一般的な AI 画像生成の問題の修正

書き換える前に障害を診断する

結果が不十分な場合、最も早い対応は「プロンプトを長くする」ことが多いです。そうなると問題が見えにくくなる可能性があります。まずは視覚的な用語で失敗の名前を挙げてください。階層が不明瞭、カメラが間違っている、照明がフラット、オブジェクトが複製されている、スタイルが被写体と矛盾しているなどです。

その失敗を修正できる最小の変数を変更します。

主語が先導しない

主要な被写体が迷っていると感じた場合は、プロンプト内で被写体を前の方に移動し、競合するオブジェクトを減らします。その位置と相対的なスケールを述べます。 「広い湖のシーンの下部中央を占める 1 つの赤いカヤック」は、山、水、森、空、霧、鳥、ボートの一般的なリストよりも明確です。

コントラストによって階層を確立することもできます。単に主題を「重要」と説明するのではなく、静かな背景、異なる値の範囲、または選択的な焦点を求めるようにしてください。

構図が混み合っているように感じる

混雑は多くの場合、名前付き要素が多すぎることや、すべてのオブジェクトに詳細を求めることが原因で発生します。不要な小道具を削除し、ネガティブスペースを導入します。 1 つのカメラ距離と 1 つの視点を選択します。

照明が濁っている

主な光源と方向に名前を付けます。複数のライトを含める場合は、それぞれの役割を明確にします。 「右側からの柔らかな窓の光と、遠くの背景にある薄暗く暖かいランプ」がモデルに階層性を与えます。

濁った結果は、曇った日中の光と真昼の強い影などの矛盾した要因によってもたらされる可能性があります。気分をサポートするコンディションを選択してください。

オブジェクトの増殖または結合

小さな物体、指、家具の脚、模様を繰り返すのは依然として困難です。数を減らし、分離を増やし、関係を定義します。 「テーブルにたくさんのカップがある」よりも、「等間隔で並んでいる 3 つのカップ」の方が評価しやすいです。

正確なカウントが重要な場合は、反復と手動修正が必要になります。全体的な画像が説得力があるように見えるからといって、ニアミスを公開しないでください。

テキストが正しくありません

一部のモデルでは短いテキストが適切に表示される場合がありますが、正確なタイポグラフィーにはまだ検証が必要です。必要なフレーズを引用し、短くし、周囲のシーンを簡略化します。重要なラベル、キャンペーン、法的コピー、またはパッケージの場合は、管理されたタイプ システムを使用して後でテキストを追加します。

標識や背景ラベルが無害であるとは決して考えないでください。生成されたテキストは、誤って実際の名前や攻撃的なフレーズに似ている可能性があります。

スタイルがアイデアを圧倒する

映画的、超現実的、ヴィンテージ、ミニマリスト、マキシマリスト、超現実的、夢想的なスタイルのスタックは、相容れない方向に向かう可能性があります。媒体を 1 つ選択し、それをサポートする特性を 2 つまたは 3 つ選択します。

「映画のような夢のようなビンテージのモダンな写真」の代わりに、「自然なエディトリアル写真、落ち着いた温かみのあるパレット、目に見えるフィルムグレイン」を試してみてください。

画像は一般的なものに見えます

一般的な結果は、一般的な名詞やムードワードから得られることがよくあります。意味のある関係性やマテリアルの詳細を 1 つ追加します。たとえば、椅子の角度、表面の天気、人が物体とやり取りする方法、または設定に影響を与える時刻などです。

特異性により、単に装飾が強化されるだけでなく、画像がより読みやすくなります。

制御された反復ログを使用する

開始プロンプトを保存し、世代ごとに 1 つの変更をメモします。同じ比率で出力を比較します。シンプルなログにより、循環編集が防止され、モデルがどの指示に確実に従うかが明らかになります。

構造化された語彙については、より良いプロンプトの作成 および 照明と構成の用語 に戻ってください。