爆火的AI博主，是“摇钱树”还是“坑”？（附实测教程）

这段时间，平均一周就有一位虚拟博主火爆出圈。

自此前Instagram博主Emily靠堪称完美的颜值在Ins4周内涨粉超20万之后，最近，外网又有一位叫Lexi Love的AI博主火了。

Lexi Love的Ins账号数据

她的角色设定依旧是模特，背后的创作者靠发“假图”，妥妥实现了“躺着赚钱”。

据背后的创作团队Foxy AI称，Lexi每个月都能收到超20名用户的求婚、约会邀请，平均每月赚取3万美元（折合约人民币20余万元）。

当然，AI批量生成颜值博主已经不是什么新鲜事儿。此前，“头号AI玩家”盘点了2023年当红的AI虚拟博主，都各具特色。

这些AI博主的批量诞生，是否证明个人创作者打造AI虚拟博主更容易了?虚拟博主出圈的秘诀是什么?真能一出一个“摇钱树”?通过复盘AI虚拟博主的详细打造流程，我们试图找到其中答案。

受到西班牙AI模特Aitana成功赚取流量的启发，X平台博主“Emm”用Aitana上传的12张个人形象图，训练了一个LoRA模型。

他认为，2024年将是AI虚拟博主之年，完全由AI生成的角色将不再是一个概念，而是可以参与商业，直接赚钱。

结合“Emm”的创作经验，“头号AI玩家”也进行了一番实测。

在Scenario平台上，我先上传了5-15张图片作为数据集。（ps:以下方法仅是训练LoRA的简便方法，会使用Stable Diffusion进行模型训练的玩家可以跳过该步骤）

“Emm”提到，模型成功的关键是需要有多样化的训练数据集，包括各种角度、穿着、场景的照片。

因此在照片选择上，可以尽可能选择多背景、多表情、多种姿势的图片。上传完成后，AI会自动生成这些图片的标题描述，而具体的图片描述会影响后续模型的响应性能。

所以，在这一环节，我添加了关于“博主”的服装、姿势、表情和背景等详细信息，“一个女孩侧站，粉色卷发，粉丝比基尼”等细节。

每张上传的图片都会生成专属的图片描述，点击图片即可修改

之后，就可以选择相应的模型进行训练了，我选择了SDXL LoRA模型，实测下来整个过程需要20-30分钟。

在模型生成阶段，我还添加了特定的提示词，来提高生成质量，比如“需要电影质感、8K、高质量.......”，以及负面提示词，像“模糊、阴霾、毁容、嘈杂、变形”等防止生成结果出现崩坏。

训练Imma模型时，使用的负面提示词

完成模型后，就可以用它生成虚拟博主的形象照。

先来看下它是不是符合一致性要求，比如博主最重要的外貌是否一致，服装衣着能否改变等。

选择我们打造完成的LoRA模型，点击生成图片，和其他文生图工具一样，这里依旧需要输入相应的图片提示词、生成数量以及尺寸等等。

使用新模型生成的虚拟人物形象

可以看到，最终生成的“Aitana”还是和原版有一些神似，4张图片画风也比较统一。

AI虚拟博主的打造，关键是保证面部、身材等人物的一致性，而训练LoRA模型能够较大程度降低生成的随机性。

同样我还测试了一下是否能生成不同的表情，比如严肃、微笑或者惊讶，这一点对于打造出逼真的虚拟博主至关重要。

在添加了“smile”、“serious”、“surprised”表情提示词之后，模型能够较准确描绘各种情绪，特别是“微笑”这一表情刻画得格外生动。

基础提示词:long pink hair， brown dark eyes， cinematic photo， hasselblad，35mm， bokeh， Ghprl， portrait of a beautiful woman， leather jacket，8K， film， professional，4k， highly detailed， studio quality

另外，还需要测试一下模型能否适应各种场景。“头号AI玩家”此前盘点的虚拟博主，有的设定是旅行博主，经常周游世界，那么场景的变化能够丰富博主的相关人设，对于后续塑造虚拟博主，也是必不可少的一环。

根据场景不同，模型生成的图片

可以看到，模型对于场景的改变还是以虚化构图为主，和现实中环境还有一定的差距，但对于塑造虚拟人设来说，已经足够了。

除了训练一款LoRA模型之外，简单的文生图工具也有保证一致性的办法，只不过相比LoRA模型还是有一定的调整难度。

用Midjourney生成图片后，再打开浏览器复制黏贴图片URL，之后同一段描述词时，只要稍稍修改其中的场景关键词，也能尽可能固定生成人物的样貌。

经过实测， 现在训练一个画风稳定、能保证一致性的模型，成本变得更低，并且用户操作更方便，无代码也能速成。

不过，打造出来的虚拟博主真能靠脸出圈，大赚一笔吗?