LarpGPT · ਗਾਈਡ
ਇੱਕ ਫੋਟੋ-ਯਥਾਰਥਵਾਦੀ ਚਿੱਤਰ ਪ੍ਰੋਂਪਟ ਦੀ ਸਰੀਰ ਵਿਗਿਆਨ
ਇੱਕ ਪ੍ਰੋਂਪਟ ਦਾ ਹਰੇਕ ਹਿੱਸਾ ਇੱਕ ਚਿੱਤਰ ਜਨਰੇਟਰ ਦੇ ਅੰਦਰ ਕੀ ਕਰਦਾ ਹੈ, ਇੱਕ ਫੈਸਲਾ ਪ੍ਰਤੀ ਇੱਕ ਵਾਕ ਵਿਸ਼ੇਸ਼ਣਾਂ ਦੀ ਕੰਧ ਨਾਲੋਂ ਵਧੀਆ ਕਿਉਂ ਕੰਮ ਕਰਦਾ ਹੈ, ਅਤੇ ਇਸ ਨੂੰ ਕੰਮ ਕਰਨ ਵਾਲੀ ਚੀਜ਼ ਨੂੰ ਤੋੜੇ ਬਿਨਾਂ ਪ੍ਰੋਂਪਟ ਨੂੰ ਕਿਵੇਂ ਅਨੁਕੂਲ ਬਣਾਇਆ ਜਾਵੇ।
ਇਸ ਗਾਈਡ ਵਿੱਚ15
ਇੱਕ ਪ੍ਰੋਂਪਟ ਇੱਕ ਸੰਖੇਪ ਹੈ, ਇੱਕ ਸਪੈਲ ਨਹੀਂ
ਚਿੱਤਰ ਪ੍ਰੋਂਪਟ ਬਾਰੇ ਸਭ ਤੋਂ ਲਗਾਤਾਰ ਗਲਤ ਧਾਰਨਾ ਇਹ ਹੈ ਕਿ ਕੁਝ ਸ਼ਬਦ ਜਾਦੂ ਹੁੰਦੇ ਹਨ ਅਤੇ ਕੰਮ ਉਹਨਾਂ ਨੂੰ ਇਕੱਠਾ ਕਰਨਾ ਹੈ। ਅਸਲ ਵਿੱਚ ਕੀ ਕੰਮ ਕਰਦਾ ਹੈ ਇੱਕ ਫੋਟੋਗ੍ਰਾਫਰ ਨੂੰ ਸੰਖੇਪ ਕਰਨ ਦੇ ਨੇੜੇ ਹੈ ਜੋ ਸਵਾਲ ਨਹੀਂ ਪੁੱਛ ਸਕਦਾ. ਤੁਸੀਂ ਇੱਕ ਸੀਨ ਦਾ ਵਰਣਨ ਕਰ ਰਹੇ ਹੋ ਜਿਸਨੂੰ ਕਿਸੇ ਨੇ ਸੈੱਟਅੱਪ ਕਰਨਾ ਹੈ, ਰੋਸ਼ਨੀ ਕਰਨੀ ਹੈ ਅਤੇ ਸ਼ੂਟ ਕਰਨਾ ਹੈ, ਅਤੇ ਤੁਹਾਡੇ ਦੁਆਰਾ ਦੱਸੇ ਹਰ ਫੈਸਲੇ ਨੂੰ ਮਾਡਲ ਤੁਹਾਡੇ ਲਈ ਕਰਦਾ ਹੈ, ਆਮ ਤੌਰ 'ਤੇ ਤੁਹਾਡੇ ਦੁਆਰਾ ਪੁੱਛੇ ਗਏ ਸਭ ਤੋਂ ਔਸਤ ਸੰਸਕਰਣ ਵੱਲ।
ਪ੍ਰਤੀ ਫੈਸਲਾ ਇੱਕ ਵਾਕ
ਲੰਬੇ ਪ੍ਰੋਂਪਟ ਇਸ ਲਈ ਫੇਲ੍ਹ ਨਹੀਂ ਹੁੰਦੇ ਕਿਉਂਕਿ ਉਹ ਲੰਬੇ ਹੁੰਦੇ ਹਨ, ਪਰ ਕਿਉਂਕਿ ਉਹ ਵੱਖ ਨਹੀਂ ਹੁੰਦੇ ਹਨ। ਇੱਕ ਵਾਕ ਵਿੱਚ ਵੀਹ ਵਿਸ਼ੇਸ਼ਣ ਇੱਕ ਦੂਜੇ ਨਾਲ ਮੁਕਾਬਲਾ ਕਰਦੇ ਹਨ ਅਤੇ ਮਾਡਲ ਉਹਨਾਂ ਨੂੰ ਔਸਤ ਕਰਦਾ ਹੈ। ਉਹੀ ਸਮਗਰੀ ਛੋਟੇ ਵਾਕਾਂ ਵਿੱਚ ਵੰਡੀ ਜਾਂਦੀ ਹੈ, ਹਰੇਕ ਵਿੱਚ ਇੱਕ ਫੈਸਲਾ ਹੁੰਦਾ ਹੈ, ਇੱਕ ਬਹੁਤ ਜ਼ਿਆਦਾ ਅਨੁਮਾਨ ਲਗਾਉਣ ਯੋਗ ਨਤੀਜਾ ਪੈਦਾ ਕਰਦਾ ਹੈ। ਇਹ ਪ੍ਰੋਂਪਟ ਨੂੰ ਸੰਪਾਦਨਯੋਗ ਵੀ ਬਣਾਉਂਦਾ ਹੈ, ਕਿਉਂਕਿ ਤੁਸੀਂ ਦੇਖ ਸਕਦੇ ਹੋ ਕਿ ਜਦੋਂ ਕੁਝ ਗਲਤ ਹੁੰਦਾ ਹੈ ਤਾਂ ਕਿਹੜਾ ਵਾਕ ਬਦਲਣਾ ਹੈ।
ਵਿਸ਼ਾ ਪਹਿਲਾਂ ਆਉਂਦਾ ਹੈ ਅਤੇ ਸਭ ਤੋਂ ਵੱਧ ਭਾਰ ਰੱਖਦਾ ਹੈ
ਸਥਿਤੀ ਮਹੱਤਵਪੂਰਨ ਹੈ। ਜੋ ਇੱਕ ਪ੍ਰੋਂਪਟ ਵਿੱਚ ਜਲਦੀ ਪ੍ਰਗਟ ਹੁੰਦਾ ਹੈ, ਉਹ ਆਮ ਤੌਰ 'ਤੇ ਵਧੇਰੇ ਭਾਰਾ ਹੁੰਦਾ ਹੈ, ਇਸਲਈ ਵਿਸ਼ਾ ਸਾਹਮਣੇ ਵਾਲਾ ਹੁੰਦਾ ਹੈ, ਠੋਸ ਰੂਪ ਵਿੱਚ ਵਰਣਨ ਕੀਤਾ ਜਾਂਦਾ ਹੈ। ਇੱਕ ਠੋਸ ਵਿਸ਼ਾ ਉਹ ਹੈ ਜਿਸਦੀ ਤੁਸੀਂ ਫੋਟੋ ਖਿੱਚ ਸਕਦੇ ਹੋ: ਇੱਕ ਵਸਤੂ, ਇੱਕ ਸਥਾਨ, ਭੌਤਿਕ ਵਿਸ਼ੇਸ਼ਤਾਵਾਂ ਵਾਲੀ ਸਥਿਤੀ। ਐਬਸਟਰੈਕਟ ਵਿਸ਼ੇ ਮਾਡਲ ਨੂੰ ਬਣਾਉਣ ਲਈ ਕੁਝ ਨਹੀਂ ਦਿੰਦੇ ਹਨ ਅਤੇ ਇਹ ਸਪੇਸ ਨੂੰ ਭਰਨ ਲਈ ਆਮ ਚੀਜ਼ ਦੀ ਕਾਢ ਕੱਢੇਗਾ।
ਵਰਣਨ ਕਰੋ ਕਿ ਕੀ ਦਿਖਾਈ ਦਿੰਦਾ ਹੈ, ਨਾ ਕਿ ਕੀ ਮਹਿਸੂਸ ਕੀਤਾ ਜਾਂਦਾ ਹੈ
ਇਹ ਸਭ ਤੋਂ ਵੱਧ ਉਪਯੋਗੀ ਅਨੁਸ਼ਾਸਨ ਹੈ। melancholic ਵਰਗਾ ਇੱਕ ਸ਼ਬਦ ਇੱਕ ਵਿਆਖਿਆ ਹੈ, ਅਤੇ ਮਾਡਲ ਨੂੰ ਅੰਦਾਜ਼ਾ ਲਗਾਉਣਾ ਪੈਂਦਾ ਹੈ ਕਿ ਕਿਹੜੀ ਵਿਜ਼ੂਅਲ ਵਿਵਸਥਾ ਇਸਨੂੰ ਪੈਦਾ ਕਰਦੀ ਹੈ। ਇੱਕ ਖਿੜਕੀ 'ਤੇ ਮੀਂਹ, ਇੱਕ ਇੱਕਲਾ ਜਗਦਾ ਦੀਵਾ, ਇੱਕ ਖਾਲੀ ਕੁਰਸੀ: ਇਹ ਉਹ ਚੀਜ਼ਾਂ ਹਨ ਜੋ ਇੱਕ ਕੈਮਰਾ ਰਿਕਾਰਡ ਕਰਦਾ ਹੈ। ਪ੍ਰਭਾਵ ਦੀ ਬਜਾਏ ਕਾਰਨਾਂ ਨੂੰ ਲਿਖੋ, ਅਤੇ ਪ੍ਰਭਾਵ ਆਪਣੇ ਆਪ 'ਤੇ ਬਹੁਤ ਜ਼ਿਆਦਾ ਇਕਸਾਰਤਾ ਨਾਲ ਪਹੁੰਚਦਾ ਹੈ।
ਦ੍ਰਿਸ਼ ਰੁਕਾਵਟਾਂ ਨੂੰ ਸੈੱਟ ਕਰਦਾ ਹੈ
ਸੈਟਿੰਗ ਸਜਾਵਟ ਨਹੀਂ ਹੈ. ਇਹ ਨਿਰਧਾਰਿਤ ਕਰਦਾ ਹੈ ਕਿ ਕਿਹੜੀ ਰੋਸ਼ਨੀ ਉਪਲਬਧ ਹੈ, ਇਸ ਨੂੰ ਪ੍ਰਤਿਬਿੰਬਤ ਕਰਨ ਲਈ ਕਿਹੜੀਆਂ ਸਤਹਾਂ ਮੌਜੂਦ ਹਨ, ਬੈਕਗ੍ਰਾਊਂਡ ਵਿੱਚ ਕੀ ਦਿਖਾਈ ਦੇ ਸਕਦਾ ਹੈ, ਅਤੇ ਹਰ ਚੀਜ਼ ਕਿਸ ਪੈਮਾਨੇ 'ਤੇ ਪੜ੍ਹਦੀ ਹੈ। ਬਿਨਾਂ ਦੱਸੇ ਸੈਟਿੰਗ ਦੇ ਵੇਰਵੇ ਵਿੱਚ ਵਰਣਿਤ ਵਿਸ਼ੇ ਨੂੰ ਕਿਤੇ ਆਮ ਰੱਖਿਆ ਜਾਵੇਗਾ, ਅਤੇ ਆਮ ਸੈਟਿੰਗ ਫਿਰ ਤੁਹਾਡੇ ਦੁਆਰਾ ਵਿਸ਼ੇ ਬਾਰੇ ਕੀਤੀਆਂ ਗਈਆਂ ਅੱਧੀਆਂ ਚੋਣਾਂ ਦਾ ਖੰਡਨ ਕਰੇਗੀ।
ਪਲ ਇੱਕ ਦ੍ਰਿਸ਼ ਨੂੰ ਇੱਕ ਫੋਟੋ ਤੱਕ ਸੀਮਿਤ ਕਰਦਾ ਹੈ
ਦਿਨ ਦਾ ਸਮਾਂ, ਮੌਸਮ ਅਤੇ ਮੌਸਮ ਜ਼ਿਆਦਾਤਰ ਲੋਕਾਂ ਦੀ ਉਮੀਦ ਨਾਲੋਂ ਵੱਧ ਕੰਮ ਕਰਦੇ ਹਨ, ਕਿਉਂਕਿ ਹਰ ਇੱਕ ਇਸਦੇ ਨਾਲ ਇੱਕ ਪੂਰਾ ਰੋਸ਼ਨੀ ਸੈੱਟਅੱਪ ਰੱਖਦਾ ਹੈ। ਪਤਝੜ ਵਿੱਚ ਦੇਰ ਦੁਪਹਿਰ ਦਾ ਮਤਲਬ ਹੈ ਘੱਟ ਨਿੱਘੇ ਸੂਰਜ, ਲੰਬੇ ਪਰਛਾਵੇਂ ਅਤੇ ਇੱਕ ਖਾਸ ਰੰਗ ਦਾ ਕਾਸਟ, ਸਾਰੇ ਚਾਰ ਸ਼ਬਦਾਂ ਤੋਂ। ਜ਼ਿਆਦਾਤਰ ਪ੍ਰੋਂਪਟਾਂ ਵਿੱਚ ਪਲ ਦਾ ਨਾਮ ਦੇਣਾ ਸਭ ਤੋਂ ਪ੍ਰਭਾਵਸ਼ਾਲੀ ਵਾਕ ਹੈ।
ਰੋਸ਼ਨੀ ਇੱਕ ਫੈਸਲਾ ਹੈ, ਇੱਕ ਵਿਚਾਰ ਨਹੀਂ
ਫੋਟੋਆਂ ਮੁੱਖ ਤੌਰ 'ਤੇ ਰੋਸ਼ਨੀ ਦੀਆਂ ਬਣੀਆਂ ਹੁੰਦੀਆਂ ਹਨ, ਅਤੇ ਇੱਕ ਅਸਥਿਰ ਰੋਸ਼ਨੀ ਵਿਕਲਪ ਇੱਕ ਫਲੈਟ, ਸਮਾਨ ਰੂਪ ਵਿੱਚ ਪ੍ਰਕਾਸ਼ਤ ਚਿੱਤਰ ਲਈ ਸਭ ਤੋਂ ਤੇਜ਼ ਰਸਤਾ ਹੈ ਜੋ ਸਿੰਥੈਟਿਕ ਦਿਖਾਈ ਦਿੰਦਾ ਹੈ। ਦੱਸੋ ਕਿ ਰੋਸ਼ਨੀ ਕਿੱਥੋਂ ਆਉਂਦੀ ਹੈ ਅਤੇ ਇਹ ਕਿਹੋ ਜਿਹੀ ਹੈ। ਖੱਬੇ ਤੋਂ ਵਿੰਡੋ ਲਾਈਟ। ਇੱਕ ਸਿੰਗਲ ਓਵਰਹੈੱਡ ਸਰੋਤ। ਬੱਦਲ ਛਾਇਆ ਅਸਮਾਨ। ਪੱਤਿਆਂ ਰਾਹੀਂ ਸਿੱਧੀ ਧੁੱਪ। ਹਰ ਇੱਕ ਇੱਕੋ ਵਿਸ਼ੇ ਅਤੇ ਦ੍ਰਿਸ਼ ਤੋਂ ਇੱਕ ਵੱਖਰਾ ਚਿੱਤਰ ਪੈਦਾ ਕਰਦਾ ਹੈ।
ਸਖ਼ਤ ਅਤੇ ਨਰਮ ਰੋਸ਼ਨੀ ਵੱਖ-ਵੱਖ ਕੰਮ ਕਰਦੇ ਹਨ
ਇੱਕ ਛੋਟੇ ਜਾਂ ਦੂਰ ਦੇ ਸਰੋਤ ਤੋਂ ਪ੍ਰਕਾਸ਼ ਸਖ਼ਤ ਹੁੰਦਾ ਹੈ: ਤਿੱਖੇ ਪਰਛਾਵੇਂ ਦੇ ਕਿਨਾਰੇ, ਉੱਚ ਵਿਪਰੀਤ, ਦਿਖਾਈ ਦੇਣ ਵਾਲੀ ਬਣਤਰ। ਵੱਡੇ ਜਾਂ ਫੈਲੇ ਸਰੋਤ ਤੋਂ ਪ੍ਰਕਾਸ਼ ਨਰਮ ਹੁੰਦਾ ਹੈ: ਹੌਲੀ-ਹੌਲੀ ਪਰਛਾਵੇਂ, ਘੱਟ ਵਿਪਰੀਤ, ਕੋਮਲ ਸਤਹਾਂ। ਤੁਸੀਂ ਕਿਸ ਨੂੰ ਨਾਮ ਦੇਣਾ ਚਾਹੁੰਦੇ ਹੋ, ਮੂਡ ਬਾਰੇ ਕਿਸੇ ਵਿਸ਼ੇਸ਼ਣ ਨਾਲੋਂ ਮਾਡਲ ਨੂੰ ਚਿੱਤਰ ਦੇ ਮੂਡ ਬਾਰੇ ਵਧੇਰੇ ਦੱਸਦਾ ਹੈ।
ਰਚਨਾ ਨਿਰਦੇਸ਼ਾਂ ਦਾ ਮਾਡਲ ਪਾਲਣਾ ਕਰ ਸਕਦਾ ਹੈ
ਫਰੇਮਿੰਗ ਸ਼ਬਦ ਲਾਭਦਾਇਕ ਹਨ ਕਿਉਂਕਿ ਉਹ ਅਸਪਸ਼ਟ ਹਨ। ਕਲੋਜ਼-ਅੱਪ, ਵਾਈਡ ਸ਼ਾਟ, ਅੱਖਾਂ ਦਾ ਪੱਧਰ, ਨੀਵਾਂ ਕੋਣ, ਓਵਰਹੈੱਡ। ਕੀ ਵਿਸ਼ਾ ਕੇਂਦਰਿਤ ਹੈ ਜਾਂ ਇੱਕ ਪਾਸੇ ਬੰਦ ਹੈ। ਇਸ ਦੇ ਸਾਹਮਣੇ ਕੀ ਹੈ ਅਤੇ ਪਿੱਛੇ ਕੀ ਹੈ। ਇਹ ਉਹ ਸ਼ਬਦ ਹਨ ਜੋ ਇੱਕ ਫੋਟੋਗ੍ਰਾਫਰ ਸੈੱਟ 'ਤੇ ਵਰਤੇਗਾ, ਅਤੇ ਉਹ ਸਾਫ਼-ਸਾਫ਼ ਅਨੁਵਾਦ ਕਰਦੇ ਹਨ ਕਿਉਂਕਿ ਉਹ ਸਵਾਦ ਦੀ ਬਜਾਏ ਜਿਓਮੈਟਰੀ ਦਾ ਵਰਣਨ ਕਰਦੇ ਹਨ।
ਲੈਂਸ ਭਾਸ਼ਾ, ਅਤੇ ਇਹ ਅਸਲ ਵਿੱਚ ਕੀ ਕਰਦੀ ਹੈ
ਇੱਕ ਚੌੜੀ ਫੋਕਲ ਲੰਬਾਈ ਡੂੰਘਾਈ ਨੂੰ ਵਧਾ-ਚੜ੍ਹਾ ਕੇ ਦੱਸਦੀ ਹੈ ਅਤੇ ਨੇੜੇ ਦੀਆਂ ਚੀਜ਼ਾਂ ਨੂੰ ਵੱਡੀ ਬਣਾਉਂਦੀ ਹੈ। ਇੱਕ ਲੰਬੀ ਫੋਕਲ ਲੰਬਾਈ ਦੂਰੀ ਨੂੰ ਸੰਕੁਚਿਤ ਕਰਦੀ ਹੈ ਅਤੇ ਪਰਤਾਂ ਨੂੰ ਸਮਤਲ ਕਰਦੀ ਹੈ। ਇੱਕ ਚੌੜਾ ਅਪਰਚਰ ਬੈਕਗ੍ਰਾਊਂਡ ਨੂੰ ਫੋਕਸ ਤੋਂ ਬਾਹਰ ਸੁੱਟ ਦਿੰਦਾ ਹੈ ਅਤੇ ਵਿਸ਼ੇ ਨੂੰ ਅਲੱਗ ਕਰਦਾ ਹੈ। ਇਹ ਸ਼ਬਦ ਪ੍ਰੋਂਪਟ ਵਿੱਚ ਕੰਮ ਕਰਦੇ ਹਨ ਕਿਉਂਕਿ ਇਹ ਅਸਲ ਆਪਟੀਕਲ ਵਿਵਹਾਰ ਨਾਲ ਮੇਲ ਖਾਂਦੇ ਹਨ, ਅਤੇ ਖੇਤਰ ਦੀ ਘੱਟ ਡੂੰਘਾਈ ਲਈ ਪੁੱਛਣਾ ਇੱਕ ਧੁੰਦਲੀ ਬੈਕਗ੍ਰਾਉਂਡ ਲਈ ਪੁੱਛਣ ਨਾਲੋਂ ਵਧੇਰੇ ਸਹੀ ਹੈ।
ਰੰਗ, ਰੋਕਿਆ ਹੋਇਆ
ਦੋ ਜਾਂ ਤਿੰਨ ਰੰਗਾਂ ਨੂੰ ਨਾਮ ਦੇਣ ਨਾਲ ਇਕਸਾਰ ਚਿੱਤਰ ਪੈਦਾ ਹੁੰਦਾ ਹੈ। ਅੱਠ ਦੇ ਨਾਮ ਨਾਲ ਚਿੱਕੜ ਪੈਦਾ ਹੁੰਦਾ ਹੈ, ਕਿਉਂਕਿ ਮਾਡਲ ਉਹਨਾਂ ਸਾਰਿਆਂ ਨੂੰ ਸ਼ਾਮਲ ਕਰਨ ਦੀ ਕੋਸ਼ਿਸ਼ ਕਰਦਾ ਹੈ ਅਤੇ ਕੋਈ ਵੀ ਹਾਵੀ ਨਹੀਂ ਹੁੰਦਾ। ਜੇਕਰ ਕੋਈ ਰੰਗ ਮਹੱਤਵ ਰੱਖਦਾ ਹੈ, ਤਾਂ ਇਸਨੂੰ ਪੂਰੀ ਤਸਵੀਰ ਦੀ ਬਜਾਏ ਕਿਸੇ ਵਸਤੂ ਨਾਲ ਜੋੜੋ: ਇੱਕ ਲਾਲ ਦਰਵਾਜ਼ਾ ਇੱਕ ਲਾਲ ਰੰਗ ਦੇ ਦ੍ਰਿਸ਼ ਨਾਲੋਂ ਬਿਹਤਰ ਪੜ੍ਹਦਾ ਹੈ, ਅਤੇ ਇਹ ਬਾਕੀ ਦੇ ਪੈਲੇਟ ਨੂੰ ਰੌਸ਼ਨੀ ਦੀ ਪਾਲਣਾ ਕਰਨ ਲਈ ਸੁਤੰਤਰ ਛੱਡ ਦਿੰਦਾ ਹੈ।
ਇੱਕ ਸਮੇਂ ਵਿੱਚ ਇੱਕ ਚੀਜ਼ ਬਦਲੋ
ਜਦੋਂ ਨਤੀਜਾ ਨੇੜੇ ਹੁੰਦਾ ਹੈ ਪਰ ਗਲਤ ਹੁੰਦਾ ਹੈ, ਤਾਂ ਸੁਭਾਅ ਪ੍ਰੋਂਪਟ ਨੂੰ ਦੁਬਾਰਾ ਲਿਖਣਾ ਹੁੰਦਾ ਹੈ। ਇਸਦਾ ਵਿਰੋਧ ਕਰੋ. ਇੱਕ ਵਾਕ ਬਦਲੋ, ਮੁੜ-ਬਣਾਓ, ਅਤੇ ਦੇਖੋ ਕਿ ਕੀ ਬਦਲਿਆ ਗਿਆ ਹੈ। ਇਹ ਪ੍ਰਤੀ ਕੋਸ਼ਿਸ਼ ਹੌਲੀ ਅਤੇ ਸਮੁੱਚੇ ਤੌਰ 'ਤੇ ਬਹੁਤ ਤੇਜ਼ ਹੈ, ਕਿਉਂਕਿ ਤੁਸੀਂ ਸਿੱਖਦੇ ਹੋ ਕਿ ਹਰੇਕ ਵਾਕ ਕੀ ਕਰ ਰਿਹਾ ਹੈ। ਇੱਕ ਮੁੜ-ਲਿਖਤ ਪ੍ਰੋਂਪਟ ਜੋ ਕੰਮ ਕਰਦਾ ਹੈ ਤੁਹਾਨੂੰ ਕੁਝ ਵੀ ਨਹੀਂ ਸਿਖਾਉਂਦਾ ਹੈ ਕਿ ਤੁਸੀਂ ਕੱਲ੍ਹ ਨੂੰ ਦੁਬਾਰਾ ਵਰਤੋਂ ਕਰ ਸਕਦੇ ਹੋ।
ਉਹਨਾਂ ਸੰਸਕਰਣਾਂ ਨੂੰ ਰੱਖੋ ਜੋ ਤੁਸੀਂ ਰੱਦ ਕਰਦੇ ਹੋ
ਇੱਕ ਪ੍ਰੋਂਪਟ ਜਿਸ ਨੇ ਕੁਝ ਦਿਲਚਸਪ ਪੈਦਾ ਕੀਤਾ ਪਰ ਉਹ ਨਹੀਂ ਜੋ ਤੁਸੀਂ ਚਾਹੁੰਦੇ ਸੀ ਉਹ ਰੱਖਣ ਯੋਗ ਹੈ। ਪ੍ਰੋਂਪਟ ਲਾਇਬ੍ਰੇਰੀਆਂ ਉਹਨਾਂ ਤੋਂ ਬਣਾਈਆਂ ਜਾਂਦੀਆਂ ਹਨ, ਨਾ ਕਿ ਸਫਲਤਾਵਾਂ ਤੋਂ, ਕਿਉਂਕਿ ਨਜ਼ਦੀਕੀ ਖੁੰਝੀਆਂ ਉਹ ਹਨ ਜੋ ਤੁਸੀਂ ਅਨੁਕੂਲ ਬਣਾਉਂਦੇ ਹੋ ਜਦੋਂ ਅਗਲਾ ਸੰਖੇਪ ਥੋੜ੍ਹਾ ਵੱਖਰਾ ਹੁੰਦਾ ਹੈ। ਨਤੀਜਾ ਅਸਲ ਵਿੱਚ ਕਿਹੋ ਜਿਹਾ ਦਿਖਾਈ ਦਿੰਦਾ ਹੈ ਇਸ ਬਾਰੇ ਇੱਕ ਨੋਟ ਇਕੱਲੇ ਪ੍ਰੋਂਪਟ ਤੋਂ ਵੱਧ ਕੀਮਤੀ ਹੈ।
ਢਾਂਚੇ ਨੂੰ ਤੋੜੇ ਬਿਨਾਂ ਅਨੁਕੂਲ ਬਣਾਓ
ਜਦੋਂ ਤੁਸੀਂ ਕਿਸੇ ਪ੍ਰੋਂਪਟ ਦੀ ਮੁੜ ਵਰਤੋਂ ਕਰਦੇ ਹੋ, ਤਾਂ ਵਿਸ਼ੇ ਅਤੇ ਸੈਟਿੰਗ ਨੂੰ ਸਵੈਪ ਕਰੋ ਅਤੇ ਪਹਿਲਾਂ ਪ੍ਰਕਾਸ਼, ਰਚਨਾ ਅਤੇ ਲੈਂਸ ਵਾਕਾਂ ਨੂੰ ਇਕੱਲੇ ਛੱਡ ਦਿਓ। ਇਹ ਉਹ ਹਿੱਸੇ ਹਨ ਜੋ ਇੱਕ ਚਿੱਤਰ ਨੂੰ ਫੋਟੋਗ੍ਰਾਫਿਕ ਬਣਾਉਂਦੇ ਹਨ, ਅਤੇ ਇਹ ਉਹ ਹਿੱਸੇ ਹੁੰਦੇ ਹਨ ਜੋ ਲੋਕ ਹਟਾਉਂਦੇ ਹਨ ਜਦੋਂ ਇੱਕ ਪ੍ਰੋਂਪਟ ਬਹੁਤ ਲੰਮਾ ਮਹਿਸੂਸ ਹੁੰਦਾ ਹੈ। ਉਹਨਾਂ ਨੂੰ ਜਾਣਬੁੱਝ ਕੇ ਬਦਲੋ, ਇੱਕ ਵਾਰ ਵਿੱਚ, ਇੱਕ ਵਾਰ ਜਦੋਂ ਨਵਾਂ ਵਿਸ਼ਾ ਕੰਮ ਕਰ ਰਿਹਾ ਹੋਵੇ।
ਦੱਸੋ ਚਿੱਤਰ ਕੀ ਹੈ
ਇਸ ਤਰ੍ਹਾਂ ਬਣਾਈਆਂ ਗਈਆਂ ਤਸਵੀਰਾਂ ਫੋਟੋਆਂ ਨਹੀਂ ਹਨ, ਅਤੇ ਅਜਿਹਾ ਕਹਿਣ ਦੇ ਮਾਪਦੰਡ ਪਹਿਲਾਂ ਹੀ ਮੌਜੂਦ ਹਨ। IPTC ਡਿਜੀਟਲ ਸਰੋਤ ਕਿਸਮ ਦੀ ਸ਼ਬਦਾਵਲੀ ਮੁੱਲ ਪ੍ਰਦਾਨ ਕਰਦੀ ਹੈ ਜੋ ਜਨਰੇਟਿਵ AI ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਦੇ ਹੋਏ ਬਣਾਏ ਮੀਡੀਆ ਤੋਂ ਅਸਲ ਜੀਵਨ ਤੋਂ ਨਮੂਨੇ ਲਈ ਇੱਕ ਡਿਜੀਟਲ ਕੈਪਚਰ ਨੂੰ ਵੱਖਰਾ ਕਰਦੀ ਹੈ, ਅਤੇ C2PA ਨਿਰਧਾਰਨ ਇਹ ਪਰਿਭਾਸ਼ਿਤ ਕਰਦਾ ਹੈ ਕਿ ਇੱਕ ਫਾਈਲ ਨਾਲ ਪ੍ਰੋਵੇਨੈਂਸ ਜਾਣਕਾਰੀ ਕਿਵੇਂ ਯਾਤਰਾ ਕਰਦੀ ਹੈ। ਜਿੱਥੇ ਚਿੱਤਰ ਨੂੰ ਕਿਸੇ ਅਸਲੀ ਚੀਜ਼ ਦੇ ਰਿਕਾਰਡ ਲਈ ਲਿਆ ਜਾ ਸਕਦਾ ਹੈ, ਇਸ ਨੂੰ ਲੇਬਲ ਕਰੋ। LarpGPT ਪ੍ਰੋਂਪਟ ਅਤੇ ਸੰਦਰਭ ਸਮੱਗਰੀ ਪ੍ਰਦਾਨ ਕਰਦਾ ਹੈ, ਅਤੇ ਜੋ ਤੁਸੀਂ ਤਿਆਰ ਕਰਦੇ ਹੋ ਉਹ ਵਰਤਣ ਲਈ ਤੁਹਾਡਾ ਹੈ ਅਤੇ ਖੁਲਾਸਾ ਕਰਨਾ ਤੁਹਾਡਾ ਹੈ।
ਸਵਾਲ
ਲੰਬੇ ਚਿੱਤਰ ਪ੍ਰੋਂਪਟ ਅਕਸਰ ਅਸਫਲ ਕਿਉਂ ਹੁੰਦੇ ਹਨ?
ਕਿਉਂਕਿ ਉਹ ਅਭਿੰਨ ਹਨ, ਇਸ ਲਈ ਨਹੀਂ ਕਿ ਉਹ ਲੰਬੇ ਹਨ। ਇੱਕ ਵਾਕ ਵਿੱਚ ਵੀਹ ਵਿਸ਼ੇਸ਼ਣਾਂ ਦਾ ਮੁਕਾਬਲਾ ਹੁੰਦਾ ਹੈ ਅਤੇ ਮਾਡਲ ਉਹਨਾਂ ਦੀ ਔਸਤ ਬਣਾਉਂਦਾ ਹੈ। ਇੱਕੋ ਸਮਗਰੀ ਨੂੰ ਛੋਟੇ ਵਾਕਾਂ ਵਿੱਚ ਵੰਡੋ ਜਿਸ ਵਿੱਚ ਹਰੇਕ ਦਾ ਇੱਕ ਫੈਸਲਾ ਹੁੰਦਾ ਹੈ ਅਤੇ ਨਤੀਜਾ ਬਹੁਤ ਜ਼ਿਆਦਾ ਅਨੁਮਾਨਯੋਗ ਬਣ ਜਾਂਦਾ ਹੈ।
ਕੀ ਮੈਨੂੰ ਮੂਡ ਦਾ ਵਰਣਨ ਕਰਨਾ ਚਾਹੀਦਾ ਹੈ ਜਾਂ ਜੋ ਦਿਖਾਈ ਦਿੰਦਾ ਹੈ?
ਜੋ ਦਿਸਦਾ ਹੈ। ਉਦਾਸੀਨ ਵਰਗਾ ਇੱਕ ਸ਼ਬਦ ਇੱਕ ਵਿਆਖਿਆ ਹੈ ਜਿਸਦਾ ਮਾਡਲ ਨੂੰ ਅਨੁਮਾਨ ਲਗਾਉਣਾ ਪੈਂਦਾ ਹੈ। ਇੱਕ ਖਿੜਕੀ 'ਤੇ ਬਾਰਸ਼, ਇੱਕ ਇੱਕਲਾ ਜਗਾਇਆ ਹੋਇਆ ਦੀਵਾ, ਇੱਕ ਖਾਲੀ ਕੁਰਸੀ ਉਹ ਚੀਜ਼ਾਂ ਹਨ ਜੋ ਕੈਮਰਾ ਰਿਕਾਰਡ ਕਰਦਾ ਹੈ। ਕਾਰਨ ਲਿਖੋ ਅਤੇ ਮੂਡ ਇਸ ਤਰ੍ਹਾਂ ਹੈ।
ਕੀ ਪ੍ਰੋਂਪਟ ਵਿੱਚ ਸ਼ਬਦਾਂ ਦਾ ਕ੍ਰਮ ਮਾਇਨੇ ਰੱਖਦਾ ਹੈ?
ਹਾਂ। ਜੋ ਜਲਦੀ ਦਿਖਾਈ ਦਿੰਦਾ ਹੈ ਉਹ ਆਮ ਤੌਰ 'ਤੇ ਵਧੇਰੇ ਭਾਰਾ ਹੁੰਦਾ ਹੈ, ਇਸਲਈ ਵਿਸ਼ਾ ਸਾਹਮਣੇ ਦੇ ਨੇੜੇ ਹੁੰਦਾ ਹੈ, ਇਸ ਲਈ ਠੋਸ ਰੂਪ ਵਿੱਚ ਵਰਣਨ ਕੀਤਾ ਗਿਆ ਹੈ ਕਿ ਤੁਸੀਂ ਇਸਦੀ ਫੋਟੋ ਖਿੱਚ ਸਕਦੇ ਹੋ।
ਕੀ ਕੈਮਰਾ ਸ਼ਰਤਾਂ ਜਿਵੇਂ ਕਿ ਫੋਕਲ ਲੰਬਾਈ ਅਸਲ ਵਿੱਚ ਕੰਮ ਕਰਦੀ ਹੈ?
ਉਹ ਕਰਦੇ ਹਨ, ਕਿਉਂਕਿ ਉਹ ਅਸਲ ਆਪਟੀਕਲ ਵਿਵਹਾਰ ਨਾਲ ਮੇਲ ਖਾਂਦੇ ਹਨ। ਇੱਕ ਚੌੜੀ ਫੋਕਲ ਲੰਬਾਈ ਡੂੰਘਾਈ ਨੂੰ ਵਧਾ-ਚੜ੍ਹਾ ਕੇ ਦੱਸਦੀ ਹੈ, ਇੱਕ ਲੰਬੀ ਇਸ ਨੂੰ ਸੰਕੁਚਿਤ ਕਰਦੀ ਹੈ, ਅਤੇ ਇੱਕ ਚੌੜਾ ਅਪਰਚਰ ਵਿਸ਼ੇ ਨੂੰ ਅਲੱਗ ਕਰਦਾ ਹੈ। ਖੇਤਰ ਦੀ ਘੱਟ ਡੂੰਘਾਈ ਲਈ ਪੁੱਛਣਾ ਇੱਕ ਧੁੰਦਲੀ ਬੈਕਗ੍ਰਾਊਂਡ ਲਈ ਪੁੱਛਣ ਨਾਲੋਂ ਵਧੇਰੇ ਸਹੀ ਹੈ।
ਮੈਨੂੰ ਇੱਕ AI-ਤਿਆਰ ਚਿੱਤਰ ਨੂੰ ਕਿਵੇਂ ਲੇਬਲ ਕਰਨਾ ਚਾਹੀਦਾ ਹੈ?
ਮਿਆਰ ਮੌਜੂਦ ਹਨ। IPTC ਡਿਜੀਟਲ ਸਰੋਤ ਕਿਸਮ ਦੀ ਸ਼ਬਦਾਵਲੀ ਜਨਰੇਟਿਵ AI ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਦੇ ਹੋਏ ਬਣਾਏ ਮੀਡੀਆ ਤੋਂ ਅਸਲ ਜੀਵਨ ਤੋਂ ਨਮੂਨੇ ਲਈ ਇੱਕ ਡਿਜੀਟਲ ਕੈਪਚਰ ਨੂੰ ਵੱਖਰਾ ਕਰਦੀ ਹੈ, ਅਤੇ C2PA ਨਿਰਧਾਰਨ ਇਹ ਪਰਿਭਾਸ਼ਿਤ ਕਰਦਾ ਹੈ ਕਿ ਇੱਕ ਫਾਈਲ ਨਾਲ ਪ੍ਰੋਵੇਨੈਂਸ ਕਿਵੇਂ ਯਾਤਰਾ ਕਰਦਾ ਹੈ। ਕਿਸੇ ਵੀ ਚੀਜ਼ ਨੂੰ ਲੇਬਲ ਕਰੋ ਜੋ ਕਿਸੇ ਅਸਲ ਚੀਜ਼ ਦੇ ਰਿਕਾਰਡ ਲਈ ਲਿਆ ਜਾ ਸਕਦਾ ਹੈ।
ਹੋਰ ਪੜ੍ਹਨਾ
ਗਾਈਡ
ਸਕ੍ਰੈਚ ਤੋਂ ਇੱਕ AI ਫੋਟੋ ਪ੍ਰੋਂਪਟ ਨੂੰ ਕਿਵੇਂ ਬਣਾਇਆ ਜਾਵੇ
ਚਿੱਤਰ ਲਿਖਣ ਲਈ ਇੱਕ ਦੁਹਰਾਉਣ ਯੋਗ ਕ੍ਰਮ, ਹਰੇਕ ਹਿੱਸੇ ਵਿੱਚ ਕੀ ਪਾਉਣਾ ਹੈ, ਆਮ ਗਲਤੀਆਂ ਜੋ ਨਤੀਜੇ ਨੂੰ ਸਮਤਲ ਕਰਦੀਆਂ ਹਨ, ਅਤੇ ਕਿਵੇਂ ਦੁਹਰਾਉਣਾ ਹੈ ਤਾਂ ਜੋ ਹਰ ਕੋਸ਼ਿਸ਼ ਤੁਹਾਨੂੰ ਕੁਝ ਸਿਖਾਵੇ।
ਛੇ ਕੰਮ ਕੀਤੇ ਫੋਟੋ ਪ੍ਰੋਂਪਟ ਉਦਾਹਰਨਾਂ, ਅਤੇ ਹਰ ਲਾਈਨ ਉੱਥੇ ਕਿਉਂ ਹੈ
ਇੱਕ ਆਰਕੀਟੈਕਚਰਲ ਇੰਟੀਰੀਅਰ, ਇੱਕ ਸ਼ਹਿਰ ਦੇ ਪਲ, ਇੱਕ ਵਸਤੂ, ਇੱਕ ਲੈਂਡਸਕੇਪ, ਇੱਕ ਭੋਜਨ ਸ਼ਾਟ ਅਤੇ ਇੱਕ ਵਰਕਸਪੇਸ, ਹਰੇਕ ਟੁੱਟੇ ਹੋਏ ਵਾਕ ਨੂੰ ਵਾਕ ਦੁਆਰਾ ਪੂਰਾ ਕਰੋ ਤਾਂ ਜੋ ਤੁਸੀਂ ਉਹਨਾਂ ਨੂੰ ਅਨੁਕੂਲਿਤ ਕਰ ਸਕੋ।
Midjourney ਫੋਟੋਰੀਅਲਿਸਟਿਕ ਪ੍ਰੋਂਪਟ: ਇੱਕ ਵਿਹਾਰਕ ਤਰੀਕਾ
Midjourney ਪ੍ਰੋਂਪਟ ਕਿਵੇਂ ਲਿਖਣੇ ਹਨ ਜੋ ਫੋਟੋਆਂ ਦੇ ਰੂਪ ਵਿੱਚ ਪੜ੍ਹਦੇ ਹਨ: ਇੱਕ ਕੈਮਰਾ-ਪਹਿਲਾ ਢਾਂਚਾ, ਦਸਤਾਵੇਜ਼ੀ ਮਾਪਦੰਡ ਜੋ ਮਦਦ ਕਰਦੇ ਹਨ, ਅਤੇ ਕਿਵੇਂ ਦੁਹਰਾਉਣਾ ਹੈ।
ChatGPT ਚਿੱਤਰ ਲਗਜ਼ਰੀ ਫੋਟੋਆਂ ਲਈ ਪ੍ਰੋਂਪਟ ਕਰਦਾ ਹੈ ਜੋ ਅਸਲ ਲੱਗਦੀਆਂ ਹਨ
ਵਿਸ਼ਵਾਸਯੋਗ ਲਗਜ਼ਰੀ ਅਤੇ ਜੀਵਨਸ਼ੈਲੀ ਚਿੱਤਰਾਂ ਲਈ ChatGPT ਨੂੰ ਕਿਵੇਂ ਪ੍ਰੋਂਪਟ ਕਰਨਾ ਹੈ: ਸਮੱਗਰੀ, ਰੋਸ਼ਨੀ, ਸੰਜਮ, ਕੰਮ ਕੀਤੀਆਂ ਉਦਾਹਰਣਾਂ, ਅਤੇ ਬ੍ਰਾਂਡਾਂ ਅਤੇ ਖੁਲਾਸੇ ਨਾਲ ਦੇਖਭਾਲ।
ਯਥਾਰਥਵਾਦੀ ਲੋਕਾਂ ਲਈ ਏਆਈ ਪ੍ਰੋਂਪਟ ਕਿਵੇਂ ਲਿਖਣਾ ਹੈ
AI ਚਿੱਤਰਾਂ ਵਿੱਚ ਵਿਸ਼ਵਾਸਯੋਗ ਲੋਕਾਂ ਦਾ ਵਰਣਨ ਕਰੋ: ਆਸਣ, ਕੱਪੜੇ, ਚਮੜੀ, ਹੱਥ ਅਤੇ ਰੌਸ਼ਨੀ, ਨਾਲ ਹੀ ਸਹਿਮਤੀ, ਸਮਾਨਤਾ ਅਤੇ ਪ੍ਰਗਟਾਵੇ ਦੇ ਨਿਯਮ ਜੋ ਇਸਦੇ ਨਾਲ ਆਉਂਦੇ ਹਨ।
AI ਫੋਟੋਆਂ ਲਈ ਲਾਈਟਿੰਗ ਕੀਵਰਡਸ: ਇੱਕ ਵਿਹਾਰਕ ਸ਼ਬਦਾਵਲੀ
ਸੁਨਹਿਰੀ ਘੰਟਾ, ਨੀਲਾ ਘੰਟਾ, ਵਿੰਡੋ ਲਾਈਟ, ਬੈਕਲਾਈਟ, low key ਅਤੇ ਹੋਰ: ਹਰ ਰੋਸ਼ਨੀ ਸ਼ਬਦ ਇੱਕ ਫੋਟੋ ਵਿੱਚ ਕਿਵੇਂ ਦਿਖਾਈ ਦਿੰਦਾ ਹੈ ਅਤੇ ਇਸਨੂੰ ਇੱਕ AI ਪ੍ਰੋਂਪਟ ਵਿੱਚ ਕਿਵੇਂ ਲਿਖਣਾ ਹੈ।
ਨਕਾਰਾਤਮਕ ਪ੍ਰੋਂਪਟ ਸਮਝਾਏ ਗਏ ਹਨ: ਇਹਨਾਂ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਦੋਂ ਕਰਨੀ ਹੈ, ਅਤੇ ਕਿਵੇਂ
ਇੱਕ ਨਕਾਰਾਤਮਕ ਪ੍ਰੋਂਪਟ ਕੀ ਹੈ, ਕਿਹੜਾ ਚਿੱਤਰ ਟੂਲ ਇੱਕ ਦਸਤਾਵੇਜ਼ ਹੈ, Midjourney ਦਾ --no ਅਤੇ Stable Diffusion ਦਾ negative_prompt ਕਿਵੇਂ ਕੰਮ ਕਰਦਾ ਹੈ, ਅਤੇ ਉਹਨਾਂ ਨੂੰ ਥੋੜ੍ਹੇ ਜਿਹੇ ਕਿਉਂ ਵਰਤਣਾ ਹੈ।
AI ਚਿੱਤਰਾਂ ਲਈ ਆਕਾਰ ਅਨੁਪਾਤ: ਉਹਨਾਂ ਨੂੰ ਕਿਵੇਂ ਚੁਣਨਾ ਅਤੇ ਸੈੱਟ ਕਰਨਾ ਹੈ
ਵਰਗ, 3:2, 16:9 ਜਾਂ ਲੰਬਕਾਰੀ 9:16: ਇੱਕ AI ਚਿੱਤਰ ਲਈ ਇੱਕ ਆਕਾਰ ਅਨੁਪਾਤ ਕਿਵੇਂ ਚੁਣਨਾ ਹੈ, ਇਸ ਨਾਲ ਰਚਨਾ ਕਿਵੇਂ ਬਦਲਦੀ ਹੈ, ਅਤੇ ਇਸਨੂੰ ਕਿਵੇਂ Midjourney ਅਤੇ OpenAI ਸੈੱਟ ਕਰਦਾ ਹੈ।
ਏਆਈ ਫੋਟੋ ਪ੍ਰੋਂਪਟ ਕਿਵੇਂ ਲਿਖਣੇ ਹਨ ਜੋ ਪੜ੍ਹਨਯੋਗ ਰਹਿੰਦੇ ਹਨ
ਵਿਸ਼ੇ, ਰੋਸ਼ਨੀ, ਲੈਂਸ ਦੀ ਭਾਸ਼ਾ ਅਤੇ ਰੁਕਾਵਟਾਂ ਲਈ ਇੱਕ ਦੁਹਰਾਉਣਯੋਗ ਪ੍ਰੋਂਪਟ ਢਾਂਚਾ, ਉਦਾਹਰਨਾਂ ਦੇ ਨਾਲ ਜਿਨ੍ਹਾਂ ਨੂੰ ਸੋਧਣਾ ਆਸਾਨ ਹੈ।
AI ਇਮੇਜ ਪ੍ਰਾਮਪਟ ਟੂਲਜ਼, ਤੁਲਨਾ ਕੀਤੀ ਗਈ
ਪ੍ਰਾਮਪਟ ਲਾਇਬ੍ਰੇਰੀਆਂ, ਪ੍ਰਾਮਪਟ ਬਿਲਡਰਜ਼, ਇਨ-ਜਨਰੇਟਰ ਸਹਾਇਕ ਅਤੇ ਖੁਦ ਲਿਖਣਾ: ਹਰ ਇੱਕ ਤੁਹਾਨੂੰ ਕੀ ਬਚਾਉਂਦਾ ਹੈ, ਹਰ ਇੱਕ ਤੁਹਾਨੂੰ ਕੀ ਖਰਚ ਕਰਵਾਉਂਦਾ ਹੈ, ਅਤੇ ਕਿਹੜਾ ਤੁਹਾਨੂੰ ਕੁਝ ਸਿਖਾਉਂਦਾ ਹੈ।