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AI 图像提示:公式和示例

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AI可以画出任何东西——但如果用两个字来描述图片,它会产生黏液. 随机结果和你想要的镜头之间的区别几乎总是在即时. 让我们来细分一个工作公式和结构 这样你就能得到你想象中的图像 而不是模型猜到的

多么及时啊

一个图像提示并不是一个词——它是一个场景的描述. 一个强烈的请求回答了几个问题:所显示的,在什么风格,在什么光下,从什么角度,以及什么细节. 你回答得越具体,结果就越接近你的愿景. 一个模糊的"美丽的城市"将一切留给了模型;一个详细的描述确定了它的界限. 学会像导演一样思考,而不是像搜索吧。

工作快速公式

记住一个简单的结构:主题和动作,然后是风格,再是光和气氛,再是组成和角度,再是细节和质量. 例如:一个老年的渔夫修补了一网一油的花样,软的晨光,一面特写,一面被风化了的相貌,温暖的音调. 通过一次改变一个街区, 你学会了影响什么。 这个公式不是一个严格的规则,而是一个框架,可以使你免于混乱的试验和错误.

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负提示: 要删除什么

有时更须说出所不愿见. 许多工具支持一个负面的快取——一个可以排除的东西列表:多出手指,被扭曲的面相,图像上的文字,模糊,水印. 它明显地提高了好镜头的比例,尤其是与人。 如果工具没有独立的字段,在请求中加入禁用右侧并加上"不". 一个小的停止列表可以节省数十个再生和很多神经.

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参考文献、样式和外观比

要降落你想要的外观, 命名一个特定的风格,时代,技术,或情绪 而不是一个模糊的"好"。 设定与任务相比:故事垂直,封面水平,外观平方. 具体说明详细程度和框架——近、中、广。 如果工具接受一个参考图像,则使用它来设置组成或调色板. 当你锁定有效的措辞并重新使用时,可重复性就会出现。

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如何快速提升您的提示

Mastery并非出自于对"魔法词"的回忆,而出自于对模型如何读取请求的理解. 一次改变一个块,保存工作到个人库的提示,并分析为什么一个变体工作,另一个变体工作不工作. 正是系统的方法将获得一致结果的人与旋转轮盘的人分开. 这在指导实践中比收集随机论坛提示更符合逻辑。

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常见问题

为什么AI画的不是我要求的?

请求往往过于笼统,模型本身就填入了细节. 添加样式、光和组成,并用负提示去除过量。 具体性几乎总是能解决问题.

我必须用英语写提示吗?

许多工具理解不同语言的请求,但质量可能有所不同. 如果结果很弱,请尝试重写或翻译关键词. 请求的结构比语言本身更重要.

什么是负面的提示?

这是一份清单,列出从图像中排除哪些内容:文物,额外细节,文字,歪曲. 它有助于减少典型的生成错误,并提升好镜头的分量,特别是在绘制人物时.