모델의 약점을 피하십시오. JSON 반환 {"problem":"...","prompt":"...","negative":"...","fix":"..."}: problem - 예상되는 아티팩트, prompt - 문제 영역을 숨기는 재작업된 장면, negative - 일어나지 말아야 할 일, fix - 트릭 우회(이동 단순화, 브러시 클로즈업 제거, 편집 시 텍스트 추가).
AI 비디오에는 예측 가능한 약점이 있으며, 프로는 이에 맞서 싸우는 것이 아니라 이를 해결하기 위해 노력합니다. 일반적인 인공물(프레임에 눈에 보이는 결함): "떠다니는" 손가락과 여분의 팔다리, 비뚤어진 텍스트와 로고, 깜박이는 텍스처, "호흡"하고 변화하는 얼굴, 서로 통과하는 물체. 이유의 메커니즘: 신경망은 확률로 픽셀을 예측하고 복잡한 기하학적 구조(손, 글자)에서 가장 자주 실수를 합니다. 회피 레버: 문제 영역을 카메라에서 멀리 두거나 움직이는 중(빠른 움직임으로 손 결함을 가림), 손 클로즈업을 피하고 모델에게 묻지 않고 편집 시 별도로 텍스트를 추가합니다. 강력한 도구는 부정적인 설명입니다. 하지 말아야 할 항목을 나열합니다("추가 손가락 없음, 왜곡된 얼굴 없음, 흔들림 없음, 텍스트 없음"). 내부자: 부정적인 메시지는 긍정적인 메시지의 절반보다 더 중요한 경우가 많습니다. 이는 가장 빈번한 실패를 차단합니다. 두 번째 기술은 더 짧은 비디오와 더 적은 동작입니다. 대부분의 아티팩트는 시간과 움직임의 복잡성에 따라 커집니다. 흔한 실수는 행운을 바라며 동일한 복잡한 프레임을 수십 번 생성하는 것입니다. 장면을 단순화하고 문제 영역을 숨기고 부정적인 요소를 추가하는 것이 더 빠릅니다.
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