- Après la sortie de SD 2.0, certains estiment que la qualité de génération d’images s’est dégradée par rapport à avant
- Cela viendrait probablement du nouvel encodeur de texte OpenCLIP
- Les anciennes méthodes de prompt hacking ne fonctionnent plus, et les « prompts négatifs » se montrent plus efficaces
Qu’est-ce que le Negative Prompting ?
- Il s’agit d’exclure de l’image finale ce que l’on ne veut pas voir
- D’un point de vue technique dans SD, un prompt négatif agit comme une ancre de haute dimension dont le processus de diffusion s’éloigne
- Par exemple, avec « cyberpunk forest by Salvador Dali; negative prompt: trees, green », on retire « arbres » et « vert » du résultat
- L’une des astuces populaires consiste à mettre en négatif des termes comme « blurry » et « pixelated » pour améliorer la qualité de l’image.
Mais est-ce vraiment plus efficace que les anciens prompts d’amélioration de qualité d’image du CLIPText, bien connus, comme « 4k hd » ou « trending on artstation » ?
- D’après les résultats des tests, les prompts négatifs donnent des résultats remarquablement bons
Conclusion
- Les prompts négatifs vont devenir un outil bien plus important à l’avenir pour la génération d’images par IA
- S’en tenir aux anciennes stratégies de prompt engineering serait une grosse erreur
1 commentaires
https://twitter.com/emostaque/status/1596864150134984705
Pour obtenir des images de personnes de bonne qualité, il semble qu’il suffit d’ajouter ces termes en négatif.
"ugly, tiling, poorly drawn hands, poorly drawn feet, poorly drawn face, out of frame, mutation, mutated, extra limbs, extra legs, extra arms, disfigured, deformed, cross-eye, body out of frame, blurry, bad art, bad anatomy, blurred, text, watermark, grainy"