【失敗共有】Painting Auto Agent(SaySay.ai) のためのBing具体例: 物語と松岡修造メソッドとベストプラクティスで濃過ぎた話(16,273文字)
☝️これの続きです。
2000文字のプロンプトを書いたら、やりすぎでした。3つの理由で私の労力と失敗を共有します。
はじめに
まず、報恩。2000年8月に、例えばダイヤルアップ回線に対して、画像を圧縮せずに1MBも送信するななど、多くの人が様々なことを教えてくれた時に、「自分ではなく、他の人に返せ」と共通して言われたから。ペイフォワードですね。
次に、分業。私がした失敗を共有すれば、他の方の時間という、読者さんの希少財を節約できる。
最後に、適正。「言葉で人工知能が判断しやすいように、伝え方と、力加減を微調整する力」は、言葉を鍛錬してきた方が極めて有利です。おそらく、人工知能とペアで競争する時代になるから、Bingは無料で様々なことが出来るから、言語生成AI入門に良いので、ご検討を!
物語無し松岡修造メソッド有り
物語無し松岡修造メソッド無し
物語と松岡修造メソッド有り①
物語と松岡修造メソッド有り②
あとがき
私のプロンプトは、国籍・人種・年齢・性別を指定して、ビジュアルも笑顔や眼差しも、全てBingがDALL-E3に指示を出しています。
知的で落ち着きがあって芯の強い女性と言わないで、Bingがそう受け取ることを考えてプロンプトを組みましたが、やり過ぎています。
つまり、この方向はこれ以上複雑にしても、今のBingには無理だと思うから、引き算が大切です。
何より、「プロンプトで絵を描く仕組み」が続くなら、人工知能がイメージしやすい伝え方をして、描写で判断材料を伝える方向性は、劣化しにくいはずです。
以上、お読みくださり感謝します。
サポートする値打ちがあると考えて下さって感謝します! 画像生成AI学んでるので、その費用にさせて下さい。 新書を一冊読むことよりお得なnote目指してます。