慢想
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關於過去、現在、未來的一些反思、分析和分享
分享一個簡潔的插畫生成：有不錯的藍色調搭配、剛剛好的白鳥數量與密度、有側重點的構圖跟質感，讓人感到放鬆的畫面。
分享一個簡潔的插畫生成：有不錯的藍色調搭配、剛剛好的白鳥數量與密度、有側重點的構圖跟質感，讓人感到放鬆的畫面。
最近使用 Perplexity 和 Gemini 時，我會試著用下列結構給出提示詞，尤其是快速研究型的任務：
指定角色、指定任務、要求說明、要求說明、輸出格式、指定範圍、其他要求。
最近使用 Perplexity 和 Gemini 時，我會試著用下列結構給出提示詞，尤其是快速研究型的任務：
指定角色、指定任務、要求說明、要求說明、輸出格式、指定範圍、其他要求。
最近在忙一個 side project，裡面有段畫面是需要讓攝影機從半空中往地面移動，鏡頭沒有 zoom、沒有 tilt、也不要 pan，最接近的是 boom 或 crane shot，但試了幾次，都不對，於是我整了一個小流程，來確保能逐步解決這個問題...
最近在忙一個 side project，裡面有段畫面是需要讓攝影機從半空中往地面移動，鏡頭沒有 zoom、沒有 tilt、也不要 pan，最接近的是 boom 或 crane shot，但試了幾次，都不對，於是我整了一個小流程，來確保能逐步解決這個問題...
我學習跟 AI 圖像生成的提示詞可分成幾個階段，比方說一開始的純英文（自然語言）、比較有結構（自然語言）、標籤式（開始學 Stable Diffusion）、到混合（根據語言、模型或工具的差異）。到最近，重新整理自己的理解，我發現極簡單、極短的提示詞還是非常有用。
我學習跟 AI 圖像生成的提示詞可分成幾個階段，比方說一開始的純英文（自然語言）、比較有結構（自然語言）、標籤式（開始學 Stable Diffusion）、到混合（根據語言、模型或工具的差異）。到最近，重新整理自己的理解，我發現極簡單、極短的提示詞還是非常有用。
Midjourney（MJ）風格參數速研 250731: 分享一個 V7 挺治癒的風格參考（sref）：3071285968，也給個貼合能較好代表風格的名稱：日本街頭的咖啡店。
Midjourney（MJ）風格參數速研 250731: 分享一個 V7 挺治癒的風格參考（sref）：3071285968，也給個貼合能較好代表風格的名稱：日本街頭的咖啡店。
AI 創享誌第一個分享的是關於兩個有用的 Midjourney Token：使用 “among a sea of”、 “dramatic contrast” 可做出一個有趣的構圖、有類似聚光燈效果和劇情電影的氛圍。
AI 創享誌第一個分享的是關於兩個有用的 Midjourney Token：使用 “among a sea of”、 “dramatic contrast” 可做出一個有趣的構圖、有類似聚光燈效果和劇情電影的氛圍。
基於 Learning by Doing（從做中學）和 Learning in Public 的精神，我會開始將 AI 學習與實作的大小習得（learning），在這個叫做 AI 創享誌的房間—方格子獨特的稱呼整理與分享。
分享一個簡潔的插畫生成：有不錯的藍色調搭配、剛剛好的白鳥數量與密度、有側重點的構圖跟質感，讓人感到放鬆的畫面。
分享一個簡潔的插畫生成：有不錯的藍色調搭配、剛剛好的白鳥數量與密度、有側重點的構圖跟質感，讓人感到放鬆的畫面。
最近使用 Perplexity 和 Gemini 時，我會試著用下列結構給出提示詞，尤其是快速研究型的任務：
指定角色、指定任務、要求說明、要求說明、輸出格式、指定範圍、其他要求。
最近使用 Perplexity 和 Gemini 時，我會試著用下列結構給出提示詞，尤其是快速研究型的任務：
指定角色、指定任務、要求說明、要求說明、輸出格式、指定範圍、其他要求。
最近在忙一個 side project，裡面有段畫面是需要讓攝影機從半空中往地面移動，鏡頭沒有 zoom、沒有 tilt、也不要 pan，最接近的是 boom 或 crane shot，但試了幾次，都不對，於是我整了一個小流程，來確保能逐步解決這個問題...
最近在忙一個 side project，裡面有段畫面是需要讓攝影機從半空中往地面移動，鏡頭沒有 zoom、沒有 tilt、也不要 pan，最接近的是 boom 或 crane shot，但試了幾次，都不對，於是我整了一個小流程，來確保能逐步解決這個問題...
我學習跟 AI 圖像生成的提示詞可分成幾個階段，比方說一開始的純英文（自然語言）、比較有結構（自然語言）、標籤式（開始學 Stable Diffusion）、到混合（根據語言、模型或工具的差異）。到最近，重新整理自己的理解，我發現極簡單、極短的提示詞還是非常有用。
我學習跟 AI 圖像生成的提示詞可分成幾個階段，比方說一開始的純英文（自然語言）、比較有結構（自然語言）、標籤式（開始學 Stable Diffusion）、到混合（根據語言、模型或工具的差異）。到最近，重新整理自己的理解，我發現極簡單、極短的提示詞還是非常有用。
Midjourney（MJ）風格參數速研 250731: 分享一個 V7 挺治癒的風格參考（sref）：3071285968，也給個貼合能較好代表風格的名稱：日本街頭的咖啡店。
Midjourney（MJ）風格參數速研 250731: 分享一個 V7 挺治癒的風格參考（sref）：3071285968，也給個貼合能較好代表風格的名稱：日本街頭的咖啡店。
AI 創享誌第一個分享的是關於兩個有用的 Midjourney Token：使用 “among a sea of”、 “dramatic contrast” 可做出一個有趣的構圖、有類似聚光燈效果和劇情電影的氛圍。
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基於 Learning by Doing（從做中學）和 Learning in Public 的精神，我會開始將 AI 學習與實作的大小習得（learning），在這個叫做 AI 創享誌的房間—方格子獨特的稱呼整理與分享。