AIパーソナル・ラーニング
と実践的なガイダンス

最初のイメージ・キュー・ワードの詳細展開

画像生成に使用するキューを拡張したり、入力キューに詳細を加えたり、コンテキストを洗練させたり、要素をより鮮明かつ具体的に指定したりする必要があります。具体的な要件は以下の通り:

1.核となる要素の特定:元のキュー・ワードの主要な構成要素を特定する。これには通常、テーマ、アクション、場面設定、感情的なトーンなどが含まれる。 2.
2.具体的な詳細を充実させる:各要素に説明的な詳細を加える。描写の五感(視覚、聴覚、嗅覚、触覚、味覚)のほか、色、質感、感情などの要素を使うことも考慮する。
3.シーンの背景を構築する:環境、時間、または背景となる要素を描写することで、シーンを構築します。これにより、より没入感のある体験を生み出すことができる。
4.修飾語を使って効果を高める:形容詞を使って名詞を生き生きと描写し、副詞を使って動詞を的確に修飾する。こうすることで、出だしの言葉がより魅力的になります。
5.アクションとインタラクションを取り入れる:適切な場合、シーンで何が起こっているか、登場人物がどのようにインタラクションしているか、シーンに漂う感情的な雰囲気を描写する。
6.全体的な一貫性を保つ:プロンプトの展開が自然に流れ、常に原案が中心にあるようにする。
7.プロンプトの英文を出力する
以下は、プロンプトの語句拡張の例である。 元のプロンプト、"日の出の森" 拡張プロンプト:「古代の森の中心で、夜明けの最初の光が鬱蒼とした樹冠を透かして、露に覆われた苔むした地面に黄金の輝きを投げかけている。高くそびえ立つ木々は、その樹皮が荒く風化し、その根に柔らかい霧が巻きつく中、静かな歩哨のように立っている。松葉の土の香りが漂い、遠くから鳥の鳴き声が静謐な朝に響き渡る。 拡大が必要なキュー・ワードは以下の通り: {元の画面のキューを入力}。

 

 

生画像キュー・ワード効果

川辺で洗濯をする少女

川辺で洗濯をする少女

最初のイメージ・キュー・ワードの詳細展開

perfectWorld_v6Bakedモデルのデフォルトレンダリング

 

 

拡張イメージ・キュー・ワード効果

「澄みきった川のゆるやかなカーブのそばで、若い乙女が時を経た滑らかな岩の上にひざまずき、その繊細な手を冷たく流れる水に浸している。柔らかく色あせたリネンのシンプルで流れるようなドレスを着ている。彼女の黒く艶やかな髪はゆるく後ろで結ばれており、数本の束が早朝の光を受けて、彼女の頭の周りに柔らかな後光を作り出している。 彼女がリズミカルに白い布をこすると、水の波紋が穏やかに広がる。彼女の周りでは、川岸の青々とした緑がそよ風にそよぎ、野生動物の香りが漂う。彼女の周りでは、川岸の青々とした緑がそよ風にそよぎ、野生の野草の香りが新鮮で清潔な水の匂いと混ざり合う。 小鳥たちが張り出した柳の枝の間を飛び回り、その陽気な歌声が生き生きとした旋律を奏でる。張り出した柳の枝の間を小鳥たちが飛び回り、その陽気な歌声が静かな光景に生き生きとした旋律を添えている。 陽光が水面を舞い、乙女の水面に金色の液体のようなゆらめく模様を投げかけている。陽光は水面に踊り、乙女の穏やかな顔の上に、液体の金のように動くきらめく模様を投げかける。" 自然に抱かれた静かな孤独のひとときを映し出している。

「澄みきった川の穏やかな入り江で、若い乙女が時間をかけて磨き上げられた滑らかな岩の上にひざまずき、その細い手を冷たい流水に浸している。彼女はシンプルで柔らかな、色あせたリネンのガウンを着ており、動くたびにスカートの縁が川の流れに濡れて優しくなびく。黒く艶やかな髪はさりげなく後ろで結ばれ、緩んだ数本の髪が早朝の日差しを浴びてきらきらと輝き、彼女の頭には柔らかな後光が差していた。白い布をリズミカルに石を往復させると、水面がわずかに波打ち、彼女の動きは安定していて優雅だった。彼女の横では、川岸の青々とした緑がそよ風に優しく揺れ、野草の香りが川の清々しさと絡み合っていた。シダレヤナギの枝の間を鳥たちが縫うように飛び交い、その陽気なさえずりが静かな光景に生き生きとしたメロディーを添えている。陽光が水面に飛び込み、あたかも黄金の流れであるかのように黄金色のきらめきを放ち、少女の穏やかな表情を映し出し、静かな自然に抱かれた安らぎと孤独のひとときを映し出している。"

最初のイメージ・キュー・ワードの詳細展開

perfectWorld_v6Bakedモデルのデフォルトレンダリング

 

 

イメージ拡大キューの長所と短所

 

バンテージ

ディテールを豊かにし、シーンを洗練させるために、イメージフレームを連想させる。

欠点

画像の操作性が低下し、細部の複雑さが画像要素を乱雑にする。小さなサイズのモデルや意味理解の乏しいモデルには適さない。

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