读完第一篇入门教程, 不少朋友实际操作后, 会发觉一个难题, 那就是, 同样于小云雀AI那儿调整参数, 别人生成的是具有氛围感的大片, 然而自己生成的图像却平平淡淡又空洞无物, 并且画面重点模糊不清。
根基问题压根不是画布尺寸, 也不是采样步数这类基础设定, 关键的差距恰恰就在提示词这儿。绝大部分新手写提示词的时候随心所欲, 想到啥就敲啥, 描述得七零八落、杂乱无章, 这样一来AI根本没法精确抓取你的创作想法。好多人觉得提示词越长就越好, 于是堆砌几十种风格关键词, 结果最后画面元素挤成一团, 主次都分不清了, 越生成就越失望。
在今天, 会将那经过了大量实测的、适配小云雀 AI 的提示词标准化公式给分享出来, 不论创作风景这类画面, 还是人物画面, 亦或是纪实画面, 只要直接套用上通用框架就行, 哪怕是新手, 也能够快速地写出高质量指令。
基础结构为万能提示词, 主体, 场景环境, 光影色调, 镜头构图, 画质细节。
错误示范:战士,战壕,好看,高清。
这类描述太过宽泛, AI有着极大自由发挥之地, 最终制成的品很难契合预期。
规范标准的正确样式是核心主体, 有着特定动作神态, 处于某个所处场景, 在相应环境天气之中, 具备一定光影色调, 是某种镜头类型, 呈现高清画面, 且细节相当细腻。
呈现这般一套的完整实际表现示例, 它适配那般纪实风格, 有年轻且负伤的战士, 这位战士倚靠于青石所筑之战壕边缘位置。处于阴雨大雾的环境状况之下, 有着冷调青蓝色类似电影光影的光影效果, 光线是侧光情况, 属于摄像机所捕捉的中景镜头画面, 具备高清画面呈现, 有着电影纪实质感, 其纹理真实且细腻。
不少人极易忽视层级逻辑, 撰写提示词需依照先主体, 再环境, 最终画质的顺序。AI会优先读取靠前的关键词, 将意欲重点凸显的内容置于最前方, 把次要氛围描述放置于后面, 以防主体被环境元素削弱。
着重讨论一下很容易被人忽略掉的负面提示词, 它可是能够以低成本来提升画面质量的非常有用的工具。
只给第一篇简单的过模板, 这一篇是升级优化后的适配版本, 直接复制就行: 五官呈现扭曲状态, 肢体出现畸形状况, 有着多余的手指, 存在残缺的肢体, 画面模糊不清, 带有水印, 有画面文字, 有杂乱的线条, 分辨率很低, 存在过度曝光现象, 色彩显得艳俗, 构图处于失衡状态。
不是每次都要手动进行输入, 而是要先把文本予以保存, 每次在进行创作的时候, 通过一键粘贴的方式来达成, 如此便能够回避掉百分之八十的画面出现崩坏的问题。与此同时, 还要对大家作出提醒: 负面词汇不要毫无限制地去进行堆砌, 要将这一数量控制在二十组以内, 要是过多的话, 就会对人工智能发挥的空间形成限制。
在这里分享3个小云雀AI专属提示词实用技巧。
第一,善用权重符号,调整关键词强弱。
若要对某一元素予以强化, 那么能够增添权重标记。比如说: 阴雨大雾处于状态(1.2), 晴天处于状态(0.3)。数值越高与之对应的元素所产生的效果便越强, 需进行合理调节, 以此来解决画面氛围未达理想状态的痛点问题。新手切不可直接将数值调至满值, 在1.1至1.3这个区间内进行细微调整是最为妥当的。
第二,学会拆分需求,不要一段文字写到底。
运用逗号, 将不同维度的描述进行分割, 主体、光影、镜头分别分段书写, 如此一来, AI识别会更加清晰。千万不要写成一整段且不带标点, 因为那样极易出现理解偏差。
第三,区分风格关键词,避免风格冲突。
切勿在同一时间进行矛盾风格的叠加, 像是那种“写实电影风格加上二次元卡通的样式”, 这两种不同风格相互之间会产生抵消作用, 因而呈现出来的画面将会显得不伦不类。在切实确定好创作的方向以后, 只需保留处于单一套式下面的风格体系。
有不少朋友提出问题, 询问经过提示词优化之后, 画面仍然时不时出现跑偏这种情况该如何处理, 在此为大家提供一个调试构想。
初次生成时效果出现偏差, 别马上把提示词全部重新撰写。得先去观察画面究竟是哪里不符合预期, 要是主体不对, 那就着重强化主体相关的关键词, 要是光影看起来难看, 就着重对光影的描述进行调整, 要是构图很糟糕, 那就增添镜头相关的关键词。进行局部的细微调整, 远比全部推翻重新再来效率要高得多。
顺带回答上篇评论区高频疑问:种子值怎么搭配提示词使用?
当你生成令人感到满意的画面之时, 复制种子编号, 保留一整套提示词, 仅仅微调环境、光影关键词,便能够产出风格保持统一的系列素材。这适合用于连续画面、成套配图的创作, 后续第三篇会对系列画面统一的实操方案进行详细讲解。
总结一整套方法, 要将提示词五层公式牢记心间, 把关键词进行合理排序安排, 善于运用负面词, 借助权重来进行微调, 规避风格方面出现的冲突。只要依据这套逻辑去撰写指令, 出图的稳定性便会得到大幅提升。所生成的画面具备高清的特点, 能够完全满足头条图文配图以及封面的使用需求。