Praktik Standar untuk Generasi Gambar
Bagian dari kursus Prompt Engineering
Pelajaran sebelumnya memberimu gambaran bagaimana model diffusion mengubah prompt teks jadi gambar dengan cara denoising dari noise acak. Pelajaran ini mengubah gambaran itu jadi sekumpulan kebiasaan menulis prompt gambar yang hasilnya lebih mendekati apa yang kamu bayangkan.
Minta model gambar membuat a coffee mug dan ia pasti memberimu sesuatu, tapi model itu sedang mengisi sendiri semua keputusan yang kamu biarkan terbuka: bahannya, sudutnya, cahayanya, suasananya, apakah hasilnya terlihat seperti foto atau kartun. Prompt yang samar tidak gagal secara terang-terangan. Ia cuma mengembalikan rata-rata generik dari semua hal yang pernah dilihatnya dengan label "coffee mug". ...
Ingin belajar Prompt Engineering Praktik Standar untuk Generasi Gambar di lingkungan nyata?
Klik di bawah, dapatkan mesin Linux dengan Prompt Engineering siap pakai, dan kerjakan Praktik Standar untuk Generasi Gambar secara praktik dengan tutor AI yang memahami kodemu.
Mulai pelajaran iniPraktik Standar untuk Generasi GambarYang akan kamu pelajari
- Prompt structure of subject, medium, style, and lighting
- Art styles and artist or era modifiers
- Composition and camera modifiers
- Negative prompts and aspect ratio
Baca pelajaran ini dalam bahasamu
Semua pelajaran di kursus ini
11 pelajaran- 1Apa Itu Prompt20 mnt
- 2Bagaimana Large Language Model Menghasilkan Teks30 mnt
- 3Lima Prinsip Prompting30 mnt
- 4Praktik Standar untuk Pembuatan Teks35 mnt
- 5Prompt Templates dan Function Calling35 mnt
- 6Vector Database dan Retrieval-Augmented Generation40 mnt
- 7Autonomous Agents: Memory dan Tools40 mnt
- 8Bagaimana Diffusion Models Menghasilkan Gambar30 mnt
- 9Praktik Standar untuk Generasi Gambar35 mnt
- 10Teknik Gambar Lanjutan: Inpainting, Outpainting, dan ControlNet35 mnt
- 11Membangun Aplikasi Bertenaga AI40 mnt
Lihat kursus lain
