Deformações em geração de imagens, particularmente em partes do corpo humano (e.g. mãos, pés), são um problema comum em muitos modelos. Isso pode ser tratado até certo ponto com bons prompts negativos. O seguinte exemplo é adaptado deste post do Reddit (https://www.reddit.com/r/StableDiffusion/comments/z7salo/with_the_right_prompt_stable_diffusion_20_can_do/).
Usando o Stable Diffusion v1.5 e o seguinte prompt, geramos uma imagem legal do Brad Pitt, com exceção das mãos, é claro!
Usando um prompt robusto e negativo, podemos gerar mãos muito mais convincentes.
Usando um prompt semelhante, também é possível ajudar com outras partes do corpo. Infelizmente, essa técnica não é consistente, então você pode precisar de tentar várias gerações antes de obter um bom resultado. No futuro, esse tipo de promessa não será necessário, pois os modelos melhorarão. No entanto, atualmente é uma técnica muito útil.
Modelos melhorados, como o Protogen são geralmente melhores com mãos, pés, 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/ ↩