创作灵感来源于我小时候的一个经历：大概5岁的时候，我在花园里发现了一只小刺猬，特别喜欢，于是我强行收养了它一段时间，后来我带它去麦田里玩耍的时候，它悄悄跑掉了，先呈现下最终效果图：
生成步骤
故事创意： 可以是一个角色、一个场景、一个情感或任何能激发创造力的元素。例如，构思了一个场景：「小女孩波妞在花园里发现了一只小刺猬」。
使用GPT拓展故事场景： 拥有了初始创意后，转向GPT来丰富这个故事。我们可以和GPT讨论这个场景/角色的细节，比如小姑娘的外形，小刺猬的特点等，结合我们自己的预期来明确角色的典型特征，然后GPT可以继续帮助我们构建故事的背景，提供人物对话，甚至构思可能的情节发展。
使用GPT生成DALL-E提示： 利用GPT提供的场景描述，我们接着创建一个DALL-E提示，用于生成对应的绘本插画。
使用DALL-E生成插画： DALL-E可以将自然语言提示转化为一幅绘本插画。DALL-E的强大能力可以捕捉我们通过文字所描述的细节，并将其具象化。
通过绘图软件进行编辑 ：给插画添加故事场景文字说明。
经验总结
风格一致性: 保持整个故事中插画的风格一致是个很大的挑战，尤其是当每幅图像都是独立生成时。
细节问题导致的生成质量不一: DALL-E在处理复杂指令时无法精确控制图像中的所有细节，导致结果与预期有所偏差，细节不够时候，生成的图像很容易不符合预期，需要多次修改提示语，一步步试验总结才得到了满意的结果。
故事与图像的整合: 故事情节可能需要根据生成的图像进行调整，或者反过来，这可能会影响故事的连贯性和流畅性。
其他： 能明显感觉到 DALL-E 在风格多样化的图像方面表现不如 Midjourney ，但是图像细节完成方面要比 Midjourney 好一些，DALL-E 太ZZ正确了，只要提示语带着黑眼睛和黑头发的特征，就很容易生成黑皮肤非裔小女孩。
