Amazon Nova Canvas 提示最佳實務

影像產生模型的提示與大型語言模型 (LLM) 的提示不同。影像產生模型無法推理或解譯明確命令。因此，最好將您的提示詞措辭為影像字幕，而不是命令或對話。您可能想要包含有關主體、動作、環境、照明、風格和攝影機位置的詳細資訊。

撰寫影像產生提示詞時，請注意下列要求和最佳實務：

提示詞長度不得超過 1024 個字元。對於非常長的提示詞，請將提示詞中最不重要的詳細資訊放在接近結尾處。
請勿在提示詞中使用否定詞，例如「否」、「不」、「沒有」等。模型不理解提示詞中的否定，嘗試使用否定會導致結果與您想要的內容相反。例如，「沒有香蕉的水果籃」等提示詞實際上會向模型發出包含香蕉的訊號。反之，您可以透過 negativeText 參數使用負面提示詞來指定要從影像中排除的任何物件或特性。例如「香蕉」。
同提示詞一樣，請省略負面提示詞中的否定字詞。
當您從提示詞取得的輸出接近您想要的但仍不太完美時，請依序嘗試下列技術，以改進您的結果：
- 使用一致的 seed 值，對提示詞或負面提示詞進行小幅變更，然後重新執行提示詞。這可讓您更了解您的提示詞措辭如何影響輸出，讓您以受控的方式反覆改善結果。
- 將提示調整至您滿意的程度之後，使用相同的提示但不同的 seed 值來產生更多變化。透過使用不同種子執行範例提示詞來產生影像的多種變化，這種做法通常有益於找到完美的輸出影像。