LarpGPT · Hướng dẫn
Giải phẫu của lời nhắc hình ảnh thực tế
Mỗi phần của lời nhắc thực hiện chức năng gì bên trong trình tạo hình ảnh, tại sao một câu cho mỗi quyết định lại hiệu quả hơn một bức tường tính từ và cách điều chỉnh lời nhắc mà không làm hỏng yếu tố khiến nó hoạt động.

Trong hướng dẫn này15
Lời nhắc là một câu ngắn gọn, không phải là một câu thần chú
Quan niệm sai lầm dai dẳng nhất về gợi ý bằng hình ảnh là cho rằng một số từ nhất định có tính thần kỳ và công việc là thu thập chúng. Điều thực sự hiệu quả gần giống với việc tóm tắt cho một nhiếp ảnh gia không thể đặt câu hỏi. Bạn đang mô tả một cảnh mà ai đó phải dàn dựng, chiếu sáng và quay, và mọi quyết định bạn không nêu rõ là quyết định mà người mẫu đưa ra cho bạn, thường hướng tới phiên bản trung bình nhất của những gì bạn yêu cầu.
Một câu cho mỗi quyết định
Những lời nhắc dài không thành công không phải vì chúng dài mà vì chúng không có sự khác biệt. Hai mươi tính từ trong một câu cạnh tranh với nhau và mô hình tính trung bình cho chúng. Cùng một nội dung được chia thành các câu ngắn, mỗi câu mang một quyết định, tạo ra một kết quả dễ đoán hơn nhiều. Nó cũng làm cho lời nhắc có thể chỉnh sửa được vì bạn có thể thấy câu nào cần thay đổi khi có sai sót.
Chủ đề được đặt lên hàng đầu và có sức nặng nhất
Vấn đề về vị trí. Những gì xuất hiện sớm trong lời nhắc thường được chú trọng nhiều hơn, vì vậy chủ đề nằm ở phía trước, được mô tả cụ thể. Một chủ đề cụ thể là chủ đề bạn có thể chụp ảnh: một đồ vật, một địa điểm, một tình huống có các đặc tính vật lý. Các chủ đề trừu tượng không có gì để xây dựng mô hình và nó sẽ phát minh ra thứ gì đó chung chung để lấp đầy không gian.
Mô tả những gì có thể nhìn thấy được chứ không phải những gì được cảm nhận
Đây là kỷ luật hữu ích nhất. Một từ như u sầu là một cách diễn giải và người mẫu phải đoán cách sắp xếp hình ảnh nào tạo ra từ đó. Mưa trên cửa sổ, một ngọn đèn thắp sáng, một chiếc ghế trống: đó là những thứ được camera ghi lại. Viết nguyên nhân thay vì kết quả, và kết quả sẽ tự xuất hiện với tính nhất quán hơn nhiều.
Cảnh đặt ra những ràng buộc
Bối cảnh không phải là trang trí. Nó xác định ánh sáng nào có sẵn, bề mặt nào tồn tại để phản chiếu nó, những gì có thể xuất hiện ở hậu cảnh và mọi thứ đều đọc được ở quy mô nào. Một chủ đề được mô tả chi tiết mà không có bối cảnh cụ thể sẽ được đặt ở đâu đó chung chung và bối cảnh chung khi đó sẽ mâu thuẫn với một nửa những lựa chọn bạn đã thực hiện về chủ đề.
Khoảnh khắc thu hẹp khung cảnh thành một bức ảnh
Thời gian trong ngày, thời tiết và mùa làm nhiều việc hơn hầu hết mọi người mong đợi, bởi vì mỗi nơi đều mang theo toàn bộ thiết lập ánh sáng. Buổi chiều muộn của mùa thu ngụ ý một mặt trời ấm áp thấp, những bóng dài và một gam màu đặc biệt, tất cả chỉ từ bốn từ. Đặt tên cho thời điểm là câu hiệu quả nhất trong hầu hết các lời nhắc.
Ánh sáng là một quyết định, không phải là một suy nghĩ lại
Các bức ảnh phần lớn được tạo ra từ ánh sáng và lựa chọn ánh sáng không xác định là con đường nhanh nhất để có được một hình ảnh phẳng, đủ ánh sáng trông có vẻ tổng hợp. Nói ánh sáng đến từ đâu và nó là loại gì. Ánh sáng cửa sổ từ bên trái. Một nguồn trên không duy nhất. Bầu trời u ám. Nắng chiếu trực tiếp qua lá. Mỗi cái tạo ra một hình ảnh khác nhau từ cùng một chủ đề và cảnh.
Ánh sáng cứng và mềm làm những công việc khác nhau
Ánh sáng từ một nguồn nhỏ hoặc xa rất khó: viền bóng sắc nét, độ tương phản cao, kết cấu rõ ràng. Ánh sáng từ nguồn lớn hoặc khuếch tán mềm: bóng mờ dần, độ tương phản thấp, bề mặt dịu hơn. Việc đặt tên cái nào bạn muốn sẽ cho mô hình biết nhiều hơn về tâm trạng của hình ảnh hơn bất kỳ tính từ nào về tâm trạng.
Hướng dẫn bố cục mà người mẫu có thể làm theo
Các thuật ngữ đóng khung rất hữu ích vì chúng rõ ràng. Cận cảnh, góc rộng, ngang tầm mắt, góc thấp, trên cao. Chủ thể nằm ở giữa hay lệch sang một bên. Cái gì ở phía trước và cái gì ở phía sau. Đây là những từ mà một nhiếp ảnh gia sẽ sử dụng trên phim trường và chúng dịch rất rõ ràng vì chúng mô tả hình học hơn là hương vị.
Ngôn ngữ ống kính và chức năng thực sự của nó
Tiêu cự rộng phóng đại chiều sâu và làm cho những vật ở gần trở nên lớn hơn. Tiêu cự dài sẽ nén khoảng cách và làm phẳng các lớp. Khẩu độ rộng sẽ làm mất nét hậu cảnh và cô lập chủ thể. Các thuật ngữ này hoạt động theo lời nhắc vì chúng tương ứng với hoạt động quang học thực tế và yêu cầu độ sâu trường ảnh nông sẽ chính xác hơn yêu cầu nền mờ.
Màu sắc, hạn chế
Đặt tên hai hoặc ba màu sẽ tạo ra một hình ảnh mạch lạc. Việc đặt tên tám sẽ tạo ra bùn vì mô hình cố gắng bao gồm tất cả chúng và không có cái nào chiếm ưu thế. Nếu một màu sắc quan trọng, hãy gắn nó vào một vật thể thay vì vào toàn bộ bức tranh: một cánh cửa màu đỏ đọc tốt hơn một khung cảnh nhuốm màu đỏ và nó để phần còn lại của bảng màu tự do đi theo ánh sáng.
Thay đổi một điều tại một thời điểm
Khi một kết quả gần đúng nhưng sai, bản năng là viết lại lời nhắc. Chống lại nó. Thay đổi một câu, tạo lại và xem điều gì đã chuyển động. Tốc độ này chậm hơn cho mỗi lần thử và nhanh hơn nhiều về tổng thể vì bạn biết được ý nghĩa của từng câu. Một lời nhắc được viết lại có hiệu quả sẽ dạy cho bạn không có điều gì bạn có thể sử dụng lại vào ngày mai.
Giữ lại các phiên bản bạn loại bỏ
Một lời nhắc tạo ra điều gì đó thú vị nhưng không phải điều bạn muốn sẽ đáng được lưu giữ. Thư viện nhắc nhở được xây dựng từ những điều đó, không phải từ những thành công, bởi vì những điều suýt xảy ra là những gì bạn thích nghi khi bản tóm tắt tiếp theo hơi khác một chút. Một ghi chú về kết quả thực tế trông như thế nào sẽ có giá trị hơn chỉ riêng lời nhắc.
Thích ứng mà không phá vỡ cấu trúc
Khi bạn sử dụng lại lời nhắc, hãy hoán đổi chủ đề và bối cảnh, đồng thời giữ nguyên các câu về ánh sáng, bố cục và ống kính lúc đầu. Đó là những phần làm cho hình ảnh trông giống ảnh chụp và chúng là những phần mọi người sẽ xóa khi lời nhắc có vẻ quá dài. Thay đổi chúng một cách có chủ ý, từng cái một, khi chủ đề mới đang có hiệu quả.
Nói hình ảnh đó là gì
Những hình ảnh được tạo ra theo cách này không phải là những bức ảnh và các tiêu chuẩn để nói như vậy đã tồn tại. Từ vựng Loại nguồn kỹ thuật số IPTC cung cấp các giá trị để phân biệt ảnh chụp kỹ thuật số được lấy mẫu từ đời thực với phương tiện được tạo bằng AI tổng hợp và đặc tả C2PA xác định cách thông tin xuất xứ truyền đi với một tệp. Nơi hình ảnh có thể được chụp để ghi lại một điều gì đó có thật, hãy dán nhãn cho nó. LarpGPT cung cấp lời nhắc và tài liệu tham khảo, đồng thời những gì bạn tạo ra là của bạn để sử dụng và của bạn được tiết lộ.
Câu hỏi
Tại sao lời nhắc bằng hình ảnh dài thường không thành công?
Bởi vì chúng không có sự khác biệt chứ không phải vì chúng dài. Hai mươi tính từ trong một câu cạnh tranh nhau và mô hình tính trung bình cho chúng. Chia cùng một nội dung thành các câu ngắn mang theo một quyết định và kết quả sẽ trở nên dễ dự đoán hơn nhiều.
Tôi nên mô tả tâm trạng hay những gì có thể nhìn thấy được?
Những gì có thể nhìn thấy được. Một từ như u sầu là cách giải thích mà mô hình phải đoán. Mưa trên cửa sổ, một ngọn đèn thắp sáng, một chiếc ghế trống là những thứ được camera ghi lại. Viết nguyên nhân và tâm trạng theo sau.
Thứ tự các từ trong lời nhắc có quan trọng không?
Đúng. Những gì xuất hiện sớm thường có trọng lượng nặng hơn, do đó đối tượng nằm ở gần phía trước, được mô tả đủ cụ thể để bạn có thể chụp ảnh nó.
Các thuật ngữ máy ảnh như tiêu cự có thực sự hoạt động không?
Đúng như vậy vì chúng tương ứng với hành vi quang học thực tế. Tiêu cự rộng sẽ phóng đại chiều sâu, tiêu cự dài sẽ nén nó và khẩu độ rộng sẽ cô lập đối tượng. Yêu cầu độ sâu trường ảnh nông sẽ chính xác hơn yêu cầu nền mờ.
Tôi nên gắn nhãn cho hình ảnh do AI tạo như thế nào?
Tiêu chuẩn tồn tại. Từ vựng Loại nguồn kỹ thuật số IPTC phân biệt bản chụp kỹ thuật số được lấy mẫu từ đời thực với phương tiện được tạo bằng AI tổng hợp và thông số kỹ thuật C2PA xác định cách xuất xứ di chuyển với một tệp. Dán nhãn bất cứ thứ gì có thể được dùng để ghi lại điều gì đó có thật.
