AI生图“过度美化”争议:技术局限还是审美偏见?

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06-09 10:01

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14. Seedance 2.0的热度还没下去,字节新模型又来了!#字节发布新模型seedream5.0#Seedream 5.0的图像支持2K和4K分辨率输出,2K为图片生成直出,4K为AI增强后的分辨率。还首次支持检索生图,对提示词的理解准确性增强、支持更细节、精致纹理的图像生成,并允许用户精确调整图像。同时,有三大能力增强;❶ 更懂你:深度理解提示词,构图精准、细节到位,文字渲染效果更自然;❷ 更好看:图生图风格化大幅增强,细节清晰、纹理精致、光影更均衡,新增笔刷编辑,可精准选区调整元素;❸ 更聪明:多步逻辑、空间理解、专业领域知识全面升级。 从画质到可控性再到理解力,这波升级直接把AI生图体验拉高一个档次!#过个有AI年##HOW I AI# 字节发布新模型seedream5.0

15. vivo S50 系列将于今天发布,相较于上一代主要提升性能、影像、指纹和防水。其主打就是影响拍摄,搭载旗舰同款清透自然人像算法,最大化保留面部细节,不像其他算法,吃妆、P痣,AI过度美化,拍得像假人。但是电池和屏幕相较于上一代没有太大的升级,有种挤牙膏迭代的感觉。

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17. 你的Ai视频为何总比别人差一点? 你希望通过提示词来提高画面质量,但问题在于,无法控制生成过程,就无法控制结果,用RHTV可以直接解决这些问题 #runninghub、#rhtv#aigc#ai视频#ai视频剪辑

18. 一学就会,1招去除图片的AI味儿,超绝真实感 你用关键词生成的图片是不是看起来一眼假?原来不用关键词才是去掉AI味的关键!#设计 #ai #AI生图 #ai新星计划 #抖音知识年终大赏

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20. 每次一个生图模型火爆,都会有很多人使用生图模型来制作各种各样的信息图,Nano Banana Pro 火的时候,各种信息图,各种密密麻麻的文字 PPT ,我想问一句:有人看吗?现在 GPT Image 2 火了,又来一遍。AI 生图模型的本质是设计,是创意,是各种有创意的海报,而不是信息图,为什么信息图会火?本质上就是 AI 生图模型并没有出圈,都是一些 AI 博主,技术博主在搞氛围,而恰恰就是我们这群人,根本没有什么审美和创意,总是喜欢在自己的认知陷阱里自娱自乐。包括我。哈哈哈哈哈

21. 有不有什么好的ai提示词模板,平时知友怎么写提示词的?

22. #消除AI感的最终奥义#调色从最早的MJ开始接触ai生图,发展到现在ai出的图已经很顶了。这次做短片主要前后两步消除ai感。前期生图的时候就加入一些真实感的关键词,如未镀膜的复古镜头,35mm胶片感,在tapnow的相机控制可以更好的控制出真实感,相机可以选择Alexa 65或Flex 435,镜头选择Helios增加焦外的旋转光斑。如果前期单图效果够柔够真实到视频这一步就已经成功一大半了。后期生成后在调色中适当的减少对比,加柔,让画面更加温柔。(via 网络)

23. 在画了几百张 nano banana pro 图片收获了几百万流量之后的一些提示词写作经验 (同步发布于博客:http://t.cn/AXygY9D8) 最近一段时间,沉迷于 nano banana pro 画图,也写了一些颇受欢迎的提示词,X 上的浏览量加起来有几百万。但你要说我写画图提示词水平多牛,这我可不敢认,因为我写画图提示词水平其实一般,写不出那些专业的参数,绝大部分提示词都是让 AI 帮我写的。 写画图提示词,没有你想的那么复杂,拿我最近写过的一些提示词来讲一下。 首先,提示词是手段不是目的 提示词是为画图服务的,所以最重要的是你的想法,你想呈现什么,至于提示词,只不过是为了实现你想法的手段,有很多种写法都可以让你得到不错的结果,所以不必太纠结提示词的细节,什么结构、关键字、长短、是不是 JSON,都没那么重要! 比如说 4 月份的时候,我就想用 GPT-4o Image 帮我画一张巨型裸眼 3D 屏幕的图(图2),提示词很简单,就是大白话: > 一只超写实大熊猫半个身子在成都繁华商街巨型弧形裸眼 3D 屏幕外边,肚皮朝上,脑袋吊着,嘴里咬着竹笋,憨态可掬 提示词大部分时候就是这样,你都不需要多么复杂的技巧,就先大白话发过去看看效果。 然后我把提示词发给 Gemini,得到了一张这样的图: 参考图3 也还行,但效果不算太好。 写提示词不难,难得是你得有一点审美,知道什么是好的,什么是不好的,最好还能知道哪不好! 我水平不够好,只能看得出它不好,但说不上不好在哪里。这时候专业水平就能起作用,要是你专业的话,马上能知道哪不好,怎么调整。 我不专业但我有 AI,于是把这个提示词(有时候我还会把生成的图片结果一起)发给 AI,让 AI 优化。最好不要只是让它优化,而是给个方向,比如我就去搜索了一下现实世界中哪几个建筑的裸眼 3D 屏幕最有名,这样 AI 训练的最多最熟悉,更容易明白我想要什么。 (参考图4) 注意我会同时问 Gemini、ChatGPT(GPT-4.5、GPT-5.1),一方面每个模型擅长的不一样,另一方面这里面有很大的概率因素。所以多试几个总没错。 后面就是去测试,根据测试结果让 AI 进一步调整。 比如第一次测试,效果不怎么样! (参考图5) 我干脆换了个思路,找来一张真实的看起来还不错的图片,然后让 Gemini 根据图片给我写提示词。 (参考图6) 再让 Gemini 帮我生成几个场景。 (参考图7) 拿新提示词测试了一下,效果惊艳! (参考图8) 再测试几个其他场景也不错,那基本上就可以了。 (参考图9) 所以写提示词的过程就是不停的变换思路不停的“抽卡”重试,你可以不知道怎么调整,但是至少你得知道什么是好的,这样当偶尔“抽卡”到一张好的,你就可以基于那张好的不停的微调,直到可以稳定的生成。 真不稳定也没关系,那就多“抽卡”好了。比如那个 3D 裸眼屏的,得一半结果不怎么好,我后续又尝试优化了好一会,实在改进有效,干脆放弃了。 所以我不止一次提到“提示工程”: > 提示词工程是一个过程,系统化地设计、测试、优化提示词的过程——宝玉 (参考图10) 让 AI 帮你写提示词,有时候还会有意外惊喜。 比如我在创作时空交汇的提示词的时候,最初的想法只是简单的时空交汇。但无意中生成了一张古今人物交互的,我一看,这比我原本的想法还要好一些,于是调整了一下创作方向,让画面中融入了古今人物的交互。 (参考图11) 上面其实只是我提示词创作的第一个步骤,也就是针对一个场景生成一张满意的图片。当提示词能稳定的产生一个效果后,下一步就是基于这套提示词,把它变成一套提示词模板,让它可以产生各种不同结果的图片,这样其他人也能参与其中。 比如说四季变换的图,最初的版本只有一棵树。虽然这棵树效果很好,但是大家都来画树就没意思了。最好是能基于同一场景四季变化的设定,让场景可以变化。 (参考图12) 我把这条提示词发给 AI,让它帮我变成提示词模板。把提示词变成模板,最重要的是设定好“变量”,你希望提示词中哪些是固定不变的,哪些是可以变换的。 比如四季变换的提示词模板,我希望它变换的是场景,不局限于一棵树,还可以是一座城市、一个园林等等,每个人都可以代入自己喜欢的场景。参考提示词: > 帮我把下面的提示词变成提示词模板,变量是场景,根据场景在一张画面中显示四个季节的变化,同一个场景,但是每个季节显示场景的一部分同时又融为一体。 > > 超写实数字插画风格,画面以一棵树为核心,从左到右均匀划分为冬春夏秋四个季节区域。树木和背景随季节依次渐变变化,每个季节区域内的树叶颜色、枝条状态和背景元素均应精准呈现相应季节特征。树冠、树干、枝叶以及背景中的植被与天气等自然景观,都应根据季节的典型表现进行细致调整和过渡,确保四个区域间衔接自然流畅、色彩丰富且富有象征意义。画面比例为 4:3。 (参考图13) 提示词模板的变量也不用局限一个,可以有多个变量,比如这张“现实vs内心映射”的图,{现实}是一个变量,{内心映射}是另一个变量。 (参考图14、图15) 这一步仍然是要反复测试,直到有一个稳定的效果 (参考图10) 所以说,写提示词,没有那么难,你有一个想法,先用大白话去试试,不行就让 AI 帮你调整,告诉它你哪里不满意,希望哪里更好,根据 AI 调整后结果再去试,再调整,反复“抽卡”,耐心一点总能成。 当然模型也很重要,真不行就等一段时间再重新试试,就像我的裸眼 3D 显示屏的提示词,半年前还画不好,现在这就挺逼真了。让 AI 优化,也可以试试不同的模型,比如我会反复在 Gemini 3 Pro、GPT-5.1、GPT-4.5 之间重试,并没有绝对答案谁最好,保不准谁的结果就让你满意了。 如果你想更进一步,让你的提示词能适应不同的场景、人物,还可以把它变成提示词模板,衍生出更多好玩的作品。

24. 很多人做不好 AI 生图、AI 生视频、vibe coding 这些产品,总觉得是自己不懂 AI,不懂怎么写提示词,或者不懂编程。但真相往往不是这样的。你缺的那块,其实是设计感,是运镜的意识,是对交互体验的理解。说再直白一点,就是品味还没到,相关的经验积累还不够。工具谁都能学会用,但用得好不好,拼的是审美和经验。#How I AI##科技先锋官#

25. 5月1日起,湖南经视《经视新闻》上线AI主播“生生”“双双”,画面全程标注“AI生成”,AI导播自动切画面。虽然人物画面看着“一眼假”,但湖南广电“AI播新闻”形式,在传媒行业有着标志性意义,《新闻女王》里的AI主播剧情照进现实,传统媒体不仅要面临新媒体冲击,新闻从业人员还将AI取代。#满谈科技# 当前的AI数字人,还很难展示复杂微表情,且无法做深度评论类解说,但传媒行业更新迭代趋势不可逆,AI做基础播报能让媒体降本增效,随着AI技术的升级,看起来更加真实,甚至能以假乱真的AI,很快会到来,必须把标注“AI生成”作为底线。

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54. 扩散模型+频域这思路封神了! 图像生成与修复领域中,传统扩散模型始终受困于细节粗糙,即使能生成语义连贯的图像,但面对高频纹理、精细边缘等细节时,不仅易出现模糊、失真问题,还难以平衡生成效率与画质,限制了其在高清影像场景的应用。而近期顶会的重磅研究,以扩散模型+频域分离优化的融合方案打破瓶颈,该方向已成为生成式AI的核心探索热点。频域分离模块可单独优化图像高频细节与低频结构,在高清人像生成任务中,融合模型较纯扩散模型纹理还原度提升24%,生成速度加快32%;在老照片修复场景下,它成功解决“划痕去除后细节丢失”问题,图像清晰度提升20% #扩散模型 #频域 #顶会论文 #sci论文 #生成式人工智能

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