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1 MJ雙冒號(hào)權(quán)重的分配和影響范圍詳解

什么是權(quán)重,多重提示?該如何使用它

我們可以通過(guò)向每個(gè) Prompt 添加權(quán)重值 (例如 ::2)來(lái)控制混合效果的工作方式。 數(shù)值越低的 Prompt 對(duì)最終輸出效果的影響就越小;數(shù)字越高的 Prompt 對(duì)最終輸出效果的影響就越大。

您可以使用這些權(quán)重值來(lái)影響它在混合最終圖像中的作用:

(末尾的數(shù)字對(duì)前面文字prompt的影響)

Prompt  最終的效果中具有較大強(qiáng)度影響 ::1.5
Prompt  默認(rèn)強(qiáng)度 ::1
Prompt  最終效果半強(qiáng)度影響 ::0.5
Prompt  最終的效果中被減弱或刪除 ::-0.5

權(quán)重符號(hào) :: 影響的范圍是從前一個(gè) :: 到下一個(gè) :: ,即被 :: 包圍住的部分。如下所示,??請(qǐng)注意如果 :: 符號(hào)后面沒(méi)有數(shù)字,則其值默認(rèn)為1.

譯者注:下面是一個(gè)完整的 Prompt 示例,不是多個(gè)示例忘記換行

此處的關(guān)鍵詞權(quán)重為二:: 2 , 此處的關(guān)鍵詞權(quán)重為三::3 , 此處的關(guān)鍵詞權(quán)重為負(fù)一::-1 , 此處的關(guān)鍵詞權(quán)重為一:: , 此處的關(guān)鍵詞權(quán)重為二:: 2

此提示的總權(quán)重為2+3-1+1+2=7

如果提示的總權(quán)重非常接近0(例如0.1),最終混合的效果可能會(huì)變的... 奇怪。

提示詞權(quán)重值之間的關(guān)系可以大致理解為,加權(quán)平均值的規(guī)則。 加權(quán)平均值是一種將不同的 values(在我們的例子中是 Prompt)組合以獲得總平均值(在我們的例子中是最終混合圖像)的方法,但每個(gè) values(即 Prompt)被賦予了不同的權(quán)重(::n)或重要性。 這意味著 “Promptlet::5、Promptlet::10 ”與 “Promptlet::1、Promptlet::2” 的效果是一樣的。

譯者注:這一段的意思就是,一段咒語(yǔ)里的權(quán)重 ::n, 是按比例分配的,即 ::5, ::10 是兩倍關(guān)系,所以它和 ::1, ::2的效果是一樣的。

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The Slider Method

您可能會(huì)發(fā)現(xiàn)重復(fù)部分 Prompt 對(duì)創(chuàng)造您想要的效果很有幫助,就像這樣,

A fat black cat sleeps on the window sill:: fat::0.5

這實(shí)際上在“fat”這個(gè)詞上放置了一個(gè)“控制值”,允許您增加/減少貓的肥胖度。

加權(quán)重 ::0.5

加權(quán)重 ::0.1

A fat black cat sleeps on the window sill:: fat::0.5

A fat black cat sleeps on the window sill:: fat::0.1

權(quán)重0.5的貓更胖一些


官方補(bǔ)充說(shuō)明

The Scene Method

您可能會(huì)發(fā)現(xiàn)使用第一組 Prompt 來(lái)設(shè)置場(chǎng)景,第二組 Prompt 填充場(chǎng)景很有幫助,就像這樣

coffee house, twilight atmosphere:: two friends argue about money::

加了雙冒號(hào) ::

沒(méi)加雙冒號(hào)

coffee house, twilight atmosphere:: two friends argue about money::

coffee house, twilight atmosphere, two friends argue about money

左邊場(chǎng)景部分要完整些,右邊更側(cè)重在人上

The Puppeteering Method

You can also use the blending effect of multi-prompts for puppeteering (這里鏈接了另一篇內(nèi)容,以后空了翻)

我的多重提示 (multi-prompts)有什么問(wèn)題?

當(dāng) weights/multipromt 似乎偏離所想時(shí),通常是因?yàn)槠渲幸粋€(gè) Prompt 太不完整(幾乎是語(yǔ)法上的?),以至于Midjourney 無(wú)法理解它。

有人會(huì)發(fā)出這樣的提示:

female ninja, kneeling, infinity pool:: brilliant::1.5


這不起作用,因?yàn)?/span> brilliant 沒(méi)有主體,而且,作為一個(gè)單獨(dú)考慮的 Prompt,Midjourney 需要更多關(guān)于在哪里應(yīng)用它 (brilliant)的指示。

在這種情況下,我們可能會(huì)建議把所有的東西都放在一起,因?yàn)檫@是一個(gè)簡(jiǎn)單的句子:

female ninja kneeling in a brilliant neon infinity pool

如果藝術(shù)家發(fā)現(xiàn) brilliant 是弱的,沒(méi)有恰當(dāng)?shù)牡乇磉_(dá)出來(lái),我們可能會(huì)建議在它上放上虛擬滑塊 (譯注:前面的The Slider Method),這樣你就可以調(diào)整它影響的強(qiáng)/弱。

female ninja kneeling in a brilliant neon infinity pool:: brilliant neon::0.5

請(qǐng)注意第二個(gè) Prompt 是如何通過(guò)連接主體來(lái)連接第一個(gè) Prompt 的。 并注意它是如何使用完全相同的關(guān)鍵詞的。 這種方法似乎相當(dāng)(但并非完全)可靠。

有些情況下,你不需要重復(fù)主語(yǔ),你只需要重復(fù)單詞或短語(yǔ)(精確到最后一個(gè)字母)。

a fat orange cat sleeps on a windowsill:: fat::0.2

給 fat 加上權(quán)重,讓它變得更胖或不那么胖。

但是下面這個(gè)例子,權(quán)重也許不會(huì)生效,或者根本就不會(huì)有效

a fat orange cat sleeps on a windowsill:: chubby::0.2

* chubby是fat的同義詞  

我們看到的另一層關(guān)系是,背景與前景。

A twilight cafe:: Two friends talk about coffee

這很有效,因?yàn)?/span> a twilight Cafe 作為一個(gè)獨(dú)立的 Prompt 是有效的,關(guān)于 Two friends 的部分也是如此。

這是一個(gè)很好的方法來(lái)創(chuàng)建一個(gè)設(shè)定或場(chǎng)景,然后把主體放進(jìn)去。

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