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LarpGPT · 가이드

사실적인 이미지 프롬프트의 구조

프롬프트의 각 부분이 이미지 생성기 내에서 수행하는 작업, 결정당 하나의 문장이 형용사 벽보다 더 효과적인 이유, 작동하게 만든 것을 깨지 않고 프롬프트를 적용하는 방법.

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이 가이드의 내용15

프롬프트는 주문이 아니라 간략한 것입니다

이미지 프롬프트에 대한 가장 지속적인 오해는 특정 단어가 마법이고 그 단어를 수집하는 것이 임무라는 것입니다. 실제로 효과가 있는 것은 질문을 할 수 없는 사진가에게 브리핑을 하는 것에 더 가깝습니다. 당신은 누군가가 설정하고, 조명하고, 촬영해야 하는 장면을 설명하고 있으며, 언급하지 않은 모든 결정은 모델이 당신을 위해 내리는 결정이며, 일반적으로 당신이 요청한 것의 가장 평균적인 버전에 대한 것입니다.

결정 당 한 문장

긴 프롬프트는 길기 때문에 실패하는 것이 아니라 차별화되지 않기 때문에 실패합니다. 한 문장에 있는 20개의 형용사가 서로 경쟁하고 모델은 이를 평균화합니다. 동일한 콘텐츠를 각각 하나의 결정을 전달하는 짧은 문장으로 분할하면 훨씬 더 예측 가능한 결과가 생성됩니다. 또한 문제가 있을 때 어떤 문장을 바꿔야 할지 알 수 있으므로 프롬프트를 편집할 수 있습니다.

주제가 먼저 오고 가장 큰 비중을 차지합니다.

위치가 중요합니다. 프롬프트의 초기에 나타나는 것은 일반적으로 더 많은 가중치를 부여하므로 주제는 앞쪽에 속하며 구체적으로 설명됩니다. 구체적인 주제는 사진을 찍을 수 있는 대상, 장소, 물리적 특성이 있는 상황입니다. 추상적인 주제는 모델에 어떤 구성 요소도 제공하지 않으며 모델은 공간을 채우기 위해 일반적인 것을 발명하게 됩니다.

느껴지는 것이 아니라 눈에 보이는 것을 설명하세요.

이것이 가장 유용한 단 하나의 분야입니다. 멜랑콜리 같은 단어는 해석이며, 모델은 어떤 시각적 배열이 이를 생성하는지 추측해야 합니다. 창문에 내리는 비, 불이 켜진 등불, 빈 의자, 이런 것들을 카메라는 기록한다. 결과보다는 원인을 쓰면 효과는 훨씬 더 일관성 있게 저절로 나타납니다.

장면은 제약 조건을 설정합니다.

설정은 장식이 아닙니다. 어떤 빛을 사용할 수 있는지, 이를 반사하기 위해 존재하는 표면은 무엇인지, 배경에 무엇이 나타날 수 있는지, 모든 것이 어떤 크기로 판독되는지를 결정합니다. 명시된 설정 없이 자세히 설명된 주제는 일반적인 어딘가에 배치될 것이며, 그러면 일반적인 설정은 주제에 대해 선택한 것의 절반과 모순됩니다.

순간이 장면을 사진으로 압축한다

시간, 날씨, 계절은 대부분의 사람들이 기대하는 것보다 더 많은 작업을 수행합니다. 왜냐하면 각 항목에는 전체 조명 설정이 포함되어 있기 때문입니다. 가을의 늦은 오후는 낮고 따뜻한 태양, 긴 그림자, 특정 색상의 색조를 의미하며 모두 네 단어로 구성됩니다. 순간의 이름을 지정하는 것이 대부분의 프롬프트에서 가장 효율적인 문장입니다.

빛은 나중에 생각하는 것이 아니라 결정입니다

사진은 대부분 빛으로 만들어지며, 명시되지 않은 조명 선택은 합성처럼 보이는 평평하고 균일한 조명 이미지를 얻는 가장 빠른 경로입니다. 빛이 어디서 오는지, 어떤 종류인지 말해 보세요. 왼쪽에서 창 빛입니다. 단일 오버헤드 소스. 흐린 하늘. 나뭇잎을 통해 직사광선. 각각은 동일한 피사체와 장면에서 서로 다른 이미지를 생성합니다.

단단한 빛과 부드러운 빛은 서로 다른 역할을 합니다.

작거나 먼 광원에서 나오는 빛은 단단합니다. 그림자 가장자리가 선명하고 대비가 높으며 질감이 눈에 띕니다. 크거나 확산된 광원에서 나오는 빛은 부드럽습니다. 점진적인 그림자, 낮은 대비, 부드러운 표면입니다. 원하는 이름을 지정하면 분위기에 대한 형용사보다 이미지의 분위기에 대해 더 많이 모델에 알릴 수 있습니다.

모델이 따를 수 있는 구성 지침

프레이밍 용어는 모호하지 않기 때문에 유용합니다. 클로즈업, 와이드 샷, 눈높이, 로우 앵글, 오버헤드. 피사체가 중앙에 위치하는지 아니면 한쪽으로 치우쳐 있는지 여부. 앞에 무엇이 있고 뒤에 무엇이 있는지. 이것은 사진작가가 세트장에서 사용하는 단어이며 맛보다는 기하학을 설명하기 때문에 깔끔하게 번역됩니다.

렌즈 언어와 실제로 수행하는 작업

초점 거리가 넓으면 깊이가 과장되고 가까운 사물이 커집니다. 초점 거리가 길면 거리가 압축되고 레이어가 평평해집니다. 조리개를 넓히면 배경의 초점이 흐려지고 피사체가 분리됩니다. 이러한 용어는 실제 광학 동작에 해당하고 얕은 피사계 심도를 요구하는 것이 흐린 배경을 요구하는 것보다 더 정확하기 때문에 프롬프트에서 작동합니다.

색상, 절제된

두세 가지 색상의 이름을 지정하면 일관된 이미지가 생성됩니다. 8이라고 이름을 지정하면 모델이 모든 항목을 포함하려고 시도하지만 어느 것도 지배적이지 않기 때문에 진흙탕이 생성됩니다. 색상이 중요한 경우 전체 그림보다는 개체에 부착하십시오. 빨간색 문은 붉은 색으로 칠해진 장면보다 읽기가 더 좋으며 팔레트의 나머지 부분은 빛을 자유롭게 따라갈 수 있습니다.

한 번에 하나씩 변경하세요.

결과가 가깝지만 잘못된 경우 본능적으로 프롬프트를 다시 작성합니다. 저항하세요. 한 문장을 바꾸고, 재생성하고, 무엇이 움직였는지 살펴보세요. 각 문장이 무엇을 하는지 배우기 때문에 시도할 때마다 속도가 느려지고 전체적으로는 훨씬 빨라집니다. 재작성된 프롬프트는 내일 재사용할 수 있는 것이 아무것도 없다는 것을 가르쳐줍니다.

폐기하는 버전 유지

뭔가 흥미롭지만 원하는 것이 아닌 메시지는 보관할 가치가 있습니다. 프롬프트 라이브러리는 성공이 아닌 이러한 것으로부터 구축됩니다. 왜냐하면 다음 브리핑이 약간 다를 때 적응할 수 있는 것이 아슬아슬하기 때문입니다. 결과가 실제로 어떻게 생겼는지에 대한 메모는 프롬프트 자체보다 더 가치가 있습니다.

구조를 깨지 않고 적응

프롬프트를 재사용할 때 처음에는 주제와 설정을 바꾸고 빛, 구도, 렌즈 문장은 그대로 두세요. 그것은 이미지를 사진처럼 보이게 만드는 부분이고, 프롬프트가 너무 길다고 느껴질 때 사람들이 삭제하는 부분입니다. 새로운 주제가 작동하면 의도적으로 한 번에 하나씩 변경하십시오.

이미지뭔지 말해봐

이렇게 만들어진 이미지는 사진이 아니며, 그렇게 말할 수 있는 기준도 이미 존재한다. IPTC 디지털 소스 유형 어휘는 생성 AI를 사용하여 생성된 미디어와 실제에서 샘플링된 디지털 캡처를 구별하는 값을 제공하며, C2PA 사양은 출처 정보가 파일과 함께 이동하는 방식을 정의합니다. 실제 기록을 위해 이미지를 촬영한 경우에는 라벨을 붙입니다. LarpGPT는 프롬프트와 참조 자료를 제공하며, 귀하가 생성한 내용은 귀하가 사용하고 공개할 수 있습니다.

질문

긴 이미지 메시지가 자주 실패하는 이유는 무엇입니까?

길기 때문이 아니라 미분화되어 있기 때문입니다. 한 문장에서 20개의 형용사가 경쟁하고 모델은 이를 평균화합니다. 동일한 콘텐츠를 각각 하나의 결정을 전달하는 짧은 문장으로 분할하면 결과가 훨씬 더 예측 가능해집니다.

기분이나 눈에 보이는 것을 설명해야 합니까?

눈에 보이는 것. 우울병과 같은 단어는 모델이 추측해야 하는 해석입니다. 창문에 내리는 비, 불이 켜진 등불, 빈 의자 등은 카메라가 기록하는 것들이다. 원인을 적고 기분이 따라옵니다.

프롬프트에서 단어의 순서가 중요합니까?

예. 초기에 나타나는 것은 일반적으로 더 무거운 가중치를 갖기 때문에 피사체는 앞쪽에 속하며 사진을 찍을 수 있을 만큼 구체적으로 설명됩니다.

초점 거리와 같은 카메라 용어가 실제로 작동합니까?

실제 광학적 행동과 일치하기 때문에 그렇습니다. 넓은 초점 거리는 깊이를 과장하고, 긴 초점 거리는 깊이를 압축하며, 넓은 조리개는 피사체를 분리합니다. 얕은 피사계 심도를 요구하는 것이 흐린 배경을 요구하는 것보다 더 정확합니다.

AI 생성 이미지에 어떻게 라벨을 지정해야 합니까?

표준이 존재합니다. IPTC 디지털 소스 유형 어휘는 실제 생활에서 샘플링된 디지털 캡처와 생성 AI를 사용하여 생성된 미디어를 구별하고, C2PA 사양은 출처가 파일과 함께 이동하는 방식을 정의합니다. 실제 기록으로 남길 수 있는 모든 것에 라벨을 붙입니다.

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