今天，我想和大家聊聊AIGC（人工智能生成内容）在内容生产上的巨大价值，以及自媒体创作者如何借助它获得更多收益。
一、AIGC的多方面价值
首先，我们来谈谈AIGC在内容生产上的重要性。AIGC，简单来说，就是通过人工智能技术自动生成内容。它的出现，为内容创作者带来了前所未有的便利和创新。
1. 效率提升神器
以前，内容创作需要大量的时间和精力。但有了AIGC，一切变得简单快捷。比如，写文章时，只需输入关键词，AIGC就能迅速生成初稿，节省了至少50%的时间。对于视频创作者来说，AIGC可以自动剪辑、合成画面，甚至添加配乐，让创作过程更加流畅。
2. 创意无限拓展
AIGC不仅速度快，而且创意独特。它可以根据创作者的意图，生成各种风格、题材的内容。无论是搞笑段子、深度分析还是精美插画，AIGC都能轻松搞定。这极大地拓展了创作者的想象空间，让他们能够尝试更多元化的创作。
3. 个性化定制利器
在内容创作领域，个性化需求越来越旺盛。AIGC在这方面也有着出色的表现。它可以根据用户的喜好和需求，生成高度个性化的内容。比如，定制专属的头像、封面图片等，让用户感受到前所未有的关注。
4. 质量稳定可靠
AIGC生成的作品，质量稳定且不断提升。借助先进的算法和模型，AIGC能够学习并模仿优秀的内容风格，确保生成的作品在格式、表达上尽量贴近目标受众的偏好。同时，随着技术的不断进步，AIGC生成的内容质量也在持续提高，越来越接近专业水准。这使得创作者无需担心因质量问题而影响声誉和受众信任。
5. 降低成本利器
对于许多内容创作者而言，人力成本一直是一个沉重的负担。然而，AIGC的出现有效地降低了这一成本。通过自动化地生成大量内容，AIGC显著减少了创作者在内容准备和制作阶段所需投入的人力。更重要的是，AIGC不仅降低了人力成本，还提高了内容生产效率，使创作者能够在更短的时间内产出更多的优质内容。这种成本效益的提升，不仅让创作者在激烈的市场竞争中保持优势，还进一步推动了内容产业的繁荣发展。
6. 精准满足受众需求
在内容创作领域，了解并满足受众需求至关重要。AIGC在这方面展现出了强大的能力。它可以根据用户的行为数据、兴趣偏好等信息，生成高度符合受众口味的内容。这意味着创作者无需再花费大量时间进行市场调研和受众分析，只需借助AIGC，就能轻松把握受众需求，实现内容的精准投放。这不仅大大提升了内容创作的针对性和有效性，也让创作者更容易赢得受众的青睐和关注。
7. 助力跨领域发展
AIGC还为内容创作者提供了跨领域的创作可能。无论是文字、图像还是音频、视频，AIGC都能轻松应对。这使得原本专注于某一领域的创作者有机会拓展自己的创作边界，尝试新的内容形式和风格。这种跨领域的探索不仅有助于提升创作者的个人品牌和影响力，还能为内容产业带来更多的创新和活力。
二、自媒体创作者如何通过AIGC获得更多收益
接下来，我们聊聊自媒体创作者如何利用AIGC提升收益 。在这个竞争激烈的自媒体时代，提高内容质量和生产效率无疑是吸引更多粉丝和流量的关键。
1. 高效产出，吸引更多流量
使用AIGC，自媒体创作者可以快速高效地产出高质量的内容。这不仅意味着他们可以在更短的时间内发布更多作品，还意味着他们的作品更有可能在众多内容中脱颖而出，吸引更多的流量。随着流量的增加，广告商和合作伙伴自然会纷至沓来，为创作者带来更多收益。
2. 创新内容，提升粉丝黏性
AIGC为自媒体创作者提供了丰富的创意素材和灵感来源。通过尝试不同的内容风格和形式，创作者可以打造独具特色的作品，提升粉丝的黏性和忠诚度。粉丝越忠诚，就越愿意为创作者的内容付费，从而带动创作者收益的增长。
3. 精准定位，满足受众需求
借助AIGC的分析工具，自媒体创作者可以更深入地了解受众的需求和喜好。他们可以根据这些信息，生成更符合受众口味的内容，从而实现精准定位。当创作者的内容能够真正满足受众的需求时，他们自然更容易获得受众的认可和支持，进而提升收益。
4. 跨界合作，拓展收益渠道
有了AIGC的助力，自媒体创作者不仅可以提升内容质量和生产效率，还可以尝试跨界合作，拓展收益渠道。他们可以与其他领域的创作者或品牌进行合作，共同推出新产品或服务，从而实现资源共享和互利共赢。这种跨界合作不仅能为创作者带来新的收益增长点，还能进一步提升他们的品牌影响力和市场竞争力。
5. 开设付费课程，传授经验技巧
随着AIGC技术的普及和应用，越来越多的企业和机构开始重视并寻求相关人才。因此，自媒体创作者完全有能力和条件开设付费课程，教授AIGC的使用经验、技巧等。这不仅可以帮助他们开辟新的收入来源，还能进一步提升他们的专业影响力和行业地位。
6. 开发AI产品与服务，实现商业化运营
除了提供付费课程外，自媒体创作者还可以基于AIGC技术开发自己的AI产品或服务。例如，他们可以开发智能写作助手、个性化推荐系统等工具，帮助其他创作者提升工作效率和内容质量。通过销售或租赁这些产品或服务，创作者可以获得额外的收益来源。
7. 参与平台分成与奖励计划
大多数内容平台都设有创作者分成和奖励计划，以鼓励优质内容的产生。自媒体创作者可以利用AIGC提高作品质量，增加曝光率，从而有资格参与平台的分成和奖励计划。这将为他们带来稳定的被动收入，进一步提升收益水平。
三、发展与展望
总的来说，AIGC就像是一根神奇的“魔法棒”，为自媒体创作者带来了前所未有的机遇和可能性。它不仅提升了内容生产的效率和质量，还拓展了创作者的想象空间和收益渠道。当然，我们也要看到，AIGC并不是万能的。它虽然强大，但也需要创作者的智慧和创新来驱动。
展望未来，我相信AIGC将继续在内容生产领域发挥重要作用，推动自媒体行业的蓬勃发展。同时，我也期待更多的创作者能够抓住这个机遇，利用AIGC创造出更多有价值、有深度的内容，为我们的世界增添更多色彩和活力。
用，推动自媒体行业的蓬勃发展。同时，我也期待更多的创作者能够抓住这个机遇，利用AIGC创造出更多有价值、有深度的内容，为我们的世界增添更多色彩和活力。
目前 ControlNet 已经更新到 1.1 版本，相较于 1.0 版本，ControlNet1.1 新增了更多的预处理器和模型，每种模型对应不同的采集方式，再对应不同的应用场景，每种应用场景又有不同的变空间
我花了一周时间彻底把ControlNet1.1的14种模型研究了一遍，跑了一次全流程，终于将它完整下载好整理成网盘资源。
其总共11 个生产就绪模型、2 个实验模型和 1 个未完成模型，现在就分享给大家，点击下方卡片免费领取。
1. 线稿上色
**方法：**通过 ControlNet 边缘检测模型或线稿模型提取线稿（可提取参考图片线稿，或者手绘线稿），再根据提示词和风格模型对图像进行着色和风格化。
**应用模型：**Canny、SoftEdge、Lineart。
Canny 示例：（保留结构，再进行着色和风格化）
2. 涂鸦成图
方法：通过 ControlNet 的 Scribble 模型提取涂鸦图（可提取参考图涂鸦，或者手绘涂鸦图），再根据提示词和风格模型对图像进行着色和风格化。
应用模型：Scribble。
Scribble 比 Canny、SoftEdge 和 Lineart 的自由发挥度要更高，也可以用于对手绘稿进行着色和风格处理。Scribble 的预处理器有三种模式：Scribble_hed，Scribble_pidinet，Scribble_Xdog，对比如下，可以看到 Scribble_Xdog 的处理细节更为丰富：
Scribble 参考图提取示例（保留大致结构，再进行着色和风格化）：
3. 建筑/室内设计
**方法：**通过 ControlNet 的 MLSD 模型提取建筑的线条结构和几何形状，构建出建筑线框（可提取参考图线条，或者手绘线条），再配合提示词和建筑/室内设计风格模型来生成图像。
**应用模型：**MLSD。
MLSD 示例：（毛坯变精装）
这份完整版的ControlNet 1.1模型我已经打包好，需要的点击下方插件，即可前往免费领取！
4. 颜色控制画面
**方法：**通过 ControlNet 的 Segmentation 语义分割模型，标注画面中的不同区块颜色和结构（不同颜色代表不同类型对象），从而控制画面的构图和内容。
**应用模型：**Seg。
Seg 示例：（提取参考图内容和结构，再进行着色和风格化）
如果还想在车前面加一个人，只需在 Seg 预处理图上对应人物色值，添加人物色块再生成图像即可。
5. 背景替换
**方法：**在 img2img 图生图模式中，通过 ControlNet 的 Depth_leres 模型中的 remove background 功能移除背景，再通过提示词更换想要的背景。
**应用模型：**Depth，预处理器 Depth_leres。
**要点：**如果想要比较完美的替换背景，可以在图生图的 Inpaint 模式中，对需要保留的图片内容添加蒙版，remove background 值可以设置在 70-80%。
Depth_leres 示例：（将原图背景替换为办公室背景）
6. 图片指令
**方法：**通过 ControlNet 的 Pix2Pix 模型（ip2p），可以对图片进行指令式变换。
应用模型：ip2p，预处理器选择 none。
**要点：**采用指令式提示词（make Y into X），如下图示例中的 make it snow，让非洲草原下雪。
Pix2Pix 示例：（让非洲草原下雪）
7. 风格迁移
**方法：**通过 ControlNet 的 Shuffle 模型提取出参考图的风格，再配合提示词将风格迁移到生成图上。
**应用模型：**Shuffle。
Shuffle 示例：（根据魔兽道具风格，重新生成一个宝箱道具）
8. 色彩继承
**方法：**通过 ControlNet 的 t2iaColor 模型提取出参考图的色彩分布情况，再配合提示词和风格模型将色彩应用到生成图上。
**应用模型：**Color。
Color 示例：（把参考图色彩分布应用到生成图上）
这里就简单说几种应用：
1. 人物和背景分别控制
2. 三维重建
3. 更精准的图片风格化
4. 更精准的图片局部重绘
以上就是本教程的全部内容了，重点介绍了controlnet模型功能实用，当然还有一些小众的模型在本次教程中没有出现，目前controlnet模型确实还挺多的，所以重点放在了官方发布的几个模型上。
同时大家可能都想学习AI绘画技术,也想通过这项技能真正赚到钱，但是不知道该如何开始学习，因为网上的资料太多太杂乱了，如果不能系统的学习就相当于是白学，因为自身做副业需要，我这边整理了全套的Stable Diffusion入门知识点资料，大家有需要可以直接点击下边卡片获取，希望能够真正帮助到大家。
现在AI绘画还是发展初期，大家都在摸索前进。
但新事物就意味着新机会，我们普通人要做的就是抢先进场，先学会技能，这样当真正的机会来了，你才能抓得住。
如果你对AI绘画感兴趣，我可以分享我在学习过程中收集的各种教程和资料。
学完后，可以毫无问题地应对市场上绝大部分的需求。
这份AI绘画资料包整理了Stable Diffusion入门学习思维导图、Stable Diffusion安装包、120000+提示词库，800+骨骼姿势图，Stable Diffusion学习书籍手册、AI绘画视频教程、AIGC实战等等。
【Stable Diffusion学习路线思维导图】
【Stable Diffusion安装包（含常用插件、模型）】
【AI绘画12000+提示词库】
【AI绘画800+骨骼姿势图】
【AI绘画视频合集】