Editor Gambar AI Tanpa Sensor
Ubah, ganti gaya, atur ulang cahaya, ganti busana, atau perbaiki satu gambar yang sudah ada hanya dengan menulis satu kalimat. Tanpa mask, tanpa filter, tanpa penolakan — dan satu teknik yang lebih menentukan daripada semua teknik lain digabung.
Ringkasnya
Shannon mengedit tepat satu gambar yang sudah ada dari sebuah instruksi berbahasa sehari-hari — tanpa kuas, tanpa mask, tanpa seleksi. Instruksi itu harus menyebutkan apa yang berubah DAN apa yang tetap, karena model membangkitkan ulang seluruh bingkai: apa pun yang tidak Anda sebut sebagai tak berubah bebas melenceng. Menyebutkan bagian yang tidak berubah — "pertahankan wajah, pose, dan pakaian persis sama" — adalah tuas kualitas terbesar yang Anda punya. Jalur pengeditan memang menerima negative prompt (text-to-image tidak); taruh artefak yang tidak diinginkan di sana alih-alih menulis "tanpa X" di dalam instruksi. Keluaran mewarisi rasio aspek sumber secara otomatis. Tidak ada pembuatan video dan tidak ada cara menganimasikan gambar. Pengeditan berjalan di klaster GPU kami sendiri di dalam aplikasi chat, tanpa filter konten dan tanpa lapisan penolakan.
Kebanyakan orang yang mencari editor gambar AI tanpa sensor punya satu gambar dan satu masalah: latar belakangnya salah, cahayanya datar, warna jaketnya keliru, ada orang asing masuk bingkai, hasil pindaiannya terlipat — atau editnya benar-benar sah tapi alat yang mereka pakai sekarang menolak menyentuhnya. Tulisan ini soal mengerjakan itu dengan baik: bukan editor mana yang punya slider terbanyak, melainkan satu kebiasaan yang memisahkan edit yang tepat sasaran dari edit yang diam-diam membangun ulang wajah subjek Anda saat Anda tidak memperhatikan.
01Apa sebenarnya pengeditan berbasis instruksi itu
Pengeditan AI klasik meminta Anda mengerjakan bagian tersulitnya sendiri: buka kanvas, cat mask di atas area yang ingin diubah, ketik frasa yang menggambarkan apa yang harus ada di dalamnya. Presisi, lambat, dan tidak berguna begitu perubahan Anda tidak punya garis batas yang rapi — pergeseran pencahayaan, ganti busana yang mengubah siluet, gradasi warna menyeluruh.
Shannon bekerja dengan cara sebaliknya. Anda tidak menyeleksi apa pun. Anda menulis satu kalimat tentang gambarnya, dalam bahasa apa pun, dan areanya disimpulkan dari kata-kata Anda. Itu menjadikannya alternatif inpainting tanpa sensor yang praktis bagi siapa pun yang menginginkan hasilnya alih-alih kerja seleksinya — dengan satu konsekuensi mekanis yang harus Anda pahami lebih dulu:
Sebuah edit adalah render ulang seluruh bingkai dengan syarat gambar sumber Anda — bukan tambalan yang ditempelkan pada sebagiannya. Model Gambar membaca gambar asli Anda, membaca instruksi Anda, lalu menghasilkan gambar baru yang seharusnya merupakan gambar asli plus perubahannya. Tidak ada yang dibekukan secara mekanis. Setiap piksel bisa dinegosiasikan ulang di setiap edit.
Itulah sebabnya "jalanan Tokyo yang basah kehujanan" — sempurna di alat berbasis mask — kembali dengan orang yang berdiri di dalamnya sedikit berbeda. Di alat berbasis mask, mask-nya yang bilang bahwa orang itu tidak boleh disentuh; di sini kalimat Andalah yang harus bilang begitu. Sisi baiknya: pengeditan berbasis instruksi bisa melakukan apa yang tidak bisa dilakukan mask — memindahkan matahari dan membuat bayangannya ikut menyesuaikan, mengganti pakaian dan membuat kainnya melipat mengikuti pose yang sudah ada, mengubah gaya sebuah foto menjadi tinta dan warna datar sambil mempertahankan komposisinya. Edit seperti itu tidak punya batas untuk dicat; itu adalah hubungan yang membentang di seluruh bingkai.
02Penjangkaran: tuas kualitas terbesar
Penjangkaran berarti menulis setiap instruksi edit sebagai dua klausa: klausa perubahan (apa yang harus berbeda, dinyatakan secara positif dan konkret) dan klausa pertahankan (bagian yang harus selamat tanpa disentuh, disebut sebagai kata benda spesifik). Keduanya menanggung beban — klausa perubahan saja hanyalah harapan. Kalau Anda hanya mengambil satu hal dari halaman ini: hasil Anda ditentukan oleh seberapa eksplisit Anda menyebut apa yang tetap, bukan oleh seberapa hidup Anda menggambarkan apa yang berubah.
Tiga cara instruksi tanpa jangkar melenceng
- Identitas melenceng. Wajahnya kembali nyaris benar — hidung yang sedikit berbeda, garis rahang yang diam-diam dipercantik. Kegagalan paling merusak, karena sulit terlihat di layar ponsel dan sangat jelas bagi siapa pun yang mengenal orangnya.
- Perubahan gaya sebagai kerusakan sampingan. Anda minta latar belakang baru; Anda juga dapat gradasi warna baru, lensa baru, dan sweter yang tadinya berusuk. Model membaca instruksi Anda sebagai deskripsi seluruh gambar tujuan, bukan sebagai selisih dari gambar sumber.
- Cakupan melebar gara-gara kata sifat. "Lebih dramatis", "lebih bersih", "lebih profesional" tidak menyebut objek apa pun. Kata sifat tanpa kata benda berlaku untuk segalanya, jadi segalanya ikut bergerak.
Kosakata jangkar
Jangkar bekerja sebagai kata benda konkret. "Biarkan sama saja" itu lemah — model tidak bisa tahu kesamaan mana yang Anda pedulikan. Pilih tiga sampai lima hal yang penting untuk edit Anda dan sebut terang-terangan.
| Yang Anda ubah | Jangkar yang layak disebut secara eksplisit |
|---|---|
| Latar belakang / setting | wajah dan fitur wajah, gaya rambut, pose, tangan, pakaian, sudut kamera, krop, pencahayaan pada subjek |
| Pencahayaan / suasana | wajah, ekspresi, tekstur kulit, pose, pakaian, isi latar belakang, pembingkaian |
| Pakaian / busana | wajah, janggut atau rambut, pose, tangan, proporsi tubuh, latar belakang, arah pencahayaan, gradasi warna |
| Gaya / medium | komposisi, pose, panjang rambut, bentuk busana, jumlah subjek, krop |
| Penghapusan objek / perbaikan | semua yang lain di dalam bingkai — subjek, arsitektur di sekitarnya, grain, tonalitas, kontras, warna |
| Warna satu benda | setiap warna lain di gambar, plus tekstur dan material benda yang diubah |
Perhatikan baris terakhir. Pewarnaan ulang salah arah secara diam-diam, karena "buat jaketnya jadi merah" mengundang jaket yang dibangun ulang dari nol — potongan baru, bahan baru, lipatan baru. Berjangkar: "warnai ulang jaket yang sudah ada menjadi merah tua pekat, pertahankan potongan, jahitan, tekstur kain, dan cara jatuhnya persis sama." Beda satu klausa, hasilnya jauh lebih baik.
03Contoh nyata: instruksi lemah, kenapa melenceng, tulisan ulang yang berjangkar
Setiap pasangan di bawah ini adalah maksud yang sama, ditulis dua kali. Diagnosis di tengahnya adalah bagian yang bisa Anda bawa ke mana-mana.
A. Mengganti latar belakang
Kenapa melenceng: ini menggambarkan gambar tujuan, bukan selisihnya. Tidak ada apa pun pada perempuan itu yang dilindungi dan tidak ada yang menahan kameranya, jadi model membingkai ulang dan merender ulang dirinya sambil membangun pemandangan yang masuk akal.
Yang berubah: klausa pertahankan mengunci identitas, busana, dan pembingkaian, dan frasa terakhir menyebutkan ke arah mana sambungannya diselesaikan — latar belakang yang menyesuaikan cahaya subjek, bukan sebaliknya.
B. Mengatur ulang pencahayaan
Kenapa melenceng: "bagus" adalah kata sifat tanpa kata benda. Model harus mengarang definisinya sendiri, dan cara termurah untuk tampak lebih bagus dalam render ulang adalah kulit yang dihaluskan, gigi yang lebih cerah, dan rahang yang lebih tirus. Anda minta cahaya, yang datang retouch.
Yang berubah: cahaya digambarkan secara fisik — arah, kualitas, suhu, peluruhan. Tekstur kulit dijangkar secara eksplisit, karena saat mengatur ulang cahaya itulah model paling tergoda menghaluskannya.
C. Mengganti busana subjek
Kenapa melenceng: jas mengubah siluet, jadi tubuh bagian atas harus dirender ulang — dan kepala di atasnya biasanya ikut terbawa. Edit busana tanpa jangkar adalah sumber terbesar kedua penyimpangan identitas setelah pergantian latar belakang.
Yang berubah: "dijahit mengikuti postur dia yang sekarang" membuat pakaian tunduk pada pose. Tangan dijangkar terpisah, karena di tanganlah edit busana paling kelihatan berantakan.
D. Mengubah gaya sebuah foto
Kenapa melenceng: kata gaya saja menyerahkan segalanya — komposisi, krop, rambut, busana, jumlah orang — dan "anime" adalah tiga puluh tahun tradisi yang saling bertentangan. Yang Anda dapat adalah ilustrasi yang kompeten dari adegan yang berbeda.
Yang berubah: edit gaya butuh jangkar yang berbeda. Anda tidak bisa menjangkar tekstur — tekstur justru yang sedang diganti — jadi Anda menjangkar struktur: komposisi, pose, siluet, krop, jumlah subjek. Meminta "kulit fotorealistis" tetap dipertahankan di bawah animasi sel adalah kontradiksi.
E. Menghapus sesuatu
Kenapa melenceng: negasi tetap menaruh konsepnya di hadapan model dan tidak mengatakan apa pun tentang apa yang mengisi ruang yang ditinggalkan. Penghapusan butuh pernyataan positif tentang target sekaligus pengisinya.
Yang berubah: targetnya disebut berdasarkan objek, warna, dan posisi; pengisinya ditentukan, jadi model tidak mengarang alun-alun di tempat yang seharusnya trotoar; dan "semua yang lain" dijabarkan menjadi kata benda sungguhan.
F. Memperbaiki foto yang rusak
Kenapa melenceng: "perbaiki" terbaca sebagai "perbagus", dan memperbagus foto lama berarti memodernkannya — kulit yang lebih bersih, kontras yang lebih tinggi, dan wajah yang tidak lagi benar-benar wajah nenek Anda.
Yang berubah: kerusakannya dirinci, jadi "perbaiki" punya cakupan yang jelas, dan grain serta tonalitas dijangkar karena keduanyalah yang membuat cetakan itu terasa autentik sesuai zamannya. Ketiga larangan itu adalah kasus langka di mana negasi memang pantas ada — arahan tentang proses, bukan tentang objek.
Bentuk instruksi yang baik
Bidik 25 sampai 60 kata, dalam kalimat utuh alih-alih deretan tag berkoma — Model Gambar membaca prompt seperti model bahasa membacanya, jadi prosa mengalahkan sup tag. Lewati sampah era SDXL (masterpiece, best quality, 8k) dan sintaks bobot seperti (word:1.3); semua itu tidak berpengaruh di sini. Lakukan satu perubahan per instruksi — dua perubahan tak berkaitan dalam satu kalimat akan berebut perhatian dan keduanya kembali setengah jadi.
04Negative prompt — didukung di sini, tidak seperti text-to-image
Ini sering bikin orang bingung, jadi kami nyatakan terang-terangan:
| Jalur | Gambar sumber | Negative prompt | Rasio aspek | Bentuk prompt |
|---|---|---|---|---|
| Text-to-image | 0 | Tidak didukung | Dipilih (default persegi) | Prosa deskriptif |
| Edit satu gambar | Tepat 1 | Didukung | Diwarisi dari sumber | Instruksi: ubah + pertahankan |
| Gabung 2+ gambar | 2 atau lebih | Didukung | Kanvas baru bisa dipilih | Prosa dengan peran yang disebut |
Text-to-image sama sekali tidak menerima negative prompt — saat membangkitkan dari nol, menggambarkan hanya apa yang Anda inginkan itulah disiplinnya (lihat pembuatan gambar AI tanpa sensor). Pengeditan berbeda: Anda sudah punya sumber, dan kegagalan khas sebuah render ulang sudah diketahui dan bisa disebut namanya, jadi negative prompt punya sesuatu yang konkret untuk ditekan.
Apa yang pantas ada di dalamnya
Artefak, dan hanya artefak. Ia adalah daftar cacat, bukan saluran instruksi kedua:
- extra fingers, fused fingers, malformed hands — untuk edit apa pun yang merender ulang manusia.
- warped text, garbled lettering, misspelled signage — untuk apa pun yang ada papan, label, atau kemasan di dalam bingkainya.
- duplicated limbs, duplicated railing, repeated windows — untuk penghapusan dan perluasan latar belakang.
- smeared texture, blurry patch, halo around the subject, visible seam — untuk pergantian latar belakang dan penghapusan objek.
- plastic skin, waxy skin, over-smoothed face, watermark, jpeg artifacts — untuk pengaturan ulang cahaya, edit potret, dan kebersihan umum.
Apa yang tidak
Keputusan soal isi gambar. Kalau Anda ingin topinya hilang, instruksinya adalah "hapus topinya" — bukan negative prompt berbunyi "topi". Negative prompt tidak andal menghapus hal-hal yang ada di gambar sumber Anda; ia mencegah cacat muncul di hasil render. Menaruh isi gambar di sana memberi Anda yang terburuk dari kedua dunia: topinya tetap ada, dan satu slot yang sebenarnya bisa menekan tangan melengkung jadi terbuang.
Separuh aturan lainnya berlaku untuk instruksi Anda: berhentilah menulis "tanpa X" di dalamnya. "Jalanan tanpa mobil", "potret tanpa kacamata" sama-sama menaruh konsep yang tak diinginkan di dalam kalimat dan meminta model menegasikannya — pekerjaan yang ditangani bahasa dengan baik dan ditangani pengondisian gambar dengan buruk. Sebutkan apa yang seharusnya ada: "jalanan kosong dengan aspal bersih", "potret dengan mata tak terhalang". Satu-satunya pengecualian, seperti pada contoh F, adalah arahan tentang proses — "jangan ditajamkan", "jangan diwarnai ulang" — yang menolak sebuah operasi alih-alih menyebut sebuah objek.
Pembagian tugasnya, dalam satu baris
Instruksi: apa yang berubah, apa yang tetap — dinyatakan secara positif. Negative prompt: cara-cara sebuah render bisa cacat. Pisahkan keduanya dan keduanya jadi lebih baik.
05Satu gambar sumber, dan bagaimana Shannon memilihnya
Sebuah edit bekerja pada tepat satu gambar sumber: entah gambar yang sudah ada di percakapan — dilampirkan sebelumnya, atau dibuatkan untuk Anda — atau satu yang dilampirkan pada pesan yang sedang Anda kirim sekarang. Tidak ada yang ditarik dari luar utas, dan jalur pengeditan tidak pernah diam-diam menggabungkan dua gambar. Kalau maksud Anda butuh elemen dari lebih dari satu gambar — busana dari foto A pada orang di foto B — itu penggabungan, dengan bentuk prompt berbeda yang menyebut peran tiap gambar secara berurutan.
Tindak lanjut dan gambar relevan yang paling baru
Begitu sebuah gambar ada di percakapan, tindak lanjut singkat bekerja seperti yang Anda harapkan. "Bikin lebih gelap." "Sekarang coba saat matahari terbenam." Semua itu diselesaikan terhadap gambar relevan yang paling baru di utas — biasanya hasil yang baru saja Anda terima — sehingga rangkaian instruksi kecil berperilaku seperti tumpukan edit. Tiga konsekuensinya:
- Beriterasi selangkah demi selangkah. Setiap tindak lanjut adalah render ulang penuh lagi, jadi "bikin lebih gelap dan ganti mantelnya dan turunkan kameranya" adalah tiga edit yang berebut satu proses. Kirim tiga pesan; berhenti di mana pun yang Anda suka.
- Waspadai kemerosotan antargenerasi. Simpangan kecil menumpuk; pada edit keenam berturut-turut, sebuah wajah bisa jauh dari aslinya meski tak ada satu langkah pun yang terlihat salah. Saat Anda menyadari penyimpangannya, berhenti menambal — lampirkan ulang berkas aslinya dan tulis satu instruksi gabungan yang mengkodekan semua yang sejak itu Anda sadari Anda inginkan.
- Di utas yang panjang, jadilah eksplisit. "Pakai foto pantai yang saya lampirkan tadi, …" menghilangkan ambiguitas saat ada beberapa gambar sekaligus.
Kartu konfirmasi adalah kesempatan terakhir Anda menambahkan jangkar
Anda meminta dengan bahasa sehari-hari, dalam bahasa apa pun yang Anda pakai. Shannon memutuskan bahwa sebuah operasi gambar sedang diminta, menulis sendiri instruksi finalnya dalam bahasa Inggris, dan menampilkannya kepada Anda di sebuah kartu konfirmasi sebelum apa pun dirender. Tidak ada yang dihasilkan dan tidak ada yang ditagih sampai Anda mengonfirmasi. Baca kartu itu — di sanalah Anda menangkap klausa pertahankan yang hilang sebelum mengeluarkan biaya apa pun.
Dua perilaku terkait: Shannon tidak pernah membuat gambar tanpa diminta — sapaan, pertanyaan, atau foto yang dilampirkan sambil lalu tidak memicu operasi gambar. Dan meminta Shannon sekadar melihat sebuah gambar — mendeskripsikannya, membaca teks di dalamnya, menjelaskan kenapa komposisinya kurang jalan — adalah pekerjaan visi biasa, bukan pembuatan gambar, dan tidak menambah biaya. "Apa yang akan kamu ubah dari foto ini?" adalah saran gratis; menindaklanjutinya barulah edit.
06Rasio aspek diwarisi, secara otomatis
Gambar hasil edit kembali dengan rasio aspek yang sama dengan sumbernya. Anda tidak memilihnya dan Anda tidak perlu: potret 4:5 tetap 4:5, still 16:9 tetap 16:9, tangkapan layar ponsel yang bentuknya aneh tetap dengan proporsinya. Edit yang diam-diam membingkai ulang gambar Anda bukanlah edit — itu krop plus tebakan tentang apa yang ada di luar batas aslinya.
Itu perbedaan nyata dari dua jalur lainnya. Text-to-image meminta Anda memilih dari square (default), portrait, landscape, wide (sinematik), dan tall (poster dan wallpaper), dan permintaan eksplisit selalu menang; penggabungan membiarkan Anda memilih kanvas baru, karena tidak ada satu sumber tunggal untuk diwarisi. Jadi kalau Anda butuh bentuk yang berbeda, itu bukan edit — mengubah foto produk 1:1 menjadi banner 16:9 berarti mengarang piksel yang tidak pernah difoto. Lakukan itu dengan sengaja, dengan membuat gambar baru atau menggabungkan ke kanvas baru.
07Tidak ada pembuatan video
Dinyatakan terang-terangan, karena banyak yang bertanya
Shannon tidak menghasilkan video dan tidak menganimasikan gambar. Tidak ada jalur image-to-video, tidak ada "bikin foto ini bergerak", tidak ada loop, tidak ada cinemagraph. Ini bukan kemampuan yang sedang pratinjau atau segera hadir — ia tidak ada di dalam produk, dan tidak ada apa pun di halaman ini yang boleh dibaca sebagai isyarat sebaliknya.
Yang Shannon 3 lakukan dengan gambar tepat tiga hal: membuat gambar baru, mengedit satu gambar yang sudah ada, dan menggabungkan dua gambar atau lebih menjadi satu. Semua isi halaman ini berada di dalam yang kedua.
Layak disebut dua kali, karena "editor gambar AI" dan "generator video AI" sudah jadi bertetangga di benak orang, dan alat yang dengan senang hati mengatur ulang cahaya foto Anda terasa seharusnya cuma sejauh satu tombol dari menggerakkannya. Bukan begitu — dan Anda sebaiknya tahu itu di menit pertama, bukan di menit kesepuluh.
08Kenapa tanpa sensor lebih penting untuk pengeditan daripada pembuatan
Editor berfilter gagal dengan cara yang berbeda dari generator berfilter, dan biasanya lebih parah. Generator berfilter menolak prompt Anda; Anda tulis ulang dan coba lagi. Editor berfilter bisa menolak gambar sumbernya sendiri, sebelum membaca satu kata pun instruksi Anda. Unggah foto luka klinis untuk laporan kasus dan ia ditolak di pintu masuk. Unggah foto perang bersejarah untuk memperbaiki lipatannya, dan senapan di dalam bingkai mengakhiri percakapan. Pekerjaan yang sah, penolakan kategoris, tanpa tulisan ulang yang bisa menolong.
Shannon menjalankan jalur gambar tanpa filter konten pada keluarannya dan tanpa lapisan penolakan pada model yang menulis instruksinya. Itulah yang membuat pekerjaan biasa ini mungkin dilakukan:
- Seni telanjang dan studi figur — retouch, pengaturan ulang cahaya, dan perubahan gaya untuk seniman dan fotografer yang bekerja dengan subjek dewasa yang menyetujuinya.
- Ilustrasi medis dan forensik — citra klinis yang dibersihkan untuk bahan ajar, laporan kasus, dan pekerjaan rekonstruksi yang ditolak editor arus utama begitu dilihat.
- Gambar riset keamanan — tangkapan layar, foto keamanan fisik, dan dokumentasi perangkat keras untuk program kesadaran phishing dan pelaporan red team.
- Kekerasan dalam fiksi — seni produksi film, gim, dan komik yang memang menjadikan luka atau senjata sebagai pokok bahasannya.
- Satire politik dan ilustrasi editorial — berabad-abad sejarah di belakangnya, nyaris nol dukungan di perkakas berfilter.
- Pekerjaan merek dan rupa oleh pemegang haknya — foto produk Anda sendiri, penataan logo, dan potret, serta arsip keluarga yang sulit, tanpa perlu berdebat dengan pengklasifikasi soal boleh atau tidaknya.
Tanpa sensor bukan berarti tanpa tanggung jawab. Shannon dioperasikan oleh Shannon Lab LLC (New Mexico, AS) di bawah Kebijakan Penggunaan yang Bertanggung Jawab yang dipublikasikan, dan di sanalah batas-batas sebenarnya berada — batas soal hukum dan bahaya, bukan soal ketidaknyamanan sebuah pengklasifikasi terhadap foto luka. Absennya penolakan refleks adalah pernyataan tentang alatnya, bukan tentang tanggung jawab Anda atas apa yang Anda buat.
09Di mana API cocok — dan di mana tidak
Ini belokan salah yang umum bagi pembaca yang datang dari pencarian API. Pembuatan dan pengeditan gambar terjadi di aplikasi chat Shannon, bukan di API. Ketiga dialek /v1 — /v1/chat/completions (bentuk OpenAI), /v1/messages (bentuk Anthropic), dan /v1/responses, semuanya streaming, semuanya di model yang sama — melayani teks dan visi. Visi berarti model membaca gambar yang Anda kirim: mendeskripsikannya, mentranskripsi teks, menganalisis grafik. Itu tidak berarti mereka menghasilkan atau memodifikasi gambar.
Meski begitu tetap ada pola yang berguna: visi plus model teks tanpa sensor adalah asisten penulis instruksi yang kuat. Kirim gambar sumber Anda ke API, minta ia mendeskripsikan apa yang ada di bingkai dan menyusun draf instruksi berjangkar yang menyebut perubahan dan jangkarnya, lalu jalankan instruksi itu di chat — ia menangkap jangkar-jangkar yang tadinya akan Anda lupakan. Bentuk permintaan dan responsnya ada di dokumentasi API.
10Pertanyaan yang sering diajukan
Apa itu editor gambar AI tanpa sensor?
Editor yang menerima sebuah gambar yang sudah ada plus instruksi dalam bahasa sehari-hari, lalu mengembalikan gambar hasil editnya, tanpa filter konten pada keluaran dan tanpa lapisan penolakan pada model yang menulis instruksinya. Ia berjalan di klaster GPU kami sendiri di dalam aplikasi chat Shannon, jadi pekerjaan yang ditolak editor berfilter — retouch seni telanjang, ilustrasi medis dan forensik, gambar riset keamanan, kekerasan dalam fiksi, satire politik — dikerjakan, bukan ditolak.
Kenapa wajahnya berubah padahal saya cuma minta ganti latar belakang?
Karena edit berbasis instruksi membangkitkan ulang seluruh bingkai dengan syarat gambar sumber Anda, bukan hanya area yang Anda bayangkan — apa pun yang tidak Anda sebut sebagai tak berubah bebas melenceng. Perbaikannya adalah penjangkaran: tambahkan klausa pertahankan seperti "pertahankan wajah, gaya rambut, pose, dan pakaian persis sama, sudut kamera dan kropnya juga sama". Menyebutkan bagian yang tidak berubah adalah tuas kualitas terbesar yang Anda punya.
Apakah edit gambar Shannon mendukung negative prompt?
Ya. Berbeda dengan text-to-image yang sama sekali tidak menerimanya, jalur edit dan jalur penggabungan multi-gambar sama-sama mendukungnya. Pakai untuk artefak yang tidak diinginkan — jari berlebih, teks melengkung, pagar yang terduplikasi, tekstur meleleh, kulit plastik, watermark — alih-alih menulis "tanpa X" di dalam instruksi. Keputusan soal isi gambar tempatnya di instruksi, dinyatakan secara positif; penekanan artefak tempatnya di negative prompt.
Bisakah Shannon menganimasikan gambar saya atau mengubahnya jadi video?
Tidak. Shannon tidak menghasilkan video dan tidak menganimasikan gambar. Tidak ada jalur image-to-video dan tidak ada yang sedang diumumkan. Shannon 3 membuat gambar baru, mengedit satu gambar yang sudah ada, atau menggabungkan dua gambar atau lebih menjadi satu — tiga hal itu saja, tidak lebih.
Berapa banyak gambar sumber yang dipakai satu edit?
Tepat satu: entah gambar yang sudah ada di percakapan, atau satu yang Anda lampirkan pada pesan saat ini. Kalau elemennya harus datang dari dua gambar atau lebih — busana dari satu foto dipasang ke orang dari foto lain — itu penggabungan, bukan edit, dan sebaiknya Anda menyediakan gambar aslinya alih-alih menggambarkan yang kedua dengan kata-kata.
Apakah saya perlu menggambar mask atau memakai inpainting?
Tidak. Tidak ada kuas, laso, atau lapisan mask. Anda menjelaskan perubahannya dalam satu kalimat dan areanya disimpulkan dari bahasa Anda, dan karena itulah kata benda yang presisi penting: "mobil perak yang terparkir di sebelah kanan" jauh lebih tepat sasaran daripada "benda itu". Itu membuat Shannon jadi alternatif inpainting tanpa sensor yang praktis bagi orang yang mau hasilnya tanpa kerja seleksi.
Bisakah saya mengedit gambar lewat API Shannon?
Tidak. Pembuatan dan pengeditan gambar ada di aplikasi chat Shannon. Dialek /v1 — /v1/chat/completions, /v1/messages, dan /v1/responses — melayani teks dan visi: mereka membaca dan menganalisis gambar yang Anda kirim, tapi tidak membuat atau mengeditnya. Alur kerja yang umum adalah meminta visi lewat API menyusun draf instruksi berjangkarnya, lalu menjalankan editnya di chat.
Edit gambar tanpa berdebat dengan filter
Lampirkan foto, tulis satu kalimat, sebutkan apa yang harus tetap.
Mulai Mengedit Baca Dokumentasi APIGambar dirender di klaster GPU kami sendiri · tidak ada yang dirender atau ditagih sampai Anda mengonfirmasi kartunya
Shannon AI dioperasikan oleh Shannon Lab LLC, New Mexico, AS. Pembuatan, pengeditan, dan penggabungan gambar adalah fitur aplikasi chat dari Shannon 3; API /v1 hanya melayani teks dan visi. Tidak ada pembuatan video di dalam produk. Pengeditan menerima tepat satu gambar sumber dan mewarisi rasio aspeknya. Penggunaan jalur gambar tanpa sensor diatur oleh Kebijakan Penggunaan yang Bertanggung Jawab.