Text-to-image generation has seen an explosion of interest since 2021. Today, beautiful and intriguing digital images and artworks can be synthesized from textual inputs ("prompts") with deep generative models. Online communities around text-to-image generation and AI generated art have quickly emerged. This paper identifies six types of prompt modifiers used by practitioners in the online community based on a 3-month ethnographic study. The novel taxonomy of prompt modifiers provides researchers a conceptual starting point for investigating the practice of text-to-image generation, but may also help practitioners of AI generated art improve their images. We further outline how prompt modifiers are applied in the practice of "prompt engineering." We discuss research opportunities of this novel creative practice in the field of Human-Computer Interaction (HCI). The paper concludes with a discussion of broader implications of prompt engineering from the perspective of Human-AI Interaction (HAI) in future applications beyond the use case of text-to-image generation and AI generated art.


翻译:自2021年以来,文本到图像的生成引起了人们的极大兴趣。今天,美丽和令人感兴趣的数字图像和艺术作品可以通过具有深层基因模型的文本投入(“即时”)合成。围绕文本到图像的生成和AI产生的艺术的在线社区迅速出现。本文件根据为期3个月的人类和人文研究,确定了在线社区从业人员使用的6种迅速修改者。即时修改者的新分类为研究人员提供了一个调查文本到图像生成做法的概念起点,但也可能有助于AI的实践者改进他们的艺术。我们进一步概述了在“即时工程”实践中如何迅速应用修改者。我们讨论了人类-计算机互动领域这一创新创新做法的研究机会。本文件最后从人类-AI互动(HAI互动)的角度讨论了迅速工程在未来应用的更广泛影响,而不只是使用文本到图像生成和AI生成的艺术。

0
下载
关闭预览

相关内容

Keras François Chollet 《Deep Learning with Python 》, 386页pdf
专知会员服务
151+阅读 · 2019年10月12日
[综述]深度学习下的场景文本检测与识别
专知会员服务
77+阅读 · 2019年10月10日
机器学习入门的经验与建议
专知会员服务
92+阅读 · 2019年10月10日
【哈佛大学商学院课程Fall 2019】机器学习可解释性
专知会员服务
103+阅读 · 2019年10月9日
VCIP 2022 Call for Demos
CCF多媒体专委会
1+阅读 · 2022年6月6日
IEEE ICKG 2022: Call for Papers
机器学习与推荐算法
3+阅读 · 2022年3月30日
IEEE TII Call For Papers
CCF多媒体专委会
3+阅读 · 2022年3月24日
【ICIG2021】Latest News & Announcements of the Workshop
中国图象图形学学会CSIG
0+阅读 · 2021年12月20日
【ICIG2021】Check out the hot new trailer of ICIG2021 Symposium8
中国图象图形学学会CSIG
0+阅读 · 2021年11月16日
【ICIG2021】Check out the hot new trailer of ICIG2021 Symposium7
中国图象图形学学会CSIG
0+阅读 · 2021年11月15日
【ICIG2021】Check out the hot new trailer of ICIG2021 Symposium6
中国图象图形学学会CSIG
2+阅读 · 2021年11月12日
【ICIG2021】Check out the hot new trailer of ICIG2021 Symposium2
中国图象图形学学会CSIG
0+阅读 · 2021年11月8日
Unsupervised Learning via Meta-Learning
CreateAMind
42+阅读 · 2019年1月3日
A Technical Overview of AI & ML in 2018 & Trends for 2019
待字闺中
16+阅读 · 2018年12月24日
国家自然科学基金
1+阅读 · 2014年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2013年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2012年12月31日
Arxiv
82+阅读 · 2022年7月16日
Arxiv
33+阅读 · 2022年2月15日
Arxiv
15+阅读 · 2021年12月22日
A Survey on Data Augmentation for Text Classification
Arxiv
17+阅读 · 2021年1月21日
Arxiv
17+阅读 · 2020年11月15日
Arxiv
18+阅读 · 2020年10月9日
Adversarial Mutual Information for Text Generation
Arxiv
13+阅读 · 2020年6月30日
Generative Adversarial Networks: A Survey and Taxonomy
VIP会员
相关资讯
VCIP 2022 Call for Demos
CCF多媒体专委会
1+阅读 · 2022年6月6日
IEEE ICKG 2022: Call for Papers
机器学习与推荐算法
3+阅读 · 2022年3月30日
IEEE TII Call For Papers
CCF多媒体专委会
3+阅读 · 2022年3月24日
【ICIG2021】Latest News & Announcements of the Workshop
中国图象图形学学会CSIG
0+阅读 · 2021年12月20日
【ICIG2021】Check out the hot new trailer of ICIG2021 Symposium8
中国图象图形学学会CSIG
0+阅读 · 2021年11月16日
【ICIG2021】Check out the hot new trailer of ICIG2021 Symposium7
中国图象图形学学会CSIG
0+阅读 · 2021年11月15日
【ICIG2021】Check out the hot new trailer of ICIG2021 Symposium6
中国图象图形学学会CSIG
2+阅读 · 2021年11月12日
【ICIG2021】Check out the hot new trailer of ICIG2021 Symposium2
中国图象图形学学会CSIG
0+阅读 · 2021年11月8日
Unsupervised Learning via Meta-Learning
CreateAMind
42+阅读 · 2019年1月3日
A Technical Overview of AI & ML in 2018 & Trends for 2019
待字闺中
16+阅读 · 2018年12月24日
相关论文
Arxiv
82+阅读 · 2022年7月16日
Arxiv
33+阅读 · 2022年2月15日
Arxiv
15+阅读 · 2021年12月22日
A Survey on Data Augmentation for Text Classification
Arxiv
17+阅读 · 2021年1月21日
Arxiv
17+阅读 · 2020年11月15日
Arxiv
18+阅读 · 2020年10月9日
Adversarial Mutual Information for Text Generation
Arxiv
13+阅读 · 2020年6月30日
Generative Adversarial Networks: A Survey and Taxonomy
相关基金
国家自然科学基金
1+阅读 · 2014年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2013年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2012年12月31日
Top
微信扫码咨询专知VIP会员