@OpenGradient $OPG #OPG
Nano Banana 2がライブになった後、OpenGradientを使って画像生成をテストするのに少し時間を使った。画像の品質は明らかに注目すべき点だが、もっと際立っていたのはワークフローだった。
通常、バックグラウンドには少しのトレードオフがある。プライバシーを求めると、遅いイテレーションや機能が少なくなることを受け入れなければならない。あるいは、最高のモデルを求めると、すべてのプロンプト、編集、生成が自分のコントロールの外にあることを受け入れる必要がある。
その緊張感はここではずっと小さく感じられた。
異なるスタイルやリビジョンで約40回の画像生成を行った。出力品質はGeminiの最新画像モデルから期待されるものだったが、実際の違いは、それらのプロンプトがその後どこに行くかを考える必要がなかったことだった。
それは小さなことのように聞こえるかもしれない。しかし、25回目のリビジョンの後は小さくは感じなかった。
興味深いのは、会話が「プライバシーか能力か」というところから、両方を同時に持つ方向にシフトしていることだ。その選択が全く選択肢でなくなったとき、ユーザーがどのように行動するのか、まだ興味がある...
#OPG
Nano Banana 2がライブになった後、OpenGradientを使って画像生成をテストするのに少し時間を使った。画像の品質は明らかに注目すべき点だが、もっと際立っていたのはワークフローだった。
通常、バックグラウンドには少しのトレードオフがある。プライバシーを求めると、遅いイテレーションや機能が少なくなることを受け入れなければならない。あるいは、最高のモデルを求めると、すべてのプロンプト、編集、生成が自分のコントロールの外にあることを受け入れる必要がある。
その緊張感はここではずっと小さく感じられた。
異なるスタイルやリビジョンで約40回の画像生成を行った。出力品質はGeminiの最新画像モデルから期待されるものだったが、実際の違いは、それらのプロンプトがその後どこに行くかを考える必要がなかったことだった。
それは小さなことのように聞こえるかもしれない。しかし、25回目のリビジョンの後は小さくは感じなかった。
興味深いのは、会話が「プライバシーか能力か」というところから、両方を同時に持つ方向にシフトしていることだ。その選択が全く選択肢でなくなったとき、ユーザーがどのように行動するのか、まだ興味がある...
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