这下，AI 色图彻底炸了
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前两周 AI 领域的当红辣子鸡，毫无疑问是 ChatGPT，但在 ChatGPT 一波又一波刷屏的背后，你可能错过了一场今年典中典的 AI 诈骗案。
是的，AI 还没来得及改变普通人的生活，却已经改变了割韭菜的生财姿势。。。
这事相当具有戏剧性，起初，网上流传了一场 Party 的宣传海报，四个大字，「女仆之夜」。
这种活动本来没啥惊奇的，哪怕 3000 元/位的入场费，也不能让活动本身更出彩，除非，它不正经。
没错，女仆之夜的活动，哪能没有女仆呢，这个 Part 最大的亮点，在于为每一位参与者，都配备有随身陪玩女仆一名。
更附带了 43 张女仆小姐姐的「照片」：
大家不用猜了游艇女仆趴的大结局了，因为活动本身就是一场闹剧，这 43 张照片全部都是 AI 绘画赋能的产物。
好家伙，过去诈骗是 P 图变脸，现在诈骗直接无中生有，比九转大肠绕绕还多，但我对 AI 绘画的印象还停留在去年的二次元涩涩上，现在怎么都进军真人了？
本着认真负责的态度，我决定一探现在 AI 绘图的究竟，这两天在我看了大量 AI 涩绘图的基础上，终于顺藤摸瓜理清了这次 AI 绘图大变样的节点。
虽然还没跑起来，但我想着独乐乐不如众乐乐，先给大家复盘一下 AI 绘画是怎么开始画照片的。
PS：多图预警，请在 WIFI 下观看。
Chilloutmix
今年二月初，各大网络社区，包括不限于微博、贴吧、NGA、小红书、推特、油管，都开始出现真人风格，质量极高的 AI 绘制的作品。
其中最出圈的，大概是微博上 @勘云工造 大佬制作的赛博 Coser 系列，放几张这两天网上疯传，很多人估计都眼熟了的作品：
这个身材傲人，装扮精致的小姐姐图片，无论光影，还是面部细节，亦或衣服褶皱，都算得上真实，妥妥的美女 Coser。
但你品一品这作图风格，是不是和前面那个游艇女仆趴有点像？嘿，因为这些图啊，都是基于一个模型实现的，也就是 ChilloutMix。
至于为啥 AI 画照片都扎堆出现在了 2 月？无他，ChilloutMix 这个模型是 2 月初登录在了 AI 绘画模型分享社区 C 站（CivitAI）。
不到 1 个月的时间，这个模型就已经拥有了 11 万的下载量。
在 C 站里，有各种基于这个模型跑出来的「照片」。
偷偷说一句，如果你在 C 站搜这个模型，需要在设置里开启 adult 模式（成人模式），因为 Chilloutmix 除了正经出图，还能直接产出 NSFW 内容。
不过有一说一啊，Chilloutmix 模型并不是 AI 绘图从 0 到 1 的突破，而是基于多个开源的 Stable Diffusion 衍生模型实现的。
展开讲就全是模型介绍了，小白也能看懂的说法是，Chilloutmix 是一个集大成的写实风模型，用不同指令调用不同模型的专精方向，就能生成这么一张以假乱真的图片了。
等等，AI 绘图应该是风格相近，样子各异才对，Chilloutmix 当然也不例外，网上的大佬们是怎么让 AI 连续生成同一副面孔的套图呢？
一句话，微软的功劳。
LoRa
就像前面说的那样，AIGC 的背后是一个又一个被提前训练好的模型，这些模型决定了生成内容的整体走向。
但是，模型是成果也是桎梏，就像焊好的手机没办法单独只换个芯片，想让模型跑出不一样的风格，只有重新训练。
早在 2021 年的时候，微软搞大语言模型时就发现了这一点，并提了个微调的解决方案：LoRa。
具体什么意思呢？不用再去重新训练大模型了，直接打补丁，把单独训练好的模块拿来覆盖原先的模型参数，达到稳定产出的效果。
而 LoRa 这项技术于去年底，被应用到了 AI 绘图上，也就是说只要搭配微调好的 LoRa 模型，就可以轻松固定 AI 绘图时的人物形象。
这么搞，AI 绘图的自由度一下子就丰富起来了，举几个例子，以光头强图集训练好的 LoRa 模型：
就可以跑出光头强的效果，当然了，具体内容还要看你的描述语。
那用深田咏美老师的 LoRa 模型呢？
跑出的，自然也是深田老师的样子。
说真的，这样的模型有太多太多了，并不局限于写实的真人，如果你最近刷到了神似谁谁谁的 AI 二创，要么是自己训练跑出来的模型，要么是从 C 站上下载的 LoRa 模型。
而 ChilloutMix+LoRa 组合拳的结果，其实上一节你就已经看到了，有个韩风的 LoRa 模型，是最近出圈的主流。
该怎么描述呢？嗯，大家还是直接看图吧。
怪不得 AI 绘画能被用于诈骗，这看了谁不迷糊啊。。。
不过我盲猜，这个时候肯定会有小伙伴说，AI 绘画看手啊，这是 AI 的盲区。
确实，现阶段手对于 AI 来说仿佛是 bug 一般的存在，但未来，真不好说。
最近 AI 绘图圈又有了船新突破：ControlNet 模型。
ControlNet
同样是微调，但它能让 AI 输出更加精细，举个火爆推特的例子，这是一张普普通通的合照。
但在 ControlNet 的加持下，可以生成这样的效果：
发现亮点没有，人物的姿势并没有发生什么变化，这就很牛。
以往的 AI 模型，你想让它生成不同的姿势，必须要有具体的提示词，比如歪头、跑步等等。
但很多时候，AI 不一定能正确理解，因为模型本身是有惯性的，会更偏向于拿来训练的图集。
ControlNet 牛在什么地方，它能更精准的控制人物的整体结构和构图细节，其中就包括了手部姿势。
不要小看了这个插件，虽然它是引导，但其扩展性可能超乎我们的想象，最直观的是人物可以更好的呈现姿态：
更进一步，已经有基于这类引导，从 AI 绘制静态图，升级为 AI 绘制动画了，这是最原始的姿势：
这是生成后的结果：
诚然，现在看 AI 制片，还有各种问题，比如背景不一致，跳帧顿挫等等，但毫无疑问，比过去 AI 绘图的效果要好上太多太多。
结语
其实这一篇写下来，让我震惊的不是现在 AI 绘图的效果有多牛🍺，而是升级的太快了。
今天这三节的内容，其实都是基于 Stable diffusion 出现的，那 SD 是什么时候发布的呢？嗯，去年 8 月。
难免感慨，在短短半年的时间里，AI 绘图的发展实在是太快了，快到感觉和我以前把玩过的 AI 绘图不是一个东西。
总说 AI 会取代取代谁，但当你了解的越多，你会觉得一开始可能它降低了门槛，但从某个时候起，它又增加了门槛。
这篇纯粹是个吃瓜，不过等我整理好了资料，再来和大家分享玩法，等不及的小伙伴可以多去 B 站搜搜教程。
推荐一位 B 站的秋叶大佬，@秋叶aaaki。
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除此之外，多去 C 站上逛逛，哪怕不学技术，咱去看看图也行。
地址：https://civitai.com
别的就不多说了，连割韭菜的都学新技术了，咱可别掉队了。
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