ソリューション：ノードワークフローによるきめ細かな制御
一般的なAIツールで生成されるランダム性は、プロフェッショナルの要求を満たさないことが多く、FLORAは階層制御によってこの問題を解決している：
- 多段階調節ノードベース生成ノードの後にイメージバリエーション/テキストリファインなどの最適化ノードを接続し、従来のデザインソフトウェアのようにレイヤーの詳細を処理できます（建築レンダリングのマテリアルとライティングパラメータを個別に調整するなど）。
- モデル切り替えの比較安定拡散、DALL-E 3などの異なるモデルを呼び出し、視覚効果の比較を通じて最適なスキームを選択します。
- プリセット・スタイル・ライブラリコミュニティ・テンプレートで専門分野のキーワード（例：製品パッケージング、建築ビジュアライゼーション）を検索し、業界で検証されたパラメータの組み合わせを直接再利用する。
- 物理パラメータ注入CADソフトウェアからエクスポートされた寸法データをテキストノードで入力し、生成されたコンテンツがエンジニアリング仕様に適合していることを確認します。
典型的なケースの流れ：初期コンセプト→3Dレンダリング→マテリアル精密化→環境融合→最終レンダリング、各リンクはコントロールノードの微調整を追加できる。
この答えは記事から得たものである。FLORA：キャンバスベースのAI画像・動画クリエイティブワークフロープラットフォームについて
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プロのデザイン・ニーズとのマッチングを改善するには？
