Learn PromptingRepetición
Repetir la misma palabra dentro de una consulta, o frases similares, puede hacer que el modelo enfatice esa palabra en la imagen generada. Por ejemplo, @Phillip Isola generó estas cascadas con DALLE:
Una hermosa pintura de una montaña junto a una cascada..
Una pintura muy muy muy muy muy muy muy muy muy muy muy muy muy muy muy muy muy muy muy muy muy muy hermosa de una montaña junto a una cascada.
¡La repetición de la palabra muy parece mejorar la calidad de la generación! La repetición también se puede usar para enfatizar términos de sujeto. Por ejemplo, si desea generar una imagen de un planeta con alienígenas, usar la consulta Un planeta con alienígenas alienígenas alienígenas alienígenas alienígenas alienígenas alienígenas alienígenas alienígenas alienígenas alienígenas hará que sea más probable que los alienígenas estén en la imagen resultante. Las siguientes imágenes están hechas con Stable Diffusion.
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Un planeta con alienígenas alienígenas alienígenas alienígenas alienígenas alienígenas alienígenas alienígenas alienígenas alienígenas alienígenas
Notas
Este método no es perfecto, y a menudo es mejor opción utilizar pesos (siguiente artículo).
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.
Footnotes
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Oppenlaender, J. (2022). A Taxonomy of Prompt Modifiers for Text-To-Image Generation. ↩