chatgpt創(chuàng)作故事 如何利用ChatGPT和Midjourney輕松創(chuàng)作繪本故事

面對(duì)AI工具的強(qiáng)大創(chuàng)作能力，設(shè)計(jì)師一直擔(dān)心工作被AI所取代，然而AI真的會(huì)取代設(shè)計(jì)師嗎？

本篇文章從比較簡(jiǎn)單的繪本故事下手，整理一套全流程AI創(chuàng)作的方法。

工具選擇

創(chuàng)作一個(gè)繪本故事，主要分成故事和畫面兩個(gè)部分，故事部分自然使用今年最火的來(lái)完成。

而繪畫方面，如果想精準(zhǔn)控制畫風(fēng)和構(gòu)圖動(dòng)態(tài)，按說(shuō)應(yīng)該使用 。

但在上手方面優(yōu)勢(shì)巨大，且比 更容易做出吸睛的畫作，所以我這次先使用的Niji模式來(lái)嘗試。

劇本

使用chatgpt創(chuàng)作故事，隨便想一個(gè)主題、地點(diǎn)和主角，然后就會(huì)幫我們輸出一個(gè)故事。

輸出的故事內(nèi)容有些過(guò)長(zhǎng)了。

我改用對(duì)話的方式讓修改，向它提出“簡(jiǎn)短一些”“加入一些反轉(zhuǎn)”“加一些溫馨的內(nèi)容”的要求，它就像一個(gè)世界上最好的乙方，非常耐心的修改故事，最終得到了我覺(jué)得還OK的版本。如下圖所示：

但是上圖這個(gè)故事還得變成我們繪本分鏡的段落語(yǔ)言才能使用，于是對(duì)發(fā)號(hào)施令“用分鏡的方式描述出來(lái)”，便可以得到帶序號(hào)的段落文字。

我們可以對(duì)說(shuō)“增加/減少畫面”或直接指定”變成8個(gè)畫面“，非常好控制。如下圖所示：

這些簡(jiǎn)單的分鏡語(yǔ)言我們可以通過(guò)翻譯變成英文作為里的主體描述詞，

但是繪本的配文不可能使用如此蒼白的語(yǔ)言，同樣指揮豐富鏡頭的配文“給每個(gè)分鏡用繪本的方式寫一段故事文案“

如此我們就得到最終繪本里的配文。

跑圖思路

我們要完成一篇整體的繪本故事，得保證畫風(fēng)統(tǒng)一、角色正確以及畫面能和文案搭配。

（1）因?yàn)槊枋龉适聢?chǎng)景的文案很長(zhǎng)，所以為了統(tǒng)一畫風(fēng)，我們需要盡量簡(jiǎn)短的關(guān)鍵詞來(lái)控制畫風(fēng)，我這里使用的是Mike + Tove 的風(fēng)格，這兩位一個(gè)是美漫畫家，另一個(gè)是兒童畫畫家，這樣就融合成了一個(gè)很特別的兒童畫風(fēng)。

關(guān)鍵詞如下：

【The old man in the tall hat made food in the , but the was not 】（場(chǎng)景主體描述）, by Mike + Tove （畫家風(fēng)格） --ar 3:4 --niji 5 --s 400 -- （ 模式）

通過(guò)上面的關(guān)鍵詞，生成圖片如下：

（2）其次為了相對(duì)固定人物，需要給主角一些外貌上的特征，比如我這里面設(shè)定了一個(gè)帶白色廚師帽的老人和紅發(fā)穿著綠衣的年輕人，當(dāng)然的跑偏率還是比較高，但是這樣相對(duì)能讓你需要的“統(tǒng)一人物”概率高一些。

（3）雖然幫我們寫好了分鏡的描述，但是我們還是盡量人工優(yōu)化一下，盡量輸出給簡(jiǎn)單直接的描述，不要有復(fù)雜的語(yǔ)句，如果跑出的圖和你想要的畫面南轅北轍chatgpt創(chuàng)作故事，嘗試把自己的描述換一個(gè)方法說(shuō)給聽(tīng)。

整合

將跑出的圖和文案（寫的配文）結(jié)合。首先挑出合適的圖，如果有些畫面很好但是跑偏的地方可以用PS微調(diào)一下，接著使用PS將文案融入圖片里，再簡(jiǎn)單排版一下chatgpt創(chuàng)作故事，一個(gè)簡(jiǎn)單的繪本故事就創(chuàng)作完成啦！

下面的圖片為整個(gè)完整的繪本故事。

以上是整個(gè)流程的制作過(guò)程，用類似的方法可以創(chuàng)作出更長(zhǎng)更完整的故事，也可以創(chuàng)作出漫畫或插畫。

我們也不用苛求全過(guò)程只使用AI來(lái)創(chuàng)作。現(xiàn)階段我依舊視AI為輔助工具，可以更高效的幫助你完成自己的工作或創(chuàng)作。

如何更進(jìn)一步

+出圖更好控制一些，你可以完全文生圖，也可以繪制草圖后讓 去畫，利用好“局部重繪”功能可以更好的完善細(xì)節(jié)。

下圖就是手繪稿通過(guò) 得到的生成圖。

現(xiàn)在的 出圖質(zhì)量非常依賴模型，如果需要的畫風(fēng)沒(méi)有對(duì)應(yīng)的模型，而又能跑出想要的畫風(fēng)，不妨嘗試讓生成的圖，再到 煉制自己的專屬模型，這樣達(dá)成的效果會(huì)很好。

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