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Coerenza nelle immagini AI dopo più modifiche: succede anche a voi?

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huixiaodewenzi:
Sì, infatti è proprio questa la parte più difficile.

Quando l’AI restituisce qualcosa di inatteso, a volte il problema non è nemmeno la qualità in sé, ma il fatto che cambia elementi che volevo lasciare uguali.

Per questo sto cercando di fare modifiche più piccole e progressive, invece di chiedere troppi cambiamenti insieme.

Secondo te conta di più il modello usato oppure il modo in cui si prepara l’immagine di partenza?

paperless:

--- Citazione da: huixiaodewenzi - 21 Marzo 2026, 10:26 ---Secondo te conta di più il modello usato oppure il modo in cui si prepara l’immagine di partenza?

--- Termina citazione ---

Valgono le due situazioni con pesi quasi uguali, forse più peso verso il tipo di AI usata.
L

huixiaodewenzi:
Interessante, ha senso.

Quindi in pratica è una combinazione tra il modello e il workflow.

Sto iniziando a pensare che forse il problema principale sia chiedere modifiche troppo “ampie” tutte insieme.

Forse lavorare per step più piccoli, con più controllo, aiuta a mantenere la coerenza.

Tu di solito lavori più con prompt mirati oppure usi anche immagini di riferimento per guidare meglio il risultato?

paperless:
In generale, più sei preciso e sintetico nella richiesta meglio è il risultato. Se scrivi un prompt chilometrico confondi l’ai.
Se lo scrivi troppo breve (e quindi vago) lui fa di testa sua. Devi trovare il giusto equilibrio e questo dipende dal tipo di servizio che usi.
Fai delle prove come questa per allenarti e non spendere troppi soldi e tempo:
1. Scrivi su un file di testo un ipotetico prompt che vorresti far fare alla AI. Scrivilo bene come hai fatto tutte le altre volte.
2. Con chatgpt o Claude (o simili) chiedi di scrivere il prompt dell’azione di sopra per il modello AI che stai usando.
3. Chiedi sempre a Chatgtp e simili di scrivere lo stesso prompt per un altro modello AI.
4. Confronta i prompt con il tuo e cerca di capire le differenze.

huixiaodewenzi:
Molto interessante questo approccio, soprattutto il fatto di confrontare lo stesso prompt tra modelli diversi.

Non avevo mai pensato di strutturarlo così “a monte” prima di usarlo.

Forse questo aiuta anche a capire meglio quando è il modello a cambiare il risultato e quando invece è il prompt che non è abbastanza preciso.

Devo provarci 👍

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