爆火的AI博主,是“摇钱树”还是“坑”?(附实测教程)
这段时间,平均一周就有一位虚拟博主火爆出圈。
自此前Instagram博主Emily靠堪称完美的颜值在Ins4周内涨粉超20万之后,最近,外网又有一位叫Lexi Love的AI博主火了。
Lexi Love的Ins账号数据
她的角色设定依旧是模特,背后的创作者靠发“假图”,妥妥实现了“躺着赚钱”。
据背后的创作团队Foxy AI称,Lexi每个月都能收到超20名用户的求婚、约会邀请,平均每月赚取3万美元(折合约人民币20余万元)。
当然,AI批量生成颜值博主已经不是什么新鲜事儿。此前,“头号AI玩家”盘点了2023年当红的AI虚拟博主,都各具特色。
这些AI博主的批量诞生,是否证明个人创作者打造AI虚拟博主更容易了?虚拟博主出圈的秘诀是什么?真能一出一个“摇钱树”?通过复盘AI虚拟博主的详细打造流程,我们试图找到其中答案。
受到西班牙AI模特Aitana成功赚取流量的启发,X平台博主“Emm”用Aitana上传的12张个人形象图,训练了一个LoRA模型。
他认为,2024年将是AI虚拟博主之年,完全由AI生成的角色将不再是一个概念,而是可以参与商业,直接赚钱。
结合“Emm”的创作经验,“头号AI玩家”也进行了一番实测。
在Scenario平台上,我先上传了5-15张图片作为数据集。(ps:以下方法仅是训练LoRA的简便方法,会使用Stable Diffusion进行模型训练的玩家可以跳过该步骤)
“Emm”提到,模型成功的关键是需要有多样化的训练数据集,包括各种角度、穿着、场景的照片。
因此在照片选择上,可以尽可能选择多背景、多表情、多种姿势的图片。上传完成后,AI会自动生成这些图片的标题描述,而具体的图片描述会影响后续模型的响应性能。
所以,在这一环节,我添加了关于“博主”的服装、姿势、表情和背景等详细信息,“一个女孩侧站,粉色卷发,粉丝比基尼”等细节。
每张上传的图片都会生成专属的图片描述,点击图片即可修改
之后,就可以选择相应的模型进行训练了,我选择了SDXL LoRA模型,实测下来整个过程需要20-30分钟。
在模型生成阶段,我还添加了特定的提示词,来提高生成质量,比如“需要电影质感、8K、高质量.......”,以及负面提示词,像“模糊、阴霾、毁容、嘈杂、变形”等防止生成结果出现崩坏。
训练Imma模型时,使用的负面提示词
完成模型后,就可以用它生成虚拟博主的形象照。
先来看下它是不是符合一致性要求,比如博主最重要的外貌是否一致,服装衣着能否改变等。
选择我们打造完成的LoRA模型,点击生成图片,和其他文生图工具一样,这里依旧需要输入相应的图片提示词、生成数量以及尺寸等等。
使用新模型生成的虚拟人物形象
可以看到,最终生成的“Aitana”还是和原版有一些神似,4张图片画风也比较统一。
AI虚拟博主的打造,关键是保证面部、身材等人物的一致性,而训练LoRA模型能够较大程度降低生成的随机性。
同样我还测试了一下是否能生成不同的表情,比如严肃、微笑或者惊讶,这一点对于打造出逼真的虚拟博主至关重要。
在添加了“smile”、“serious”、“surprised”表情提示词之后,模型能够较准确描绘各种情绪,特别是“微笑”这一表情刻画得格外生动。
基础提示词:long pink hair, brown dark eyes, cinematic photo, hasselblad,35mm, bokeh, Ghprl, portrait of a beautiful woman, leather jacket,8K, film, professional,4k, highly detailed, studio quality
另外,还需要测试一下模型能否适应各种场景。“头号AI玩家”此前盘点的虚拟博主,有的设定是旅行博主,经常周游世界,那么场景的变化能够丰富博主的相关人设,对于后续塑造虚拟博主,也是必不可少的一环。
根据场景不同,模型生成的图片
可以看到,模型对于场景的改变还是以虚化构图为主,和现实中环境还有一定的差距,但对于塑造虚拟人设来说,已经足够了。
除了训练一款LoRA模型之外,简单的文生图工具也有保证一致性的办法,只不过相比LoRA模型还是有一定的调整难度。
用Midjourney生成图片后,再打开浏览器复制黏贴图片URL,之后同一段描述词时,只要稍稍修改其中的场景关键词,也能尽可能固定生成人物的样貌。
经过实测, 现在训练一个画风稳定、能保证一致性的模型,成本变得更低,并且用户操作更方便,无代码也能速成。
不过,打造出来的虚拟博主真能靠脸出圈,大赚一笔吗?
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