LarpGPT · ガイド
AI 写真プロンプトを最初から構築する方法
画像プロンプトを書くための反復可能な順序、各部分に何を入れるか、結果を平坦にするよくある間違い、そして毎回の試行で何かを学べるように反復する方法。
なぜ構造が語彙に勝るのか
人々はかつて検索演算子を集めていたのと同じ方法でプロンプトワードを集めますが、結果は一貫性がありません。一貫した結果を生み出すのは、毎回従う順序です。すべてのプロンプトが同じ形状であれば、2 つの試行を比較して何が変わったかを知ることができ、セッションごとに同じ教訓を再発見する必要がなくなります。
機能する順序
被写体、設定、瞬間、光、構図、レンズ、色。 7 つのスロット、それぞれ 1 つの短い文。すべてのプロンプトに 7 つすべてが必要なわけではありませんが、この順序で書くことは、矛盾を調整するためにモデルを残すのではなく、最初の文が写真家が作業する方向に後の文を制約することを意味します。
まずは撮影できそうな被写体から始めましょう
主題を、材質、サイズ、状態、向きなどの特性を持つ物理的なものとして書きます。風化した真鍮のドアハンドルが被写体です。エレガンスはそうではありません。テストは、撮影に派遣された写真家が何を探すべきかを知っているかどうかであり、答えがノーであれば、モデルも推測していることになります。
次に、それを特定の場所に配置します
設定は、どのような光が存在し、被写体を取り囲むかを決定するため、曖昧な設定は正確な被写体を台無しにします。部屋、通り、風景の種類と、実際にそこにあるであろうものの名前を 1 つまたは 2 つ挙げてください。 2 つの具体的な詳細が、雰囲気の段落よりもシーンをしっかりと固定します。
その瞬間に名前を付ける
時刻、天気、季節。この文はそれぞれが照明条件全体を伝えているため、非常に効率的です。雨の後の朝は、濡れた表面、拡散した光、そして涼しげな雰囲気を 4 つの言葉で表現します。これをスキップするとモデルは選択することになり、最も興味のない光である明るい正午を選択する傾向があります。
光を明示的にする
それがどこから来たのか、そしてそれがどのようなものであるかを述べてください：左側の窓、1つの頭上のランプ、曇り空、直射日光。ハードかソフトかを追加します。これは、写真として読み取られる画像とレンダリングとして読み取られる画像を最も確実に区別する文であり、最も省略されることが多い文です。
写真を額縁に入れる
写真家がセットで使用する言葉を使用してください。これらの言葉は幾何学を説明し、きれいに翻訳できるからです。クローズアップでもワイドでも。アイレベル、ローアングル、またはオーバーヘッド。被写体が中央にあるか、片側にずれています。前にあるものと後ろにあるもの。ここでのあいまいさは、適切なプロンプトが奇妙に構成された結果を生み出す場合に発生します。
必要に応じてレンズの動作を追加する
焦点距離が広いと奥行きが誇張され、近くのものを拡大します。焦点距離が長いとレイヤーが圧縮されます。絞りが広いと背景がぼやけ、被写体が孤立します。画像にとって効果が重要な場合はこれらを使用し、そうでない場合は省略します。習慣で追加されたレンズ文は理由もなく結果を制約するためです。
色は 2 つまたは 3 つの選択肢に留めてください
短いパレットは一貫したイメージを生成し、長いパレットは泥を生成します。色が重要な場合は、フレーム全体ではなくオブジェクトに付けてください。赤い扉が効いています。赤く染まったシーンは、光についてあなたが言ったことと戦います。
どのように感じられるべきかではなく、何が見えるべきかを言う
初稿で最もよくある失敗は、雰囲気のある文章です。それぞれを、それを生成する物理的な配置に置き換えます。この 1 つの置換により、モデルが解釈する必要があるものを構築できるものに変換するため、他のどの変更よりも多くのプロンプトが改善されます。
形容詞の重ね合わせを避ける
美しく、見事で、非常に詳細な、傑作とその親戚はほとんど相殺されます。これらは、カメラが記録できるものは何も記述しておらず、トレーニング データが単語に関連付けられているもの (通常は一般的な外観) に結果を押し付けます。それらをカットすると、空いたスペースが実際の決定を下すことができます。
ネガティブは最後の手段
望ましくないものが表示され続ける場合、通常の原因は、プロンプトがそれを示唆していることです。写真に写っている机にはたいていラップトップがあるため、机を求めるプロンプトではラップトップが表示されることがよくあります。否定を追加することは、代わりにそこにあるべきものを説明するよりも信頼性が低くなります。塗りつぶされたスペースには、望ましくないものを保持することもできないためです。
一度に 1 文ずつ繰り返す
結果が近い場合は、文を 1 つだけ変更して再生成します。その文が何を制御しているのかを学び、その知識はその後のすべてのプロンプトに反映されます。すべてを一度に書き直すと、イメージは良くなりますが、理解はできません。つまり、次の概要は再びゼロから始まります。
各試行の結果を記録してください
プロンプトと返された内容を 1 行保存します。ニアミスは、次のリクエストがわずかに異なる場合に適応するものであるため、成功よりも価値があります。注釈のないプロンプトのライブラリは、6 か月後には信頼できなくなる文字列のリストです。
構造を再利用し、コンテンツを置き換えます
機能するプロンプトを適応させるには、最初に被写体と設定を交換し、光、構図、レンズはそのままにしておきます。それらの文章が画像を写真的に見せるのです。変更する場合は、何が起こったのかわかるように、一度に 1 つずつ変更してください。 LarpGPT は、開始するためのプロンプトと参考資料を提供しており、生成したものは自分で使用し、開示することができます。