演習: ヒーロー画像を作成する
Microsoft Edge の Copilot のような一部の大規模言語モデル (LLM) はマルチモーダルです。つまり、テキストを画像などの他の種類の情報と組み合わせることができます。 この演習では、先ほど作成した説明を使用し、目的地の外観を視覚化します。
ヒーロー画像を作成する
ヒーロー画像は、誰かがあなたの目的地に関連付ける最初の画像です。 ヒーロー画像は、注目を集め、中心的メッセージやテーマを伝えることを意図した、大きな人目を引くグラフィックです。
Copilot は会話のコンテキストを覚えているので、既に書き込んだ説明から画像を作成させることができます。 そのため、Copilot に画像を作成するよう依頼してみてください。
手順:
- サンプル プロンプトをコピーします。
- チャットに貼り付けます。
- Copilot にプロンプトを渡し、結果に満足するまで変更を求めます。
- イメージをダウンロードしてください。
サンプル プロンプト:
Can you create an image that visualizes the exterior of this destination
from a distance?
応答の例:
すぐやります。 この不思議な樹上の隠れ家レストランのイメージを描いています。少々お待ちください。
ヒント
Copilot に対し、処理を繰り返し求められることを思い出してください。画像を洗練させるか、別のイメージを生成させることを依頼します。 たとえば、近くにズームインする、屋根の縁にフェアリー ライトを追加するなどを依頼できます。
重要なポイントとさらなる探索
このユニットの重要なポイントは次のとおりです。
- Copilot にはマルチモーダル機能があります。 Copilot では、テキストと画像の両方から入力を生成して取得できます。
- Copilot は会話履歴を参照できます。 Copilot を使用して、会話のコンテキストから画像を作成します。
より良いプロンプトを作成する方法を探求しましょう。
- プロンプトで説明修飾子を使用します。 この演習で使用するプロンプトでは、「外観」が画像のパースペクティブの種類を明確にするのに役立ちました。 他の修飾子の探索を検討してください。
- 独自の画像プロンプトを作成します。 この演習では、Copilot によって、画像を作成するために会話のコンテキストからプロンプトが作成されました。 独自の画像プロンプトを作成し、詳細を入力して出力を調整します。