GPT（Generative Pre-trained Transformer）をカスタマイズして作成する際に、事前にプロンプトを埋め込むことで、応答の一貫性と品質を大幅に向上させることができます。しかし、どのようなプロンプトを埋め込むべきかは、作成するGPTの目的や使用ケースに応じて異なります。本記事では、一般的なガイドラインを紹介しながら、事前にプロンプトを埋め込むことで得られる効果について解説します。
Contents
1. 目的とターゲットに基づいたキーワードの設定
まず、作成するGPTがどのような目的で使用されるのかを明確にしましょう。その目的に基づいて、適切なキーワードを選定します。
- 用途に特化したキーワード
例えば、Stable Diffusionプロンプト生成用のGPTを作成する場合、「hyper-realistic」、「extremely detailed」、「photorealistic」といったキーワードをプロンプトに含めることで、生成されるイメージのクオリティやスタイルを調整できます。 - 特定のトピックやテーマ
GPTが特定のトピックやテーマに沿った応答を生成するように、例えば「1girl」、「fantasy landscape」、「cyberpunk」などの具体的なキーワードを埋め込みます。これにより、ターゲットとするコンテンツに適した応答が得られます。
2. 品質向上のためのキーワード
高品質な出力を促すためのキーワードを事前に設定することは非常に重要です。
- 高品質な出力を促す言葉
「best quality」、「masterpiece」、「high resolution」などのキーワードをプロンプトに含めることで、生成されるコンテンツの品質が向上します。 - 特定のスコアに基づく評価
Pony系モデルを使用する場合、「score_9」、「score_8_up」、「score_7_up」などのスコア関連キーワードを活用することも考えられます。
3. ネガティブプロンプトの重要性
生成結果に含めたくない特徴や、避けたい要素をあらかじめ排除するために、ネガティブプロンプトを設定します。
- 避けたい特徴の排除
「blurry」、「low quality」、「mutated」、「deformed」などのキーワードをネガティブプロンプトとして設定し、望ましくない要素が生成結果に含まれないようにします。これにより、出力結果の品質が維持されます。
4. プロンプトの分割と順序管理
Stable Diffusionの特性に合わせて、プロンプトを75トークンごとに分割し、優先順位をつけることが推奨されます。
- プロンプトの分割
「BREAK」コマンドを使用し、75トークンごとにプロンプトを分割します。これにより、生成された画像が指示通りになるよう、適切に順序を管理できます。
5. 強調と構文の活用
プロンプト内で特定の要素を強調することで、GPTがその要素をより強く認識し、出力に反映させることが可能です。
- 強調したい要素の強調
(word:1.2)や((word))などの構文を使用して、特定の要素を強調します。これにより、重要な部分がしっかりと強調された出力が得られます。 - from-to構文やAlternativeWord構文の使用
複数のオプションを提示するプロンプトを作成する際に、「from-to構文」や「AlternativeWord構文」を使用して、より多様な出力を得ることができます。
6. スタイルやフォーマットの一貫性を保つ
最後に、スタイルやフォーマットを事前に決めておくことで、出力結果の一貫性を確保します。
- スタイルの一貫性
プロンプト全体で一貫したスタイルやフォーマットを採用し、「consistent color palette」や「harmonious composition」などのキーワードを埋め込むことで、統一感のある出力を得られます。
まとめ
GPTを作成する際に事前に埋め込むプロンプトを慎重に選定することで、モデルの応答の一貫性と品質を大幅に向上させることができます。ここで紹介したガイドラインを参考にして、目的に合った高品質なGPTを作成してみてください。