BRAVO - Foresight Protocol

使用 BRAVO - Foresight Protocol MK2 最大化画质

⭐ 以下设置效果极佳：
调度类型：Beta
采样方法：Euler a, DPM++ 2M, DDIM, Heun, DPM++ SDE
CFG 缩放：5-7，采样步数：40+

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此优化版本专为高细节、高质量提示词设计，使模型能够充分释放其在概念驱动图像生成中的全部潜力。

📸 实现最佳真实感

为获得极致画质与电影级深度，您的提示词中必须包含以下两项内容：

• 电影模拟与光学设置：始终指定您所需的胶片类型和镜头焦距（例如：柯达 Portra 400，85mm f/1.4 镜头）。

为确保成功，请严格使用经验证的负面提示词：

"低画质，普通画质，低分辨率，褪色，过度处理，jpeg 压缩伪影，锯齿，像素化，噪点，模糊，柔焦，运动模糊，失焦，压缩伪影，平涂色彩，平光，平阴影，平淡色调，不自然的光照，不均匀光照，过曝，欠曝，生硬阴影，过高对比度，色调失衡，色带，色块化，不真实材质，蜡质皮肤，CG 渲染，CGI，3D 模型，电子游戏风格，卡通着色，动漫风格，玩偶般，素描，插图，概念艺术，数字艺术，风格化艺术，过度锐化，饱和度过高，去饱和，失真透视，比例错误，纹理拉伸，重复拼接，人工虚化，色差，暗角，过度反射，镜面伪影，低动态范围，缺乏深度，构图不佳，对焦不准，阴影方向不真实，重复人脸，双眼睛，光照不匹配，缺乏微纹理，缺乏色调平衡，色彩噪点。"

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💡 专业技巧：卓越提示词工程

构建高度详细且有效的提示词需要大量投入。我们强烈建议借助大型语言模型（LLM）协助。

经过对此模型的广泛测试，Gemini 表现始终优异，首次生成即获得超过 90% 的优秀结果。相比之下，如 ChatGPT 和 DeepSeek 等竞争对手在复杂提示词生成中失败率超过一半，有效率仅约 45%。

让 Gemini 帮助您释放 BRAVO - Foresight Protocol MK2 的真正潜能。

或许未来不会如我们曾经想象的那般明亮。
本模型探索后人类情境，聚焦于生存、孤立、科技废墟与灾难适应。风格从半写实到艺术性低饱和不等，呈现富有表现力的肖像与令人难忘的氛围。
推荐生成尺寸：512、640、768 —— 960 在特定情况下亦适用。

喜欢此模型？请留下几个好评——您会显得很酷，而我将深表感激 ⚡😊