Daha İyi AI Görselleri Mi İstiyorsunuz? Bu Grok Imagine İpuçlarını Usta Hale Getirin
1. Detayları Yığın: Tembel istemleri bir kenara bırakın. Spesifikleri artırın—renk paletleri, aydınlatma açıları ("neonla ıslanmış gece yarısı"), yüzey dokuları ("aşınmış krom kaplama"), duygusal alt tonlar ("sessiz korku"). Hassasiyet kalitenin doğmasına yol açar.
2. Anlatı Katmanları Oluşturun: Sadece tanımlamayın—bir sahne inşa edin. Kurulum, hareket, beklenmedik unsurları birleştirin. Şunu deneyin: "Paslı betonun üzerinde oturan krom kaplamalı bir baykuş, kırmızı sisin içinden akan yağmur, bir gözü mor renkte parlıyor."
3. Değişkenleri Kontrol Et: En boy oranları önemlidir. Tarzlar sonuçları değiştirir. Varyasyonları test et. "Siberpunk şehir manzarası" ile "neo-noir kentsel çürüme saat 3'te, sinematik çerçeveleme" arasındaki fark her şeydir.
View Original
This page may contain third-party content, which is provided for information purposes only (not representations/warranties) and should not be considered as an endorsement of its views by Gate, nor as financial or professional advice. See Disclaimer for details.
14 Likes
Reward
14
5
Repost
Share
Comment
0/400
FalseProfitProphet
· 2h ago
Eh hayır, bu adamlar gerçekten hala eski taktikleri kullanıyorlar, detayları yığarak iyi resimler mi çıkaracaklar? Neden detay ne kadar fazlaysa, o kadar kolay hata yapıyormuşum gibi hissediyorum...
View OriginalReply0
AllInAlice
· 2h ago
grok'un prompt mühendisliği gerçekten detay yığını, herkes bununla başlayabilir ama üretilen görsellerin kalitesi çok farklı.
View OriginalReply0
staking_gramps
· 2h ago
Ha, sonunda birisi prompt mühendisliğini net bir şekilde anlattı, sadece kelimeleri yığmakla iş bitmiyor.
View OriginalReply0
DefiPlaybook
· 2h ago
Verilere göre, Prompt mühendisliğinin doğruluğu, AI üretim kalitesine etki katsayısı 0.87'ye ulaşmaktadır - bu makale gerçekten de önemli noktayı yakalamıştır. "Detayları yığma" stratejisinin etkinliği, birçok akademik makale tarafından doğrulanmıştır; detay seviyesinin her bir boyut artışı, çıktı kalitesinde yaklaşık %23.4'lük bir artış sağlamaktadır. Uygulama için üç boyutta ilerlemesi önerilmektedir: Birinci seviye, renk-gölge hassas tanımı; ikinci seviye, sahne yapısının anlatım derinliği; üçüncüsü ise parametre ayarlarının sistematik testidir. On-chain AI modelinin gerçek uygulama verilerine dayanarak, bu metodolojiyi kavrayan kullanıcıların doğal görüntü başarı oranı, ortalama seviyeden yaklaşık %47 daha yüksektir.
View OriginalReply0
StableGeniusDegen
· 2h ago
ngl bu grok'un prompt mühendislik teknikleri gerçekten harika, detay yığınlama tuzağını daha önce anlamamıştım, şimdi neden ürettiğim resimlerin her zaman bulanık olduğunu anlıyorum... hemen detayları üst üste koyma tekniğini denemeliyim.
Daha İyi AI Görselleri Mi İstiyorsunuz? Bu Grok Imagine İpuçlarını Usta Hale Getirin
1. Detayları Yığın: Tembel istemleri bir kenara bırakın. Spesifikleri artırın—renk paletleri, aydınlatma açıları ("neonla ıslanmış gece yarısı"), yüzey dokuları ("aşınmış krom kaplama"), duygusal alt tonlar ("sessiz korku"). Hassasiyet kalitenin doğmasına yol açar.
2. Anlatı Katmanları Oluşturun: Sadece tanımlamayın—bir sahne inşa edin. Kurulum, hareket, beklenmedik unsurları birleştirin. Şunu deneyin: "Paslı betonun üzerinde oturan krom kaplamalı bir baykuş, kırmızı sisin içinden akan yağmur, bir gözü mor renkte parlıyor."
3. Değişkenleri Kontrol Et: En boy oranları önemlidir. Tarzlar sonuçları değiştirir. Varyasyonları test et. "Siberpunk şehir manzarası" ile "neo-noir kentsel çürüme saat 3'te, sinematik çerçeveleme" arasındaki fark her şeydir.