Nauczanie ilustrowanych plakatów
Rozmiar ramki wynosi 3:4 i generowany jest pionowy plakat ilustrujący nauczanie wyjaśniający punkt wiedzy „Jak pisać bardziej stabilne podpowiedzi rysunkowe AI”. Musi zawierać tytuł, 3 kluczowe moduły, 1 główny diagram…
Podpowiedź
Rozmiar ramki wynosi 3:4 i generowany jest pionowy plakat ilustrujący nauczanie wyjaśniający punkt wiedzy „Jak pisać bardziej stabilne podpowiedzi rysunkowe AI”. Musi zawierać tytuł, 3 kluczowe moduły, 1 główny diagram i 1 obszar wniosków. Tytuł brzmi: „Podpowiedź nie jest studnią życzeń, to instrukcja projektowania”. Wygląda jak wysokiej jakości strona z materiałami szkoleniowymi. Jest profesjonalnie, czysto i akademicko. Ma także poczucie zaawansowanego designu. Język chiński jest dokładny, hierarchia jasna, układ jest powściągliwy i jest wystarczająca ilość białych znaków.
Jak korzystać z tego monitu
Przed wygenerowaniem przeczytaj cały monit Nauczanie ilustrowanych plakatów i określ temat, styl, wymagania dotyczące aparatu, oświetlenia i kompozycji.
Zastąp symbole zastępcze w nawiasach lub w stylu argumentów swoim produktem, postacią, marką, sceną, paletą kolorów lub wymaganiami dotyczącymi proporcji.
Otwórz https://www.gptimagehub.com/pl/generate?promptId=cmogxlrno00mjxt5gy40v6wfz, wygeneruj obraz, a następnie w razie potrzeby doprecyzuj monit, podając bardziej szczegółowy temat, tekst, układ lub ograniczenia negatywne.
Szybkie często zadawane pytania
Do czego najlepiej używać podpowiedzi Nauczanie ilustrowanych plakatów?
Tego monitu najlepiej używać w przypadku obrazów infografika / edukacja, w przypadku których wymagana jest struktura wielokrotnego użytku, szczegółowy kierunek wizualny i stała jakość wyjściowa.
Czy mogę edytować monit przed wygenerowaniem?
Tak. Pełny tekst podpowiedzi jest widoczny na tej stronie, dzięki czemu możesz zmieniać tematy, nazwy produktów, kolory, kompozycję, warunki dotyczące aparatu, proporcje i uwagi dotyczące stylu przed wygenerowaniem.
Którego modelu powinienem użyć w przypadku tego monitu?
Użyj modelu pokazanego w metadanych zachęty jako domyślnego punktu początkowego. Jeśli inny model obrazu obsługuje ten sam współczynnik proporcji i styl instrukcji, możesz dostosować monit i porównać wyniki.