人工智能是一个我曾经觉得是与我的游戏伙伴们分享的笑话的专有术语。“天哪，人工智能今年变得更好了。”“人工智能在噩梦难度上太难了。”然而，在过去的八个月里，我现在感觉自己无法逃脱这个流行语，作为一个有创造力的人，看到它的出现通常会有一种恐惧感。“人工智能将取代你的摄影工作。。“嗯。
然而，我们时不时地会遇到一些伟大的工具，它们增强了创意体验，而不是让它黯然失色(比如Resolve AI语音隔离工具)。最近，我们看到了几个广告活动和音乐视频，它们包含了人工智能生成的内容，有助于讲故事，而不是仅仅依赖100%的人工智能生成的内容。这方面的一个例子是最近的可口可乐广告。最近，一款名为Diffusae的新After Effect插件上市了，它非常棒。
Diffusae，由BSKL创建，是一个超级酷的插件，使After Effect用户可以直接在After Effect中利用稳定扩散的力量。该插件允许您创建人工智能驱动的图像生成，而不需要基于云的渲染服务。虽然上面的视频教程是主要指南，也是观看可视移动示例的必看之处，但本文将探索Diffusae的功能及其简化的工作流程。
基本用法
开始使用Diffusae是简单而直观的。将视频剪辑添加到合成中，然后可以将扩散效果直接应用于剪辑或使用调整层。您还需要创建一个文本层来为生成性AI过程提供提示。文本层可以在整个过程中隐藏，因为它的可见性对最终输出并不重要。
在Diffusae中，您需要使用文本层作为“提示”参数，为AI驱动的图像生成定义创作方向。接下来，从四个可用的稳定扩散模型中选择一个。完成这些任务后，您应该在After Effects查看器中观察图像的变化。
在效果控制面板的底部，调整生成的图像的大小和迭代，然后调整提示强度和提示指导。增加最大大小参数可以提高图像质量，但必须考虑GPU上的可用VRAM，因为更大的大小可能会消耗更多的内存资源。迭代可以帮助生成更高质量的图像，但有一个警告。虽然更高的迭代值通常会在某个阈值(约40)之外产生更好的结果，但视觉上的改进可能会变得微不足道。
用户可以减少迭代值，以更短的渲染时间渲染预览图像，从而更快地探索样式或种子。
现在，让我们讨论一下及时的指导和力量。解释这些可能有些困难，因为它们是相似的，相互影响，但也是独立的控制。理解这一点的一个好方法是，即时指导决定了给予提示的权重。例如，当提示接近1%，强度为35%时，提示对图像的影响很小。然而，当我们将指导增加到28时，提示变得更加明显。
另一方面，强度决定了有多少重量被传递到整个图像中。即使在指导值为28的情况下，降低强度也会产生最小的过滤效果。相反，将强度增加到50可以使提示对原始图像施加更多影响。强度滑块有助于保持图像的原始运动。
用户还可以利用After Effects的关键帧功能来设置文本层的源文本的动画，从而实现动态和不断演变的生成性AI结果。
本地渲染
扩散的主要优势之一是它依赖本地图形处理器的能力来在After Effects中进行渲染。与云渲染服务不同，Distusae允许用户最大化其硬件功能并使用其图形处理器资源渲染图像。这种本地渲染方法确保了更快的处理时间和更大的灵活性，使用户能够生成图像而不受迭代次数限制。
这张来自维德沃图书馆的照片实际上是在炎热的沙漠中拍摄的。
结论
