画像プロンプトの練習
効果的なプロンプトを作成することは、AIベースの画像生成において非常に重要な要素です。明確で詳細なプロンプトは、望む結果を得るのに大いに役立ちます。ここではDall-Eを例に説明します。
キーワードの使用の重要性
キーワード未使用の例：「山を描いて」。
キーワード使用の例：「春の日のアルプス山脈、広大な緑の芝生と雪をかぶった峰。」
違い：キーワードを使用しなければ、AIはごく一般的な山のイメージを生成します。一方、キーワードを使うことでAIは春やアルプス、緑の芝生といった具体的な要素を反映し、より細やかで特定性のある画像を生み出します。
スタイルと雰囲気の指定
スタイル／雰囲気未指定の例：「都市の夜景」。
スタイル／雰囲気指定の例：「サイバーパンクスタイルの未来都市の夜景、ネオンライトと華やかな電光掲示板。」
違い：スタイルや雰囲気を指定しないと、一般的な都市の夜景画像が生成されます。スタイルや雰囲気を明記すれば、AIはサイバーパンクといった特定ジャンルの要素を反映し、より独創的でクリエイティブなイメージを作り出せます。
色と照明の重要性
色／照明未指定の例：「ビーチの夕焼け」。
色／照明指定の例：「赤とオレンジの夕焼けの静かなビーチのサンセット、やわらかな金色の砂。」
違い：色や照明を指定しないと、AIはベーシックな夕焼けの場面を作り出します。色と照明を具体的に書くと、AIは赤やオレンジ、金色の砂など細かな要素まで反映してより感性的で繊細なイメージを描きます。正直、滅亡前日みたいで後者のほうがちょっと怖いです。金色の砂はほとんど反映されていない気もします。
このようにプロンプト作成時にキーワードやスタイル、雰囲気、色、照明などを具体的に記載すると、AIはより正確で詳細な画像を生成できます。ユーザーの意図をAIにうまく伝えることがプロンプトエンジニアリングの要です。
MidjourneyやStable Diffusionで画像を作っている人が一番よく聞くのが「4k」や「8k」などのコマンドが本当に効くのか、という点です。厳密に言えば動作しません。というのも、これは単に高画質でという希望をモデルがなんとなく理解しているだけで、現実のその解像度で出てくるわけではありません。ただしアウトペインティングのような手法を取れば、その解像度を実現することは不可能ではありません。
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