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🖼️ Prompts para Imagens🟢 Impulsionadores de qualidade

Impulsionadores de qualidade

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Reading Time: 1 minute
Last updated on August 7, 2024

Sander Schulhoff

Os impulsionadores de qualidade são termos adicionados à um prompt para melhorar determinadas qualidades não-específicas de estilo da imagem gerada. Por exemplo, "incrível", "bonito" e "boa qualidade" são todas as qualidade impulsoras que podem ser usadas para melhorar a qualidade da imagem gerada.

Exemplo

Lembre-se da página anterior das pirâmides geradas com o DALLE e o prompt pirâmide.

Agora veja as pirâmides geradas com este prompt: Uma bela, majestosa, incrível pirâmide, 4K

Estas são muito mais cênicas e impressionantes!

Aqui está uma lista de vários impulsionadores de qualidade:

Alta resolução, 2K, 4K, 8K, nítido, boa iluminação, detalhado, extremamente detalhado, foco nítido, intrincado, bonito, realista+, cores complementares, alta qualidade, hiper detalhado, obra-prima, melhor qualidade, artstation, impressionante

Notas

Similarmente à nota da página anterior, nossa definição de trabalho de impulsionadores de qualidade difere da de Oppenlaender et al.. Dito isto, às vezes é difícil distinguir exatamente entre os impulsionadores de qualidade e os modificadores de estilo.

Sander Schulhoff

Sander Schulhoff is the CEO of HackAPrompt and Learn Prompting. He created the first Prompt Engineering guide on the internet, two months before ChatGPT was released, which has taught 3 million people how to prompt ChatGPT. He also partnered with OpenAI to run the first AI Red Teaming competition, HackAPrompt, which was 2x larger than the White House's subsequent AI Red Teaming competition. Today, HackAPrompt partners with the Frontier AI labs to produce research that makes their models more secure. Sander's background is in Natural Language Processing and deep reinforcement learning. He recently led the team behind The Prompt Report, the most comprehensive study of prompt engineering ever done. This 76-page survey, co-authored with OpenAI, Microsoft, Google, Princeton, Stanford, and other leading institutions, analyzed 1,500+ academic papers and covered 200+ prompting techniques.

Footnotes

  1. Oppenlaender, J. (2022). A Taxonomy of Prompt Modifiers for Text-To-Image Generation. 2