Часто ловлю себя на том, что промпт вроде простой, а нейросеть выдает какую-то наспех сконструированную галиматью. Самые больные штуки — слишком общий запрос, из-за которого модель сбивается и начинает фантазировать не туда, и наоборот, слишком многословные промпты, где много деталей, но смысл зачем-то запутывается. Еще бывает, что в попытке «перебрать» описания, просто ломаю логику, и результат получается унылым.

Пробовал проверять, убираю лишние слова, стараюсь строить запрос от общего к частному, иногда добавляю системник. Помогает, но не всегда, иногда реакции непредсказуемые. При этом заметил, что если не чётко задать контекст или жанр, модель начинает подкидывать какую-то левую инфу — как будто читает не то.

Было интересно услышать, кто как борется с такой хаотичностью? Какие ошибки на этапе наброска промпта реально идут в минус, а какие можно смело игнорить? Поделитесь лайфхаками, если есть, особенно по Stable Diffusion и генерации текстов.