PixAI的創新創作研究 – 獲獎名單公布

上個月，我們邀請了各位社群成員在PIxAI官方reddit頻道提交自己最狂熱、最有創意，且以數據為導向的PixAI創作技巧研究作品。我們收到了各式各樣實驗性深度研究，包括跨模型比較、提示詞理論研究，以及漫畫製作過程等。

今天我們十分高興在此正式公布得獎作品，同時對PixAI社群做出傑出貢獻的優秀作品進行表彰。

以下每位入選的得獎者將獲得200,000 PixAI點數，並且他們的指南將在接下來的幾天內發佈於PixAI官方幫助頁面。

Winners

使用PixAI Reference Pro製作四格漫畫的實用創造流程 A Practical Workflow for Creating 4-Koma Manga Using PixAI Reference Pro

• 作者：u/Big_Department_4759
• 這篇指南提供了一個實用、結構化且圖文並茂的說明，展示了如何使用PixAI Reference Pro高效製作四格漫畫，內容同時以英文與日文撰寫。

13個PixAI預設模型在相同提示詞下的跨模型對比（初學者適用） Cross-Model Comparison of ALL 13 PixAI Preset Models Under Identical Prompts (For Beginners)

• 作者： u/yamada-taro-123
• 這份研究使用相同的提示詞將PixAI現有的13個模型包括SDXL與DiT模型進行並列橫向對比。目標是清晰地將每個模型的預設傾向和優勢進行可視化。對於初學者選擇模型來說，是非常實用的資源。

探尋非典型提示詞（詞庫外的提示詞活用技巧） The Search for Undictionaries (or the Fickle Art of Prompting Beyond the Thesaurus)

• 作者：u/EvelynHightower
• 這是一份達到提示詞鍊金術級別的深度研究，探討【非典型提示詞】現象的作品。本研究將教你如何使用不存在詞語來探尋潛在空間，創造出意想不到的視覺效果。

雙人構圖驗證與角色LoRA效果研究
Verification of Two-Character Composition & Character LoRA Effectiveness

• 作者：u/Virtual-Rice-4039
• 這是一份針對多角色構圖的結構化提示詞實驗。研究中介紹了提示詞中使用“BREAK”作為結構分隔符的辦法，確保各個角色屬性能被獨立解析，而不會互相混合。
  除了這份投稿外，u/Virtual-Rice-4039還提供了十多項其他測試與試驗。你可以在這裡查看完整的投稿集：here

佳作表彰

Tsubaki v1.1試驗留言串Tsubaki v1.1 Experiments Thread

• 作者：u/cleptogenz
• u/cleptogenz一直在為PixAI社群產出並整理實用資源，幫助大家更好地理解與利用PixAI的工具，掌握AI圖像生成技巧。
  在這個留言串中，他詳細列出了PixAI自研DiT模型Tsubaki v1.1的探索與教學指南。我們相信所有PixAI的使用者都能從u/cleptogenz 的出色資源中受益。

DaveYanakow的模型測試資料庫DaveYanakov’s Model Tests Archive

• 作者：DaveYanakov
• DaveYanakov 一直在系統性地建立一個結構化的模型範例圖像庫，使用簡短且可控的提示詞進行創作。