用ChatGPT+Midjourney+賣炭翁作連環(huán)畫

昨天隨手發(fā)了幾張圖片，不知道啥原因，竟然閱讀量2800+，吸來(lái)了幾十個(gè)粉絲，我可是搞智能硬件的公眾號(hào)啊，難道是進(jìn)來(lái)看圖的？完全摸不清頭腦。

不過(guò)，趁熱打鐵，晚上回來(lái)想把白居易的《賣炭翁》也生成中國(guó)畫風(fēng)格的圖片，看看效果如何。但是過(guò)程有點(diǎn)曲折，在第一步的ChatGPT上就卡住了。

我原本打算讓ChatGPT把《賣炭翁》翻譯成白話文，然后再翻譯成英文，再按照英文的描述，到MJ去生成圖片，沒(méi)想到第一步就卡住了。還好受過(guò)九年義務(wù)教育，要不然就被這家伙忽悠了?？聪聢D，下面這幾句是賣炭翁？怎么和我之前背的不一樣。

我到百度查了一下，確認(rèn)過(guò)正確的原文，ChatGPT從“黃衣使者白衫兒”之后的幾句全錯(cuò)了，考慮到中文語(yǔ)料訓(xùn)練的問(wèn)題，我還懷疑是不是海外版的《賣炭翁》是不是和國(guó)內(nèi)版的不一樣，特別到谷歌搜了一下，下圖右邊是維基文庫(kù)里的內(nèi)容，只有一個(gè)字差異，考慮到維基排版比較美觀，我就選用右邊的版本吧。

可惡的是，我指出了ChatGPT 8次，并且他一本正經(jīng)的回復(fù)了8次，也沒(méi)有改正錯(cuò)誤，最后是我發(fā)送了正確的原文他才記住的。

然后我重復(fù)第一個(gè)步驟，讓ChatGPT回答《賣炭翁》的文言文和白話文，并把白話文翻譯成英文，為了測(cè)試一下ChatGPT有沒(méi)有記住我剛剛教他的內(nèi)容，我退出了賬號(hào)，并且重新登錄進(jìn)去，然后再問(wèn)一次，結(jié)果。。。。

給我偷工減料，并且給出了一個(gè)理由叫“由于長(zhǎng)度限制”，其實(shí)長(zhǎng)度限制他會(huì)停止，你只要在輸入框輸入“繼續(xù)”他就可以了。很明顯長(zhǎng)度限制的理由不成立。也罷，可能是文言文，白話文和英文加在一起確實(shí)太長(zhǎng)了，那我就一段一段來(lái)吧。直接問(wèn)原文，他還是和我耍賴。。。

我不是10分鐘前才教會(huì)他《賣炭翁》的原文了嗎？才退出賬號(hào)再進(jìn)來(lái)，就忘記了？最后沒(méi)辦法，我第二次給他發(fā)送了原文，然后讓他翻譯成白話文和英文，（請(qǐng)注意最后的中文翻譯也并不準(zhǔn)確）截圖如下：

接下來(lái)使用MJ來(lái)生成文字了，首先是題圖，我輸入“一個(gè)賣炭的中國(guó)老人，使用牛車?yán)禾?，下雪天，中?guó)畫風(fēng)格”，一分鐘就出現(xiàn)以下四張圖，看了一下都還不錯(cuò)，不過(guò)也各有瑕疵。比如第一張的車輪子不對(duì)，牛的角變成鹿的角，第二張老人家戴著眼鏡，四張圖都有帽子，很明顯這種帽子在唐代應(yīng)該不會(huì)出現(xiàn)，而且放大之后老人家的臉都很不自然。

所以我在關(guān)鍵詞加了一個(gè)時(shí)代約束，中國(guó)唐朝，然后又加了不要帽子，留了長(zhǎng)頭發(fā)和胡子等等，看看各種效果。

最后挑了一張看起來(lái)還過(guò)得去的作為題圖，因?yàn)槿绻薷母鞣Nprompt，確實(shí)非常浪費(fèi)時(shí)間，而且出品也不可控。據(jù)說(shuō)新的AI技術(shù)可以改善這個(gè)問(wèn)題，例如ControlNet，不過(guò)我也還沒(méi)有仔細(xì)了解。

好了，接下來(lái)就是正文了，按照翻譯的英文直接生成詞句的圖片，直接生成后的首圖貼出來(lái)，不做優(yōu)化了，不過(guò)為了使所有的圖片都有統(tǒng)一的風(fēng)格，我加上了一句“中國(guó)畫風(fēng)格”。

賣炭翁，伐薪燒炭南山中。

滿面塵灰煙火色，兩鬢蒼蒼十指黑。

賣炭得錢何所營(yíng)？身上衣裳口中食。

可憐身上衣正單，心憂炭賤愿天寒。

夜來(lái)城外一尺雪，曉駕炭車輾冰轍。

牛困人饑日已高，市南門外泥中歇。

翩翩兩騎來(lái)是誰(shuí)？黃衣使者白衫兒。

手把文書口稱敕，回車叱牛牽向北。

一車炭，千余斤，宮使驅(qū)將惜不得。

半匹紅紗一丈綾，系向牛頭充炭直。

好啦，全文結(jié)束，上面十張圖，估計(jì)就是十分鐘左右。其實(shí)整體體驗(yàn)下來(lái)，如果要達(dá)到完美階段，還是需要花很多心思的，主要是圖片輸出不太可控，而且Prompt提示詞也不算太熟悉，要完全按照自己想要的內(nèi)容來(lái)生成，還是需要點(diǎn)時(shí)間，但這其實(shí)已經(jīng)是非常大的進(jìn)步了。