电竞比分网-中国电竞赛事及体育赛事平台

分享

記錄AI跟我首次同頻,騰訊混元實現(xiàn)毫秒級生圖

 yushi823 2025-07-20 發(fā)布于北京

AI生圖又來新驚喜了!

一口氣解決了我寫提示語慢、對圖片刁鉆角度描述不清、小學(xué)生級畫畫水平等問題。

混元新模型新出了實時生圖實時畫板,生成速度是:

毫秒級

Amazing ?。‖F(xiàn)在我都已經(jīng)習慣了發(fā)消息前先琢磨琢磨要發(fā)什么,然后等模型先思考或生成個10~60秒,

換句話說,我們跟AI是有時差的。但當時差來到毫秒級的時候,AI生圖的交互方式就徹底改變了。

且質(zhì)量一點都不差,真實感很強:

圖片

我以為AI生圖目前只有在生成風格像4o畫吉卜力一樣能給我驚喜,沒想要混元直接在交互上玩了個新的!

目前這個模型已經(jīng)對外開放了:

??hunyuan.tencent.Com

圖片

昨天玩了一晚上,先給大家盤一下我的玩法和感受!

Here we go!

 一、實時生圖 

剛開始用的時候真的有種不真實感,

之前哪怕是看科幻片、超英片,

鋼鐵俠吩咐賈維斯做事情的時候都要幾秒,

現(xiàn)在生圖直接就按毫秒級來了,這圖簡直就是隨著我的打字開始千變?nèi)f化了。

太快了,快到不習慣,快到可以一邊說話一邊變化,自由變換圖片里的主體、背景、畫面風格等等等等。

在柔和自然光線下拍攝的高真實感人像照片:主體是一位二十多歲的年輕人,穿著簡潔休閑裝,面帶自信而溫暖的微笑。周圍環(huán)境略帶虛化,背景色彩柔和,凸顯人物的面部表情和衣著細節(jié)。照片整體層次分明、質(zhì)感突出,具有專業(yè)攝影師作品的真實感和自然氛圍,仿佛剛剛在城市街頭或公園中隨手捕捉到的精彩瞬間。

這是我用其他生圖工具時的常用提示語,通常是給 deepseek 說出我的關(guān)鍵詞,然后讓他幫我擴充。

哪怕是現(xiàn)在能 GPT-4o 支持多輪對話修圖,但可能連續(xù)對話了四五輪之后,畫面質(zhì)量就會開始下滑了。

這就意味著這個圖片里面的大部分要素需要在一開始就確定好,所以有段時間我覺得AI生圖用多了之后,真的想是在逛超市,我看到好用的提示語就行收藏起來,

圖片

但如果不是連續(xù)迭代,而是直接跟隨提示語的變化實時生成圖片,感覺又如何?

和上面看到的一樣,這是一種全新的AI生圖的交互方式,體驗真的蠻神奇的。

可以根據(jù)畫面的變化,及時的修改提示語,不用再等待圖片生成出來后,再進行修改,不僅效率提高了,生圖的思考方式也發(fā)生了變化。

混元還支持語音輸出,我直接解放雙手了。

圖片

也許,我以后生圖之前不用再思考那么多,而是可以直接張嘴就來,一邊說一邊想,這也蠻有意思的。

而且還要提一句,混元目前做這種真實感圖片還蠻有味兒的,氛圍感很強。

圖片

 二、實時畫板 

坦白說這我有點夢回 Stable Diffusion 爆火的時間點,

當時對一個圖片不滿意,特別是人物的手畫崩了時候,

別的模型都不行,只有它,

可以框個框開始重繪,這個過程畫面會一閃一閃的,有點看到AI在畫東西的樣子。

素材來自Nenly同學(xué))

那時候像是AI第一次拿起了畫筆,但是畫的東西和我們想的,總還是差點距離,

我只能控制它修改哪里,但改成什么樣子,只能通過“文字”。

可是“文字”能夠表達的東西,或者受限于我的表達能力,有的時候,就很難說明白,然后,AI有時就很難畫明白。

但混元這次給了一個新方式,我不僅可以寫字,還可以畫畫,搭配著來告訴AI我要什么。

這,總能看得懂了吧!

現(xiàn)在,我們的畫筆第一次有了顏色,它能畫出相應(yīng)顏色的物體,

圖片
圖片

也能把我的畫生成出神韻相似的3D圖,

圖片
圖片

還能根據(jù)我的畫生成出精準的角度,

圖片
圖片

甚至可以通過文字選擇合適的材質(zhì),讓我寫的字直接搭成實物。

圖片
圖片

好好玩?。?/span>

有種我和AI一起畫畫的感覺,而且他還特懂我,是百年遇知音的即視感。

而且這種繪圖的交互方式,很適合有一點繪畫基礎(chǔ)的人,通過畫筆精準的表達自己的意圖,從而獲得更符合自己期待的圖片。

AI短片人,用它來畫分鏡圖似乎也不錯。

 寫在最后 

所以別再說你不會畫畫了, 

只是還沒用過會聽你說話的畫筆。

別說你描述不清了, 

是你還沒見過邊說邊變的AI。

它反應(yīng)比你朋友快, 

畫得比你腦補還準。

以前我們等AI,現(xiàn)在AI等我們。

不是生成圖,是在生成想法。

你說得越多,圖變得越快。

你改得越狠,它跟得越緊。

那種“我就想要這種感覺”, 

它真的能懂。

實時的,不是圖片,

是靈感。

下一張圖, 你說了算。

@ 作者 / 卡爾 & 阿湯 @ 動手學(xué)AI知識庫 / learnprompt.pro


最后,感謝你看到這里??如果喜歡這篇文章,不妨順手給我們點贊??|在看??|轉(zhuǎn)發(fā)??|評論??更多的內(nèi)容正在不斷填坑中……

圖片

    本站是提供個人知識管理的網(wǎng)絡(luò)存儲空間,所有內(nèi)容均由用戶發(fā)布,不代表本站觀點。請注意甄別內(nèi)容中的聯(lián)系方式、誘導(dǎo)購買等信息,謹防詐騙。如發(fā)現(xiàn)有害或侵權(quán)內(nèi)容,請點擊一鍵舉報。
    轉(zhuǎn)藏 分享 獻花(0

    0條評論

    發(fā)表

    請遵守用戶 評論公約

    類似文章 更多