Утверждаем стадион, улицу и офис

Цели урока

• Понять, как генерировать детализированные и подходящие локации с помощью ИИ.
• Научиться использовать стратегию "3/4 view" для улучшения качества и разнообразия генерируемых изображений.
• Освоить процесс тестирования персонажей в различных локациях для проверки совместимости и атмосферы.
• Выбрать и зафиксировать лучшие визуальные ассеты для каждой локации.

О чём урок

В этом уроке мы продолжим развивать нашу рекламную кампанию, фокусируясь на создании разнообразных и реалистичных локаций с помощью ИИ. Мы рассмотрим процесс генерации стадиона, улицы и офиса, а также научимся эффективно тестировать и выбирать наилучшие визуальные активы для нашего проекта. Эффективное использование ИИ для генерации локаций требует не только правильных промптов, но и систематического подхода к выбору и тестированию полученных результатов, чтобы избежать лишних затрат времени и ресурсов на поздних этапах производства. Первым шагом является генерация стадиона. Вместо того чтобы писать сложный промпт с нуля, мы можем начать с простого запроса к ИИ, который затем будет расширен до детализированного описания. Начальный промпт для ИИ: Результат генерации ИИ (расширенный промпт): После получения детализированного промпта, мы используем его для генерации изображений стадиона. Из множества сгенерированных вариантов, мы выбираем два наиболее подходящих и переносим их на Canvas. Тестирование персонажа в локации стадиона: Чтобы убедиться, что выбранная локация хорошо сочетается с нашим персонажем, мы используем промпт, который включает ссылки на заранее сгенерированный характер-шит персонажа и изображение наушников: где @image_1 — это ссылка на персонажа, @image_2 — на стадион, а @image_3 — на наушники. После тестирования нескольких вариантов, выбираем тот, который лучше всего передает атмосферу утра и имеет более яркое освещение. Этот подход позволяет нам избежать пустой траты кредитов на генерацию полных сцен с неподходящими ассетами. Выбранный вариант перемещаем в верхнюю часть Canvas и "блокируем", чтобы он стал частью финального набора ассетов. Процесс генерации для улицы аналогичен. Мы используем простой промпт, чтобы получить несколько вариантов: Промпт для ИИ: Выбираем лучшие изображения и переносим их на Canvas. Для офиса мы также начинаем с простого промпта, уделяя внимание желаемой цветовой палитре: Промпт для ИИ: Из полученных результатов выбираем наиболее подходящие варианты, переносим их на Canvas, тестируем с персонажами (аналогично стадиону и кухне) и фиксируем лучший.

План урока

1. Генерация локации: Стадион
2. Генерация локации: Улица
3. Генерация локации: Офис
4. Практические советы
5. Итоги