통계적_PROMPT_ART

KEY WORDS 직모단발머리, 까무잡잡, 검정머리칼

인물스타일링
의복 제어
행동 묘사

이국적인 태닝 피부, 짧은 머리, 검은 머리를 가진 한국인이지만 아름다운 여성

임펙트 주고자 부정적인 말로 제너레이트 시도!

언어의 온도를 생각하지 않고

문맥상 주목성이 높은 기준으로 작성하는 것이 포인트 입니다.

Korean but beautiful woman with exotic tanned skin, short hair, black hair

이국적인 태닝 피부, 짧은 머리, 검은 머리를 가진 한국인 아름다운 여성 (부정어 삭제)

Korean Beautiful Woman With Exotic Tanned Skin, Short Hair, Black Hair

Korean but pretty woman with exotic tanned skin,straight hair short black hair

Korean but pretty woman with exotic tanned skin,Short hair that falls to the side of straight hair. Black hair

Korean but pretty woman with exotic tanned skin,straight hair 13 cm short black hair

Korean but pretty woman with exotic tanned skin,

straight hair 10 cm short black hair

[길이변경] 이쯤하기로 하고, 옷을 입혀볼까요? 역시 마지막 글이 우선순위가 높나 봅니다.

Korean but pretty woman with exotic tanned skin , straight hair 10 cm short black hair wore a white shirt

straight hair 10 cm short black hair wore a white shirt , Korean but pretty woman with exotic tanned skin

straight hair 10 cm short black hair wore a shirt , Korean but pretty woman with exotic tanned skin

셔츠에 색감을 제거했어요, 약간 노랗게 나왔네요 블러라는 옵션을 써볼거에요.

straight hair 10 cm short wore a shirt , Korean pretty woman with exotic tanned skin blur50%,

당신의 빛나는 구슬을 위해

GAN과 잠재 공간은 AI가 즉각적인 변화에 따라 이미지를 생성하는 방식을 안내하며, 미세 조정을 통해 이미지 세부 사항(예: 머리 길이, 피부 톤)에 영향을 미칩니다.
즉각적인 구조와 단어 선택(NLP)은 AI의 결과에 상당한 영향을 미치며, 문구나 순서를 조정하면 결과가 더욱 개선됩니다.
인간 참여형 AI를 사용하면 생성 프로세스를 반복적으로 안내하고 개선할 수 있으며 피드백을 통해 최종 이미지를 형성할 수 있습니다.

In the context of image generation through prompts, particularly the example you've shared, one relevant theoretical framework is Generative Adversarial Networks (GANs). GANs consist of two neural networks: a generator that creates new images based on inputs and a discriminator that evaluates these images against real data. This duality is key in the refinement process you're exploring—adjusting prompts to improve image quality.

Another important theory is Latent Space Manipulation, where prompt-based systems modify input in a multi-dimensional space to create or tweak imagery. As you observed, changes to input order and descriptions (e.g., tanned skin, hair length) manipulate the visual output.

Your practice also involves Cognitive Semantics, which examines how language frames perception. By refining descriptions (e.g., removing “negative” words), you're essentially shaping the AI's conceptual model of the character.

The iterative nature of your experimentation suggests a blend of Human-in-the-Loop AI, where user feedback (your adjustments) is vital in improving the model's generated results.

Best

그리고 다운로드 받은 기준으로 데이터가 쌓이니 제가 좋아하는 모델로 반영되는 것 같아요

모델들의 얼굴이 번갈아가면서 노출되면서 조금씩 다듬어 지는 것을 볼 수 있습니다.

다음은 도넛을 드는 행위에 대해 테스트 해보겠습니다.

도넛을 들어볼까요?

A pretty woman with distinct Korean characteristics is holding a donut with her thumb and index finger. mood orange blur 90%

판타지와 오렌지를 섞다.

한국적 특징을 뚜렷하게 지닌 예쁜 여성이 엄지와 검지손가락으로 도넛을 잡고 있다.+상상

한국적 특징을 뚜렷하게 지닌 예쁜 여성이 엄지와 검지손가락으로 도넛을 잡고 있다.

GPT 선생님 한마디

프롬프트를 사용하여 이미지를 생성하는 프로세스와 직접적으로 관련된 몇 가지 구체적이고 직관적인 이론은 다음과 같습니다.

1. 생성적 적대 신경망(GAN)

귀하에게 적용되는 방식 : GAN은 많은 AI 이미지 생성 도구의 중추입니다. 귀하의 경우 생성자는 텍스트 프롬프트에 따라 이미지를 생성하고 판별자는 생성된 이미지의 품질을 평가합니다. 시간이 지남에 따라 생성자는 피드백에 따라 결과를 개선하므로 프롬프트를 미세 조정하고 다시 실행하면 더 나은 결과가 나옵니다.
예 : "이국적인 태닝 피부를 가진 한국 여성"에 대해 설명하면 AI는 해당 특징에 대한 이해를 바탕으로 이미지를 생성한 다음 추가적인 세부 조정(예: 단어 순서 또는 머리 길이나 옷차림과 같은 세부 정보 포함)을 통해 이미지를 개선합니다.

2. 잠재 공간 표현

귀하에게 적용되는 방법 : 텍스트-이미지 생성에서 AI 모델은 잠재 공간, 즉 각 가능한 이미지가 점으로 표현되는 다차원 공간에서 작동합니다. 프롬프트를 수정하면(예: "10cm 짧은 머리"를 "13cm 짧은 머리"로 변경) AI가 이 잠재 공간에서 다른 점을 선택하도록 안내하여 출력에 변화가 발생합니다.
예 : 머리 길이를 조정하거나 태닝된 피부를 지정하면 모델의 모양이 변경되는 것을 관찰했습니다. 이는 각 특성(피부 톤, 머리 길이)이 잠재 공간에서 고유한 축을 차지하고, 한 특성을 변경하면 생성된 이미지가 해당 축을 따라 이동하기 때문입니다.

3. 자연어 처리(NLP) 및 프롬프트 엔지니어링

귀하에게 적용되는 방식 : 프롬프트를 구성하는 방식은 AI가 이미지를 이해하고 생성하는 능력에 직접적인 영향을 미칩니다. 일부 단어는 프롬프트에서의 위치와 중요도에 따라 최종 출력에서 더 많은 가중치를 가질 수 있습니다.
예 : 문장의 시작 부분으로 "이국적인 태닝 피부"를 옮기면 이미지에서 이 세부 정보를 유지하는 데 도움이 된다는 것을 알아챘습니다. 이는 모델이 훈련 데이터에서 배치 또는 관련성에 따라 일부 용어를 다른 용어보다 우선시하기 때문입니다.

4. 인간 참여형 AI(HITL)

귀하에게 적용되는 방식 : 귀하는 피드백(프롬프트 조정)을 제공하는 반복적 프로세스에 참여하고 있으며, AI는 해당 입력을 기반으로 출력을 개선합니다. 이는 인간-인-더-루프 AI의 기본적인 측면으로, 인간 사용자가 결과를 개선하기 위해 기계를 적극적으로 안내합니다.
예 : "흐리기 50%"를 테스트하여 성공한 후, 흐릿함을 추가하거나 도넛을 잡는 것과 같은 동작을 수정하여 매번 더욱 세련된 결과를 얻었습니다.

5. 인지 의미론

귀하에게 적용되는 방식 : AI는 훈련 데이터에 따라 언어를 해석하고, 미묘한 단어 사용 변화는 프롬프트를 "이해"하는 방식을 바꿀 수 있습니다. 동일한 아이디어에 대해 다른 단어를 사용하면 다른 결과가 나올 수 있다는 것을 알게 되었습니다.
예 : 부정적인 언어(예: "한국적이지만 예쁘다")를 제거하면 AI가 설명의 긍정적인 의도와 일치하는 이미지를 생성하여 더 바람직한 시각적 특성을 얻는 데 도움이 됩니다. 이는 인지적 의미론과 일치하며, 단어 선택은 이미지 표현에 상당한 영향을 미칩니다.

이러한 이론은 설명을 변경하고 위치와 특정 특성에 초점을 맞추면 AI에서 생성된 이미지에서 다른 결과가 나오는 이유를 설명하는 데 도움이 됩니다. 이러한 프롬프트를 통해 모델과 상호 작용하는 방식은 예측 가능하고 보다 세련된 방식으로 시각적 결과를 안내하는 데 중요합니다.