Guía de Elaboración de Prompts

Introducción

¡Bienvenido a Anime AI Gen! Este manual proporciona técnicas esenciales para producir ilustraciones de estilo anime de alta calidad con el modelo Animagine 4. Estas recomendaciones te ayudarán a lograr resultados visualmente atractivos y técnicamente correctos.

Construcción de Prompts

Primero y más importante: los prompts deben escribirse únicamente en inglés - sí, exclusivamente en inglés. Para mejores resultados, debes ingresar tus prompts usando un enfoque basado en etiquetas, agregando elementos uno por uno.

Prompts Constructivos

Implementa una estructura organizada: 'tipo de personaje (1girl/1boy/1other), identidad del personaje, material de origen, calificación, información complementaria, modificadores de calidad'. Ejemplo: 'coffee shop setting, female character, golden hair, azure eyes, sophisticated, rabbit-themed costume, server'.

Prompts de Exclusión

Utiliza prompts negativos para eliminar elementos no deseados. Lista de exclusión de ejemplo: 'low resolution, anatomical inaccuracies, hand defects, written text, errors, digit abnormalities, cropping artifacts, inferior quality, signatures, watermarks, blurriness'.

Implementación de Etiquetas

Modificadores de Calidad

Regula la calidad general y precisión de detalles. Opciones disponibles: 'exceptional work', 'premium quality', 'substandard quality', 'poorest quality'.

Etiquetas de Puntuación

Ofrece control refinado sobre la calidad del resultado. Etiquetas implementables: 'top-tier score', 'excellent score', 'acceptable score', 'mediocre score', 'poor score', 'minimal score'.

Etiquetas por Época

Afecta el enfoque artístico según períodos cronológicos. Etiquetas compatibles: '2005 style', 'specific year {n}', '2025 style'.

Etiquetas de Clasificación

Gestiona el nivel de adecuación. Clasificaciones soportadas: 'family-friendly', 'discretion advised', 'adult content', 'graphic material'.

Configuración

Ajuste de CFG

Configura la escala CFG entre 4-7 para salida óptima. Valor sugerido: 5.

Iteraciones de Muestreo

Emplea 25-28 pasos de procesamiento. Recomendado: 28 pasos.

Método de Muestreo

Algoritmo preferido: Euler Ancestral (variante Euler a).

Selección de Dimensiones

Elige entre resoluciones estándar: 1024x1024 (cuadrado), 1152x896 (ratio 9:7), 1216x832 (3:2), 1344x768 (7:4), 1536x640 (12:5), 896x1152 (7:9), 832x1216 (2:3), 768x1344 (4:7), 640x1536 (5:12).

Configuraciones Avanzadas

Calibración de Guía

Ajusta a 0.5 para prevenir brillo excesivo.

Configuración PAG

Establece en 3 para mejores resultados.

Mejora Automática de Prompts

Activo por defecto. Añade etiquetas de mejora de calidad a los prompts del usuario.

Semilla de Generación

Usa -1 para semillas aleatorias o ingresa valores específicos para resultados reproducibles.

Limitaciones Técnicas

Requisitos de Entrada

Soporta exclusivamente entrada de texto basada en etiquetas; el procesamiento de lenguaje natural es limitado. Entrada en inglés obligatoria.

Renderizado Anatómico

Dificultades con estructuras corporales complejas, especialmente posiciones de manos y articulación de dedos.

Integración de Texto

La versión actual no puede generar texto legible dentro de imágenes de manera confiable.

Personajes Contemporáneos

Personajes ficticios recientes pueden mostrar precisión reducida debido a datos de entrenamiento insuficientes.

Escenas Multi-Personaje

Composiciones con múltiples sujetos a menudo requieren ingeniería de prompts meticulosa.

Límites de Resolución

Dimensiones mayores (ej. 1536x1536) pueden mostrar degradación de calidad ya que el entrenamiento usó resolución estándar SDXL.

Consistencia Estilística

Puede requerir etiquetas de estilo explícitas ya que el entrenamiento priorizó fidelidad de personajes sobre uniformidad estilística.