我们考虑将高楼大厦一步步地拆为砖瓦水泥的过程，当我们有了“拆楼”的中间过程x0，x1，，，，xT后，我们知道拆楼的每一步是如何完成的，那反过来不就是建楼的一步？如果我们能学会两者之间的变换关系，那么从xT出发，反复地执行一步建楼的过程，最终不就能造出高楼大厦x0出来了。

2、基本应用

0和1两个数，可排列组合成各式各样的程序。万物无论大尺度还是小尺度看，都有它的基本组成单元。

AI绘画应用层面上的基础单元是什么？文本和图片、图片和图片之间关联

1）文生图

你可通过几个prompt（关键词）+模型就生成出来一张图片，当有更定制化的需求（如让她看向观众），只需改下prompt就能达成：

2）图生图

你可以给出一张图片 or 某张图片的seed，加上文本（非必要）描述生成出这张图片的变种（是的，人民群众最爱的头像制作）。这里用刘亦菲的鲜花头像尝试生成新的头像：

同时，图生图有个基础的应用是，将模糊的图片变得更加清晰、局部改图（如只改掉刘亦菲的脸，其它地方不改），此类应用并不新鲜，不在此展开。

3、基础应用 - 持续改进

1）文本理解：使用更自然的语言，而不是prompt

“十年以后，全世界有50%工作会是提示词工程（prompt engineering），不会写提示词（prompt）的人会被淘汰。”=》个人反驳：prompt是新技术出现的阶段性特定产物，也可能很快被自然语言淘汰。

现在已经可以通过自然语言生成prompt （如通过GPT）或 直接通过自然语言生成图片。如只需用“a woman holding a bouquet of pink roses in her hands and looking at the camera with a serious look on her face”这段话，也能生成如下效果：

此时问题来了：写一个prompt 或 一段话也太麻烦，能不能用一张类似的图片直接提取出来参考？=》可以的，上面那段话就是通过现有技术拿刘亦菲头像生成出来的文字，一字不改。

2）图片（模型）：更高质量、更自定义

去年10~12月时的ai绘画模型质量参差不齐，如今模型质量已突飞猛进。除质量提升，你甚至可以用很低的成本（几张图）就DIY出一个属于自己的模型，该模型可生成出相当稳定的、特色效果。以下是一个网友们DIY的几个热门模型：

只需下载下来，通过简单的prompt，就能生成跟它相近的效果：

3、进阶应用

1）无限扩大图片（Infinity）

“无限扩图”是在“图生图”基础上演变出来有趣的应用——你可圈定一张图+空白区域，让AI填充空白，以此重复生成一张无限大的图片：

上图就是我把梵高的《阿尔夜间的露天咖啡座》不断补全，补出一张《阿尔夜间的长街》过程和结果图，效果还是高于预期的。

2）精确控制图片（Controlnet）

想要一个人物就按照我指定的姿势出现，用文字 or 图片怎么描述都不精准，怎么办？Controlnet满足你，只需通过一张图可反向生成骨架、手势等图，再将这些图结合模型，就能生成出一样动作的人物图片：

3）连续的N张图片=视频（Mov 2 Mov）

众所周知，一个视频是由很多帧图片组成。那么如果把一个视频的每一帧图片都用上图生图，不就可以用视频生视频？=》是的，你可以这么做到。以下中间视频是我基于上半部分视频+prompt一次性生成的效果：

以下视频来源于

北门吹水

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同理是否可以文字生成出视频？毫无疑问，现如Runway、Google的Dreamix等产品已实现类似效果。

4）三视图+3D底模=3D模型

如题，AI绘图是否可生成一个角色的三视图，这样我就可以用该三视图通过一些工具转化为3D模型呢？可以的，通过prompt就能达成，如下：

4、与工具的结合

你现在可以直接在Photoshop等越来越多工具增加插件调用 或 直接调用AI绘画 能力。所使用的能力与上述没太大差别，更多的是场景结合带来了工作流效率提升，就不在此展开了。

5、总结：一张图说明

用抽象的一张图总结上面1-4的内容：

6、尾言

此时应该开始瞎**畅想一番，但说实话人类最不缺乏瞎想，就不展开了。你与我能想象到的没有什么不同，从物质角度上来说只是消费了一点能量在脑海构造了几个画面，然后呢？由别人的想象带来的焦虑更是毫无意义。

可能有意义的是你我新增长了一点真实的知识 or 你我参与其中一步步把想象变成为了现实。共勉！

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