UGC-модель: Цветокоррекция через JSON
Пример UGC-модели с цветокоррекцией через JSON для GPT Image 2
Подскажите
Проанализируй это фото и дай мне подробный промпт в формате JSON, который воссоздаст его. Разбери цветокоррекцию и каждый точный цвет на фото. Затем используй этот JSON как референс, чтобы сгенерировать человека, держащего продукт. Сохрани сгенерированное фото как character reference и прикрепляй его к каждой будущей генерации для сохранения согласованности лица. JSON управляет освещением и цветокоррекцией, в то время как модель отвечает за персонажа.
Как использовать эту подсказку
Прочтите полную подсказку UGC-модель: Цветокоррекция через JSON и определите требования к объекту, стилю, камере, освещению и композиции перед созданием.
Замените заполнители в квадратных скобках или в виде аргументов требованиями к вашему продукту, персонажу, бренду, сцене, цветовой палитре или соотношению сторон.
Откройте https://www.gptimagehub.com/ru/generate?promptId=cmqf0r5q2002913a7xz088c2g, сгенерируйте изображение, затем при необходимости уточните подсказку, указав более конкретную тему, текст, макет или отрицательные ограничения.
Подскажите FAQ
Для чего лучше всего использовать приглашение UGC-модель: Цветокоррекция через JSON?
Эту подсказку лучше всего использовать для изображений портрет и фотография, где вам нужна многоразовая структура, детальное визуальное направление и стабильное качество вывода.
Могу ли я отредактировать приглашение перед созданием?
Да. Полный текст подсказки отображается на этой странице, поэтому вы можете изменить темы, названия продуктов, цвета, композицию, термины камеры, соотношение сторон и примечания к стилю перед созданием.
Какую модель мне следует использовать с этой подсказкой?
Используйте модель, показанную в метаданных подсказки, в качестве отправной точки по умолчанию. Если другая модель изображения поддерживает такое же соотношение сторон и стиль инструкций, вы можете адаптировать подсказку и сравнить результаты.