基础知识
AIGC是未来人工智能的重点方向 AIGC高速发展的同时，也被一些心怀不轨之人当作牟利里的技术，如Deepfake技术。 AI生图最早的工具是机械臂输出作画，现代的AI生图模型大多基于深度神经网络基础上训练。 *一般来说，AI生图模型属于多模态机器学习模型，通过海量的图库和文本描述的深度神经网络学习，最终的目标是可以根据输入的指示(不管是文本还是图片还是任何)生成符合语义的图片。 AI生图的难点：AI是否真正理解了图片背后所代表的世界的特征，是否理解了图片的含义。由于每个模型用于训练的数据是有限的且不一定相同的，它们能匹配的描述和特征也是有限的，所以在风格、具体事物上，不同的模型会有很大的生成差异，且可能存在诸多与现实不符的情况。 探索AI生图的前沿的途径：魔塔社区 可利用AI：通义千问-用来精读代码，解释代码，生成描述词等等。实践
根据要求写提示词（利用AI）
经过一些修改得到描述词
场景一：女主正在上课 古风，工笔画，一个黑发少女身着淡雅汉服，坐在书案前，手执毛笔书写，旁边漂浮着几本缓缓翻页的古籍。她的书桌上放着一本《怪兽们的怪兽书》，旁边有一根精致的魔杖。上半身，背景是典雅的书房，窗外有流萤飞舞。
场景二：开始睡着了 古风，淡墨，同一黑发少女靠在书案边，头轻轻垂下，手中的毛笔化作一道轻烟，上半身，身着浅蓝衣裳，背景是逐渐暗下的书房，空中漂浮着几颗闪烁的星辰，她的魔杖轻轻悬浮在空中，发出柔和的光芒。
场景三：进入梦乡，梦到自己站在路旁 古风，水彩，少女站立于古道旁，轻纱长裙随风飘动，身边环绕着几只发光的蝴蝶——实际上，这些蝴蝶变成了金色飞贼，全身，背景是蜿蜒的古道，两侧是绽放着夜光花朵的桃树，而古道实际上是通往霍格沃茨的禁林小径。
场景四：王子骑马而来 古风，重彩，英俊少年骑着一匹闪耀着银光的夜骐，马蹄轻扬，身穿华丽的战袍，全身，背景是古道，远处少女静静等待，马与少年身后有一道彩虹般的光芒，夜骐的翅膀在月光下闪耀着银色的光辉。
场景五：两人相谈甚欢 古风，细腻描绘，少女与少年相对而坐，少女面带微笑，少年神情专注，周围漂浮着几朵彩色的云朵，上半身，背景是精致的凉亭，四周是飘落的花瓣，空中有小精灵飞舞，它们隐身在周围，偶尔调皮地抛来一颗巧克力蛙。
场景六：一起坐在马背上 古风，线条流畅，少女侧坐于夜骐后背，双手轻轻环住少年的腰，两人并肩驰骋于一片魔法森林之中，全身，背景是开阔的田野，天空中有流星划过，下方是霍格莫德村的灯火，空中还飘着几朵会说话的云朵。
场景七：下课了，梦醒了 古风，淡墨，少女惊醒，手扶额头，表情迷茫，身旁有几缕梦幻般的烟雾缓缓消散，上半身，背景是熟悉的书房，窗外有彩虹桥横跨天际，少女醒来时，发现书桌上多了一封霍格沃茨的信件。
场景八：又回到了学习生活中 古风，细致描绘，少女手持书卷，与几位同学围坐讨论，空中漂浮着几颗智慧之珠，全身，背景是书院的庭院，地面有发光的符文图案，营造出一种神秘的学术氛围，少女和同学们讨论的是关于如何破解黑魔法防御术的谜题，以及如何提高魁地奇技巧。
执行Task1的30分钟速通Baseline
问题：主语没定好，有些场景描述没说是“同一少女/少年”则出现了别的人物形象 再次修改后的生图较原来好。美学评分
满分10分，打3.5分。一般般，有些描述的元素没有表现出来。总结
### 文章总结#### 基础知识
- **AIGC（人工智能生成内容）**：作为未来人工智能的重要方向，AIGC在快速发展的同时也被不法分子利用，如Deepfake技术。
- **AI生图技术**：从早期的机械臂输出作画发展到现代基于深度神经网络的模型。这些模型通过海量图库和文本描述的学习，能够生成符合语义的图片。
- **难点与挑战**：AI生图面临的主要挑战在于理解图片背后的世界特征和含义，由于训练数据的有限性和差异性，不同模型在生成图片时可能存在风格、具体事物上的巨大差异，甚至与现实不符。
- **前沿探索**：魔塔社区是探索AI生图前沿技术的一个途径。同时，通义千问等AI工具可用于辅助代码阅读、解释和生成描述词等。
#### 实践
- **场景描述与AI生图**：通过精心设计的提示词，利用AI生成了一系列古风场景的图片描述，包括少女上课、入睡、做梦、与王子相遇、相谈甚欢、共骑夜骐、梦醒以及回归学习生活的场景。
- **问题修正**：在初次尝试后，针对主语不明确等问题进行了修改，提高了生成图片的质量。
- **美学评分**：尽管经过修改，但生成的图片在美学上仅得到3.5分（满分10分），表明部分描述元素未能充分展现。
#### 总结
本文介绍了AIGC及AI生图技术的基础知识、难点与挑战，并通过实际案例展示了如何利用AI生成特定场景的图片描述。尽管在实践中遇到了一些问题，但通过不断修正，仍能在一定程度上提升生成图片的质量。然而，在美学表现上仍有待提高，需要进一步优化提示词和模型训练。