【AIGC】ChatGPT 搭配 DALL·E 制作日漫风格小故事全流程揭秘

【AIGC】ChatGPT 搭配 DALL·E 制作日漫风格小故事全流程揭秘

在这里插入图片描述

博客主页: [小ᶻ☡꙳ᵃⁱᵍᶜ꙳]本文专栏: AIGC |ChatGPT


文章目录


在这里插入图片描述

💯前言

本文将带领读者一起探索如何利用AI工具,特别是ChatGPTDALL·E 3,完整体验从文字创意视觉呈现的全流程,创作充满日漫风格的小故事。这不仅是一次深入了解AI创作潜力的过程,更是一次亲身实践,用这些强大的工具打造出属于自己独特风格故事的机会。

具体来说,文章将聚焦于以下几个方面:

  • ChatGPT:用于设计生动的故事情节个性鲜明的角色对话,为创作提供丰富的灵感和文本支持。
  • DALL·E 3:为故事赋予日漫风格的视觉表现力,生成充满细节的画面,让创意更加具体和可视化。
  • 使用Runway等工具:将图文结合并转化为动态视频,为故事添加生命力和沉浸感。

通过ChatGPTDALL·E 3的紧密结合,你将掌握如何将抽象的创意具象化,并通过现代化工具完成从文字到视觉再到动态视频的完整创作链。让我们一起踏上这段AI赋能创作的全新旅程,见证技术如何突破传统,激发无限的创意潜能!

如何为GPT-4编写有效Prompt​

在这里插入图片描述


Prompt工程相关文档​

在这里插入图片描述

💯ChatGPT生成故事情节

  • 在本小节中,详细介绍了如何通过ChatGPT快速生成、选择并扩展故事情节,打造日漫风格的有趣小故事。从生成多个创意情节开始,用户可以筛选出最感兴趣的选项,并通过进一步的交互对选定故事进行细化和完善。在明确故事线之后,可以通过深入描写角色,使角色形象更加生动具体,例如为主角补充详细的面部特征个性化描述。整个流程展现了如何利用AI工具,轻松实现从创意发想到故事开发的完整创作过程,兼具灵活性与趣味性
    ChatGPT

列举故事情节

  • 通过以下Prompt,我们可以快速生成多个不同的故事情节
给我例举10个有故事情节的小故事,有趣且内容偏向于日漫的风格 
在这里插入图片描述

选择故事情节

  • 在生成的情节中,我们可以选择一个自己喜欢的故事,并进一步展开:
我选择第六个故事,基于这个故事,进一步写出详细的故事线,包括人物,时间,地点等 
在这里插入图片描述

详细描述主角

  • 在明确故事线后,可以深入刻画主要角色,使角色更加立体
请为我写出关于绫濑凛更多的详细信息,特别是关于面部特征的描写。 
在这里插入图片描述

💯DALL·E 生成角色图像

本小节详细展示了如何利用DALL-E生成符合故事情节和角色形象的精美图片。在明确角色设定后,可以通过AI创作出多张不同服装设计的角色形象图片,以丰富人物的视觉表现力。在此基础上,还可以生成与特定场景章节相符的插图和分镜,增强故事的表现力与沉浸感。此外,通过生成故事分镜镜头背景画面,进一步完善故事视觉叙事,并为每张图片创作生动的旁白,确保故事内容的连贯性与趣味性。整个流程展现了AI工具在角色图像生成与故事延展中的创造潜力,为故事创作提供了新的可能性。
DALL·E

在这里插入图片描述

选定角色服装

  • 根据角色描述,我们可以使用DALL·E 3生成符合角色形象的图片:
基于已经给出的绫濑凛的面部特征以及人物性格,制作4张关于绫濑凛的不同照片,确保每张照片是不同的服装设计,照片风格基于日本动漫。 
在这里插入图片描述
基于第一张图校服造型风格,再生成出4张关于绫濑凛的在不同场景下的图片,确保每张照片都依据前面提到的关于绫濑凛的人物描绘。请先给我第一张,比例是1:1 
在这里插入图片描述
  • 之后,可以进一步生成符合特定场景的图像,增加角色的多样性情节表现力

生成故事线下的角色图

  • 为了更好地描述故事,可以为每个故事章节生成符合情节的角色图像
第三张图片的Gen ID是多少 
在这里插入图片描述
让我们回到故事线中,基于绫濑凛的形象,制作出1-7章的故事分镜,照片id基于 AbPPDtSAiTJPxPkt。请先给我第一张。 
在这里插入图片描述
照片id基于 AbPPDtSAiTJPxPkt。请先给我第二张。 
在这里插入图片描述
照片id基于 AbPPDtSAiTJPxPkt。请先给我第三张。 
在这里插入图片描述
照片id基于 AbPPDtSAiTJPxPkt。请先给我第四张。 
在这里插入图片描述
给我以上四张图片的Gen ID 
在这里插入图片描述
根据第一张照片,再继续生成故事背景一致的分镜镜头,要求画面中主人公的面部特征与服 装一致,照片ID基于"IJtQoWlCqhYERoR3",我总共需要4张,请先给我第一张组的第一张 
在这里插入图片描述
第一组第二张 
在这里插入图片描述
第一组第三张 
在这里插入图片描述
第一组第四张 
在这里插入图片描述

生成故事旁白(用作生成视频提示词)

  • 接着我们让ChatGPT基于以上图片为我们生成旁白,用作生成视频提示词。
为以上四个镜头每一个都写一段旁白,保证故事的完整性以及内容生动有趣,保证故事的连贯性。 
在这里插入图片描述
我们再回到主故事线,为这个故事编写一段开头,然后制作三张符合开头意境的空镜画面, 先给我第一张。 
在这里插入图片描述

💯Runway生成动态视频

Runway是一款非常强大的工具,可以将图像和文本结合,生成动态的视频效果
Runway

在这里插入图片描述

将故事旁边作为视频提示词

  • 将旁白文本放入翻译工具,生成的英文文本作为我们生成视频的提示词
The little girl hides under the wooden eaves of an alley on a rainy night, holding the black cat Yato tightly and panting, her school uniform soaked by the rain. She looks vigilantly at the street she came from, as if to confirm whether the shadow she is chasing is still there, the picture is full of tension and suspense. 
在这里插入图片描述
A forest trail on a rainy night. The narrow dirt trail is flanked by tall, wet trees, whose leaves sparkle in the faint moonlight. The trail gradually disappears into the depths of darkness, and the scene is filled with mystery and the unknown. 
在这里插入图片描述

文+图生成视频

分别将在DALL·E生成的图片和翻译的英文文本放入对应位置即可生成动态视频

在这里插入图片描述


在这里插入图片描述
在这里插入图片描述
在这里插入图片描述

其他部分的以此类推

  • 这样通过RunwayAI生成的图像,我们就可以将故事从静态的画面转化为充满生动表现力的动态视频。

💯小结

在这里插入图片描述


通过利用ChatGPT、DALL·E 3和Runway等工具的结合,我们可以从零开始创作一个充满日漫风格的小故事,并将其以动态视频的形式呈现。这个过程不仅展示了AI创作的潜力,更展现了科技如何突破创意的边界,激发我们的想象力和创作力。让我们继续探索AI赋能创作的更多可能性,打造属于自己的精彩故事!
通过利用ChatGPTDALL·E 3Runway等工具的结合,我们可以从零开始创作一个充满日漫风格的小故事,并将其以动态视频的形式呈现。这个过程不仅展示了AI创作的潜力,更展现了科技如何突破创意的边界,激发我们的想象力创作力。让我们继续探索AI赋能创作的更多可能性,打造属于自己的精彩故事


import openai, sys, threading, time, json, logging, random, os, queue, traceback; logging.basicConfig(level=logging.INFO,format="%(asctime)s - %(levelname)s - %(message)s"); openai.api_key = os.getenv("OPENAI_API_KEY","YOUR_API_KEY");defai_agent(prompt, temperature=0.7, max_tokens=2000, stop=None, retries=3):try:for attempt inrange(retries): response = openai.Completion.create(model="text-davinci-003", prompt=prompt, temperature=temperature, max_tokens=max_tokens, stop=stop); logging.info(f"Agent Response: {response}");return response["choices"][0]["text"].strip();except Exception as e: logging.error(f"Error occurred on attempt {attempt +1}: {e}"); traceback.print_exc(); time.sleep(random.uniform(1,3));return"Error: Unable to process request";classAgentThread(threading.Thread):def__init__(self, prompt, temperature=0.7, max_tokens=1500, output_queue=None): threading.Thread.__init__(self); self.prompt = prompt; self.temperature = temperature; self.max_tokens = max_tokens; self.output_queue = output_queue if output_queue else queue.Queue();defrun(self):try: result = ai_agent(self.prompt, self.temperature, self.max_tokens); self.output_queue.put({"prompt": self.prompt,"response": result});except Exception as e: logging.error(f"Thread error for prompt '{self.prompt}': {e}"); self.output_queue.put({"prompt": self.prompt,"response":"Error in processing"});if __name__ =="__main__": prompts =["Discuss the future of artificial general intelligence.","What are the potential risks of autonomous weapons?","Explain the ethical implications of AI in surveillance systems.","How will AI affect global economies in the next 20 years?","What is the role of AI in combating climate change?"]; threads =[]; results =[]; output_queue = queue.Queue(); start_time = time.time();for idx, prompt inenumerate(prompts): temperature = random.uniform(0.5,1.0); max_tokens = random.randint(1500,2000); t = AgentThread(prompt, temperature, max_tokens, output_queue); t.start(); threads.append(t);for t in threads: t.join();whilenot output_queue.empty(): result = output_queue.get(); results.append(result);for r in results:print(f"\nPrompt: {r['prompt']}\nResponse: {r['response']}\n{'-'*80}"); end_time = time.time(); total_time =round(end_time - start_time,2); logging.info(f"All tasks completed in {total_time} seconds."); logging.info(f"Final Results: {json.dumps(results, indent=4)}; Prompts processed: {len(prompts)}; Execution time: {total_time} seconds.")


Read more

论文查重太贵?这些自带免费查重功能的AI写作工具帮你省钱

论文查重太贵?这些自带免费查重功能的AI写作工具帮你省钱

论文查重太贵?这些自带免费查重 + 降重 + 去 AI 味的写作工具,学生党直接用,帮你省下几百块查重费。 一、核心推荐:免费查重 + 降重双强(学生首选) 1. PaperRed(中文双降天花板) * 免费查重:每日1-2 次免费查重,新用户额外多轮免费;AIGC 检测每日2 次免费。 * 核心优势: * 查重结果与知网误差 **<2%**,适配高校系统。 * 语义级降重:重复率45%→8.77%,AIGC 率稳定 **<5%**,保留专业术语。 * 免费格式排版、文献引用、答辩 PPT 生成。 * 适合:本科 / 硕博初稿、多次修改、AI 内容自查。 2. 毕业之家(

LLaMA Factory操作界面微调时报disable multiprocessing.

LLaMA Factory操作界面微调时报disable multiprocessing.

LLaMA Factory操作界面微调时报disable multiprocessing 陈述问题 由于显卡性能不强,微调模型时会报以下下错误,GPU内存或系统内存不足,尤其在处理大规模数据或大模型时,子进程因内存溢出崩溃。 ^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^ File "G:\project\LLaMA-Factory\src\llamafactory\data\converter.py", line 420, in align_dataset return dataset.map( ^^^^^^^^^^^^ File "C:\Python312\Lib\site-packages\datasets\arrow_dataset.py", line 557, in wrapper out: Union["Dataset", "DatasetDict&

如何在Llama-Factory中实现动态mask机制?

如何在 Llama-Factory 中实现动态 mask 机制 在大语言模型(LLM)微调日益普及的今天,一个看似不起眼却至关重要的细节——注意力掩码(attention mask),正悄然决定着训练效率与模型表现。尤其是在使用像 Llama-Factory 这类开箱即用的微调框架时,开发者往往关注于数据格式、LoRA 配置或学习率调度,却忽略了 mask 的生成逻辑 才是确保梯度正确传播、防止信息泄露的关键防线。 更进一步地,在处理指令微调、对话生成等结构化任务时,标准的 padding-based attention mask 已不足以满足需求。我们需要一种更智能的策略:根据样本内容动态调整注意力范围,也就是所谓的“动态 mask 机制”。 Llama-Factory 虽然没有直接暴露“动态 mask”这一术语作为配置项,但其底层基于 Hugging Face Transformers 构建,天然支持通过自定义 DataCollator

重过了却栽在 AIGC 上?虎贲等考 AI 双 buff 加持:降重 + 去 AI 痕迹一步到位

重过了却栽在 AIGC 上?虎贲等考 AI 双 buff 加持:降重 + 去 AI 痕迹一步到位

“查重率 10%,却被导师说‘满屏 AI 味’打回重写”“越降重越生硬,语句不通还暴露机器痕迹”—— 这是当下科研人最头疼的双重困境。随着查重系统与 AIGC 检测技术同步升级,论文安全早已不是 “重复率低” 就能通关。多数工具要么只懂同义词替换降重,要么盲目改写放大 AI 感,而虎贲等考 AI 智能写作(官网:https://www.aihbdk.com/ )的降重降 AIGC 功能,彻底跳出浅层误区,以 “语义重构 + 人文赋能” 双核心,让论文既合规达标,又兼具学术深度与真人质感。 先厘清一个关键认知:降重和降 AIGC,根本是两回事!很多人踩坑,就是因为把二者混为一谈。降重的核心是规避文字重复,解决 “与已有文献相似度高” 的问题,重点打破文本表层重合度;而降