Thuật ngữ ảnh AI
Bộ từ vựng mà một trình tạo ảnh AI kỳ vọng quý vị đã biết
Mọi thuật ngữ bên dưới đều xuất hiện trong giao diện thật hoặc một prompt thật. Mỗi thuật ngữ được định nghĩa một câu trước, vì định nghĩa phải đọc hai lần là thất bại.
Cơ chế tạo ảnh
- Khuếch tán
- Kỹ thuật đứng sau đa số mô hình sinh ảnh hiện nay: được huấn luyện bằng cách thêm nhiễu vào ảnh thật và học cách đảo ngược nó, rồi chạy ngược từ nhiễu thuần để sinh ảnh.
- Văn bản thành ảnh
- Sinh ảnh mới chỉ từ mô tả bằng chữ, không có ảnh nguồn. Cũng gọi là text to photo khi đầu ra hướng tới tính nhiếp ảnh.
- Ảnh sang ảnh
- Sinh ảnh mới từ một ảnh có sẵn kết hợp với prompt, với denoise strength kiểm soát mức độ phần gốc được giữ lại.
- Checkpoint
- Một tập trọng số mô hình đã lưu. Các checkpoint cùng kiến trúc vẫn cho ra hình ảnh khác nhau trông thấy dù dùng prompt giống hệt nhau.
Điều khiển và thông số
- Seed
- Con số quyết định mức nhiễu khởi đầu mà một lượt sinh ảnh bắt đầu từ đó. Dùng cùng seed với cùng prompt và cùng mô hình sẽ tái tạo đúng cùng hình ảnh.
- Mức denoise
- Trong image-to-image, mức phần ảnh gốc bị loại bỏ trước khi sinh lại. Giá trị thấp giữ nguyên bản nhiều; giá trị cao coi ảnh gốc như tham chiếu lỏng lẻo.
- Thang hướng dẫn
- Mức độ mô hình bị đẩy theo prompt ở mỗi bước. Quá thấp thì trôi dạt; quá cao thì đầu ra cứng nhắc và bão hòa quá mức.
- LoRA
- Một phần bổ sung nhỏ được huấn luyện để dạy cho mô hình nền một phong cách, nhân vật hoặc vật thể cụ thể mà không phải huấn luyện lại toàn bộ mô hình.
- Prompt phủ định
- Một trường riêng mô tả những gì cần tránh. Không phải endpoint nào cũng hỗ trợ — nơi không có, mọi điều bạn viết đều là chỉ dẫn khẳng định.
- Bộ lấy mẫu
- Thuật toán điều khiển từng bước khử nhiễu. Các bộ lấy mẫu khác nhau hội tụ với tốc độ khác nhau và tạo ra kết quả hơi khác nhau từ cùng một seed.
Thao tác chỉnh sửa
- Inpainting
- Sinh lại một vùng được mask bên trong ảnh trong khi để nguyên mọi thứ ngoài mask. Nền tảng của xóa vật thể và chỉnh sửa có chủ đích.
- Outpainting
- Tạo thêm nội dung hình ảnh vượt ra ngoài viền khung gốc, dùng để mở rộng ảnh sang tỉ lệ khung hình rộng hơn mà không phải cắt xén.
Tệp và đầu ra
- Tỷ lệ khung hình
- Mối quan hệ tỷ lệ giữa chiều rộng và chiều cao của ảnh, như 1:1, 4:5 hoặc 16:9. Chọn trước khi sinh, vì mô hình sẽ bố cục theo khung.
- Nâng độ phân giải
- Phóng to ảnh vượt quá số pixel gốc. Nâng độ phân giải bằng AI tái tạo chi tiết hợp lý thay vì chỉ nội suy giữa các điểm ảnh hiện có.
- Kênh alpha
- Lớp trong suốt của ảnh. PNG và WebP hỗ trợ kênh alpha; JPEG thì không, đó là lý do một ảnh cắt nền trong suốt lưu dạng JPEG sẽ thành nền đặc.
- EXIF
- Siêu dữ liệu nhúng trong ảnh chụp ghi lại máy ảnh, ống kính, phơi sáng, ngày chụp và thường cả tọa độ GPS. Bị loại bỏ mỗi khi file được mã hóa lại.
Cách bộ thuật ngữ này vận hành
- Thuật ngữ
- Chỉ những gì quý vị gặp trong giao diện thực
- Định nghĩa
- Luôn có một câu ngắn gọn trước tiên
- Trang riêng
- Chỉ khi một đoạn văn là chưa đủ
- Lược đồ
- DefinedTermSet, có liên kết tới từng mục
- Cập nhật
- Khi hành vi của mô hình thay đổi
- Chi phí
- Miễn phí, không cần tài khoản
Trong thực tế
Khó nhất ở ảnh AI là vốn từ
Seed, denoise strength, guidance scale và inpainting mỗi từ chỉ đúng một hành vi. Khi hiểu nghĩa từ, điều khiển tương ứng trở nên hiển nhiên — còn trước đó, giao diện chỉ như một bức tường cần gạt tùy ý.
Vì vậy ở đây luôn đặt định nghĩa lên trước, giải thích đứng sau. Một định nghĩa mà phải đọc hai lần là đã trượt khỏi nhiệm vụ duy nhất của nó.
Ba cách bắt đầu
Bắt đầu từ đâu
Cách ảnh được tạo ra
Diffusion, text to image, image to image và checkpoint. Cơ chế lý giải vì sao cùng một prompt lại cho ra kết quả khác nhau.
- Bắt đầu với diffusion, rồi tới seed.
- Text to image và image to image là hai chế độ khác nhau.
- Checkpoint ảnh hưởng đầu ra nhiều hơn prompt.
Tham số và cách lái
Seed, denoise strength, guidance scale, sampler, LoRA và negative prompt. Phần lớn kỹ năng thực hành nằm ở đây.
- Cố định seed trước khi so sánh bất cứ thứ gì.
- Denoise strength chi phối chế độ ảnh-sang-ảnh.
- Không phải endpoint nào cũng có negative prompt.
Chỉnh sửa và xuất
Inpainting, outpainting, upscale, tỉ lệ khung, alpha channel và EXIF. Những gì diễn ra sau khi kết quả đã đủ tốt để giữ lại.
- Inpainting giữ nguyên mọi thứ ngoài mặt nạ.
- Chọn tỉ lệ khung trước khi tạo ảnh.
- JPEG không hỗ trợ nền trong suốt.
Chi tiết
Câu hỏi về bộ thuật ngữ
Những câu hỏi về vốn từ gặp nhiều nhất.
Vì sao cùng một prompt lại ra ảnh khác nhau
Vì seed không được cố định. Quá trình tạo bắt đầu từ nhiễu ngẫu nhiên, và điểm xuất phát ảnh hưởng kết quả hơn hầu hết các chỉnh sửa prompt.
Denoise strength làm gì
Xác định bao nhiêu phần của ảnh nguồn được giữ lại trong chế độ ảnh-sang-ảnh. Đây là điều khiển quan trọng nhất của chế độ đó.
Khác nhau giữa inpainting và outpainting
Inpainting tái tạo bên trong khung; outpainting tạo ra ngoài rìa khung. Cùng thao tác, khác vùng áp dụng.
Seed có dùng chéo mô hình được không
Không. Seed là chỉ mục trong không gian nhiễu của một mô hình, nên cùng một số ở chỗ khác sẽ tạo ra thứ không liên quan.
Vì sao nên chọn tỉ lệ khung trước
Mô hình bố cục theo khung được đưa, nên cắt cúp sau đó sẽ loại bỏ sắp đặt mà nó đã chủ ý tạo ra.
Liên quan
Áp dụng vốn từ
Khám phá tiếp
Nơi khác trên LaFoto
Mỗi thuật ngữ ở đây mô tả điều một trong các công cụ này làm.
- trình đổi kích thước ảnh miễn phí
- chuyển định dạng ảnh
- trình nén ảnh
- trình cắt ảnh
- lấy màu từ một ảnh
- xóa nền ảnh
- kiểm tra dữ liệu EXIF
- xây dựng prompt
- tạo tranh anime
- chuyển ảnh thành hoạt hình
- phong cách pixel art
- nên chọn trình tạo nào
- giải pháp thay thế Midjourney
- LaFoto so với Leonardo AI
- giải pháp thay thế Ideogram
- giải pháp thay thế Canva cho ảnh
- tái tạo lại một ảnh
- kết quả có thể lệch bao xa
- giải thích inpainting
- nhật ký LaFoto
Vocabulary
Câu hỏi về thuật ngữ tạo ảnh AI
- Seed trong tạo ảnh AI là gì?
- Seed là con số cố định hoá nhiễu ngẫu nhiên nơi một lần tạo bắt đầu. Cùng seed, prompt và mô hình sẽ tái tạo cùng một ảnh, đó là lý do cố định seed là cách duy nhất để kiểm tra một thay đổi từ ngữ đơn lẻ thực sự làm gì.
- Denoise strength điều khiển điều gì?
- Mức độ ảnh gốc của quý vị được giữ lại trong một lượt image-to-image. Ở 0,2 bức ảnh hầu như nguyên vẹn; ở 0,5 bố cục được giữ còn nội dung được thương lượng lại; ở 0,85 ảnh gốc chỉ còn như một bảng cảm hứng.
- Khác biệt giữa inpainting và outpainting là gì?
- Inpainting tái tạo vùng đã che trong khung hình hiện có; outpainting tạo nội dung mới vượt ra ngoài mép gốc. Cùng một thao tác nhưng áp vào khu vực khác nhau — một cái sửa, cái kia mở rộng.
- Guidance scale là gì?
- Mức độ mô hình được đẩy bám theo prompt của quý vị ở mỗi bước khử nhiễu. Quá thấp thì trôi xa lời mô tả; quá cao thì đầu ra cứng nhắc và quá bão hoà do sửa quá tay.
- LoRA là gì?
- Một tiện ích nhỏ đã huấn luyện thêm để dạy cho mô hình nền một phong cách, nhân vật hoặc đối tượng cụ thể mà không phải huấn luyện lại toàn bộ mô hình. Đây là cách người dùng mô hình mở giữ nhân vật nhất quán qua nhiều bức ảnh.
- Vì sao cần chọn tỷ lệ khung trước khi tạo?
- Mô hình dàn cảnh theo khung được đưa, sắp xếp theo chiều ngang cho 16:9 và theo chiều dọc cho 4:5. Cắt sau đó sẽ vứt bỏ bố cục mà nó đã cố ý tạo ra.
- Kênh alpha là gì?
- Lớp trong suốt trong tệp ảnh. PNG và WebP hỗ trợ kênh này; JPEG thì không, đó là lý do đối tượng đã tách nền nếu lưu JPEG sẽ bị nền trắng đặc.
- Một seed có dùng được ở mô hình khác không?
- Không. Seed đánh chỉ mục vào không gian nhiễu của một mô hình cụ thể, nên cùng con số đó ở mô hình khác — thậm chí ở phiên bản khác của cùng mô hình — sẽ cho ra thứ không liên quan. Hãy ghi kèm cả mô hình.
Bắt đầu sáng tạo hôm nay
Tạo bức ảnh đầu tiên với trình tạo ảnh AI tốt nhất.
Biến một câu thành ảnh hoàn thiện, như thật trong vài giây — rồi chỉnh từng chi tiết. Không cần cài đặt, không cần Discord, không cần GPU.
Tham gia 4.200+ creator đang dùng LaFoto