Podstawy promptingu w Stable Diffusion
W tym filmie omawiamy podstawy promptingu w Stable Diffusion, czyli jak efektywnie komunikować się ze sztuczną inteligencją, aby uzyskać oczekiwane rezultaty. Przeanalizujemy praktyczne przykłady promptów, które pomogą Wam tworzyć obrazy zgodne z Waszymi oczekiwaniami.
Wpływ modelu na wynik
Ważne jest, aby zrozumieć, że poza samym promptem duży wpływ na ostateczny rezultat ma wykorzystany model. Niektóre modele lepiej podążają za promptem, inne natomiast są przystosowane do tworzenia bardziej stylizowanych obrazów, takich jak anime czy obrazy realistyczne.
Jak działa prompting?
Stable Diffusion interpretuje wpisane przez nas słowa, zamieniając je na wartości numeryczne za pomocą tokenizera. Ważne jest, aby zrozumieć różnicę między słowami a tokenami. Nawet pojedyncze słowo może być reprezentowane przez kilka tokenów, a przecinek również jest tokenem.
Budowanie dobrego promptu
Podstawą jest precyzyjny opis obiektu, na przykład "woman with blonde hair, blue eyes, wearing red sweatshirt". Następnie możemy dodać informacje dotyczące stylu, takie jak "photo, highly detailed, cinematic film still". Dobrze zbudowany prompt sprawi, że obraz będzie bardziej zgodny z naszymi oczekiwaniami.
Użycie promptów negatywnych
Prompt negatywny jest równie ważny jak pozytywny. Wpisując w negatywnym prompcie rzeczy, których nie chcemy zobaczyć (np. "cartoon, painting, illustration"), możemy jeszcze bardziej ukierunkować model na pożądany rezultat.
Stosowanie wag i breaków
Możemy ustawiać wagi dla poszczególnych tokenów, aby zwiększyć ich znaczenie lub je osłabić. Możemy również stosować tzw. "breaki", które pozwalają na bardziej precyzyjne rozdzielenie promptu i uzyskanie lepszych wyników.
Podsumowanie
Tworzenie dobrych promptów to proces intuicyjny, wymagający wielu prób i błędów. Kluczem do sukcesu jest zrozumienie, jak Stable Diffusion interpretuje wpisane frazy, i eksperymentowanie z różnymi ustawieniami. Więcej na temat promptingu znajdziesz w kursie "AI Sztuczna Inteligencja - Stable Diffusion od podstaw".
