使用AI绘画要注意哪些问题
1.版权和知识产权：使用别人的AI模型进行绘画可能会侵犯其版权和知识产权，需遵守相关法律法规。
2.数据隐私：在使用AI绘画应用时，可能需要提供个人图像或图片等数据，要谨慎保护数据隐私，防止被滥用。
3.算法可解释性：需要考虑AI绘画算法的可解释性，确保结果符合预期并且可以理解、调整或优化算法。
4.技术限制：目前AI绘画技术尚未完全成熟，结果可能存在一定程度的误差或失真，需要在实际应用中进行适当的调整和修正。
5.法律合规：使用AI绘画技术时需要遵循相应的法律法规，在涉及到肖像权、隐私权、知识产权等方面需谨慎处理。
正面关键词
（少女感），完美s型曲线身材，刘海，慵懒，白衬衫，百褶短裙，阴影，8k画质，精细绘画，Ultra HD，绝美少女，（低饱和度），光影效果，（（（时尚清新风格））），8K，低曝光值，唯美，顶级摄影作品，时尚清新，（（（背景虚化））））（（SonyCameraPhotographic effect）），（（顶级构图）），（（（（柔光效果，人物对焦）））），景深效果，丁达尔光影效果
负面关键词
monochrome, worst face, (bad and mutated hands:1.3), (worst quality:2.0), (low quality:2.0), (blurry:2.0), (bad hands), (missing fingers), (interlocked fingers:1.2), Ugly Fingers, (extra digit and hands and fingers and legs and arms:1.4), (deformed fingers:1.2), (long fingers:1.2), bad hand, extra legs
lora模型：亚洲写实女孩0.55
采样步数：25
漂亮的小姐姐生成啦！避开了手部细节处理，解决问题的方式是回避问题（狗头）
AI绘画的关键词对生成结果的影响
AI绘画的关键词对生成结果的影响取决于所使用的AI算法。一般来说，关键词可以作为输入来指示AI算法生成某种风格、场景或特定主题的图像等。例如，在使用基于GAN（生成对抗网络）的AI绘画算法时，关键词可以用来指导两个神经网络（生成器和判别器）的学习过程，并影响生成图像的风格和内容。
但需要注意的是，有些技术可能会存在一定程度的偏差或误差，并不能保证完全准确地生成用户想要的图像。另外，由于涉及版权和知识产权等法律问题，建议在使用AI绘画时遵守相关法规和道德准则。
AI绘画的模型有哪些
目前常用的AI绘画模型主要有以下几种：
基于GAN的模型：使用生成对抗网络（GAN）来进行图像生成。这种模型通常由两部分组成：一个生成器和一个判别器。其中，生成器将根据所输入的条件生成图片，而判别器则负责判定所生成的图片是否与真实图片相似。
基于VAE的模型：使用变分自编码器（VAE）来进行图像生成。这种模型通常由两部分组成：一个编码器和一个解码器。编码器会将输入的图片转化为其潜在空间中的表示，然后解码器会将它们还原为图像。
基于PixelRNN/CNN的模型：使用基于循环神经网络或卷积神经网络的模型来生成图像。这些模型在给定之前生成的像素点的情况下，将预测接下来的像素点，逐个生成整张图像。
基于Style Transfer的模型：利用风格迁移技术，将一幅图片的风格应用到另一幅图片上，最终得到一幅合成图片。
以上各种模型都有各自的优缺点，并且在不同的场景下有着不同的应用。选择适合自己需求的AI绘画模型可以帮助人们更好地实现他们的创意。
lora模型：亚洲写实女孩0.45
再次生成
手指没有任何问题，完美！
AI绘画的关键词对生成结果的影响
在生成图像过程中，采样步数代表着模型在每行或每列等方向上所取的样本点数量。如果采样步数太小，则生成的图像可能会出现马赛克状的效果，细节不够清晰；如果采样步数过大，则生成的图像可能会过分平滑、缺乏质感，并且一定程度上影响了生成图像的形态。
通常情况下，使用较低的采样步数可以让计算速度更快，但同时也会带来一些质量上的损失。而使用较高的采样步数可以获得更高的细节和更好的视觉效果，但势必会增加计算时间和资源消耗。因此，在实际应用中，需要权衡计算性能和图像质量之间的平衡，根据实际需求选择合适的采样步数以达到最佳的效果。
