LarpGPT · 가이드
부정적인 프롬프트 설명: 언제, 어떻게 사용해야 하는지
어떤 이미지 도구가 하나를 문서화하는지, Midjourney의 --no 및 Stable Diffusion의 negative_prompt가 작동하는 방식, 그리고 이를 아껴서 사용하는 이유는 부정적인 프롬프트입니다.

이 가이드의 내용13
부정적인 프롬프트는 무엇입니까?
부정적인 프롬프트는 생성된 이미지에서 원하지 않는 항목의 목록으로, 원하는 항목에 대한 설명과 별도로 도구에 제공됩니다. 사람이 없는 밤의 거리를 쓰는 대신 거리를 묘사하고 사람들을 부정적인 목록에 넣습니다. 아이디어는 간단하지만 도구는 이를 매우 다르게 처리하며 일부는 별도의 음수 필드를 전혀 제공하지 않습니다. 자신이 처한 상황을 알면 실패한 시도를 많이 줄일 수 있습니다.
프롬프트 안에 '아니오'를 쓰는 것이 종종 실패하는 이유
이미지 모델은 프롬프트에 있는 단어에 응답합니다. 무언가를 언급하는 것, 심지어 그것을 배제하는 것만으로도 그것을 그림 속으로 끌어들일 수 있습니다. Midjourney의 문서는 정확히 이런 종류의 예를 나쁜 프롬프트로 제공합니다. 즉, 과일이 없는 것으로 묘사된 정물화 또는 과일을 추가하지 말라고 정중하게 요청하는 것입니다. 권장되는 대안은 원하지 않는 요소를 전용 매개변수로 이동하는 것입니다. 동일한 논리가 다른 곳에도 적용됩니다. 제외로 가득 찬 문장은 제외된 항목을 모델의 주의에 유지합니다.
Midjourney: --no 매개변수
Midjourney는 프롬프트 끝에 추가된 --no 매개변수를 문서화하고 그 뒤에 원하지 않는 항목 또는 항목 목록을 쉼표로 구분하여 추가합니다. 그 자체의 예는 "과일, 사과, 배를 그리는 정물화 구아슈 --no"입니다. 또한 문서에서는 --no를 사용하는 것이 다중 프롬프트의 일부에 마이너스 0.5의 가중치를 부여하는 것과 동일하다고 설명합니다. 이는 부재를 보장하기보다는 무언가를 줄인다는 점을 상기시키는 유용한 알림입니다.
Midjourney의 --no에 있는 함정
동일한 문서에서는 Midjourney의 중재가 --no 이후의 모든 단어를 독립적으로 읽는다고 경고합니다. modern clothing과 같은 문구는 두 개의 별도 단어로 읽혀지며 clothing이라는 단어 자체가 경고를 유발할 수 있습니다. 그러한 경우 문서에서는 --no를 사용하는 대신 기본 프롬프트에 원하는 의류 종류를 포함하도록 권장합니다. 보다 일반적으로는 제외된 각 항목을 가능한 한 하나의 명확한 단어로 유지하세요.
Stable Diffusion: negative_prompt 인수
Hugging Face diffusers 라이브러리에서 Stable Diffusion 텍스트-이미지 파이프라인에는 선택적 negative_prompt 인수가 있습니다. 이 인수는 문서에 이미지 생성에 포함하지 않을 항목을 안내하는 프롬프트로 설명되어 있습니다. 문서에는 알아둘 만한 세부 사항이 추가되어 있습니다. 안내가 사용되지 않으면 부정적인 프롬프트가 무시됩니다. 즉, 안내 척도가 1 미만일 때를 의미합니다.
ChatGPT 및 OpenAI의 이미지 모델
작성 당시 OpenAI의 이미지 생성 문서에는 GPT Image 모델에 대한 별도의 부정적인 프롬프트 필드가 설명되어 있지 않습니다. 대화 도구를 사용하면 문장에 제외 항목을 작성할 수 있지만 가장 신뢰할 수 있는 접근 방식은 어디에서나 작동하는 접근 방식입니다. 즉, 거기에 무엇이 있어야 하는지 설명하는 것입니다. 거리에 사람들이 있는 것을 원하지 않는다면 새벽에도 상점이 아직 문을 닫은 텅 빈 거리를 묘사해 보세요. 이는 피해야 할 항목의 목록이 아니라 구축해야 할 긍정적인 그림을 모델에 제공합니다.
대안을 먼저 설명하라
부정적인 생각에 도달하기 전에 원하지 않는 요소 대신 원하는 것이 무엇인지 물어보십시오. 어수선했던 책상은 노트 한 권과 램프만 있으면 깔끔한 책상이 됩니다. 분주한 배경이 일반 콘크리트 벽으로 변합니다. 가혹한 그림자는 부드러운 흐린 빛으로 변합니다. 거의 모든 네거티브에는 포지티브 버전이 있으며 포지티브 버전은 모델이 다른 것으로 채우는 공백을 남기는 대신 이미지를 제한하기 때문에 일반적으로 더 잘 작동합니다.
부정적인 프롬프트가 올바른 도구인 경우
네거티브는 초대받지 않은 것처럼 보이는 경향이 있고 텍스트, 문자, 워터마크, 로고, 테두리 또는 프레임과 같이 자연스러운 긍정적인 반대가 없는 항목에 가장 유용합니다. 또한 장면을 이미 명확하게 설명한 후에 생성기가 풍경 속의 사람이나 일몰의 렌즈 플레어와 같은 반복적인 요소를 계속 추가하는 경우에도 도움이 됩니다. 이러한 경우 전체 장면을 다시 작성하는 것보다 짧은 제외가 더 간단합니다.
목록을 짧게 유지하세요
긴 부정적인 목록은 공유 프롬프트에서 복사한 일반적인 습관으로, 종종 품질에 대한 일반적인 단어로 채워집니다. 목록의 모든 단어가 이미지를 어떤 방향으로 밀어넣기 때문에 도움이 거의 되지 않으며 결과를 예측하기 어렵게 만들 수 있습니다. 전혀 부정적인 것 없이 시작하세요. 원하지 않는 특정 요소가 계속 나타날 때만 추가하고, 작동하는지 확인하고, 작동하지 않으면 다시 제거하세요. 20개의 모호한 항목보다 2~3개의 정확한 항목이 추론하기 더 쉽습니다.
자질이 아닌 명사를 사용하세요
네거티브는 텍스트, 사람, 자동차, 나무, 워터마크 등 구체적인 사물에 가장 적합합니다. 추악함, 나쁨, 낮은 품질과 같은 추상적인 특성은 모델이 해석하기 어렵고 실제로 변경하려는 내용에 대해서는 아무 것도 알려주지 않습니다. 이미지가 이상해 보인다면 손, 반사, 추가 물체 등 물리적으로 잘못된 것이 무엇인지 파악하고 설명에서 또는 정확한 제외를 통해 직접적으로 문제를 해결하세요.
한 번에 하나의 음성 테스트
프롬프트에 대한 다른 변경 사항과 마찬가지로 부정적인 내용도 처리합니다. 이미지 없이 이미지를 생성한 다음 단일 제외 항목을 추가하고 다시 생성하여 다른 모든 항목은 동일하게 유지합니다. 원하지 않는 요소가 사라지고 다른 요소도 손상되지 않으면 그대로 유지하세요. 이미지가 예상하지 못한 방식으로 변경되면 네거티브가 의도한 것보다 더 많은 일을 하고 있는 것입니다. 이 습관은 또한 어떤 제외 사항이 나중을 위해 아껴둘 가치가 있고 어떤 것이 미신인지 가르쳐 줍니다.
네거티브는 검사를 대체하지 않습니다.
어떤 배제도 부재를 보장하지 않습니다. Midjourney는 --no를 무게 감소로 설명하고, diffusers는 negative_prompt를 지침으로 설명합니다. 사용하기 전에 모든 이미지를 살펴보십시오. 텍스트가 표지판에 나타날 수 있고, 로고와 같은 모양이 옷에 나타날 수 있으며, 멀리서 그림이 나타날 수 있습니다. 실제 사진을 위해 이미지를 촬영한 경우 생성된 것으로 라벨을 지정하세요.
LarpGPT가 맞는 곳
LarpGPT는 여행, 건축, 자동차 및 라이프스타일 장면에 대한 사진 프롬프트 라이브러리로, 주로 피사체, 구도, 조명 및 렌즈에 대한 긍정적인 설명으로 작성되어 긴 부정적인 목록의 필요성이 줄어듭니다. 이미 사용하고 있는 이미지 생성기에 프롬프트를 복사하고 도구에서 지원하는 제외 항목을 추가합니다. LarpGPT는 이미지를 생성하지 않으며 결과는 시도마다 다릅니다.
질문
부정적인 프롬프트는 무엇입니까?
기본 설명과 별도로 제공되는 생성된 이미지에서 원하지 않는 항목의 목록입니다. Midjourney는 --no 매개변수를 사용하고, diffusers 라이브러리의 Stable Diffusion는 negative_prompt 인수를 사용합니다.
ChatGPT는 부정적인 프롬프트를 지원합니까?
OpenAI의 이미지 생성 문서는 작성 당시 별도의 부정 프롬프트 필드를 설명하지 않습니다. 사람이 없는 거리보다는 텅 빈 거리 등 자신이 원하는 것을 묘사하는 것이 더 믿음직한 접근 방식이다.
왜 아무것도 없이 글을 쓰면 이미지에 추가되나요?
모델은 프롬프트에 있는 단어에 반응하므로 개체에 이름을 지정하면 개체를 제외하더라도 해당 개체를 이미지에 가져올 수 있습니다. Midjourney의 문서에는 이를 잘못된 프롬프트 패턴으로 나열하고 대신 --no 매개변수를 권장합니다.
부정적인 프롬프트에는 몇 개의 항목이 포함되어야 합니까?
가능한 한 적습니다. 없음으로 시작하고, 원치 않는 요소가 계속 나타나면 정확한 항목 하나를 추가하고, 도움이 되지 않으면 제거하세요. 긴 일반 목록으로 인해 결과를 예측하기가 더 어려워집니다.
