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.
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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
Este método no es perfecto, y a menudo es mejor opción utilizar pesos (siguiente artículo).
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.
Oppenlaender, J. (2022). A Taxonomy of Prompt Modifiers for Text-To-Image Generation. ↩