일반적인 AI 이미지 생성 문제 해결

다시 쓰기 전에 실패를 진단하세요

결과가 약할 때 가장 빠른 응답은 종종 "프롬프트를 더 길게 만드는 것"입니다. 그러면 문제를 확인하기가 더 어려워질 수 있습니다. 시각적 측면에서 실패의 이름을 지정합니다. 계층 구조가 불분명하고, 카메라가 잘못되고, 조명이 평면적이며, 개체가 복제되거나, 스타일이 주제와 충돌합니다.

해당 오류를 수정할 수 있는 가장 작은 변수를 변경하세요.

주제가 이어지지 않는다

주요 주제가 길을 잃었다고 느끼면 프롬프트에서 더 일찍 이동하고 경쟁하는 개체를 줄이세요. 위치와 상대적 규모를 기술합니다. “넓은 호수 풍경의 중앙 아래를 차지하는 하나의 빨간 카약”은 산, 물, 숲, 하늘, 안개, 새, 배의 일반적인 목록보다 더 명확합니다.

대비는 계층 구조를 설정할 수도 있습니다. 단순히 피사체를 "중요하다"고 설명하는 대신 조용한 배경, 다른 값 범위 또는 선택적 초점을 요청하세요.

구성이 꽉 찬 느낌

크라우딩은 종종 명명된 요소가 너무 많거나 모든 개체에 세부 정보를 요구하는 경우 발생합니다. 불필요한 소품을 제거하고 부정적인 공간을 도입하세요. 하나의 카메라 거리와 하나의 관점을 선택합니다.

조명이 흐릿해요

주요 광원과 방향의 이름을 지정하세요. 여러 개의 조명을 포함하는 경우 해당 역할을 구분하세요. "오른쪽의 부드러운 창 조명과 먼 배경의 어둡고 따뜻한 램프"는 모델에 계층 구조를 제공합니다.

흐린 결과는 흐린 일광과 정오의 뚜렷한 그림자와 같은 모순된 신호로 인해 발생할 수도 있습니다. 기분을 뒷받침하는 조건을 선택하십시오.

객체가 곱해지거나 병합됩니다.

반복되는 작은 물체, 손가락, 가구 다리 및 패턴은 여전히 ​​어렵습니다. 개수를 줄이고, 분리를 늘리고, 관계를 정의하세요. "세 개의 컵이 일렬로 균등한 간격으로 놓여 있다"는 "테이블 위에 많은 컵이 놓여 있다"보다 평가하기가 더 쉽습니다.

정확한 개수가 필수적인 경우 반복 및 수동 수정이 필요합니다. 단지 전체적인 이미지가 설득력이 있다고 해서 아슬아슬한 부분을 게시하지 마십시오.

텍스트가 잘못되었습니다.

일부 모델에서는 짧은 텍스트가 잘 렌더링될 수 있지만 정확한 타이포그래피는 여전히 확인이 필요합니다. 필요한 문구를 인용하고 짧게 유지하며 주변 장면을 단순화합니다. 중요한 라벨, 캠페인, 법적 문구 또는 포장의 경우 나중에 제어된 유형 시스템을 사용하여 텍스트를 추가하세요.

표지판이나 배경 라벨이 무해하다고 가정하지 마십시오. 생성된 텍스트는 실수로 실제 이름이나 공격적인 문구와 유사할 수 있습니다.

스타일이 아이디어를 압도한다

영화적, 초현실적, 빈티지, 미니멀리스트, 맥시멀리스트, 초현실적, 몽환적인 스타일 스택은 서로 호환되지 않는 방향으로 이어질 수 있습니다. 하나의 매체와 이를 뒷받침하는 두세 가지 특성을 선택하십시오.

"영화처럼 몽환적인 빈티지 모던 사진" 대신 "자연스러운 편집 사진, 차분한 따뜻한 팔레트, 눈에 보이는 필름 그레인"을 사용해 보세요.

이미지는 평범해 보이는데

일반적인 결과는 종종 일반 명사와 분위기 단어에서 나옵니다. 의자의 각도, 표면의 날씨, 사람이 물체와 상호 작용하는 방식 또는 설정에 영향을 미치는 시간 등 의미 있는 관계 또는 재료 세부 사항을 하나 추가합니다.

특수성은 이미지를 더 장식할 뿐만 아니라 더 읽기 쉽게 만들어야 합니다.

제어된 반복 로그 사용

시작 프롬프트를 저장하고 세대당 하나의 변경 사항을 기록합니다. 동일한 비율로 출력을 비교합니다. 간단한 로그는 순환 편집을 방지하고 모델이 어떤 지침을 안정적으로 따르는지 보여줍니다.

구조화된 어휘를 보려면 더 나은 프롬프트 작성 및 조명 및 구성 용어로 돌아가세요.