Guide de Création de Prompts

Pour Commencer

Bienvenue sur Anime AI Gen ! Ce manuel fournit des techniques essentielles pour produire des illustrations de style anime de qualité premium avec le modèle Animagine 4. Ces recommandations vous aideront à obtenir des résultats visuellement attrayants et techniquement corrects.

Construction de Prompts

D'abord et surtout : les prompts doivent être écrits uniquement en anglais - oui, exclusivement en anglais. Pour de meilleurs résultats, saisissez vos prompts en utilisant une approche basée sur des tags, en ajoutant les éléments un par un.

Prompts Constructifs

Implémentez une structure organisée : 'type de personnage (1girl/1boy/1other), identité du personnage, source, notation, informations supplémentaires, modificateurs de qualité'. Exemple : 'coffee shop setting, female character, golden hair, azure eyes, sophisticated, rabbit-themed costume, server'.

Prompts d'Exclusion

Utilisez des prompts négatifs pour éliminer les éléments indésirables. Liste d'exclusion exemple : 'low resolution, anatomical inaccuracies, hand defects, written text, errors, digit abnormalities, cropping artifacts, inferior quality, signatures, watermarks, blurriness'.

Implémentation de Tags

Modificateurs de Qualité

Régule la qualité globale et la précision des détails. Options disponibles : 'exceptional work', 'premium quality', 'substandard quality', 'poorest quality'.

Tags de Notation

Offre un contrôle raffiné sur la qualité de sortie. Tags implémentables : 'top-tier score', 'excellent score', 'acceptable score', 'mediocre score', 'poor score', 'minimal score'.

Tags par Époque

Influence l'approche artistique selon les périodes. Tags compatibles : '2005 style', 'specific year {n}', '2025 style'.

Tags de Classification

Gère le niveau de convenance. Classifications supportées : 'family-friendly', 'discretion advised', 'adult content', 'graphic material'.

Paramètres de Configuration

Ajustement CFG

Configurez l'échelle CFG entre 4-7 pour une sortie optimale. Valeur suggérée : 5.

Itérations d'Échantillonnage

Utilisez 25-28 étapes de traitement. Recommandé : 28 étapes.

Méthode d'Échantillonnage

Algorithme préféré : Euler Ancestral (variante Euler a).

Sélection de Dimensions

Choisissez parmi les résolutions standard : 1024x1024 (carré), 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).

Configurations Avancées

Calibration de Guidage

Ajustez à 0.5 pour éviter une luminosité excessive.

Configuration PAG

Définissez à 3 pour de meilleurs résultats.

Amélioration Automatique de Prompts

Activé par défaut. Ajoute des tags d'amélioration de qualité aux prompts utilisateur.

Graine de Génération

Utilisez -1 pour des graines aléatoires ou entrez des valeurs spécifiques pour des résultats reproductibles.

Limitations Techniques

Exigences d'Entrée

Supporte exclusivement les entrées textuelles basées sur des tags ; le traitement du langage naturel est limité. Entrée en anglais obligatoire.

Rendu Anatomique

Difficultés avec les structures corporelles complexes, particulièrement les positions de mains et l'articulation des doigts.

Intégration de Texte

La version actuelle ne peut pas générer de texte lisible dans les images de manière fiable.

Personnages Contemporains

Les personnages fictifs récents peuvent montrer une précision réduite due à des données d'entraînement insuffisantes.

Scènes Multi-Personnages

Les compositions avec plusieurs sujets nécessitent souvent une ingénierie de prompts méticuleuse.

Limites de Résolution

Les dimensions plus grandes (ex. 1536x1536) peuvent montrer une dégradation de qualité car l'entraînement utilisait la résolution standard SDXL.

Cohérence Stylistique

Peut nécessiter des tags de style explicites car l'entraînement priorisait la fidélité des personnages sur l'uniformité stylistique.