この魔法のプロンプトを使えば、高クオリティーの画像生成、文章生成ができるかもしれない
今回は、もう少し、画像生成をうまくなりたいなと思ったので、以下の動画を参考にして、COTプロンプトというものを試してみました。
COTプロンプトとは？
COTプロンプトをAIに聞くと以下のように説明してくれました。
CoTプロンプトは、Chain of Thought（思考の連鎖）の略で、思考の順番を示してあげるプロンプトです。以下は、日本語で実装された各種Prompt Engineering手法の一つであるCoTの解説に関する記事の目次です。
通常のPrompt
Few-shot Learning
CoT（Chain of Thought）
出力形式の指定方法
Zero-shot CoT（≒ step by step）
bothinst
mock
ReAct
ToT（Tree of Thoughts）
Metacognitive Prompting
Step Back
IEP（Inferential Exclusion Prompting）
CoTプロンプトは、思考の連鎖を示すことで、より戦略的な深読みを促すことができます。
もっと簡単に言えば、AI上で考えていることをのプロセスを公開しながら、生成することで、もっと精度の高いものをつくれるって感じかなと思います。
カスタムインストラクションにいれた文章
実際に、カスタムインストラクションに入れた文章は以下です。
1.詳細なプロンプトを作る前に個々のアイデアの詳細なタスクリストを作成します。
2.リストのアイデアをステップ・バイ・ステップで完了します。
3.個々のアイデアが生成されたら、4つのイラストのための詳細で完璧なプロンプトを作成できます。常に最初にスタイル、次にテキスト、次にオブジェクト/要素を選びます。
4.これらのプロンプトが高いクリック率を生み出す理由を詳しく説明します。
5.非常に厳しい目で各プロンプトを評価して、4つのイラストのクリック率が高くなるように改善の提案をします。
6.プロンプトの順序が常に正しいことを確認します（スタイル、テキスト、オブジェクト/要素）。
7.提案された改善に従って新しい詳細なプロンプトを作成します。
8。イラストを作成します。
カスタムインストラクションを便利に使いこなしたかったら、以下の記事がおすすめです。
ChatGPTDALL-E3でのやりとり
では、実際にやってみましょう。最初に入れた文章は以下のとおりです。
すると、英語で回答してくれるので、右クリックして日本語に翻訳を選択すると、以下のように返してくれました。
生成された画像が以下です。
それぞれの画像の説明付きです。
ちょっと緑が多い気がしたので、そこを注文しました。
注文に対してまた、検討プロセスを踏んでくれました。
生成された画像です。
さっきより、いい感じになった気がします。
ちなみに、COTプロンプトを入れてなかったら、以下の画像が生成されました。
左は微妙ですが、右のやつは結構いい感じですね笑
まとめ
COTプロンプトは、動画ではYouTubeのサムネイルを作っていました。これは、Xの投稿文とか、ブログ記事とか色々なものに応用できると思います。今回始めて使ったので、もう少し違うもので試してみて、良いものがあったらまた紹介したいと思います。
今回は以上です。ここまで読んでいただき、ありがとうございました！！
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