AI魔术,小说变漫画!Lore Machine的新工具,224万字瞬间变1792张图。

2024-03-08 热点资讯 关注公众号
    【开篇】
AI把小说变漫画?Lore Machine推出AI新工具,224万字文本生成1792张图    13年前,出于完成新闻课程作业的初衷,我创作了一部描绘一个男人滑稽地食用奢侈猫粮的短篇小说。时光荏苒,今天,这个故事以一种前所未有的形式再现——借助名为Lore Machine的创新性生成式人工智能平台,我的文字作品被转化为了生动活泼的漫画。
AI把小说变漫画?Lore Machine推出AI新工具,224万字文本生成1792张图    【Lore Machine功能展示与体验】
AI把小说变漫画?Lore Machine推出AI新工具,224万字文本生成1792张图    今晨,我坐在电脑前,亲自见证这一奇迹般的转变过程。将故事文本输入到Lore Machine后,系统提示“正在识别场景、人物、地点及氛围,这可能需要2分钟”。在这段时间里,Lore Machine精密分析了文本,提取关键的人物和环境描述,并通过图像生成模型转化为视觉艺术。最终,屏幕上展现出一部图文并茂的故事板,那些久远的角色栩栩如生地跃然纸上,让我心潮澎湃。
AI把小说变漫画?Lore Machine推出AI新工具,224万字文本生成1792张图    历经一年多的研发,Lore Machine终于面向公众开放,仅需每月支付10美元订阅费,用户便能上传多达10万字文本(单次上限为3万字),将短篇小说、剧本或播客转录文本等转化为80张高质量图片。更有高级企业版服务,每月160美元即可处理高达224万字的文本量,生成1792张图片,且提供多种预设风格选择,如漫画、水彩以及复古电视节目风格等。
AI把小说变漫画?Lore Machine推出AI新工具,224万字文本生成1792张图    【Lore Machine的应用实例与反响】
AI把小说变漫画?Lore Machine推出AI新工具,224万字文本生成1792张图    托贝·坎皮恩,这位Lore Machine的创始人,向创意机构Modern Arts的创始人扎克·莱德展示了该工具的强大功能。一次,莱德提交了一部短片剧本,坎皮恩利用Lore Machine一夜之间将其转换成了一部引人入胜的16页漫画小说。莱德回忆道:“当坎皮恩在屏幕上展示成果时,我们都惊愕不已,不仅因其卓越的图像生成能力,更在于它高超的故事叙述技巧,从情节推进到角色情感表达,均表现出色。”
    目前,Modern Arts正运用Lore Machine基于网飞热门剧集《爱,死亡和机器人》创的文字素材,构建一部全新的漫画系列,打造一个虚构的宇宙。
    【技术解析与易用性优势】
    令人惊叹的Lore Machine背后,实则是熟悉的AI组件组合:大型语言模型负责扫描文本,识别出人物、地点描述以及整体情绪基调,随后借助Stable Diffusion版本生成图像。而其真正独特之处,在于其极致的易用性——只需几次鼠标点击,就能完成从上传故事到下载漫画故事板的过程。这种一键式操作大大降低了生成式模型的使用门槛,使之成为新一批易于驾驭的人工智能工具的代表。
    New Computer公司CEO本·帕尔默表示:“紧跟不断涌现的新一代人工智能工具步伐并非易事,每个工具都有各自独特的界面和工作流程。一款拥有统一UI设计的大型工具极具吸引力,也预示着行业未来的发展趋势。”
    【Lore Machine的诞生与挑战】
    两年前,坎皮恩创立了Lore Machine背后的公司,原本计划开发一个基于区块链的维基百科项目,但当他目睹生成式模型的巨大潜力时,毅然决定改变方向。他曾利用免费文本到图像模型Midtravel,将英国诗人塞缪尔·泰勒·柯勒律治的经典作品《古舟子咏》制作成漫画版本,虽然网络上反响热烈,但创作过程却异常艰辛。
    坎皮恩意识到现有技术在保持角色一致性及特定样式锁定等方面的局限性,从而催生了对更易用工具的需求。尽管未详细解释Lore Machine如何确保漫画中连续画面的一致性和风格统一,但它已显著优于以往的技术,尽管偶尔会出现角色特征的小瑕疵,但在整体连贯性和情节展现方面,相比手动逐一手动输入提示,无疑是一次巨大的飞跃。
    【安全控制与广泛应用】
    如同所有生成式模型,Lore Machine也可能根据用户指令产生有害。坎皮恩透露,他们已采取措施防止生成涉及暴力或仇恨刻板印象的图像,同时仍尊重艺术家的创造性表达,例如允许为名人同人小说创作插图。
    最初,营销机构对Lore Machine表现出了浓厚兴趣,但坎皮恩期待此次公开发布能够吸引更多不同背景的用户尝试。他提到一位美国曼哈顿特殊教育学校的校长曾联系他,希望通过Lore Machine将课本转化为漫画,帮助有学习障碍的孩子们以可视化的方式进行学习,这进一步证明了这款工具在多元化应用场景中的巨大潜力。
    【简介】
    威尔·道格拉斯·海文,《麻省理工科技评论》人工智能栏目的资深,专注于报道最新的研究成果、新兴趋势以及背后的人物故事。在此之前,他曾担任BBC科技与地缘政治网站Future Now的创始,以及《New Scientist》杂志的首席技术。他持有伦敦帝国理工学院计算机科学博士学位,对人机协作领域具有深入的理解与实践经验。本文得到了Ren的支持,由何晨龙负责运营与排版。

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