期待にそぐわないAI画像生成に対処する3つの核となる方法
背景：Raphaelのようなtext-to-imageツールを使用する際の一般的な問題は、生成された結果が期待値と乖離することである。これは、手がかりとなる単語の精度や、機能を使用するスキルと密接に関係しています。
- キュー・ワードの構造を最適化する主体＋行為＋環境＋スタイル」という階層的な記述方法を採用する。例えば、夕日が沈む浜辺のシーンを作りたいなら、単に「浜辺」と書くのではなく、「黄金色の夕日が沈む誰もいない白い砂浜、打ち寄せる波、ミニマルなイラストレーションスタイル」と表現する。
- 逆キューワード機能を使う入力ボックスから不要な要素を明示的に除外する。例えば、ペットの写真を生成する場合、「首輪なし、背景ごちゃごちゃなし」などの逆コマンドを追加して、無関係な要素の干渉を減らす。
- スタイルオプションのレイヤー調整ラファエルは、スクエア／スタイルレスとその他のオプションを組み合わせて提案している：
- まず基本構図を決める（正方形／横長）
- 次に被写体のスタイルを選択する（例えば「油絵」を選択した後）。
- 細部の最終微調整（「＋細部の強調」または「-背景の簡素化）
上級者向けヒント：複雑なシーンを生成する場合、複数のシンプルなキューに分割して一括生成し、画像編集ソフトで最終的な作品を合成することができます。
この答えは記事から得たものである。Raphael：FLUX.1-Devで画像を無料で制限なく生成！について
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