論文の概要: Investigating Prompt Engineering in Diffusion Models
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2211.15462v1
- Date: Mon, 21 Nov 2022 07:07:19 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2022-12-04 13:51:01.231168
- Title: Investigating Prompt Engineering in Diffusion Models
- Title(参考訳): 拡散モデルにおけるプロンプト工学の研究
- Authors: Sam Witteveen and Martin Andrews
- Abstract要約: 本稿では,プロンプトにおける特定の単語やフレーズの効果を計測する手法を提案する。
望ましい効果を生み出すためのプロンプトの選択に関するガイダンスを提供する。
- 参考スコア(独自算出の注目度): 0.456877715768796
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: With the spread of the use of Text2Img diffusion models such as DALL-E 2,
Imagen, Mid Journey and Stable Diffusion, one challenge that artists face is
selecting the right prompts to achieve the desired artistic output. We present
techniques for measuring the effect that specific words and phrases in prompts
have, and (in the Appendix) present guidance on the selection of prompts to
produce desired effects.
- Abstract(参考訳): DALL-E 2、Imagen、Mid Journey、Stable DiffusionといったText2Img拡散モデルの使用が広まるにつれ、アーティストが望む芸術的アウトプットを達成するための正しいプロンプトを選択することが課題となっている。
提案手法は,指示文中の特定の単語やフレーズが持つ効果を計測し,(アペンディックスにおいて)望ましい効果を生み出すための指示文の選択に関するガイダンスを示す。
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