テキストから画像を作るAI

画像モデルが満たすべきフレームは1枚だけなので、動画モデルでは活かせない細部がきちんと報われます。レンズの言葉、光の向き、表面の質感、配色はどれもよく効きます。同じ細部を詰め込んだ動画のプロンプトは、途中で何度も方針を変えるクリップになりがちです。動画のプロンプトから画像に来た人にとって役立つ調整は、フレームについてより具体的に、物語についてはより控えめに書くことです。

ネガティブプロンプトは、たいてい解決策ではなく症状です。望まないものが結果に入り続けるとき、原因は除外指定の不足よりも、ポジティブな描写のあいまいさであることが多いのです。背景に入れてほしくないものを長々と並べるより、「無地のコンクリートの壁」と書くほうが効果があります。ネガティブ欄に手を伸ばすのは、ポジティブなプロンプトの改善が止まってからにしましょう。

どんなプロンプトの書き直しよりも、モデル選びのほうが効きます。写真のようなリアルさ、ベクター風のきれいなイラスト、画像内の読める文字、商品形状の忠実さは4つの別々の強みで、すべてでトップのモデルはありません。ひとつのプロンプトを2つのモデルで試すのは数クレジットで済み、問いに直接答えが出ます。形容詞をもう一巡重ねるより早い方法です。

最後に、うまくいったものは保存しましょう。良い結果を生んだプロンプトは再利用できる資産で、その背後にあるキャラクターや参考画像も同じです。安定した出力を得ている人は、毎朝より良いプロンプトを書いているわけではありません。すでに実績のある少数のプロンプトを、被写体だけ差し替えて再実行しているのです。