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中文海报设计,赛道一夜颠覆

2025-04-04 简体 HK SG TW

今天小编分享的科学经验:中文海报设计,赛道一夜颠覆,欢迎阅读。

豆包更新上新,网友们再次玩疯!

更新的是豆包文生图功能,官方直接用一张豆包 AI 生成的海报给划了重点:

没错,豆包可以在图片中生成更准确的文字了,尤其是中文。

做海报,效果可以是酱婶的:

给自己的旅游 VLOG 整点某音某书封面,风格也是直接拿捏。

甚至还能直接拿来设计文旅周边了…

另外,超长复杂提示词也能准确 get:

(上下滑动查看提示词)

画面呈现一幅极具视觉冲击力的艺术风格人像。主体是一位身穿传统壮族服饰,戴着壮族帽子的男生,手里拿着传统乐器芦笙,白色底色上,红蓝色彩鲜明勾勒出人物轮廓,光线聚焦在人物面部,形成明暗对比,人物嘴巴大张露出牙齿,仰头大笑,神态充满戏剧性。

人物周围点缀着鲜艳的橙红色花朵和绿色枝叶,为画面增添一抹生机,强烈的对比。

背景以浅色为底,泼溅着大量红、绿、黑等色彩的墨点与线条,随意挥洒却又营造出强烈的艺术氛围,色彩间相互碰撞,传递出一种开心且沉浸其中的氛围,仿佛在诉说着人物内心对音乐的热爱和疯狂。

关键是,免费!现在就能畅玩。

嗯,编辑部已经被表情包 by 豆包刷屏了

实测豆包文生图更新

豆包文生图功能本次更新主要体现在四个方面:

标题大字准确度提升至 94%,小字也能准确生成

语义理解和影视质感增强,镜头更有叙事感

即使是超长复杂提示词,也能准确遵循

绘画风格更多元,可生成头像、梗图、盲盒、贴纸、Logo

有一说一,在文字生成能力方面,不少模型都是 Demo 美好而实际免不了乱码。

豆包文生图新模型究竟表现如何,咱们还是得实测才知道。

正值清明假期,那我们不妨让它生成一张清明节海报:

Prompt:帮我生成一张清明节海报,并配文 " 清明时节雨纷纷,路上行人欲断魂 "。

左右滑动查看更多

从生成的 4 张图可以看到,它们都 100% 正确还原了 " 清明时节雨纷纷,路上行人欲断魂 " 这句文字,而且整体氛围感比较符合清明节主题。

然鹅,每张图都或多或少在小字生成方面还是有一些小瑕疵。

那如果尝试规避其弱点,只是单纯用来生成大字海报呢?

Prompt:生成一张亲子户外风影像,仅配文 " 出发啦 ",比例 9:16

这次的结果就比较符合要求了,而且偷偷告诉大家一个小注意事项:即使用来生成只有大标题的海报,在提示词中也尽量避免提到 " 海报 " 二字,不然豆包 AI 就会 " 自作主张 " 加一些效果不佳的小字。

接下来我们考一下豆包 AI 的" 镜头感 "。

Prompt:通过特写镜头来捕捉一个运动员在比赛关键时刻的紧张表情和汗水。

嗯,不仅高度还原了提示词,而且看上去真有电影截图内味儿了

变换各种镜头语言,几乎每张都堪比大片:

展现一个侦探在昏暗的巷子里追踪嫌疑人,紧张的气氛和快速的步伐。

而且即使是超长复杂提示词,豆包 AI 现在也能精准还原了:

赛博朋克风格的插画,一位身着高科技服装的东方女性。她的服饰以深蓝为主色调,外观飒爽,科技感配饰 。头戴对讲耳机,AR 眼镜。背景是暗黑风格,有蓝绿色扭曲的树枝,点缀粉色光斑,营造神秘氛围。背景中安排几尊白色人形雕塑,赛博朋克风格建筑,环境湿润。

Again,还能来一段更长长长的提示词:

在保证 " 壁画,水彩,地中海风格 " 的整体基调下,豆包 AI 生动勾勒了一幅海边小镇度假图。

提示词中的关键元素均在图中有所展现,整体非常梦幻、chill~

最后当然更吸引网友的是,豆包 AI 绘图风格更多元了。

喜欢换头像的友友,即日起一天一个也不是不行(doge)。

此外,除了文艺复兴一些经典老梗,咱们现在也能分分钟成为 " 造梗小能手 " 了:

还能自己动手设计一些复古盲盒:

更多玩法欢迎大家自行解锁 ~~

全新更新 3.0 模型

豆包更新版文生图功能背后,是全新的3.0 模型。

官方尚未透露相关细节,不过就在不久前,豆包大模型团队首度公开了去年 12 月上线的 Seedream 2.0 的技术细节——

这个版本的更新,开启了豆包文生图的 " 识字 " 时代。

Seedream 走的是扩散模型路线。

豆包大模型团队透露,为了让模型既看懂文本,又关注字体字形,他们在数据预处理阶段和预训练阶段都下了功夫。

Seedream 2.0 在数据预处理阶段,依靠智能标注引擎实现了三级认知进化,提升了模型理解、识别能力,通过多维度、多层级精准图片描述,让模型技能理解文字意思,也能捕捉和理解字形细节。

同时在预训练中,Seedream 2.0 构建了双模态编码融合系统。其中大语言模型负责解析 " 文本要表达什么 ",字形模型 ByT5专注于刻画 " 文字应该长什么样 "。

细节是,通过 MLP 投影层,将 ByT5 的字形特征对齐到 LLM 语义空间,二者拼接后输入扩散模型。此种方法下,字体、颜色、大小、位置等渲染属性不再依赖预设模板,而是通过 LLM 直接描述文本特征,进行端到端训练。这样,模型既能从训练数据中学习文本渲染特征,也可以基于编码后的渲染特征,高效学习渲染文本的字形特征。

BTW,这次 Seedream 新模型依然是在豆包和字节旗下 AI 创作平台即梦 AI 同步接入,不过即梦还是灰度测试的状态。

以及同样的提示词下,豆包和即梦的风格倾向似乎略有不同。

豆包:

即梦 AI:

目前,豆包免费,即梦 AI 每天会赠送免费积分,感兴趣的大家都可以自己上手玩一玩。

有什么好玩的创意,欢迎在评论区留图分享啊 ~

* 本文表情包均由豆包 AI 生成

豆包:https://www.doubao.com/chat/

即梦:https://jimeng.jianying.com/ai-tool/image/generate

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欢迎在评论区留下你的想法!

—  完  —

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