Learn PromptingMidjourney
Midjourney es otro generador de imágenes por IA. A diferencia de Stable Diffusion, Midjourney utiliza un bot de Discord como interfaz para la generación de imágenes por IA (únete al Discord aquí o experimenta con el bot en el Discord de Learn Prompting). Sin embargo, el uso del bot de Midjourney sigue los mismos principios básicos para la generación de imágenes mediante la creación de un prompt.
Uso básico
La anatomía básica de un prompt con Midjourney es /imagine prompt: [IMAGE PROMPT] [--PARAMETROS OPCIONALES]. Por ejemplo:
/imagine prompt: astronauta en un caballo
Se puede encontrar más información sobre los parámetros del prompt aquí: Documentación de Midjourney - Lista de parámetros
Ejemplo:
/imagine prompt: astronaut on a horse --ar 3:2 --c 70 --q 2 --seed 1000
Prompts avanzados
Prompts múltiples
Por defecto, Midjourney interpreta el prompt holísticamente. Al usar :: Midjourney interpreta cada parte de un prompt por separado. Ejemplo:
/imagine prompt: astronaut and horse
/imagine prompt: astronaut:: and horse
Prompts de imagen
Al cargar una imagen en Discord y utilizar su URL en un prompt, se puede instruir a Midjourney para que utilice esa imagen para influir en el contenido, estilo y composición de los resultados. Ejemplo: Astronauta (Fuente: Wikipedia)
/imagine prompt: [image URL], impressionist painting
Notes
¡Necesita más contenido!
Sander Schulhoff
Sander Schulhoff is the CEO of HackAPrompt and Learn Prompting. He created the first Prompt Engineering guide on the internet, two months before ChatGPT was released, which has taught 3 million people how to prompt ChatGPT. He also partnered with OpenAI to run the first AI Red Teaming competition, HackAPrompt, which was 2x larger than the White House's subsequent AI Red Teaming competition. Today, HackAPrompt partners with the Frontier AI labs to produce research that makes their models more secure. Sander's background is in Natural Language Processing and deep reinforcement learning. He recently led the team behind The Prompt Report, the most comprehensive study of prompt engineering ever done. This 76-page survey, co-authored with OpenAI, Microsoft, Google, Princeton, Stanford, and other leading institutions, analyzed 1,500+ academic papers and covered 200+ prompting techniques.