Стандартные практики генерации изображений
Часть курса Prompt Engineering
Предыдущий урок дал интуитивное понимание того, как диффузионная модель превращает текстовый промпт в изображение, постепенно убирая шум из случайного шума. Этот урок превращает ту интуицию в набор привычек, с которыми промпты для изображений попадают гораздо ближе к тому, что вы себе представляли.
Попросите модель изображений нарисовать a coffee mug, и она что-нибудь выдаст, но при этом сама примет все решения, которые вы оставили открытыми: материал, ракурс, свет, настроение, похоже это на фотографию или на рисунок из мультфильма. Расплывчатый промпт не падает с ошибкой. Он просто возвращает обезличенное среднее из всего, что модель видела с подписью «кофейная кружка». ...
Хочешь изучать Prompt Engineering Стандартные практики генерации изображений в реальной среде?
Нажми ниже, получи Linux-машину с Prompt Engineering наготове и пройди Стандартные практики генерации изображений на практике вместе с AI-наставником, который знает твой код.
Начать этот урокСтандартные практики генерации изображенийЧему вы научитесь
- Prompt structure of subject, medium, style, and lighting
- Art styles and artist or era modifiers
- Composition and camera modifiers
- Negative prompts and aspect ratio
Читай этот урок на своём языке
Все уроки этого курса
11 уроков- 1Что такое промпт20 мин
- 2Как большие языковые модели генерируют текст30 мин
- 3Пять принципов промптинга30 мин
- 4Стандартные практики генерации текста35 мин
- 5Prompt Templates и Function Calling35 мин
- 6Vector-базы данных и Retrieval-Augmented Generation40 мин
- 7Autonomous Agents: память (memory) и инструменты (tools)40 мин
- 8Как diffusion-модели генерируют изображения30 мин
- 9Стандартные практики генерации изображений35 мин
- 10Продвинутые техники работы с изображениями: inpainting, outpainting и ControlNet35 мин
- 11Создание приложений на основе ИИ40 мин
