एआई इमेज प्रॉम्प्ट्स: शानदार परिणामों के लिए पूर्ण प्रॉम्प्ट इंजीनियरिंग गाइड

मैंने अपनी एआई इमेज पीढ़ी यात्रा के पहले तीन महीनों को भयानक प्रॉम्प्ट लिखने में बिताया। सृजनशीलता की कमी के कारण नहीं, बल्कि क्योंकि किसी ने मुझे सिखाया नहीं था कि ये मॉडल भाषा को कैसे व्याख्या करते हैं। मैं "शांत ड्रैगन" जैसा कुछ टाइप करूंगा और आश्चर्य करता हूं कि आउटपुट 1987 से एक खारिज फंतासी उपन्यास कवर क्यों दिखता है। मोड़ बिंदु तब आया जब मैंने विकल्प के रूप में प्रॉम्प्ट को व्यवहार करना शुरू किया, नहीं कि इच्छा के रूप में।

Stable Diffusion, Midjourney, Flux और आधा दर्जन अन्य मॉडलों में 60,000 से अधिक इमेज जेनरेट करने के बाद, मैं इसके साथ आत्मविश्वास से कह सकता हूं: एआई इमेज प्रॉम्प्ट्स समीकरण का 80% हैं। मॉडल जो आप चुनते हैं, सेटिंग्स जो आप ट्विक करते हैं, हार्डवेयर जो आप चलाते हैं, सब कुछ महत्वपूर्ण है। लेकिन प्रॉम्प्ट वह है जो एक विस्मृत इमेज को एक के बीच अलग करता है जो लोगों को स्क्रॉलिंग बंद करने देता है।

त्वरित उत्तर: बेहतरीन एआई इमेज प्रॉम्प्ट्स एक सुसंगत संरचना का पालन करते हैं। माध्यम और शैली के साथ शुरू करें, सटीकता के साथ अपने विषय का वर्णन करें, रचना और प्रकाश को परिभाषित करें, और तकनीकी गुणवत्ता शर्तें जोड़ें। एक मजबूत प्रॉम्प्ट एक फोटोग्राफर या चित्रकार के लिए एक रचनात्मक संक्षिप्त पढ़ता है, फोटो के नीचे कोई कप्शन नहीं। सूत्र है: [माध्यम/शैली] + [विवरण के साथ विषय] + [वातावरण/सेटिंग] + [प्रकाश/मूड] + [तकनीकी/गुणवत्ता शर्तें]। इस सूत्र में महारत हासिल करें और आप 15 के बजाय अपनी पहली या दूसरी कोशिश पर पेशेवर-गुणवत्ता इमेज तैयार करेंगे।

आपके एआई इमेज प्रॉम्प्ट्स क्यों काम नहीं कर रहे हैं

अधिकांश लोग उसी तरह से एआई इमेज पीढ़ी के पास जाते हैं जिस तरह से वे Google खोज के पास जाते हैं। वे कुछ शब्द टाइप करते हैं, एंटर हिट करते हैं, और सर्वश्रेष्ठ आशा करते हैं। वह दृष्टिकोण एक सभ्य वेब परिणाम को सामने ला सकता है, लेकिन यह भयानक इमेज का उत्पादन करता है। कारण यह है कि एआई इमेज मॉडल खोज इंजन नहीं हैं। वे जेनरेटिव सिस्टम हैं जो स्क्रैच से इमेज बनाते हैं आपके पाठ निर्देशों के आधार पर, और उन्हें अच्छी तरह करने के लिए विशिष्टता की आवश्यकता होती है।

मुझे याद है कि यह बिल्कुल क्लिक किया गया क्षण। मैं एक ब्लॉग हेडर के लिए एक पोर्ट्रेट जेनरेट करने की कोशिश कर रहा था और "एक महिला की पेशेवर हेडशॉट" टाइप किया। परिणाम एक नीरस, केंद्र-फ्रेमित, फ्लैट-लिट चेहरा बिना व्यक्तित्व के था। फिर मैंने इसे "एक महिला के संपादकीय पोर्ट्रेट अपने 40 के दशक में, बड़ी खिड़की से गर्म साइड लाइटिंग, उथली गहराई क्षेत्र, पृथ्वी-टोंड ब्लेजर, प्रामाणिक मुस्कान, Canon EOS R5 के साथ 85mm f/1.4 लेंस पर शूट, नरम bokeh पृष्ठभूमि आधुनिक कार्यालय "के रूप में फिर से लिखा। रात और दिन का अंतर। समान मॉडल, समान सेटिंग्स, पूरी तरह से विभिन्न आउटपुट।

सीख? अस्पष्ट प्रॉम्प्ट सामान्य इमेज का उत्पादन करते हैं। विशिष्ट प्रॉम्प्ट चरित्र और इरादे वाली इमेज का उत्पादन करते हैं।

यहाँ मैं लोगों को अपने एआई इमेज प्रॉम्प्ट्स के साथ करते हुए तीन सबसे सामान्य गलतियां देख रहा हूं।

गलती 1: बहुत सार होना। "एक सुंदर परिदृश्य" मॉडल को लगभग कुछ भी नहीं देता है। सुंदर कैसे? किस प्रकार का परिदृश्य? दिन का क्या समय? कौन सा मौसम? कौन सा मूड? मॉडल को प्रत्येक अंतराल को भरना है अपने प्रशिक्षण डेटा औसत के साथ, और औसत परिभाषा द्वारा नीरस हैं।

गलती 2: रचना को अनदेखा करना। आप विषय को पूरी तरह से वर्णन कर सकते हैं लेकिन फ्रेमिंग, कोण या स्थानिक संबंधों के बारे में कुछ नहीं कहते हैं। परिणाम एक तकनीकी रूप से सटीक विषय एक यादृच्छिक व्यवस्था में तैरता है। "क्लोज-अप," "पक्षी की नजर," "नियम तीसरा रचना," या "प्रमुख लाइनें" जैसी शर्तें जोड़ने से आउटपुट गुणवत्ता को नाटकीय रूप से सुधार करता है।

गलती 3: तकनीकी परत को भूलना। पेशेवर फोटोग्राफर लेंस पसंद, एपर्चर, फिल्म स्टॉक और पोस्ट-प्रसंस्करण के बारे में सोचते हैं। कैप्शन किए गए फोटोग्राफी डेटा पर प्रशिक्षित एआई मॉडल इन्हीं शर्तों को जवाब देते हैं। "Hasselblad पर शूट," "Kodak Portra 400," या "f/2.8 bokeh" जोड़ना न केवल मेटाडेटा जोड़ता है। यह वास्तव में उस उपकरण और तकनीक से जुड़ी इमेज की ओर दृश्य शैली को स्थानांतरित करता है।

प्रॉम्प्ट सूत्र जिसने सब कुछ बदल दिया

महीनों की कोशिश और विभिन्न मॉडलों में त्रुटि के बाद, मैंने एक सूत्र विकसित किया जो Stable Diffusion, Midjourney, Flux और अधिकांश अन्य आधुनिक जेनरेटर्स में विश्वसनीय रूप से काम करता है। मैं Apatero पर अपने पेशेवर काम का बहुमत पर इसका उपयोग करता हूं, और यह लगातार न्यूनतम पुनरावृत्ति की आवश्यकता होती है ऐसे परिणाम प्रदान करता है।

यहाँ सूत्र परतों में टूट गया है।

परत 1: माध्यम और शैली (इमेज का कौन सा प्रकार है?)

यह आपका उद्घाटन बयान है। यह मॉडल को बताता है कि इससे पहले कि यह किसी और चीज को संसाधित करे, कौन सी कलात्मक दुनिया में काम करनी है। क्योंकि अधिकांश मॉडल शुरुआती टोकन को अधिक भारी करते हैं, यह परत सब कुछ के लिए आधार निर्धारित करता है जो इसका पालन करता है।

मजबूत ओपनिंग के उदाहरण:

• डच गोल्डन एज की शैली में तेल चित्रकला
• सिनेमाई फिल्म अभी भी, एनामॉर्फिक लेंस
• पेशेवर भोजन फोटोग्राफी, पत्रिका गुणवत्ता
• आइसोमेट्रिक 3D रेंडर, स्वच्छ न्यूनतम शैली
• जल रंग चित्र, ढीली ब्रशवर्क
• फोटो-वास्तविक डिजिटल कला, हाइपरविस्तृत

परत 2: विशिष्ट के साथ विषय (यह किसके बारे में है?)

यह वह है जहाँ अधिकांश लोग रुकते हैं, लेकिन यह सिर्फ शुरुआत होनी चाहिए। बस विषय नाम न दें। इसे पर्याप्त विवरण के साथ वर्णन करें कि एक मानव कलाकार अनुवर्ती प्रश्नों के बिना इसे स्केच कर सकते हैं।

खराब: एक बिल्ली

अच्छा: एक फ्लफी नारंगी तबी बिल्ली चमकीली हरी आँखों के साथ, एक विंटेज लेदर आर्मचेयर पर सीधा बैठी, एक पंजा आर्मरेस्ट पर लटका हुआ, सीधे कैमरे को देख रहा है थोड़े ही शाही अभिव्यक्ति के साथ

ध्यान दें कि अच्छा संस्करण प्रजातियों, रंग, नस्ल लक्षण, आँख रंग, मुद्रा, स्थिति, प्रोप इंटरेक्शन, गज़ दिशा और व्यक्तित्व को कवर करता है। इनमें से प्रत्येक विवरण मॉडल के आउटपुट स्पेस को सीमित करता है और इसे सामान्य की बजाय विशिष्ट, दिलचस्प इमेज की ओर धकेलता है।

परत 3: वातावरण और सेटिंग (यह कहाँ हो रहा है?)

पृष्ठभूमि एक बाद का विचार नहीं है। यह संदर्भ, मूड और दृश्य गहराई स्थापित करता है। पोर्ट्रेट के लिए भी, पर्यावरण महत्वपूर्ण वजन रखता है। मैं अपने प्रॉम्प्ट में महत्वपूर्ण हिस्से लिखा है पेशेवर की तरह एआई इमेज बनाना।

खराब: एक कमरे में

अच्छा: पेरिस के अपार्टमेंट में, उच्च खिड़कियों के अंदर शीरा सफेद पर्दे के साथ, उम्र कठोर लकड़ी के फर्श, एक जड़ी साइड टेबल पर मुरझाए हुए सूरजमुखी के फूल, दोपहर की रोशनी लंबी छाया निक्षेपण

परत 4: प्रकाश और मूड (यह कैसे महसूस करता है?)

प्रकाश प्रॉम्प्ट इंजीनियरिंग का अज्ञात नायक है। पेशेवर फोटोग्राफर एक कारण के लिए प्रकाश पर जुनूनी हैं। यह समान विषय को पूरी तरह से अलग भावनात्मक अनुभव में बदल देता है। उसी महिला उसी पोशाक में सोने का घंटा रिम प्रकाश के तहत दिखता है आकर्षक और कठोर ऊपरी एलईडी के तहत मेलानकोलिक।

मेरे पास नियमित रूप से याद करने के लिए मजबूत प्रकाश शर्तें:

• गोल्डन घंटा, गर्म बैकलाइट (रोमांटिक, गर्म)
• नाटकीय chiaroscuro, गहरी छाया (तीव्र, सिनेमाई)
• नरम विसरित अधिभार प्रकाश (कोमल, संपादकीय)
• नीन-लिट, साइबरपंक वातावरण (भविष्यवादी, ऊर्जावान)
• स्टूडियो Rembrandt प्रकाश, एकल महत्वपूर्ण प्रकाश (शास्त्रीय पोर्ट्रेट)
• वॉल्यूमेट्रिक कोहरा, खिड़कियों के माध्यम से ईश्वर की किरणें (वायुमंडलीय, दूसरी-तदर्थ)

परत 5: तकनीकी और गुणवत्ता बूस्टर (इसे पॉलिश बनाएं)

यह अंतिम परत आपकी समाप्ति कोट है। ये शर्तें आउटपुट को उच्च दृश्य गुणवत्ता की ओर धकेलती हैं और परिष्कृत सौंदर्य शास्त्र की ओर धकेलती हैं। उन्हें प्रॉम्प्ट में बेक किए गए पोस्ट-प्रोडक्शन निर्देशों के रूप में सोचें।

मैं नियमित रूप से उपयोग करने वाली विश्वसनीय गुणवत्ता बूस्टर:

• 8K संकल्प, अत्यधिक विस्तृत
• Hasselblad X2D पर शूट या Sony A7R V पर शूट
• 85mm पोर्ट्रेट लेंस, f/1.4
• पुरस्कार-विजेता फोटोग्राफी
• ArtStation पर ट्रेंडिंग (डिजिटल कला शैलियों के लिए)
• मास्टरपीस, सर्वश्रेष्ठ गुणवत्ता (विशेष रूप से एनीमे-प्रशिक्षित मॉडलों में प्रभावी)

कार्रवाई में पूर्ण सूत्र

मुझे सभी पाँच परतों को एक पहले और बाद की तुलना के साथ एक साथ रखने दें।

पहले (विशिष्ट प्रॉम्प्ट): एक जादूगर एक जंगल में

बाद में (लागू सूत्र): डिजिटल फंतासी चित्र, अत्यधिक विस्तृत। एक अधेड़ जादूगर एक लंबी चांदी दाढ़ी और गहरी नीली आँखों के साथ, गहरे नीले और गहरे हरे रंग के रोब की परतें पहने हुए, एक गांठवाली ओक स्टाफ पकड़े हुए एक क्षीण चमकीले एम्बर क्रिस्टल से ढकी। एक प्राचीन जंगल के किनारे पर खड़े, बड़े काई-कवर पेड़ों के साथ मुड़ी जड़ों के साथ, बायोलुमिनेसेंट मशरूम जंगल के फर्श को बिंदु कर रहे हैं। गोल्डन घंटा प्रकाश छतरी के माध्यम से फिल्टर, जादूगर के चेहरे पर गर्म हाइलाइट्स के साथ विरोध ठंडी जंगल की छाया में। 8K, जटिल विवरण, फंतासी कला, ArtStation पर ट्रेंडिंग

दूसरा प्रॉम्प्ट केवल लंबा नहीं है। प्रत्येक शब्द विशिष्ट काम कर रहा है। कोई भराव नहीं, कोई redundancy नहीं, बस परतें विस्तार जो मॉडल को एक व्यापक रचनात्मक संक्षिप्त देता है।

हर शैली के लिए सर्वश्रेष्ठ एआई इमेज प्रॉम्प्ट्स

Apatero के माध्यम से हजारों पीढ़ी से चलाने से मैंने सीखा है कि विभिन्न दृश्य शैलियों को विभिन्न प्रॉम्प्टिंग रणनीति की आवश्यकता होती है। फोटो-वास्तविक पोर्ट्रेट के लिए क्या काम करता है वह एनीमे चित्रों के लिए विफल हो जाएगा, और इसके विपरीत। यहाँ सर्वश्रेष्ठ एआई इमेज प्रॉम्प्ट्स हैं मैं सबसे लोकप्रिय शैलियों के लिए परिष्कृत हूं, प्रत्येक पसंद के पीछे तर्क के साथ।

फोटो-यथार्थवादी पोर्ट्रेट

फोटोरेलिज्म वह जगह है जहाँ तकनीकी कैमरा शब्द चमकते हैं। मॉडल को कैप्शन किए गए लाखों तस्वीरें देखी गई हैं, इसलिए फोटोग्राफी की भाषा बोलना सही न्यूरल पाथवे को ट्रिगर करता है।

प्रॉम्प्ट उदाहरण: एक आदमी के अपने देर 30 के दशक में काले बाल और एक साफ-सुथरी दाढ़ी के साथ, एक चारकोल ऊन तर्तनेक स्वेटर पहने हुए। एक स्वाभाविक रूप से रोशन कॉफी की दुकान में शूट किया गया, बड़ी स्टोरफ्रंट खिड़कियों से गर्म घिरा प्रकाश, पृष्ठभूमि में धुंधले संरक्षक और गर्म लाइट की नरम बोकेह के साथ उथली गहराई क्षेत्र। Canon EOS R5 के साथ RF 85mm f/1.2 L लेंस पर कब्जा, प्राकृतिक त्वचा बनावट, सूक्ष्म फिल्म अनाज, गर्म टोन के साथ रंग ग्रेडेड, पेशेवर retouching

यह क्यों काम करता है: कैमरा बॉडी और लेंस नाम, एपर्चर मान और पोस्ट-प्रसंस्करण शर्तें सभी मॉडल को इसके फोटोग्राफिक प्रशिक्षण डेटा की ओर धकेलती हैं। पर्यावर्नमेंटल विवरण विश्वसनीय संदर्भ बनाते हैं।

एनीमे और मांगा

एनीमे मॉडल पूरी तरह से अलग शब्दावली को जवाब देते हैं। "मास्टरपीस" और "सर्वश्रेष्ठ गुणवत्ता" जैसी शर्तें व्यावहारिक रूप से चेकपॉइंट-आधारित एनीमे जेनरेटर के लिए आवश्यक हैं, और पात्र विवरण सम्मेलन यथार्थवादी प्रॉम्प्ट से भिन्न होते हैं।

प्रॉम्प्ट उदाहरण: मास्टरपीस, सर्वश्रेष्ठ गुणवत्ता, 1 लड़की, लंबे बहते हुए चांदी के बाल, गहरे गहरे आँखें, विस्तृत चेहरा, कोमल अभिव्यक्ति, एक अंधेरे अकादमिया वर्दी सोने की ट्रिम के साथ पहने हुए, विशाल पुस्तकालय में खड़े है तक पहुँचने वाली बुककेस के साथ, गर्म लैंपलाइट, प्रकाश किरणों में तैरती धूल के कण, नीचे से गतिशील कोण, विस्तृत हाथ, जटिल कपड़े folds, स्टूडियो ghibli रंग पैलेट, नरम सेल शेडिंग

यह क्यों काम करता है: एनीमे मॉडल टैग किए गए डेटासेट (Danbooru की तरह) पर प्रशिक्षित किए जाते हैं जो कम्मा-अलग विवरणकर्ताओं का उपयोग करते हैं, न कि प्राकृतिक वाक्यों का। "1 लड़की" और "विस्तृत चेहरा" जैसी शर्तें इस टैगिंग सम्मेलन का हिस्सा हैं।

अवधारणा कला और फंतासी

अवधारणा कला के लिए, आप पेशेवर अवधारणा कलाकारों और कला निर्देशकों की भाषा को चैनल करना चाहते हैं। ये प्रॉम्प्ट विशिष्ट कलाकार, कला आंदोलन या स्थापित दृश्य शैलियों को संदर्भित करने से लाभान्वित होते हैं।

प्रॉम्प्ट उदाहरण: महाकाव्य फंतासी अवधारणा कला, एक बहुत बड़ा पुराना ड्रैगन एक टूटे हुए गोथिक कैथेड्रल के शीर्ष पर बैठा, बड़ा पंखों का फैला एक अशांत तूफान आकाश के खिलाफ, बिजली अपने जुनून पैमाने को रोशन करता है, खंडहर शहर नीचे धुआं और राख में डूबा हुआ, पलायन ग्रामीणों की छोटी सिल्हूट, matte पेंटिंग शैली, सिनेमैटिक संरचना, विस्तृत पर्यावरण डिजाइन, अंधेरा वातावरण गर्म आग accents के साथ, क्लासिक फंतासी चित्रण की दृश्य भाषा से प्रेरित, 4K, पर्यावरण अवधारणा कला

यह क्यों काम करता है: स्केल संदर्भ ("पलायन ग्रामीणों के लिए पैमाने के लिए"), कला उद्योग शब्दावली ("matte चित्रकला शैली," "पर्यावरण अवधारणा कला"), और वायुमंडलीय विवरण सभी नाटकीय, विस्तृत आउटपुट बनाते हैं जो अवधारणा कला की मांग करती है।

उत्पाद फोटोग्राफी

यह एक क्षेत्र है जहाँ प्रॉम्प्ट इंजीनियरिंग वास्तव में कई उपयोग के मामलों के लिए महंगे स्टूडियो शूट की जगह लेता है। मैंने एक साल पहले mockups के लिए एआई-जेनरेटेड उत्पाद शॉट का उपयोग करना शुरू किया और गुणवत्ता कितनी जल्दी उत्पादन-तैयार बन गई, इससे हैरान था।

प्रॉम्प्ट उदाहरण: पेशेवर उत्पाद फोटोग्राफी, विलासितापूर्ण इत्र की बोतल एम्बर तरल के साथ, ज्यामितीय क्रिस्टल-कट ग्लास डिजाइन, पॉलिश काली संगमरमर सतह पर बैठा। एकल उत्पाद नायक शॉट, एक बड़े softbox के साथ नरम स्टूडियो प्रकाश 45 डिग्री पर, संगमरमर पर सूक्ष्म प्रतिबिंब, स्वच्छ सफेद पृष्ठभूमि नरम ग्रे ढाल में संक्रमण, कोई पाठ नहीं, कोई लेबल नहीं। मध्यम प्रारूप कैमरे के साथ शूट, 100mm मैक्रो लेंस, f/8, पूर्ण तीक्ष्णता के लिए फोकस स्टैक, व्यावसायिक विज्ञापन गुणवत्ता

यह क्यों काम करता है: उत्पाद फोटोग्राफी में कड़े सम्मेलन हैं (स्वच्छ पृष्ठभूमि, नियंत्रित प्रकाश, तीव्र फोकस) और इस अनुशासन से शर्तों का उपयोग करके मॉडल को बिल्कुल परिभाषित किया जाता है।

कैसे Stable Diffusion के लिए एआई इमेज प्रॉम्प्ट लिखें

Stable Diffusion इसके अपने सेक्शन के लायक है क्योंकि यह Midjourney और DALL-E जैसी API-आधारित सेवाओं से काफी अलग तरीके से प्रॉम्प्ट को संभालता है। यदि आप ComfyUI या Automatic1111 चला रहे हैं, तो आपके पास प्रॉम्प्ट वेटिंग, नकारात्मक प्रॉम्प्ट और अन्य सिंटैक्स सुविधाओं तक पहुंच है जो नाटकीय रूप से आपके नियंत्रण को विस्तारित करते हैं। मैंने पाठ-से-छवि एआई पीढ़ी पर मेरे टुकड़े में व्यापक वर्कफ्लो को कवर किया, लेकिन यहाँ मैं विशेष रूप से प्रॉम्प्टिंग पक्ष पर ध्यान केंद्रित करना चाहता हूं।

प्रॉम्प्ट वेटिंग

Stable Diffusion आपको parentheses और संख्यात्मक वजन का उपयोग करके विशिष्ट शर्तों पर जोर देने या de-emphasize करने की अनुमति देता है। यह एक बार समझने के लिए अविश्वसनीय रूप से शक्तिशाली है।

• (word:1.3) 30% द्वारा जोर बढ़ाता है
• (word:0.7) 30% द्वारा जोर कम करता है
• ((word)) लगभग 1.21x जोर के लिए शॉर्टहैंड है
• (((word))) लगभग 1.33x जोर के लिए शॉर्टहैंड है

व्यावहारिक उदाहरण: एक महिला का पोर्ट्रेट, (झाई:1.4), (लाल घुंघराले बाल:1.2), हरी आँखें, एक (विंटेज फ्लोरल ड्रेस:0.9) पहने, एक धूप चरागाह में खड़ी

इस प्रॉम्प्ट में, झाई दृढ़ता से जोर दी जाती है ताकि वे प्रमुखता से दिखाई दें, लाल घुंघराले बाल को मध्यम रूप से जोर दिया जाता है, और विंटेज फ्लोरल ड्रेस को थोड़ा de-emphasized किया जाता है ताकि यह रचना पर हावी न हो। इस तरह की सूक्ष्म-अनाज नियंत्रण Midjourney या DALL-E के साथ केवल संभव नहीं है।

BREAK कीवर्ड

जब आपका प्रॉम्प्ट लंबा हो, Stable Diffusion इसे 77 टोकन के चंक्स में संसाधित करता है। BREAK कीवर्ड एक नई चंक सीमा को बल देता है, जो तब मदद कर सकता है जब लंबे प्रॉम्प्ट के अंत में महत्वपूर्ण विवरण को अनदेखा किया जाता है।

उदाहरण: विस्तृत फंतासी परिदृश्य, एक पहाड़ी में निर्मित प्राचीन अलफ़ी शहर, क्रिस्टल सेतु से गिरता हुआ झरना, bioluminescent बागान BREAK गोल्डन घंटा सूर्य प्रकाश, नाटकीय बादल गठन, कोहरे के माध्यम से volumetric प्रकाश, अत्यधिक विस्तृत, 8K संकल्प, matte चित्रकला

यह सुनिश्चित करता है कि प्रकाश और गुणवत्ता शर्तें एक नई प्रसंस्करण चंक शुरू करें और पूर्ववर्ती सामग्री द्वारा पतला होने के बजाय पूर्ण ध्यान प्राप्त करें।

आप वास्तव में की जरूरत है नकारात्मक प्रॉम्प्ट गाइड

यहाँ नकारात्मक प्रॉम्प्ट पर मेरा गर्म ले: अधिकांश लोग उन्हें अधिक जटिल करते हैं। मैंने नकारात्मक प्रॉम्प्ट देखे हैं जो वास्तविक प्रॉम्प्ट से लंबे हैं, Reddit धागे से कॉपी किए गए दर्जनों शर्तों के साथ उन्हें समझे बिना। मेरे अनुभव में, 10-20 शर्तों का एक केंद्रित नकारात्मक प्रॉम्प्ट 50+ शर्तों वाले एक फूला हुआ से बेहतर काम करता है।

गर्म ले संख्या एक: विशाल नकारात्मक प्रॉम्प्ट सूचियां कमजोर सकारात्मक प्रॉम्प्ट के लिए एक बैसाखी हैं। यदि आप मॉडल को 80 चीजें NOT करनी हैं, तो आपका सकारात्मक प्रॉम्प्ट संभवतः काफी विशिष्ट नहीं है। पहले सकारात्मक प्रॉम्प्ट को ठीक करें, फिर शेष किनारे के मामलों को संभालने के लिए नकारात्मक प्रॉम्प्ट का उपयोग करें।

कहा जा रहा है, नकारात्मक प्रॉम्प्ट विशिष्ट समस्याओं के लिए वास्तव में उपयोगी हैं। यहाँ विभिन्न परिदृश्यों के लिए मेरा जाना-माना नकारात्मक प्रॉम्प्ट टेम्पलेट है।

फोटो-वास्तविक इमेजों के लिए: विकृत, धुंधला, खराब शारीरिकी, अतिरिक्त अंग, खराब तरीके से आकर्षित चेहरा, परिवर्तन, disfigured, वाटरमार्क, पाठ, लोगो, कम गुणवत्ता, jpeg कलाकृतियां, बदसूरत, डुप्लिकेट

एनीमे/चित्रण के लिए: सबसे बुरी गुणवत्ता, कम गुणवत्ता, सामान्य गुणवत्ता, lowres, खराब शारीरिकी, खराब हाथ, अतिरिक्त उंगलियां, कम उंगलियां, पाठ, वाटरमार्क, हस्ताक्षर, धुंधला, फसली

उत्पाद फोटोग्राफी के लिए: पाठ, वाटरमार्क, लोगो, धुंधला, विकृत, deformed, कम संकल्प, व्यस्त पृष्ठभूमि, cluttered, उत्पाद पर छाया, overexposed, underexposed

मुख्य अंतर्दृष्टि यह है कि नकारात्मक प्रॉम्प्ट को विशिष्ट विफलता मोड को संबोधित करना चाहिए जिसे आपने वास्तव में देखा है। यदि आपका मॉडल वाटरमार्क को रखता है, तो नकारात्मक प्रॉम्प्ट में "वाटरमार्क" जोड़ें। यदि यह अतिरिक्त उंगलियां पैदा करता है, तो "अतिरिक्त उंगलियां" जोड़ें। लेकिन आप ऑनलाइन पाते हैं कि 50 शर्तों को अंधाधुंध पेस्ट न करें। प्रत्येक अनावश्यक नकारात्मक शब्द महत्वपूर्ण लोगों के प्रभाव को थोड़ा कम करता है।

एआई आर्ट प्रॉम्प्ट विचार: 10 रचनात्मक अवधारणाएं कोशिश करने के लिए

मुझे पता चलता है कि शुरुआतकर्ताओं के लिए सबसे बड़ी बाधाओं में से एक बस नहीं जानता कि क्या जेनरेट करना है। आपके पास यह शक्तिशाली उपकरण और एक खाली पाठ बॉक्स है, और पसंद का विरोधाभास सेट करता है। यहाँ दस रचनात्मक एआई प्रॉम्प्ट अवधारणा हैं जिनके साथ मेरे पास बेहतरीन परिणाम हैं, प्रारंभिक प्रॉम्प्ट्स पूर्ण के साथ आप संशोधित कर सकते हैं।

1. असंभव आर्किटेक्चर असंभव इमारत की आर्किटेक्चरल तस्वीर, MC Escher प्रेरित, सीढ़ियां जो अपने आप पर वापस लूप करती हैं, गुरुत्वाकर्षण-अक्षीय चलने के रास्ते, brutalist कंक्रीट और ग्लास निर्माण, overcast आकाश, tilt-shift लेंस के साथ शूट, पेशेवर आर्किटेक्चरल फोटोग्राफी

यह श्रेणी सुंदरता से काम करती है क्योंकि एआई मॉडल ऐसी संरचनाएं बना सकते हैं जो कभी भी शारीरिक रूप से मौजूद नहीं हो सकती हैं, और परिणाम लगातार आकर्षक होते हैं।

2. ऐतिहासिक चित्र आधुनिक सेटिंग में candid स्ट्रीट फोटोग्राफी, लियोनार्डो दा विंची एक आधुनिक सिलवटी सूट पहने हुए, Tokyo में एक फुटपाथ कॉफी में बैठा, तीव्र जिज्ञासा के साथ एक स्मार्टफोन की जांच कर रहा है, प्राकृतिक स्ट्रीट प्रकाश, background में passersby, documentary फोटोग्राफी शैली

3. सूक्ष्म जगत चरम मैक्रो फोटोग्राफी, एक घास के ब्लेड पर ओस की बूंद के अंदर निर्मित एक छोटा सा फंतासी शहर, छोटी चमकीली खिड़कियां, पत्थर की गली दृश्य पानी की सतह के माध्यम से, प्रारंभिक सुबह प्रकाश बूंद के माध्यम से अपवर्तित, फोकस stacked, वैज्ञानिक फोटोग्राफी गुणवत्ता

4. भावना परिदृश्य के रूप में नास्टलिया की भावना का प्रतिनिधित्व करने वाला surreal परिदृश्य, सुनहरे गेहूं के खेत के माध्यम से घुमावदार सड़क एक दूरस्थ बचपन घर की ओर जाती है, गर्म सूर्यास्त रंग किनारों पर ठंडी शाम तक फीके, तैरते हुए ध्रुवीय फोटोग्राफ हवा में, dreamlike वातावरण, नरम फोकस, चित्रकारी गुणवत्ता

5. पाक अभी भी जीवन डच गोल्डन एज अभी भी जीवन चित्र, आधुनिक फास्ट फूड classical रचना में व्यवस्थित, एक Big Mac जहां भुना हुआ तीतर होगा, एक चांदी chalice में फ्रेंच फ्राइज, नाटकीय खिड़की प्रकाश, अंधेरे पृष्ठभूमि, तेल चित्र बनावट, समृद्ध गर्म रंग पैलेट

6. पेशे में जानवर कॉर्पोरेट headshot फोटोग्राफ, एक सुनहरा पुनः प्राप्तकर्ता एक पूरी तरह से सिलवटी नेवी व्यावसायिक सूट में, आत्मविश्वास से और पेशेवर अभिव्यक्ति के साथ, स्टूडियो प्रकाश ग्रे backdrop के साथ, उथली गहराई क्षेत्र, LinkedIn प्रोफाइल शैली, photorealistic, हल्के-फुल्के लेकिन कुलीन

7. जलवायु भविष्य photojournalistic भविष्य के तटीय शहर छवि, आंशिक रूप से बढ़ते समुद्रों में डूबा, इमारतें तैरती प्लेटफार्म और जल-स्तर walkways के साथ अनुकूलित, लोग दैनिक जीवन के बारे में जा रहे, दोपहर प्रकाश, documentary फोटोग्राफी शैली, यथार्थवादी और grounded

8. फ्यूजन रसोई प्लेटिंग पेशेवर भोजन फोटोग्राफी, पूरी तरह से मैक्सिकन सामग्री से बना एक सुशी रोल, पतली tortilla में लपेटा हुआ एवोकैडो, salsa जहां सोया सॉस होगा, cilantro garnish जापानी परिशुद्धता के साथ व्यवस्थित, स्वच्छ सफेद प्लेट, नरम directional स्टूडियो प्रकाश

9. संगीत दृश्य जैज़ improvisation प्रतिनिधित्व करने वाली अमूर्त डिजिटल कला, midnight नीले और गर्म सोने में बहते जैविक आकार, बिखरे हुए rhythm पैटर्न बारिश जैसे, एक central मोड़ एक सैक्सोफोन संगीत सुझाव, गतिशील संरचना आंदोलन और ऊर्जा के साथ, अंधेरे पृष्ठभूमि, उच्च contrast

10. परित्यक्त तकनीक पोस्ट-apocalyptic फोटोग्राफी, एक विशाल retro 1960 के दशक की mainframe कंप्यूटर vines और moss के साथ overgrown, एक टूटी हुई खिड़कियों के साथ abandoned कार्यालय में बैठा, जंगल फर्श के माध्यम से उगते, dappled धूप, जैविक प्रकृति और कोणीय प्रौद्योगिकी के बीच विरोधाभास, melancholy वातावरण

इनमें से प्रत्येक अवधारणा एक प्रारंभिक बिंदु के रूप में काम करती है। जब आप अपने स्वयं के विवरण, प्रकाश स्विच, या सेटिंग स्वैप जोड़ना शुरू करते हैं, तो जादू होता है।

Midjourney प्रॉम्प्ट गाइड: अलग तरीके से क्या काम करता है

मुझे Midjourney विशेष रूप से संबोधित करने की जरूरत है क्योंकि यह प्रॉम्प्ट्स को Stable Diffusion मॉडल से काफी अलग तरीके से संसाधित करता है, और कई लोग दोनों का उपयोग करते हैं। Midjourney तकनीकी कैमरा विनिर्देश की तुलना में मूड और vibe भाषा को अधिक प्रतिक्रिया करता है (हालांकि यह अभी भी उन्हें समझता है)।

गर्म ले संख्या दो: Midjourney की ताकत precise निर्देश का पालन नहीं है। यह कलात्मक इरादा की व्याख्या करने में है। यदि आप हर तत्व पर पिक्सल-perfect नियंत्रण चाहते हैं, Stable Diffusion with ControlNet बेहतर विकल्प है। लेकिन यदि आप चाहते हैं कि मॉडल आपके साथ सहयोग करे रचनात्मक रूप से, Midjourney की "looseness" वास्तव में एक लाभ है।

यहाँ प्रत्येक प्लेटफॉर्म के लिए प्रॉम्प्ट की गई समान अवधारणा है।

Stable Diffusion संस्करण: एक युवा महिला का professional पोर्ट्रेट फोटोग्राफ, (heterochromia:1.3), एक नीली आँख और एक हरी आँख, auburn बाल एक messy bun में, नाक भर में light झाई, एक oversized क्रीम knit sweater पहने, एक windowsill पर बैठा, बर्फ़ बंद window ग्लास पर, overcast आकाश से नरम प्राकृतिक प्रकाश, उथली DOF, Sony A7III के साथ 85mm f/1.8 लेंस पर शूट, फिल्म emulation, गर्म रंग grade

Midjourney संस्करण: heterochromia के साथ महिला का पोर्ट्रेट, एक नीली आँख एक हरी, auburn बाल ढीले से pinned ऊपर, freckled, आरामदायक knit स्वेटर, बारिश window प्रकाश, contemplative मूड, अंतरंग और गर्म, editorial फोटोग्राफी --ar 2:3 --style कच्चा

Midjourney संस्करण कम है और अधिक evocative है। यह तकनीकी विनिर्देशों के बजाय भावना और वातावरण पर ध्यान केंद्रित करता है। Midjourney की --style कच्चा पैरामीटर अधिक फोटोग्राफिक परिणाम देता है, जबकि --stylize (डिफ़ॉल्ट) Midjourney की विशेषता estethettic जोड़ता है।

मुख्य Midjourney पैरामीटर

• --ar 16:9 या --ar 2:3 पहलू अनुपात के लिए
• --style कच्चा अधिक शाब्दिक प्रॉम्प्ट व्याख्या के लिए
• --stylize 50 (कम) को --stylize 750 (उच्च) कलात्मक व्याख्या स्तर के लिए
• --chaos 0-100 उत्पन्न इमेज के बीच भिन्नता के लिए
• --no शर्तों के बाद के रूप में नकारात्मक प्रॉम्प्ट में कार्य करता है

उन्नत प्रॉम्प्ट इंजीनियरिंग तकनीकें

एक बार आपके पास fundamentals नीचे हैं, कई उन्नत तकनीकें हैं जो आपके परिणामों को आगे बढ़ा सकती हैं। ये वह चाल हैं जिन्हें मैं Apatero पर ग्राहक कार्य के लिए दैनिक उपयोग करता हूं, और वे intermediate से advanced प्रॉम्प्ट इंजीनियर को अलग करते हैं।

तकनीक 1: शैली मिश्रण

दो या अधिक विशिष्ट दृश्य शैलियों को एक एकल प्रॉम्प्ट में संयोजित करें कुछ सच्चे उपन्यास बनाने के लिए। मॉडल शैलियों के बीच प्रक्षेप करता है और परिणाम जो एकमात्र शैली से अलग ताजा और मूल महसूस करते हैं।

उदाहरण: पुनर्जागरण तेल चित्रकला शैली को साइबरपंक सौंदर्यशास्त्र के साथ मिलाया गया पोर्ट्रेट, एक noble महिला के साथ elaborate 16 वीं सदी की पोशाक, holographic प्रकाश से बुना हुआ neon circuitry पैटर्न के साथ, traditional ruff कॉलर जो holographic प्रकाश के साथ चमकता है, classical pose और रचना, traditional chiaroscuro प्रकाश के साथ नीन accent लाइटों को मिलाया गया, तेल चित्रकला ब्रश बनावट with digital glitch कलाकृतियां

यह काम करता है क्योंकि मॉडल दोनों डोमेन से प्रशिक्षण डेटा को मिश्रित कर सकता है। classical और futuristic तत्वों के बीच tension दृश्य हित बनाता है जो कोई एकमात्र शैली अकेले हासिल नहीं कर सकता।

तकनीक 2: कैमरा दिशा भाषा

statically छवि का वर्णन करने के बजाय, इसे वर्णन करें एक कैमरा operator निर्देश दे रहे हों। यह गतिशील compositional के लिए आश्चर्यजनक रूप से अच्छी तरह काम करता है।

उदाहरण: कैमरा धीरे-धीरे एक बारिश से भीगी हुई गली के अंत में एक detective की ओर धकेल रहा है, low कोण से उसकी सिल्हूट को जोर दे रहे हैं उसके पीछे neon संकेतों के विरुद्ध, rack फोकस foreground पूल से city लाइटों को प्रतिबिंबित करने से उसके चेहरे तक, anamorphic लेंस flares, 35mm फिल्म अनाज, neo-noir cinematography

Motion भाषा ("pushing in," "rack focus") वास्तविक motion बनाता नहीं, लेकिन यह मॉडल को cinematic गहराई और इरादे के साथ इमेज बनाने के लिए प्राइम करता है।

तकनीक 3: संदर्भपूर्ण एंकरिंग

एक विशिष्ट real-world संदर्भ करें कि मॉडल में मजबूत प्रशिक्षण डेटा है। यह आपकी इमेज को एक recognizable दृश्य भाषा में ग्राउंड करता है जबकि आप विवरण customize कर सकते हैं।

उदाहरण: National Geographic कवर फोटोग्राफ, एक आर्कटिक लोमड़ी fresh बर्फ़ के माध्यम से mid-leap में कब्जा, 1/2000 shutter speed में motion को फ्रीज करता है, बर्फ crystals हवा में suspended, कठोर सर्दी सूर्य लोमड़ी के सफेद फर पर rim प्रकाश बनाता है, शुद्ध सफेद वातावरण, wildlife फोटोग्राफी, Canon EOS R3 with 400mm telephoto लेंस

"National Geographic कवर फोटोग्राफ" को anchor करके, आप model के training डेटा में एक विशिष्ट cluster activate करते हैं उच्च-गुणवत्ता, professionally-shot wildlife छवियों की। परिणाम तुरंत उस publication से जुड़ी gravitas और तकनीकी polish होती है।

तकनीक 4: भावनात्मक तापमान

यह कुछ है मैं accidentally stumbled पर और अब लगातार उपयोग करता हूँ। एक दृश्य के भावनात्मक "तापमान" को sensory भाषा का उपयोग करके वर्णन करना विशुद्ध दृश्य descriptions से अधिक evocative परिणाम देता है।

उदाहरण: एक bookshop की quiet stillness सिर्फ closing समय से पहले, dark लकड़ी के shelves पर lamplight के गर्म पूल, हजारों stories का weight हवा में लटक रहा है, एक एकल reader खिड़की से एक किताब में absorbed, बाहर की दुनिया धुंधली और भूल गई, intimate और meditative वातावरण, अपनी पसंद से अकेले होने का आरामदायक solitude

इस प्रॉम्प्ट में प्रत्येक शब्द दृश्य तत्व पर map नहीं करता है, लेकिन भावनात्मक भाषा model के रंग temperature, रचना और spatial संबंधों को चुनने को अलग तरीके से प्रभावित करती है जो विशुद्ध तकनीकी prompts replicate नहीं कर सकती।

पहले और बाद के साथ सामान्य प्रॉम्प्ट गलतियां

मैं कुछ concrete पहले-और-बाद उदाहरण देना चाहता हूँ क्योंकि वास्तविक संदर्भ में सुधार को देखना abstract सलाह से अधिक उपयोगी है। विस्तृत देखो के लिए अपने images चुनने में, मेरी best AI image generators में 2026 review checkout करें।

गलती: कोई composition दिशा नहीं

पहले: एक खेत में एक घोड़े पर एक knight

बाद: epic wide-angle शॉट, एक lone medieval knight में full plate armor एक काली warhorse पर mounted, frame के दाएं तीसरे में positioned, vast open field stretching दूरस्थ पहाड़ों तक, dramatic तूफान बादल ऊपर से building, late दोपहर side प्रकाश लंबी छाया निक्षेपण, field में grass wind में झुक रहा है, strong leading लाइनों के साथ cinematic रचना field से rider की ओर

गलती: विरोधाभास शर्तें

पहले: bright sunny अंधेरे moody पोर्ट्रेट, खुश उदास अभिव्यक्ति, colorful monochrome

बाद: moody low-key पोर्ट्रेट, dramatic side प्रकाश गहरी छाया के साथ, desaturated रंग पैलेट cool ब्लूज़ और grays में leaning, contemplative अभिव्यक्ति jaw में slight tension के साथ, अंधेरे studio background

विरोधाभास prompts model confuse करता है और incoherent परिणाम देता है। एक दिशा चुनें और इसके लिए commit करें।

गलती: बहुत सारे subjects

पहले: एक dragon और एक knight और एक wizard और एक princess और एक castle और एक forest और एक river और mountains और stars

बाद: फंतासी चित्रण, एक dragon और एक knight एक stone bridge पर locked in battle एक misty chasm के ऊपर, knight का shield एक blast से उठाया गया blue dragonfire में, dramatic low कोण, moment of impact पर focus, dark फंतासी वातावरण, विस्तृत armor और scale बनावट

प्रत्येक अतिरिक्त subject model की attention पतली करता है। कम subjects with अधिक detail हर समय कई subjects with कोई detail को beats है।

अपने स्वयं के एआई इमेज प्रॉम्प्ट जेनरेटर बनाना

गर्म ले संख्या तीन: एआई prompt जनरेटर tools अधिकांश अनावश्यक हैं यदि आप सूत्र समझते हैं। अधिकांश सिर्फ एक database से एक list को randomize, और परिणाम random feel करते हैं क्योंकि वे हैं। आप एक personal लाइब्रेरी बनाने से बेहतर हैं prompt segments का कि आप जानते हैं अच्छी तरह से अपने preferred model के साथ काम करता है।

कहा कि, जब आप तेजी से छवि बना रहे हों तो structured टेम्पलेट fill करना genuinely मददगार है। यहाँ अपने लिए मैं उपयोग करने वाला टेम्पलेट है। मैं इसे एक "prompt जनरेटर" सोचता हूँ जो एक app में चलता है, बल्कि मेरे head में।

मेरा व्यक्तिगत प्रॉम्प्ट टेम्पलेट:

[STYLE]: _________________ (e.g., तेल चित्रकला, फोटोग्राफ, 3D रेंडर)
[SUBJECT]: _________________ (कौन/क्या, 3-5 विशिष्ट विवरण के साथ)
[ACTION/POSE]: _________________ (क्या वे कर रहे हैं)
[SETTING]: _________________ (कहाँ, 2-3 पर्यावरणीय विवरण के साथ)
[LIGHTING]: _________________ (प्रकार, दिशा, मूड)
[CAMERA]: _________________ (लेंस, कोण, गहराई क्षेत्र)
[QUALITY]: _________________ (संकल्प, विवरण स्तर, संदर्भ)
[MOOD]: _________________ (एक या दो भावनात्मक विवरणकर्ता)

भरी हुई उदाहरण:

[STYLE]: Cinematic फिल्म अभी भी, anamorphic widescreen
[SUBJECT]: एक weary अंतरिक्ष यात्री एक cracked helmet visor के साथ,
           dust-covered सफेद spacesuit, visible condensation अंदर helmet
[ACTION/POSE]: रेत में kneeling, एक हाथ ground में pushing
[SETTING]: मंगल की सतह, rust-red रेगिस्तान horizon तक stretching,
           दूरस्थ rocky गठन, पतली वातावरण
[LIGHTING]: Harsh directional धूप upper left से,
            long dramatic shadow, गर्म एम्बर tones
[CAMERA]: Wide कोण 24mm लेंस, low कोण शॉट,
          गहरी गहराई क्षेत्र, सब कुछ sharp
[QUALITY]: 8K, photorealistic, hyper-विस्तृत,
           sci-fi फिल्म production मान
[MOOD]: Isolation, determination

संयुक्त प्रॉम्प्ट: Cinematic फिल्म अभी भी, anamorphic widescreen. एक weary अंतरिक्ष यात्री एक cracked helmet visor और dust-covered सफेद spacesuit के साथ, helmet अंदर दिखाई condensation, red रेत में kneeling एक हाथ ground में pressing के साथ। मंगल की सतह, rust-red रेगिस्तान horizon तक stretching, दूरस्थ rocky गठन, पतली hazy वातावरण। upper left से harsh directional धूप एक long dramatic shadow निक्षेप, गर्म एम्बर tones। Wide कोण 24mm लेंस, low कोण शॉट, गहरी गहराई क्षेत्र। 8K, photorealistic, hyper-विस्तृत, sci-fi फिल्म production मान। Isolation और quiet determination की भावना।

यह टेम्पलेट दृष्टिकोण आपको एक AI prompt जनरेटर की consistency देता है randomness के बिना। एक बार जब आप categories को internalize करते हैं, आप लगभग 30 सेकंड में उन्हें मानसिक रूप से भर सकते हैं।

60,000+ पीढ़ी से प्रॉम्प्ट टिप्स और ट्रिक्स

मैं मुख्य ट्यूटोरियल खंड को एक list के साथ बंद करना चाहता हूँ hard-won tips। ये उस प्रकार की चीजें हैं मैं चाहता हूँ किसी ने मुझे बताया जब मैं शुरू कर रहा था। प्रत्येक एक विशिष्ट निराशा से आता है जिसे मैंने encountered और solved अपने Apatero कार्य और व्यक्तिगत परियोजनाओं के दौरान।

1. Most महत्वपूर्ण शर्तें Front-load करें। अधिकांश models प्रॉम्प्ट में पहले दिखाई देने वाले शब्दों को उच्च वजन देते हैं। यदि शैली most महत्वपूर्ण पहलू है, इसे पहले डालें। यदि subject matters most, उसके साथ lead करें।

2. Abstract adjectives के ऊपर Concrete संज्ञाएं का उपयोग करें। "एक महिला एक 1967 Ford Mustang Fastback के बगल में खड़ी है" model को "एक महिला एक cool vintage car के बगल में खड़ी है" से अधिक को दें। विशिष्टता आपका friend है।

3. Illustrated और painted outputs के लिए भी real-world फोटोग्राफी शर्तें reference करें। "Golden hour," "rim लाइटिंग," और "shallow depth क्षेत्र" illustrated और painted outputs को भी affect करते हैं, केवल फोटोग्राफिक शर्तें नहीं। Model इन concepts को दृश्य गुणों के रूप में सीखा है, न कि केवल फोटोग्राफिक तकनीकें।

4. What आप चाहते हैं describe करें, not what आप चाहते नहीं हैं। सकारात्मक प्रॉम्प्ट space के लिए negative space सहेजें। "एक dog, not एक cat, not एक bird, अन्य जानवर नहीं" लिखना सकारात्मक प्रॉम्प्ट space बर्बाद करता है। इसके बजाय "एक single golden retriever, अकेला" लिखें।

5. Test एक variable at एक time। जब एक प्रॉम्प्ट काम नहीं कर रहा है, generations के बीच एक चीज बदलें। यदि आप एक बार में 5 चीजें बदलते हैं, तो आप नहीं जानेंगे कि किस change ने समस्या fixed की या क्या कुछ broke किया।

6. एक प्रॉम्प्ट journal रखें। मैं एक simple टेक्स्ट file maintain करता हूँ जहाँ मैं prompts save करता हूँ जिन्होंने उत्कृष्ट परिणाम दिए, उपयोग किए गए model और settings के साथ। यह prompt library एक के बाद एक मेरे सबसे valuable resources बन गया है। समय के बारे में, patterns emerge क्या works specifically आपके के लिए।

7. Real कला और फोटोग्राफी का अध्ययन करें। best prompt engineers मैं जानता हूँ सिर्फ technically skilled नहीं हैं। वे समझते हैं दृश्य कला। वे जानते हैं क्या एक strong composition बनाता है, कुछ रंग पैलेट emotions क्यों evoke करते हैं, और professional photographers कैसे light use करते हैं। यह ज्ञान directly बेहतर prompts में translates।

8. शब्द "detailed" overused और under-specified है। "detailed" कहने के बजाय, कहें अपने चाहते हैं किस detail का। "Visible wood grain बनावट," "individual eyelashes," "intricate lacework पैटर्न" model को specific detail targets देते हैं, न कि generic "अधिक stuff जोड़ें" निर्देश।

अधिक techniques के लिए on producing truly professional-quality आउटपुट, मेरी professional एआई इमेज generation guide checkout करें।

विभिन्न मॉडल में 2026 में prompt इंजीनियरिंग

एआई इमेज जेनरेशन परिदृश्य significantly विकसित हुआ है। प्रत्येक मॉडल विशेषताएं और strengths हैं, और same prompt विभिन्न परिणाम देगा आधार पर जहाँ आप इसे run करते हैं। यहाँ अपना prompting रणनीति कैसे adapt करें का एक quick overview है।

Stable Diffusion XL और SD 3.5: Comma-separated descriptors और prompt weighting सिंटैक्स का जवाब अच्छी तरह से देता है। Negative prompts आवश्यक हैं। Checkpoint-specific trigger शब्दों से लाभ। Maximum नियंत्रण वाले users के लिए सर्वश्रेष्ठ।

Flux (Pro और Dev): Exceptional रूप से अच्छी तरह conversational वाक्यों में natural language handles। आप वाक्य में लिख सकते हैं और यह precisely अनुसरण करता है। Keyword stuffing पर कम dependent। मुझे reach करने के लिए most model precise prompt adherence की जरूरत है।

Midjourney v6/v7: Artistic interpretation मजबूत है। Shorter, अधिक evocative prompts अक्सर extremely लंबे लोगों से बेहतर काम करते हैं। --style कच्चा flag reducing के लिए important है "Midjourney look।" Parameter flags aspect अनुपात, stylization, और chaos को handle करते हैं। According to Midjourney documentation, v7 significantly improved prompt निम्नलिखित।

DALL-E 3 (via ChatGPT के माध्यम से): Unique कि ChatGPT rewrites आपका prompt मॉडल को sending से पहले। Natural भाषा में काम करता है। कम direct नियंत्रण लेकिन beginners के लिए बहुत accessible। OpenAI documentation prompts structuring पर helpful मार्गदर्शन देता है।

Nano Banana और Fast models: ये speed-optimized models concise, focused prompts के साथ सर्वश्रेष्ठ काम करते हैं। Extremely लंबे prompts को handle नहीं करते जैसे उनके बड़े counterparts, लेकिन वे rapid iteration और concept exploration के लिए परफेक्ट हैं।

इन अंतरों को समझना crucial है। Stable Diffusion के लिए parenthetical weights optimized एक prompt Midjourney को confuse करेगा, और short evocative Midjourney prompt Stable Diffusion को अपनी best potential दे सकता है। अपना prompting शैली अपने model match करें।

अक्सर पूछे जाने वाले प्रश्न

Beginners के लिए सर्वश्रेष्ठ एआई इमेज प्रॉम्प्ट क्या हैं?

इस गाइड में covered पाँच-layer सूत्र के साथ शुरू करें: माध्यम/शैली, विवरण के साथ विषय, वातावरण, प्रकाश, और गुणवत्ता शर्तें। एक strong beginner प्रॉम्प्ट pattern को अनुसरण करता है "एक [शैली] [विस्तृत विषय] [सेटिंग] में, [प्रकाश description], [गुणवत्ता शर्तें] का।" एक बार एक चीज को control करने पर focus करें पूरी बार सब कुछ नियंत्रण करने की कोशिश के बजाय। जैसे आप experience हासिल करते हैं, आप naturally अपने prompts में अधिक परतें जोड़ेंगे।

एआई इमेज प्रॉम्प्ट कितने लंबे होने चाहिए?

अधिकांश models के लिए, 30-75 शब्द sweet spot है। Shorter prompts model को बहुत अधिक creative freedom देते हैं (जिसका आमतौर पर generic परिणाम का मतलब है), जबकि extremely लंबे prompts महत्वपूर्ण विवरणों को dilute या ignore करने वाले हो सकते हैं। Stable Diffusion 77-token chunks में prompts को processes करता है, इसलिए रखना आपके most महत्वपूर्ण शर्तें पहले chunk में ensure करता है उन्हें full ध्यान प्राप्त करें। Midjourney generally 60 शब्दों के तहत best performs।

क्या नकारात्मक प्रॉम्प्ट वास्तव में अंतर बनाते हैं?

हाँ, लेकिन अधिकांश लोग सोचते हैं उससे कम। एक well-constructed सकारात्मक प्रॉम्प्ट एक नकारात्मक से far अधिक impactful है। Negative prompts सर्वश्रेष्ठ हैं specific, recurrent समस्याओं को address करने के लिए आपने observed, जैसे extra उंगलियां, watermarks, या blurriness। Forum से massive negative प्रॉम्प्ट list को copying बिना उन्हें समझे actually आपके परिणामों को degrade कर सकता है overconstrain करके model।

Stable Diffusion बनाम Midjourney के लिए prompting में अंतर क्या है?

Stable Diffusion comma-separated keyword lists, prompt weighting with parentheses, और technical फोटोग्राफी शर्तों का जवाब देता है। Midjourney अधिक natural भाषा description को पसंद करता है artistic intent पर focused। Stable Diffusion explicit negative prompts की आवश्यकता है, जबकि Midjourney --no parameter एक simpler version के लिए उपयोग करता है। दोनों specific subject descriptions से लाभ, लेकिन Midjourney vague prompts के साथ अधिक forgiving है।

क्या मैं विभिन्न एआई इमेज models में same प्रॉम्प्ट का उपयोग कर सकता हूँ?

आप कर सकते हैं, लेकिन आपको identical परिणाम की उम्मीद नहीं करनी चाहिए। प्रत्येक model training डेटा और architecture के आधार पर prompts को अलग तरीके से interpret करता है। एक model के लिए optimized एक prompt दूसरे पर subpar परिणाम produce कर सकता है। सर्वश्रेष्ठ दृष्टिकोण core सूत्र सीखना है फिर adapt करना प्रत्येक platform की specific शक्तियों और syntax आवश्यकताओं के लिए।

मैं multiple images में सामग्री को सुसंगत कैसे रखता हूँ?

Character consistency एआई इमेज जेनरेशन में harder challenges में से एक है। Stable Diffusion के लिए, अपनी character पर एक LoRA train करना सर्वश्रेष्ठ reliable दृष्टिकोण है। Midjourney के लिए, एक बार detailed character descriptions का उपयोग करके consistent कपड़ों और feature descriptions सहायता। Flux's prompt निम्नलिखित ability इसे consistency pure prompting के माध्यम से बनाए रखने के लिए सर्वश्रेष्ठ विकल्पों में से एक बनाता है।

प्रिंट बेचने के लिए सर्वश्रेष्ठ एआई कला प्रॉम्प्ट क्या हैं?

Print-worthy कला produce करने वाले prompts आम तौर पर strong composition शर्तें include करते हैं ("नियम तीसरा," "गोल्डन ratio"), high-resolution गुणवत्ता modifiers ("8K," "अत्यधिक विस्तृत"), और distinctive कलात्मक शैली descriptions। Abstract कला, परिदृश्य, और stylized पोर्ट्रेट सर्वश्रेष्ठ sell करते हैं। बहुत generic परिणाम produce करने वाले prompts से बचें। बाजार unique, दृश्य-striking compositions को reward करता है जो लोग अपने घरों में display करना चाहते हैं।

मैं generated images में "AI look" कैसे टालूँ?

"AI look" आम तौर पर overly smooth skin बनावट, perfect symmetry, और एक निश्चित glossy गुणवत्ता से आता है। यह combat करने के लिए, "natural skin बनावट," "slight asymmetry," "subtle imperfections," "फिल्म अनाज," और "authentic feel" जैसी शर्तें जोड़ें। Specific फिल्म stocks को reference ("Kodak Portra 400" या "Fuji Pro 400H" जैसे) भी उस organic quality introduce करता है जो digital perfection कमी होती है।

क्यों मेरे prompts keep generating extra fingers या deformed hands?

Hands अभी भी अधिकांश एआई इमेज models के लिए एक challenge रहते हैं, हालांकि latest versions significantly improved हुए हैं। "Extra fingers, deformed hands, bad anatomy" target करने वाले negative prompts का उपयोग करें और "perfectly गठित hands, पाँच fingers, anatomically सही" जैसी सकारात्मक शर्तें। जब संभव हो, compose करें आपके scene ताकि hands focal point न हों, या inpainting का उपयोग करें post-processing में hand समस्याओं को fix करने के लिए। Flux और SDXL models notably hands को अधिक बेहतर तरीके से handle करते हैं पुरानी architectures से।

एआई इमेज प्रॉम्प्ट में शब्दों के लिए कोई ideal क्रम है?

हाँ। अधिकांश models प्रॉम्प्ट में पहले दिखाई देने वाली शर्तों को उच्च वजन देते हैं। सर्वश्रेष्ठ recommended क्रम है: माध्यम/शैली, primary विषय, key attributes, सेटिंग/environment, प्रकाश, मूड, और गुणवत्ता modifiers। यदि एक specific तत्व आपकी vision के लिए critical है, तो इसे इस default क्रम की परवाह किए बिना prompt के front में move करें।

अंतिम विचार

एआई images के लिए prompt इंजीनियरिंग एक dark कला नहीं है। यह clear सिद्धांत और patterns के साथ एक सीखने योग्य कौशल है। सूत्र मैंने इस गाइड में साझा किया है, five-layer दृष्टिकोण माध्यम, विषय, सेटिंग, प्रकाश, और गुणवत्ता, काम करता है क्योंकि यह mirror करता है कि professional creatives हमेशा visual विचार को communicate किए हैं। Art directors creative briefs लिखते हैं। Photographers शॉट lists साझा करते हैं। Concept कलाकार design documents प्राप्त करते हैं। आपकी एआई इमेज prompts simply आधुनिक version का same प्रथा है।

biggest shift मैं recommend कर सकता हूँ यह है searching सोचने को रोकना और directing सोचना शुरू करना। आप model को image खोजने के लिए नहीं पूछ रहे हैं। आप बता रहे हैं बिल्कुल क्या बनाना है। आप जितने अधिक precisely अपनी vision को communicate करते हैं, उतने precisely model deliver करता है।

सूत्र के साथ शुरू करें, इस article में examples के साथ practice करें, और time के बारे में अपना personal prompt library build करें। कुछ हफ्तों में, आप instinctively effective एआई इमेज प्रॉम्प्ट्स लिख रहे होंगे, और आपके काम और average generated image के बीच गुणवत्ता gap स्पष्ट होगी।

अब जाएं कुछ ऐसा बनाएं जो देखने लायक है।