AI画像のビジネス価値を高める5つの実践的戦略
Raphelleは商用利用も可能ですが、直接生成された画像はプロの要求に応えるために最適化する必要があります。
- 解像度向上プログラム::
- 生成時に "HD "オプションを選択する（利用可能な場合）
- Topaz Gigapixelのようなツールによるポストエンラージメント
- Photoshopの「Preserve Detail 2.0」アルゴリズムによる画質の向上
- コンテンツ・コンプライアンス・チェック::
- コンテンツ・セキュリティ・オプションを有効にして、機密性の高い要素をフィルタリングする
- 著作権リスクのある要素（有名ブランドのロゴなど）の存在を手作業で確認する。
- 生成後の類似性を確認するために、Google逆画像検索を使用することをお勧めします。
- ワークフローのバッチ生成::
プロンプトの単語のテンプレートのライブラリを確立し、一括でバリアントを生成するためにExcelを使用しています。たとえば、衣類のデザインは、"ファッションモデルの表示 "の部分を固定することができ、唯一のシリーズ生産を達成するために、衣類の説明のテキストを置き換える
- スタイル一貫性コントロール::
正常に生成されたキュー ワードの組み合わせとパラメータ設定を記録して、企業固有のスタイル ガイドを作成します。特に、ランダムシード値（ある場合）、スタイルオプションの比率、レイ記述キーワード、その他のコアパラメータを保存します。
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
無断転載を禁じます：AI生産性ツール " AIが生成した画像の商業的有用性を高めるには？
