Guía de uso de símbolos en la creación de prompts

En el dinámico mundo de la inteligencia artificial, la generación de prompts ha revolucionado la forma en que interactuamos con la tecnología y la creatividad. Herramientas como Stable Diffusion, DALL-E y MidJourney han abierto un abanico de posibilidades para los profesionales del marketing digital, permitiendo crear todo tipo de gráficos impresionantes y detallados a partir de prompts. En este articulo quiero compartir el uso de los símbolos que mas uso para ajustar y mejorar la generación de imágenes, textos o gráficos.

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Nota Importante

No todos los modelos de IA utilizan estos símbolos de la misma manera, y algunos pueden no reconocerlos en absoluto. Otros como Midjourney usa simbolos de una forma distinta. Es fundamental consultar la documentación específica del modelo que estés utilizando para entender cómo interpretar y aplicar estas instrucciones.

Paréntesis Simples: ( )

Los paréntesis simples se utilizan para dar más peso a una palabra o frase, ayudando a la IA a entender que esa parte del texto es especialmente importante.

• Ejemplo: Un banner de campaña (conversacional) para redes sociales con un CTA efectivo
• Interpretación: La IA se concentrará más en destacar el aspecto conversacional del banner y la efectividad del llamado a la acción (CTA), creando una imagen/conversación que enfatice estos elementos clave de interacción.

Paréntesis Dobles: (( ))

Los paréntesis dobles incrementan aún más el énfasis en una palabra o frase, asegurando que la característica destacada sea muy evidente en la imagen/conversación.

• Ejemplo: Un anuncio de display ((altamente segmentado)) para Google Ads dirigido a nichos específicos
• Interpretación: La IA dará aún más importancia a que el anuncio sea especialmente segmentado, reflejando una segmentación precisa y detallada hacia nichos específicos de mercado, como podría ser un anuncio dirigido exclusivamente a “tech enthusiasts”.

Paréntesis Triples: ((( )))

Los paréntesis triples otorgan un nivel muy alto de énfasis, ideal para destacar características extremadamente detalladas o específicas.

• Ejemplo: Un infográfico (((detallado))) sobre tendencias de SEO para 2024
• Interpretación: La IA se enfocará en crear un infográfico con un nivel de detalle extremadamente alto, mostrando datos precisos y visualmente atractivos sobre las tendencias de SEO para el próximo año, incluyendo gráficos, estadísticas y análisis profundos.

Corchetes: [ ]

Los corchetes se utilizan para incluir instrucciones relacionadas con el estilo, la técnica o incluso el artista, ayudando a definir el enfoque estilístico de la imagen generada.

• Ejemplo: Un video promocional [con estética cinematográfica] para una campaña en YouTube que narre la historia de la marca
• Interpretación: La IA tratará de generar el video con una estética que recuerde a la cinematografía de alta calidad, utilizando técnicas de narración visual que destacan la historia y valores de la marca, creando una experiencia emocionalmente resonante.

Valores Numéricos: 1.5, 2, etc.

Los valores numéricos permiten ajustar el peso de una palabra o frase, multiplicando su importancia en la generación de la imagen. Por defecto, el peso es 1.

• Ejemplo: Un gráfico de resultados de campaña con colores vibrantes:2 que resalten el concepto de funcionalidad
• Interpretación: Todo el descriptor “gráfico de resultados de campaña con concepto de funcionalidad” tendrá el doble de importancia, asegurando que el concepto sea extremadamente llamativo y que sea claramente destacable en el gráfico i que se profundice en la ocnversación.

Otros Símbolos y Su Uso en Modelos de IA

Además de los paréntesis y corchetes, existen otros símbolos utilizados en la generación de imágenes con IA para representar conceptos y relaciones específicas:

1. @, #, \$, etc. – Representan relaciones o atributos específicos, como propiedad, hashtags, o precios.

• Ejemplo: (influencer: @john_doe #sponsored $5000 per post) – Representa a un influencer específico en una publicación patrocinada, incluyendo detalles sobre la compensación.

Aplicaciones en Modelos de IA

Estos símbolos se utilizan en diversas aplicaciones de IA:

• Procesamiento de Lenguaje Natural (NLP): Para traducción de idiomas o resumen de textos.
• Visión por Computadora: Para clasificación de imágenes o detección de objetos.
• Modelos Generativos: Para síntesis de texto a imagen o traducción de imagen a imagen.

Un ejemplo final:

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