
Engenharia de Prompt
A engenharia de prompt é a prática de projetar e refinar entradas para modelos de IA generativa a fim de produzir resultados ideais. Isso envolve criar prompts ...
Um guia abrangente para dominar prompts em modelos Stable Diffusion, cobrindo elementos essenciais, técnicas avançadas e resolução de problemas para imagens de alta qualidade geradas por IA.
Um prompt bem elaborado atua como um guia para o Modelo Stable Diffusion, destacando os elementos essenciais nos quais a IA deve focar para produzir o melhor resultado.
Fornecer prompts detalhados e específicos é importante. Prompts vagos geralmente resultam em saídas genéricas que podem não corresponder às suas expectativas. Por exemplo, detalhar “uma rua da era vitoriana ao anoitecer, com paralelepípedos reluzindo sob a luz dos lampiões” cria uma imagem mais clara do que “uma cena de rua”. Usar uma linguagem específica reduz ambiguidades e direciona a IA para o que realmente importa, comunicando efetivamente suas ideias à máquina.
Prompt: uma rua da era vitoriana ao anoitecer, com paralelepípedos reluzindo sob a luz dos lampiões
A melhoria de prompts é um processo contínuo. Comece com um prompt básico e faça refinamentos graduais com base nos resultados. Cada rodada ajuda a entender os elementos mais importantes do prompt, permitindo melhorias progressivas. Esse processo envolve feedback constante e ajustes para alinhar o resultado à sua visão.
Prompts negativos ajudam a especificar o que você não deseja no resultado. Ao usar termos como “excluir nuvens” ou “evitar sombras fortes”, você pode restringir o foco da IA para alcançar o resultado desejado.
Nos modelos Stable Diffusion, você pode usar sintaxes especiais para dar mais ou menos ênfase a certas palavras-chave. Usando colchetes, como [ ] para menor ênfase e ( ) para maior, você controla o destaque de determinados elementos do prompt. Essa técnica oferece controle refinado sobre as características da imagem.
Combinar palavras-chave envolve misturar diferentes termos descritivos para obter resultados mais ricos. Ao associar palavras como “pôr do sol, cores vivas, sereno” ou misturar termos inesperados como “natureza robótica”, você incentiva o modelo a explorar combinações criativas.
Manter características faciais consistentes pode ser desafiador devido às diferentes interpretações do modelo. Especificar traços distintos ou nomear personagens pode ajudar na uniformidade ao trabalhar com figuras reconhecíveis.
O comprimento do prompt afeta o desempenho do modelo. Detalhes em excesso podem sobrecarregar o sistema, enquanto poucos detalhes podem não fornecer orientação suficiente. O equilíbrio é crucial; garanta que cada elemento do prompt agregue valor sem repetições desnecessárias.
Modelos personalizados, especializados para determinados conjuntos de dados ou estilos, reagem de forma diferente aos prompts. Conhecer as especificidades do modelo permite adaptar os prompts para explorar seus pontos fortes.
Diferentes culturas possuem gostos e estilos artísticos únicos. Para atingir um público ou estilo cultural específico, refine os prompts incluindo elementos regionais para maior relevância e apelo.
Geradores de prompts são úteis para iniciantes, pois fornecem prompts estruturados com exemplos e sugestões guiadas. Essas ferramentas oferecem ideias sobre combinações eficazes, aumentando a confiança e a criatividade.
Alguns modelos são mais fáceis para iniciantes, geralmente pré-configurados para exigir menos personalização e gerar resultados de qualidade. Escolher esses modelos pode facilitar o aprendizado e oferecer uma base sólida para experimentação.
Problemas comuns incluem resultados inconsistentes, lidar com prompts complexos e atingir objetivos de estilo. As recomendações para esses casos incluem dividir prompts em partes mais simples, adicionar complexidade gradualmente e praticar continuamente com feedback para aprimorar os resultados.
Stable Diffusion é um modelo de IA de ponta que gera imagens detalhadas e de alta qualidade a partir de descrições em texto usando processos de difusão. É amplamente utilizado em arte digital, design e pesquisa em IA.
Os prompts orientam a IA na geração de imagens que correspondam à sua visão. Prompts bem elaborados melhoram a relevância, a originalidade e a consistência do conteúdo gerado pela IA.
Elementos-chave incluem o assunto, o meio, o estilo, a resolução e cor/iluminação. Incluir estes elementos torna os resultados mais precisos e visualmente atraentes.
Use a construção iterativa de prompts refinando-os com base nos resultados, utilize prompts negativos para evitar características indesejadas e use sintaxes como colchetes para dar ênfase a palavras-chave.
Prompts negativos especificam o que você não deseja no resultado, como 'excluir nuvens' ou 'evitar sombras fortes', ajudando a IA a focar nos aspectos desejados.
O equilíbrio é fundamental. Detalhes em excesso podem sobrecarregar o modelo, enquanto poucos detalhes podem não fornecer orientação suficiente. Inclua detalhes essenciais sem repetições desnecessárias.
Sim. Modelos personalizados adaptados a conjuntos de dados ou estilos específicos podem responder de forma diferente aos prompts, portanto, ajustar seus prompts para os pontos fortes do modelo é recomendado.
Viktor Zeman é co-proprietário da QualityUnit. Mesmo após 20 anos liderando a empresa, ele continua sendo principalmente um engenheiro de software, especializado em IA, SEO programático e desenvolvimento backend. Ele contribuiu para inúmeros projetos, incluindo LiveAgent, PostAffiliatePro, FlowHunt, UrlsLab e muitos outros.
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