仍在理解范围之内
在初看惊艳之后，渐渐的就开始探索它的边界，然后尝试理解他的工作。发现这一切并没有在我们的理解范围之外，虽然确实效果非常超乎预期。
融合
首先讲融合，在p图界融合是一项非常重要的技能。我们不可能自己去绘制所有的内容，这时候就会拿各种素材拼接在一起，而拼接之后效果的融洽程度就是融合能力的体现。这确实很难，边界的自然过渡以及光线方向和滤镜色调的统一，都是非常难做到的。
但如果让程序去解决这些问题，大概可以做得更好，因为这里面是有一些套路的。但以往这些套路背后的运算都是由人脑去完成的。比如哪里应该再弯曲一点，使得线条能够完美拼接；哪里应该模糊一下，使得过渡自然；哪里的色调应该调节，使得画面整体统一……如果你用过photoshop就知道，这里面的许多调节其实是非常感性的， Photoshop本身就不是一个理性的工具，没有办法非常精确的去实现一些图形。（这里肯定有人想抬杠，但如果你用过类似 AutoCAD 之类的行业工具之后，你就会有不一样的感想）
如果设计师手动进行的调节是感性的，不那么精确的，那么使用同样套路的程序，可以做到更加精准的调节，即完美的融合。这是可以理解的。（作为设计师，好希望能够把这个功能放到作图软件上去。比如我把一堆素材放在图像中合适的位置，然后启动自动融合就能生成一张非常舒适的图片。当然未来这个功能肯定是会有的。
素材
下一个问题就是素材。很多时候的设计就是把各种素材拼凑在一起。这些素材有的是在网络上寻找的，有的是自己制作的。其中自己制作的素材在多数时候或多或少的有着其他素材的影子。各个行业都是这样，很难有绝对自己原创出来的大型的东西，都是对前人的模仿同时不断提升着。
现在 AI 模拟的也是类似的过程，融合能力更多是算法的精妙，这是一个很令人赞叹的进步。而用来体现这个效果的就是他拥有的素材库。当然也可能被称作训练的数据集，我不管他叫什么或者是什么，我要按照我自己的方法去理解一下。
首先是素材的细致程度。对于一般设计师来说，一个仓鼠的图像就是一个单独的素材；但是如果是画手可能就要更细致一些，比如仓鼠的耳朵是圆形的，仓鼠的小爪爪是什么样子的……感觉目前AI对于素材的分解程度大概介于两者之间，然后更偏向画手一些。
如果他真的具体到了某一个器官，那我说长着兔子耳朵的企鹅，它大概是可以给我准确做出来的。然而现在还是差那么点意思。
他目前掌握的素材数量并不是特别大，当然这是相对而言，相对于我们的需求来说并不是特别大，比如你画大量的仓鼠，你会发现他们长得比较一致，或者翻来覆去就是那么几个形象，就是因为他拥有的素材就那么多，经过排列组合之后也只有这么多结果。当然相对于一般设计师的素材储备，他的素材量还是相当惊人的。
素材的处理
设计师储存素材的时候要加上相应的描述，这是什么，比如这张图片是一只仓鼠。
其实这样的描述远远不够，所以可能还要再加上标签，比如说橙黄色，比如说圆眼睛……然后你发现了这个工作量是巨大的，因为最合理的情况是我们用文字将图片上的所有要点都概括出来，这样便于检索。但是当标签事无巨细之后，你又会发现它变得失效了。你搜索橙黄色出来的内容太多太杂，几乎就没有意义。这里面的取舍就很难。
感觉现在AI对他所拥有的素材也是按照类似上面所描述的方式去理解的。当然，现在 AI 可以具备识图能力，所以这个过程可能是被内化的。但这其中也有人类干预的因素，比如，五根手指。
昨天我尝试绘制一个装在热水袋里的鲸鱼。
这时候不需要尝试，我们非常简单的思考一下，如果让他画一个装在热水袋里的金鱼，肯定不会是相同的效果。为什么这条鲸鱼就这么充满了整个容器？满满的包裹感和囚禁感。
我的理解是，很可能对于鲸鱼这个素材，它有着一个巨大的标签，所以在绘制的时候总是在想着去体现它的大。
然后我尝试画一只猫（ tabby）坐在汤碗里以及一只企鹅（penguin）坐在汤碗里，这两次描述的区别只是动物不同。
虎斑猫偏棕色的色调我能够理解，毕竟猫咪就是这个颜色，那么用棕色的汤碗整个画面就比较和谐。
企鹅呢，企鹅是黑白橙色的，他和蓝色有什么关系？！但你会发现这四幅画都是蓝色调的。因为企鹅生活在冰雪之中，只有这样解释才能够说得通。显然，这不是用一张企鹅图片能够训练出来的理解。更仿佛是在企鹅这个素材上绑定了相应的描述：他所处的环境更应该是蓝白色调，有冰有水。
你看同样的描述，同样的汤碗。猫咪的碗里面就很难辨认出有汤，但企鹅的碗基本都满的溢出来。
所以呢
Midjourney “吃”了许多的艺术家，许多的艺术流派，许多的相机，许多的镜头……然后还拥有着非常高超的融合技巧。这太厉害了。
单纯上面这些能力排列组合之后，就足够让众多设计师感动到哭。还是前面说的那个场景，如果我把各种素材在画面上摆好之后，能够通过简单的选择这些参数，来生成一幅完美融合的画作，这样的未来是多么美好。
为什么有时候他没有办法生成我所期望的画面？就是受素材和素材本身标签的影响。首先它要有相应可供参考的素材，比如没有仓鼠的背影，它就很难生成一个仓鼠的背影，那他只能选择忽略掉相应的描述。然后要了解每种素材所具有的潜台词，比如企鹅，就会倾向于将环境设置为蓝白色，这时候你就要加上相应的设定，去覆盖掉这个预设。
你会发现这太烦了。所以现在很多时候，我们并不能够对画面进行更多的指挥，只能大致说一下有什么，然后给AI留下比较多的发挥空间。倒是在风格、滤镜、相机、镜头、光线这些他确定了解的参数上可以更多的指手画脚。
至于种子（Seed）
一个扰动参数吧，相同的种子会选择相似的素材集，相似的处理方法（集），然后得到类似的结果。
未来？！
不知道，我想要这个智能融合工具。但是真有了还要我这个笨蛋设计干嘛，普通用户拉几个素材一融合就有了想要的东西。对了，素材也可以通过 AI 来检索。
倒是素材集是个问题，谁家 AI 的素材集更大，更全，标签更精准细致，然后 AI 运用这些素材的能力更好（标签权重合理，融合完美），谁家产品就更好用喽。这好像就是现在 AI 训练的过程。
读过了老鼠的长篇，点一下下面的图片吧，你懂得（球球了，为了这些内容，大老鼠花了小钱钱和大时间的
