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378. 绘图AI的三种形式（第3页）

“这样做会不会有损性能？使得生成的图片效果不够好？”决定发布这版本算力上有所阉割的扩散模型，CloseAI内部也提出了这样的担忧。

毕竟算法方面其实可以做得更好，虽然代价会大一些。

“这里也不仅仅是计算时间的问题，同时也是显存的问题。不做这种拆分和图像分辨率的阉割，相同的一张卡不仅运算速度变慢一个数量级，能够同时进行的任务也少了好几倍。”孟繁岐坚持先解决用户数量的问题，性能和效果可以慢慢去优化。

这就像是一个巨大的胖子来吃饭，不仅用餐时间是别人好几倍，他一个人还能坐四个座位。

在孟繁岐看来，ControlNet提出之前，首先发布的绘图AI也只是一个玩具。

其性能有所上下波动无伤大雅，因为早期优质出图的成功率本来也不高，往往是需要大量测试后挑选一个能看的。

这主要是因为不管是文生图还是图生图，在早期都缺乏一个特别好的控制手段。

“我们现在推出的这款扩散模型，具体的用法还是大量的文字输入去控制图像的产出。但是文字想要清楚地描述一张具体的图像是非常困难的，即便大批量的尝试加上大量的生成，未必就能得到自己想要的结果。”

“这种生成模式，也要用图文结合的方式。我们还要找到具体的办法，通过额外的条件添加来控制扩散模型的行为，告诉它什么要调整，什么不要调整。做到生成图像内容的尽量可控，要远远比图像似乎更加精美好看一点要更重要，优先级更高。”

孟繁岐很清楚早期AI绘图的最大问题，那就是生成图像像是在吟唱黑魔法。

为了得到一张心满意足的图片，很可能需要咏唱一百来个关键词。

当时不少人都笑称，玩AI绘图搞得跟赛博邪教一样，嘴里嘟囔着一大堆别人似懂非懂的话。

甚至还有打包了大量优质图片关键词，直接拿去售卖的。