Re: [問題] 描圖比較可惡還是Ai比較可惡？
我一直很好奇說AI不是拼圖的根據在那裡 ==
因為實際上目前的模型就是真的用圖片去拼出來的 ==
我舉個比較完整簡單的栗子 ==
我在看我的幸福婚約的時候，一直覺得後母這角色很○○。
查了一下沒人搞她的pony模型，所以自己做了一個來玩。
我先回去把自己知道她有出場的部分的圖片截下來，官網的人物介紹圖也抓下來，
然後開始處理，該去背的去背、該修圖的修圖。
下一步分類。
第一個資料夾我會先抓出輪廓清楚的全身圖或七分身圖。
https://i.imgur.com/cW0HmCz.jpeg
這類圖片的功用是讓AI抓住角色的頭身比，
對經常把日式ACG角色身體蘿莉化的pony底模非常重要。
第二個資料夾裝這個角色裝角色的大頭照。
https://i.imgur.com/oZ2OcUP.jpeg
目的當然是就是讓AI知道這個人物的臉長怎樣用的。
第三個資料夾，角色的背影和側身的圖片。
https://i.imgur.com/0kqE7YA.jpeg
AI對於背面一直都比較不敏感，
沒有特別針對這背面訓練的話，有可能造成頭轉過來但是身體沒轉的貓頭鷹現象。
也可能會學不到角色背後的特色。
這個角色背後有個髮髻，加上這件和服背後的飾帶有特別的設計，
所以這些圖片必須額外分開來。
第四個資料夾，角色上半身和輪廓不是很清楚的圖片。
https://i.imgur.com/jDJeLrZ.jpeg
這類的圖片數量一定最多，和其他圖片混在一起容易造成AI只訓練到上半身，
沒有訓練到下半身的情況，所以也得分類出來。
這個資料夾我沒注意到夾了一張穿另一件和服的圖片，
但是因為我打tag的時候本來就有區分出這件衣服，所以沒影響到訓練結果。
最後一個資料夾，一張穿上另一件和服的圖片。
https://i.imgur.com/G6YNz1V.jpeg
這不是我的訓練目標，但是這張圖片我認為對訓練這個角色有正面助益。
所以我額外拿出來，準備將它當正則化用的圖片來處理。(本來另一張也是丟這邊)
之後打標，將我想訓練的目標標出來讓AI去拼。
https://i.imgur.com/lHUAlsJ.jpeg
臉部的部分確認都有被加上"close-up"特寫的標籤，讓AI知道這只是特寫，
不要真的給我生出一堆大臉圖。
然後設定訓練權重。
https://i.imgur.com/zw6L5tH.jpeg
其他的圖片只是給AI參考的，所以一輪只跑1次。
臉和上半身圖片最多，平均下來一輪各4次。
(其實可以丟同一個資料夾，但是分開來比較好分類)
背面圖片約是上半身的一半，所以就一輪*2跑8次。
全身圖圖片最少，簡單估一下大概一輪15次應該夠了，
也不能再多不然AI只會給你一堆全身圖。
然後去睡覺，睡醒驗收成果，叫AI生一張側身的圖片讓我瞧瞧。
https://i.imgur.com/NpeYEHE.png
很好，該學的都有學到，不該學的也沒混進去，一發入魂不用調整直接收工。
再舉兩個將圖片拼成模型的栗子。
這是我的86蕾娜模型的圖片。
https://i.imgur.com/wq69nnB.png
這個模型能生出類似動畫23話感覺的圖片，
運氣好的話還還可以看到後面的鐵幕。
但是按照上面的流程是訓練不出能生出這張圖片的模型的。
因為實際上這個場景的圖片不多，
過於提高蕾娜站在花海圖片的訓練步數則是會造成過擬合，連帶影響其他生成結果。
那怎麼辦？我就讓AI去拼，方法說真的也不難。
https://i.imgur.com/cF8v95c.jpeg
就把23話的純背景圖片截出來，放進訓練集裡面當令一個訓練目標給AI學。
在生成時輸入兩個概念同時叫AI生成，就能生出上面那種風格的圖片。
只是目前解析度好像沒辦法讓AI能認出彼岸花，所以看起來完全是另一種花就是了。
當然，如果我不輸入背景相關的提詞，這個蕾娜也不會動不動就被一堆紅色花朵包起來。
如果我把提詞改一下，換成水仙花，衣服也換為藍色沒挑染的版本。
也能生成這種氛圍類似，但是結果不同的圖片。
https://i.imgur.com/jfH4xZV.png
又或者像這個桔梗。
https://i.imgur.com/ABzEnXs.png
我在做模型的時候想把能死魂蟲和桔梗本人一起練出來。
但是兩個概念沒區隔的話，要嘛死魂蟲打死生不出來，要嘛每張圖旁邊都有白色條狀物。
那怎麼處理呢，一樣。
打標將死魂蟲用特別標註，
打上"sinidama"這個概念區分用的題詞，
以及影響生圖結果用，AI知道其含意的題詞"white dragon"。
https://i.imgur.com/rkBt8nh.jpeg
最後同上，額外挑出特寫死魂蟲的圖片，
並且確認都有標上"no humans"這個提詞標籤，作為和桔梗本身的區分。
https://i.imgur.com/Pi7uNI9.jpeg
這樣AI就能理解，當我打出"sinidama, white dragon"加上桔梗本人的提詞，
但是又沒有"no humans"時，它就應該生成一個有死魂蟲，又有桔梗本人的圖片。
結果就是這樣，勉強還行：
https://i.imgur.com/TceOsvz.png
再舉一個拼圖的反例，這是別人的桔梗模型，
https://i.imgur.com/0IVyDNA.jpeg
這模型產出的圖片乍看之下很正常，該有的都有，也很還原動畫的畫風，
不像我這樣犯賤，故意偷塞料把畫風破壞掉。
但因為我是以前每天下課準時收看犬夜叉的怪叔叔，
所以生了幾張圖就發現有點怪怪的。
這是這個模型的桔梗。
https://i.imgur.com/7ysGB7K.jpeg
這是本來動畫的桔梗，來找找看哪裡不一樣。
https://i.imgur.com/uyncmY4.jpeg
對，瀏海。
瀏海中間怎麼常常空出一塊？
如果你和我一樣，以前下課就是等著看犬夜叉的話，可能已經猜出答案了。
解答是：
https://i.imgur.com/yaMHKnM.jpeg
對啊，珊瑚的瀏海就是長那個樣子不是嗎？
會造成這種結果的原因是這位作者在製作模型時採用流水自動化作業，
他的圖片是用AI辨認角色自動截圖下來的，並且在自動打標後就丟給AI進行訓練。
由於珊瑚和桔梗本來就長得有點像，AI肯定會將兩個人搞混，
珊瑚的登場機會遠高於桔梗，所以他的訓練集裡肯定包含了大量珊瑚的圖片。
再加上珊瑚和桔梗兩者的瀏海給AI辨認自動打標時，
一定都會被標上"blunt bangs"齊瀏海和"hime cut"公主頭這兩個標籤，
所以也無法被提詞區隔。
最終這個同時包含桔梗和珊瑚的訓練集，結果就造成了AI將這兩個角色拼成了同一個：
一個有著珊瑚瀏海的桔梗。
再一個栗子。
https://i.imgur.com/HuuT5RA.png
那應該知道這張圖片的概念不存在於動畫之中。
動畫只有兩幕主角的妄想，而且是戴著頭盔的。
而這張圖的生成原理是：
https://i.imgur.com/wlR0pmu.jpeg
我把其他兩個女性戰隊成員的頭砍掉氇，然後把衣服染成黑色。
最後打標加上"faceless"，讓AI能將衣服與塗黑的砍頭標示分開。
這樣AI就能幫我拼出一個穿著戰隊服的死死美。
其他的栗子像是：
https://i.imgur.com/tquAgKY.png
https://i.imgur.com/u0DSFkS.png
這些都是我用類似手法，用訓練權重與提詞區分概念，之後生圖時讓AI去拼的結果。
還有另一種就是更為確實的拼圖，像是用controlnet換臉。
當然，換臉這個行為這東西比起AI本身又是更惡劣的勾當，進警察局也是活該的那種。
我就用比較沒爭議的歷史人物做個示範：
像是阿希和阿史
https://i.imgur.com/7TBSGjc.jpeg
或阿史+阿希
https://i.imgur.com/SGiDHHd.jpeg
直接實現法西斯主義和馬克斯主義的殊途同歸。
同樣的原理，叫AI拼圖換衣服、換動作、換背景、換表情都做得到。
之前巴哈換頭活俠傳就是用這個方法搞出來的。
當然，我知道我講那麼多，可能還是有人會想用論文砸我臉說「AI不是在拼圖」。
真的要這樣我也尊重。
但是我也必須講，實務上目前的AI產圖模型就是用圖片拼出來的，
既然模型是用圖片拼的，那用那個模型生出來的圖片算不算拼圖呢？
我覺得算，起碼我玩AI也玩兩年了。
這期間我一直覺得自己在搞模型的時候是讓AI認知概念，
而生圖時則是想辦法讓AI把它認知的概念拼起來。
大概就醬。
--
(と・てノ) 翼龍欸
--
如果你把現代AI算法叫做拼圖 那大部分人類也是在拼圖
也是可以 看你拼圖的定義是什麼而已
比起拼圖，我會覺得之前聽到的比喻「灑鹽」再貼切一點
因為AI雖然說是「拼」，但是它其實沒有「圖」的概念
不是 你先去看sd的生成原理
這種就定義的問題 就看你怎麼看AI這黑盒子裡面的運作
看完原理了，然後呢
實際上模型就是用圖片拼出來的
你要認定用圖片拼出來的模型生出來的圖不是拼的嗎
你沒發現在拼圖的是你而不是ai嗎
AI從圖裡得到的比較像是一堆向量資料
如果說把每個位元看作是個點的話，那AI在學的就像是怎
麼樣撒一把鹽然後讓鹽盡量落在想落的點上
所以你說我叫AI拼圖，就不等於AI自己拼圖嗎 ==
那也還是拼圖不是嗎 ==
AI拼的不是圖是概念 把概念用拼湊的形式拼成一張圖
和拼圖只有87%像所以不是拼圖
為什麼都是栗子,害我餓了
說那些向量降噪之類的我都知道，只是我覺得還是拼啊
真的要講也是我叫AI拼圖這樣，那還不是拼圖嗎
你要說拼概念也不是，因為ai從來沒有真正的概念這東西
，像一個食物對人的概念可能是：能吃、有能量、能被加
工等等等，這種概念是從人的日常生活中統整出來的，但
ai並沒有人生，他們所有的模型原理是A+B比A+C能得到更
多肯定所以以後都是A+C
那不講拼圖 講成拼線條 拼色塊呢
這樣講那所有人都是在拼圖啦XD
當然不是 ==
你畫畫前置需要40張圖片然後打上標籤和權重嗎 ==
你舉的這些例子，都沒辦法有效說明你為什麼認為 AI 都在拼
圖啊！倒不如你先用文字說說看，你覺得什麼叫做拼圖...
一般講拼圖 是大致原封不動 小地方修改掉
靠北，餵阿希阿史的圖不會出事喔
那你舉個AI不用這樣搞也能生圖的栗子給我看看吧，如何？
例子 你為什麼一直打成栗子? 你的中文拼圖程式有誤?
阿希阿史的不用喂啊，這只是contorlnet拼兩個和他們很像
的大叔
因為我故意打成栗子啊，這樣文章比較有趣，不然咧
都2024了還有人覺得AI跟人類的學習方法一樣==
有個簡單的例子就是sd是沙畫把沙子聚在一起
ai訓練是你餵什麼進去他的學到抓沙的方法
這個概念就是拼圖沒錯，不是具體拼湊的行為才叫拼圖
你說沙畫前你要知道，沒喂資料的AI什麼都不知道
翼龍大只是想說「現在的」這些AI產圖工具都離想像中
的AI還有點差距吧
實際上目前的AI模型就是用圖片去拼出來的
人類其實不是在拼圖哦，而是建立各式各樣的物理觀念。
我猜想板友說的拼圖是：把犬夜叉漫畫頁面上的角色剪下來，
再拆分成各部分，然後在白紙上拼貼起來，這樣叫做拼圖。而
你所謂的拼圖比較像是：我看了整部犬夜叉的桔梗（訓練），
第二個ai是對於文字其他控制的解讀
然後按照同學的要求（提詞）在白紙上畫下他們想要看的圖（
生成）。如果這樣叫做拼圖，那所有創作都算是拼圖啦！
現在練模型的流程就和你把犬夜叉漫畫剪下來拼差不多
那你覺得這樣還不叫拼圖嗎，還是只能叫拼模型？
用原圖抽向量再用那些向量生新圖不算拼就是瞎扯
那拼出來的模型生出來的圖片算不算拼圖？
轉向量這種事從圖像壓縮就在做，那改圖片格式我也說在創作
好了
以輸出方式來定義那你螢幕還是印表機也是在拼圖啊
你怎麼會覺得人類畫畫前沒有40張圖片打標籤跟權重
人類的大腦完全有在做這件事
人的創造是從記憶中產生的
是啊 就像叫你畫顆蘋果 人也是從以前輸入(看到)的記憶
並不是，人畫蘋果會先理解他是顆蘋果
裡面調資料 只是你的畫技不夠 沒辦法完美呈現你記憶裡
AI生蘋果圖他只是把學習到有標apple的東西生成一團紅
那只是一部份，如果真的只靠這樣就能畫畫那就不用學畫
的蘋果 但AI記得比較好 所以他呈現的非常像輸入的資料
創作不需要完美呈現 甚至你可以依據自己的需要加入美化
你怎麼會覺得連遠近都無法判斷的生圖技術和人腦一樣？
了，素描就是要學習他的結構光影解剖比例等等。
可是你訓練的過程 不就是在教AI什麼是蘋果嗎?
簡單一點講 權重~=喜好 理解~=標籤 40張圖~=所見所聞
我只能教蘋果是一團紅色，上面可能有些綠綠的球體
就像你在教他什麼是桔梗的瀏海一樣
但是正常人腦可以非常清楚的理解蘋果是什麼東西
AI只能畫出你教他的蘋果 沒辦法畫出立體派的蘋果
對啊，但是他分不清楚珊瑚和桔梗的瀏海，所以拼在一起了
人的圖形辨識強多了好嗎
跟AI一樣爛早就全家死光光了==
他就AI 怎麼可能像正常人腦~
他如果像正常人腦早就出事了www
對啊，本來就不同的東西有人硬要把人腦扯下來
這算拼圖那人類畫畫也是在拼了啊..
誰家拼圖這樣拼的
你看，又一個人腦 ==
那你解釋看看珊瑚和桔梗的瀏海被融合在一起為何不算拼圖
你所謂的理解是什麼
你看過蘋果的樣子 摸過蘋果 還是吃過蘋果
人類看到蘋果會很清楚這是個擺在桌子上的球體
那不是因為沒教好 混到珊瑚得進去嗎?
融合在一起你可以理解成AI看錯 人味一下子就多了起來
但是AI只會知道這團紅色的東西生成時旁邊要搭上一團東西
你拿荔枝跟小孩說這也是蘋果 他當然就畫出奇怪東西
我舉個人類的例子 大鳳泳裝
那又是另一個不同的概念，你教小孩荔枝是蘋果，那他如果
大鳳泳裝 人畫的 有些會頭上有花的頭飾
沒有被糾正他永遠都會覺得這種水果叫荔枝
推詳細
因為大鳳婚紗跟泳裝87%像 所以有些人畫泳裝會記成頭
上有花飾
但是他認知的荔枝會很明確的和別人認知的蘋果一樣
有玩過的就覺得像，沒玩過的和他講再多也不明白
以你的文就是說人類在拼圖才會拼出有花飾的泳裝大鳳
啊
但是AI提詞原理是你跟AI指蘋果為荔枝，那AI認知裡蘋果就
=荔枝
推文很多人有玩過啊，他們只是不想承認這種方法是拼圖
你說的拼圖是對的，但AI是拼學習出來的特徵，是比較抽象層
面的拼圖，跟我們一般人嘗試直接拿實體圖片剪裁的拼圖是有
一點差異的
你也可以教AI蘋果是什麼 他甚至可以理解的比人類好
只是這種就不會是當代的”繪圖AI” 因為是非必要資訊
不是，人類要不要畫花飾是一個很明確的選擇
但是AI要不要生花飾與否卻是一個模寧兩可的概念
哇 我想不到你用這麼多居然會對背後原理用拼圖來形容
AI有時候畫一畫會跑出提詞或lora完全沒有的小配件你應該
也很清楚吧
要這樣講數位影像都像素組成 每張數位影像都像素拼圖
現在這種模型怎麼會覺得他有在學抽象的東西
你沒用圖去把模型拼出來到底是要怎麼生成數位影響 ==
？？？ 那你可以分開打標啊
你把人腦想得太笨了 人類繪師也不需要完全理解一個東西
他學得會抽象就不用在那邊大數據硬幹了
畫圖就一定要理解那是什麼嗎？繪師有需要是力學大師？
畫黑洞一定要懂黑洞？畫干涉一定要懂量子力學？
我不覺得理解與否會影響拼圖or不是拼圖
也能看一些參考圖片就畫出來
你硬要打同一標說他分不出來所以是在拼圖不就
這不是分開打標的問題吧，就像AI有時候會想握住背景一樣
假設今天要一個繪師畫阿茲特克風格服飾 他此前從未見過
感謝原po分享好圖（欸
他也絕對不需要去找現實世界的實體物品研究一番才能畫
這完全是用結果來說是拼圖吧= =
所以我才覺得這拼圖說法地圖砲開超大的
繪師一定也是看一些參考資料就畫了 他也不會100%確定這
你講花飾的例子就是AI在拼，他就覺得那邊可能會需要長花
些參考資料的每個三維結構才能去畫
但是人在畫圖的時候我要不要在頭上畫朵花是很明確的選擇
好奇想問阿史+阿希的workflow大概是如何？例如是用哪個
controlnet模型，感謝～
人類也會覺得因為加花“好看“就加 你可以理解為偏好
我就說了 數位影像就是像素組成 丟進電腦都是拼拼圖啊
有些人類繪師覺得大鳳泳裝頭上有花飾所以那邊就有花
那一樣意思啊
你今天跟模型說大鳳頭上不一定有花 那你就能控制有
沒有花啊？？
人類的偏好又會因為所見所聞”記憶”影響
放到AI上就是你喂給他的東西
那你覺得AI為什麼有時候會想讓人抓住背景的燈柱？
有時候嗎?擴散模型的原理就是存在機率性啊
因為他覺得手+一根就是要抓住，沒有邏輯和判斷可言
在訓練的過程裡 部分訓練集有抓燈柱的圖就學進去了
對啊，機率，那和人取決要不要在頭上畫花是一樣的概念嗎
他覺得燈柱和人去抓住有高度關聯性 就有機率出現
事實上用lora與cn是人類硬幹的方式而不是讓ai去生圖
並不是好嗎，是AI本身對於抓握的理解就是那樣
是說我覺得問題在於大家不會把那個行為叫做"拼圖"
不僅是燈柱，只要背景有長條狀物體AI都有可能讓手去抓
現實世界是由微粒子組成 你畫圖前會先學量子力學嗎
其實就是理解的程度的差別而已
AI看到紅色一片，學會並畫出來 這何嘗不是一種“理解”
現一開始的文生圖的理解不夠而現在還在對這方面加強
他理解了紅色，但是他沒理解物件本身 ==
不是 我就說了 原始訓練集導致抓握和柱狀體有高度關聯
就像是抓背景物件的問題，對AI來說他並沒有抓握這個概念
就跟講到蘋果馬上想到紅色一樣 就是這學起來的啊
他僅是覺得手與條狀物結合就可能長那樣
你這篇文寫出來其實對大部分人就是澄清了AI不是拼圖
物件本身你真的有”完全了解“嗎？
你了解蘋果裡面各元素的含量與原分子運動方式嗎
因為大部分人講的「拼圖」就不是這樣
當然你可以自己重新定義拼圖
題外話 創作常常會有人說是概念的拼貼 AI其實更接近這個
我覺得就159樓說的那樣 這篇的拼圖根本跟一般人的定
義不同
所以一般人是誰，事實上現在大多數人都覺得AI在拼不是嗎
還是你會覺得拼模型就不算在拼圖？
簡單來說 原po 的拼圖=荔枝 大部份人的拼圖=蘋果 對吧^
3
你說拼圖 那為啥初期ai不會畫手 ？
大多數人這樣覺得就是對的那我也是無話可說耶
因為AI是在拼手啊，現在的AI也沒多會畫好嗎 ==
你的栗子就是在引導他用拼的方式去產圖 當然覺得他是拼
圖
AI對於手的概念就是肉色條狀物的組合，所以他有可能生多
就所以感謝你寫這篇文澄清其實不是啊
伸一條或少生一條
你的思維就 我叫ai拼圖=ai只會拼圖
你們怎麼辯解講都改變不了模型本身的原理
原po的拼圖=荔枝 一般人的拼圖=蘋果 一部分人對ai拼
圖的認知=蘋果 原po解釋了ai是荔枝 順便說一般人也
覺得是拼圖（蘋果） 所以一般人贊成ai是荔枝 （？
喔幹 好像說到點了 你用拼圖的方式去引導當然變拼圖啊
然後那個bluejark連AI都沒用過的我懶的鳥他了
我們怎麼辯解都沒辦法改變你拼圖的認知跟其他人不一樣...
你不用拼圖的方法要怎麼練出能用的模型，還請賜教
那先解釋看看什麼叫diffusion model吧
不是 模型根本就不是ai好嗎
這就是目前模型的學習方法，所以你會覺得你有更好的？
一堆AI跟人腦學習方法一樣的要怎麼溝通
你能做到就飛美國開跑車了還在這邊哈拉==
看下來就是原po在拼資料集而已
這樣就叫拼那一般人找參考資料也叫拼了
所以你不拼來練過模型讓我觀摩一下，簡單的角色就好了
是說要不要乾脆分個詞出來叫"剪貼"啊= =
都寫拼圖可是概念不一樣根本沒辦法溝通啊
AI跟人腦學習方法當然不可能“完全一樣” 但我會說相當
接近
畢竟現代AI所謂類神經網路的發想就是人類本身
我也不懂都一堆圖片在拼模型了，結果模型生出來的圖片
又不算拼圖是什麼邏輯 ==
好像承認在拼圖就會讓AI的價值貶低一樣 ==
問題來了 大家講拼圖講那麼開心有先理解到底什麼是拼圖
嗎 不然是不是大家都是AI
樓上我看到直接笑出來 確實誒
李宏毅說生成式AI是接龍 阿接龍跟拼圖有沒有差就看人
理解的深淺跟拼圖與否本來就是兩件事
你不需要對人事物有非常深入的理解也能夠畫圖
阿我也說了 數位影像都是像素拼圖啊 以為電繪不算嗎
所以照你的看法 人類畫家做的也只是拼圖啊
數位影像都是像素拼圖？現實世界也是原子拼圖
不然講打麻將好了湊到齊就胡牌跟出圖也是很像
真的不用貶低數位影像
這拼圖說法一出來根本沒完沒了
感覺可以轉joke 了 看到爆笑
看下來比起AI 拼圖的定義才是問題吧= =
你說ai對手的理解是肉色跟條狀物 那為什麼不會手指拼成
懶覺 手指頭拼成龜頭
是啊，就很逗趣。可以說是接龍，但是不能說是拼圖
真的動手畫過圖會比較好理解... 例如你畫漫畫的特效
打麻將XDDDDDDDDDDDDDDDDDDDDDDDDDDDDD
他的拼圖是廣義拼圖 跟廣義相對論是一樣的
他只是沒意識到照他這個定義那麼大部份人類也是在拼圖
照這定義那AI拼圖與否就根本一點也不重要
AI大師
一堆閃電圍繞在角色身邊 那種超級賽亞人式的效果好了
你看一些類似的特效以後自己畫 = 不是拼圖
會說手指不會拼成龜頭會覽叫你應該真的沒用過AI ==
因為一般人腦海中對拼圖的印象就跟剪貼差不多啊= =
這1.5時代根本家常便飯，外加肚臍生成奶頭 ==
你上網找素材以後貼上去 = 拼圖 (當然如果素材合法 這並
拼圖的標準是這樣的話，那99%畫師也都在拼拼圖
沒有任何不對) 這就是一般人講的拼圖
也有人說人類只是復讀機啊 你有罵他嗎
我不是很反對用拼圖這個詞 但是沒定義好就只是吵架而已
顯然你不會為了畫這個去理解真實世界閃電的結構 (而且
漫畫裡的閃電特效跟真實世界閃電其實很不像)
你只需要知道他大致上形狀構成怎麼分布就好了 畫這種東
西是真的不需要你去理解的 但是這仍然不是「拼圖」
AI 大致相當於「即使真需要理解結構的情況 例如人手拿筷
子吃麵 他也當作漫畫特效這種沒有結構的在畫」
以你的定義，就不只是AI才在拼圖，人類也在拼圖
但這仍然不是拼圖
創作也是拼圖的過程啦 XD, 只是 AI 學太像了很可惡而已
raincole你應該真的很不常用AI，講的全是反例 ==
我只能說照 原PO這樣定義拼圖 那二創也差不多都是拼圖
你有沒有想過為什麼這張圖片，煙火閃電和建築會卡在一起
推
AI畫畫是拼圖 人類畫畫也是在拼圖 人類就是AI對吧!!
看完這樣的實例 就覺得AI產圖不是單純copycat(描圖)
我用的應該不會比你少XD 你貼這張圖跟我講的也沒有任何
關係
你如果從頭訓練一個乾淨的模型 (不是用底模上 Lora)
裡面都沒有煙火 只有閃電 你覺得還會出現煙火和閃電混在
一起嗎
很簡單，你從頭訓練一個乾淨的模型就只能生成閃電啊
那請問這個底模到底有啥意義 ==
閃電不只跟煙火混在一起還跟建築混在一起了 看起來AI並沒有
閃電不能穿透建築這個概念
原po是中文不好還是邏輯不好 一般人認為的拼圖定義
就是跟你的不一樣啊 嘴很硬==
那難道你對「拼圖」的定義是廣泛到 連這個只能生成閃電
的模型生成的閃電 你都會說他是拿其他訓練素材裡的閃電
我倒是看到很多對AI一知半解的拉不下臉啊 ==
「拼圖」出來的？
桔梗那個不就是 你找一個不認識這兩個角色的人 讓他畫桔
梗 然後丟一堆混在一起的參考圖給他 還跟他說這些圖都是
同一個人物 會得到的結果嗎
也就是說Ai是無法真正理解一個詞彙的概念只能靠輸入的資料做
權重的運算
看下來感覺其實原po想表達的是”拼貼畫”(搜集不同素材加
以分類再按照創作者的意願把素材拼貼成一幅新的畫作)，只
是用錯了詞，講成”拼圖”(把原本完整的圖弄成碎片之後再
拼回原本完整的圖)
不，這邊很多人是連拼貼畫都不承認的
哀 看來說服不了了 畢竟連擴散模型都不會解釋了==
如果這是個人，難道不會問甲方啊這個瀏海兩邊不一樣嗎
你先解釋不用這個拼法是要怎麼練模型好嗎 ==
對目前的AI來講，對於這種瀏海就是模糊的概念才會搞混
我講的是模型最底層的邏輯 你講的只是應用啊
那你自覺很懂底層邏輯，那應用方面的高見呢
前面就有人說了 因為訓練過程用拼的 結果拚的很意外嗎
那不用拼的是要怎麼練模型，煩請賜教
所以才說應用的時候就在拼圖了 要覺得是拼圖那就這樣
所以我說，那個不用拼圖的應用法呢
其實對於你而言 拼圖與否理解程度的問題 對吧
講拼貼畫我覺得比講拼圖更神奇吧
用拼拼圖的方式產圖 出來的東西不是拼圖是啥
你比其他人更詭異，連個實作方法都沒有欸
那你不用拼圖的方法是要怎麼產圖，請賜教啊 ==
是說如果這樣的話 那讓AI用不同畫風畫這些角色算不算拼圖
佛系學習，不給資料，不給提詞，自然就無中生有？
應該說怎麼拼起來的啊
畫風當然算啊，AI拼畫風天下無敵的好嗎 ==
友善提醒 情緒用詞少用~
分享推
所以我才說一般人的拼圖或是拼貼根本跟你說的不一樣啊...
你整篇講完就很清楚這就不是拼圖啊
出一張嘴佛系練空氣模型的底層邏輯到底是什麼
不是欸 你把拼圖定義的這麼技術性 是要那些想拿拼圖
說法貶低AI的怎麼下台... = =
不給資料 不給題詞 相當於人類看不到也聽不到
那這個人有可能會畫圖嗎
這樣叫技術嗎？這其實只是簡單的分類而以欸
現階段就是拼圖 有些人電影跟現實分不清 電影裡的ai
目前還沒出現在市面上
對啊，那人類都不行了，你怎麼會覺得AI可以 ==
他的邏輯就是我用拼圖的方法練模型，但實際上模型就是這
樣拼出來的
不過大概了解原po對於拼圖與否的點在哪邊了
對於原po來說是否充份理解跟拼圖與否兩者強相關
我這樣講對嗎
對，如果AI實際不能理解他的生成物，那實質上就是在拼
你對AI的理解跟大家是一樣的 但是你對拼圖二字的理解
跟大家不一樣啊... 這跟是底層還是應用也關聯不大
啊就有人說可以不用這樣去搞模型啊，但是他又很懂底層
實際上就是一般會酸AI是拼圖的人 這篇反而會讓他們覺得AI
不是單純拼圖
不敢說很懂 不要亂扣帽子好嗎 只是想不到問不到答案
大哥 你很專業 但我覺得你把拼圖的定義擴大了
好啊，那你什麼都不懂那來討論幹嘛 ==
就跟不完全理解擴散模型但還是知道用拼圖的方式應用
不求甚解 多學點東西啊 這串高手看起來是不少
我完全不專業，以技術來講這就是只是很簡單的分類而以
因為對一般人而言是不是拼圖跟理不理解現實結構只有稍微
相關 一個完全懂現實物件結構的繪師還是可以使用拼圖
的方式創作 而完全不理解波浪、火焰、閃電現實結構的繪
師也完全可以不用拼圖畫出合格的東西 這樣說清楚了嗎
不是用拼圖的方法應用，而是擴散模型在產圖方面就是拼圖
你用「拼圖」二字的時候你想表達的是「不理解結構」
所以我說講像素接龍就不用吵了 在對拼圖的定義上打轉真的
沒意義
但是在AI出來以前 說一個人類繪師「拼圖」的意思並不是
像素接龍也只是換了個名詞，真的有比較好嗎 ==
「這個人類不理解結構」
因為這篇最大問題就在定義吧XD
沒有好嗎，我自己當甲方當那麼久，有時候開需求的時候也
是等於叫乙方去用拼接的方式去拼出一個新人物
差別只是在於人類能清楚知道物件本身的定義而已
因為像素接龍是李宏毅講的阿 你反對我就開大招問你是不是
比大金還懂AI
ai不就是一個使用著奇怪語言的異國畫家 你跟他之間必須
透過麻煩的翻譯來溝通 所以時常會有溝通錯誤的 桔梗那個
就是你兩個人物混在一起叫他畫 他就會畫出混在一起的東
西 但是換衣服的原理不就是 我知道這個人物長這樣 我也
知道這件衣服長這樣 所以我可以畫出這個人物穿這件衣服
這樣算拼的話 畫女僕裝的不都是拼了嗎？
我可以認同像素接龍啊，對我來說這意義就是拼圖
人類對物件的定義也是給資料學來的啊
這樣講能比較讓你們接受那我以後多用好了
懂 我自己是不太認同這個看法所以才會跟你有分歧點
原因同上述，繪圖不需要知道如此大量資訊也能畫
ex 畫人事物不必知道元素分佈與原子分子運動方式
因此提出理解是線性的，他有程度之別而非二元論
AI或許沒有理解蘋果是水果、可以吃、香味等
但AI理解了這個色塊#XXXXX處理出來會是蘋果
而人類畫的時候也不需要去理解這件事
你講拼圖我也能接受 問題是有人不行 然後就開始吵無聊的
定義
定義不無聊啊 應該說那是最重要的問題之一了
定義不同根本就沒辦法溝通 然後就會開始鬼打牆= =
2
首PoRT 描圖 就抄你的骨架～但其他地方完全不一樣 而且是人畫的 因此被炎上的不少
問題你不能說AI不按照人類的方法理解就是"不充分理解"，人類在畫一個蘋果的時候也是先找腦中的形狀，然後光影，以及對應的顏色，最後把這些部份拼起來，這是人腦的理解方式。 但對於AI來說，它的理解方式就是這一坨向量就是蘋果，這一坨向量本身就包含了足以讓它作出的畫產生光影、形狀等。這就是它的認知，它不在乎向量的源頭，只在乎如何生成一個逐步降噪的過程，讓它長得像是一個蘋果。如果它畫得不好，那是它對於如何降噪理解的不夠好，而不是因為它的思考方式不像人類。 所以我不贊同它是拼圖，它的確有認知邊界，但使用認知邊界內的東西作畫就是拼圖嗎？ 就像如果你這輩子都只看過紅心的西瓜，突然叫你畫一個小玉西瓜，那你畫出來的黃色一定跟真實的小玉西瓜的黃色不同，但肯定不會有人說畫你畫得的黃色是從鳳梨的黃色拼圖過來的。 -----
AI生圖只是數據整理的方式是向量方式儲存的 因為前身NLP自然語言模型的處理就是儲存向量 不是說訓練圖或產生的圖是向量圖… 你自己都提到噪聲了 AI圖就是在訓練過程中把清晰的圖依各像素點
既然是AI的問題 那我們來問一下也是AI的ChatGPT 好了 訓練 AI 模型產生圖畫和拼圖的概念有相似之處，但也有一些關鍵的不同點。 相似之處在於： 1. 組合與重構：拼圖是將不同的部分組合在一起，形成一個完整的圖像。AI 模型（如生成圖像的模型）則是根據其學習到的特徵，將不同元素組合或生成，來創造一個新圖像。
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Re: [閒聊] AI畫圖是不是大數據拼圖？只要是深度學習AI，原理都是把圖轉換成矩陣，通過神經網路作back propogation學習特 徵，在整個模型的運算過程中只有矩陣，不存在任何圖像拼接的過程 你認為圖很像，是因為那個tag底下的圖大多有類似特徵，模型通過矩陣學習到這個特徵 當然，也有一些generator的算法是會拿部分來源當輸出，不通過矩陣運算的，怎麼選也 是讓模型自己學，類似概念可以參考pointer network或residual network之類的算法![Re: [閒聊] AI畫圖是不是大數據拼圖？](https://i.imgur.com/RWgqfIbb.jpeg "Re: [閒聊] AI畫圖是不是大數據拼圖？")
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[插畫] AI爭議！非法搬運網站，圖片自帶簽名插畫AI又陷爭議！Novel AI官方自爆以非法搬運網站當訓練來源 生成圖片竟自帶簽名？ AI 繪圖越來越盛行，部分甚至能精準演算出動漫迷心中的二次元角色形象。然而帶來便 利的同時，也衍生出弊端，其中使用未授權素材便是潛在的爭議點。 歷經先前 AI 插圖生成服務「mimic」引發未授權使用爭議，一時之間成為社群熱門話題![[插畫] AI爭議！非法搬運網站，圖片自帶簽名](https://i.imgur.com/qHxEES3b.png "[插畫] AI爭議！非法搬運網站，圖片自帶簽名")
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[閒聊] AI畫圖是不是大數據拼圖？大家最近討論的AI畫圖 我本來以為真的是AI汲取各種關鍵字 然後用算的方式算出圖陣 看大家玩下來 比較像是AI去全球所有的圖畫數據庫裡面![[閒聊] AI畫圖是不是大數據拼圖？](https://i.imgur.com/LIkYqmSb.jpg "[閒聊] AI畫圖是不是大數據拼圖？")
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[閒聊] 驚!看色圖不求人 AI是否也能畫色圖?雖然下了很農場的標題 但這一篇認真的研究論文 大家或許以為AI跟色圖很遙遠 但事實真的是這樣嗎 在一年前可能沒有錯 但經過最近的突飛猛進 故事已經進入了新的轉捩點![[閒聊] 驚!看色圖不求人 AI是否也能畫色圖?](https://i.imgur.com/IW9jLzHb.jpg "[閒聊] 驚!看色圖不求人 AI是否也能畫色圖?")
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[創作] 訓練了一個根據草稿畫一個固定角色的模型前言：這並不是那個現在幾乎每天都有新話題的AI根據關鍵字自動繪圖。 一來那種研究已經有很多人做了，我手上的資源也不可能把它做好。 二來我對AI無法通靈的問題也不是很滿意。我還是寧願主動給予較明確的資訊。 我的目標是給予一張低解析度的黑白草稿圖片（非黑即白，沒有中間灰階值）， 輸出一張較高解析度，且與特定主題相符的彩色圖片。![[創作] 訓練了一個根據草稿畫一個固定角色的模型](https://img.youtube.com/vi/_3o_YFQoWDo/mqdefault.jpg "[創作] 訓練了一個根據草稿畫一個固定角色的模型")
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Re: [閒聊] AI畫圖是不是大數據拼圖？不是，兩個意思完全不同。 用簡單點的說明方式解釋大數據拼圖和AI畫圖的話。 大數據拼圖就像是有隻以光速的猴子在數十億張圖中找出符合tag要求的圖片，再以各個部 位做切割調整後貼上。 AI就像是個技術高超的繪師，擁有無限壽命還有加速世界的加速能力外掛，另外還有多工處9
Re: [閒聊] 所以AI應用到繪圖領域，爭議怎麼這麼大棋譜沒有版權,圖畫有 AI生圖的版權糾紛很難處理 而且這次stable diffusion其中的waifu模型，或是NovelAI 都使用了圖庫danbooru 包含大量非正式授權圖片，網站本身已有人幫圖片上標籤省去超大量人力8
Re: [閒聊] AI畫圖是不是大數據拼圖？首先當然是算的 如果要從全球資料庫找圖再拼圖 那硬碟空間跟運算時間都會非常驚人 從實際面來看很難做到像現在5秒就出一張圖 再來是目前很紅的Novel AI 目前畫風統一程度確實不像一般Stable Difussion8
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