我创建了一个由llama3.2驱动的AI团队，并让这个团队为我设计新车。
团队中有首席创意官、产品设计师、车轮设计师、前脸设计师等成员。每个成员都由llama3.2驱动。
然后，我将他们的设计输入到一个稳定的扩散模型中进行绘制。以下是我得到的结果。
我还有成千上万的设计。我无法在这里全部展示。如果你感兴趣，可以访问我的网站 notrealcar.net。
讨论总结
本次讨论主要围绕使用llama3.2 AI团队设计汽车的过程展开，重点关注AI生成图像的创意性和模型选择。讨论中涉及的主要话题包括AI设计的独特性、生成图像与现有品牌的相似性、以及不同图像生成模型的优劣。参与者提出了对稳定扩散模型（Stable Diffusion）的质疑，推荐了Flux Dev模型，并讨论了如何通过调整提示词和模型来提高生成图像的创意性和细节表现。总体上，讨论氛围较为技术性和探索性，参与者对AI在汽车设计中的应用前景表示了兴趣和期待。
主要观点
- 👍 大部分设计是对现有汽车品牌的轻微改动
- 支持理由：评论者通过浏览网站上的更多图片，进一步确认了这一观点。
- 反对声音：无直接反对，但有建议尝试其他模型以获得更独特的结果。
- 🔥 如果目标是让AI创造全新的设计，当前结果并不理想
- 正方观点：评论者认为当前的AI生成结果缺乏创意性。
- 反方观点：无直接反对，但有建议调整生成过程或更换模型。
- 💡 建议可能需要改变生成图片的模型或调整生成过程
- 解释：评论者建议尝试使用不同的图像生成模型（如Flux）来获得更独特的结果。
- 👍 Stable Diffusion模型在理解复杂提示细节方面表现不佳
- 支持理由：评论者分享了自己的经验，提到过于创意的提示有时会导致生成无意义的图像。
- 反对声音：无直接反对，但有推荐Flux Dev模型以获得更好的效果。
- 💡 分享生成这些汽车设计的AI提示可以增加帖子的趣味性和信息量
- 解释：评论者认为分享提示可以增加帖子的吸引力和信息量。
金句与有趣评论
- “😂 Honestly a lot of them look like slightly altered existing cars.”
- 亮点：直接指出了AI生成设计与现有品牌的相似性问题。
- “🤔 This would be a lot more interesting if you shared some of the prompts it produced”
- 亮点：提出了一个增加帖子趣味性和信息量的建议。
- “👀 Stable diffusion? I assume some variant sdxl …. That model is not good to understand prompt details.”
- 亮点：指出了Stable Diffusion模型在理解复杂提示细节方面的不足。
- “💡 You should try Gemma 2 2b and phi 3.5 mini and see if either of them work better.”
- 亮点：推荐了其他可能更适合的模型。
- “🔥 And as others stated, flux would be a lot better than sd medium if you can get it working.”
- 亮点：强调了Flux模型在生成图像方面的潜在优势。
情感分析
讨论的总体情感倾向较为中性，主要集中在技术讨论和模型推荐上。参与者对AI生成设计的创意性表示了一定的质疑，但对通过调整模型和提示词来改善结果表示了期待。主要分歧点在于对Stable Diffusion模型的评价，部分参与者认为其在理解复杂提示细节方面表现不佳，而其他人则推荐了其他模型如Flux Dev。
趋势与预测
- 新兴话题：尝试使用不同的图像生成模型（如Flux Dev）以获得更独特和创意的汽车设计。
- 潜在影响：通过改进模型和生成过程，AI在汽车设计领域的应用可能会更加广泛和深入，推动汽车设计行业的创新和发展。
详细内容：
《Reddit 热门讨论：AI 设计汽车的创新与挑战》
近日，Reddit 上一篇关于使用 AI 设计汽车的帖子引发了热烈讨论。发帖者创建了一个由 llama3.2 驱动的 AI 代理团队来设计新车，并将设计结果输入稳定扩散模型进行图像生成。该帖子获得了众多关注，评论区十分热闹。
讨论的焦点集中在生成的汽车设计是否具有足够的创新性。有人指出，很多生成的汽车看起来只是对现有车型的略微改动，比如前几辆车分别类似于阿斯顿马丁、讴歌 NSX 等。还有人认为稳定扩散模型可能因为训练数据的限制，难以生成真正全新的设计。
但也有人提出不同看法，认为如果调整模型的参数和提示，或许能得到更具创意的结果。比如，若让创造力更自由发挥，生成的图像可能会与现实差异巨大，但也可能失去现实基础。
发帖者表示在图像生成中遇到了模型难以处理详细提示的问题，当提示过于详细时，模型会倾向于绘制奔驰或宝马等常见车型。一些用户给出建议，如使用 Flux 模型、精简提示文本等。
特别有用户提到，模型可能对提示的理解和处理方式存在差异，例如 Flux 的 T5 和常规文本编码器对提示风格有不同偏好。
总的来说，这次关于 AI 设计汽车的讨论揭示了当前技术在创新设计方面的潜力与挑战，引发了大家对于如何优化流程以获得更独特、新颖设计的深入思考。
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