Las generaciones deformes, especialmente en partes del cuerpo humano (por ejemplo, manos, pies), son un problema común en muchos modelos. Esto se puede tratar en cierta medida con buenos prompts negativos. El siguiente ejemplo está adaptado de esta publicación de Reddit.
Usando Stable Diffusion v1.5 y el siguiente prompt, generamos una bonita imagen de Brad Pitt, ¡excepto por sus manos, por supuesto!
retrato mediano de estudio de Brad Pitt saludando con sus manos, detallado, película, iluminación de estudio, lente de 90mm, por Martin Schoeller:6
Usando un prompt negativo robusto, podemos generar manos mucho más convincentes.
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El uso de un prompt negativo similar también puede ayudar con otras partes del cuerpo. Desafortunadamente, esta técnica no es consistente, por lo que es posible que necesite intentar varias generaciones antes de obtener un buen resultado. En el futuro, este tipo de prompting debería ser innecesario ya que los modelos mejorarán. Sin embargo, actualmente es una técnica muy útil.
Los modelos mejorados como Protogen suelen ser mejores con manos, pies, etc.
Sander Schulhoff is the Founder of Learn Prompting and an ML Researcher at the University of Maryland. He created the first open-source Prompt Engineering guide, reaching 3M+ people and teaching them to use tools like ChatGPT. Sander also led a team behind Prompt Report, the most comprehensive study of prompting ever done, co-authored with researchers from the University of Maryland, OpenAI, Microsoft, Google, Princeton, Stanford, and other leading institutions. This 76-page survey analyzed 1,500+ academic papers and covered 200+ prompting techniques.
Blake. (2022). With the right prompt, Stable Diffusion 2.0 can do hands. https://www.reddit.com/r/StableDiffusion/comments/z7salo/with_the_right_prompt_stable_diffusion_20_can_do/ ↩