コマンド最適化戦略
AIが設計要件を正確に理解できるように、以下のような構造化表現を推奨する:
- 元素分解法:例えば、「子供の本の表紙(テーマ)/水彩画のイラストスタイル(スタイル)/恐竜と虹が含まれている(エレメント)/300dpiの印刷精度(技術)」のように、要件を「テーマ+スタイル+エレメント+技術要件」の4つに分ける。
- ビジュアル・リファレンス付録:スケッチやサンプル画をアップロードした後、ChatCanvasを使ってイラストの特定の部分に丸を付けます(例:「この部分の彩度を参考図のレベルまで上げてください」)。
- 徐々に調整する:最初の生成ラウンドの後、局所的な再塗装コマンド(例えば「背景を無地からグラデーションの星空に変更する」など)は徐々に洗練されていくので、一度だけの複雑な記述よりも効果的だ。
- 用語の変換:例えば、「流行のデザイン」ではなく「メンフィス・スタイル」、「余白の多いデザイン」ではなく「ネガティブ・スペースの構成」などである。"余白の多いデザイン "ではなく、"ネガスペース・コンポジション"。
上級者向けヒント:GPT-4oモデルのロールプリセット「上級アートディレクターと仮定して...」を使用すると、抽象的な要件をよりよく解決できます。成功した指示を個人のテンプレートライブラリに保存して、効率的なワークフローを作成しましょう。
この答えは記事から得たものである。Lovart:テキストプロンプトをプロのデザインに変えるAIツールについて