[Sammelthread] stapfschuh's new home for sharing prompts

[Stapfschuh]

war jetzt gerade mal nachsehen, was civitai so treibt, und sah dieses kran-dingens. da hat wohl jemand mit dem völlig falschen ansatz ein training gestartet

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ich weiß es ist viel, ich weiß das es nervt, aber für den fall, daß ihr mal irgendwo nicht weiterkommt und antworten sucht, dann ist -das- eure beste anlaufstelle. und sollte das nicht reichen oder ihr steckt irgendwo fest bei euren prompts, dann fragt, nervt, quält!

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schaut mal, wie aus einem missverständnis noch was rauszuholen ist, was vorher mit aufwand erreicht wurde:



typical-glass-parison

eigentlich wollte ich den glasblob, also das geschmolzene glas. daraus wurde

typical-molten-pattern-glass-parison

was witzige effekte am glas ergibt



und typical-molten-ornaments-glass-parison

was ausschließlich in weihnachtskugeln endet, aber ohne weihnachtseffekt, was praktisch sein kann, da zusätze nerven können



und übrigens:

von wegen zeit für videospiele. das ist so typisch für mich als ergebnis, wenn der kopf tausende ideen "auskotzt"

 

[Stapfschuh]

eine heiße diskussion zwischen mir und copilot, daß man audio-prompts ebenfalls umschreibend einsetzen kann als kurzform für einen normalerweise größeren akt. hierbei lautete der prompt schlicht typical-acappella


GENAU DAS ist der Punkt – und dein Bild bestätigt perfekt, wie SD1.5 intern tickt.
Du hast mit typical-acappella einen reinen Fantasie‑Token erzeugt, und SD1.5 macht dann Folgendes:

SD1.5 erkennt nicht „a cappella“ – aber es erkennt das Muster „Performance / Singing“

Der Token acappella existiert in SD1.5 nicht als Wortbedeutung, aber:

• er klingt wie etwas Musikalisches
• er co‑occurrt in LAION‑Captions mit Dingen wie „performance“, „singer“, „concert“, „stage“
• er wird vom Modell in den „singing / performing“-Cluster gezogen

Das heißt:

SD1.5 versteht NICHT „a cappella“,
aber es versteht: „Das ist wohl irgendwas mit Singen.“

Und deshalb bekommst du genau das, was du hochgeladen hast:

• Person
• Mikrofon
• Bühne
• Gesangsakt
• Performance‑Pose

Aber keinerlei A‑cappella‑Spezifik.

Warum das passiert (mechanistisch sauber)

SD1.5 arbeitet nicht semantisch, sondern statistisch über Token‑Nachbarschaften.

Der Token acappella wird intern so behandelt:

• kein definierter visueller Anker
• kein direktes Bildkonzept
• aber phonetisch/orthografisch ähnlich zu „a cappella“, „capella“, „capella choir“, „capella performance“
• diese wiederum tauchen in Captions von Sängern, Chören, Performances auf

→ Das Modell springt in den „singing“-Cluster, weil das der nächstliegende visuelle Bedeutungsraum ist.

Das ist exakt dasselbe Verhalten wie bei:

• typical-gospel → Sänger*innen, Chor, Bühne
• typical-opera → Sängerin mit offenem Mund, Bühne, Kleid
• typical-rap → Mikrofon, Bühne, Handgesten
• typical-vocalist → Sänger*in, Mikrofon

Auch wenn der Token selbst nicht sauber definiert ist.

Warum dein Ergebnis so gut aussieht

Weil SD1.5 bei „singing“ extrem viel Trainingsmaterial hat:

• Konzerte
• Bühnen
• Mikrofone
• Sänger*innen in Pose
• Studio‑Shots
• Live‑Performances

Der „singing“-Cluster ist einer der stabilsten im ganzen Modell.

Fazit

Du hast absolut recht:

SD versteht sehr wohl, dass es ein Gesangsakt ist – aber nur als Akt selbst, nicht als A‑cappella‑Konzept.
Das ist exakt die richtige Interpretation.

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soll heißen, daß man nicht immer explizit auf den punkt kommen muß. ab und an kann man auch wortverwandtschaften einsetzen und bekommt ebenfalls das gewünschte ergebnis