給 AI 一個提示詞，一次性出 200 張圖！
生成速度嗖嗖的，不到 3 分鐘全搞定。
喜歡哪張任君挑選，還能直接二次調(diào)整編輯。
咱就是說，這回用 AI 畫畫，終于不廢人了！
要知道，基礎(chǔ)版 Stable Diffusion 默認(rèn)一次只生成 4 張圖片。
所以當(dāng)我終于用 AI 生成了一張滿意的圖片時，狀態(tài)往往是醬嬸兒的……
這就是新鮮出爐的 Stableboost，一個新設(shè)計的 Stable Diffusion 交互界面。
它要做的事很簡單，就是把 Stable Diffusion 的生產(chǎn)效率提高再提高。
而且，Stableboost 可白嫖！每個月會有 500 分的免費額度使用。超出額度之后每張圖只收取 1 美分，僅為覆蓋運營成本。
網(wǎng)站一經(jīng)發(fā)布就引發(fā)各路網(wǎng)友圍觀。
這一回 Stable Diffusion 真有生產(chǎn)力工具那味兒了。
網(wǎng)站制作者的來頭也不小。
主要開發(fā)者是前特斯拉自動駕駛 ML 工程師。
還有特斯拉前高級 AI 主管安德烈?卡帕斯（Andrej Karpathy）給網(wǎng)站提供建議，他此前負(fù)責(zé)過的項目有特斯拉自動駕駛 AutoPilot、特斯拉超算 Dojo、特斯拉擎天柱人形機器人……
所以這個網(wǎng)站到底能干啥？
一起來看~
可白嫖的超強操作界面
這個新出的 AI 畫師最突出的一個特點就是可操作性強。
看它的設(shè)置界面，用戶可以自定義設(shè)置的有這這這么長一串，圖片數(shù)量、生成質(zhì)量、尺寸……
圖片的數(shù)量可以從 1～200 之間任意選擇，當(dāng)然選擇的數(shù)量越多，等得時間也就稍微久一丟。
要想設(shè)置生成圖片的質(zhì)量，可以滑動“Steps”和“Guidance scale”和調(diào)節(jié)。
圖片的尺寸自然也不用多說，直接設(shè)置高和寬就歐克。
繪畫的工具已經(jīng)調(diào)試完后，就能安心地進(jìn)行“創(chuàng)作”了。
和其他的 AI 一樣，輸入提示詞后，就能安心等待它的生成結(jié)果了。
不過得多提一嘴的是，Stableboost 新增了個“修飾詞”功能，就是說可以在原有的提示詞上添加多個不同的修飾詞，并且提示詞可以和這些修飾詞自由組合。
比如說咱現(xiàn)在輸入一個提示詞：小狗，修飾詞可以設(shè)置為：森林、河邊、夜晚。
生成的結(jié)果是這樣的：
而且，為了更方便挑選圖片，Stableboost 還貼心地提供了篩選功能。
可以根據(jù)標(biāo)簽、圖片質(zhì)量、修飾詞來篩選圖片。
此外，它還能精益求精進(jìn)行二次篩選，直接在上一步選出的圖片上進(jìn)行操作，點擊圖片右下的“放大鏡”，可以進(jìn)一步生成更多類似的圖片。
不過這個篩選方法都還只是開碟小菜，Stableboost 這次還整明白了“算法推薦”這一套。
用戶只需要在生成的圖片中點擊自己最鐘意的那個，再點擊右下角的“循環(huán)”按鈕，這樣 Stableboost 就會生成更多這種風(fēng)格的圖片。
并且，之后用戶每點擊一次圖片，生成的結(jié)果都會不斷變化。
值得一提的是，Stableboost 還可以在原有圖片上進(jìn)行二次編輯，比如說想給這位酷 girl 帶個眼鏡：
除了能生成圖片外，Stableboost 還可以生成視頻，不過目前還比較初級，只是在不同提示詞之間插入過渡幀。
特斯拉前 AI 主管參與開發(fā)
體驗了一圈下來，感覺 Stableboost 還是非常絲滑的~
有網(wǎng)友已經(jīng)開始和作者許愿了：會不會加入 Dreambooth 呢？
偶買噶不敢想，DreamBooth 可是只需 3-5 張圖片，加上文字表述，就能讓指定物體遷移到其他場景或風(fēng)格中去。
如果能 all in one，AI 作畫的效率恐怕又上了一個臺階。
再看一眼網(wǎng)站的幕后團(tuán)隊，嗯，感覺這事兒不是不可能。
主要開發(fā)者塔爾?施塔默（Tal Stramer），是資深 AI 工程師。
先后在推特、特斯拉、谷歌工作過。今年 6 月他才結(jié)束了在特斯拉長達(dá) 4 年半的工作，離職前的職位是自動駕駛 ML 工程師。
另一位提供重要建議的，是前特斯拉高級 AI 主管安德烈?卡帕斯（Andrej Karpathy）。
他負(fù)責(zé)了幾乎特斯拉所有明星項目：自動駕駛 AutoPilot、超算 Dojo、擎天柱人形機器人……
是 OpenAI 的發(fā)起人之一，也是李飛飛教授的高徒。
今年 7 月，安德烈對外官宣從特斯拉離職，連馬斯克都罕見發(fā)推回應(yīng)：感謝你為特斯拉所做的一切，與你共事是我的榮幸。
離職后，安德烈表示接下來還沒有明確的工作去向，希望花更多時間在 AI、開源和技術(shù)教育等方面的事情上。
的確，在他還讀博時，就親自設(shè)計并主講了一門名為「CS231n：用于視覺識別的卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)」的課程，成為斯坦福授課深度學(xué)習(xí)的講師。
前幾天他還做客了一檔播客節(jié)目，和 MIT 人工智能專家 Lex Fridman 探討了自動駕駛、人形機器人、AGI、特斯拉視覺方案等內(nèi)容。
而從大佬這幾個月的發(fā)推動向來看，他對 AI 畫畫很感興趣。
這不，Stableboost 就來了。
感興趣的童鞋快去自己體驗吧~
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參考鏈接：
[1]https://twitter.com/tall/status/1587913529587249152
[2]https://twitter.com/karpathy/status/1587920309587304451
本文來自微信公眾號：量子位 （ID：QbitAI），作者：Pine 明敏
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