BRAVO - Foresight Protocol

BRAVOによる品質の最大化 – Foresight Protocol MK2

⭐ 以下の設定で優れた結果が得られます：
スケジュールタイプ：Beta
サンプリング方法：Euler a, DPM++ 2M, DDIM, Heun, DPM++ SDE
CFGスケール：5–7、サンプリングステップ：40以上

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この精緻化されたバージョンは、詳細で高品質なプロンプトに優れ、コンセプト指向の画像におけるモデルの潜在力を最大限に引き出します。

📸 最適なリアリズムを実現するには

最高の画像品質と映画的深みを達成するには、プロンプトに以下の2つの要素を必ず含めてください：

• フィルムエミュレーションと光学機器：使用したいフィルムstockとレンズ焦点距離を明確に指定してください（例：Kodak Portra 400、85mm f/1.4レンズ）。

成功を確実にするために、検証済みのネガティブプロンプトを厳密に適用してください：

"low quality, normal quality, lowres, washed out, overprocessed, jpeg artifacts, aliasing, pixelation, noise, blurry, soft focus, motion blur, out of focus, compression artifacts, flat colors, flat lighting, flat shadows, flat tone, unnatural lighting, uneven lighting, overexposed, underexposed, harsh shadows, excessive contrast, unbalanced tone, color banding, posterization, unrealistic materials, waxy skin, cg render, cgi, 3d model, video game style, toon shading, anime style, doll-like, drawing, illustration, concept art, digital art, stylized art, oversharpen, oversaturated colors, desaturated, distorted perspective, wrong scale, texture stretching, tiling, artificial bokeh, chromatic aberration, vignetting, excessive reflection, mirror artifacts, low dynamic range, lack of depth, poor composition, bad focus, unrealistic shadow direction, duplicate faces, double eyes, mismatched lighting, lack of microtexture, lack of tone balance, color noise."

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💡 プロのヒント：卓越したプロンプト設計

高度に詳細で効果的なプロンプトを構築するには多くの労力が必要です。私たちは、大規模言語モデル（LLM）を活用することを強く推奨します。

このモデルでの広範なテストに基づき、Geminiは一貫して優れた結果を出し、最初の試行で90％以上が優れた生成を達成します。ChatGPTやDeepSeekなどの競合製品は、複雑なプロンプト生成において半分以上が失敗し、効果率は約45％にとどまります。

Geminiに頼って、BRAVO – Foresight Protocol MK2の真の可能性を引き出してください。

未来は、かつて想像されていたほど明るくないかもしれない。
このモデルは、生存、孤立、テクノ・ルイン、災害への適応に焦点を当てたポストヒューマンのシナリオを探索します。スタイルは半現実的から芸術的に抑えた範囲で、感情豊かなポートレートと不気味な空気が特徴です。
最適な生成サイズ：512、640、768 — 960は特定のケースで有効です。

モデルをお気に召しましたか？ぜひ「buzz」をいくつか残してください。あなたはカッコよく見え、私は心から感謝します ⚡😊