网站icp备案信息,做厨具公司网站,官网招聘和招聘网站,大型的seo公司博客主页#xff1a; [小ᶻ☡꙳ᵃⁱᵍᶜ꙳] 本文专栏: AI绘画 | Midjourney 文章目录 #x1f4af;前言#x1f4af;Midjourney中的色彩控制为什么要控制色彩#xff1f;为什么要在Midjourney中控制色彩#xff1f; #x1f4af;色调白色调淡色调明色调 #x1f4af… 博客主页 [小ᶻ☡꙳ᵃⁱᵍᶜ꙳] 本文专栏: AI绘画 | Midjourney 文章目录 前言Midjourney中的色彩控制为什么要控制色彩为什么要在Midjourney中控制色彩 色调白色调淡色调明色调 小结 前言 【AI绘画】Midjourney进阶色相详解 https://blog.csdn.net/2201_75539691?typeblog
在上一篇文章中我们详细探讨了色相的基本概念和运用。而色相作为色彩的基础虽然能帮助我们区分颜色的种类但它并不能完全满足实际创作中的需求。尤其在 AI绘画中颜色的呈现往往需要更加精细的调控颜色的表达也需要超越单纯的“色相”维度。例如当我们谈到蓝色时仅仅知道它是蓝色并不足够。在不同的创作场景中蓝色可以呈现为淡蓝、深蓝、灰蓝或纯蓝等多种形式而每一种形式都能传递不同的氛围与视觉感受。 对这些变化的理解与运用其实是对色调的掌握。色调可以看作是颜色的性格特征它为画面提供了更多的表达可能性。色调通常分为六种白色调、淡色调、明色调、纯色调、灰色调和暗色调。即便没有设计经验只要掌握基本的色调知识也能有效提升对色彩的控制力。 Midjourney官方使用手册 Midjourney中的色彩控制
在 Midjourney 中色彩控制是设计过程中的一个重要环节。无论是为了增强视觉冲击力还是准确传达设计理念合理的色彩选择都能为设计增添情感和深度帮助我们更好地传递信息影响观众的情绪反应。illustration, dark-toned blue, 8k, ultra details --ar 16:9为什么要控制色彩
控制色彩的本质是为了更精准地影响情感准确传达我们想要表达的信息。色彩设计不仅仅是选择一种视觉上的搭配更是影响人们心理感受的关键因素。illustration, bright-toned blue, 8k, ultra details --ar 16:9在设计中色彩常常被称作无声的催眠。合理的色彩搭配可以让设计语言更加有力地表达增强其对受众的吸引力。illustration, white-toned blue, 8k, ultra details --ar 16:9如果在设计中没有选对合适的配色那么可能不仅无法准确地传达设计目的甚至可能与原意背道而驰让整体设计的美感和意义大打折扣。illustration, light-toned blue, 8k, ultra details --ar 16:9为什么要在Midjourney中控制色彩 在 Midjourney 中系统通常会根据主题自动进行配色尤其是在一些灵感探索类的设计中自动配色常常可以带来不错的结果。 这种自动配色的优点是可以帮助设计者节省配色上的精力减少因为色彩搭配不当而带来的问题。然而这种自动化的配色也有一定的不足 它的缺点在于可能会掩盖设计中的不足之处。一旦出现配色问题自动配色也无法提供有效的提示从而使设计者难以发现问题所在。 illustration, grey-toned blue, 8k, ultra details --ar 16:9在实际的设计场景中我们往往会有更具体的配色需求。例如 有时是客户对某种颜色有明确的要求或者在概念和创意阶段已经确定了特定的颜色方案亦或是设计中的某些元素必须使用特定颜色。 在这些情况下设计师需要精确地控制色彩而不是完全依赖自动配色来完成整个设计。 illustration, pure tone blue, 8k, ultra details --ar 16:9通过 Midjourney 中的配色控制我们能够把握设计中每一个元素的色彩使其与整体的设计理念相一致达到理想的设计效果。 总的来说在 Midjourney 中控制色彩既可以在灵活运用系统自动配色的优点中得以解放又可以在特定的需求下实现更加专业和精细的控制。这样的配色方法可以帮助我们实现更加优秀的设计成果。A vibrant and inviting yellow theme sales banner, featuring bold discount text, yellow shopping bags, coins, and playful graphics, dynamic and friendly, promotional style, high visibility --ar 16:9 --q 2色调
色调是色彩的重要组成部分它决定了画面的整体氛围和情感表达的深度。通过调节颜色的明暗、纯度或混合程度不同的色调能够传递截然不同的视觉感受和情绪例如纯净的白色调、柔和的淡色调或厚重的暗色调。了解并灵活运用色调可以让创作者在视觉设计中更精准地实现目标表达赋予作品更多的层次感和感染力。 白色调 提示词 white-toned color 优点 文艺感 白色调通常给人一种艺术感与品味的印象适合用于需要传达文艺气息的创作。A white-toned pastel beige scene with elegant details, showcasing a refined and sophisticated atmosphere, inspired by minimalism and aesthetic appeal, soft textures, natural lighting, highly detailed --ar 16:9 --q 2素雅和简洁 白色调在视觉上非常纯净能有效地表达简约的氛围使画面显得不复杂、干净整洁。A white-toned soft gray composition, pure and clean design, featuring simplicity and harmony, uncluttered layout, smooth gradients, bright and soft focus --ar 3:2 --q 2干净无暇 这种调性有助于突出画面中的清晰度和纯洁感适用于想要呈现纯净和无瑕的设计风格。A white-toned icy blue design, crystal-clear details, smooth and spotless textures, ethereal and serene mood, ultra-high clarity and focus, modern aesthetic --ar 2:3 --q 2缺点 无趣 过度使用白色调容易让画面缺乏变化显得比较平淡和无趣。A white-toned plain white scene with minimal details, flat textures, lack of depth, overly simplified composition, dull and lifeless atmosphere --ar 16:9 --q 2单调 单一的白色调容易让人视觉疲劳尤其在丰富的创作场景中可能显得乏味。A white-toned pale gray environment, repetitive patterns, low contrast, uninspired composition, visually monotonous, lacking vibrancy --ar 3:2 --q 2缺乏个性 由于过度追求干净和纯洁可能会牺牲色彩的多样性和画面的表现力导致作品缺乏个性化表达。A white-toned off-white palette, overly uniform design, absence of vibrant elements, lack of colorful diversity, minimal individuality or unique expression --ar 2:3 --q 2淡色调 提示词 light-toned color 优点 轻快感 淡色调通常传递轻盈、清新的感觉能够使画面看起来不那么沉重适合营造愉悦、舒适的氛围。A light-toned pastel yellow composition, airy and refreshing, conveying a sense of lightness and cheerfulness, soft textures, bright ambiance, and a soothing atmosphere --ar 16:9 --q 2高档与清爽 淡色调给人一种高端但不过度张扬的感觉同时还显得清新可人适用于时尚和现代化风格的设计。A light-toned soft mint green design, modern and elegant, combining a refined and approachable style, clean lines, gentle contrasts, and a serene, refreshing mood --ar 3:2 --q 2天真与女性化 这种调性能够很好地表现天真、柔和的特质特别适合用于呈现女性化的主题或者想要表达温柔的情感。A light-toned blush pink theme, gentle and tender, capturing a sense of innocence and femininity, soft lighting, delicate textures, and a warm, emotional expression --ar 2:3 --q 2缺点 单薄 淡色调虽然清新但可能会显得力量不足尤其在需要传达强烈情绪或者深刻印象的场合。A light-toned pale peach scene, soft and muted, lacking intensity, with minimal contrast and subdued emotions, unable to convey depth or leave a strong impression --ar 16:9 --q 2软弱 如果没有合理搭配淡色调的表现力可能过于柔和从而失去视觉冲击力显得软弱无力。A light-toned pastel lavender composition, overly delicate and lacking impact, with excessive softness, muted tones, and a weak visual presence, appearing fragile and uninspired --ar 3:2 --q 2明色调 提示词bright-toned color 优点
年轻感 明色调具有很强的青春气息适合用于表达年轻、充满活力的主题使画面显得生动而富有朝气。A bright-toned sky blue theme, vibrant and youthful, evoking a fresh and energetic mood, soft highlights, playful and lively composition, ideal for conveying a sense of optimism and youth --ar 16:9 --q 2活力和阳光 这种调性给人积极向上的感觉能够有效传递阳光、乐观的情绪非常适合用于描绘活泼的场景。A bright-toned golden yellow composition, radiating warmth and positivity, cheerful and sunny, featuring strong contrasts and dynamic lighting, conveying vitality and happiness --ar 3:2 --q 2明朗与干净 明色调的色彩纯度高、饱和度强画面因此显得更加清晰和直观有助于突出主体内容。A bright-toned crimson red palette, bold and vivid, showcasing clarity and intensity, highly saturated yet balanced, with a striking and clean visual impact that emphasizes the subject --ar 2:3 --q 2缺点 缺乏档次感 由于明色调通常给人一种简单直白的印象可能不太适合需要表现高级感或者内敛风格的设计容易让画面显得不够精致。A bright-toned neon green design, overly bold and simplistic, lacking subtlety and elegance, with an unrefined and casual appearance, unsuitable for conveying luxury or sophistication --ar 16:9 --q 2小结
色彩在设计中的重要性毋庸置疑而通过不同色调的运用我们能够更加精准地传达情感与视觉信息。从基础的色相知识到更为细致的色调理解每一步都为创作者提供了更多可能性。在 AI绘画工具如 Midjourney 中色彩控制既是设计中至关重要的环节也是创意表达的一大助力。合理的配色不仅可以提升画面的吸引力还能在视觉表达中实现更深层次的情感共鸣。通过色调的调整我们能够轻松切换画面的氛围从纯净简约的白色调到活泼生动的明色调每一种选择都蕴含着无限的创作潜力。 然而色调的选择并非完全无条件的。不同色调虽然能带来独特的优势但也伴随着某些局限性比如白色调的单调、淡色调的柔弱以及明色调可能欠缺的高级感等。这提醒我们在设计过程中需要审慎评估目标表达与色调的匹配度。通过深入理解各类色调的特性结合实际设计需求我们可以更有效地平衡画面表现力与创意表达的深度使每一次创作都更加出色与贴合主题。 import torch, torchvision.transforms as transforms; from torchvision.models import vgg19; import torch.nn.functional as F; from PIL import Image; import matplotlib.pyplot as plt; class StyleTransferModel(torch.nn.Module): def __init__(self): super(StyleTransferModel, self).__init__(); self.vgg vgg19(pretrainedTrue).features; for param in self.vgg.parameters(): param.requires_grad_(False); def forward(self, x): layers {0: conv1_1, 5: conv2_1, 10: conv3_1, 19: conv4_1, 21: conv4_2, 28: conv5_1}; features {}; for name, layer in self.vgg._modules.items(): x layer(x); if name in layers: features[layers[name]] x; return features; def load_image(img_path, max_size400, shapeNone): image Image.open(img_path).convert(RGB); if max(image.size) max_size: size max_size; else: size max(image.size); if shape is not None: size shape; in_transform transforms.Compose([transforms.Resize((size, size)), transforms.ToTensor(), transforms.Normalize((0.485, 0.456, 0.406), (0.229, 0.224, 0.225))]); image in_transform(image)[:3, :, :].unsqueeze(0); return image; def im_convert(tensor): image tensor.to(cpu).clone().detach(); image image.numpy().squeeze(); image image.transpose(1, 2, 0); image image * (0.229, 0.224, 0.225) (0.485, 0.456, 0.406); image image.clip(0, 1); return image; def gram_matrix(tensor): _, d, h, w tensor.size(); tensor tensor.view(d, h * w); gram torch.mm(tensor, tensor.t()); return gram; content load_image(content.jpg).to(cuda); style load_image(style.jpg, shapecontent.shape[-2:]).to(cuda); model StyleTransferModel().to(cuda); style_features model(style); content_features model(content); style_grams {layer: gram_matrix(style_features[layer]) for layer in style_features}; target content.clone().requires_grad_(True).to(cuda); style_weights {conv1_1: 1.0, conv2_1: 0.8, conv3_1: 0.5, conv4_1: 0.3, conv5_1: 0.1}; content_weight 1e4; style_weight 1e2; optimizer torch.optim.Adam([target], lr0.003); for i in range(1, 3001): target_features model(target); content_loss F.mse_loss(target_features[conv4_2], content_features[conv4_2]); style_loss 0; for layer in style_weights: target_feature target_features[layer]; target_gram gram_matrix(target_feature); style_gram style_grams[layer]; layer_style_loss style_weights[layer] * F.mse_loss(target_gram, style_gram); b, c, h, w target_feature.shape; style_loss layer_style_loss / (c * h * w); total_loss content_weight * content_loss style_weight * style_loss; optimizer.zero_grad(); total_loss.backward(); optimizer.step(); if i % 500 0: print(Iteration {}, Total loss: {}.format(i, total_loss.item())); plt.imshow(im_convert(target)); plt.axis(off); plt.show()
