提示词有什么技巧

以下是一些常见的提示词技巧，可用于写施工方案： 类比：要求 AI 用类比或示例阐明概念，例如“请用一个类比解释施工中的关键技术”。 引述：要求包含专家的相关引言或陈述，比如“在施工方案中引用著名建筑专家的观点来支持关键施工步骤”。 幽默：表明是否应融入幽默，例如“在施工方案的安全注意事项部分加入一些幽默元素，以增强记忆”。 轶事：要求包含相关轶事，比如“在关于大型建筑施工的方案中，分享一则有趣的施工过程中的轶事”。 隐喻：鼓励使用隐喻使复杂观点更具亲和力，例如“在描述施工流程的复杂性时，用‘施工像搭积木一样需要有序进行’这样的隐喻”。 趣闻：鼓励包含有趣或令人惊讶的事实，比如“在谈论新型建筑材料时，分享一些有趣的材料特性的事实”。 关键词：列出需要包含的重要关键词或短语，例如“请在施工方案中包含‘施工进度’‘质量控制’和‘安全保障’”。 小贴士：鼓励 AI 分享与主题相关的小窍门和技巧，比如“分享几个关于提高施工效率的小贴士”。 保密性：说明保密要求或限制，比如“在施工方案涉及商业机密的部分，不要泄露相关信息”。 格式化：指定所需的格式元素（如标题、副标题、列表），例如“在写施工方案时，使用列表来呈现施工步骤”。 概括：要求对较长内容进行简要概括，比如“请为这个复杂的施工方案提供一个简短的概要”。 讲故事：要求使用讲故事或叙事技巧，例如“请用一个成功的施工案例故事来展示优秀的施工管理”。 优缺点：要求 AI 评估主题的优缺点，比如“分析这种新型施工方法的优缺点”。 利弊分析：要求对主题的利弊进行分析，例如“分析使用预制构件施工的利与弊”。 问题解决：要求针对特定问题提供解决方案或建议，比如“请提供几个有效的解决施工中遇到的技术难题的方法”。 最佳实践：要求 AI 提供关于某主题的最佳实践或指南，比如“请提供一份关于如何确保施工质量的最佳实践指南”。 时间线：要求 AI 提供事件或发展的时间线，比如“请为这个建筑项目的施工进程提供一个简要的时间线”。 行动呼吁：要求明确的行动呼吁或后续步骤，比如“在施工方案结尾提出具体的施工推进行动建议”。 分步指南：要求提供过程的分步指南或说明，比如“提供一个关于如何进行基础施工的分步指南”。 历史背景：要求考虑历史背景或背景，比如“在写关于高层建筑施工的方案时，谈论高层建筑施工的历史发展”。 对比：要求 AI 比较和对照不同的观点或概念，比如“请比较传统施工方法和现代施工方法的优缺点”。 敏感性：提及需要谨慎处理或避免的敏感主题或问题，比如“请谨慎讨论施工中的环保敏感问题”。 伦理考虑：提及要遵循的道德准则，比如“在施工方案中探讨施工过程中的伦理和道德问题”。 修订要求：提及修订或编辑指南，比如“请根据行业标准对施工方案进行编辑和修订”。 未来影响：鼓励讨论潜在的未来影响或趋势，比如“在谈论建筑施工技术的发展时，探讨其未来在城市建设中的应用前景”。 视觉元素：询问是否包括图表、图形或图像，比如“请在施工方案中包含相关的施工图纸和进度图表”。 截止日期：提及时间敏感回应的截止日期或时间范围，比如“请在一周内给我一份完整的施工方案”。 文化参考：鼓励包含相关的文化参考，比如“在关于古建筑修复的施工方案中谈论当地的建筑文化特色”。

以下是关于 SD 提示词的语法： 1. 多个提示词之间使用英文半角符号“,”分隔，例如：masterpiece,best quality,ultradetailed,illustration,closeup,straight on,face focus,1girl,white hair,golden eyes,long hair,halo,angel wings,serene expression,looking at viewer。 2. 一般而言，概念性、大范围、风格化的关键词写在前面，叙述画面内容的关键词其次，最后是描述细节的关键词。大致顺序为：。 3. 每个词语本身自带的权重可能不同，模型训练集中较多出现的关键词，输入一个词就能极大影响画面；较少出现的关键词，输入多个相关词汇对画面影响效果可能有限。提示词的顺序很重要，越靠后的权重越低。关键词最好具有特异性，措辞越具体越好，避免抽象和有解释空间的措辞。 4. 可以使用括号人工修改提示词的权重，例如： 将权重减少为原先的 25%。 5. 可以通过 Prompt Editing 使得 AI 在不同的步数生成不一样的内容，语法为：例如：a，100 步采样，一开始。提示词为：fantasy landscape with a mountain and an oak in foreground shoddy 在第 25 步后，提示词为：fantasy landscape with a lake and an oak in foreground in background shoddy 在第 50 步后，提示词为：fantasy landscape with a lake and an oak in foreground in background masterful 在第 60 步后，提示词为：fantasy landscape with a lake and an oak in background masterful 在第 75 步后，提示词为：fantasy landscape with a lake and a christmas tree in background masterful。 6. 提示词还可以轮转，比如：在第一步时，提示词为“cow in a field”；在第二步时，提示词为"horse in a field."；在第三步时，提示词为"cow in a field"，以此类推。 7. 交替词：in a field 可以支持多个词交替。 8. 可组合扩散（AND 语法）：a cat AND a dog 比如想画一个猫和狗的混合物种，每一个要混合的东西支持加权重，比如 a cat:1.2 AND dog AND a benguin:2.2。通过继续向总数添加更多提示,这可以方便地生成微调的递归变化,比如 log AND frog:0.13 AND yellow eyes:0.08 。 请注意，权重值最好不要超过 1.5。

以下是一些常见的 Prompts 提示词写作框架： 1. 情境：先描述所处的情境，明确要完成的任务，阐述采取的行动，最后说明期望得到的结果。 2. 假设情景：鼓励探讨假设性场景，例如“假设全球变暖持续恶化，我们需要采取哪些措施应对？” 3. 数据：鼓励使用统计数据或数据支持主张，比如“在关于电动汽车的文章中提供销售数据和环境影响数据。” 4. 个性化：根据用户偏好或特点要求个性化，像“请根据用户对喜剧电影的喜好推荐几部好看的电影。” 5. 语气：指定所需语气，如正式、随意、信息性、说服性，例如“请用正式语气编写一篇关于气候变化的文章。” 6. 格式：定义格式或结构，如论文、要点、大纲、对话，比如“请为我提供一个关于健康饮食的要点清单。” 7. 限制：指定约束条件，如字数或字符数限制，例如“请提供一个关于太阳能的 100 字简介。” 8. 引用：要求包含引用或来源以支持信息，比如“请在关于全球变暖的文章中引用权威研究。” 9. 语言：如果与提示不同，请指明回应的语言，例如“请用法语回答关于巴黎旅游景点的问题。” 10. 反驳：要求解决潜在的反驳论点，比如“针对抵制疫苗接种的观点提出反驳。” 11. 术语：指定要使用或避免的行业特定或技术术语，例如“请用通俗易懂的语言解释区块链技术。” 您可以根据具体需求选择适合的框架来编写提示词。如果您觉得这些框架过于复杂，还可以结合自己的生活或工作场景，想一个能帮助简单自动化的场景，比如自动给班级里的每个孩子起个昵称、自动排版微信群经常发的运营小文案、自动帮您安排周一到周日的减脂餐、帮您列一个清晰的学习计划等。

以下是一些关于 AI 提示词的免费学习课程： 1. 吴恩达和 OpenAI 合作推出的 Prompt Engineering（提示工程师）课程： 原版网址：https://www.deeplearning.ai/shortcourses/chatgptpromptengineeringfordevelopers/ B 站版本：【合集·AI Course哔哩哔哩】https://b23.tv/ATc4lX0 、https://b23.tv/lKSnMbB 翻译版本： 推荐直接使用 Jupyter 版本学习，效率更高：https://github.com/datawhalechina/promptengineeringfordevelopers/ 视频下载地址：https://pan.quark.cn/s/77669b9a89d7 OpenAI 开源了教程：https://islinxu.github.io/promptengineeringnote/Introduction/index.html 纯文字版本 2. 小七姐的 Prompt 喂饭级系列教程小白学习指南（五）： 如果学习提示词有具体小目标，如 AI 写作优化、职场提升效率等，需求不高，可不买贵的课程，考虑相关 AI 课，提示词作为工具掌握。 若为变现，先思考能力和资源优势，有清晰方案可深度学习，还能结识同行。 自学能力强，可不付费，多交流；自学能力不足且有清晰目的，建议选择靠谱课程系统化学习。 3. 藏经阁的个人专栏：

提示词是有规律可循的。 提示工程是人工智能领域中，特别是在自然语言处理和大型语言模型的上下文中一个相对较新的概念，它涉及设计和优化输入提示以引导 AI 模型生成特定类型的输出或执行特定的任务。提示工程的关键点包括精确性、创造性、迭代和上下文理解。提示词通常指直接输入到 AI 模型中的问题、请求或指示，是提示工程的一部分。 在 Stable Diffusion 中，Embedding 相当于提示词打包的功能，能把很多提示词汇总到一个文件里，负向提示词在某些情况下会有大量且固定不变的文本量，此时可使用打包好的负向提示词 Embedding，达到一词顶一百词的效果。 从应用者角度看，提示词应客观对待，它可能只是一个中间阶段。对于企业，追求稳定性和确定性，提示词可能并非可靠工具。提示词技巧具有阶段性和时效性，普通人不必花费过多时间，因为其变化很快。对于大部分人，追求所谓技巧可能意义不大。是否使用提示词框架，应视具体情况而定。

以下是一些与知识相关的提示词示例： 知识图谱自动生成：能够帮助使用者快速提升认知并帮助建立知识图谱，用户提供问题或指定领域，引导并带领用户进行深度分析。 知识探索专家（李继刚）：专门用于提问并解答有关特定知识点的 AI 角色，提出并尝试解答有关用户指定知识点的三个关键问题：其来源、其本质、其发展。

以下是关于 Recraft 使用技巧的相关内容： Recraft 是由 Recraft AI 推出的多功能人工智能图像生成与编辑工具，自 2022 年成立，总部位于伦敦，受到全球超过 150 万设计师的青睐，包括 Netflix、Airbus 等大型企业团队。 其具有以下卓越功能： 卓越的文本渲染：能将描述性文字精确转化为图像中的清晰文本，适用于品牌设计、广告文案和书籍封面等创意场景。 高级控制：提供多种风格控制功能，确保品牌在图像中的视觉一致性，并支持生成矢量图形，对设计行业友好。 多功能编辑：集成多种 AI 工具，包括擦除、修改、放大和背景去除，便于调整图像细节。 实时协作：无限画布功能支持多用户实时编辑，适合团队合作。 2024 年 10 月，Recraft 推出全新的 Recraft V3 模型，在 Hugging Face 的文本到图像生成基准测试中以 1172 分位居榜首，超越了 MidJourney 和 OpenAI 等，提升了图像生成的精度和速度，优化了生成内容的风格一致性与细节控制。 关于 Remix 的使用： 在使用 Remix 模式时，可以添加或删除参数，但必须使用有效的参数组合。比如将/imagine prompt illustrated stack of pumpkins version 3 stylize 10000 更改为 illustrated stack of pumpkins version 4 stylize 10000 会返回错误，因为 Midjourney Model Version 4 与 Stylize 参数不兼容。 只有通常影响变化的参数在使用 Remix 时才有效，如 Aspect Ratio、Chaos、Image Weight、No、Quality、Seed、Same Seed、Stop、Stylize、Tile、Video 等。使用 Remix 改变宽高比将会将图像拉伸，并不会扩展画布、添加丢失的细节或修复错误。 在 Udio 中： Udio 具有混音功能，混音是现有剪辑的微妙或不那么微妙的变化。要创建混音，首先选择适当的曲目（目前只能重新混合 30 首曲目），然后在曲目页面或上下文菜单中单击“重新混合”。 与标准创建模式相比，提示框中新增了一个区域。左侧与扩展模式的原始剪辑区域相同，右侧的滑块允许控制混音效果（方差）的强度。滑块在最左侧时，混音不改变原始音频，向右移动（设置滑块位置后单击“重新混合”）效果更明显，某些方面开始改变。强度低值主要影响细节，而保持原始的整体结构和和谐。强度高值会引入更显著的变化，滑块最右侧位置的结果与原始剪辑几乎没有相似之处。

以下是关于文生视频 prompt 写作技巧及为您生成的一个宠物做饭视频的文字 prompt 示例： 文生视频 prompt 写作技巧： 1. 明确视觉样式：要具体描述视频的视觉基调和风格，比如是想要现实的、电影的、动画的还是超现实的。对美学的描述越具体，生成的效果就越接近期望。 2. 考虑视觉风格创意：如电影感要注重戏剧性照明、镜头光晕和高对比度；逼真风格要追求自然光、清晰细节和逼真角色；动画风格可使用卡通、3D 动画或 2D 动画等术语；艺术风格可用印象派、极简主义或抽象等形容词来指导艺术方向。 宠物做饭视频的文字 prompt 示例：“创建一个 2D 动画、色彩鲜艳的视频，一只可爱的猫咪在厨房里熟练地烹饪美味的鱼餐，画面具有温馨的灯光和可爱的卡通风格。”

以下是关于豆包使用技巧的相关内容： Prompt 之术： 三板斧中的分配角色：“你是一个哲学家。” 不分配角色时，⇒角色模式，行为模式包括知识域、语言风格、决策倾向等。 给出示例：给我讲个笑话，如“小时候我家特别穷。有多穷呢？不管每次我生什么病，我妈都从抽屉里拿出风油精。” 不使用 Fewshots 时，⇒类比学习。 思维链⇒逻辑推理。 Prompt 之用： 豆包划词：包括场景一的翻译，如测试“cognitive distinguish”；场景二的汉语新解，如测试“奢华游戏”。 利用 AI 批量生成、模仿和复刻《小林漫画》： 扣子使用链接：https://www.coze.cn/s/iMCq73wp/ 批量生产图片：有相关视频演示

以下是为您制定的为期一个月的《通往 AGI 之路》学习规划： 第一周： 了解并选择感兴趣的学习小组，如 AI 音乐之路、关键词学社（AI 绘画）、SD 学社（AI 绘画）、AI 视频学社等。按照相应要求进群，如添加微信或飞书群，并备注相关信息。 第二周： 熟悉所选学习小组的活动规则和学习内容。 对于 AI 绘画相关的小组，开始学习相关软件的基本操作。 第三周： 积极参与小组活动，如根据关键词出图测试、案例实操等。 尝试将所学应用到实际操作中，如创建图像流智能体等。 第四周： 总结所学知识和实践经验。 巩固 AI 基本操作技巧，确保能够熟练运用。 在学习过程中，要注重学以致用，通过学习、分享不断填补知识的缝隙，成长进步。同时，要记住“少就是多”“先有个初识”“目录索引推荐”“兴趣最重要”“先动手”等学习要点，找到适合自己的学习路径。

写 prompt（提示）是一个关键步骤，决定了 AI 模型如何理解并生成文本。以下是一些编写 prompt 的技巧和建议： 1. 明确任务：清晰定义任务，如写故事时包含背景、角色和主要情节。 2. 提供上下文：若任务需特定背景知识，提供足够信息。 3. 使用清晰语言：用简单、清晰的语言描述，避免模糊或歧义词汇。 4. 给出具体要求：明确格式、风格等特定要求。 5. 使用示例：提供期望结果的示例，帮助模型理解需求。 6. 保持简洁：避免过多信息导致模型困惑。 7. 使用关键词和标签：有助于模型理解任务主题和类型。 8. 测试和调整：生成文本后检查结果，根据需要调整 prompt。 此外，还有“Fewshots”的技巧，即在写 Prompt 时，通过提供 1 3 个输入 输出示例，让 GPT 学到样本共性，提升输出结果质量。比如： 初始 Prompt： 你是一个优秀的翻译人员，你会把我说的汉字翻译成英文和日语，日语同时展示日语汉字和假名。不要有任何额外的解释说明。 输入:邻居 输出:Neighbor 输入:自行车 输出:Bicycle 结构化的 prompt 方法论中，结构化是对信息进行组织，使其遵循特定模式和规则，方便有效理解。常用模块包括： Role:<name>:指定角色让 GPT 聚焦对应领域输出。 Profile author/version/description:Credit 和迭代版本记录。 Goals:一句话描述 Prompt 目标，让 GPT 聚焦。 Constrains:描述限制条件，帮 GPT 剪枝。 Skills:描述技能项，强化对应领域信息权重。 Workflow:重点，希望 Prompt 按特定方式对话和输出。 Initialization:冷启动时的对白，强调重点。

以下是关于 Liblib 的生图技巧： Lora 模型地址： 原作者：C 站 DucK113 在线下载地址：https://civitai.com/models/802364/flux1orlabubulora 本地下载：file:flux_labubu.safetensors 使用方式： 方式一：Liblib 在线生图 方式二：本地 ComfyUI Flux + Lora 工作流，相关介绍可参考之前的作业：，工作流中涉及的主要模型网盘：https://pan.quark.cn/s/2797ea47f691 ，包括 FLUX.1schnell：https://huggingface.co/blackforestlabs/FLUX.1schnell/blob/main/flux1schnell.safetensors ，file:ae.safetensors ，file:clip_l.safetensors ，t5xxl_fp8_e4m3fn：https://huggingface.co/comfyanonymous/flux_text_encoders/blob/main/t5xxl_fp8_e4m3fn.safetensors Lora 效果提示词： Labubu，monkey Labubu,Chinese style 1cowboy,Labubu 简易上手教程： 简明操作流程： 定主题：确定生成图片的主题、风格和表达的信息。 选择 Checkpoint：根据主题选择贴近的模型，如麦橘写实、麦橘男团、墨幽人造人等。 选择 lora：寻找内容重叠的 lora 控制图片效果及质量。 设置 VAE：选择 840000 那一串。 CLIP 跳过层：设成 2。 Prompt 提示词：用英文写需求，使用单词和短语组合，用英文半角逗号隔开。 负向提示词 Negative Prompt：用英文写避免产生的内容，单词和短语组合，用英文半角逗号隔开。 采样方法：一般选 DPM++ 2M Karras，也可参考模型作者推荐的采样器。 迭代步数：选 DPM++ 2M Karras 时，在 30 40 之间。 尺寸：根据喜好和需求选择。 生成批次：默认 1 批。 概念与功能说明： 生图入口 1：网页顶部的右方有生图按钮，点击进入生图界面。 生图入口 2：点进模型广场上任意一个模型（checkpoint 或 lora），有立即生图按钮。 生图入口 3：点进任意一个模型下面的返图区，点开一张喜欢的图片，右侧有在线生成的按钮。点开之后可以选择自动复制所有设置，尝试复现图片。

以下是关于如何写好提示词的一些要点： 1. 明确任务：清晰地定义任务，如写故事时包含故事背景、角色和主要情节。 2. 提供上下文：若任务需特定背景知识，提供足够信息。 3. 使用清晰语言：尽量用简单、清晰的语言，避免模糊或歧义词汇。 4. 给出具体要求：如有特定格式或风格要求，在提示词中明确指出。 5. 使用示例：如有特定期望结果，提供示例帮助模型理解需求。 6. 保持简洁：提示词简洁明了，避免过多信息导致模型困惑。 7. 使用关键词和标签：有助于模型理解任务主题和类型。 8. 测试和调整：生成文本后仔细检查结果，根据需要调整提示词，可能需多次迭代。 此外，还需注意以下几点： 提示词内容准确：包含人物主体、风格、场景特点、环境光照、画面构图、画质等，如“一个女孩抱着小猫，背景是一面红墙，插画风格、孤独感，高质量”。 调整负面提示词：点击提示框下方的齿轮按钮，弹出负面提示词框，输入不想生成的内容，如“不好的质量、低像素、模糊、水印”。 利用“加权重”功能：在功能框增加提示词并调节权重，数值越大越优先，也可编辑已有提示词权重。 善用辅助功能：如翻译功能可一键将提示词翻译成英文，还有删除所有提示词、会员加速等功能。 同时要记住，提示词应清晰明确，避免模糊不清的指令，提供足够的背景信息和清楚的需求描述，以确保模型给出准确结果。

以下是关于如何写提示词的一些建议： 1. 明确任务：清晰地定义任务，比如写故事时包含故事背景、角色和主要情节。 2. 提供上下文：若任务需要特定背景知识，要提供足够信息。 3. 使用清晰语言：尽量用简单、清晰的语言，避免模糊或歧义词汇。 4. 给出具体要求：如有特定格式或风格要求，应在提示词中明确指出。 5. 使用示例：如有期望结果，可提供示例帮助 AI 理解需求。 6. 保持简洁：避免过多信息导致 AI 模型困惑。 7. 使用关键词和标签：有助于 AI 模型理解任务主题和类型。 8. 测试和调整：生成文本后仔细检查结果，根据需要调整提示词。 对于特定的设计工具，如星流一站式 AI 设计工具： 1. 输入语言方面，通用大模型与基础模型 F.1、基础模型 XL 使用自然语言（如一个长头发的金发女孩），基础模型 1.5 使用单个词组（如女孩、金发、长头发），且支持中英文输入。 2. 写好提示词的方法包括： 预设词组：小白用户可点击提示词上方官方预设词组进行生图。 内容准确：包含人物主体、风格、场景特点、环境光照、画面构图、画质等，例如一个女孩抱着小猫，背景是一面红墙，插画风格、孤独感，高质量。 调整负面提示词：点击提示框下方的齿轮按钮，弹出负面提示词框，帮助 AI 理解不想生成的内容，如不好的质量、低像素、模糊、水印。 利用“加权重”功能：在功能框增加提示词并进行加权重调节，权重数值越大越优先，也可对已有的提示词权重进行编辑。 辅助功能：如翻译功能可一键将提示词翻译成英文，还有删除所有提示词、会员加速等功能。 此外，还需注意提示词应清晰明确，避免模糊不清的指令，提供足够的背景信息和清楚的需求描述，以确保模型给出准确结果。

以下是一些通过提示词提高模型数据对比和筛选能力的方法： 1. 选择自定义提示词或预定义话题，在网站上使用如 Llama3.1 8B Instruct 模型时，输入对话内容等待内容生成，若右边分析未刷新可在相关按钮间切换。由于归因聚类使用大模型，需稍作等待，最终结果可能因模型使用的温度等因素而不同。 2. 在写提示词时不能依赖直觉和偷懒，要实话实说，补充详细信息以避免模型在边缘情况上犯错，这样也能提高数据质量。 3. 在分类问题中，提示中的每个输入应分类到预定义类别之一。在提示末尾使用分隔符如“\n\n\n\n”，选择映射到单个 token 的类，推理时指定 max_tokens=1，确保提示加完成不超过 2048 个 token，每班至少有 100 个例子，可指定 logprobs=5 获得类日志概率，用于微调的数据集应在结构和任务类型上与模型使用的数据集相似。例如在确保网站广告文字正确的案例中，可微调分类器，使用合适的分隔符和模型。

通过提示词可以在一定程度上提高模型的数学计算能力。例如 PoT 技术，它是思维链技术的衍生，适用于数值推理任务，会引导模型生成一系列代码，再通过代码解释器工具进行运算，这种方式能显著提升模型在数学问题求解上的表现。PoT 作为 CoT 的衍生技术，遵循零样本和少样本的学习范式，零样本 PoT 与 CoT 方法相似，不需要大量样本即可进行有效推理，少样本 PoT 也通过较少样本优化模型表现。但需要注意的是，大模型在解决数学问题时可能存在不够可靠的情况。

以下是一些好的提示词网站： 文本类 Prompt 网站： Learning Prompt：授人以渔，有非常详尽的 Prompt 学习资源，包括 ChatGPT 和 MidJourney。网址： FlowGPT：国外最大的 prompt 站，内容全面且更新快。网址： LangChain Hub：LangChain 推出的提示词管理工具。网址： 微软 Prompt Flow：微软发布的开源 LLM 开发工具集，简化了基于 LLM 的人工智能应用程序的开发周期。网址： PromptPort（支持中文）：AI Prompt 百科辞典，聚合了市场上大部分优质的 prompt 词库。网址： PromptKnit：The best playground for prompt designers。网址： ChatGPT Shortcut：提供了非常多使用模板，简单修改即可指定输出。网址： ClickPrompt：轻松查看、分享和一键运行模型，创建 Prompt 并与其他人分享。网址： Prompt Extend：让 AI 帮你自动拓展 Prompt。网址： 图像类 Prompt 网站： MidLibrary：Midjourney 最全面的流派、艺术技巧和艺术家风格库。网址： MidJourney Prompt Tool：类型多样的 prompt 书写工具，点击按钮就能生成提示词修饰部分。网址： OPS 可视化提示词：有 Mid Journey 的图片风格、镜头等写好的词典库，方便快速可视化生成自己的绘画提示词。网址： AIart 魔法生成器：中文版的艺术作品 Prompt 生成器。网址： IMI Prompt：支持多种风格和形式的详细的 MJ 关键词生成器。网址： Prompt Hero：好用的 Prompt 搜索，Search prompts for Stable Diffusion,ChatGPT&Midjourney。网址： OpenArt：AI 人工智能图像生成器。网址： img2prompt：根据图片提取 Prompt。网址： MidJourney 提示词工具：专门为 MidJourney 做的提示词工具，界面直观易用。网址： PromptBase：Prompt 交易市场，可以购买、使用、销售各种对话、设计 Prompt 模板。网址： AiTuts Prompt：精心策划的高质量 Midjourney 提示数据库，提供了广泛的不同风格。网址： 其他图像类 Prompt 网站： NovelAI tag 生成器：设计类 Prompt 提词生成器。网址： 魔咒百科词典：魔法导论必备工具，简单易用的 AI 绘画 tag 生成器。网址： KREA：设计 AI 的 Prompt 集合站，create better prompts。网址： Public Prompts：免费的 prompt 合集，收集高质量的提示词。网址： AcceleratorI Prompt：AI 词汇加速器，加速 Prompt 书写，通过按钮帮助优化和填充提示词。网址：