很遗憾地告诉您，目前有些事情AI还无法做到。在某些任务中，即使您做得再好，结果仍然不甚理想。这并非您的过错——这项技术仍处于初级阶段。请将生成式AI视为一个五岁的孩子。
🤌 扩散模型的当前局限性
生成式AI目前还无法完成某些任务。
当您初次了解扩散模型的能力时，很容易被AI的热潮所吸引。然而，这些模型并非完美无缺，还存在技术上的局限性，导致某些事物尚无法实现。
在 AI 绘画中，我们发现扩散模型最擅长生成以下内容：
- 艺术（绘画、背景、抽象事物、纯艺术图像）
- 灵感（建筑、人物、整体氛围和美学）
- 有趣的（人工智能化身热潮就是一个很好的例子）
人工智能在创意阶段表现出色，但是在细节至关重要的图像生成方面，这项技术尚未完全准备好。
这意味着，在需要高质量为首要任务的专业输出中，AI的表现可能不尽如人意（比如营销图像、图库照片、产品图像、可直接用于生产的素材、渲染作品等等）
在生成图片时，AI确实能实现一定程度的真实感。然而，若想用AI完全替代现有的艺术品或生产素材创作流程，目前技术还达不到。生成的作品可能会有错误，外观上可能达不到预期效果，真实感的幻觉会消失，导致这些素材无法用于实际生产。请注意：如今，AI在创意阶段的表现尤为出色
只要手头的任务不注重细节，而且可以容忍一些错误和不精确的地方（例如异常的房屋结构、扭曲的手势、错位的肢体等），那么AI生成的结果就能满足需求。
🙅♂️ 人工智能无法完成更多具体任务
透明度：如果您的需求是生成带有透明背景的.PNG图像，那么目前AI还无法完全满足。虽然您可以先生成图像，接着移除背景，但这样得到的结果并非天然透明，而且可能会出现图像残留或瑕疵。
多个对象，每个对象都有不同的属性： AI 很难将正确的属性与每个相应的对象联系起来。
a bumblebee wearing a wizard’s hat fencing against a greyhound
空间意识和构图：扩散模型通常缺乏空间视觉。Red cube on top of a blue cube
尽量避免使用空间介词，如under（在…下面）、on the side（在…旁边）等，并简化提示：a red sphere on a blue cube
连贯的文本：扩散模型在渲染文本方面表现不佳，它们通常只会生成一些无意义的内容。Image of a sign with "Deep learning" text on it
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