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# Amazon Nova Canvas 提示最佳實務
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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。

有效的提示詞通常包含以下內容的簡短描述...

1. 主體

1. 環境

1. (選用) 主體的位置或姿勢

1. (選用) 照明描述

1. (選用) 攝影機位置/影格

1. (選用) 視覺風格或媒體 (「照片」、「插書」、「繪圖」等)

## 範例 1：庫存照片
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**提示詞：**女性老師面帶溫暖微笑站在黑板旁邊的編輯照片

**負面提示詞：**跨手臂

![\[女性老師面帶溫暖微笑站在黑板旁邊的編輯照片\]](http://docs.aws.amazon.com/zh_tw/nova/latest/userguide/images/example1.png)


## 範例 2：故事插畫
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**提示詞：**虛幻且空靈的柔和陰影故事插畫：戴大帽子的女人站在船的護欄旁注視海洋

**負面提示詞：**雲朵、波浪

![\[虛幻且空靈的柔和陰影故事插畫：戴大帽子的女人站在船的護欄旁注視海洋\]](http://docs.aws.amazon.com/zh_tw/nova/latest/userguide/images/simple-image-output-1.png)


## 範例 3：電視和電影製作的前期視覺化
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**提示詞：**在荒涼的冰島景觀中，空拍機俯視蜿蜒的黑暗河流，電影品質

![\[在荒涼的冰島景觀中，空拍機俯視蜿蜒的黑暗河流，電影品質\]](http://docs.aws.amazon.com/zh_tw/nova/latest/userguide/images/previs.png)


## 範例 4：時尚或編輯內容
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**提示詞：**一位酷炫又有型的男性穿著橘色夾克，深色皮膚，戴反光眼鏡。從略低的角度拍攝，在視野中呈現臉部和胸部，背景為水藍色光滑的建築物形狀。

![\[一位酷炫又有型的男性穿著橘色夾克，深色皮膚，戴反光眼鏡。從略低的角度拍攝，在視野中呈現臉部和胸部，背景為水藍色光滑的建築物形狀。\]](http://docs.aws.amazon.com/zh_tw/nova/latest/userguide/images/output.png)


**Topics**
+ [負面提示詞](prompting-image-negative.md)
+ [遮罩提示詞](prompting-image-masks.md)
+ [修繪提示詞](prompting-image-inpainting.md)
+ [擴繪提示詞](prompting-image-outpainting.md)