Auswirkungen der semantischen Kontrolle auf die Qualität der Generierung
Das Eingabefeld "Prompt" in der Werkzeugschnittstelle ermöglicht eine Feinabstimmung der Kleidungserstellung. Tests haben gezeigt, dass das Hinzufügen der Eingabeaufforderung "Natürliches Licht im Freien" die Hintergrundanpassung um 40% verbessert hat, während Beschreibungen wie "Business-Schnitt" das Verständnis der KI für die Form des Anzugs korrigiert haben. Zu den bewährten Verfahren gehören die Verwendung von Schlüsselwörtern für das Material (Baumwolle/Chiffon), Angaben zur Szene (Büro/Strand) und Handlungsbeschreibungen (Gehen/Sitzen). Das System verwendet standardmäßig das CLIP-Modell, um die Textsemantik zu analysieren, aber der Benutzer muss widersprüchliche Anweisungen vermeiden (z. B. die Frage nach "locker" und "eng"). Wenn Hinweise mit dem Bildinhalt in Konflikt stehen, priorisiert Gemini visuelle Merkmale, ein Mechanismus, der die Erzeugung von 15%-Verzerrungen reduziert.
Diese Antwort stammt aus dem ArtikelAI-ClothingTryOn: Zwillingsbasiertes Tool zur virtuellen Anprobe von KleidungDie
Deutsch 
简体中文 
English 
日本語 
Português do Brasil