AI 이미지 생성기 · SMARTGENIUSAI
왜 AI-Generated 이미지가 나쁜 것을 봐? 일반적인 문제 및 Them을 고치는 방법
AI 이미지가 잘못 보일 때 가장 빠른 수정은 전체 프롬프트를 재작동 대신 실패의 유형에 이름을 붙입니다. Vague 주제, 피임약 구성, 깨진 anatomy, 의사 텍스트, 불변 반사 또는 각 다른 응답이 필요합니다.
실패를 먼저 분류합니다. 개념이 잘못되면, 프롬프트를 다시 작성하십시오. 구성이 오른쪽이지만 하나의 로컬 영역이 실패하면 이미지를 유지하고 편집하거나 더 많은 선택적으로 재생할 수 있습니다. 왜 알고없이 성공적인 결정을 내릴 수 없습니다.
이 가이드는 AI 이미지 문제 해결에 중점을 둡니다. 신속한 버즈를 수집하는 대신, 목표는 평가 및 개선 할 수있는 이미지를 생성하는 AI 이미지 문제를 위한 반복 가능한 워크플로 구축하는 것입니다.
AI 이미지 문제 해결을 위해, SmartGenius는 텍스트에서 새로운 이미지를 만들고, 당신은 시각적 스타일을 선택 할 수 있으며, 현재 1 : 1, 4 : 5, 16 : 9 및 9 : 16 형식을 제공합니다. 세대 후, 결과는 편집기 내부에 다운로드하거나 계속 될 수 있습니다.
신속한 시각적인 hierarchy가 없습니다
빠른 텍스트를 입력하고, 모든 것이 똑같이 중요하기 때문에 여전히 실패 할 수 있습니다. 모델은 이미지가 무엇인지 알 수없는 경우 구성이 흩어져집니다.
주요 주제와 행동을 먼저 넣기하여이 수정하고, 보조 제안을 줄이고, 하나의 환경과 한 스타일 방향을 선택하십시오.
이 장면은 너무 많은 어려운 물건을 요청합니다.
모든 추가 사람, 손 헬드 버팀대, 기호, 반사 표면, 패턴 의류 및 반복 구조는 로컬 오류의 가능성을 증가. 복잡성은 무료입니다.
심플한 버전에서 이미지를 먼저 만듭니다. 핵심 구성이 작동되면 동시에 10 개 대신 가장 중요한 한 세부 사항을 추가하십시오.
Anatomy는 손을 주위에 실패, 얼굴, 그리고 망설임
손 접촉 얼굴, 교차된 팔, 손가락은 물체, 다수 사람들 overlapping의 주위에 감싸이고, 머리 덮는 의류는 모두 정확한 공간 관계를 요구합니다. 이들은 높 강하고 지역 남아 있습니다.
진정한 감정이 중요할 때 더 명확한 포즈를 선택하거나 전체 이미지가 강하다면 로컬 교정을위한 편집기를 사용합니다.
텍스트와 로고는 의사 – typography가됩니다.
이미지는 거리에서 가용을 보이는 편지 같이 모양을 생성할 수 있고 그러나 믿을 수 있는 진짜 원본은 아닙니다. 이것은 포장, 상점 정면, 포스터 및 공용영역에 특히 명백합니다.
blank 또는 간단한 표면을 생성하고 실제 사본을 나중에 추가하십시오. 텍스트가 필수되지 않으면, 전적으로 프롬프트에서 제거하십시오.
조명 또는 반사는 동의하지 않습니다.
이미지는 광택이 있지만 인공 때 그림자 점 다른 방향으로, 거울은 잘못된 장면을 반영하거나 광택 재료가 가까운 빛을 무시할 수 있습니다.
조명 설정 단순화 및 반사 복잡성을 감소. 하나의 이해 가능한 키 빛은 종종 몇 가지 극한 소스보다 제어하는 것이 더 쉽습니다.
Prompt 예제를 조정할 수 있습니다.
AI 이미지 문제 해결을 위해, 이 예는 고정 된 요리법보다 구조가 시작되고 있습니다. 이 특정 목표를 일치하는 부품을 보존하면서 주제, 장면, 팔레트 또는 카메라 방향을 대체하십시오.
| 이름 * | 팟캐스트 |
|---|---|
| 01 | 한 성인 과목과 1 개의 커피 컵, 간단한 창 조명, 깨끗한 배경을 가진 현실적인 카페 장면은 복잡한 것을 추가하기 전에 “좋은 소스 프롬프트”로 이것을 사용합니다 |
| 02 | matte 돌에 1개의 fictional 유리 병의 제품 사진, 연약한 기온변화도 배경, 원본 없음, 통제되는 스튜디오 점화 |
| 03 | 오리지널 애니메이션 기계 워크샵에서 하나의 간단한 렌치를 들고, 명확한 손 포즈, 한정된 프로, 강한 실루엣 |
| 04 | 언덕에 한 작은 집의 넓은 건축 시각화, overcast 일광, 간단한 재료 팔레트, 표지 또는 텍스트 없음 |
AI 이미지 문제 해결을 위한 제어 워크플로우
이름 실패
문제가 개념, 구성, anatomy, 재료, 텍스트, 관점 또는 조명인지 결정하십시오.
원인을 간단히 합니다.
그 실패에 연결된 지침이나 어려운 이차 요소를 제거하십시오.
1개의 변수를 재생
신속한 안정의 성공적인 부품을 유지하고 필요한 교정 만 변경하십시오.
적절한 경우 편집하기
한 지역 결함이 유일한 문제 인 경우 강한 기본 이미지를 보존하고 다운스트림을 수정하십시오.
생성된 이미지를 평가하는 방법
| 의 특징 | 무엇을 찾고 |
|---|---|
| 의논하기 | AI 이미지 문제 해결을위한 주요 주제는 즉시 식별하고 신속한 계층과 일치해야합니다. |
| – 연혁 | AI 이미지 문제 해결을 위해, framing, subject scale, 부정적인 공간 및 선택된 종횡비가 의도한 사용을 지원합니다. |
| 의 특징 | AI 이미지 문제 해결, 그림자, 하이라이트, 반사 및 대기는 지배적 인 빛이 어디에서 오는지에 동의해야합니다. |
| 제품 설명 | Inspect anatomy, 관점, 기하학, 반복 개체, 가장자리, 및 AI 이미지 문제 해결에 특히 눈에 보이는 접촉 점. |
| 의 특징 | AI 이미지 문제 해결을위한 시각 치료는 여러 incompatible 렌더링 언어를 섞어 대신 일관성을 유지해야합니다. |
| 의 특징 | AI 이미지 문제 해결 이미지를 확인하는 것은 의도한 상황에 적합하며 문서가 아닌 무언가의 증거로 표시되지 않습니다. |
결과가 유지되기 전에 검사하는 것
- 주요 주제는 신속한 일치
- 손, 눈, 치아 및 관절은 가까운 검사를 살아
- 직선 및 시각은 일관성 유지
- 텍스트와 같은 표는 제거되거나 대체됩니다.
- 반사 및 그림자는 plausible 소스가 있습니다.
- 반복된 객체는 무작위로 병합하거나 중복하지 않습니다.
좋은 구성을 잃지 않고 AI 이미지 문제 해결 방법
AI 이미지 문제 해결의 세대가 대부분 성공할 때, 이미 그것을 부활하기 전에 작업을 작성. 유용한 카메라 거리, 주제 배치, 팔레트 및 조명 언어에 대한 보존 특히 AI 이미지 문제를 지원.
그런 다음 AI 이미지 문제 해결에 한 가지 높은 충격 잡기를 식별합니다. framing 실패했을 때 짜맞추기; 손상되지 않은 경우 재료 또는 anatomy를 수정, 동시에 배경과 스타일을 자극하지 않고. 즉 각 반복 설명 할 수 있습니다.
재생할 때, 에디터에서 계속될 때
AI 이미지 문제 해결을위한 개념을 정확히 할 때 전체 이미지를 재생하는 것은 틀렸다 : 주제가 누락되어 카메라보기 실패, 장면은 잘못된 구조가 있거나 스타일이 근본적으로 꺼집니다. 이들은 기본 이미지 문제입니다.
AI 이미지 문제 해결 구성이 이미 귀중하고 하나의 지역은주의해야 할 때, 다운 스트림 편집은 종종 더 안전합니다. 배경 교체, 개선, 로컬 교정 또는 스타일 조정은 이미 해결 된 부품을 보존할 수 있습니다.
AI 이미지 문제 해결에 대한 일반적인 신속한 실수
- AI 이미지 문제 해결에 대한 많은 형용사를 사용하여 콘크리트 주제와 장면을 정의하지 않고.
- AI 이미지 문제 해결을 초래하는 동안 Incompatible 사진기 방향 또는 점화 조건을 결합하십시오.
- 여러 가지 똑같이 중요한 초점 개체를 AI 이미지 문제 해결 및 hierarchy없이 모델을 떠나.
- 정확한 텍스트, 로고, 인터페이스 또는 AI 이미지 문제 해결 내부 라벨을 기대하여 실제 타이그래피로 렌더링합니다.
- AI 이미지 문제 해결의 모든 부분을 수정하는 것은 눈에 보이는 실패를 진단 대신 한 약한 결과 후에 신속한.
- 엄지나일 크기와 누락 된 아나토마, 재료, 관점 또는 반복 세부 오류에서만 AI 이미지 문제 해결.
신속한 전략의 일부로 측면 비율을 사용하십시오.
AI 이미지 문제 해결을 위해, 발행 목적지가 알려지면 세대의 프레임을 선택하십시오. 1:1 이미지는 컴팩트 한 균형을 격려하고 4 : 5은 초상화 및 피드 시각적을위한 더 수직 공간을 제공합니다, 16 : 9은 넓은 환경을 호평하고 9 : 16은 풀 스크린 수직 구성을 지원합니다.
강력한 넓은 AI 이미지 문제 해결 이미지가 심각한 수직 작물 생존한다는 것을 가정하지 마십시오. 동일한 아이디어가 몇몇 배치를 봉사해야 할 때, 전용 변형을 창조하기 위하여 모형은 각 구조를 위한 개념을 recompose 할 수 있습니다.
미래 AI 이미지 문제 해결 프로젝트에 대한 재사용 가능한 신속한 템플릿 구축
AI 이미지 문제 해결을 위해 작동하는 신속한 구조를 발견하면 비밀 공식으로 정확한 단어를 치료하는 것보다 구조가 저장됩니다. 유용한 템플릿은 주제, 행동, 장면, 구성, 빛 및 실제 콘텐츠를 대체 할 때 스타일을 기록합니다.
미래 AI 이미지 문제 해결 작업에 대한, 이 템플릿 접근은 더 빠르고 일관성을 만듭니다. 그것은 진짜 다른 이미지를 위해 열 수있는 충분한 변수를 떠나면서 성공적인 예술 방향을 보존합니다.
왜 ai-generated 이미지가 나쁘게 보이나요? 일반적인 문제와 수정
AI 이미지 문제 해결을위한 SmartGenius AI 이미지 생성기를 열고 개념을 설명하고 스타일과 측면 비율을 선택하고 제어 된 반복으로 결과를 재정립하십시오.
책임감 있고 실제적인 사용
AI 이미지 문제 해결을 위해, 그들의 실제적인 근원에 따라 생성한 이미지를 대우하십시오. 합성 이미지는 진짜 사건의 사진 증거 또는 현실 세계 결과로 때 선물하지 않아야 합니다.
AI 이미지 문제 해결을 생산할 때, 사용하려면 원래 개념 또는 재료를 사용하십시오. 생성 후 제어 된 디자인 워크플로를 통해 정확한 로고, 클레임, 가격, 이름, 법적 사본 또는 기타 정확도 민감한 정보를 추가하십시오.
자주 묻는 질문
왜 AI는 아직도 때때로 잘못되었습니까?
손은 많은 작은 관절을 포함하고 종종 물체 또는 다른 신체 부위와 상호 작용하여 공간 구조를 어렵게 만듭니다.
왜 생성된 텍스트가 이상한 모습입니까?
이미지 생성 모형은 전용 전기 엔진이 아닙니다, 그래서 작은 정확한 편지를 넣는 것은 믿을 수 없을 수 있습니다.
같은 프롬프트를 재생해야 하나요?
변이 목표만 있다면. 동일한 실패가 반복되면, 명령을 수정하거나 장면을 단순화합니다.
왜 복잡한 프롬프트가 때때로 더 나타날까요?
너무 많은 똑같은 무게를 달아 세부 사항이 분쟁을 일으키고 어려운 관계를 증가 할 수 있습니다.
작은 지역만 잘못되는 경우?
작업 흐름을 사용하여 작업을 수행 할 수 있으므로 모든 것을 재생하여 성공적인 구성을 잃지 마십시오.
마무리
좋은 AI 이미지 문제 해결은 명확한 시각적인 계층 구조, 일관성있는 점화 및 작풍에서 옵니다, 그리고 훈련된 iteration. 주제를 정의하고 장면을 첫째로, 사용하십시오 측면 비율 deliberately, 이미지가 눈에 인상적 인 경우에만 배심하는 구조 보다는 오히려 평가합니다.
기본 AI 이미지 문제 해결 이미지가 작동되면 모든 마무리 문제를 해결하기 위해 전체 재생을 묻습니다. 적절한 경우 강력한 구성을 유지하고 각 수정이 특정 시각 결정됩니다.