Как использовать семенинг для получения воспроизводимых результатов в генерации изображений?

Возможно, имелось в виду использование «зерна» (Seed) в алгоритмах графических нейросетей для получения воспроизводимых результатов генерации изображений. dzen.ru

По умолчанию «зерно» каждый раз разное: его выбирает генератор случайных чисел. dzen.ru Но можно ввести «зерно» вручную или вставить скопированное из данных конкретного изображения, созданного нейросетью раньше. dzen.ru

Чтобы получать одинаковые результаты, нужно комбинировать одно и то же «зерно» с одинаковым запросом. dzen.ru При этом все остальные параметры (модели, надстройки, стили и прочие) должны оставаться такими же. dzen.ru

Для получения предсказуемых результатов также рекомендуется:

• Структурировать запрос по формуле: субъект, действие, окружение и стиль. www.gptunnel.ru Такой подход помогает модели точно понять задумку. www.gptunnel.ru
• Использовать естественный язык и фокусироваться на позитивных формулировках. www.gptunnel.ru
• Экспериментировать с длиной запроса. www.gptunnel.ru Короткие запросы хороши для простых идей, тогда как длинные позволяют контролировать мельчайшие детали. www.gptunnel.ru
• Итеративно уточнять один аспект за раз. www.gptunnel.ru Например, сначала добиться правильной композиции, а затем работать над освещением. www.gptunnel.ru