7월 17일, Netologiya의 업데이트된 테스트에서 생성기들을 하나의 러시아어 쿼리로 테스트했습니다. Kandinsky의 경우 전체적인 프레임은 적절했지만, 텍스트(надпись)는 여러 번의 시도가 필요했습니다. 이것은 모델의 순위 매기기나 반복 가능한 결과에 대한 약속이 아닙니다. 대신 이는 정확한 실무 상황을 보여줍니다. Kandinsky 이미지는 이미 나쁘지 않아 보이지만, 한 번의 수정으로 살릴 것인지 아니면 처음부터 다시 시작할 것인지 판단하기 어려운 상황 말입니다.

결정은 "예쁘다"라는 일반적인 인상이 아니라, 프레임의 목적에 따라 내려야 합니다. 만약 이미지가 밝은 배경 위의 물체를 보여줘야 하고, 물체와 배경이 이미 잘 작동하고 있다면, 우연히 생긴 불필요한 세부 사항은 국소적인(local) 문제일 수 있습니다. 반면, 물체가 사라졌거나, 구도(angle)가 동작을 설명하지 못하거나, 주요 객체가 있어야 할 곳에 있지 않다면 문제는 구도(composition)에 있습니다. 이럴 때는 프레임을 고치기 위해 여러 번 시도하는 것보다 새로 생성하는 것이 더 정직한 방법입니다.

아름다운 프레임이 작업을 수행하지 못할 수도 있습니다

Kandinsky 6.0에 관한 Sber의 4월 자료에서는 이미지 생성과 국소적 변경(local changes)을 객체 교체나 삭제와 같은 서로 다른 작업으로 설명합니다. 이러한 유용한 구분은 모든 수정이 나머지 부분을 변경 없이 유지해야 하기 때문이 아니라, 다음 단계를 공식화하는 데 도움이 되기 때문입니다.

생성하기 전에 작업을 하나의 명사와 동작으로 정의하십시오:

"카드는 관광객의 손에 들린 보온병을 보여준다."

그런 다음 오직 두 가지 조건만 추가하십시오:

• 필수 가시적 특징: 보온병이 눈에 띄어야 하며 손에 있어야 함;
• 스톱 특징(stop-sign): 사람의 얼굴이 프레임의 주요 객체가 되어서는 안 됨.

결과를 얻은 후에는 추상적인 개선을 찾지 마십시오. 다음을 확인하십시오: 작업이 수행되었는가, 필수 특징이 있는가, 스톱 특징이 작동했는가.

프레임이 이 검사를 통과한다면, 선택된 후보로 저장하십시오. 이것이 중요합니다. 다음 작업 이후에도 "이전 것이 더 나았던 것 같다"라는 기억 대신, 명확한 비교 지점이 남게 됩니다.

갈림길: 정확히 무엇이 잘못되었는가

로컬 수정 (Local edit)은 구도가 이미 프레임으로서의 의미를 갖추고 있으며, 오류가 단 하나의 세부 사항에 국한될 때 적절합니다. 예를 들어, 제품의 배치, 조명, 텍스트를 위한 여백은 이미 적절하지만 테이블 위의 불필요한 물건이 주요 제품으로부터 시선을 분산시키는 경우입니다.

재생성 (Regeneration)은 프레임의 작업 자체를 수정해야 할 때 필요합니다:

• 주요 객체가 너무 작거나 시야에서 사라짐;
• 동작이 명확하게 읽히지 않음;
• 중요한 요소들이 서로 잘못된 관계에 놓여 있음;
• 결함 요소가 단일 객체가 아닌 전체 구도에 해당함;
• 세부 사항을 제거한 후에도 프레임이 여전히 과업을 수행할 수 없음.

이러한 선택은 무의미한 시도 횟수를 줄여줄 수 있습니다. 잘못된 구도를 로컬 수정으로 해결하려는 시도는 가짜 전진감을 만들어냅니다. 세부 사항은 바뀌지만, 최종 게시물을 위한 선택은 여전히 어려울 수 있습니다.

Карточка выбора между локальной правкой и новой генерацией

"더 예쁘게 만들어줘"라는 늪에 빠지지 않게 하는 검증법

각 후보에 대해 짧은 카드를 작성하여 사용하세요:

예시:

이러한 카드는 이미지 생성의 품질을 측정하거나 다음 결과에 대한 예측을 하는 것이 아닙니다. 이는 단지 성공적이거나 실패한 시도마다 기준이 흔들리지 않도록, 여러분만의 기준을 고정하는 역할을 합니다.

규칙이 깨지는 지점

가장 강력한 반론은 다음과 같습니다. 새로운 프레임이 성공적인 분위기, 조명 또는 포즈를 잃을 수 있으므로 항상 로컬 수정을 먼저 시도하는 것이 낫다는 것입니다. 이러한 속성들이 실제로 프레임의 핵심 과업을 구성하고 있으며, 오류가 국지적이라면 이는 타당한 접근입니다.

하지만 단 하나의 러시아어 쿼리(query)를 기반으로 구축된 Netology의 업데이트된 테스트는 이러한 기다림의 대가를 보여줍니다. 즉, 전체적인 프레임이 적절하더라도 정확한 텍스트를 얻기 위해서는 여전히 여러 번의 시도가 필요했다는 점입니다. 이것이 수정 작업이 항상 배경, 손, 또는 조명을 악화시킨다는 것을 증명하는 것은 아닙니다. 그러나 이러한 결과는 오류의 크기와 결정 비용(cost of decision)을 분리합니다. 작은 디테일의 오류가 반드시 적절한 프레임으로 가는 지름길을 의미하지는 않습니다.

따라서 로컬(local) 오류란 단순히 작은 오류를 의미하는 것이 아니라, 수정 후에도 새로운 논란의 여지가 있는 문제 없이 프레임이 여러분의 체크리스트(card)를 통과할 수 있는 오류를 의미합니다. 텍스트, 불필요한 물체 또는 기타 로컬 요소를 수정한 후 조명, 손, 배경 또는 제목을 위한 공간에 대해 다시 논의해야 한다면, 원래의 후보(candidate)는 더 이상 다음 단계로 진행하기에 적합하지 않습니다.

프레임이 표현력이 풍부할 수는 있지만, 제목을 위한 공간을 남기지 않거나, 필요한 객체를 보여주지 않거나, 동작의 순서를 혼동할 수 있습니다. 이 경우 아름다운 결과물의 가치는 명확한 구도(composition)의 가치보다 낮습니다.

그러므로 수정을 통해 나머지 모든 것이 유지될 것이라고 스스로에게 약속하지 마세요. 새로운 결과물을 이전 후보의 연장선으로 간주하지 말고, 동일한 체크리스트로 검증하십시오.

다음 시도 전 가시적인 기준을 설정해야 할 때, provod.ai는 여러분이 이미 제어하고 있는 작업에 대해 간략한 의사결정 체크리스트를 작성하는 데 도움을 줄 수 있습니다.

권한이 있는 이미지만 사용하고, 생성된 프레임을 사실적인 기록물로 오인하게 하지 마십시오. 특히 인물 이미지, 식별 가능성, 동의 및 검증 가능한 사실에 대해 각별히 주의하십시오.

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