LarpGPT · गाइड
फोटो-यथार्थवादी छवि संकेत की शारीरिक रचना
एक प्रॉम्प्ट का प्रत्येक भाग एक छवि जनरेटर के अंदर क्या करता है, प्रति निर्णय एक वाक्य विशेषणों की दीवार से बेहतर क्यों काम करता है, और जिस चीज ने इसे काम किया है उसे तोड़े बिना प्रॉम्प्ट को कैसे अनुकूलित किया जाए।
इस गाइड में15
संकेत एक संक्षिप्त शब्द है, जादू नहीं
छवि संकेतों के बारे में सबसे लगातार गलत धारणा यह है कि कुछ शब्द जादू हैं और काम उन्हें इकट्ठा करना है। वास्तव में जो काम करता है वह एक ऐसे फोटोग्राफर को जानकारी देने के करीब है जो सवाल नहीं पूछ सकता। आप एक ऐसे दृश्य का वर्णन कर रहे हैं जिसे किसी को स्थापित करना, प्रकाश डालना और शूट करना है, और आपके द्वारा बताए गए प्रत्येक निर्णय को मॉडल आपके लिए करता है, जो आमतौर पर आपके द्वारा पूछे गए सबसे औसत संस्करण की ओर होता है।
प्रति निर्णय एक वाक्य
लंबे संकेत इसलिए विफल नहीं होते क्योंकि वे लंबे होते हैं बल्कि इसलिए विफल होते हैं क्योंकि वे अविभाज्य होते हैं। एक वाक्य में बीस विशेषण एक-दूसरे से प्रतिस्पर्धा करते हैं और मॉडल उनका औसत निकालता है। एक ही सामग्री को छोटे-छोटे वाक्यों में विभाजित किया जाता है, जिनमें से प्रत्येक एक निर्णय लेता है, कहीं अधिक पूर्वानुमानित परिणाम उत्पन्न करता है। यह संकेत को संपादन योग्य भी बनाता है, क्योंकि आप देख सकते हैं कि कुछ गलत होने पर कौन सा वाक्य बदलना है।
विषय सबसे पहले आता है और सबसे अधिक महत्व रखता है
पद मायने रखता है. किसी संकेत में जो पहले दिखाई देता है, उसे आम तौर पर अधिक महत्व दिया जाता है, इसलिए विषय सामने आता है, ठोस रूप से वर्णित होता है। एक ठोस विषय वह है जिसकी आप तस्वीर ले सकते हैं: एक वस्तु, एक स्थान, भौतिक गुणों वाली एक स्थिति। अमूर्त विषय मॉडल को निर्माण के लिए कुछ नहीं देते हैं और यह स्थान को भरने के लिए कुछ सामान्य का आविष्कार करेगा।
जो दिखाई देगा उसका वर्णन करें, न कि जो महसूस किया गया है उसका वर्णन करें
यह एकमात्र सर्वाधिक उपयोगी विद्या है। उदासी जैसा शब्द एक व्याख्या है, और मॉडल को यह अनुमान लगाना होगा कि कौन सी दृश्य व्यवस्था इसे उत्पन्न करती है। खिड़की पर बारिश, एक जलता हुआ लैंप, एक खाली कुर्सी: ये ऐसी चीजें हैं जिन्हें कैमरा रिकॉर्ड करता है। प्रभाव के बजाय कारण लिखें, और प्रभाव कहीं अधिक स्थिरता के साथ अपने आप आ जाता है।
दृश्य बाधाओं को निर्धारित करता है
सेटिंग सजावट नहीं है. यह निर्धारित करता है कि कौन सा प्रकाश उपलब्ध है, इसे प्रतिबिंबित करने के लिए कौन सी सतहें मौजूद हैं, पृष्ठभूमि में क्या दिखाई दे सकता है, और सब कुछ किस पैमाने पर पढ़ा जा सकता है। बिना किसी बताई गई सेटिंग के विस्तार से वर्णित विषय को कहीं सामान्य रखा जाएगा, और सामान्य सेटिंग तब विषय के बारे में आपके द्वारा चुने गए आधे विकल्पों का खंडन करेगी।
क्षण एक दृश्य को एक तस्वीर तक सीमित कर देता है
दिन का समय, मौसम और मौसम अधिकांश लोगों की अपेक्षा से अधिक काम करते हैं, क्योंकि प्रत्येक व्यक्ति अपने साथ संपूर्ण प्रकाश व्यवस्था लेकर आता है। शरद ऋतु में देर दोपहर का तात्पर्य धीमी गर्म धूप, लंबी छाया और एक विशेष रंग से है, ये सभी चार शब्दों से बने हैं। अधिकांश संकेतों में क्षण का नामकरण सबसे प्रभावी वाक्य है।
प्रकाश एक निर्णय है, कोई बाद का विचार नहीं
तस्वीरें बड़े पैमाने पर प्रकाश से बनी होती हैं, और एक अस्थिर प्रकाश विकल्प एक सपाट, समान रूप से प्रकाशित छवि के लिए सबसे तेज़ मार्ग है जो सिंथेटिक दिखता है। बताएं कि प्रकाश कहां से आता है और किस प्रकार का है। बाईं ओर से खिड़की की रोशनी. एक एकल ओवरहेड स्रोत. घटाटोप आसमान. पत्तियों के माध्यम से सीधी धूप. प्रत्येक एक ही विषय और दृश्य से एक अलग छवि बनाता है।
कठोर और नरम प्रकाश अलग-अलग कार्य करते हैं
छोटे या दूर के स्रोत से आने वाला प्रकाश कठोर होता है: तेज छाया वाले किनारे, उच्च कंट्रास्ट, दृश्यमान बनावट। बड़े या विसरित स्रोत से प्रकाश नरम होता है: धीरे-धीरे छाया, कम विपरीत, नरम सतह। आप जो नाम चाहते हैं उसका नामकरण मूड के बारे में किसी भी विशेषण की तुलना में मॉडल को छवि के मूड के बारे में अधिक बताता है।
मॉडल संरचना निर्देशों का पालन कर सकता है
फ़्रेमिंग शब्द उपयोगी हैं क्योंकि वे स्पष्ट हैं। क्लोज़-अप, वाइड शॉट, आँख का स्तर, निचला कोण, ओवरहेड। चाहे विषय केन्द्रित हो या एक ओर हटकर। इसके आगे क्या है और पीछे क्या है. ये वे शब्द हैं जिनका उपयोग एक फोटोग्राफर सेट पर करेगा, और वे साफ-सुथरे अनुवाद करते हैं क्योंकि वे स्वाद के बजाय ज्यामिति का वर्णन करते हैं।
लेंस भाषा, और यह वास्तव में क्या करती है
एक विस्तृत फोकल लंबाई गहराई को बढ़ा देती है और निकट की चीज़ों को बड़ा बना देती है। एक लंबी फोकल लंबाई दूरी को संपीड़ित करती है और परतों को समतल करती है। एक विस्तृत एपर्चर पृष्ठभूमि को फोकस से बाहर कर देता है और विषय को अलग कर देता है। ये शब्द संकेतों में काम करते हैं क्योंकि वे वास्तविक ऑप्टिकल व्यवहार के अनुरूप हैं, और धुंधली पृष्ठभूमि के लिए पूछने की तुलना में क्षेत्र की उथली गहराई के लिए पूछना अधिक सटीक है।
रंग, संयमित
दो या तीन रंगों का नामकरण एक सुसंगत छवि बनाता है। आठ का नामकरण कीचड़ पैदा करता है, क्योंकि मॉडल उन सभी को शामिल करने की कोशिश करता है और कोई भी हावी नहीं होता है। यदि कोई रंग मायने रखता है, तो उसे पूरी तस्वीर के बजाय किसी वस्तु से जोड़ दें: एक लाल दरवाजा लाल रंग के दृश्य की तुलना में बेहतर पढ़ता है, और यह शेष पैलेट को प्रकाश का अनुसरण करने के लिए स्वतंत्र छोड़ देता है।
एक समय में एक चीज़ बदलें
जब कोई परिणाम करीब लेकिन गलत होता है, तो सहज प्रवृत्ति संकेत को फिर से लिखने की होती है। इसका प्रतिरोध करें। एक वाक्य बदलें, पुनः बनाएं और देखें कि क्या हुआ। यह प्रति प्रयास धीमा है और कुल मिलाकर बहुत तेज़ है, क्योंकि आप सीखते हैं कि प्रत्येक वाक्य क्या कर रहा है। एक दोबारा लिखा गया संकेत जो काम करता है वह आपको कुछ भी नहीं सिखाता जिसे आप कल दोबारा उपयोग नहीं कर सकते।
आपके द्वारा त्यागे गए संस्करण रखें
एक संकेत जिसने कुछ दिलचस्प तो पैदा किया लेकिन वह नहीं जो आप चाहते थे, वह रखने लायक है। त्वरित पुस्तकालय उन्हीं से निर्मित होते हैं, न कि सफलताओं से, क्योंकि निकट-चूक वह होती है जिसे आप तब अनुकूलित करते हैं जब अगला संक्षिप्त विवरण थोड़ा अलग होता है। परिणाम वास्तव में कैसा दिखता था, इस पर एक नोट अकेले संकेत से अधिक मूल्यवान है।
संरचना को तोड़े बिना अनुकूलन करें
जब आप किसी प्रॉम्प्ट का पुन: उपयोग करते हैं, तो विषय और सेटिंग को स्वैप करें और पहले प्रकाश, रचना और लेंस वाक्यों को अकेला छोड़ दें। ये वे भाग हैं जो छवि को फोटोग्राफिक बनाते हैं, और ये वे भाग हैं जिन्हें लोग तब हटा देते हैं जब कोई संकेत बहुत लंबा लगता है। जब नया विषय काम कर रहा हो तो उन्हें जानबूझकर, एक-एक करके बदलें।
कहो छवि क्या है
इस तरह से बनाई गई छवियां तस्वीरें नहीं हैं, और ऐसा कहने के मानक पहले से ही मौजूद हैं। IPTC डिजिटल स्रोत प्रकार शब्दावली ऐसे मान प्रदान करती है जो जेनेरेटिव एआई का उपयोग करके बनाए गए मीडिया से वास्तविक जीवन से लिए गए डिजिटल कैप्चर को अलग करती है, और C2PA विनिर्देश परिभाषित करता है कि मूल जानकारी एक फ़ाइल के साथ कैसे यात्रा करती है। जहां छवि को किसी वास्तविक चीज़ के रिकॉर्ड के लिए लिया जा सकता है, उसे लेबल करें। LarpGPT संकेत और संदर्भ सामग्री प्रदान करता है, और आप जो उत्पन्न करते हैं वह उपयोग करने के लिए आपका और प्रकट करने के लिए आपका है।
सवाल
लंबी छवि संकेत अक्सर विफल क्यों हो जाते हैं?
क्योंकि वे अविभाज्य हैं, इसलिए नहीं कि वे लंबे हैं। एक वाक्य में बीस विशेषण प्रतिस्पर्धा करते हैं और मॉडल उनका औसत निकालता है। एक ही सामग्री को एक-एक निर्णय वाले छोटे वाक्यों में विभाजित करें और परिणाम कहीं अधिक पूर्वानुमानित हो जाएगा।
क्या मुझे मूड का वर्णन करना चाहिए या जो दिखाई दे रहा है?
जो दिख रहा है. उदासी जैसा शब्द एक व्याख्या है जिसका मॉडल को अनुमान लगाना होता है। खिड़की पर बारिश, एक जलता हुआ लैंप, एक खाली कुर्सी ऐसी चीजें हैं जिन्हें कैमरा रिकॉर्ड करता है। कारण लिखो और मनोदशा अनुसरण करती है।
क्या किसी त्वरित शब्द में शब्दों का क्रम मायने रखता है?
हाँ। जो चीज़ पहले दिखाई देती है उसे आम तौर पर अधिक महत्व दिया जाता है, इसलिए विषय सामने के निकट होता है, इतना ठोस वर्णन किया गया है कि आप उसकी तस्वीर ले सकते हैं।
क्या फोकल लेंथ जैसे कैमरा शब्द वास्तव में काम करते हैं?
वे ऐसा करते हैं, क्योंकि वे वास्तविक ऑप्टिकल व्यवहार के अनुरूप हैं। एक विस्तृत फोकल लंबाई गहराई को बढ़ा देती है, एक लंबी लंबाई इसे संकुचित कर देती है, और एक विस्तृत एपर्चर विषय को अलग कर देता है। धुंधली पृष्ठभूमि के लिए पूछने की तुलना में क्षेत्र की उथली गहराई के लिए पूछना अधिक सटीक है।
मुझे AI-जनित छवि को कैसे लेबल करना चाहिए?
मानक मौजूद हैं. IPTC डिजिटल सोर्स टाइप शब्दावली जेनरेटिव एआई का उपयोग करके बनाए गए मीडिया से वास्तविक जीवन से नमूना किए गए डिजिटल कैप्चर को अलग करती है, और C2PA विनिर्देश परिभाषित करता है कि फ़ाइल के साथ उद्गम कैसे यात्रा करता है। किसी भी ऐसी चीज़ को लेबल करें जिसे किसी वास्तविक चीज़ के रिकॉर्ड के रूप में लिया जा सके।
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