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Sì, questo è un altro punto importante.

Mi è capitato più volte: un prompt che funzionava bene prima, dopo qualche aggiornamento del modello, cambia completamente risultato.

È un po’ frustrante perché sembra di dover “ricominciare da zero” ogni volta.

Forse anche per questo sto cercando strumenti che siano un po’ più stabili nel tempo, almeno per workflow con più modifiche consecutive.

Tra l’altro sto facendo qualche test con uno strumento che sembra gestire un po’ meglio questo aspetto.

Soprattutto quando lavoro con immagini di riferimento, mi sembra che mantenga meglio i dettagli tra più modifiche.

Non è perfetto, ma la differenza si nota.

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.

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

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

usare l'AI è quasi sempre una incognita nel risultato. Ti può andare bene p ti può restituire qualcosa che non volevi.
Ad oggi abbiamo questo limite, ma manca poco per arrivare alla coerenza al 100% sempre.
L