LarpGPT · Guías
Explicación de las indicaciones negativas: cuándo usarlas y cómo
Qué mensaje negativo es, qué herramientas de imagen documentan una, cómo funcionan --no de Midjourney y negative_prompt de Stable Diffusion y por qué usarlas con moderación.
En esta guía13
Qué mensaje negativo es
Un mensaje negativo es una lista de cosas que no desea en una imagen generada, que se entrega a la herramienta por separado de la descripción de lo que sí desea. En lugar de escribir una calle de noche sin gente, describe la calle y coloca a las personas en la lista negativa. La idea es simple, pero las herramientas la manejan de manera muy diferente y algunas no ofrecen ningún campo negativo separado. Saber en qué situación te encuentras te ahorra muchos intentos fallidos.
Por qué escribir no dentro del mensaje a menudo falla
Los modelos de imágenes responden a las palabras presentes en una indicación. Mencionar algo, incluso para excluirlo, puede incluirlo en el cuadro. La documentación de Midjourney da exactamente este tipo de ejemplo como un mal mensaje: una pintura de naturaleza muerta descrita como sin fruta, o con una solicitud cortés de no agregar fruta. La alternativa recomendada es mover los elementos no deseados al parámetro dedicado. La misma lógica se aplica en otros lugares: una oración llena de exclusiones mantiene las cosas excluidas en la atención del modelo.
Midjourney: el parámetro --no
Midjourney documenta un parámetro --no, agregado al final del mensaje y seguido del elemento o lista de elementos que no desea, separados por comas. Su propio ejemplo es "bodegón pintura gouache --no fruta, manzana, pera". La documentación también explica que usar --no es lo mismo que darle a parte de un mensaje múltiple un peso de menos 0,5, lo cual es un recordatorio útil de que reduce algo en lugar de garantizar su ausencia.
La trampa en --no de Midjourney
La misma documentación advierte que la moderación de Midjourney lee cada palabra después de --no de forma independiente. Una frase como ropa moderna se lee como dos palabras separadas, y la palabra ropa por sí sola puede generar una advertencia. En casos como ese, la documentación recomienda incluir el tipo de ropa que desea en el mensaje principal en lugar de usar --no. En términos más generales, mantenga cada elemento excluido en una palabra única e inequívoca, siempre que pueda.
Stable Diffusion: el argumento de negative_prompt
En la biblioteca Hugging Face diffusers, la canalización de texto a imagen Stable Diffusion tiene un argumento negative_prompt opcional, descrito en su documentación como el mensaje o mensajes que guían qué no incluir en la generación de imágenes. La documentación agrega un detalle que vale la pena conocer: el mensaje negativo se ignora cuando no se utiliza la guía, es decir, cuando la escala de guía está por debajo de uno.
Modelos de imagen de ChatGPT y OpenAI
La documentación de generación de imágenes de OpenAI, al momento de escribir este artículo, no describe un campo de aviso negativo separado para sus modelos GPT Image. Con las herramientas conversacionales aún puedes escribir exclusiones en una oración, pero el enfoque más confiable es el que funciona en todas partes: describir lo que debería estar ahí. Si no quieres que haya gente en una calle, describe una calle vacía al amanecer con las tiendas aún cerradas. Eso le da al modelo una imagen positiva que construir en lugar de una lista de cosas que se deben evitar.
Describe la alternativa primero.
Antes de buscar algo negativo, pregunta qué quieres en lugar del elemento no deseado. El desorden de un escritorio se convierte en un escritorio despejado con una libreta y una lámpara. Un fondo ajetreado se convierte en un simple muro de hormigón. Las sombras duras se convierten en una suave luz nublada. Casi todos los negativos tienen una versión positiva, y la versión positiva normalmente funciona mejor porque restringe la imagen en lugar de dejar un espacio que el modelo llena con otra cosa.
Cuando un mensaje negativo es la herramienta adecuada
Los negativos son más útiles para cosas que tienden a parecer no deseadas y no tienen un opuesto positivo natural: texto, letras, marcas de agua, logotipos, bordes o marcos. También ayudan cuando un generador sigue agregando un elemento recurrente, como personas en un paisaje o un destello de lente en una puesta de sol, después de haber descrito la escena claramente. En esos casos, una breve exclusión es más sencilla que reescribir toda la escena.
Mantenga la lista corta
Las largas listas negativas son un hábito común que se copia de mensajes compartidos, a menudo llenas de palabras genéricas sobre la calidad. Rara vez ayudan y pueden hacer que los resultados sean más difíciles de predecir, porque cada palabra de la lista empuja la imagen en alguna dirección. Comience sin ningún aspecto negativo. Agregue uno solo cuando siga apareciendo un elemento específico no deseado, verifique si funcionó y elimínelo nuevamente si no funcionó. Es más fácil razonar sobre dos o tres elementos precisos que sobre veinte vagos.
Utilice sustantivos, no cualidades.
Los negativos funcionan mejor con cosas concretas: texto, personas, automóviles, árboles, marcas de agua. Cualidades abstractas como feo, malo o de baja calidad son difíciles de interpretar para un modelo y no dicen nada sobre lo que realmente se desea cambiar. Si una imagen se ve mal, averigüe qué tiene de malo físicamente, ya sean las manos, los reflejos o un objeto adicional, y aborde eso directamente, ya sea en la descripción o con una exclusión precisa.
Prueba un negativo a la vez
Trate un negativo como cualquier otro cambio en un aviso. Genere la imagen sin ella, luego agregue una única exclusión y genere nuevamente, manteniendo todo lo demás igual. Si el elemento no deseado desaparece y nada más se rompe, consérvalo. Si la imagen cambia de una forma que no esperabas, el negativo estaba haciendo más de lo que pretendías. Este hábito también te enseña qué exclusiones vale la pena guardar para más adelante y cuáles eran supersticiones.
Los negativos no reemplazan la verificación.
Ninguna exclusión garantiza una ausencia. Midjourney describe --no como una reducción de peso y diffusers describe negative_prompt como una guía. Mire cada imagen antes de usarla: aún puede aparecer texto en los carteles, puede aparecer una forma similar a un logotipo en la ropa y puede aparecer una figura en la distancia. Si se puede tomar una imagen para una fotografía real, etiquétela como generada.
Donde encaja LarpGPT
LarpGPT es una biblioteca de sugerencias fotográficas para escenas de viajes, arquitectura, automóviles y estilo de vida, escritas principalmente como descripciones positivas del tema, la composición, la iluminación y la lente, lo que reduce la necesidad de largas listas negativas. Copia un mensaje en el generador de imágenes que ya usa y agrega cualquier exclusión que admita la herramienta. LarpGPT no genera imágenes y los resultados varían entre intentos.
Preguntas
¿Qué es un mensaje negativo?
Una lista de cosas que no desea en una imagen generada, que se proporciona por separado de la descripción principal. Midjourney usa el parámetro --no y Stable Diffusion en la biblioteca diffusers usa un argumento negative_prompt.
¿ChatGPT admite mensajes negativos?
La documentación de generación de imágenes de OpenAI no describe un campo de mensaje negativo separado al momento de escribir este artículo. En cambio, describir lo que desea, como una calle vacía en lugar de una calle sin gente, es el enfoque más confiable.
¿Por qué escribir sin algo lo añade a la imagen?
Los modelos responden a las palabras presentes en la indicación, por lo que nombrar un objeto, incluso para excluirlo, puede incorporarlo a la imagen. La documentación de Midjourney enumera esto como un patrón de aviso incorrecto y recomienda el parámetro --no en su lugar.
¿Cuántos elementos debe contener una indicación negativa?
Tan pocos como sea posible. Comience sin ninguno, agregue un elemento específico cuando siga apareciendo un elemento no deseado y elimínelo si no ayuda. Las listas genéricas largas hacen que los resultados sean más difíciles de predecir.
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