AI 이미지 생성기 · SMARTGENIUSAI
더 나은 AI 이미지를 얻는 방법: Iteration, Prompt Refinement 및 편집 워크 플로우
가장 큰 품질 향상은 종종 워크플로우에서 단일 “완성 프롬프트”보다 자주 온다. 이미지의 성공적인 부분을 유지하면 한 번에 하나의 실패를 식별하고 재생을 중지 할 때 알 수 있습니다. 더 강력한 결과를 몇 가지 임의 시도로 도달 할 수 있습니다 .
4단계 루프를 사용하여: 시각적 목표를 정의하고, 간단한 첫 번째 버전을 생성하고, 가장 큰 잡기를 진단하고, 하나의 변수를 수정합니다. 구성이 이미 좋을 때, 다른 전체 재생과 전체 이미지를 위험에 대한 편집으로 전환하십시오.
이 가이드는 유관적인 이미지 생성 워크플로우에 초점을 맞추고 있습니다. 신속한 buzzwords를 수집하는 대신, 이 과정은 이미지를 평가하고 개선할 수 있는 반복 가능한 워크플로를 구축하는 것입니다.
이 이미지 생성 워크플로우를 위해 SmartGenius는 텍스트에서 새로운 이미지를 만들고, 시각적 스타일을 선택하고 현재 1 : 1, 4 : 5, 16 : 9 및 9 : 16 형식을 제공합니다. 세대 후, 결과는 편집기 내부에 다운로드하거나 계속 될 수 있습니다.
이미 무슨 일을 썼다
각 세대 후, 오류에 초점을 맞추기 전에 빠른 긍정적 인 목록을 만드십시오 : 주제 pose는 좋으며 카메라 거리가 작동하며 팔레트는 오른쪽이며 배경 모양이 유용합니다. 이것은 보존 할 수있는 제약입니다.
이 단계가 없다면, 사람들은 종종 전체 프롬프트를 다시 작성하고 실수로 이전 버전의 가장 좋은 부분을 파괴합니다.
가장 큰 잡음을 먼저 고치십시오.
구성이 잘못되면 의류 질감에 약간의 가치를 가집니다. 주제가 너무 작으면 색을 튜닝하기 전에 튀기는 것을 수정하십시오. 작은 세부 사항에 높은 수준의 구조에서 일하십시오.
실제 우선순위는 주제와 행동 → 구성 → 환경 → 점화 → 물자/detail → 폴란드어입니다.
한 번에 1 개 또는 2 개의 변수를 변경
제어 침전은 원인과 효과가 눈에 띄게 만듭니다. 카메라 각도, 스타일, 조명, 옷장, 배경 및 팔레트를 한 번에 변경하거나 결과를 손상시키지 않는 것을 말할 수 없습니다.
중요한 프로젝트에 대한 버전 노트를 유지하십시오. 짧은 기록조차도 “V2 : 더 넓은 샷, 동일한 빛”- 성공적인 지점으로 돌아갈 수 있습니다.
로컬 편집이 재생보다 저렴 할 때 알기
한 가지 약한 손으로 강한 이미지, 객체를 분산하거나 결함 배경은 항상 새로운 전체 세대가 필요하지 않습니다. 구성이 귀중하면 로컬 편집은 이미 해결 된 부품을 보호 할 수 있습니다.
이 두 번째 전체 세대가 한 세부 사항을 해결 할 수있는 복잡한 장면에 특히 중요합니다하지만 다른 곳에서 두 가지 새로운 오류를 소개합니다.
reusable prompt 패턴을 생성하지 않은 이미지
신속한 라이브러리는 구조 저장해야 합니다. 창 조명과 편집 초상화, 부정적인 공간과 페스트럴의 제품, 블루 타임즈의 넓은 건축 장면. 콘텐츠를 변경하면서 구조를 재사용합니다.
이 실험을 생산 시스템으로 전환하고, 모든 결과를 시각적으로 동일하게 만들지 않고 미래 이미지를 더 예측할 수 있도록 합니다.
Prompt 예제를 조정할 수 있습니다.
이 예제는 고정 된 요리법보다 구조가 시작되는 것입니다. 이 특정 목표와 일치하는 부품을 보존하면서 주제, 장면, 팔레트 또는 카메라 방향을 대체하십시오.
| 이름 * | 팟캐스트 |
|---|---|
| 01 | V1 프롬프트: 작업장, 현실적인 사진에 있는 성인 자전거 디자이너; V2: 허리 위로 튀기고는 및 연약한 창 빛을 추가하십시오; V3: 훈제를 지키고 청결한 공구 벽 배경을 추가하십시오 |
| 02 | V1 제품 프롬프트: 테이블에 fictional 병; V2: 서리로 덥은 유리 및 3 쿼터 보기를 지정하십시오; V3: 연약한 gradient와 부정적인 공간을 남겨두는 추가하십시오 |
| 03 | V1 판타지 장면: 부동 아카이브; V2: 작물에 대 한 추가; V3: 스케일을 유지 하 고 해돋이 안개를 추가 |
| 04 | V1 애니메이션 문자: 수리 기술자; V2 : 오렌지 유틸리티 재킷과 시트 된 포즈를 명확하게합니다. V3 : prop을 단순화하고 블루 워크샵 빛을 강화 |
Iterative 이미지 생성 워크플로우에 대한 제어 작업
시각적인 표적을 놓으십시오
성공적인 이미지가 어떻게 소통해야 하는지 설명하는 한 문장을 작성합니다.
가장 간단한 유용한 버전 생성
첫 번째 시도에서 모든 세부 사항을 해결하지 마십시오.
진단 및 수정
가장 높은 충격을 풀 때 실패한 변수를 변경합니다.
오른쪽에 재생 중지
기본 이미지가 강할 때 로컬 정리 또는 마무리 작업을 편집합니다.
생성된 이미지를 평가하는 방법
| 의 특징 | 무엇을 찾고 |
|---|---|
| 의논하기 | 이차적인 이미지 생성 워크플로우의 기본 과목은 즉시 식별할 수 있으며, 신속한 계층과 일치해야 합니다. |
| – 연혁 | 이미지 생성 워크플로우를 위해, framing, subject Scale, 부정적인 공간 및 선택된 종횡비가 의도한 사용을 지원합니다. |
| 의 특징 | 이미지 생성 워크플로우에서 그림자, 하이라이트, 반사 및 대기권은 지배적 인 빛이 그대로 들어오는 곳에 동의해야합니다. |
| 제품 설명 | Inspect anatomy, 관점, 기하학, 반복 객체, 가장자리 및 유동 이미지 생성 워크플로우에 특히 눈에 보이는 접촉 점. |
| 의 특징 | 이더넷 이미지 생성 워크플로우의 시각화는 여러 incompatible 렌더링 언어를 섞어 대신 일관성을 유지해야 합니다. |
| 의 특징 | 이 이미지 생성 워크플로우 이미지를 의도한 상황에 적합하며 문서가 아닌 무언가의 증거로 표시되지 않습니다. |
결과가 유지되기 전에 검사하는 것
- 각 버전에는 기존의 이유가 있습니다.
- Prompt 변경은 눈에 보이는 변화에 대응합니다.
- 성공적인 구성은 실수로 버려지지 않습니다.
- 기본 이미지가 작동한 후에만 복잡함이 추가됩니다.
- 지방의 결함은 끝없는 전체 재생을 트리거 할 수 없습니다
- 최종 출력은 두 엄지나일 및 전체 해상도에서 검사됩니다.
좋은 구성을 잃지 않고도 이더러티브 이미지 생성 워크플로를 정제하는 방법
이더넷 이미지 생성 워크플로우를 위한 세대가 크게 성공할 때, 이미 작업을 하기 전에 작성된 요소들을 수정합니다. 유용한 카메라 거리, 제목 배치, 팔레트 및 조명을 보존하기 위해 특별히 이더티브 이미지 생성 작업 흐름을 지원해야 합니다.
그런 다음 이더러티브 이미지 생성 워크플로우에서 한 가지 높은 충격 잡기를 확인합니다. framing 실패했을 때 짜맞추기; 이러한 실패한 경우 재료 또는 anatomy를 수정, 동시에 배경과 스타일을 다시 작성하지 않고. 즉 각 반복 설명 할 수 있습니다.
재생할 때, 에디터에서 계속될 때
이더러티브 이미지 생성 워크플로우에 대한 개념이 잘못되었을 때 전체 이미지를 재생합니다. 주제는 누락되어, 카메라보기가 실패하며, 장면은 잘못된 구조가 있거나 스타일이 근본적으로 꺼집니다. 이들은 기본 이미지 문제입니다.
이 이미지 생성 워크플로 구성이 이미 귀중하고 하나의 지역은주의해야 할 때, 다운스트림 편집은 종종 더 안전합니다. 배경 교체, 개선, 로컬 교정 또는 스타일 조정은 이미 해결 된 부품을 보존할 수 있습니다.
이더넷 이미지 생성 워크플로우에서 Common prompt 실수
- 콘크리트 주제와 장면을 정의하지 않고도 이더니셜 이미지 생성 워크플로에 대한 많은 형용사를 사용합니다.
- 카메라 방향 또는 조명 조건을 결합하여 이더러티브 이미지 생성 워크플로우를 초래합니다.
- 여러 가지 똑같이 중요한 초점 개체를 이미지 생성 워크플로우에 추가하고 hierarchy없이 모델을 떠난다.
- 정확한 텍스트, 로고, 인터페이스 또는 라벨을 기대하는 것은 실제 타이그래피로 렌더링 할 수 있습니다.
- 이 이미지 생성 워크플로우의 모든 부분을 수정하면, 눈에 띄는 실패를 진단하는 대신 약한 결과를 얻게 됩니다.
- 엄지나일 크기와 누락된 아나토마, 재료, 관점 또는 반복적 세부 오류에서만 이기적인 이미지 생성 워크플로를 판단하십시오.
신속한 전략의 일부로 측면 비율을 사용하십시오.
이미지 생성 워크플로우를 위해, 게시 대상이 알려지면 세대의 프레임을 선택합니다. 1:1 이미지는 컴팩트한 균형을 권장합니다. 4:5은 초상화 및 피드 시각적을위한 더 수직 공간을 제공합니다. 16:9 넓은 환경과 9:16은 풀 스크린 수직 구성을 지원합니다.
강력한 다양한 이더니셜 이미지 생성 워크플로우 이미지가 심한 수직 작물이 살아남을 것이라고 가정하지 마십시오. 같은 아이디어가 여러 가지 배치를 제공해야 할 때, 전용 변형을 만들 수 있으므로 모델은 각 프레임의 개념을 다시 구성할 수 있습니다.
미래 iterative 이미지 생성 워크플로우 프로젝트를 위한 재사용 가능한 신속한 템플릿 구축
이 웹 사이트는 귀하가 웹 사이트를 탐색하는 동안 귀하의 경험을 향상시키기 위해 쿠키를 사용합니다. 이 쿠키들 중에서 필요에 따라 분류 된 쿠키는 웹 사이트의 기본적인 기능을 수행하는 데 필수적이므로 브라우저에 저장됩니다. 또한이 웹 사이트의 사용 방식을 분석하고 이해하는 데 도움이되는 제 3 자 쿠키를 포함합니다. 이러한 쿠키 중 일부를 선택 해제하면 검색 환경에 영향을 미칠 수 있습니다.
미래에 대한 이미지 생성 워크플로우 작업,이 템플릿 접근은 더 빠르고 일관성을 만듭니다. 그것은 진짜 다른 이미지를 위해 열 수있는 충분한 변수를 떠나면서 성공적인 예술 방향을 보존합니다.
더 나은 ai 이미지를 얻을 수 있습니다: iteration, 신속한 정제 및 편집 워크플로우
SmartGenius AI Image Generator를 사용하여 이미지 생성 워크플로우에 대한 개념을 설명하고 스타일과 측면 비율을 선택하여 제어된 반복 결과를 낼 수 있습니다.
책임감 있고 실제적인 사용
이 이미지 생성 워크플로를 위해, 실제적인 근원에 따라 생성된 이미지를 대우하십시오. 합성 이미지는 실제 사건의 사진 증거 또는 진짜 세계 결과의 때 표시되어야 합니다.
이더러티브 이미지 생성 워크플로우를 생산할 때, 사용하려면 원래 개념이나 자료를 사용하고 있습니다. 생성 후 제어된 디자인 워크플로를 통해 정확한 로고, 클레임, 가격, 이름, 법적 복사 또는 기타 정확성에 민감한 정보를 추가하십시오.
자주 묻는 질문
몇 번의 이미지를 재생해야 합니까?
고정 번호가 없습니다. 동일한 실패를 인식하면 동일한 프롬프트를 반복하지 마십시오. 명령이나 워크플로를 대신 변경하십시오.
이전의 신속한 버전을 저장해야 하나요?
예. 저장된 버전은 성공적인 구성으로 돌아가고 문제가되는 것을 이해하기 쉽습니다.
다시 생성하는 대신 편집기를 사용해야 하나요?
구성이 이미 강하고 나머지 문제는 지역 또는 이차입니다.
어떻게 결과를 더 일관성있을 수 있습니까?
입증 된 신속한 구조, 스타일 및 조명 규칙을 안정적으로 유지하고 탐색 할 수있는 콘텐츠 변수 만 변경합니다.
가장 중요한 리뷰 단계는 무엇입니까?
이미지를 가로지르는 한 가지 가장 큰 잡기를 식별하고, 그 앞에는 목표를 바꾸기 전에.
마무리
이미지 생성 워크플로우는 명확한 시각적인 계층 구조, 일관성있는 조명 및 스타일, 그리고 훈련된 침략에서 옵니다. 주제를 정의하고 장면을 첫째로 정의하고, 측면 비율을 deliberately 사용하고, 이미지를 눈에 인상적 인 것일 뿐 아니라 판단하는 구조를 평가하십시오.
기본 이더러티브 이미지 생성 워크플로우 이미지를 작동하면, 모든 마무리 문제를 해결하기 위해 전체 재생을 요청합니다. 적절한 경우 강력한 구성을 유지하고 각 수정을 특정 시각 결정에 맞게 변경하십시오.