Soluções práticas para problemas de qualidade de geração de imagens de IA
Ao usar o Monet Vision para geração de imagens de IA, é possível encontrar situações em que os resultados não correspondam às expectativas. A seguir, apresentamos uma solução sistemática:
- Refinamento da descrição de entradaCertifique-se de que adjetivos e detalhes específicos sejam usados, por exemplo, "o pôr do sol sobre as ondas, estilo impressionista" tem mais probabilidade de produzir o efeito desejado do que simplesmente escrever "pôr do sol à beira-mar".
- Teste de comparação de vários modelosUso da função de comparação de modelos incorporada à plataforma, ao mesmo tempo em que usa diferentes mecanismos, como DALL-E e Flux, para gerar imagens, diferentes modelos se especializam em diferentes áreas de estilo
- Otimização e ajuste de parâmetrosResolução: Recomenda-se que a resolução comece a ser testada a partir de 1080p, e a intensidade do estilo pode ser definida como 70%-100% para obter um efeito mais óbvio.
- Filtragem de geração em loteGeração de 3 a 5 versões por vez aumenta significativamente a probabilidade de obter resultados de qualidade.
Solução: Se a geração inicial não for satisfatória, você também poderá usar a função de conversão de estilo para processar secundariamente as imagens existentes ou usar as ferramentas de edição integradas para ajustar o brilho, o contraste e outros parâmetros básicos.
Essa resposta foi extraída do artigoMonet Vision: uma plataforma de criação de IA que gera imagens e vídeos profissionais com um cliqueO
Não pode ser reproduzido sem permissão:Ferramentas de produtividade de IA " Como resolver o problema fundamental dos resultados da geração de imagens por IA que não atendem às expectativas?
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