【AiBase提要:】🌈 应对风格化场景:该方法不仅局限于真实场景，还能应对风格化场景的挑战，通过文本提示如“水彩夜街”和“未来夜城”展示创造力和适应能力。
依赖于预训练大语言模型:DeWave在实现脑电波到文本的转换过程中使用了预训练大语言模型，如BART。
为了实现逼真的呈现，该方法将场景参数化为三个部分:遮挡物 → 人 → 背景，并通过新颖的优化目标将这些渲染解耦。为了处理在真实世界场景中可能出现的遮挡情况，该方法引入了感知遮挡的场景参数化，将场景解耦为遮挡、人和背景三个部分。此外，该方法设计了广泛的客观函数，以帮助强化将人从遮挡和背景中解耦，并确保人体模型的完整性。
Midjourney更倾向于使用光影效果增加图片的真实感，这也是让人印象深刻的地方。在艺术性和还原性方面，Midjourney明显取得了胜利。AI生成的图像真实性甚至局限性都成为了吸引网友参与讨论、分享和二次创作的流量密码。