Whisk 与传统提示工程：为什么 Google 的新工具改变了一切
在过去几年中，提示工程已经演变成一种艺术形式，专门的社区分享复杂的技巧和公式，以从 AI 图像生成器中获得最佳结果。Google Labs 的实验性 Whisk AI 代表了这一领域的根本性转变，可能会永远改变我们与生成式 AI 工具的交互方式。
传统提示工程的现状
在 Whisk 等工具出现之前，提示工程需要大量的学习曲线。用户需要了解各种技术：
- 关键词权重 - 使用特殊语法强调某些元素
- 负面提示 - 明确说明应避免的内容
- 风格参考 - 命名特定艺术家、运动或技术
- 技术参数 - 包括渲染规格，如分辨率和细节级别
- 构图指令 - 指定视点、构图和排列
这些技术通过社区实验发展而来，导致提示格式通常更像代码而不是自然语言。虽然有效，但这为休闲用户带来了巨大的障碍，他们无法获得与那些愿意学习提示工程原理的人相同的质量结果。如果您刚开始，我们的Whisk AI 完整初学者指南将逐步分解这些概念。
Whisk AI 如何改变流程
Whisk AI 代表了方法上的巨大转变，它通过算法编码了专家提示工程师的知识。Whisk AI 和Veo AI 作为 Google 创意套件中的互补 AI 工具协同工作。以下是它如何从根本上改变流程：
自然语言输入：Whisk 接受对话式描述，而不是要求用户学习专门的语法和术语。这使得整个过程更加直观和易于访问。
自动化增强：系统自动识别提示中需要增强的元素，并添加适当的技术细节、风格参考和构图指导。底层技术建立在Google DeepMind 的 Imagen 3 之上，这是目前最先进的文本到图像模型之一。
教育方法：通过向用户展示他们的简单提示如何转换为更有效的提示，Whisk 实际上通过演示而不是要求预先学习来教授提示工程原理。
一致的质量：也许最重要的是，无论用户的经验水平如何，Whisk 都能提供一致、高质量的结果。初学者可以获得与经验丰富的提示工程师相当的输出，从而为创意 AI 图像生成创造了公平的竞争环境。
提示工程的未来
2024 年关于提示优化的一篇研究论文表明，自动化提示增强在文本到图像任务中可以达到或超过人类专家的表现，这验证了 Whisk AI 等工具所采用的方法。
随着 Whisk 等工具在Google Labs 中不断发展，新手和专家用户之间的差距将继续缩小。这些工具不是取代提示工程知识，而是使其人人可及——使 AI 图像生成民主化，并开启了以前只有拥有深厚技术专长的人才能获得的创意可能性。请参阅我们关于Whisk AI 如何彻底改变普通用户图像生成的文章，了解这在实践中是如何体现的。
