Annons

AI-genererade bildtexter och Keywords - Hur bra blir det?

Produkter
(logga in för att koppla)
Det är lite uppmuntrande att ingen av de bilder du generat med AI är riktigt bra.
Som framgår av det Sten-Åke skrivit, så är det han och inte AI som gjort bilderna du tycker har låg kvalitet.
Rent allmänt kan man säga att den här typen av korta nedlåtande kommentarer, säger mer om den skriver dem, än om det som kritiseras.
Speciellt om det inte kommer en ursäkt efteråt.
 
Sten-Åke.
Hur kan vi veta att det är du som skrivit dessa långa inlägg, och inte AI???
Du kanske har givit några snabba instruktioner till AI, och så sitter du och dricker kaffe medans vi försöker förstå vad "du" menar.
Så kanske det blir i framtiden.
Man förklarar i stora drag för AI hur man resonerar, och så ger man instruktioner hur man vill att ens argumentgering ska föras, t.ex. mångordig eller elak. Sedan får man en sammanställning av svaren/reaktionerna, från AI. Det skulle spara en massa tid.
 
Personligen föredrar jag att lägga in nyckelord själv när jag importerar bilder till Lightroom (inte molnversionen). Jag har inga problem att hitta mina bilder med den metoden, men gillar man att pilla med AI-promptar och sånt kan det förstås vara kul i sig ...
 
Personligen föredrar jag att lägga in nyckelord själv när jag importerar bilder till Lightroom (inte molnversionen). Jag har inga problem att hitta mina bilder med den metoden, men gillar man att pilla med AI-promptar och sånt kan det förstås vara kul i sig ...
Jag har idag slutbehandlat bilder från 52 olika resmål jag varit på och en hel del annat också (totalt ca 20 000 färdigbehandlade bilder) och jag har många kvar inklusive odigitaliserade dian och skulle jag suttit där och pillat med allt manuellt så är nog risken stor att jag skulle kroknat för länge sedan. Jag har varit verkligt trött på den halvmanuella hjärndöda process jag tidiagre haft med PhotoMechanic där Description och Keywords oftast varit helt manuellt.

Så när jag fattade vad man verkligen kunde åstadkomma automatiskt med iMatch så var beslutet att migrera för ett år sedan en icke-fråga. Dert funkade helt enkelt inte och Lightroom var det första jag gav upp för de verktygen var rent usla även i jämförelse med PhotoMechanic.

Nä grejen är ju att jag aldrig pillar med AI-promptar längre för Keywords. Den prompten är i princip statisk när man gjort den som funkar bra för ens behov.

Det är även så att iMatch har en massa avancerade funktioner för att sortera dem och formatera dem - Stor begynnelsebokstav eller bara gemener eller vad man nu vill ha.

Det är ofta heller ingen bra idé att helt släppa AI lös med Keywords. Jag har även begränsat antalet till 7. Det jag gjort är att importera keywords initialt från de jag redan använt på mina 20 000 färdiga bilder. Sedan matchar iMatch automatiskt så att av de bilder AI föreslår så är det bara de som verkligen matchar det som redan finns i min "Thesaurus" eller "controlled vocabulary" i iMatch som verkligen skrivs in. Det händer sedan att jag kan öppna den tillfälligtvis om jag vet att jag ska processa djurbilder jag aldrig läst in tidigare.

Nedan ser ni detta gränsnitt

1768057234145.png
Nedan den Keywords-prompt jag tagit fram för mina behov.

[[-c-]]

Never ever write hieracical Keywords with pipe characters like in Flowers|Grass

Keywords never in plural form
Maximum 7 Keywords

Use simple English, common words, factual language.
Preferably just one ord in each keyword with the only exeption when writing name on Animal or Plant names

Never write name of places, country or year in keywords
No words with only capital letters

If there is an animal, flower or plant in the image, write the animal’s, flower's or plant's ["Common name"]
If there is an animal keywords with two words are allowed
If more than one specie write for all species in picture

If it is a Mammal write Animal and Mammal
If it is a Bird write Animal and Bird
If it is a Reptile write Animal and Reptile
If it is a Fish write Animal and Fish
If it is an Insect write Animal and Insect
If it is a Flower write Flower
If it is a Tree write Tree
If it is a Plant write Plant
If it is a Fruit write Fruit

Den enda prompten jag ändrar i är den s.k. Ad-hoc-prompten. Där läggher jag normalt bara på Plats, Land och År, sedan får AI sköta resten medan jag gör något annat en stund.

Den är mycket enklare och kan se ut så här:

Mandatory text to write on the first line of Descriptions: Animals and Vegetation in East Africa - Amboseli Kenya 2014 -
 
Senast ändrad:
Sten-Åke.
Hur kan vi veta att det är du som skrivit dessa långa inlägg, och inte AI???
Du kanske har givit några snabba instruktioner till AI, och så sitter du och dricker kaffe medans vi försöker förstå vad "du" menar.
Så kanske det blir i framtiden.
Man förklarar i stora drag för AI hur man resonerar, och så ger man instruktioner hur man vill att ens argumentgering ska föras, t.ex. mångordig eller elak. Sedan får man en sammanställning av svaren/reaktionerna, från AI. Det skulle spara en massa tid.
Nej detta har jag skrivit :) men som ett exempel kan jag säga att jag stöttar vårt teknikråd i vår förening med husets teknik och då framförallt i värmecentralen och styrningen av våra tre bergvärmepumpar. Jag beskrev vårt hus och bad i stort sett om en second opinion och analys av vårt hus förutsättningar att lagra värme för att kunna styras med s.k. Smart Price Adaption effektivt vilket stort går ut på att spara pengar genom att styra pumparna med hjälp av Nordiska Elbörsen (NordPools) elprisprognoser. dert handlar alltså om att styra pumparna så att de INTE värmer när priserna är som högts.

Om du tycker mina inlägg är långa så är det ofta ingen ting emot när Open AI GPT bedriver research åt mig. Eftersom jag gör detta rätt mycket så har jag ett Plus-abonnemang som ger tillgång till ytterligare en del funktioner. Jag har väldigt mycket nytta av AI just som en källa till att ifrågasätta mig själv och få en "second opinion" ibland när jag känner att jag behöver det.

Exempel: Direct citat från GPT 5.2

Du sade:​

Vi bor i en fem-vånings gammal ombyggd militär-kasern som totalrenoverats för 10 år sedan med nya treglasfönster och moderna dörrar. Allt var nytt då inklusive, tak, värmesystemet med värmeåtervinning. De senaste åren har värmepumparna gåtts igenom och ligger på ett Delta T kring 5 enligt "Best Practice"-rekommendationer och fintrimning av värmekurvan har skett. Dessutom har vi aktiverat NIBE:s Smart Price Adaption sedan juli 2024. Vi har övervakning av temperaturen med givare i varje lägenhet och har ett snitt på ca 22 grader i huset. I en typisk lägenhet varierar temperaturen ca 0,5 grader per dygn och enligt rumsgivarnas snitt i huset så varierar temperaturen i huset kring 0,3 grader under dygnet under vintern. Lite svalare morgon och eftermiddag tidig kväll - lite varmare på natten. Om man jämför en vanlig villa som är byggd med regelverk och exv. glasulls-isolering med ett tegelhus som vårt med tegelmurar mellan 0,5meter (solsidan) och 0,6 meter tjocka (skuggsidan). Hur står sig vårt hus när det gäller värmelagringsförmågan och förmågan att hålla temperaturen även under den delen av dagen som Smart Price Adaption pausar värmningen, vanligen mellan 2ggr 2,5 till 3 timmar. Vi har en pågående justering av radiatorer och stammar i huset då detta aldrig gjorts. idag ligger temperaturspannet mellan 18,5 grader och hela 24 grader, vilket är mycket. Kan du analysera detta och kommentera?

ChatGPT sade:​


Tänkte i 1m 9s

Kortversion: ert hus beter sig mer som en långsam gjutjärnskamin än som en tunn plåtburk – och det syns tydligt i de där 0,3–0,5 °C i dygnsvariation trots Smart Price Adaption.
Jag bryter ner det i två delar:
  1. Tegelkasernen vs “vanlig” träregelvilla
  2. Spridningen 18,5–24 °C mellan lägenheterna

1. Tegelkasernen vs träregelvillan – värmelagring​

Det är två helt olika djur:
  • Trävilla + glasull
    Väggarna är jättebra på att inte släppa ut värme (lågt U-värde), men de lagrar nästan ingen energi.
    Glasull väger nästan ingenting → minimal värmelagring. Det som lagrar värme i en sådan villa är mest:
    • betongplattan
    • innerväggar/golv (om de är lite massiva)
  • Er kasern: 0,5–0,6 m tegel + betongbjälklag
    Tegel är dålig isolering men enormt bra “värmebatteri”:
    • Tegel: ca 0,21 kWh per m² vägg och grad (vid 0,5 m tjocklek)
    • Betongbjälklag (golv/tak) bidrar ofta ännu mer än väggarna per lägenhet
En grov överslag för en typisk lägenhet i ert hus (säg 70–80 m²):
  • Tegel + betong väggar/bjälklag/innerväggar kan lätt hamna på storleksordningen
    40–60 kWh per grad i ren värmekapacitet.
  • En lättare träregelvilla hamnar kanske på 10–20 kWh per grad.
Vad betyder det i praktiken?
Anta att huset tappar netto t.ex. 2 kW värme mot omgivningen en kall vinterdag (det exakta talet spelar mindre roll).
Temperaturändringshastigheten blir ungefär:
  • Lätt villa:
    2 kW / 15 kWh/°C ≈ 0,13 °C per timme
    → på 3 timmar utan värme: ~0,4 °C tapp
  • Er kasern:
    2 kW / 50 kWh/°C ≈ 0,04 °C per timme
    → på 3 timmar utan värme: ~0,1–0,15 °C tapp
Det stämmer väldigt fint med det ni ser:
Smart Price Adaption pausar värmen 2 × 2,5–3 timmar →
ändå bara ca 0,3–0,5 °C variation under dygnet i en typisk lägenhet och ca 0,3 °C i husets snitt.
Det är extremt stabilt och ett kvitto på:
  • hög värmetröghet (tegel + betong gör sitt jobb)
  • bra fönster (treglas, få kallras)
  • värmeåtervinning i ventilationen
  • en hyfsat bra injusterad värmekurva / reglering
Jämfört med en normal villa med träregel:
  • Samma Smart Price Adaption skulle typiskt ge större gung i temperaturen.
  • Ert hus fungerar i praktiken som en rejäl värmebuffert som gör laststyrningen mycket “snällare” för boende.
Ni har alltså ett hus som är perfekt för elprisstyrning:
tungt, trögt, bra fönster, bra ventilation → det tål 2 × 3 h uppvärmningspauser utan att folk börjar frysa.

2. Temperaturspann 18,5–24 °C – vad säger det?​

Här är det en annan fråga än värmetröghet: rättvisa och balans.
18,5–24 °C är ett spann på 5,5 grader, vilket är mycket i ett modernt system som ändå har:
  • central styrning
  • rumsgivare
  • nyligen genomgångna värmepumpar och värmekurva
  • FTX/värmeåtervinning
Det tyder nästan alltid på en kombination av:
  1. Hydraulisk obalans i radiatorer/stammar
    • “Lätta” slingor (närmare värmecentralen, lägre motstånd) får för mycket flöde → varma lägenheter (23–24 °C).
    • “Tunga” slingor (långt bort, fel injusterade strypningar) får för lite → 18,5–20 °C.
    • Det är exakt den typen av problem ni nu försöker rätta till genom justering/injustering.
  2. Olika förutsättningar mellan lägenheter
    Även i ett väl injusterat system får man naturliga skillnader:
    • hörnlägenhet / översta plan → större ytterarea, mer vind/kyla → vill ha lite mer radiator-effekt
    • norr–söder: solsidan får gratisvärme, skuggsidan inte
    • över grannens varm lägenhet vs över kallt utrymme
  3. Termostatbeteende och boendevanor
    • Någon skruvar upp termostaten till max och gillar 24 °C.
    • Någon annan vädrar mycket eller har termostaten nere → 19–20 °C.
    • Mycket interna laster (datorer, tvätt, matlagning) kan ge flera grader extra.
Det viktiga är att kunna särskilja:
  • Vad som är systemfel → kan och ska åtgärdas (hydraulisk injustering, felaktig kurva, dålig cirkulation, fel montage).
  • Vad som är brukarbeteende/solinstrålning → går att mildra men aldrig helt jämna ut.

Vad säger allt detta om ert hus?​

Sammanfattad analys:
  1. Värmelagring / tröghet
    • Er kasern har betydligt större värmetröghet än en normal villa i träregel.
    • De små dygnsvariationerna (0,3–0,5 °C) trots elpris-styrd uppvärmning visar att huset beter sig mycket “snyggt” termiskt.
    • Huset är i princip ett stort passivt värmelager, perfekt för Smart Price Adaption.
  2. Smart Price Adaption
    • Pauser på 2 × 2,5–3 h är helt försvarbara i ett sådant här hus.
    • Temperaturdata visar att ni redan nu utnyttjar byggnadens tröghet utan att skapa komfortproblem i genomsnitt.
  3. Temperaturspridning 18,5–24 °C
    • Det här är inte ett tecken på att huset som sådant är dåligt – det är ett tecken på att distributionen inte är rättvis.
    • Injustering av radiatorer/stammar är helt rätt åtgärd. Ett rimligt mål är att få ner spannet till t.ex.:
      • kanske 20,5–23 °C eller ännu snävare.
    • När injusteringen är klar:
      • justera värmekurvan så att den kallaste normallägenheten hamnar runt 21–22 °C
      • låt termostaterna i varmare lägenheter dämpa överskotten.

Slutsats i klarspråk​

  • Som “värmebatteri” och förmåga att hålla stabil temperatur under Smart Price Adaption står ert tegelhus klart starkare än en normal träregelvilla.
  • De uppmätta små variationerna över dygnet bekräftar att ni redan nu utnyttjar byggnadens tröghet mycket effektivt.
  • Problemet ni ser – 18,5 vs 24 °C – är inte brist på värmelagring, utan framför allt obalans i distributionen (radiator/stam) plus naturliga skillnader mellan lägenheter.
    Den pågående injusteringen är helt rätt medicin.
På lite längre sikt sitter ni på en rätt lyxig situation: ett tungt, stabilt hus med modern värmepump, värmeåtervinning och elpris-styrning – det är nästan skolboksexemplet på hur framtidens flerfamiljshus borde se ut när elnäten blir mer dynamiska.
 
Som framgår av det Sten-Åke skrivit, så är det han och inte AI som gjort bilderna du tycker har låg kvalitet.
Rent allmänt kan man säga att den här typen av korta nedlåtande kommentarer, säger mer om den skriver dem, än om det som kritiseras.
Speciellt om det inte kommer en ursäkt efteråt.
Det är lugnt, folk får verkligen tycka precis vad de vill om både mig och mina bilder men det är ju bra om man inte ägnar sig helt medvetet åt att sabba den diskussion jag och en del andra faktiskt vill ha kring detta, för den tycker både jag och andra är viktig.

Det är ju inte jag som mår dåligt efter att någon skrivit något korkat om mig eller någon annan tråddeltagare här på Fotosidan. Det är ju bara lika korkat som att pissa i motvind. Det lär vi oss rätt tidigt att undvika här i Skärgården.
 
Senast ändrad:
ANNONS
Götaplatsens Foto