AI 艺术中的种子

什么是 AI 艺术中的种子？

AI 艺术中的种子是随机数生成器的起点，决定了图像生成过程的初始条件。可以把它看作是为 AI 算法设定舞台的基础数值代码。种子会影响图像的各种元素，例如构图、色彩、纹理和整体风格。通过指定种子，用户可以控制图像生成中的随机性，根据个人偏好获得一致或多样的结果。

种子在 AI 图像生成中的作用

初始化随机性

AI 艺术模型（如 Midjourney 等平台使用的模型）通过种子引入图像创作过程中的随机性。种子值初始化了随机数生成器，影响了 AI 如何理解提示词并生成视觉噪点——类似于电视雪花的随机像素场。这些噪点为 AI 构建图像提供了画布。

一致性与变化

• 一致性： 使用相同的种子和提示词，AI 会在不同生成中产生类似的图像。这对艺术家希望在一系列图像中保持角色或风格一致性尤为有用。
• 变化： 在保持提示词不变的情况下更换种子值，会为生成的图像带来变化。这样可以探索同一创意的不同解读和美学可能性。

AI 艺术中种子的使用案例

案例 1：角色设计中的一致性保持

某位艺术家希望让同一角色在不同场景下出现，并保持角色外观一致。

1. 初始图像创作： 艺术家用特定提示词生成角色图像，并记下所用的种子。
2. 复用种子： 之后的图像，艺术家在提示词中加入相同种子值，确保角色特征在所有图像中一致。
3. 调整场景： 保持种子不变，修改提示词中的其它元素，将角色放入新环境或情境中。

案例 2：探索同一概念的多样变体

某位设计师想要探索一个概念的不同艺术表达。

1. 固定提示词： 设计师保持提示词不变，专注于一个想法。
2. 更换种子： 每次生成时更换种子值，AI 会产出该概念的不同风格和构图版本。

AI 艺术中种子的实际应用

批量生成系列图像

种子对于生成需要保持高度一致性的系列图像至关重要。在讲故事、动画或品牌设计等场景下，保持统一的视觉风格非常重要。通过复用种子，艺术家能确保角色、配色和风格在作品中始终如一。

实验与迭代设计

艺术家和创作者可以利用种子尝试不同结果。通过微调种子值，能在不大幅更改提示词的情况下探索新的艺术方向。这种迭代过程对于优化设计和发掘意外创意尤为宝贵。

影响美学与风格

种子能影响图像的细节，如颗粒感、光线和纹理。例如，在模拟胶片美学时，种子可让 AI 再现传统胶片的颗粒感或特定胶片的光影效果。

如何在 AI 图像生成平台中使用种子

Midjourney 示例

Midjourney 是一个流行的 AI 图像生成平台，允许用户在提示词中指定种子。

查找图像的种子编号

1. 生成图像： 使用提示词生成一张图像。
2. 打开反应菜单： 点击笑脸图标进入表情菜单。
3. 添加信封表情： 搜索并选择信封表情。
4. 查看种子编号： 机器人会在后续消息中显示该图像的种子编号。

在提示词中指定种子

• 语法： 要在 Midjourney 中使用特定种子，在提示词中加入参数 --seed 及种子编号。
• 示例： A serene landscape at sunset --seed 123456789

加入种子参数后，AI 会用指定种子进行图像生成。

Boords 的种子图像功能

Boords 提供了用已生成图像作为种子的功能，可以用来生成变体。

1. 生成 AI 图像： 首先用 AI 生成一张初始图像。
2. 用作种子： 选择将该图像作为下一张图像的种子。
3. 修改提示词： 调整提示词以细化图像，同时保持种子带来的核心风格。
4. 生成结果： AI 将基于种子图像生成一个变体，实现微调而无需从头开始。

种子的技术原理

随机数生成器（RNG）

种子是随机数生成器（RNG）的核心，RNG 是一种用于产生无规律数列的数学结构。在 AI 艺术生成中，RNG 引入了图像的多样性和独特性。

• 确定性特性： 给定相同种子，RNG 会生成相同的数列。这一特性让 AI 图像生成具有可复现性。
• 影响噪点模式： 随机数列决定了 AI 用于构建图像的初始噪点模式。

神经网络中的作用

在 AI 模型（尤其是神经网络）中，种子会影响权重和偏置的初始化。

• 对训练的影响： 在模型训练阶段，不同种子可能导致不同的收敛路径，进而影响模型表现。
• 预训练模型： 在使用预训练模型的 AI 艺术平台中，种子主要影响图像生成过程中的随机性，而非模型本身的训练过程。

AI 艺术中种子的应用场景

品牌与营销

企业可以通过复用种子，在各类营销素材中保持一致的视觉风格，确保 AI 生成图像符合品牌美学。

影视与动画

影视和动画创作者可以用种子保持角色或场景的一致性。这对于分镜绘制或建立连贯视觉叙事非常有帮助。

教育工具

教育者可以通过实验不同种子，演示 AI 艺术中随机性与可控性的作用。这是 AI、计算机科学或数字艺术课程中的实用案例。

个性化艺术创作

艺术家可以通过调整种子为客户定制专属艺术品。通过控制种子，既能确保风格一致，又能实现个性化创作。

高效使用种子的技巧

记录你的种子

为特定图像记录所用种子，便于将来复现或调整图像。

尝试不同种子值

• 微调： 轻微改变种子值就可能带来明显差异。多尝试有助于获得理想效果。
• 随机种子： 想获得新颖、意想不到的结果时，可使用随机生成的种子。

与其他参数结合使用

将种子与风格提示词、宽高比、角色参考等参数结合，精确调整生成图像。

AI 艺术中有关种子的常见误解

种子不存储图像

种子本身不包含图像数据，而是影响图像生成过程中的随机数生成器。

相同种子与提示词不一定完全相同

虽然使用相同种子和提示词会让图像更相似，但由于 AI 模型中其他随机过程，结果可能仍有细微差别。

种子并非跨平台通用

不同 AI 平台对种子的处理方式不同。一个平台上的种子值，在另一个平台上可能不会生成相同的结果，因为算法和实现存在差异。

关于 AI 艺术中“种子”概念的研究，特别是在生成模型背景下，揭示了初始参数如何影响 AI 系统的创意输出。所谓“种子”，通常指生成模型用于开始创作过程的初始条件或数据。这些种子会大幅影响生成艺术的多样性和新颖性，是 AI 艺术系统设计和执行中的关键组成部分。

1. 通过生成有效的初始个体歧视实例提升公平性测试：
   本文提出了一种选择初始种子以生成个体歧视实例（IDI）的方法，用于 AI 模型的公平性测试。作者提出了名为 I&D 的方法，能生成更多样的 IDI，从而提升测试表现。实验证明，I&D 方法相比其他方法能产生更多 IDI，通过减少歧视实例提升模型公平性。阅读全文。

2. SophiaPop：人机协作流行音乐实验：
   本文介绍了人类与 AI 协作创作 SophiaPop 音乐的项目。团队利用神经网络与机器人生成流行歌曲歌词和旋律，种子来自 AI 角色个性内容及流行音乐结构。该项目突出展示了种子在创意 AI 流程中的作用，说明初始条件如何影响输出及人机协作。阅读全文。

3. 基于行为模型种子的搜索式崩溃复现：
   本文探讨了在搜索式崩溃复现方法中使用行为模型种子的方式，以支持软件调试。作者讨论了如何利用种子复现软件崩溃，强调初始条件对于生成有意义测试用例的重要性。本研究表明，种子的应用已超越艺术领域，在软件工程中同样意义重大。阅读全文。