逼真影像提示的剖析

提示是簡短的，而不是咒語

關於影象提示最持久的誤解是某些單字具有魔力，而工作就是收集它們。真正有效的方法更接近向無法提問的攝影師介紹情況。您正在描述一個必須有人設定、照明和拍攝的場景，您未說明的每一個決定都是模型為您做出的決定，通常是針對您所要求的最平均版本。

每個決定一句話

長提示之所以失敗，不是因為它們太長，而是因為它們沒有區別。一句話中的二十個形容詞相互競爭，模型將它們平均。將相同的內容分成短句，每個短句都包含一個決定，產生更可預測的結果。它還使提示可以編輯，因為當出現問題時您可以看到要更改哪個句子。

主題是第一位的，也是最有分量的

立場很重要。提示中較早出現的內容通常權重較大，因此主題屬於前面，具體描述。具體的主題是你可以拍攝的主題：一個物體、一個地方、一個具有物理屬性的情況。抽象主題沒有給模型任何可以建造的東西，它會發明一些通用的東西來填滿空間。

描述可見的內容，而不是感覺到的內容

這是最有用的學科。像憂鬱這樣的詞是一種解釋，模型必須猜測是哪種視覺排列產生的。窗戶上的雨、一盞亮著的燈、一張空椅子：這些都是相機記錄下來的東西。寫出原因而不是結果，結果會自行出現，更一致。

場景設定約束

佈置不是裝飾。它決定了可用的光線、反射光線的表面、背景中可以出現的內容以及所有內容的讀取比例。詳細描述但沒有指定設定的主題將放置在通用的地方，然後通用設定將與您對該主題所做的一半選擇相矛盾。

這一刻將場景縮小為照片

一天中的時間、天氣和季節的作用比大多數人預期的要多，因為每個時間、天氣和季節都帶有完整的照明設定。秋天的午後意味著低矮的溫暖陽光、長長的陰影和特殊的色偏，這一切都來自四個字。在大多數提示中，命名時刻是最有效的句子。

光是一個決定，而不是事後的想法

照片主要是由光組成的，而未說明的照明選擇是獲得看起來合成的平坦、光線均勻的影像的最快途徑。說出光從哪裡來以及它是什麼型別的。窗戶的光從左邊射過來。單一開銷來源。陰天。陽光直射透過樹葉。每個都會從相同的主題和場景產生不同的影象。

硬光和柔光有不同的作用

來自小光源或遠光源的光線很硬：陰影邊緣清晰、對比高、紋理可見。來自大光源或漫射光源的光線柔和：漸層陰影、低對比、柔和的表面。與任何有關情緒的形容詞相比，命名您想要的影象可以讓模型更瞭解影象的情緒。

模型可以遵循的構圖說明

框架術語很有用，因為它們是明確的。特寫、廣角鏡頭、視線水平、低角度、頭頂。拍攝對像是否位於中央或偏向一側。前面是什麼，後面是什麼。這些是攝影師在片場會使用的詞語，它們的翻譯很乾淨，因為它們描述的是幾何形狀而不是品味。

鏡頭語言及其實際作用

寬焦距會誇大深度並使附近的物體變大。長焦距會壓縮距離並使圖層變平。大光圈會使背景失焦並孤立主體。這些術語在提示中起作用，因為它們對應於真實的光學行為，並且要求淺景深比要求模糊背景更精確。

色彩，內斂

命名兩種或三種顏色會產生連貫的影像。命名八個會產生混亂，因為模型試圖包含所有它們，但沒有一個佔主導地位。如果顏色很重要，請將其附加到一個物體上，而不是整個圖片上：紅色的門比紅色場景更容易閱讀，並且它使調色盤的其餘部分可以自由地跟隨光線。

一次改變一件事

當結果接近但錯誤時，本能地會重寫提示。抵制它。改一句話，重生，看看感動了什麼。每次嘗試速度較慢，但整體速度要快得多，因為您瞭解每個句子的作用。重寫的有效提示不會告訴你明天可以重複使用的內容。

保留您丟棄的版本

產生一些有趣但不是您想要的內容的提示值得保留。提示庫是根據這些而不是根據成功建立的，因為當下一個簡報略有不同時，你會適應那些未遂事件。關於結果實際情況的註釋比單獨的提示更有價值。

在不破壞結構的情況下進行調整

當您重複使用提示時，請交換主體和設定，並先保留燈光、構圖和鏡頭句子。這些部分使影象看起來像照片一樣，當提示太長時，人們就會刪除它們。一旦新的主題開始發揮作用，就有意地改變它們，一次一個。

說說圖片是什麼

以這種方式製作的影象不是照片，這樣說的標準已經存在。 IPTC 數位來源型別詞彙表提供了區分從現實生活中取樣的數位擷取與使用生成式 AI 建立的媒體的值，C2PA 規範定義了來源資訊如何隨檔案傳輸。如果影像可能被用來記錄真實的事物，請標記。 LarpGPT 提供提示和參考資料，您產生的內容由您使用並由您公開。

延伸閱讀

• IPTC Digital Source Type NewsCodes
• C2PA technical specification
• IPTC Photo Metadata Standard