen Sie uns für unsere Demo hier aufhören. Ehrlich gesagt kann ich endlose Zeit damit verbringen, mit der Position meiner Bilder sowie mit den Einstellungen zu spielen meiner Bilder sowie mit , die wir hier im Echtzeit-Canvas haben Aber ich denke, dass Sie inzwischen eine ziemlich gute Vorstellung davon haben, wie viel Sie mit dem Echtzeit-Canvas-Modul machen können mit dem Echtzeit-Canvas-Modul machen Indem Sie Ihre vorhandenen Fotos, die Fotos, die Sie mit Leonard Dui erstellt haben , zu einem neuen kreativen, einzigartigen Kunstwerk Wie immer ermutige ich Sie jetzt, Ihre eigenen Experimente zu starten Bitte zögern Sie nicht, Ihre Arbeit im Q&A-Bereich für dieses Video zu teilen Ihre Arbeit im Q&A-Bereich für Und das war's für dieses Video. Tschüss.