Algunos modelos (Stable Diffusion, Midjourney, etc.) permiten ponderar los términos en un prompt. Esto se puede utilizar para enfatizar ciertas palabras o frases en la imagen generada. También se puede utilizar para disminuir la importancia de ciertas palabras o frases en la imagen generada. Consideremos un ejemplo sencillo:
Aquí hay algunas montañas generadas por Stable Diffusion, con el prompt mountain
.
Sin embargo, si queremos montañas sin árboles, podemos usar el prompt mountain | tree:-10
. Como ponderamos negativamente el término "tree", no aparecen en la imagen generada.
Los términos ponderados se pueden combinar en prompts más complejos, como A planet in space:10 | bursting with color red, blue, and purple:4 | aliens:-10 | 4K, high quality
Lea más sobre la ponderación en algunos de los recursos al final de este capítulo.
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.