Mestre Leonardo AI criação de imagens e vídeos (IA generativa) | Com certificado

1. Bem-vindo à criação de conteúdo de arte de IA com Leonardo.Ai!: Olá, bem-vindo ao curso sobre Leonardo AI, uma plataforma de produção de conteúdo generativo que usa várias formas de IA generativa, desde a criação de imagens com base em instruções de texto até a produção de vídeo Se você é um empreendedor ou uma startup, procurando criar seu primeiro logotipo ou uma grande empresa objetivo de gerar imagens em escala com um estilo e um filme consistentes, a plataforma Leonardo I está aqui para aprimorar e acelerar seu processo criativo E se você é um designer profissional ou criador de conteúdo e deseja melhorar seu fluxo de trabalho e, ao mesmo tempo, se manter atualizado com os últimos avanços na criação de conteúdo do AIR , o R the AI é a plataforma perfeita para começar Meu nome é Anna e eu serei sua instrutora e mentora do curso Fui diretor de produto da startup de IA da Série B com sede em Cingapura, onde me mudei há seis anos para concluir um programa de MBA Ao participar deste curso, você terá acesso a mais de 3 horas de conteúdo de vídeo em HD, tutoriais e atividades passo a passo, estudos de caso destacando o mundo real, aplicações práticas das ferramentas generativas de IA de Leonardo II e muito, muito mais. Este curso requer absolutamente nenhuma experiência anterior em IA, IA R. Se você está apenas começando sua jornada criativa com a IA, eu o guiarei em cada etapa do processo. Para aqueles que estão mais avançados no assunto, fique à vontade para consultar o currículo e começar com os tópicos que mais lhe interessam. Então, vamos começar o curso abordando como obter acesso ao Leonardo AI e se as imagens que você cria com o Leonardo são seguras para uso comercial Vou ver no próximo vídeo. 2. Criação e configuração de conta. Sistema de token: Todo mundo. Bem vindo de volta. Neste vídeo, compartilharei detalhes sobre como você pode acessar a plataforma Leonardo AI O Leonardo está disponível como um aplicativo web em app.leonardo.ai. Clique em Criar uma conta e cadastre-se usando seu e-mail. Leonardo AI também está disponível para dispositivos móveis da Apple por meio do aplicativo IOS Com um aplicativo para Android em breve. Em termos de planos de preços, você tem a opção de se inscrever um plano individual adequado para trabalhos criativos individuais, bem como no Leonardo para equipes Neste vídeo, vamos falar sobre os planos individuais. Você pode escolher entre o plano gratuito básico e vários planos premium. O plano gratuito oferece um limite diário de 150 tokens e acesso a alguns recursos básicos. Se você nunca trabalhou com ferramenta similar de geração de IRT antes, talvez não esteja familiarizado com o sistema de tokens. Vamos falar sobre como isso funciona. Ao usar a plataforma Leonardo para geração de imagens, diferentes recursos têm custos simbólicos associados com base em sua complexidade e na capacidade de computação necessária Aqui está uma tabela fornecida no guia do usuário do Leonardo que detalha os custos de token por recurso, permitindo que você planeje e gerencie seu uso de forma eficaz Por exemplo, gerar uma imagem com configurações padrão desse tamanho custará um token. Abordaremos todos esses recursos posteriormente no curso, então será muito mais fácil para você entender essa tabela. Agora, lembre-se de que cada vez que você clica em Gerar para criar uma imagem, isso custa um certo número de tokens. Se você estiver no nível gratuito, sua franquia de 150 tokens residirá a cada 24 horas. Além do plano de nível gratuito, você pode escolher entre vários planos premium que oferecem acesso a um número muito maior de tokens, bem como aos recursos premium da plataforma. Observe que, para os planos pagos, você tem acesso à sua franquia total de tokens a qualquer momento, e sua franquia será renovada no final do período do bilhão No entanto, os tokens não utilizados expiram no final do período do bilhão e não são transferidos Como mencionei anteriormente, além dos planos individuais que acabamos de abordar, o Leonardo também fornece acesso para equipes Te vejo no próximo vídeo. 3. O conteúdo do Leonardo.Ai é adequado para uso profissional?: Todos, e bem-vindos de volta. Uma das primeiras perguntas que você pode ter ao experimentar uma nova ferramenta de geração de conteúdo de arte com IA como a Leonardo AI, é se as imagens geradas são adequadas para uso comercial Então, vamos esclarecer isso logo no início do curso. A resposta curta é sim. No entanto, existem algumas nuances, dependendo se você está usando um plano gratuito ou premium. Se você gerar imagens no plano de nível gratuito, você não tem direitos de propriedade sobre a propriedade intelectual das imagens que você gera no Leonardo AI Os termos afirmam especificamente que a propriedade de todos os direitos de propriedade intelectual em qualquer produção criada por assinantes gratuitos pertence à Leonardo AI, o que significa que a empresa retém os direitos sobre esses resultados e, por isso, os assinantes gratuitos não teriam o direito de usar as imagens A menos que a Leonardo AI conceda explicitamente tais direitos. Por outro lado, se você trabalha sob a assinatura paga da Leonardo AI, você possui os direitos de propriedade intelectual do conteúdo que gera e é livre para usá-lo, inclusive para fins comerciais, desde que cumpra os termos da plataforma Como assinante pago, você também pode selecionar se seu conteúdo é público ou privado Você reconhece e concorda que o conteúdo marcado como público estará disponível para uso por todos os usuários na plataforma. Se você optar por um conteúdo privado, somente você e seus usuários autorizados poderão acessar esse conteúdo. De acordo com os termos de serviço das imagens mantidas em sigilo na plataforma, Leonardo I se reserva o direito de usar essas imagens apenas para fornecer os serviços aos usuários Você pode optar por experimentar primeiro o plano de três níveis e depois considerar a atualização, ou talvez queira começar com o plano premium imediatamente. A decisão dependerá de suas metas de uso da plataforma. Deixo um link para os termos de serviço da Leonard AI na seção de recursos do vídeo para que você possa lê-lo e decidir o que funciona melhor para você Ok, ótimo. Resolvemos todas as questões organizacionais sobre o acesso e o uso da plataforma. Agora é hora da parte mais interessante e divertida criar suas primeiras imagens para essa Ilsa na próxima seção do curso 4. Apresentando a função de criação de imagem de Leonardo.Ai: Olá a todos, e bem-vindos à nova parte do nosso curso. Dizem que uma imagem é como uma história silenciosa. Nesta seção, você aprenderá como criar essas histórias com Leonardo AIs, função de geração de texto para imagem Começaremos explorando e nos inspirando nas incríveis obras da comunidade de Leonardo Em seguida, você criará sua primeira imagem a partir de uma descrição de texto ou solicitação. Vou guiá-lo pelas etapas e explicar como a interface do Leonard Is funciona Também veremos como você pode melhorar rapidamente o processo de geração de imagens. Isso inclui escolher modelos de IA, aplicar estilos e efeitos às suas instruções e usar outras ferramentas úteis na plataforma Também falaremos sobre como criar instruções eficazes para o Leonard AI e quais elementos incluir Você aprenderá sobre os recursos da plataforma para criar e refinar suas solicitações No final da seção, discutiremos o uso imagens de referência para ajudar a gerar visuais impressionantes, junto com suas descrições de texto Por fim, você aprenderá e praticará geração de imagens com fundos transparentes Há muito a ser abordado, então vamos começar. Mar no próximo vídeo. 5. Vamos criar sua primeira obra de arte com Leonardo.Ai!: Corpo e bem-vindos à primeira palestra desta seção. Vamos criar nosso primeiro trabalho com Leonardo AI. Quando você está apenas começando com a nova ferramenta de geração de arte de IA, pode ser bastante difícil ideias para sua primeira imagem e descobrir como escrever instruções para que a IA gere a imagem É por isso que o primeiro passo que costumo dar para me familiarizar com o novo software e gerar algumas ideias criativas é abrir a página da comunidade e navegar pelos trabalhos que outros usuários criaram. Eu tomo nota dos estilos que eu gosto e quero reutilizar, e é isso que vamos fazer neste vídeo Mas antes de começarmos, deixe-me dar uma breve visão geral da página inicial de Leonardo II. Depois de fazer login pela primeira vez no Leonardo AI, você verá uma página inicial que é sua porta de entrada para várias funcionalidades Vamos explorar a barra de navegação à esquerda. Aqui, você pode acessar as configurações da sua conta e obter informações sobre quantos tokens permanecem disponíveis para você. Em seguida, você vê uma seção de feed pessoal na qual pode navegar por todas as imagens geradas anteriormente, bem como pelas imagens de outros criadores que você gostou. Vamos voltar para a página inicial. E continue explorando a guia de navegação. A próxima seção inclui uma coleção de ferramentas de IA que estão atualmente disponíveis no Leonardo Você vê a mesma lista aqui na seção Dê vida às suas ideias. Essas são as ferramentas que exploraremos muito mais detalhes nas próximas seções do curso. A próxima seção inclui ferramentas avançadas que talvez você queira experimentar, como treinar seus próprios modelos de EI. Também abordaremos essas ferramentas posteriormente no curso. Por fim, você tem acesso às atualizações do produto, à página de perguntas frequentes e às informações sobre como acessar planos premium, APIs e configurações No centro da página inicial, você vê um feed da comunidade com o qual trabalharemos neste tutorial Essa área mostra imagens criadas por outros usuários, fornecendo uma fonte de inspiração e um ponto de partida para seus próprios designs Você pode navegar pela galeria inteira ou escolher um grupo no qual esteja interessado. Você também pode filtrar imagens com base em sua popularidade ou escolher imagens recém-criadas. Deixe-me escolher o personagem aqui e ver o feed. Como primeira etapa, procure imagens e estilos que você goste. Por exemplo, esse. Se você gosta de uma imagem, clique no ícone rígido no canto superior direito. Essa imagem será incluída em seu feed pessoal na guia Feed. Clique na imagem para acessar a visualização detalhada, onde você pode ver e copiar o prompt usado para criá-la, bem como alguns outros detalhes sobre as configurações usadas ao gerar a imagem. Aprenderemos mais sobre as configurações que você pode usar ao criar uma imagem na próxima palestra. Por enquanto, observe qual modelo foi usado para gerar as imagens e quais elementos foram usados. Você precisará desses detalhes para acompanhar o curso. Também acho útil clicar no perfil do criador e ver se eles têm outros trabalhos que você gostaria de adicionar às imagens curtidas. Você pode seguir os criadores para acompanhar o trabalho deles. Você ficará surpreso com o quanto aprenderá sobre os recursos da plataforma apenas navegando pelo feed da comunidade sem gastar nenhum de seus tokens. Quão conveniente é isso? Sempre que estiver pronto para criar sua primeira imagem, clique no botão de remixagem abaixo da visualização detalhada da imagem Clique e remixe, copiaremos o prompt e todas as configurações de geração para um novo projeto Aqui você pode ajustar o prompt e alterar algumas outras configurações. Apenas um aviso: se você estiver em um plano gratuito, talvez não consiga remixar imagens que foram criadas usando recursos pagos premium Por enquanto, vamos fazer algumas modificações no prompt no membro. Você também pode escolher quantas imagens serão criadas em uma iteração. Quatro são selecionados por padrão, e eu geralmente continuo com essas configurações. Vamos clicar em Gerar. Aqui, você vê uma contagem de tokens. Gerar uma imagem usando esse modelo e as outras configurações aplicadas me custaria 13 tokens. No próximo vídeo, apresentarei uma técnica sobre como gerar imagens de ótima qualidade com o mínimo de uso de tokens. Então, por favor, fique ligado. Por enquanto, vamos clicar em Gerar. O processo de geração pode levar alguns instantes , após os quais suas novas imagens serão exibidas. Clique na imagem para ampliá-la e navegar por outras variações da imagem Clique em Baixar para salvar a imagem em sua unidade local. Por exemplo, quando você quiser continuar editando essa imagem usando outro software. Todas as imagens geradas também serão armazenadas em seu feed pessoal. Deixe-me voltar à página inicial para demonstrar isso. Então, essas são as imagens que acabamos de criar. Como sempre, você pode clicar na imagem para obter detalhes sobre o prompt e as configurações de geração. Se você trabalha no plano gratuito da Leonardo AI, você concede à Leonardo AI o direito de usar, copiar, reproduzir, processar, modificar e exibir publicamente suas imagens Você pode ler seus documentos de termos de uso para obter mais detalhes. Se você não quiser que ninguém use suas criações, você precisa fazer o upgrade para um plano pago Depois de atualizado, um botão aparecerá na barra lateral esquerda da função de geração de imagem Certifique-se de que a alternância esteja ativada se você quiser manter suas imagens privadas Tudo bem, isso é tudo para este vídeo. Agora é sua vez de explorar os trabalhos criados pela comunidade Leonardo AI e decidir qual imagem você deseja remixar Compartilhe sua imagem favorita na seção de perguntas e respostas abaixo deste vídeo, e eu te encontrarei no próximo 6. Como criar uma imagem do zero: Um, e bem-vindo de volta. Vamos continuar explorando a plataforma Leonardo AI. Agora que você tem uma ideia geral do que é possível criar com o Leonardo, provavelmente já percebeu seus modelos e estilos de IA favoritos Vamos praticar a criação de uma imagem do zero. Comece navegando até a seção de geração de imagens na página inicial Você verá uma nova tela de geração de imagens de IA , na qual precisará digitar sua solicitação para dizer a Leonardo o que você gostaria de criar A primeira coisa a decidir ao pensar em sua solicitação é o assunto ou quem você deseja criar, seja uma pessoa, um animal, uma paisagem, um personagem fictício e assim por diante Observe que você não precisa adicionar palavras instrucionais extras como criar uma imagem ou imaginar, no início da solicitação Vamos começar com um breve aviso, como o SEM futurista. A próxima coisa que você deve escolher antes de iniciar o processo de geração é o modelo de IA que você usará para gerar uma imagem. A seleção do modelo está disponível nas predefinições na parte superior da barra lateral esquerda Eu recomendo que você comece a trabalhar com os modelos de iluminação, que são uma das novas ofertas da Leonardo projetadas para acelerar o processo de geração de imagens mantendo saídas de alta qualidade Além disso, os modelos são muito econômicos. Por exemplo, gerar uma imagem com o modelo Leonardo Phoenix custaria 24 tokens por quatro imagens Já se eu mudar o modelo para a iluminação Leonardo, o custo de geração cai para apenas dez tokens Agora, você tem duas versões especializadas dos modelos de iluminação, que incluem Leonardo Lighting para imagens realistas e Leonardo Anime para imagens em estilo desenho animado de anime Para o meu trabalho, vou escolher a Leonardo Lighting. Vamos também explorar as configurações na barra lateral esquerda. Escolha entre o modo de geração rápida e de qualidade. Em primeiro lugar, vem a redução do tempo de geração em detrimento dos limites de qualidade e resolução. O modo de qualidade vem com tempos de geração mais lentos, mas os detalhes e a qualidade da imagem serão significativamente aprimorados O modo de qualidade é ideal para grandes proporções e imagens de alta resolução Observe que, se você escolher qualidade, a contagem de falas da geração aumentará. Em seguida, você pode escolher proporção da imagem e também definir as dimensões da imagem. Vou escolher paisagem e tamanho grande. Aqui, você pode modificar o número de imagens geradas. Vou me limitar a quatro configurações padrão. Agora clique em Gerar para iniciar o processo de criação. Leonardo AI interpretará sua solicitação e começará a renderizar as imagens, que pode levar alguns instantes, dependendo da complexidade Em seguida, você pode adicionar mais detalhes à sua solicitação. Teremos palestras separadas focadas em como criar instruções eficazes para Leonardo Mas, por enquanto, deixe-me dizer que recomendo começar com um simples prompt e depois adicionar detalhes e descritores extras um por um, para ver como as alterações influenciam a saída Vamos voltar para a demonstração. Mamãe. Ah. Eu gosto mais dessa imagem. Então, deixe-me clicar no ícone de download para salvar a imagem na minha unidade local. Caso não goste de uma imagem, você sempre pode excluí-la clicando no ícone de vitória. Lembre-se de que todas as imagens geradas estarão disponíveis para você em sua seção de feed pessoal. Vamos voltar à página inicial e ir à biblioteca. E aqui está. Tudo bem, isso é tudo para o vídeo, e nos vemos no próximo 7. O que é um modelo de IA e como escolher o modelo certo para seu trabalho?: Todos, e bem-vindos à nova palestra sobre o uso do Leonardo AI para a geração de arte em IA No vídeo anterior, falamos brevemente sobre a seleção um modelo de IA que será usado para gerar uma imagem. Este modelo terá um grande impacto na qualidade da saída final. Portanto, a decisão sobre qual modelo escolher é importante. Vamos falar sobre o que é um modelo de IA, quais modelos estão atualmente disponíveis no Leonardo Como escolher o ideal para o seu trabalho. Vamos começar com a definição primeiro. modelo de IA no contexto da geração de arte é um sistema treinado que pode gerar imagens com base em entradas textuais ou visuais Esses modelos são treinados em grandes conjuntos de dados de imagens e descrições correspondentes para aprender vários estilos, objetos e cenas O papel de um modelo de IA em nossa geração é interpretar as solicitações de entrada e produzir resultados criativos, coerentes e visualmente atraentes que atendam às A propósito, se você quiser aprender mais sobre os fundamentos da IA e como a IA cria arte, haverá uma seção separada no curso para abordar isso, então não perca Agora vamos falar sobre os tipos de modelos disponíveis no Leonardo A plataforma oferece vários tipos de modelos, modelos de base geral, como os modelos SDxlo Stable Diffusion 1.5 e 2.1 A próxima categoria inclui modelos ajustados que são versões especializadas dos modelos gerais, mas ajustados para um melhor desempenho em tipos específicos de imagens ou estilos Por exemplo, se o modelo ajustado estiver limitado à fotografia de paisagem, ele produzirá imagens de paisagens mais detalhadas e precisas do que o modelo geral Há uma nova família de modelos refinados chamada modelos Leonardo I Lighting Excel, que abordamos brevemente no vídeo anterior, que eu também gostaria de mencionar aqui Esses modelos são novas ofertas da Leonardo otimizadas para velocidade, permitindo tempos de geração mais rápidos, o que é crucial quando você precisa produzir grandes volumes de imagens No entanto, a otimização da velocidade não compromete a qualidade das imagens. Você ainda obterá saídas de alta qualidade com esses novos modelos Se necessário, você pode aprimorá-los ainda mais com módulo Leonardo AI de upscaler universal que abordaremos nas seções a seguir do curso Por fim, você também pode treinar seus próprios modelos para obter resultados personalizados de acordo com seu estilo e preferências exclusivos Essa é considerada uma técnica mais avançada e não é algo com o qual você começará imediatamente, mas também a abordaremos. Se agora você se sente um pouco perdido com essa variedade de modelos e acha muito difícil escolher aquele para o seu projeto, aqui está o processo que eu recomendo que você siga. Comece usando modelos Leonardo Lighting, como Leonardo Lighten Excel para imagens fotorrealistas e Leonardo Anime Excel para imagens e Leonardo Anime Excel para as imagens em que você salvou duas favoritas de outros criadores e observe quais modelos eles usaram em sua geração. Por exemplo, foi assim que descobri meu modelo favorito até agora, o Leonardo Vision Excel Percebi que esse modelo foi usado por quase todos os criadores que eu sigo e cujos trabalhos eu gosto. Então, comecei a aplicá-lo também em meus projetos. Outra técnica que eu gosto de usar é examinar cada modelo, um por um e testá-lo com o mesmo prompt. Isso lhe dará uma boa ideia do que cada modelo é capaz e quais são seus modelos preferidos. Sim, essa técnica exigirá que você gaste muitos tokens. Mas mesmo que agora você esteja trabalhando em um plano gratuito, você ainda pode fazer esses testes. Digamos que você verifique um novo modelo todos os dias e use os tokens restantes para acompanhar o curso. Lembre-se de que sua conta de conversação será reiniciada diariamente, caso você trabalhe em um plano gratuito Por favor, deixe-me saber na seção de perguntas e respostas deste vídeo, qual modelo é o seu favorito E isso é tudo para a palestra. Resumindo, os modelos de IA são sistemas treinados que geram arte a partir de instruções textuais ou visuais Leonardo oferece suporte a vários tipos de modelos de IA que você pode escolher, como modelos básicos e modelos ajustados que são especializados para melhor desempenho em estilos ou temas específicos Os modelos Light e Excel oferecem tempos de geração rápidos e eficiência de custos adequados para criação de imagens de alto volume. Esses são os modelos com os quais você pode começar primeiro e depois expandir para outros modelos que você testou e que mais gosta. Em nossa próxima palestra, examinaremos outros parâmetros que influenciam a geração de imagens. Te vejo lá. 8. Como melhorar suas imagens rapidamente usando predefinições e elementos: Um e bem-vindo de volta. Neste vídeo, exploraremos como influenciar o processo de geração de imagens com as predefinições e os recursos de elementos de Leonardo II. Essas ferramentas permitem que você aplique estilos e ajustes artísticos complexos com facilidade, simplificando bastante o processo de criação de imagens Vamos começar falando primeiro sobre predefinições. predefinições no Leonardo AI são configurações predefinidas que podem ser aplicadas às solicitações de geração de imagens para obter rapidamente estilos ou efeitos específicos Essas predefinições podem ajustar aspectos como esquemas de cores, iluminação ambiente ou se sua imagem se parece com uma ilustração ou foto, fornecendo uma maneira rápida de aplicar transformações artísticas complexas à Vamos ver como podemos transformar rapidamente a imagem mais realista da cidade futurista do exemplo anterior em uma seleção predefinida está disponível na lista suspensa na barra lateral esquerda da página de geração de imagens Vou escolher o esboço, a cor e clicar em Gerar Vemos mudanças óbvias no estilo dessas novas imagens, e elas claramente se parecem com esboços no momento Vamos experimentar vários outros presets. Todos os resultados parecem ótimos, mas para este trabalho, eu prefiro esboços coloridos Depois de experimentar e experimentar diferentes presides da lista, você encontrará a melhor combinação para você e poderemos escolhê-las rapidamente para cada próxima imagem que você criar Além das predefinições, há outro recurso que pode ajudá-lo a fornecer instruções adicionais ao modelo de IA sobre o estilo e o resultado visual que você deseja alcançar Eles são chamados de elementos. Você pode adicionar elementos da página de geração de imagens de IA clicando no ícone do lado esquerdo da barra de aviso. E a partir daqui, vá para os elementos. Navegue pela coleção de elementos. A miniatura e a descrição do elemento darão uma ideia geral de quais modificações de estilo você deve esperar após aplicar esse elemento ao seu projeto Alguns elementos ficam melhores quando aplicados com um modelo específico, como o Leonardo Vision Você pode encontrar essas informações na descrição dos elementos. É recomendável adicionar até dois elementos ao seu prompt, pois adicionar mais elementos pode levar a resultados inesperados. Tudo bem, vamos tentar um prompt diferente para variar. Vou escolher o modelo Leonardo Vision. O estilo predefinido é selecionado como dinâmico por padrão. Então, vamos mantê-lo. E primeiro, vamos gerar uma imagem sem aplicar nenhum elemento. Vou clicar em gerar aqui estão as imagens geradas. Eles têm uma ótima aparência, mas definitivamente poderiam ser melhorados. Vamos abrir o menu Elementos. E a partir daqui, selecione arte psicodélica. Vamos clicar em Confirmar. Observe que a miniatura do elemento aparece na parte inferior, logo abaixo da barra de aviso O impacto de cada elemento pode ser ajustado usando o controle deslizante de intensidade, permitindo que você tenha controle sobre a influência de cada estilo na imagem final Na primeira iteração, deixo o peso inalterado e clico em Gerar para ver como os elementos se misturarão à Nossa, as imagens parecem incríveis e perceba a diferença drástica entre essas imagens e as que geramos pela primeira vez Agora, vamos reduzir a força e clicar em Gerar também. Para este trabalho, acho que quanto maior o peso, melhor, mas recomendo que você experimente a configuração de cada elemento aplicado. Vamos adicionar outros elementos para ver como eles modificariam a imagem. Mãe, Dom. 9. Organizar seu trabalho em Coleções: Um e bem-vindo de volta. Agora que abordamos o básico para iniciar o processo de geração de imagens com o Leonardo, vamos falar sobre como você pode organizar o conteúdo gerado Para isso, você pode contar com coleções. Em outras palavras, pastas. Há diferentes maneiras de estruturar as coleções. Você pode criá-los com base em seus projetos atuais, várias equipes em suas organizações ou no tipo de ativos que você está criando. Da mesma forma que organizamos pastas com arquivos em um computador, você pode criar uma hierarquia de níveis em uma coleção Por exemplo, eu organizo minhas coleções com base nas seções deste curso. Eu tenho uma coleção por seção. Dentro de cada seção, tenho subcoleções relevantes para as lições da seção Vamos ver como criar uma coleção e adicionar imagens a ela. página inicial do Leonardo, acesse a biblioteca e, a partir daqui, clique nas coleções Em seguida, escolha uma nova coleção. Digite o nome da sua coleção e clique em Criar e adicionar imagens. Depois de selecionar as imagens que você gostaria de adicionar à sua coleção, clique em Confirmar. Agora, ao ver seu feed pessoal, você verá que as imagens estão bem organizadas nas coleções Vamos criar uma coleção com vários níveis. Vou detalhar a coleção da Seção 1 do curso. E a partir daqui, clique em Nova coleção novamente. Vou escolher Criar e adicionar imagens. Vamos escolher esses dois e clicar em Confirmar. Então, acabamos de criar uma hierarquia dentro da coleção. Você vê que, se eu detalhar a coleção da Seção 1 do curso, haverá uma nova chamada Aula Um Tudo bem. Deixe-me mostrar outra opção de como você pode adicionar seu conteúdo à coleção. Vamos voltar ao feed pessoal. A partir daqui, clique em Selecionar imagens. Escolha as imagens que você gostaria de adicionar à coleção. E clique em Organizar. A partir daqui, escolha a pasta para a qual você deseja mover as imagens. Escolherei a coleção Lecture one Seção 1 do curso Vemos que duas imagens foram adicionadas à coleção Lecture one Ótimo. Caso queira excluir uma coleção, volte para a guia Coleção. Escolha a coleção que você deseja excluir e clique no ícone de três pontos. A partir daqui, selecione Excluir e certifique-se de que, caso queira excluir a coleção somente sem as imagens de origem, a caixa de seleção Excluir imagens em todos os lugares permaneça desmarcada Em seguida, clique em Excluir. Tudo bem. E isso é tudo para este tutorial sobre como organizar seu conteúdo, e nos vemos no próximo vídeo. 10. Como criar imagens fotorrealistas: Todos, e bem-vindos ao novo vídeo do curso. Até agora, abordamos as seguintes ferramentas disponíveis para você influenciar a geração da imagem e adaptá-la à sua visão Seleção de modelos de IA, incluindo os modelos especiais ajustados da Leonardo AI, variedade de predefinições e elementos que você pode adicionar além No entanto, essas não são todas as ferramentas disponíveis para você. Nas próximas palestras, continuaremos explorando outras configurações nas quais você pode confiar ao gerar imagens com o Leonard AI Nesta palestra, falaremos sobre a função for the real, que, como o nome sugere, pode aumentar significativamente o realismo das imagens geradas Com essa ferramenta poderosa, você não precisa criar prompts excessivamente complexos e diferenciados pois a função real do Foer fará o trabalho árduo Vamos ver como isso funciona. página inicial do Leonardo AI, acesse a página de geração de imagens e, em seguida, vá para as configurações avançadas Aqui, ative a função real do Forter. Para este tutorial, eu gostaria de escolher um modelo diferente para uma mudança. Observe que a seleção do modelo está disponível diretamente nas configurações avançadas da seção. Vamos escolher o Leonardo Kino Excel, pois eu gosto mais de como ele funciona com a função for the real Vamos digitar o prompt. Vamos clicar em gerar. Gosto muito dos resultados. As imagens parecem para nós. Eles são muito realistas e dão a impressão de que estamos presentes neste estúdio de arte vendo o artista trabalhar. Leonard Duy fez um trabalho incrível. Como sempre, podemos escolher diferentes predefinições e também selecionar elementos para adicionar um sabor extra ao nosso trabalho Vamos experimentar a predefinição cinematográfica de close-up. Deixe-me também escolher outra moda predefinida e ver como as imagens mudarão É interessante como o estilo predefinido pode mudar drasticamente nossa imagem Você vê que quando eu mudo a predefinição para moda, temos essas lindas personagens femininas em todas as fotos e a atmosfera das imagens também muda, tornando-se mais serena, graciosa Vamos experimentar com mais predefinições e elementos. Mamãe, hmm. Acho que essas imagens parecem incríveis e percebo a diferença drástica entre as imagens que geramos sem usar os elementos Sinta-se à vontade para experimentar adicionar predefinições e elementos junto com a função de foto real para seu próprio projeto E isso é tudo para o tutorial e Alca no próximo. 11. Como aprimorar suas imagens geradas com aprimoramento e refinamento: Olá e bem-vindo de volta. Até agora, falamos sobre como você pode influenciar o processo de geração de imagens com ferramentas como predefinições, elementos reais. No entanto, muitas vezes você pode querer fazer alguns ajustes em imagens já geradas, e Leonardi oferece muitas possibilidades para e Leonardi oferece muitas Nesta palestra, vamos falar sobre alguns dos métodos mais fáceis de aprimorar e refinar sua Antes de começarmos a demonstração, deixe-me esclarecer os termos. aumento de escala se refere ao processo de aumentar a resolução de uma imagem Quando você aprimora uma imagem, basicamente a amplia de uma resolução mais baixa para uma resolução maior O objetivo aqui é aumentar a imagem sem perder a nitidez ou causar desfocagem Refinar uma imagem envolve aprimorar a qualidade da imagem de várias maneiras Isso pode incluir melhorar a nitidez, ajustar o equilíbrio de cores, aprimorar detalhes Comece selecionando uma imagem do feed do histórico de geração na função de geração de imagens. Em seguida, clique no botão upscale. Aqui, você pode escolher entre os modos Ultra e Alquimia. Vamos cobrir os dois. Ultrapscaler é um novo recurso da equipe Leonardo que funciona muito bem na adição de detalhes finos e é o método de aprimoramento recomendado Só os parâmetros. Estilo sofisticado Escolher entre artístico e realista afetará muito o resultado. Leonard recomenda selecionar o artístico ao usar ultra com duas imagens no estilo D. Vamos escolher o artístico. multiplicador de alto nível determina o tamanho da imagem Agora vamos abrir as configurações avançadas. Força de criatividade. Ele controla o nível de variação criativa introduzido ao adicionar detalhes extras à imagem. Lembre-se de que configurações de maior intensidade podem alterar significativamente a imagem de sua forma original. Vamos aumentá-lo um pouco. Contraste de detalhes. Essa configuração ajusta o contraste dos detalhes na imagem, assim como as opções de alta faixa dinâmica em outros serviços sofisticados Ele pode criar um efeito forte, principalmente nas bordas dos objetos, e pode parecer irreal se definido muito alto, semelhante ao efeito de máscara extremamente nítida no Photoshop ou às configurações de nitidez da estrutura nos Photoshop ou nitidez da estrutura Para o meu trabalho, manterei o contraste dos detalhes sem alterações. Finalmente, as configurações de similaridade determinam até que ponto a estrutura geral da imagem permanece semelhante ou se desvia da original A configuração é particularmente útil quando combinada com a força da criatividade para manter alguma semelhança com a imagem original Vamos aumentar um pouco a semelhança aqui. Depois de concluir as configurações, clique na escala para confirmar. Observe que o custo do token será exibido na parte inferior. Deixe-me baixar a imagem ampliada e a imagem original para que possamos abrir as duas e ver a diferença Temos a imagem ampliada no lado esquerdo e, para mim, ela parece mais clara e nítida do que a imagem original no lado Vamos fechar as imagens e continuar nossa demonstração. Como mencionei, ultra é o modo sofisticado recomendado, mas para completar o tutorial, vamos abordar os outros modos disponíveis Desta vez, eu gostaria de aprimorar essa imagem. Vou clicar na imagem Upscale na página de geração de imagens e, a partir daqui, vamos para o Alchemm O alchemy upscale é muito mais simplificado do que o ultra e atua mais como um refinador de imagem É ideal para refinar imagens rapidamente, adicionar reestilizações sutis ou aprimorar sua Como você pode notar, não é possível ajustar a quantidade de alterações visuais que ocorrerão no resultado, ao contrário do ultrascalar Vamos começar selecionando a força de um refinador. Quanto maior a intensidade, mais o refinador ajustará a imagem, tentando melhorá-la enquanto aumenta Se você estiver de acordo com a imagem original, use a configuração média ou baixa. Para fins de demonstração, deixe-me escolher alto. Você também pode ativar o modo suave, que aprimora a coerência da imagem e melhora as e Depois de concluir as configurações, clique em upscale. Quando o processo estiver concluído, você poderá comparar a imagem original com a versão ampliada escolhendo entre elas no canto inferior esquerdo da Também vamos baixar as duas imagens e compará-las. A imagem que foi aprimorada com o refinador Alchemy está no lado esquerdo Parece mais suave do que a imagem original, provavelmente porque eu selecionei esse modo como a configuração mais refinada Pessoalmente, gosto mais da imagem original, mas, por favor, deixe-me saber nos comentários na seção QNA deste tutorial, qual dessas duas imagens você mais gosta Vamos continuar a demonstração. Como alternativa, você também pode acessar a função de alto nível na página inicial A partir daqui, acesse seu feed pessoal, selecione uma imagem que você gostaria de modificar e clique na imagem de alto nível Você verá a mesma tela para escolher entre os modos ultra e alquimia. Acabamos de cobrir. Você pode acessar facilmente todas as suas imagens aprimoradas selecionando guia aprimorada na sua página de feed pessoal Observe que esse é apenas um método para aprimorar e refinar uma imagem Discutiremos outras opções disponíveis nas próximas seções do curso e nos vemos no próximo vídeo. 12. As 5 principais recomendações para criar um ótimo prompt: Todo mundo. Bem-vindo de volta. Como você viu nas palestras anteriores do Leonardo AI, você tem uma variedade de ferramentas para influenciar o processo de geração de imagens, como seleção de modelos, predefinições, elementos e Mas, independentemente de você optar por usá-los ou não, há uma coisa que você precisa inventar para iniciar o processo de geração de seu visual: sua descrição imediata Neste vídeo, gostaria compartilhar minhas cinco principais recomendações para criar um bom aviso que, junto com outras ferramentas, ajude você a obter imagens de alta qualidade que estejam estreitamente alinhadas com sua visão original Vamos começar. Portanto, na primeira recomendação, consulte esta lista de verificação de solicitação para decidir o que você gostaria de criar Você quer uma foto ou ilustração? A resposta ajudará você a escolher entre os modelos focados em gráficos ou fotorrealistas que serão usados para geração de imagens Qual é o seu assunto? Pessoa, animal, paisagem, personagem fictício e assim por diante Quais detalhes e efeitos específicos você deseja incluir? Por favor, não se preocupe com todos os detalhes e nuances que você precisa considerar para fazer uma boa pergunta. Em primeiro lugar, você não precisa incluir tudo dessa lista. Pense nisso como uma estrutura que pode ser adaptada ou simplificada dependendo de suas necessidades específicas e do nível de detalhe que você deseja alcançar. Eu recomendo sempre começar com um prompt simples e depois adicionar detalhes extras, um por um, para ver como eles afetam a imagem. Ok, vamos voltar para a lista de verificação imediata. Inclua descrições extras em sua solicitação para alterar a forma como a IA cria a imagem ou para adicionar mais toques especiais a ela Aqui estão apenas alguns exemplos do que você pode adicionar ao tipo imediato de fotografia, emoções e estados de espírito, palavras mágicas e estilos de arte específicos A propósito, caso queira imitar o estilo de certos indivíduos, empresas ou estúdios populares , você pode fazer isso referenciando-os em sua descrição imediata Tudo bem, até agora, nos concentramos em quais elementos incluir em sua solicitação. No entanto, observe que além dos elementos em si, você precisa pensar na ordem em que os coloca em um prompt. Portanto, as palavras no início do prompt têm mais peso do que as do final. Vamos comparar esses resultados. A seguir, recomendação número três. Para instruções detalhadas vários elementos, inclua vírgulas para separar as ideias Isso ajuda o modelo EI a entender e processar melhor cada detalhe. Recomendação número quatro seja prático ao criar solicitações e evite criar solicitações e evite criar excessivamente complexas e irreais, pois elas podem resultar em resultados ruins ou pois elas podem resultar em resultados ruins Em caso de dúvida, opte por descrições mais curtas e veja aonde a IA leva você. Você sempre pode ajustar o prompt posteriormente ou adicionar efeitos adicionais por meio de outras ferramentas como elementos ou imagens de referência Vamos passar para a recomendação número cinco. Lembre-se de que você pode adicionar avisos negativos para os casos em que deseja excluir elementos indesejados de sua imagem, como texto, números, determinadas cores etc Clique em adicionar solicitação negativa e descreva o que você gostaria de excluir no campo da solicitação negativa. Caso você tenha adicionado um aviso negativo, mas ainda não esteja satisfeito com o resultado, experimente alterar a proporção, as predefinições e os elementos do modelo . Existem outras ferramentas disponíveis para modificar imagens já geradas, e vamos abordá-las nas seções a seguir do Ok, e isso é tudo para as cinco recomendações sobre como criar seus prompts do Leonardo EI Como sempre, vamos recapitular o que acabamos de aprender. Analise a lista de verificação de solicitações para decidir o que você gostaria de criar Isso inclui decidir se você quer uma pasta ou uma ilustração, seu assunto, detalhes específicos e efeitos que você deseja incluir, bem como descritores extras Preste atenção na ordem das palavras. As do início têm mais peso do que as do final. Inclua vírgulas para separar ideias em bailes detalhados com vários elementos Evite criar bailes de formatura excessivamente complexos e irrealistas , pois será difícil para a IA interpretá-los e, por fim, adicione bailes negativos para excluir elementos indesejados, como textos, Isso é tudo para a palestra. Eu vou te encontrar na próxima, onde falaremos sobre algumas técnicas de ideação rápida 13. Como melhorar e idealizar seus prompts com Leonardo.Ai: Primeiro, bem-vindo à nova palestra do curso. Agora que você sabe como estruturar seu prompt para alcançar os melhores resultados, vamos falar sobre várias outras ferramentas disponíveis na plataforma Leonardo AI para criar ideias e aprimorar seus Para acessar as ferramentas de criação e aprimoramento imediato, clique no ícone no lado direito da barra de solicitações A primeira ferramenta útil para explorar as possibilidades da plataforma no estágio inicial é o novo recurso de solicitação aleatória. Essa ferramenta é especialmente útil quando você precisa de uma ideia nova ou deseja sair de um bloqueio criativo para gerar uma solicitação aleatória, clique no ícone do dado Costumo usar essa ferramenta para obter novas ideias e novas perspectivas sobre o que posso criar com o Leonardo Definitivamente, dê uma olhada. Deixe-me clicar em Gerar para ver esse prompt em ação. A segunda ferramenta que você pode experimentar é o recurso aprimorado de prompt. Isso ajuda a refinar uma solicitação básica em uma mais detalhada e complexa adicionando as informações necessárias ou sugerindo alterações Esse recurso funciona para solicitações menos de 200 caracteres Por exemplo, você pode começar com um aviso muito curto, como flores estrangeiras. Em seguida, clique em Melhorar prompt. Esse recurso nos fornece uma solicitação altamente detalhada, algo que pode ser difícil de criar do zero. Como sempre, você pode ajustar o prompt e as configurações de geração de imagem antes de clicar em Gerar para ver o resultado. Tudo bem. Seguindo em frente. Editar com IA é um recurso útil que permite instruir a IA sobre alterações específicas que você gostaria de fazer no prompt Por exemplo, vamos digitar o mesmo aviso, flores estrangeiras, e pedir à IA que a expanda e faça um esboço Leonardo AI forneceu modificações imediatas de acordo com nossas instruções Ótimo trabalho. Agora, vamos gerar a imagem. Resultados incríveis. E vamos continuar nossa demonstração. O quarto recurso útil que eu gostaria de abordar é descrever com IA. Às vezes, você tem uma imagem ou imagens que o inspiram e deseja usá-las como referência. Mas criar uma boa descrição rápida do zero pode ser difícil. Com o recurso de descrever com IA, você pode enviar uma imagem de referência e receber uma solicitação inicial para iniciar seu processo criativo. Vamos ver como isso funciona. Para a demonstração, vou enviar esta imagem do Tesla Cyber Track como referência E temos uma descrição de imagem decente qual definitivamente podemos começar. Essa descrição do recurso EI que eu perdi ao usar outras ferramentas de geração de EIR, então parabéns à equipe Leonardo por apresentá-la. Tudo bem, legal. Compartilhe na seção de perguntas e respostas qual recurso de melhoria rápida é o seu favorito, e nos vemos no próximo tutorial 14. Como melhorar suas imagens com imagem de referência: referência de imagem a imagem: Todos, e bem-vindos de volta à palestra. Neste e nos próximos vídeos, vamos falar sobre o uso imagens de referência no processo de geração de imagens. Ao fazer upload de uma imagem ou imagens como referência, você instrui os modelos de IA a criar uma nova imagem com base na aparência da imagem de referência Leonardo fornece opções diferentes para você especificar como a imagem de referência será usada A opção disponível no plano gratuito é imagem a imagem. Esse parâmetro detecta o padrão de cores e a aparência geral de uma imagem de referência e usa isso para orientar suas gerações de imagens Vamos ver como isso funciona em ação. Geração de imagens abertas. E a partir daqui, vá para a guia de orientação de imagem, que fica disponível depois que você clica nesse ícone no lado esquerdo da barra de aviso. Escolha imagem para imagem e clique em Conformar. Em seguida, você precisará fazer o upload da imagem de referência. Esta é a imagem que eu vou enviar. Você também pode modificar o parâmetro de intensidade que define quanto da imagem de referência será aplicada à imagem recém-gerada. Para o meu trabalho, vou deixar o parâmetro de força sem alterações. Por último, mas não menos importante, certifique-se de que a proporção da imagem de referência seja compatível com a proporção da imagem gerada para obter os melhores resultados. Tudo está bem para o meu caso. Para este trabalho, vou usar o modelo Leonardo Lighting. Vamos modificar o prompt. Vou digitar cyberpunk, C girl, e vou deixar todos os outros parâmetros sem alterações Vamos clicar em gerar. Bons resultados. No entanto, eu gostaria de ter mais semelhança entre as imagens geradas e as originais Para isso, precisamos aumentar o número de força. Vamos fazer isso. Vou aumentá-lo para 0,7 e clicar em gerar mais uma vez. Ótimos resultados, e vemos que as novas imagens definitivamente se parecem mais com a imagem de referência original. Mas aqui temos outro problema. Agora, não vemos o suficiente do estilo cyberpunk na descrição do baile, e isso é Ao aumentar o parâmetro de força, pedimos ao modelo de IA que dê mais ênfase à imagem de referência do que ao prompt. Há algumas coisas que você pode fazer para melhorar isso. Primeiro, você pode explorar elementos e aplicar aqueles que podem funcionar para o seu projeto. Você também pode brincar com a mudança do modelo e ver se consegue obter melhores resultados. Caso o modelo tenha sido treinado em imagens semelhantes às que você gostaria de criar, no estilo cyberpunk No meu exemplo, você obterá ótimos resultados. Agora, caso você tenha se inscrito no plano premium, você tem muito mais opções para melhorar o estilo da imagem e, ao mesmo tempo, manter a semelhança com a imagem original Nós os exploraremos nos próximos vídeos. Eu vou ver isso lá. 15. Como melhorar suas imagens com imagem de referência: referência de estilo: Todo mundo. Bem-vindo de volta ao vídeo em que continuamos explorando como usar imagens de referência para impactar o processo de geração de imagens com o Leonardo AI Neste vídeo, falaremos sobre recursos premium que oferecem muito mais controle sobre como a imagem de referência será usada pelo modelo de IA. Se você ainda não está usando o plano premium, ainda pode assistir às palestras para saber o que é possível com a funcionalidade estendida do Leonard the AI Vamos começar. da opção imagem para imagem, abordamos no tutorial anterior. Os assinantes do plano Premium têm acesso a outras opções para usar uma imagem de referência, como referência de estilo, referência de conteúdo, profundidade da imagem, borda da imagem, pose na imagem, texto na imagem. Leonardo AI continua introduzindo novas opções para usar imagens de referência Portanto, fique ligado e consulte o guia do usuário para obter atualizações. Vou deixar um link para o guia na seção de recursos do vídeo. É melhor ver algo uma vez do que ouvir falar sobre isso 1.000 vezes. Vamos direto para uma demonstração para ver exemplos de uso das opções de imagem de referência. Para recapitular, gostaríamos de retocar uma imagem existente para que ela tenha uma aparência cyberpunk enquanto recriamos a imagem exata de uma pessoa na imagem de referência Enviamos a primeira imagem de referência. Em seguida, definimos seu tipo como imagem a imagem e aumentamos a força para 0,7. Agora vamos fazer o upload de uma segunda imagem de referência. Mas desta vez, vamos escolher uma referência de estilo de tipo diferente. Você pode escolher uma imagem de referência desta galeria ou fazer o upload da imagem de sua unidade local. Eu já enviei minhas imagens de referência antes, então vou escolher essa e clicar em Confirmar. Com a imagem de referência definida como referência de estilo, o modelo e pegará as qualidades estéticas ou estilo da imagem de referência e as aplicará às imagens recém-geradas. Verifique se a proporção da imagem de referência de estilo e as imagens geradas são compatíveis. Você também pode modificar a força da referência de estilo. Para esta iteração, eu a deixo inalterada. Outra coisa a ter em mente é que, ao usar a referência de estilo, Leonardo recomenda usar modelos regulares de difusão estável em vez de modelos de iluminação para obter melhor qualidade Meu teste mostra que o modelo Excel de difusão funciona melhor para o efeito cyberpunk No entanto, observe que o modelo de difusão estável não pode ser selecionado nessa lista de predefinições Em vez disso, vá para as configurações avançadas. E escolha o modelo dessa lista. Também vamos mudar para o modo de geração de qualidade para obter imagens da melhor qualidade. E agora vamos clicar em Gerar. Vemos alguns elementos diferenciados aplicados à imagem aqui, mas vamos tentar aumentar a força para ver se os resultados podem ser melhorados Também podemos fazer upload uma segunda imagem de referência clicando em Adicionar mais imagens. Como sempre, você pode escolher uma imagem da galeria ou selecionar a da sua unidade local. Deixe-me selecionar essa segunda imagem de referência e clicar em Confirmar. Para imagens de referência de vários estilos, todas as entradas usarão a mesma intensidade geral A quantidade de influência de cada imagem de referência individual pode ser ajustada com o controle deslizante de influência Deixo a configuração como para essa iteração e vamos clicar em Gerar Estamos nos aproximando do estilo cyberpunk. Podemos continuar nossos experimentos brincando com o controle deslizante de força das imagens de referência E talvez possamos reduzir a força da imagem para a imagem de referência. Resultados interessantes. No momento, você pode fazer upload de até quatro imagens de referência de estilo. Então, para fins de experimentos, vamos fazer o upload do terceiro. Desta vez, vou escolhê-lo na minha unidade local. Além disso, você também pode adicionar elementos. Ao usar elementos junto com a referência de estilo, é recomendável aumentar a resistência dos elementos mais do que o necessário. Não consegui encontrar nenhum elemento que funcionasse bem para o meu projeto, então pressionarei Cancelar aqui e clicarei em gerar. Temos alguns resultados interessantes, mas eu continuaria jogando com a força da imagem a imagem , bem como referência de estilo para obter o melhor resultado. É isso para este vídeo, e eu te encontro no próximo. 16. Como melhorar suas imagens com imagem de referência: referência de conteúdo e pós-imagem: Um. Bem-vindo de volta à série de tutoriais, que experimentamos o uso de entradas de referência para o processo de geração de imagens No próximo vídeo, também reformularemos nossas imagens existentes usando outros tipos de referências, chamadas de referência de conteúdo e pausa A referência de conteúdo transfere as formas gerais da imagem de referência, normalmente sem transferir cores ou texturas A referência de postagem para imagem é bastante autoexplicativa. Ele analisará uma imagem de referência, procurará figuras humanas ou similares e tentará reproduzir suas poses para as imagens recém-geradas Vamos abrir o Leonardo AI para ver a demonstração. Vamos escolher a referência de conteúdo. E aqui selecione essa imagem que vamos usar para a demonstração. Em clique em conformar-se. Vamos mudar o campo do prompt. Vou digitar três imagens em estilo de desenho animado D uma mulher de negócios Estamos em A cheek, um blazer branco ou escuro A parte superior é carregada com alfinetes semelhantes. Continuaremos usando o modelo Excel de difusão de Leonardi Observe que, semelhante à referência de imagem para imagem, é recomendável usar regulares de difusão estável em vez de modelos de iluminação para obter melhor qualidade Como minha imagem de referência tem resolução de paisagem, vamos também selecionar a dimensão da paisagem aqui e clicar em gerar. Resultados incríveis. As novas imagens têm formas semelhantes às da imagem de referência. Observe que a dama da rodada estrangeira tem uma pose e roupa semelhantes às da referência E temos uma experiência muito semelhante com os carros no centro da cidade. No entanto, observe que a referência de conteúdo pode não funcionar bem para criar a semelhança exata de uma pessoa ou personagem Portanto, considere usar imagem como referência de imagem em vez disso. Tudo bem, vamos tentar outro prompt. Se quiser, você também pode escolher a força da imagem de referência do conteúdo. Vou deixar isso no alto. Vou manter o modelo Leonard Diffusion Excel, e vamos clicar em Ok, ótimos resultados. E vamos também mudar um modelo para Leonard de kina, para Vou clicar em Gerar mais uma vez. Observe também que, ao usar a referência de conteúdo, você deve evitar o uso de elementos, pois eles terão efeitos extremamente limitados nos resultados finais. E aqui vamos nós. Vemos que o estilo cyberpunk é muito mais visível do que o exemplo da palestra anterior Caso tenhamos uma imagem de referência de estilo que desejamos usar para nossa geração de imagem, junto com a referência de conteúdo, também podemos editar. Eu gostaria de experimentar o estilo dessa imagem, deixe-me escolhê-la como referência. Vou digitar um novo prompt. Vamos manter o modelo Leonardo Kina Excel. E para este projeto, eu gostaria de ativar o PhotoRealFunction Agora vamos clicar em gerar. Ótimos resultados, e acho que eles parecem muito realistas como os reais para nós. Agora, vamos tentar fazer pose para referência de imagem. Antes de começarmos, vamos remover essas duas referências e escolher pose para imagem. Vamos selecionar essa imagem de referência para variar. Vamos também alterar a proporção. Eu gostaria de mudar o modelo para Excel de difusão. E deixe-me mudar o prompt. Eu realmente gosto desses resultados. Vemos pesquisas bastante semelhantes às da imagem de referência, sem nenhum detalhe de fundo Como sempre, podemos jogar com o controle deslizante de força da imagem de referência Também podemos modificar nosso prompt se quisermos fazer alguma modificação na primeira iteração. Com o aumento da força da imagem de referência, a semelhança da nova imagem com a de referência tornou-se mais óbvia E agora também temos uma cor neon no fundo. Sinta-se à vontade para experimentar essas imagens de referência que acabamos abordar e que veremos no próximo vídeo. 17. Como melhorar suas imagens com imagem de referência: referência de conteúdo para criar textos: Todo mundo. Bem vindo de volta. Neste tutorial, gostaria de mostrar outro exemplo do uso de uma imagem como referência de conteúdo. Tenho essa imagem de um texto grande que preparei no Canva e gostaria de usá-la como referência de conteúdo e transformá-la em uma saída altamente estilizada Vamos fazer isso. Então, vou escolher a referência de conteúdo. Em seguida, seleciono uma imagem da minha unidade local. Vou digitar meu prompt. Quanto ao modelo, vamos escolher o Leonardo Diffusion Excel. Ele está disponível nas configurações avançadas. E aqui vamos nós. Vamos escolher uma proporção para a paisagem e mudar para o modo de geração rápida. Estou bem com outras configurações. Vou clicar em Gerar. Resultados incríveis. A produção é única e artística. Salpicos e pingos se estendem dos couros como se estivessem recém-pintados Como você lembra, Leonardo recomenda evitar uso de modelos de iluminação junto com referências de conteúdo Mas vamos experimentar e ver quais resultados obteremos. Então, em vez do Leonardo Diffusion Excel, deixe-me escolher o Leonardo Lighten E deixo todas as outras configurações sem alterações. Os resultados são bons, mas não tão bons quanto quando usamos um modelo diferente de dez. Vamos fazer outro experimento e alterar as configurações da imagem de referência para entrada de imagem de texto. Vou clicar em Exibir mais, selecionar a entrada de imagem de texto aqui e clicar em Confirmar. Vou escolher a mesma imagem de referência. tipo de referência de imagem de texto também permite gerar arte de texto estilizada Deixe-me remover a referência de conteúdo e vamos manter as configurações sem nenhuma alteração. Vamos clicar em gerar. Resultados interessantes, e eu realmente gosto da aparência da cor de fundo. E já que estamos experimentando, vamos voltar ao modelo Excel do Leonardo Diffusion e gerar mais uma vez Gosto da aparência dessas letras tridimensionais em negrito e do gradiente de cores O último experimento que eu gostaria de fazer para esta demonstração é mudar a qualidade do modo de geração do modo rápido para o modo de qualidade. Observe que a contagem de tokens foi aumentada para 38. Lembre-se disso ao mudar para o modo de geração de qualidade. Ótimos resultados. Pessoalmente, gosto mais dessas saídas do que das anteriores Mas deixe-me saber qual é a sua escolha na seção de perguntas e respostas deste vídeo E isso é tudo neste tutorial e, como sempre, Alca no próximo 18. Como melhorar suas imagens com imagem de referência: criando sua própria referência de imagem: Um. Bem vindo de volta. Até agora, todos os exemplos de imagens de referência tratavam do uso de uma imagem existente como referência de estilo. Além disso, você pode gerar uma imagem com o Leonardo e depois escolhê-la como referência para seu próximo trabalho com apenas um clique Isso é especialmente útil quando você precisa uma imagem final com uma determinada textura ou padrão de cor Além de experimentar a geração de imagem de referência, também testaremos dois outros tipos de referência borda na imagem e profundidade na imagem Portanto, temos muito a cobrir. Vamos abrir o Leonardo para começar a demonstração. Vamos começar gerando nossa imagem de referência. Eu já preparei minha solicitação. Que é textura de mármore de diferentes cores iridescentes. Vou manter o modelo como Leonardo Lighting e a dimensão da imagem como uma paisagem Vamos clicar em Gerar. Gosto muito dessa textura e espero que funcione muito bem como imagem de referência de estilo. Então, deixe-me baixar uma dessas imagens. Acho que gosto mais disso. E a próxima coisa que preciso fazer é escolhê-la como uma imagem de referência de estilo. Então, clicarei em Referência de estilo e selecionarei essa imagem na minha unidade local. Agora, deixe-me mudar um prompt. Vamos manter todas as outras configurações sem alterações e clicar em gerar. Você vê aqui que o estilo foi aplicado tanto ao primeiro plano quanto ao plano de fundo da imagem, não apenas aos móveis da cozinha, e esse não é o efeito que eu estava procurando Aqui está o que você pode fazer para corrigir isso. Vamos remover essa imagem de referência e gerar mais 11 vezes. Então, aqui está um prompt que usei para gerar a primeira imagem de referência. Mas desta vez, deixe-me adicionar essas palavras, três D, material, esfera, em um fundo branco. Eu adicionei três esferas de material D em um fundo branco para que a textura que eu quero criar seja aplicada ao assunto principal da minha imagem original, como os móveis de cozinha do meu projeto e não à imagem inteira. Também vamos alterar a proporção da imagem para o quadrado 1. Caso contrário, podemos obter duas ou mais esferas e clicar em gerar Para nossos propósitos, essa imagem funcionará melhor, pois temos uma esfera de três D em um fundo amplo. Então, deixe-me baixar essa imagem para minha unidade local. E agora vamos usar a nova imagem como referência de estilo. Então, vou retornar à minha solicitação original. M. Ainda não é perfeito , pois vemos algumas partes da textura no fundo da imagem. Vamos fazer um experimento e alterar a proporção para retratar e gerar calor novamente. Os resultados são praticamente os mesmos da saída de imagem quadrada. Então, a próxima coisa que podemos fazer aqui é reduzir a força da imagem de referência de estilo ou alterar o modelo. Vamos tentar essas opções. Esses resultados são muito bons, deixe-me também mudar o modelo. Eu gostaria de testar o Kino e a visão. Esses resultados também são incríveis. E observe que temos um tom e uma perspectiva diferentes quando estamos mudando o modelo. E vamos experimentar também uma visão realista. Vamos continuar e adicionar uma segunda imagem de referência. Desta vez, gostaria de adicionar borda à referência da imagem. ponta a ponta a imagem é eficaz na replicação da composição de uma imagem Aqui está uma imagem que eu gostaria de usar como referência de borda para imagem. Então, deixe-me enviá-lo para a plataforma. Vamos mudar para o modelo de iluminação novamente e clicar em Gerar. Ótimos resultados, e definitivamente vemos a semelhança na composição dos móveis de cozinha quando comparados à minha imagem de referência Como sempre, recomendo que você também experimente mudar o modelo para obter os melhores resultados. Ok, legal. Deixe-me também mostrar outro tipo de imagem de referência. tipo de profundidade da imagem usa informações de profundidade para aprimorar os aspectos tridimensionais de uma imagem. Então, vou remover a borda da referência da imagem e prosseguir com a escolha de uma nova. Vamos usar a mesma imagem como referência. E eu estou bem com todas as outras configurações. Vamos clicar em Gerar. Não vemos muita diferença aqui se compararmos essa saída com a anterior quando usamos borda para referência de imagem. Além de experimentar a alteração do modelo, não se esqueça de que você também pode alterar a força de cada uma das imagens de referência Sinta-se à vontade para compartilhar suas criações postando links na seção de perguntas e respostas deste vídeo, e pronto para este tutorial, que veremos no 19. Como criar uma imagem com um fundo transparente: Um. Bem-vindo de volta ao vídeo sobre a função de texto para imagem do Leonardo AI Desta vez, aprenderemos sobre outro recurso, criação de imagens transparentes. Muitas vezes, você precisa remover o plano de fundo da imagem. Por exemplo, quando você quiser usá-lo como parte de outra composição ou quando precisar alterar o plano de fundo, o Leonardo fornece uma opção de remoção de fundo para todas as imagens geradas Para remover o fundo, basta clicar no ícone de remover plano de fundo disponível na barra de ferramentas inferior da sua imagem A remoção do plano de fundo funciona melhor se houver um objeto distinto localizado no primeiro plano da imagem No entanto, mesmo nesse caso, você pode notar algumas imperfeições e partes do plano de fundo antigo aqui e ali Mas aqui está o que você pode fazer em vez disso. Você pode orientar Leonardo a gerar a imagem sem fundo desde o sem o incômodo de remover o fundo após a criação da imagem na página inicial, clique em Criação de imagem em Dê vida às suas ideias Acesse as configurações avançadas e ative a transparência. Em seguida, insira sua solicitação. Observe que avisos mais curtos funcionam melhor quando o recurso de transparência está ativado Agora, em termos de seleção de modelos, acordo com a documentação de Leonardo, o recurso de transparência funciona melhor com visão Leonardo Kino e Vamos escolher Leonardo Kino. Vamos também mudar uma proporção para quadrada e eu clicarei em gerar. Esse é um problema interessante que temos. Parece que o recurso de transparência foi desativado quando mudei o modelo para Kino Vamos verificar se meu palpite está certo, então vou ativar a transparência mais uma vez. Depois mudei o modelo para visão. E vamos verificar se o recurso de transparência está ativado. Não, não é. Então, a primeira coisa que precisamos fazer é decidir qual modelo gostaríamos de usar e, depois disso, ativar o recurso de transparência. Por favor, tenha isso em mente. Deixe-me voltar para a China. Ative a transparência. Todas as outras configurações parecem estar bem. Vamos tentar mais uma vez. Desta vez, o fundo é transparente e destaca o design geométrico em estilo artístico de baixo poliéster do esquilo Se quiser, você também pode adicionar elementos ao seu projeto, mas nem todos os elementos são compatíveis com a transparência. Eu recomendo que você verifique esta tabela disponível no guia do usuário para ver se o modelo e o elemento podem ou não ser usados. Vou deixar um link para este guia na seção de recursos do vídeo. Vamos ver qual elemento oferece o melhor resultado de acordo com o guia do usuário. Vou escolher Color Pop. Reduzir a força dos elementos geralmente melhora a saída. Então, vamos fazer isso. Vamos garantir que o recurso de transparência esteja no Allgood aqui e eu clicarei em Gerar O esquema de cores da segunda geração é mais rico e inclui uma ampla variedade de tons, de laranjas profundos a rosas e roxos suaves Compare-o com o esquema laranja e branco mais monocromático do primeiro Deixe-me saber qual dessas duas gerações você mais gosta na seção de perguntas e respostas deste vídeo e pronto para o tutorial, que vou abordar no próximo 20. Como apresentar casos de uso práticos para a função de criação de imagens: Todos, e bem-vindos à nova seção do curso. Até agora, falamos muito sobre os vários recursos disponíveis no Leonardo AI para criar imagens a partir de descrições de texto Nesta seção, vamos nos concentrar mais nas aplicações práticas dessas ferramentas e ver como você pode usá-las para fins comerciais, como para fins comerciais criação de material de marketing, prototipagem de produtos, UX, design de interface do usuário, design de logotipo, criação de conteúdo interativo e Incluo esses casos de uso para dar ainda mais ideias sobre a aplicação prática dessa nova tecnologia e inspirá-lo a ir além deste curso, incorporando as ferramentas que você aprendeu à sua rotina diária de trabalho Eu encorajo você a acompanhar todos os casos de uso que você está prestes a ver. Consulte os PDFs anexados a cada palestra com exemplos de instruções que você pode experimentar, bem como recursos adicionais que você pode precisar acompanhar comigo Obviamente, os casos de uso abordados nesta seção não são de forma alguma tudo para o qual o Leonardo AI pode ser usado Gostaria de pedir que você compartilhe na seção de perguntas e respostas do vídeo como está usando o Prometo revisar todas as respostas e incluir tutoriais adicionais cobrindo os casos mais esclarecedores E sem mais delongas, vamos começar. 21. Caso de uso 1: marketing: criando ativos para postagens de mídia social: Um e bem-vindo de volta. Então, o primeiro caso de uso que vamos explorar é usar o Leonardo AI para criar materiais de marketing Imagine que você trabalha como gerente de mídia social para uma empresa de turismo ecológico que oferece experiências guiadas na natureza. Você gostaria de criar conteúdo de mídia social cativante para inspirar seus assinantes a começarem a planejar sua próxima viagem e quer que esse conteúdo mostre a beleza cênica de seus locais sem investir em local complexo e caro Você pode usar o Leonardo AI para criar imagens para o feed do Instagram, histórias e capas reais da sua empresa na página inicial Abra a função de criação de imagem. Em seguida, digite sua solicitação. Eu preparei este. Vamos escolher um modelo de visão realista. Escolha entre os modos de geração rápida e de qualidade para postagens no Instagram, selecione a proporção quadrada. E para o meu trabalho, vou me limitar a quatro imagens geradas. Vamos clicar em Gerar para ver os primeiros resultados. Conseguimos resultados muito decentes com a primeira iteração. Aqui está o que você pode fazer para melhorá-los ainda mais. Em primeiro lugar, você pode experimentar escolher diferentes estilos predefinidos em vez do dinâmico padrão oferecido pelo Leonardo AI por Você também pode escolher um ou vários elementos da coleção de elementos oferecida pela Leonardo E se você gerar fotos como no meu exemplo, você pode habilitar PhotoEalFunction para imagens mais Para fazer isso, acesse as configurações avançadas e ative o Photo real. Vamos ver quais resultados obteremos desta vez. Observe que o número de tokens necessários para essa geração aumentou significativamente, pois quando você seleciona FOA Real, Leonardo muda do modo de geração rápida para o modo de geração de qualidade Portanto, tenha isso em mente ao trabalhar com o FOA Real. Resultados incríveis. As cores são muito vivas e todas as fotos são muito realistas Muitas vezes, você precisa gerar imagens em um estilo específico exclusivo para sua marca Digamos que, para seu próximo conjunto de imagens, você queira imitar esse fotografia em miniatura amigável Então, vamos usar essa imagem como referência de estilo para o próximo projeto. Primeiro, mudarei meu prompt para um novo. E, conforme concordamos, vamos adicionar uma imagem como referência de estilo. Vou deixar todas as outras configurações inalteradas e geradas. Eu gosto desse estilo em miniatura. É muito fofo. Você pode alterar a intensidade da referência de estilo de média para alta se quiser aumentar a intensidade do estilo, ou pode adicionar uma segunda imagem como referência de estilo. Para a demonstração, preparei essa imagem que também gostaria de adicionar ao meu projeto. Vamos fazer isso e ver quais mudanças isso nos trará. Aqui está uma imagem. E, na verdade, vamos voltar à força do estilo médio, para começar. Vou clicar em gerar. Se você quiser diminuir o número de tokens necessários para a geração, desative a função fotorreal Temos um efeito de estilo interessante. Na verdade, eu gosto mais dele que o que temos da geração anterior. E já que estamos experimentando, deixe-me aumentar a força do estilo e ver a diferença Todos os resultados parecem bons. Mas acho que a resistência do estilo médio funciona melhor para o meu projeto. Se você terminar seus experimentos, baixe a imagem para enviá-la diretamente para o feed do Instagram ou para um software de edição como o Canva ou o AdobeExpress Se você precisar manipular ainda mais a imagem e adicionar texto ou outros elementos Nas perguntas e respostas, deixe-me saber o que você acha sobre esse caso de uso e AC no próximo vídeo 22. Caso de uso 2: prototipagem de produtos: Um. Bem-vindo de volta. Vamos continuar explorando casos de uso práticos da Leonardo AI O segundo caso de uso que discutiremos é o uso Leonardo AI para prototipagem e visualização de produtos Isso é útil para apresentar ideias a investidores, realizar pesquisas de mercado ou coletar feedback Antes de se comprometer com processos de fabricação caros, imagine que você trabalha como designer de produto em uma empresa especializada em design e fabricação de brinquedos robóticos Cada brinquedo é equipado com recursos avançados para auxiliar no aprendizado, sons, no ritmo, no movimento e em outras habilidades críticas de desenvolvimento Você e sua equipe gostariam de realizar um workshop de ideação para obter inspiração e novas ideias para um novo design de brinquedo Você decide usar o software Leonardo AI para fazer o trabalho na página inicial e abrir a função de criação de imagens Digite sua solicitação. Isso é o que eu preparei para esta demonstração. Em seguida, você pode experimentar diferentes modelos que já estão disponíveis no catálogo. Além disso, para esse caso de uso, talvez você queira personalizar seu próprio modelo com base na imagem de seus designs anteriores. Discutiremos como fazer isso nas próximas seções do curso. Então, por favor, fique ligado. Acho que vou ficar com o modelo realista do Vision AI. Também estou bem com todas as outras configurações, então vamos clicar em Gerar. A primeira geração parece fascinante, mas podemos ir além disso incluindo estilos e elementos predefinidos Deixe-me adicionar primeiro um estilo predefinido. Vou escolher três renderizações em D e clicar em Gerar mais uma vez. Mas todos os resultados parecem ótimos. E deixe-me também adicionar um elemento. Vamos clicar em Exibir mais. Vamos adicionar três esculturas em D. Quanto à força do elemento, vou mantê-la inalterada nesta iteração e vou clicar em gerar Incrível. Essas imagens acabaram sendo muito estilizadas, parecidas com desenhos animados Gosto muito que os dragões tenham uma aparência amigável, com um corpo azul suave e detalhes amarelos contrastantes em seus chifres, garras Esse tipo de design funcionaria bem para brinquedos infantis. Por fim, não se esqueça de experimentar a inclusão de imagens de referência Eu criei essa esfera holográfica de três D com Leonardo. Agora vamos usá-lo como referência de estilo. Deixe-me escolher essa imagem como uma imagem de referência de estilo. E vamos clicar em Gerar para ver as mudanças que o Leonard DI introduzirá na geração Uma diferença tão drástica entre nosso dragão anterior em estilo de desenho animado e esta geração As imagens são de um design robótico futurista. O estilo foi escolhido muito bem, pois vemos claramente segmentos metálicos elegantes que refletem uma variedade de cores da imagem de referência Lembre-se de que, ao usar elementos junto com a referência de estilo, Leonardo recomenda aumentar a resistência dos elementos mais do que normalmente é necessário Vamos tentar fazer isso. Então, vou aumentá-lo para 1,7 e clicar em Gerar mais uma vez. Legal. Obviamente, alguns dos elementos são bastante nítidos e não são adequados para brinquedos infantis ; portanto, eles devem ser alterados na próxima versão de design. Tudo bem. Resumindo esse caso de uso, embora o uso de ferramentas como o Leonardo AI não possa substituir o uso de um software profissional de design em três D, ele pode ser uma ótima ferramenta para a equipe de design identificar rapidamente possíveis variações de design, desenvolver um conceito de produto e obter feedback de usuários e colegas Experimente também esse caso de uso. E se você precisar de sugestões imediatas, deixo um arquivo PDF com dez solicitações diferentes Você pode tentar criar seu primeiro design para um brinquedo robótico Nos vemos no próximo vídeo, onde você aprenderá a criar protótipos para produtos de software 23. Caso de uso 3: design de UX/UI: Todo mundo. Bem-vindo de volta. Vamos continuar explorando os casos de uso de Leonardo I. Além de debater ideias e desenvolver conceitos para produtos físicos, você pode confiar na Leonardo para criar designs de interface para aplicativos móveis Deixe-me reiterar. Estou falando de uma fase de ideação Normalmente, projetamos novos produtos de software ou recursos de produtos Em vez de fazer esboços em um quadro branco ou papel, você pode dar a Leonardo várias instruções com palavras-chave descrevendo o que Em seguida, procure os visuais inesperados mais incomuns que você pode usar para trabalhar No entanto, você ainda precisará ter um software de design profissional como o Figma Para criar protótipos de alta fidelidade, você pode testar com Vamos abrir o Leonardo para ver a demonstração. Aqui está o prompt que eu gostaria de testar. Aqui, tenho informações sobre a natureza do aplicativo estou criando, juntamente com uma coleção de palavras-chave, como Figma, um software de design popular, UX, design interface do usuário, design de aplicativo móvel e outros Também incluí essa frase, elementos de botão interativos, porque em meus testes, solicitações sem ela geralmente resultam em apenas imagens sem nenhum botão que normalmente esperaríamos ver no aplicativo Não tente criar solicitações muito longas com muitos detalhes, pois meus testes mostram que solicitações mais longas geralmente produzem resultados piores em comparação aquelas geradas com solicitações mais curtas Esse prompt que você vê aqui é o mais longo que eu usaria para design de aplicativos Vamos definir a proporção de dois para três, já que estamos projetando um aplicativo móvel e, em termos de seleção de modelos, testei a maioria dos modelos para esse caso de uso e descobri que eles têm o melhor desempenho em Albedo, Leonardo quino Leonardo Lighting e Leonardo Diffusion Model testei a maioria dos modelos para esse caso de uso e descobri que eles têm o melhor desempenho em Albedo, Leonardo quino Leonardo Lighting e Leonardo Diffusion Leonardo quino Leonardo Lighting e Leonardo Diffusion já que estamos projetando um aplicativo móvel e, em termos de seleção de modelos, testei a maioria dos modelos para esse caso de uso e descobri que eles têm o melhor desempenho em Albedo, Leonardo quino Leonardo Lighting e Leonardo Diffusion Model. Lembre-se de que o modelo de difusão Leonardo não está disponível nesta lista e, para selecioná-lo, você precisa acessar as configurações avançadas e escolher o modelo na lista suspensa Eu recomendo começar com o Leonardo ten Excel, pois é mais barato que outros modelos Você pode mudar para outros modelos posteriormente se não estiver satisfeito com os resultados dos dez modelos. Estou bem com todas as outras configurações e deixe-me clicar em Gerar. Aqui estão os resultados. Nem todos se parecem exatamente com os designs de aplicativos, mas lembre-se de que atualmente estamos na fase de criação de ideias Portanto, esses não são, de forma alguma protótipos de alta fidelidade que você pode mostrar aos usuários Outra técnica que você pode tentar é incluir a palavra obra-prima entre colchetes logo no início do prompt Usar a palavra obra-prima sugere que a imagem gerada não deve ser apenas funcional, mas também visualmente impressionante e artisticamente Colocá-lo entre colchetes enfatiza que esse termo é separado dos requisitos funcionais do prompt Ok, vamos gerar. Outra coisa que você pode tentar é adicionar a palavra wireframe após o aplicativo de palavras Wireframe é uma representação visual bidimensional básica de uma página da web, interface de aplicativo ou layout de produto Esse termo pode ajudar a orientar Leonardo AI na direção certa Também deixarei todas as outras configurações sem alterações e clicarei em Gerar. H. Acho que temos algumas ideias interessantes de protótipos, mas eu ainda experimentaria escolher outros modelos para ver se podemos obter melhores resultados Vamos fazer isso. Vou escolher Lanarduquino Bons resultados e vamos fazer os mesmos testes para os dois modelos restantes. Tudo bem. E o último modelo que precisamos testar aqui é o Diffusion Excel Vamos escolhê-lo nas configurações avançadas e clicar em Gerar. E é incrível como a saída varia quando mudamos o modelo. Por favor, deixe-me saber qual é sua iteração favorita das quatro que acabamos de testar Se você quiser experimentar esse caso de uso, recomendo que você siga o prompt, experimente diferentes descritores e combinações e também teste esses quatro modelos para ver qual funciona melhor para o aplicativo que você está criando E se você testou tudo isso , mas ainda quer maquetes de melhor qualidade, considere treinar seu próprio Essa é uma técnica avançada que abordaremos nas seções subsequentes do curso. Ok, e isso é tudo para este tutorial Alca no próximo 24. Mergulhando profundamente no mundo da IA: Olá a todos, e bem-vindos volta à nova seção do curso. Imagine voltar no tempo e dizer Leonardo Da Vincia que um dia as máquinas poderiam E agora estamos muito perto de tornar isso realidade. Então, vamos nos aprofundar em como a IA não está apenas aprendendo conosco, mas também criando conosco, desafiando nossa compreensão sobre criatividade e inovação. Nas próximas três palestras desta seção, abordaremos alguns conceitos básicos de IA, fornecendo conhecimentos essenciais que aprimorarão sua jornada criativa e aprofundarão sua compreensão das capacidades e do potencial da IA Começaremos com uma visão geral do cenário da IA a partir de hoje, falaremos sobre como a tecnologia de geração de arte evoluiu ao longo do tempo e por que ela se tornou tão popular recentemente com a explosão de novos softwares e ferramentas. E, claro, discutiremos como os geradores de arte funcionam e como você pode ir de uma simples descrição de texto para algo assim Essa seção é opcional. Portanto, se você quiser se concentrar na aplicação prática da tecnologia de geração de arte, fique à vontade para ignorá-la por enquanto e voltar a ela mais tarde, quando estiver pronto para aprender mais sobre IA E para aqueles que decidiram acompanhar, nos vemos no próximo vídeo. 25. Paisagem de IA de hoje: Todos, bem-vindos de volta. Nesta palestra, apresentaremos uma visão geral do cenário da IA a partir de hoje Antes de tudo, vamos definir o que é IA. Em termos simples, a IA é a capacidade das máquinas de aprender, entender, raciocinar e interagir de forma semelhante a nós humanos. Isso permite que as máquinas resolvam novos conjuntos de problemas que não conseguiam antes. Por exemplo, a IA capacita assistentes de voz como a Síria, recomenda filmes na Netflix e ajuda médicos a diagnosticar doenças IA abrange uma variedade de tecnologias desde regras automatizadas simples em dispositivos do dia a dia até sistemas avançados que aprendem e adotam enquanto IA pode realizar tarefas específicas no nível humano ou acima dele No momento da gravação deste vídeo, ele não possui inteligência ou consciência geral. Recentemente, a EI também fez progressos significativos nos campos criativos, gerando arte, música e literatura. É exatamente isso que vamos explorar neste curso. Agora que você entende o que é IA, vamos discutir como as máquinas realmente aprendem. Em essência, o aprendizado de máquina, um componente essencial da IA, envolve ensinar os computadores a reconhecer padrões e tomar decisões com base em dados. Esse processo é um pouco semelhante à forma como os humanos aprendem com a experiência. Mas, em vez de aprender com as experiências de vida, as máquinas aprendem com os dados. As máquinas aprendem de maneiras diferentes, categorizadas principalmente em três tipos: aprendizado supervisionado, aprendizado não supervisionado e aprendizado categorizadas principalmente em três tipos: aprendizado supervisionado, aprendizado não supervisionado e aprendizado por reforço. Isso é o que chamamos de metodologias fundamentais de aprendizagem Cada uma dessas metodologias tem sua própria abordagem aprendizado e é usada para diferentes tipos de tarefas aprendizado supervisionado envolve o treinamento de modelos de IA em dados rotulados Os rótulos são identificadores associados aos dados de entrada. Por exemplo, eles podem ser textuais. Em um conjunto de dados de potas de animais. Cada entrada de pota seria rotulada com o nome da produção animal, como gato, cachorro, etc. Outro exemplo são os rótulos numéricos que podem ser usados para prever os preços das casas com base nas características Aprendizado supervisionado essencial para aplicações em que o modelo aprende a prever resultados com base nos exemplos fornecidos Isso inclui reconhecimento de fala, classificação de imagens e sistemas especializados. Sistemas de IA que imitam as habilidades de tomada de decisão de um especialista humano em um domínio específico aprendizado não supervisionado se concentra em encontrar padrões ou estruturas em dados não rotulados Em outras palavras, ele descobre os padrões subjacentes nos dados sem orientação explícita O aprendizado não supervisionado é fundamental em domínios como sistemas de recomendação, sistemas que preveem as preferências do usuário e sugerem itens relevantes adequadamente em domínios como sistemas de recomendação, sistemas que preveem as preferências do usuário e sugerem itens relevantes adequadamente. Também é usado em certos aspectos da visão computacional que se concentram em permitir que as máquinas interpretem e respondam às informações visuais do ambiente circundante. A terceira metodologia é o aprendizado por reforço. Ele se concentra em modelos de treinamento para tomar decisões por tentativa e erro, recebendo feedback do ambiente e aprendendo ações ideais por meio de recompensas. É fundamental em robótica, veículos autônomos e algumas tarefas de planejamento e agendamento, como gerenciamento de recursos e sistemas automatizados de agendamento Observe que a maioria das áreas de aplicação depende de uma combinação de diferentes metodologias de aprendizado para aproveitar a força de cada uma Essa abordagem geralmente proporciona melhor desempenho e soluções mais robustas. Por exemplo, muitos sistemas modernos de recomendação integram as três metodologias para aproveitar sua força O aprendizado supervisionado fornece precisão com base em dados históricos, como prever e recomendar novos filmes ou produtos que um usuário possa gostar com base em dados históricos com as preferências ou classificações do usuário Por outro lado, o aprendizado não supervisionado oferece informações sobre os usuários que podem não ser evidentes apenas por meio de avaliações Os algoritmos de agrupamento, um tipo de técnica de aprendizado não supervisionado que organiza os dados em grupos ou grupos com base em semelhanças, podem descobrir que certos grupos de usuários tendem a assistir gêneros similares de filmes, mesmo sem avaliações explícitas, e recomendar filmes um tipo de técnica de aprendizado não supervisionado que organiza os dados em grupos ou grupos com base em semelhanças, podem descobrir que certos grupos de usuários tendem a assistir gêneros similares de filmes, mesmo sem avaliações explícitas, e recomendar filmes com base nesses clusters. E, finalmente, caso você queira que o mecanismo de recomendação seja dinâmico e adote as recomendações com base em como os usuários interagem com diferentes conteúdos. Por exemplo, ao navegar, assistir a trailers, selecionar e assistir filmes, aprendizado por reforço entra em Esse sistema aprenderá interagindo com os usuários ao longo tempo e ajustará suas recomendações base no engajamento e no feedback do usuário Tudo bem, nossa visão geral das áreas de aplicação de IA não estará completa sem as outras duas, que também aproveitam as três metodologias fundamentais de aprendizado Essas áreas de aplicação são processamento de linguagem natural ou PNL e IA generativa ALP implica compreender, interpretar e gerar linguagem humana e é usado em aplicações como tradução de idiomas, análise de sentimentos, quadro de bate-papo e assistência por voz E, finalmente, IA generativa, o termo que se tornou extremamente popular em 2023 e do qual você provavelmente já ouviu falar antes É um termo genérico que inclui várias técnicas focadas na criação novos conteúdos originais que nunca existiram antes que imitam ou inspiram exemplos do mundo real, geração de arte de IA Algo que faremos neste curso se refere especificamente ao uso de técnicas generativas de IA para criar obras de arte É um nicho dentro da IA generativa com foco na criatividade visual Os modelos de IA na geração de arte aprendem estilos, padrões e elementos artísticos de obras de arte existentes usando metodologias básicas de aprendizado e, em seguida, usam esse conhecimento para gerar novas imagens, pinturas ou Na palestra a seguir, aprenderemos mais sobre como a tecnologia de geração AIR evoluiu ao longo do tempo e por que ela foi invadida recentemente Mas antes de prosseguirmos, vamos resumir essa palestra. IA é a capacidade das máquinas de aprender, entender, raciocinar e interagir de forma semelhante a nós, humanos. Um componente essencial do aprendizado de máquina de IA envolve ensinar computadores a reconhecer padrões e tomar decisões com base em dados. As máquinas aprendem de maneiras diferentes, categorizadas principalmente em três tipos de metodologias básicas de aprendizado: aprendizado supervisionado, não supervisionado O aprendizado supervisionado ensina IA com dados rotulados. aprendizado não supervisionado encontra padrões de dados sem orientação, e o aprendizado por reforço envolve o aprendizado envolve A maioria das áreas de aplicação depende de uma combinação dessas metodologias de aprendizado para aproveitar a força de cada uma IA generativa é um termo genérico que inclui várias técnicas focadas na criação novos conteúdos que nunca existiram antes, inspirados em exemplos do mundo real. Tudo bem. Isso é tudo para a palestra e eu vou ver no próximo vídeo. 26. Evolução das tecnologias de geração de arte de IA: Todos, e bem-vindos de volta à série de palestras em que abordamos os fundamentos da IA Nesta palestra, descobriremos como a tecnologia de geração de AR surgiu da capacidade de fazer isso com isso e até mesmo com isso Vamos começar. A pesquisa generativa de IA remonta à década de 1960 No entanto, a IA generativa começou a se desenvolver em algo semelhante à sua forma atual em 2006 O primeiro artigo significativo na área de Jeffrey Hinton e seus coautores intitulado Fast Learning Algorithms for Deep Mas o primeiro grande avanço no campo da geração de imagens aconteceu em 2014 com a introdução de uma nova estrutura chamada Generative Adversarial Networks ou Gans, antes de introduzir o Gans, foco da IA no domínio visual Foi predominantemente no reconhecimento e classificação de imagens Ganz mudou esse foco para a geração de imagens totalmente novas Inicialmente, eles não eram usados para transformar texto em imagens, mas sim para criar imagens realistas a partir de visuais caóticos aleatórios Os Gans então gradualmente transformaram esses visuais caóticos iniciais em imagens coerentes Gans trouxe uma mudança significativa na forma como as máquinas podiam criar imagens visualmente detalhadas e realistas, estabelecendo as bases para aplicações mais sofisticadas de texto em imagem Vamos tentar nos aprofundar um pouco e ver como o modelo funciona. De forma natural, a estrutura implicava duas redes neurais, um gerador e um discriminador trabalhando uma contra a outra, levando a uma melhor qualidade das imagens geradas Essa descrição é bastante técnica, então vamos simplificá-la um pouco. Imagine duas pessoas, vamos chamá-las de artista e detetive. Eles jogam um jogo para enganar um outro, mas de uma forma divertida e criativa. O artista adora fazer desenhos, mas em vez de desenhar a partir de coisas reais, o artista tenta criar desenhos que pareçam reais, mesmo estando completamente inventados. Pense no artista tentando desenhar um unicórnio que parece existir na vida real. O detetive é muito bom em descobrir o que é real e o que não é Então, quando o artista mostra um desenho, o detetive tenta adivinhar se é uma coisa real ou apenas um desenho fictício do artista O artista continua fazendo novos desenhos, tentando fazer com que pareçam o mais reais possível, e o detetive continua tentando adivinhar corretamente À medida que continuam jogando, tanto o artista quanto o detetive ficam muito bons em seus trabalhos No mundo dos computadores, o artista é como uma parte do jogo que cria coisas, um gerador, e o detetive é a outra parte que verifica se elas são boas o suficiente ou não são discriminadoras Trabalhando juntos e desafiando uns aos outros, eles acabam criando coisas realmente incríveis que às vezes podem levar até mesmo os humanos a pensar que são reais Após o avanço das redes adversárias generativas em 2014, o desenvolvimento de modelos de texto em imagem teve vários Em 2017, pesquisadores do Google introduziram modelos de transformadores que revolucionaram o campo do aprendizado de máquina Especialmente em tarefas que envolvem processamento de linguagem natural. Com o tempo, os pesquisadores descobriram que modelos de transformadores também podiam ser aplicados a dados visuais Uma das principais características dos modelos de transformadores é a capacidade de processar toda a sequência de dados simultaneamente, ao contrário dos modelos tradicionais que processam dados ponto a ponto Esse recurso permite que os transformadores entendam o contexto e os relacionamentos nos dados com mais eficiência, tornando-os particularmente poderosos para tarefas de linguagem natural e processamento de imagens Isso se tornou possível devido ao mecanismo de atenção, que é a base dos modelos de transformadores Esse mecanismo permite que o modelo se concentre em diferentes partes do prompt de dados de entrada e entenda como cada parte se relaciona com as outras. Você pode visualizar o modelo do transformador como um robô superinteligente que pode ver todas as peças de um enorme Dixopuzzle de uma só vez e descobrir como elas só vez e descobrir como É especialmente bom para resolver quebra-cabeças com palavras ou imagens Entender quais peças são importantes e como todas elas se conectam para formar a imagem completa. Portanto, se você contar uma história ou mostrar vários desenhos, ela poderá criar rapidamente uma nova história ou imagem que se encaixe perfeitamente em tudo. Desde sua introdução, o uso de modelos de transformadores e geração de imagens foi amplamente experimental Os pesquisadores estavam explorando como adaptar esses modelos, originalmente projetados para texto. Para lidar com dados visuais. Tudo mudou em 2021, quando uma grande empresa de tecnologia chamada Open AI lançou o Dali, um sistema de IA que pode criar imagens e arte realistas partir de uma descrição em linguagem natural Dali representou um salto significativo nas capacidades das tarefas criativas de IA Eu demonstrei um nível sem precedentes de proficiência na geração de imagens diversas, complexas e contextualmente precisas imagens Isso mostrou o potencial da IA em domínios criativos, muito além do que se pensava Ao ver as capacidades dos desenvolvedores e empresas de tecnologia da Dali , inspirou-se a explorar tecnologias semelhantes Isso levou a uma onda de inovação e desenvolvimento em software gerador. À medida que mais entidades pensavam em aproveitar a tecnologia subjacente para várias aplicações. As ferramentas geradoras de arte mais proeminentes que surgiram desde a introdução de Dali incluem midjourney, stable diffusion, open art, Firefly, Leonard the Na mesma época em que a Open AI anunciou o Dali, outro grande avanço no campo da geração de imagens aconteceu com a introdução de modelos de difusão Esses modelos mostraram resultados impressionantes na geração de imagens de alta qualidade, detalhadas e coerentes, muitas vezes rivalizando ou superando a qualidade das imagens geradas pelo processo exclusivo dos modelos de difusão envolve começar com uma imagem totalmente ruidosa Pense em uma tela estática de TV. várias iterações, esse ruído é reduzido lentamente a cada etapa aproximando a imagem uma imagem final realista e coerente. Falaremos mais sobre como o modelo de difusão funciona na próxima palestra Depois de assistir à palestra, você saberá exatamente como o software gerador funciona e como ele traduz um prompt de texto em imagens impressionantes Mas antes de chegarmos lá, vamos resumir o que aprendemos nesta lição. história da IA generativa remonta à década de 1960, evoluindo significativamente com o artigo de 2006 de Jeffrey Hinton A introdução do Gans em 2014 marcou um grande avanço, mudando o foco do reconhecimento de imagem para a Os gans usam uma rede geradora e discriminadora para melhorar a qualidade da imagem Semelhantes a um jogo entre um artista e um detetive, os modelos de transformadores introduzidos em 2017 revolucionaram o campo do aprendizado de máquina e foram aplicados tanto à linguagem quanto aos Dali, um sistema de IA que pode criar imagens realistas a partir de descrições textuais, mostra o potencial da IA em domínios criativos, muito além do que se pensava ser possível. Modelos de difusão, outro avanço no campo da geração de imagens, geram imagens refinando-as do ruído para imagens O Dali, um sistema de IA que pode criar imagens realistas a partir de descrições textuais, mostra o potencial da IA em domínios criativos, muito além do que se pensava ser possível. Modelos de difusão, outro avanço no campo da geração de imagens, geram imagens refinando-as do ruído para imagens detalhadas. Tudo bem, isso é tudo para o vídeo, e nos vemos na próxima. 27. Como a IA gera arte: Todos, bem-vindos de volta. Nesta palestra, vamos explorar como a geração de AR realmente funciona O que acontece depois que você insere um prompt de texto e clica em gerar, e se e como você pode influenciar o processo de geração de R? Vamos começar. O processo de geração de AR consiste nas quatro etapas a seguir. Vamos falar sobre cada etapa com mais detalhes. Etapa 1, coleta e pré-processamento de dados. O processo começa com a coleta de um grande conjunto de dados de imagens Aqui estamos falando conjuntos de dados realmente grandes que compreendem centenas de milhões de imagens, bem como descrições textuais Quanto maior o conjunto de dados e mais diversidades, como imagens com uma ampla variedade de assuntos, vários estilos artísticos, vários estilos artísticos condições de iluminação e Quanto mais variado e diferenciado for o aprendizado assim como as imagens finais geradas, é como dar a um artista uma gama mais ampla de experiências nas quais se inspirar Depois que os dados são coletados, as imagens são pré-processadas para garantir a consistência dos dados inseridos no modelo, para que ele possa aprender com mais rapidez e eficiência Imagine se algumas imagens estivessem embaçadas ou com cores estranhas. Sem o pré-processamento para normalizar isso, o modelo pode aprender padrões visuais incorretos ou inconsistentes como confundir uma imagem desfocada com um estilo Depois que os dados são coletados e pré-processados, estamos prontos para prosseguir com a segunda etapa do treinamento do modelo de processo e formação do espaço latente Embora seja tecnicamente viável um gerador AIR use vários tipos de modelos, como Gans, transformadores ou modelos de difusão, já abordamos anteriormente Esse sistema seria complexo de implementar. A maioria das ferramentas atuais tende a se concentrar em um único tipo de modelo. Por exemplo, o Dali usa principalmente um modelo de transformador e o Firefly é um modelo e o Firefly é Qualquer que seja o modelo escolhido, ele passa por um processo de treinamento em que aprende a interpretar instruções de texto e gerar imagens correspondentes. Durante o treinamento, à medida que o modelo aprende com os dados, ele cria um espaço latente multidimensional Esse espaço representa abstratamente os vários recursos das imagens, como estilo, cor ou conteúdo, em um formato de menor dimensão Está ficando técnico. Então, vamos dar um exemplo. Imagine que estamos treinando um modelo em um conjunto de dados de diferentes imagens de animais Durante o treinamento, o modelo desenvolve um espaço multidimensional de dez Vamos simplificar esse conceito imaginando-o como um grande mapa invisível Cada dimensão nesse espaço representa características diferentes dos animais. Pense em uma dimensão para cores, como marrom, branco, preto, outra para tamanho, pequena, média, grande, uma para tipo, mamífero, pássaro, réptil e assim por diante Cada ponto nesse espaço é uma combinação desses recursos. Um ponto pode representar um pequeno mamífero marrom como um esquilo, enquanto outro ponto pode ser um grande pássaro branco, como É difícil visualizar muitas dimensões. Então, vamos simplificar ainda mais. Imagine uma grade bidimensional. O eixo horizontal representa o tamanho. A esquerda é pequena, a direita é grande e o eixo vertical representa a cor. A parte inferior é escura e a parte superior é clara. Um ponto nessa grade mostra o tamanho e a cor de um animal. Quando a IA deseja criar uma imagem de um animal grande e de cor escura, ela se move para um ponto na grade que fica no canto superior direito, grande e escuro. Esse ponto no espaço dez corresponde às características do animal que ele gerará. O espaço real de dez é muito mais complexo com muito mais dimensões do que apenas duas ou três, geralmente na faixa de centenas ou milhares. Não é algo que você possa ver com seus olhos. É mais como um conceito matemático armazenado dentro da máquina em que a IA está sendo executada. No entanto, pedi para visualizar o espaço latente multidimensional para mim, e essa é a imagem que obtive. Nada mal. A IA aprende a navegar nesse espaço complexo durante o treinamento Ao se movimentar nesse espaço, ele pode gerar uma grande variedade de imagens. Em nosso exemplo, imagens de animais, cada uma com diferentes combinações de características. Tudo bem. Depois que a segunda etapa estiver concluída, estamos prontos para prosseguir com a parte divertida. Etapa três, gerando arte a partir de um prompt de texto. O modelo de IA usa seu prompt de texto para navegar pelo espaço latente, encontrando pontos que correspondam aos recursos ou estilos desejados Cada modelo tem seu próprio mecanismo exclusivo para navegar pelo espaço latente e gerar imagens Vamos ver como o modelo de difusão funciona quando se trata de gerar imagens a partir de solicitações de texto O modelo começa com uma tela de puro ruído, um arranjo aleatório de pixels. Quando recebe um aviso, como um gato em um sofá, o modelo usa essa entrada como guia definindo a direção do processo de transformação. O modelo então refina iterativamente a tela navegando por diferentes regiões ou cardinados dentro do espaço latente e introduzindo e aprimorando recursos relevantes para o introduzindo e aprimorando a tela navegando por diferentes regiões ou cardinados dentro do espaço latente e introduzindo e aprimorando recursos relevantes para o prompt de entrada. Isso é chamado de difusão reversa ou remoção do ruído da tela inicial À medida que o ruído diminui, as características começam a surgir Com base na sugestão e no conhecimento adquirido, o modelo começa a introduzir elementos como a forma de um gato, a textura de um sofá e assim por diante. estágio representa o vaivém entre os estados ruidoso e menos ruidoso o modelo decide quais recursos se alinham A imagem final é uma representação coerente e realista de um gato em um sofá Esta imagem representa uma combinação específica de características codificadas no espaço carregado, no tamanho, na cor e na pose do gato, no estilo e na cor do sofá, todas influenciadas pelo aviso inicial e pelo esforço do modelo Agora você pode ter uma pergunta muito razoável. Mas por que a modelo decide qual é o tamanho do gato, sua cor ou pose? Esses detalhes vêm do prompt de entrada. Caso você tenha um aviso simples, como um gato em um sofá, o modelo pode padronizar a imagem final para representações mais comuns ou médias de gatos com base em seu treinamento. Portanto, ao adicionar mais detalhes ao prompt, por exemplo, incluindo descritores como Cute for a cat e antique for a sofa, você está pressionando o modelo a navegar por regiões mais específicas do espaço latente que correspondem a esses Cute for a cat e antique for a sofa, você está pressionando o modelo a navegar por regiões mais específicas do espaço latente que correspondem a correspondem a fofo pode estar relacionado a certas características estéticas do gato, enquanto antigo pode envolver estilos ou padrões específicos associados aos sofás Como resultado, o modelo gera uma imagem que não inclui apenas um gato e um sofá, mas também reflete as características específicas de ser fofo e antigo Isso leva a uma imagem com mais nuances e contextualmente rica. Obviamente, também há um elemento de aleatoriedade na forma como o modelo navega pelo espaço latente, levando a resultados criativos e Portanto, usar o mesmo prompt pode fornecer imagens diferentes a cada vez devido à forma aleatória como o modelo navega em seu espaço latente. Estamos quase no final do processo de geração de imagens a partir dos bailes de texto A etapa final inclui pós-processamento, quando podemos aprimorar a imagem, por exemplo, adicionando texto, ajustando o contraste ou até mesmo ajustando partes da composição O número de etapas de como você pode alterar a imagem depende da sua criatividade e do resultado final que você deseja obter. Não é preciso dizer que a etapa de pós-processamento é opcional. Você pode usar a imagem gerada pelo software gerador de IA sem nenhuma modificação. Se você gosta do jeito que está. Legal. Isso é tudo para a palestra e, como sempre, vamos recapitular o que acabamos O processo de geração do AI R consiste em quatro etapas. O processo começa com a coleta e o pré-processamento de um vasto conjunto de dados de imagens e suas descrições para ensinar a IA A próxima etapa inclui o treinamento do modelo e formação do espaço latente, onde esse espaço representa abstratamente vários recursos da imagem, como estilo, cor A terceira etapa envolve gerar arte a partir de um prompt de texto com o EI usando prompts para navegar pelo espaço latente e gerar imagens Adicionar descritores específicos às solicitações orienta o EI a produzir imagens mais detalhadas e contextualmente A etapa final e opcional envolve atividades de pós-processamento, permitindo uma maior personalização das imagens geradas pela IA Tudo bem, ligue para a ACA no próximo vídeo. 28. Começando com o Movimento: Todo mundo. Bem-vindo à nova seção do curso. Aqui, daremos o próximo passo para trabalhar com imagens geradas e dar vida a elas usando o módulo de movimento Leonardo As Com a interface fácil de usar da plataforma, criar videoclipes curtos é um processo simples e intuitivo Tudo o que você precisa fazer é escolher uma imagem, gerada com Leonardo ou do seu dispositivo A última opção está disponível se você trabalha em um dos planos premium. Para gerar o vídeo, você não precisa criar a descrição do baile Basta definir a intensidade do movimento para definir quanto movimento será adicionado ao vídeo e apertar o botão gerar. Mas isso é o suficiente da introdução. Vamos mergulhar na demonstração para ver tudo em ação. 29. Vamos criar seu primeiro vídeo com Leonardo.Ai!: Página inicial, clique em Motion abaixo de dar vida às suas ideias. Como alternativa, selecione movimento na barra de ferramentas do lado esquerdo. Na próxima tela pop-up, clique em selecionar uma imagem. Em seguida, escolha fazer upload de uma imagem para começar, caso queira escolher uma imagem da sua unidade local. Conforme discutido, essa opção está disponível somente para assinantes pagos. Você também pode escolher uma imagem de sua própria geração ou aquelas que você salvou em suas coleções, imagens do feed da comunidade ou imagens do seu feed de seguidores Vamos começar selecionando uma imagem que já geramos antes. Vamos selecionar essa imagem, pois ela contém vários elementos móveis, como esses carros ao fundo, bem como uma mulher em primeiro plano Espero ver a mulher se movendo enquanto atravessa a rua Os carros, por outro lado, devem ficar parados. Será muito interessante ver como a animação funciona. Vou clicar em Confirmar. Também podemos modificar as intensidades do movimento para definir quanto movimento será adicionado. Vamos deixar assim. A moção será privada, não estará disponível para outros usuários do Leonardo Essa opção está disponível se você usar os planos pagos do Leonardo Tudo bem. Deixe-me clicar em Gerar. Leonardo levará algum tempo para gerar o movimento para conferir seu vídeo e acessar sua biblioteca E se ainda não está aqui, significa que o Leonardo ainda o está gerando enquanto falamos Você pode ir para a seção de criação de imagens e verá que a geração da imagem está em andamento aqui. Vamos esperar um pouco. Como o clipe está pronto. Vamos clicar nele para ampliá-lo. Vemos que está longe de ser perfeito, provavelmente porque selecionamos uma pessoa que queríamos mudar. Por outro lado, observe como Leonardo identificou quais partes da imagem deveriam ser animadas Deixe-me mostrar outro exemplo que tirei dessa imagem. É menos complicado que o anterior, pois não há pessoas ou personagens envolvidos. No entanto, observe como Leonardo captou bem o movimento dos flocos de neve, criando essa Também gosto do movimento do caminho, como se estivéssemos caminhando por essa floresta de inverno e explorando os arredores Agora é sua vez de experimentar esse recurso em ação e animar suas criações Nos vemos no próximo vídeo 30. Apresentando técnicas avançadas: treinando seu próprio modelo de IA: Olá, bem-vindo à nova seção do curso. Se você acompanhou as palestras anteriores, já deve estar familiarizado com como trabalhar com os modelos de IA da Leonardo Como cada modelo é diferente dos outros e, provavelmente, você tem alguns modelos preferidos que escolhe para seus projetos na maioria das vezes. No entanto, pode haver casos em modelos predefinidos não possam mais atender às suas necessidades. Por exemplo, quando você quiser continuar criando imagens de um determinado estilo ou tema ou criar imagens com designs de personagens consistentes de sua escolha, os modelos existentes não funcionarão aqui, pois não foram treinados em imagens desse estilo específico ou com aquele design de personagem específico que você deseja criar. O que você pode fazer aqui é treinar seu próprio modelo e depois usá-lo em vez dos modelos predefinidos disponíveis na plataforma Deixe-me avisá-lo de antemão que treinar um modelo é um recurso premium Portanto, se você estiver em um plano gratuito no momento, considere atualizar seu plano para acompanhar os tutoriais Nas próximas palestras, examinaremos todas as etapas do design de um modelo Primeiro, criaremos um conjunto de dados de imagens necessário para treinar o modelo e aprenderemos quais imagens serão não adequadas para o treinamento do modelo Em seguida, treinaremos o modelo e o testaremos em ação. Por fim, refinaremos o modelo caso vejamos alguma imperfeição nas imagens geradas e queiramos melhorar o conjunto de dados Para os tutoriais desta seção, fingirei que estou trabalhando em um formulário de design de interiores e gostaria de criar uma série de postagens para a conta do Instagram da empresa Com design de interiores em estilo Memphis. O estilo Memphis, um movimento de design que surgiu na década de 1980, é conhecido por sua mistura eclética de formas geométricas, cores fortes Não há nenhum modelo disponível na coleção de modelos ajustados da Leonardo AI que possa gerar imagens com precisão nesse estilo Então, decidi treinar meu próprio modelo de IA. Então, se você está pronto para me acompanhar , vamos começar. 31. Como criar um conjunto de dados: Primeiro, bem-vindo ao primeiro tutorial desta seção. Vamos começar criando um conjunto de dados de imagens que usaremos para treinar o modelo Aqui estão as imagens que selecionei que representam o design de interiores no estilo Memphis Eu gostaria de criar designs para uma sala de estar com um sofá no centro. Uma mesa de café em frente ao sofá e poltronas na lateral do sofá É por isso que criei imagens que retratam tanto o estilo quanto o tipo de design Eu gostaria que o novo modelo fosse replicado. Devo avisar que criar o conjunto de dados correto é a tarefa mais desafiadora Então, vamos examinar algumas regras importantes que você deve ter em mente ao selecionar as imagens. Em primeiro lugar, selecione imagens de alta qualidade sem marcas d'água e sem desfocagem Eu recomendo usar o Adobe Stock para isso. Você pode obter um teste gratuito de 30 dias que dá acesso a dez imagens, o que será suficiente para treinar o modelo. Foi assim que criei meu conjunto de dados. Veja o que pode acontecer se você selecionar imagens de baixa qualidade. Aqui estão as imagens que eu baixei do Pinterest. Você pode ver que, embora retratem muito bem o estilo de Memphis, sua qualidade não é das melhores, e muitas delas E aqui está o que obtive como resultado final depois de definir a tendência do modelo com essas imagens. As imagens resultantes estão bastante embaçadas e os detalhes dos padrões geométricos nas paredes, as formas dos móveis e as texturas são todos indistintos e Claramente, esse não é o efeito que estou buscando. Ok, agora vamos passar para a segunda recomendação para selecionar imagens para seu conjunto e para consistência em termos de estilo, formato e proporção, ao mesmo tempo em que introduzimos variações dentro dessas restrições Encontrar o equilíbrio certo entre consistência e variação é algo que você geralmente consegue por meio de várias iterações. Treinar o modelo, verificar a saída e, em seguida, fazer alterações no conjunto de dados antes de treinar novamente o modelo Por exemplo, essa imagem não funcionará porque eu gosto de criar um design com o sofá como objeto central da imagem, com a mesa de café em primeiro plano e as poltronas nas laterais Por outro lado, essa imagem também não funcionará, pois não há espaço suficiente na frente do sofá e os objetos nos lados direito e esquerdo do sofá não são os que eu gostaria de ver nas minhas imagens finais. No meu conjunto de dados, tentei coletar diversas fotos do design escolhido Por exemplo, você verá uma variedade de cores e variações de designs para sofás, mesas de café e poltronas Como mencionei anteriormente, você precisa coletar imagens com a mesma proporção. Se você precisar redimensionar suas imagens originais, recomendo usar o Canva Que está disponível gratuitamente. Crie um documento do tamanho desejado, carregue suas imagens. Em seguida, arraste-os e solte-os na tela. Gosto desse método porque ele permite identificar rapidamente imagens que não funcionarão bem para o modelo, como neste exemplo, como neste exemplo, a terceira recomendação que gostaria de abordar aqui em relação à seleção de imagens é que seu conjunto inclua até 40 imagens de alta qualidade Se você incluir mais do que isso, seu modelo treinado pode acabar recriando o conjunto de dados de treinamento em vez de ser capaz de gerar novas variações Para esta demonstração, estou usando um pequeno conjunto de dados de até seis imagens e, como você pode ver nos próximos tutoriais, consegui obter resultados decentes com esse Certo. Assim que você tiver seu primeiro conjunto de imagens pronto, acesse o módulo Leonardo Training and Dataset. Aqui, clique em Novo conjunto de dados. Digite o nome e a descrição. Clique em Criar conjunto de dados. Aqui, clique em Carregar imagens e selecione as imagens que você preparou para o treinamento do modelo. E estamos prontos para começar a treinar nosso primeiro modelo para isso, vamos para o próximo tutorial. Te vejo lá. 32. Treinar o modelo e testá-lo em ação: Primeiro, bem-vindo ao próximo tutorial desta seção. Agora que seu conjunto de dados está pronto, vamos treinar nosso modelo a partir do módulo de treinamento e conjuntos de dados. Passe o mouse sobre seu conjunto de dados e Preencha os metadados seu modelo para ajudar na categorização e recuperação Isso inclui elementos como descrição do modelo, categoria e instância do prompt. Você pode escolher uma categoria de modelo na lista. Acho que os ambientes funcionam melhor para o meu projeto e, quanto à instância imediata, pense nisso como uma maneira simples de orientar o modelo a utilizar adequadamente sua estrutura de dados de treinamento. Por exemplo, para um modelo em estilo aquarela, pode ser algo como uma pintura em aquarela no meu exemplo, escreverei o design da sala Vou deixar todas as outras configurações, como treinamento, resolução e modelo básico, sem nenhuma alteração. E acho que estou pronto para começar a treinar. O processo de treinamento geralmente leva 30 a 2 horas, dependendo do seu conjunto Para conjuntos de dados pequenos como o meu, é ainda mais rápido. Vamos esperar. Demorou cerca de 2 minutos para treinar o modelo. Agora, vamos testar o modelo em ação. Para isso, acesse o módulo de criação de imagens. Aqui está algo que você precisa conhecer. Seus modelos treinados só estão disponíveis no modo legado da ferramenta de criação de imagens. O modo Legacy é uma interface antiga que existia antes da equipe Leonardo apresentar a versão atualizada, que você vê na tela agora Vamos ativar o modo legado e esperar alguns segundos. E aqui estamos. Essa interface pode ser um pouco intimidante para você, pois não a abordamos nos tutoriais anteriores, mas Vou explicar tudo o que você precisa saber para poder testar seu próprio modelo. A primeira coisa que você precisa fazer é digitar um prompt que você gostaria de testar. Esse é o prompt que vou usar para a primeira geração. Em seguida, vamos selecionar o modelo que acabamos de treinar. Abra a lista de modelos, vá para selecionar outros modelos. E a partir daqui, abra a guia seus modelos. Clique em visualizar e selecione gerar com este modelo. Nosso novo modelo foi selecionado e agora vamos ver se queremos alterar outras configurações aqui. Você pode escolher a predefinição caso queira fazer alguma alteração na imagem original, você pode escolher elementos Eu recomendo deixar as duas configurações sem alterações, pelo menos na primeira iteração, para que você possa ver o desempenho do seu novo modelo sem nenhum elemento adicional e personalização Como sempre, você pode escolher várias imagens que o Leonardo AI gerará Aqui está a função fotorreal que você pode ativar caso esteja gerando imagens fotorrealistas Novamente, para a primeira iteração, basta desligá-la. modo Alchemy é uma versão antiga do modo de geração de qualidade que já abordamos na nova interface Ele foi selecionado por padrão e, para esta demonstração, vou deixá-la sem alterações. Aqui estão algumas outras configurações que você também pode modificar. Aqui temos um botão de transparência que eu não vou ativar para o meu projeto Se quisermos que nossas imagens estejam disponíveis publicamente para todos os outros usuários, ative esse indicador e vamos verificar outras configurações aqui. Você pode escolher entre uma variedade de dimensões de entrada ou selecionar a proporção das imagens recém-geradas nessa lista. Deixo essas configurações sem nenhuma alteração e acho que estou pronto para clicar em gerar. Nossas imagens ficaram muito boas, especialmente considerando que usei um conjunto de dados de imagens muito pequeno e que esta é nossa primeira iteração Pessoalmente, acho que introduziria mais variabilidade em termos de cores nesse conjunto de dados, e você pode fazer isso facilmente refinando seu conjunto de dados atual e retreinando seu Isso é o que abordaremos no próximo tutorial. Eu vou ver isso lá. 33. Como refinar seu modelo: Todos, bem-vindos de volta. Se os resultados obtidos ao testar seu modelo não forem satisfatórios ou se você quiser fazer algumas melhorias, você pode retreinar um novo modelo acessando treinamento e os conjuntos de Escolhendo seu conjunto de dados e selecionando o conjunto de dados morto. Você poderá excluir e substituir imagens ou adicionar imagens adicionais ao seu conjunto de dados existente Isso é o que eu vou fazer. Aqui está uma imagem que eu gostaria de adicionar ao meu conjunto de dados existente para adicionar mais variabilidade de cores a Infelizmente, não é possível atualizar um modelo existente que já tenha sido treinado devido a limitações técnicas. Isso significa que toda vez que um conjunto de dados é modificado, um novo modelo deve ser treinado para refletir as alterações feitas Vamos treinar um novo modelo. Para isso, clicarei em Iniciar treinamento. E aqui, preciso selecionar a categoria de descrição do modelo e instância de solicitação. Vamos fazer isso. Assim, você pode verificar o status do trabalho acessando o tampo de status do trabalho e clicando em atualizar Aqui vemos o segundo trabalho, que está atualmente em andamento. Então, vamos esperar alguns minutos. O processo de treinamento foi concluído. Desta vez, demorei um pouco mais para fazer isso. Portanto, o tempo necessário para treinar o modelo pode variar. Mas tudo bem. Agora estamos totalmente prontos para testar nosso segundo modelo. Vamos fazer isso acessando a função de criação de imagem. Ainda estamos na interface do modo legado, o que é perfeitamente adequado para nosso projeto. Vamos escolher o novo modelo selecionando outro modelo, seus modelos, e aqui temos o modelo recém-gerado. Vou clicar em visualizar e selecionar Gerar com este modelo. Para o propósito de nosso experimento, não vou alterar nenhuma outra configuração que tínhamos nossa primeira iteração aqui e vamos clicar em Gerar E aqui estão nossos resultados. Vemos que o esquema de cores dessas novas imagens é definitivamente diferente daquele que obtivemos da primeira geração Gosto muito dessas cores pastel e acho que elas funcionam perfeitamente para o projeto que eu imagino No entanto, você pode continuar experimentando a modificação seu conjunto de dados excluindo algumas imagens, adicionando uma nova e treinando um novo Ok, isso é tudo para este tutorial. Obviamente, agora eu encorajo você a experimentar treinar seu próprio modelo e, por favor, me avise na seção de perguntas e respostas deste vídeo O que você acha dessa funcionalidade e se a acha útil? Nos vemos nos próximos vídeos. 34. Apresentando técnicas avançadas: gerando imagens de desenhos: Todo mundo. Bem-vindo de volta à nova seção do curso. Se você já experimentou geração de imagens a partir de instruções ou instruções de texto e acha que instruir a IA apenas com descrições de texto não é suficiente para transmitir suas ideias ou visão para Tenho ótimas notícias para você. Com o Leonardo, agora você pode criar desenhos que serão convertidos em obras de arte quase instantaneamente, fornecendo uma maneira totalmente nova de interagir com Nesta seção do curso, abordaremos o módulo Canvas em tempo real do Leonardo AI, que permite que você faça exatamente isso Com a tela em tempo real, você pode facilmente criar imagens com simples esboços, mesmo que não se considere um designer ou artista profissional Você ficará surpreso com a forma como esboços simples são transformados por Leonardo em imagens detalhadas e, quando combinados com a descrição do baile, eles chegarão o mais próximo possível de suas ideias originais suas Estou muito entusiasmado em apresentar a você este módulo, e vamos começar. 35. Primeiros passos com o Realtime Canvas: Primeiro, bem-vindo de volta ao nosso terceiro tutorial, onde falaremos sobre o Canvas em tempo real. Vamos começar abrindo a tela. Ele está disponível nas ferramentas de IA na barra de ferramentas do lado esquerdo. Vamos começar com a rápida cabine de madeira. E já vemos que nossa primeira imagem foi gerada instantaneamente. Mas vamos ver até que ponto podemos melhorá-lo com as ferramentas de desenho disponíveis aqui na barra lateral esquerda. A primeira ferramenta com a qual você trabalhará com frequência é um pincel. Vamos começar ajustando o tamanho do pincel e a cor Para o meu trabalho, vou escolher o marrom, depois vou começar a desenhar a cabana de madeira. Na verdade, deixe-me reduzir o tamanho do pincel primeiro. Pode ser muito difícil desenhar uma linha reta, que você possa pressionar, deslocar e continuar desenhando. Agora temos a linha reta perfeita. Você vê que Leonardo ajusta a imagem de saída toda vez que eu adiciono uma nova linha à tela Se você quiser apenas a posição de uma linha, clique neste ícone. Selecione uma linha que você gostaria de mover e, em seguida, mova-a ou reduza-a ou amplie-a Temos algo interessante no lado direito da tela, mas acho que nossa foto está muito escura. Vamos mudar isso. Eu vou colorir. Aqui vou selecionar o plano de fundo. Vamos escolher algo do esquema de cores azul, algo assim. Nossa, a diferença é incrível. Eu mal consigo imaginar que esse esboço super simples possa ser transformado nessa imagem impressionante em forma de fantasia Aqui está o cenário que ajuda na transformação criativa. Força de criatividade. Se reduzirmos ao mínimo, obteremos praticamente a mesma imagem que vemos na tela. Por outro lado, se aumentarmos ao máximo, obteremos uma interpretação mais criativa de EI do nosso desenho e do prompt. Deixe-me diminuir um pouco a força da criatividade. Tente jogar com a configuração para encontrar o melhor equilíbrio para você. Ok, outro recurso que afeta a saída final são as predefinições de estilo Você pode aplicar rapidamente um estilo específico ao seu projeto sem a necessidade de adicionar solicitações complexas Vamos experimentar várias predefinições. Gosto mais dos ambientes predefinidos para o meu projeto, então vou mantê-los Ok, vamos terminar com as configurações no lado direito da barra de ferramentas inferior. Aqui, você pode escolher entre o modo em tempo real, que é um recurso premium, e o modo interativo. Quando o tempo real é selecionado, o Canvas em tempo real transforma cada pincelada em detalhes quase em tempo real. Com o modo interativo em tempo real, o Canvas espera que suas ações de desenho sejam concluídas antes transformar seus esboços em Vamos mudar para o modo interativo para ver como ele funciona. Ok, deixe-me voltar para o tempo real e continuar editando o esboço. Se você quiser aumentar a linha, clique na borracha e faça as alterações R Por favor, note que você pode alterar a transparência de cada linha que você desenha. Por exemplo, caso queira adicionar um pouco de luz neste lado do telhado, basta mover o controle deslizante para a esquerda, mudar a cor para esbranquiçada e desenhar uma linha Você vê que a linha é transparente. Essa foto parece uma neve para mim, então eu provavelmente aumentaria ainda mais a transparência. Ou talvez vamos mudar a cor dessas linhas para o espectro amarelo. Agora temos um pouco de iluminação no lado direito do telhado. No entanto, não pode ser muito claro pois os arredores aqui são muito escuros e vemos que as luzes aqui estão apagadas, então a luz brilhante aqui criaria uma atmosfera artificial. Deixe-me remover essas linhas. Retorne o controle deslizante ao máximo e desenhe uma linha sólida branca perfeita, pois eu gostaria de ter pouco de neve no lado direito do telhado Sim, algo assim parece ótimo. E também vamos adicionar mais algumas mudanças. Ok, temos um resultado muito interessante no lado da imagem de saída. Podemos continuar planejando com a força da criatividade para ver se podemos melhorar os resultados. Ok, vamos deixar assim. Se você quiser adicionar mais variações para a saída, acesse as configurações avançadas clicando neste ícone aqui, desative a opção SID fixo e clique em SED aleatório para gerar uma nova imagem com o prompt e as configurações atuais Ajuste também a orientação. Isso controla o quão estreitamente seu trabalho artístico se alinha com o prompt de texto, definindo valores mais altos para maior aderência Obviamente, você pode continuar incluindo mais detalhes em sua solicitação para melhorar a saída final. E quando estiver satisfeito com sua imagem, você pode baixá-la para sua unidade local para usá-la ou continuar editando-a posteriormente. Antes de fazer o download, considere refinar a imagem clicando em Refinamento instantâneo Esse recurso refina a saída dentro da tela e aumenta sua resolução para 1024 por 1024 pixels Esse processo não tem custos simbólicos. Depois que o processo de refinamento estiver concluído, clique em Baixar para salvar a imagem refinada em sua unidade local Outra coisa que você pode fazer é aprimorar sua imagem. Clique nas configurações no lado direito do botão de imagem sofisticado E aqui, escolha a força do refinador e o modo suave para melhorar a coerência da imagem Em seguida, clique em Upscale. Como você lembra, falamos sobre refinamento e aumento de escala de imagem, bem como essas configurações na palestra sobre como Por favor, assista novamente mais uma vez se precisar de uma atualização. Depois que o processo de aumento de escala for concluído, clique em Baixar para salvar a imagem ajustada em sua unidade local Ok, isso é tudo para este tutorial. No próximo vídeo, falaremos sobre mais oportunidades para melhorar sua imagem de saída. Abordaremos alguns recursos bem interessantes, então, por favor, não perca esta palestra e nos vemos lá 36. Como aprimorar seus desenhos com a funcionalidade Saída para Entrada: Primeiro, bem-vindo de volta ao tutorial em Canvas em tempo real. Conforme prometido no tutorial anterior, vamos ver o que mais você pode fazer para melhorar essa imagem. Com o Canvas em tempo real, você pode definir ainda mais as saídas usando o recurso de entrada de saída Você vê que quando eu clico nesse botão, nossa imagem de saída foi copiada para a tela e agora você pode fazer alterações nela desenhando em cima Acho que esse é um recurso muito interessante, pois oferece possibilidades infinitas de melhorar a saída. Deixe-me desenhar algo aqui. Leonardo não entende muito bem o que eu gosto de ver na imagem de saída Vamos ajudar um pouco a ajustar meu prompt. Ok, perfeito. Isso é exatamente o que eu queria alcançar. Deixe-me também voltar a usar um assento fixo para reduzir a variação da minha produção. Ok, deixe-me também reduzir um pouco os pontos fortes da criatividade Essa foto está bonita. Vamos ver se podemos conseguir algo melhor do que isso. Não, isso é muito claro. Sabe, acho que definitivamente vou aumentar a força da criatividade. Oh, essa é boa. É um processo muito demorado encontrar o equilíbrio certo entre o parâmetro de força de criatividade e sua produção final. Acho que estou bem com essa foto. Novamente, lembre-se de que você também pode continuar jogando com essas predefinições Vamos experimentar a arte da fantasia mais uma vez. Na verdade, gosto de fotografia, então vamos guardá-la por enquanto, vamos fazer de saída para entrada várias vezes para continuar experimentando a imagem Você pode fazer esse exercício de copiar a imagem de saída para a tela quantas vezes quiser até obter o resultado que realmente gosta e deseja guardar para edição posterior. Agora, outro recurso interessante que você pode explorar para aprimorar sua saída é gerar uma imagem adicional com o prompt e adicioná-la à sua imagem atual como uma segunda camada. Clique no ícone Gerar. Em seguida, digite sua solicitação aqui. Se você não gostar da primeira foto, clique em Regenerar quantas vezes precisar para obter a imagem perfeita Acho que gosto desse. Vamos clicar em Concluído. A próxima coisa que você precisa fazer é remover um plano de fundo dessa imagem. Clique em remover plano de fundo. Ícone. E aqui vamos nós. Agora precisamos encontrar o lugar certo para o boneco de neve em frente a essa cabana mágica de madeira Acho que vou ajustar o prompt também. Começamos a obter alguns resultados interessantes aqui à direita. Você praticamente brinca com a posição da nova imagem até encontrar o local certo para ela e satisfeito com a saída no lado direito da tela. R Quando você estiver satisfeito com a imagem, como sempre, baixe-a desta forma ou primeiro faça um refinamento instantâneo da imagem ou aumente-a e, em seguida, salve-a em sua unidade local A terceira coisa que você pode fazer para melhorar a imagem gerada é, em vez de gerar uma nova camada de imagem do zero, adicionar uma da sua unidade local. Essa pode ser uma imagem externa que você gostaria de adicionar ao seu projeto. Por exemplo, deixe-me escolher este na minha unidade local. Vamos remover o fundo também. Novamente, você deve jogar com a posição da lua e obter o melhor resultado final. Esses resultados parecem bastante interessantes. Acho que vou ficar com ele. Então, deixe-me salvar essa imagem. Mas antes de fazer isso, farei um refinamento instantâneo. Posso continuar brincando com a posição da lua aqui, bem como com outras configurações que temos na tela. Ok, ótimo. Isso é tudo para este tutorial e para Alca no próximo, onde continuamos explorando a tela em tempo real 37. Combinando várias de suas imagens existentes e recém-geradas no Real Canvas: Um. Bem-vindo de volta. Neste rápido tutorial, gostaria de mostrar como você pode combinar várias de suas imagens existentes na tela para criar uma imagem final criativa e exclusiva. Vamos começar removendo tudo dessa tela. Certifique-se de salvar as imagens de saída na unidade local antes de fazer isso. Também removerei o prompt. E deixe-me adicionar uma imagem da minha unidade local. Então, aqui está uma imagem que tirei do feed da comunidade e gostaria de usá-la como plano de fundo para minha nova imagem. Vamos mudar a cor do fundo para preto, eu gostaria de usar esses arranha-céus como plano de fundo para minha nova imagem, e vamos gerar uma imagem que estará em primeiro plano para isso, vou clicar em Gerar OK, vou clicar em Gerar OK, vamos Ok, parecia muito bom. E vamos copiar essa imagem. Eu quero duplicá-lo. Vemos que algo está acontecendo no lado direito da tela, mas não está nem perto do que eu gostaria de criar. Agora vamos adicionar um prompt. Ok, a primeira geração parece boa, mas eu não quero que ninguém esteja aqui. Então, deixe-me realmente escolher uma predefinição diferente. Vamos experimentar o ambiente. Sim, esse é muito melhor. Também podemos experimentar a arte da fantasia. Talvez você tenha sua predefinição favorita, então você pode começar com essa Vamos também experimentar a fotografia. Ok, acho que o meio ambiente é meu favorito até agora, então vou voltar a ele. Como sempre, vamos aprimorar os pontos fortes da criatividade. Normalmente tento aumentá-lo ao máximo para ver o que obtemos. Sim, eu acho que isso é um pouco demais, então vou começar a diminuir a força da criatividade até o momento em que eu encontrar o equilíbrio certo Ok, esse resultado parece melhor para mim, mas isso não é tudo. Vamos também adicionar minha segunda imagem que salvei na minha unidade local. Na verdade, eu já o enviei aqui para nossa demonstração anterior. Então, vamos usar essa lua para esse projeto também. Vou clicar em Confirmar. Como sempre, vamos remover o plano de fundo. Ok, vou escolher o tamanho da lua e colocá-la aqui. Já é uma imagem muito bonita no lado direito, mas também vamos adicionar um aviso. Parece muito bom e bastante surrealista. Ok, vamos parar aqui para fins de nossa demonstração. Francamente, posso passar tempo infinito brincando com a posição das minhas imagens, bem como com as configurações que temos aqui no Canvas em tempo real Mas acho que agora você tem uma boa ideia do quanto você pode fazer com o módulo Canvas em tempo real. Ao combinar suas fotos existentes, as fotos que você gerou com Leonard Dui em uma nova obra de arte criativa e exclusiva Agora, como sempre, encorajo você a iniciar seus próprios experimentos e sinta-se à vontade para compartilhar seu trabalho na seção de perguntas e respostas deste vídeo E isso é tudo para este vídeo. Tchau tchau.