Кому нужен этот промт и как он работает?
Этот промт предназначен для пользователей нейросети Stable Diffusion, которые хотят получать качественные и точные изображения. Он помогает структурировано описать, что именно должно быть на картинке, и одновременно исключить нежелательные элементы. Благодаря разделению на позитивный и негативный промты вы улучшаете качество генераций и экономите время на корректировку.
Промт решает проблему нечёткого задания параметров для нейросети, из-за чего часто возникают изображения с ошибками или не тем содержанием. Он систематизирует описание по ключевым категориям: субъект, действие, контекст и другие, а также указывает, чего на картинке быть не должно. Это облегчает получение нужного результата с первого раза.
Работает промт просто: вы вводите позитивный промт с яркими, но компактными характеристиками (до 222 символов) и негативный промт, перечисляющий особенности, которые нужно исключить. Stable Diffusion принимает оба описания и создаёт изображение, соответствующее запросу и без указанных дефектов.
Готовый к использованию промт
|
1 |
Позитивный промт: «Субъект, действие, контекст, окружение, освещение, художник, стиль, техника, тип, цветовая схема, компьютерная графика, качество» (до 222 символов, яркие и точные описания, без местоимений и лишних слов). Негативный промт: «список нежелательных характеристик через запятую, например, две головы, обрезанное изображение, деформированные лапы, зернистый, низкое разрешение, водяной знак». |
Как использовать промт и на что обратить внимание
- Всегда разделяйте позитивный и негативный промты — это повысит качество результата.
- Позитивный промт должен быть ёмким и наполненным важными деталями, при этом не превышать 222 символа.
- Исключайте из описания местоимения и вспомогательные слова, чтобы избежать неясности.
- Указывайте конкретные категории (субъект, окружение, освещение и т.д.) в позитивном промте для более чёткого задания задачи.
- В негативном промте перечисляйте все нежелательные особенности через запятую, от ошибок в анатомии до технических дефектов.
- Результат может быть нестабилен, если позитивный промт слишком короткий или общий, а также если негативный промт слишком длинный или противоречивый.
- При генерации сложных сцен рекомендуем экспериментировать с вариантами промтов для достижения оптимального визуала.
Примеры использования
Этот пример помогает создать реалистичное изображение животного в природной среде, исключая дефекты и артефакты генерации.
|
1 |
Позитивный промт: «Тигр, крадущийся, джунгли на сумерках, при полном луне, мягкий лунный свет, Анри Руссо, импрессионизм, масло на холсте, реалистичный, яркие зеленые, глубокие синие, без CGI, высокое качество» Негативный промт: «две головы, обрезанное изображение, вне рамки, черновик, деформированные лапы, зернистый, низкое разрешение, размытый, плохая анатомия, водяной знак, искаженное лицо» |
Этот пример демонстрирует создание романтической сцены с пасторальным настроением и уникальной цветовой схемой, исключая нежелательные артефакты и ошибки.
|
1 |
Позитивный промт: «Пара на берегу озера, закатное солнце, лёгкий ветер, Клод Моне, импрессионизм, акварель, пастельные тона, реалистичное освещение, без компьютерной графики, высокая детализация» Негативный промт: «размытость, грязь, искажение лиц, лишние объекты, пикселизация, зернистость, водяной знак, низкое качество» |
Пример вывода нейросети
✅ На изображении представлен мощный тигр, крадущийся сквозь густые зелёные джунгли при нежном свечении полной луны. Мягкий лунный свет подчёркивает его оттенки рыжего и полосатого меха. Картина выполнена в стиле импрессионизма Анри Руссо, с яркими зелёными листьями и глубокими синими тенями. Художественная техника – масло на холсте, без признаков CGI, картинка высокодетализированная и реалистичная.
Примечание: результат приблизительный и может варьироваться.
Итог: зачем использовать этот промт?
Использование данного промта гарантирует, что ваши описания для генерации изображений станут более структурированными и полноценными. Вы сможете отсеять ошибки и нежелательные элементы, повысив качество конечного результата нейросети. Это сэкономит время на доработку картинок и повысит эффективность работы с Stable Diffusion.
Основное преимущество: чёткое и продуманное описание, обеспечивающее качественную генерацию без дефектов.
