การสร้างตัวละครที่สม่ำเสมอในวิดีโอที่สร้างโดย AI ยังคงเป็นหนึ่งในความท้าทายที่สำคัญที่สุดและเป้าหมายที่ได้รับการแสวงหามากที่สุดในสาขานี้ ไม่มีอะไรที่จะทำให้เกิดการสะดุดและขัดขวางความเชื่อถือได้ของเรื่องราวได้เร็วกว่าการเห็นลักษณะของตัวละครเปลี่ยนแปลงจากฉากหนึ่งไปยังอีกฉากหนึ่งอย่างไม่อาจอธิบายได้ โดยเฉพาะอย่างยิ่งสำหรับผู้ชมซึ่งมักจะสงสัยเกี่ยวกับเนื้อหาที่สร้างด้วย AI ความสามารถในการผลิตตัวละครที่มีความสอดคล้องกันได้อย่างเชื่อถือได้เป็นสิ่งสำคัญสำหรับการปลดล็อกศักยภาพที่แท้จริงของ AI ในการสร้างภาพยนตร์ การสร้างแอนิเมชัน และแม้กระทั่งการสร้างเนื้อหาที่เป็นส่วนตัว เครื่องมือและเทคนิคที่มีอยู่สำหรับการจัดการกับความท้าทายนี้กำลังพัฒนาอยู่ตลอดเวลา และการเข้าใจภูมิทัศน์ปัจจุบันเป็นสิ่งสำคัญสำหรับผู้ที่มองหาการผลิตวิดีโอ AI ที่มีคุณภาพสูงซึ่งมีตัวละครที่สม่ำเสมอ ซึ่งหมายความว่าคุณจะต้องสามารถสร้างการกระตุ้นด้วยรายละเอียดเพียงพอ ใช้เครื่องมือเฉพาะหรือชุดเครื่องมือที่อนุญาตให้มีความสอดคล้องกัน และมีความอดทนเพียงพอในการทำซ้ำและปรับปรุงผลลัพธ์ที่สร้างขึ้น มาพูดคุยกันว่าเราจะไปถึงจุดนั้นได้อย่างไร
Anakin AI
หนึ่งในเทคนิคพื้นฐานสำหรับการส่งเสริมความสอดคล้องของตัวละครคือการใช้ หมายเลขเมล็ด อย่างมีกลยุทธ์ควบคู่ไปกับการ สร้างการกระตุ้น อย่างละเอียดถี่ถ้วน หมายเลขเมล็ดทำหน้าที่เป็นจุดเริ่มต้นสำหรับการสร้างหมายเลขสุ่มที่รองรับกระบวนการสร้างสรรค์ของ AI โดยการใช้หมายเลขเมล็ดเดียวกันในหลายรุ่น คุณกำลังชี้นำอัลกอริธึมตามทฤษฎีให้เริ่มจาก 'แผนผัง' ภาพที่คล้ายกัน วิธีการนี้มีประสิทธิภาพมากขึ้นเมื่อจับคู่กับการกระตุ้นที่มีรายละเอียดและสอดคล้องกัน ในการสร้างการกระตุ้นคุณต้องอธิบายลักษณะเฉพาะของตัวละครของคุณให้แม่นยำและสอดคล้องกันมากที่สุดในทุกการกระตุ้น ลองจินตนาการถึงการอธิบายตัวละครหญิงชื่อ Anya ที่มีผมสีแดงเพลิง ตาเขียวมรกต และสวมชุดในสไตล์วิคตอเรีย แนวทางที่ดีในการเขียนการกระตุ้นคือ "Anya, Victorian era, red hair, green eyes" ในการกระตุ้นทั้งหมดของคุณเพื่อให้มั่นใจถึงความสอดคล้องกัน ความแตกต่างใด ๆ ในการกระตุ้นอาจทำให้ AI สร้างตัวละครที่แตกต่างกันได้ ยิ่งการกระตุ้นของคุณมีรายละเอียดมากเท่าไหร่ ผลลัพธ์ก็จะดียิ่งขึ้นเท่านั้น ดังนั้นการจัดเตรียมข้อมูลเกี่ยวกับเสื้อผ้า รูปทรงผม โครงหน้า และแม้กระทั่งลักษณะบุคลิกภาพสามารถมีอิทธิพลอย่างมากต่อ AI ในการสร้างตัวละครที่สอดคล้องกันจากการกระตุ้นที่ให้ไป
การเพิ่มชั้นของการปรับปรุงอีกชั้นหนึ่ง การใช้ การกระตุ้นเชิงลบ อย่างมีกลยุทธ์สามารถช่วยเพิ่มความสอดคล้องของตัวละครได้อีก ความกระตุ้นเชิงลบจะแนะนำให้ AI รู้ว่าไม่ควรรวมอะไรในภาพหรือวิดีโอที่สร้างขึ้น ซึ่งมีประโยชน์โดยเฉพาะอย่างยิ่งในการป้องกันไม่ให้เกิดการเปลี่ยนแปลงที่ไม่พึงประสงค์ในลักษณะของตัวละครของคุณ ตัวอย่างเช่น หากคุณเห็นว่า AI เพิ่มขนบนใบหน้าโดยไม่ต้องการหรือเปลี่ยนรูปแบบของทรงผมในวิธีที่ไม่คาดคิดอยู่เสมอ คุณสามารถเพิ่มคำว่า "ไม่มีเครา," "ผมสั้น," หรือ "ทรงผมแตกต่าง" ในการกระตุ้นเชิงลบของคุณเพื่อป้องกันการเปลี่ยนแปลงเหล่านั้น คำพ้องความหมายเชิงลบจะช่วยให้ AI ปฏิบัติตามสไตล์ที่อธิบายไว้ก่อนหน้านี้ตามการกระตุ้นที่กำหนดไว้ ตัวอย่างเช่น สมมติว่าตัวละครของคุณมักจะแสดงด้วยห่วงจมูกอย่างไม่คาดคิด คุณต้องการเพิ่ม "ไม่มีห่วงจมูก" ในการกระตุ้นเชิงลบเพื่อหลีกเลี่ยงการเห็นสิ่งนี้อีก การใช้การกระตุ้นเชิงลบอย่างสม่ำเสมอและมีกลยุทธ์เมื่อรวมกับหมายเลขเมล็ดและการกระตุ้นที่เขียนอย่างดี สร้างกลยุทธ์ที่มีประสิทธิภาพในการบรรลุความสอดคล้องของตัวละคร
พื้นฐานของเทคนิคทั้งหมดคือความต้องการให้มีภาษาทัศนศาสตร์ที่สอดคล้องกันในคำกระตุ้นของคุณ ซึ่งขยายไปไกลกว่าการอธิบายลักษณะทางกายภาพ ภาษาทัศนศาสตร์ รวมถึงแง่มุมต่างๆเช่น สไตล์การจัดแสง มุมกล้อง และบรรยากาศโดยรวมของฉาก หากคุณมีการแสดงตัวละครของคุณในสไตล์ภาพยนตร์อย่างมีระเบียบพร้อมแสงที่เป็นเอกลักษณ์ คำกระตุ้นที่เปลี่ยนไปอย่างกะทันหันไปยังสไตล์การจัดแสงที่สว่างจ้าและแบนอาจสร้างความเปลี่ยนแปลงที่ไม่ต้องการได้ ตรวจสอบให้แน่ใจว่าคำเฉพาะของคุณสอดคล้องกันเสมอ ตัวอย่างเช่น หากตัวละครต้องอยู่ในชุดเสื้อผ้าที่เฉพาะเจาะจง คุณจะต้องกำหนดลักษณะเสื้อผ้าให้ถูกต้องและใช้คำอธิบายเดียวกันในวิดีโอที่กำลังจะมาถึงทั้งหมด การใช้คำเฉพาะเกี่ยวกับการจัดแสงและรายละเอียดกล้อง เช่น "ช็อตกลาง" หรือ "ช็อตกว้าง" อย่างสม่ำเสมอจะช่วยให้คุณบรรลุความสอดคล้องกัน โดยการรักษาภาษาทัศนศาสตร์ที่สม่ำเสมอตลอดทั้งหมด คุณจะให้กรอบที่สอดคล้องกันกับ AI ในการสร้างตัวละครของคุณ นำไปสู่เอกลักษณ์ทางภาพที่เชื่อถือได้และสามารถทำซ้ำได้มากขึ้น
สำหรับการควบคุมความสอดคล้องของตัวละครที่มีความซับซ้อนมากขึ้น เครื่องมือวิดีโอ AI หลายตัวอนุญาตให้ใช้ โมเดลที่กำหนดเอง หรือ LoRA (Low-Rank Adaptation) โมเดลที่กำหนดเองคือชุดข้อมูลที่ถูกฝึกโดยเฉพาะเพื่อสร้างภาพและวิดีโอตามสไตล์หรือชุดตัวละครเฉพาะ การฝึกโมเดลที่กำหนดเองอาจเป็นกระบวนการที่ใช้เวลานานและต้องใช้ทรัพยากร แต่ผลลัพธ์อาจมีความสำคัญในแง่ของความสอดคล้องของตัวละครและคุณภาพของภาพรวม LoRA เป็นทางเลือกที่มีน้ำหนักเบากว่า ซึ่งมีการฝึกเฉพาะค่าพารามิเตอร์เพียงไม่กี่อย่างเพื่อปรับโมเดลที่ถูกฝึกไว้แล้วให้เข้ากับสไตล์หรือ_character__ โดยไม่ต้องเปลี่ยนแปลงโมเดลทั้งตัว สามารถคิดว่าเป็น "แพทช์" ที่สอนโมเดลพื้นฐานให้สามารถสร้างตัวละครที่คุณต้องการได้อย่างซื่อสัตย์ ทำให้คุณสามารถใช้สไตล์ที่เฉพาะเจาะจงในการสร้างภาพหรือผลลัพธ์วิดีโอ ลองจินตนาการว่าคุณสามารถฝึกโมเดลให้รับรู้สไตล์ของคุณได้อย่างสม่ำเสมอ ดังนั้นทุกครั้งที่โมเดลสร้างภาพ มันจะรวมสไตล์ของคุณเข้าไปอย่างใกล้เคียงที่สุด
ในการใช้โมเดลที่กำหนดเองหรือ LoRA อย่างมีประสิทธิภาพ สิ่งสำคัญคือการเข้าใจกระบวนการทำงานทั่วไปที่เกี่ยวข้อง ก่อนอื่นคุณต้องรวบรวมชุดข้อมูลของภาพหรือวิดีโอที่เน้นตัวละครเป้าหมายของคุณอย่างมาก คุณภาพและปริมาณของข้อมูลนี้มีความสำคัญต่อความสำเร็จของการฝึก คุณควรตรวจสอบให้แน่ใจว่าชุดข้อมูลมีความชัดเจน มุ่งเน้น และปราศจากความไม่ชัดเจน เมื่อชุดข้อมูลเตรียมเสร็จแล้ว คุณจะใช้มันเพื่อฝึกโมเดลที่กำหนดเองของคุณ กระบวนการนี้มักจะเกี่ยวข้องกับการใช้กรอบการเรียนรู้ของเครื่องและทรัพยากรการคำนวณจำนวนมากเพื่อปรับแต่งพารามิเตอร์ของโมเดลให้สามารถสร้างตัวละครของคุณได้อย่างถูกต้อง เมื่อการฝึกเสร็จสมบูรณ์ คุณสามารถบูรณาการโมเดลที่กำหนดเองของคุณเข้ากับการสร้างวิดีโอที่มีตัวละครที่สอดคล้องกันอย่างสูง ซึ่งต้องการความเชี่ยวชาญในด้านการเรียนรู้ของเครื่องและการใช้เครื่องมือ AI แต่สามารถปรับปรุงคุณภาพได้อย่างโดดเด่น
โมเดลที่กำหนดเองเสนอประโยชน์ที่โดดเด่นสำหรับการรักษาการควบคุมที่แม่นยำในลักษณะของตัวละคร ด้วยโมเดลที่ปรับแต่งอย่างดี คุณสามารถลดความน่าจะเป็นของการเปลี่ยนแปลงที่ไม่ต้องการได้ ยิ่งโมเดลถูกใช้งานมากขึ้นเท่าไหร่ โมเดลก็จะมีประสิทธิภาพและแม่นยำมากขึ้นในการสร้างผลลัพธ์วิดีโอ อย่างไรก็ตาม มันมาพร้อมกับข้อจำกัดบางประการ โมเดลที่กำหนดเองต้องใช้การลงทุนเริ่มต้นทั้งเวลาและทรัพยากร นอกเหนือจากเวลาที่ลงทุนในการฝึกโมเดล คุณมักจะต้องจ่ายให้กับผู้ขายบางรายเพื่อฝึกโมเดลที่กำหนดเองที่ตรงตามความคาดหวังของคุณ โมเดลเหล่านี้อาจมีความแข็งแกร่งมากกว่าโมเดลทั่วไปและอาจไม่ยืดหยุ่นเท่าไหร่เมื่อพูดถึงการสร้างท่าทาง การแสดงออก หรือฉากที่หลากหลาย โมเดล LoRA เสนอสถานการณ์ที่ดีเนื่องจากฝึกได้รวดเร็วและปรับแต่งได้ง่ายกว่ามากเมื่อเทียบกับโมเดลที่กำหนดเต็มรูปแบบ ในขณะที่ยังคงส่งมอบการปรับปรุงที่สำคัญในความสอดคล้องของตัวละครเมื่อเปรียบเทียบกับโมเดลพื้นฐาน
เครื่องมือและแพลตฟอร์ม AI วิดีโอ ที่คุณเลือกจะมีบทบาทสำคัญในการบรรลุความสอดคล้องของตัวละคร แพลตฟอร์มบางแห่งมีฟีเจอร์และการควบคุมที่แข็งแกร่งกว่าคนอื่น สิ่งสำคัญคือการวิจัยและทดลองกับเครื่องมือที่แตกต่างกันเพื่อค้นหาสิ่งที่เหมาะสมที่สุดสำหรับกระบวนการทำงานและวิสัยทัศน์เชิงสร้างสรรค์ของคุณ หนึ่งในแง่มุมที่สำคัญที่ต้องพิจารณาคือความสามารถของแพลตฟอร์มในการจัดการและใช้หมายเลขเมล็ดอย่างมีประสิทธิภาพ หากแพลตฟอร์มไม่อนุญาตให้คุณตั้งและนำหมายเลขเมล็ดกลับมาใช้ใหม่ คุณจะตกอยู่ในข้อเสียตั้งแต่เริ่มต้น ฟีเจอร์อีกอย่างที่สำคัญคือการสนับสนุนโมเดลที่กำหนดเองและ LoRA แพลตฟอร์มที่มีความสามารถในการฝึกฝนที่แข็งแกร่งหรือความสามารถในการนำเข้าโมเดลภายนอกเสนอระดับการควบคุมที่สูงที่สุดสำหรับความสอดคล้องของตัวละคร
DeepMotion Animate 3D ช่วยให้คุณสร้างตัวละคร ปรับแต่งลักษณะของพวกเขา และสร้างอนิเมชันโดยไม่ต้องเขียนโค้ด นี่เป็นอีกหนึ่งตัวเลือกที่ดีในการสำรวจ
RunwayML Gen-2 ช่วยให้คุณนำเข้าภาพอ้างอิงและเลือกตัวละครเฉพาะที่จะใช้ตลอดวิดีโอของคุณ
ซึ่งช่วยให้การแสดงของตัวละครมีความสอดคล้องกันในหลายช็อตและฉาก ทำให้คุณภาพสูงขึ้นในภาพยนตร์ที่สร้างโดย AI ของคุณ คุณยังสามารถอัพโหลดภาพที่แตกต่างกันหลายภาพของตัวละครเฉพาะและ AI จะเรียนรู้ลักษณะสำคัญเพื่อสร้างตัวละครอย่างแม่นยำยิ่งขึ้น การทดลองกับเทคนิคต่าง ๆ เช่น ภาพอ้างอิงภายในแพลตฟอร์มเช่น RunwayML Gen-2 เป็นสิ่งสำคัญเพื่อค้นหาสิ่งที่ใกล้เคียงกับผลลัพธ์ที่คุณต้องการ
Pika Labs ยังมีเครื่องมือที่สามารถช่วยสร้างตัวละครที่สอดคล้องกันได้ Pika Labs มีระบบที่รวดเร็วมากในการสร้างวิดีโอ AI และสามารถสร้างผลลัพธ์ได้อย่างรวดเร็ว
แต่ละแพลตฟอร์มมีจุดแข็งและจุดอ่อนที่แตกต่างกันในแง่ของความสามารถในการสร้างความสอดคล้องของตัวละคร ราคาหรือประสิทธิภาพการใช้งาน และฟีเจอร์โดยรวม เพื่อให้เข้าใจความสามารถของแต่ละแพลตฟอร์มได้ดีขึ้น คุณสามารถทำการทดลองในแต่ละแพลตฟอร์ม ซึ่งอาจรวมถึงการสร้างตัวละครทดสอบ การสร้างวิดีโอ และการศึกษาระดับของความสอดคล้องกันในทุกฉาก
การบรรลุความสอดคล้องของตัวละครเกินกว่าการสร้างภาพที่สอดคล้องกัน ความสอดคล้องตามเวลา คือการรักษาลักษณะของตัวละครตลอดระยะเวลาของวิดีโอ เป็นความท้าทายที่ยิ่งใหญ่กว่า แม้ว่าผลลัพธ์วิดีโอจะผลิตตัวละครที่สอดคล้องกัน แต่ก็ยังอาจมีข้อผิดพลาดที่ทำให้เกิดความไม่สอดคล้องกันได้ ตัวอย่างเช่น สีอาจเปลี่ยนแปลงเล็กน้อยระหว่างเฟรมข้างเคียง หรือการเปลี่ยนแปลงเล็กน้อยในลักษณะใบหน้าอาจเกิดขึ้น ข้อผิดพลาดเหล่านี้อาจส่งผลกระทบอย่างใหญ่หลวงต่อผลิตภัณฑ์สุดท้าย โชคดีที่มีเทคนิคขั้นสูงหลายประการที่สามารถช่วยในการจัดการกับปัญหาความสอดคล้องตามเวลา เช่น วิธีการไหลออพติคัลเพื่อทำให้การเคลื่อนไหวของตัวละครเรียบเนียนระหว่างเฟรมหรือการใช้เครื่องมือ AI ที่ถูกสร้างขึ้นเพื่อแก้ไขความไม่สอดคล้องตามเวลา การประมวลผลหลังการสร้างอย่างระมัดระวังเป็นสิ่งที่จำเป็นสำหรับการปรับแต่งวิดีโอที่สร้างขึ้นด้วย AI และการตรวจสอบความต่อเนื่องของตัวละครอย่างราบรื่น
เทคนิคการประมวลผลภายหลังที่มีค่าอย่างหนึ่งคือการใช้ การมาสก์ภาพ และ การประกอบ การมาสก์ภาพช่วยให้คุณแยกส่วนเฉพาะของวิดีโอของคุณเพื่อควบคุมสี การเปิดรับแสง และคุณลักษณะอื่น ๆ ได้อย่างแม่นยำ ซึ่งสามารถใช้เพื่อแก้ไขความไม่สอดคล้องกันเล็กน้อยในลักษณะของตัวละครจากช็อตหนึ่งไปยังอีกช็อต การประกอบเกี่ยวข้องกับการซ้อนภาพหรือคลิปวิดีโอหลาย ๆ ภาพร่วมกันเพื่อสร้างฉากสุดท้ายและเรียบร้อย สิ่งนี้มีประโยชน์เมื่อคุณต้องการเปลี่ยนหรือปรับปรุงส่วนเฉพาะของลักษณะของตัวละคร เช่น การปรับแต่งทรงผม ตัวอย่างเช่น หากทรงผมของตัวละครไม่สอดคล้องในภาพ คุณอาจต้องการเปลี่ยนหรือปรับทรงผมจากภาพอ้างอิงที่เป็นต้นฉบับ โดยการใช้การมาสก์และการประกอบ คุณสามารถแก้ไขนี้ได้อย่างง่ายดาย แม้มันจะใช้เวลานานแต่ก็คุ้มค่า เทคนิคเหล่านี้นำเสนอระดับความแม่นยำที่ยากที่จะทำได้ด้วยการสร้าง AI เพียงอย่างเดียว ทำให้คุณสามารถปรับแต่งรูปลักษณ์ของตัวละครและแก้ไขความไม่สอดคล้องเล็กน้อยที่อาจเกิดขึ้น
นอกเหนือจากเทคนิคการประมวลผลหลังการสร้างแบบดั้งเดิมแล้ว เครื่องมือแก้ไขวิดีโอที่ใช้ AI ก็กำลังเป็นทรัพยากรที่มีพลังในการจัดการความสอดคล้องของตัวละคร เครื่องมือเหล่านี้สามารถวิเคราะห์ลำดับวิดีโออย่างชาญฉลาดและตรวจจับและแก้ไขการเปลี่ยนแปลงเล็กน้อยในลักษณะตัวละครโดยอัตโนมัติ AI สามารถแทนที่ลักษณะที่ไม่สอดคล้องกันได้โดยอัตโนมัติและรักษาความคล้ายคลึงไว้ให้มากที่สุด หนึ่งในข้อได้เปรียบที่สำคัญคือเครื่องมือนั้นจะมีการปรับปรุงด้วยตนเอง ขณะที่มีการสร้างวิดีโอโดยใช้เครื่องมือ AI มากขึ้น ซอฟต์แวร์จะมีความสามารถในการจดจำความแตกต่างเล็กน้อยและแก้ไขวิดีโอโดยอัตโนมัติได้มากขึ้น เครื่องมือบางอย่างแม้แต่มีฟีเจอร์ขั้นสูงเช่น การจดจำใบหน้าและการระบุใหม่ ทำให้คุณสามารถติดตามตัวละครเฉพาะตลอดลำดับวิดีโอทั้งหมด ในขณะที่ทำการแก้ไขที่จำเป็นโดยทันที ขณะที่ AI ยังคงพัฒนา เครื่องมือเหล่านี้จะกลายเป็นสิ่งสำคัญอย่างยิ่งในการรับประกันความสอดคล้องของตัวละครที่สร้างด้วย AI
สุดท้าย การบรรลุความสอดคล้องของตัวละครที่สูงในวิดีโอ AI ต้องมีความมุ่งมั่นในขั้นตอนของ การปรับแต่งอย่างต่อเนื่อง และ การทดสอบอย่างเข้มงวด เป็นเรื่องน้อยที่จะบรรลุผลลัพธ์ที่สมบูรณ์แบบจากครั้งแรก คุณต้องผ่านกระบวนการสร้าง การประเมินผล และการปรับแต่งการกระตุ้น หมายเลขเมล็ด โมเดลที่กำหนดเฉพาะ และเทคนิคการประมวลผลหลังการสร้างจนกว่าคุณจะได้ระดับความสอดคล้องของตัวละครที่ต้องการ กระบวนการนี้อาจใช้เวลานานแต่เป็นสิ่งจำเป็น
เริ่มจากการสร้างสถานการณ์กรณีทดสอบที่เรียบง่ายโดยมีชุดช็อตที่ชัดเจน จากนั้นประเมินแต่ละกรณีทดสอบอย่างเข้มงวด สังเกตความไม่สอดคล้องในลักษณะของตัวละคร เช่น การเปลี่ยนรูปร่างใบหน้า ความไม่สอดคล้องของทรงผม หรือการเปลี่ยนแปลงของเสื้อผ้าอย่างไม่คาดคิด รักษาบันทึกเกี่ยวกับความไม่สอดคล้องเหล่านี้และใช้ข้อมูลนี้เพื่อแจ้งการปรับปรุงในรอบถัดไป วิธีการนี้จำเป็นเพื่อปรับแต่งผลลัพธ์ โดยการทำการเปลี่ยนแปลงครั้งละหนึ่งครั้ง จะสามารถประเมินผลกระทบของแต่ละการเปลี่ยนแปลงได้
ตลอดกระบวนการอย่างต่อเนื่อง สิ่งสำคัญคือต้องบันทึกการเปลี่ยนแปลงทั้งหมดในกระตุ้น หมายเลขเมล็ด และการตั้งค่าอื่น ๆ อย่างละเอียด พร้อมกับผลลัพธ์ที่เกี่ยวข้อง การบันทึกนี้จะเป็นทรัพยากรอันมีค่าสำหรับโครงการในอนาคต โดยการติดตามว่าสิ่งใดได้ผลและสิ่งใดไม่ได้ผล คุณจะค่อยๆ สร้างความเข้าใจที่มั่นคงเกี่ยวกับวิธีการบรรลุความสอดคล้องของตัวละครด้วยเครื่องมือและเทคนิคเฉพาะที่ต่างกันไป มากไปกว่านั้น วิธีการนี้จะช่วยให้คุณตัดสินใจได้ว่าเมื่อไหร่สไตล์ข้อหนึ่งทำงานได้ดีมากกว่าสไตล์อื่น ตัวอย่างเช่น คุณสามารถวัดอัตราความสำเร็จของการกระตุ้นที่มีหมายเลขเมล็ดเฉพาะเพื่อทำความเข้าใจว่าโมเดลใดผลิตผลลัพธ์ที่สอดคล้องกันมากขึ้น
การแสวงหาตัวละครที่สอดคล้องในวิดีโอ AI ยังไม่สิ้นสุด แต่ได้มีความก้าวหน้าที่สำคัญเกิดขึ้น โดยการรวมความเข้าใจลึกซึ้งเกี่ยวกับ การสร้างการกระตุ้น หมายเลขเมล็ดและการใช้งานที่สร้างสรรค์ โมเดลที่ปรับแต่งและเทคนิคการประมวลผลหลังการสร้างที่มีประสิทธิภาพ ผู้สร้างสามารถปรับปรุงเสถียรภาพของตัวละครที่สร้างขึ้น AI ได้อย่างมาก ขณะที่เทคโนโลยียังคงพัฒนา เราสามารถคาดหวังว่าจะแพคเกจเครื่องมือและฟีเจอร์มากขึ้นเพื่อผลิตภาพสะท้อนทางดิจิตอลที่ซื่อสัตย์และเชื่อถือได้มากขึ้น กุญแจสู่ความสำเร็จอยู่ที่การยอมรับแนวทางการปรับแต่งอย่างต่อเนื่อง ทดลองใช้เทคนิคต่าง ๆ และรักษาความอยากรู้เมื่อเทคโนโลยีวิดีโอ AI ยังคงขยายขอบเขตของความคิดสร้างสรรค์
