生成効果を精密に制御する三段階の手法
Haimetaプラットフォームの特性に基づき、生成精度を向上させるために以下の方法を採用することを推奨します：
- 構造化プロンプトの作成::
1. 主体（60%の分量）：核心対象とその特徴を明確にする（例：「クリスタルシャンデリア、12本の燭台がある」）
2. 環境（30%）：背景と空間関係の説明（「20メートルの高さにある石造りのドームの下に吊り下げられている」）
3. 芸術パラメータ（10%）：「バロック様式、油絵具、レンブラント風の照明」を指定” - マルチモーダル交差検証まず画像生成でコアコンセプトをテストし、次に動画生成で動的合理性を検証し、最後に3D生成で構造の実現可能性を検証する。
- コミュニティ学習メカニズムGalleryで類似テーマの優れた作品を検索し、そのプロンプトとモデルの組み合わせを確認する
上級テクニック：複雑なシナリオについては、複数のサブプロンプトに分解して個別に生成し、HAI Spaceで組み合わせることができます。
この答えは記事から得たものである。ハイメタ：テキストを画像、動画、3D世界に変換するAIオーサリングツールについて
無断転載を禁じます：AI生産性ツール " AIが生成したコンテンツとクリエイティブな意図のマッチングを向上させるには？
