الممارسات المعيارية لتوليد الصور
جزء من دورة Prompt Engineering
أعطاك الدرس السابق حدسًا عن الطريقة التي يحوّل بها نموذج الانتشار موجّهًا نصيًا إلى صورة، وذلك بإزالة التشويش تدريجيًا من تشويش عشوائي. وهذا الدرس يحوّل ذلك الحدس إلى مجموعة عادات في كتابة موجّهات الصور تجعل الناتج أقرب إلى ما تصوّرته في رأسك. والمبادئ الخمسة من الدرس الثالث ما زالت سارية هنا: تعطي التوجيه، وتحدّد شكل الإطار المطلوب، وتكرّر التحسين بقصد، وهي الخطوات نفسها التي استعملتها مع النص.
اطلب من نموذج صور a coffee mug وسيعطيك شيئًا ما، لكن النموذج هنا يملأ بنفسه كل قرار تركته مفتوحًا: الخامة، والزاوية، والضوء، والأجواء، وهل تبدو صورة فوتوغرافية أم رسمًا كرتونيًا. الموجّه الغامض لا يعلن فشله، وإنما يعيد إليك متوسطًا عامًا لكل ما رآه موسومًا بعبارة «كوب قهوة».
هل تريد تعلّم Prompt Engineering الممارسات المعيارية لتوليد الصور في بيئة حقيقية؟
انقر بالأسفل لتحصل على جهاز لينكس مع Prompt Engineering جاهز، وتعمل على الممارسات المعيارية لتوليد الصور بشكل عملي مع مدرّس ذكي يعرف الكود الخاص بك.
ابدأ هذا الدرسالممارسات المعيارية لتوليد الصورما الذي ستتعلّمه
- Prompt structure of subject, medium, style, and lighting
- Art styles and artist or era modifiers
- Composition and camera modifiers
- Negative prompts and aspect ratio
