知识库中的提示词可以商用吗？

以下是为老师备课推荐的一些 AI 相关内容： B 站 up 主 Nally 的课程，免费且每节 15 分钟，内容很棒。 14、15 号左右白马老师和麦菊老师将带大家用 AI 做生图、毛毡字、光影字、机甲字等。 16 号晚上中老师将带大家动手操作炼丹，炼丹可能需要准备一些图，后续会让中老师提前发布内容方便大家准备。 工程生产有很多可控性，AI 视频相关内容丰富，文档会列出工具优劣及操作。很多工具每天有免费积分，共学课程基本不用花钱。每周有 AI 视频挑战赛。 有 AI 音乐的流派和 prompt 电子书，格林同学做了翻译。 此外，还有以下相关信息： 高效 PB 及相关案例：高效 PB 投入力度大，有厉害的伙伴，案例在社区，有多种 battle 方式，会有菩萨老师专门介绍。 11 月 2 号左右将开展博物馆奇妙日主题活动，在各地博物馆进行新创意。 关于 AI 知识库及学习路径的介绍，包括时代杂志评选的领军人物、AI 相关名词解释、知识库的信息来源、社区共创项目、学习路径、经典必读文章、初学者入门推荐、历史脉络类资料等。

以下是使用 Coze 搭建一个关于自然语言课程期末复习指南智能体的步骤： 1. 访问 Coze 官网（https://www.coze.cn），注册并登录。 2. 点击页面左上角的⊕，通过【标准创建】填入智能体的基本信息。 3. 了解 Bot 开发调试界面： 人设与回复逻辑（左侧区域）：设定智能体的对话风格、专业领域定位，配置回复的逻辑规则和限制条件，调整回复的语气和专业程度。 功能模块（中间区域）： 技能配置： 插件：扩展智能体的专业能力，如计算器、日历等工具。 工作流：设置固定的处理流程和业务逻辑。 图像流：处理和生成图像的相关功能。 触发器：设置自动化响应条件。 知识库管理： 文本：存储文字类知识材料。 表格：结构化数据的存储和调用。 照片：图像素材库。 记忆系统： 变量：存储对话过程中的临时信息。 数据库：管理持久化的结构化数据。 长期记忆：保存重要的历史对话信息。 文件盒子：管理各类文档资料。 交互优化（底部区域）： 开场白：设置初次对话的问候语。 用户问题建议：配置智能推荐的后续问题。 快捷指令：设置常用功能的快速访问。 背景图片：自定义对话界面的视觉效果。 预览与调试（右侧区域）：实时测试智能体的各项功能，调试响应效果，优化交互体验。 4. 设定智能体的人设与回复逻辑后，为智能体配置对应的技能，以保证其可以按照预期完成目标任务。例如，以获取 AI 新闻的智能体为例，需要为它添加一个搜索新闻的接口来获取相关新闻。具体操作如下： 在智能体编排页面的技能区域，单击插件功能对应的+图标。 在添加插件页面，选择相关功能，然后单击新增。 修改人设与回复逻辑，指示智能体使用相应插件来搜索所需内容。 （可选）为智能体添加开场白，让用户更好地了解智能体的功能。开场白功能目前支持豆包、微信公众号（服务号）。 5. 配置好智能体后，在预览与调试区域中测试智能体是否符合预期。可单击清除图标清除对话记录。 6. 完成测试后，将智能体发布到社交渠道中使用。具体操作如下： 在智能体的编排页面右上角，单击发布。 在发布页面输入发布记录，并勾选发布渠道。 单击发布。 更多内容，请访问 Coze 官方文档： 英文版：https://www.coze.com/docs/welcome.html 中文版：https://www.coze.cn/docs/guides/welcome

构建个人本地知识库可以按照以下步骤进行： 1. 了解 RAG 技术： 利用大模型的能力搭建知识库是 RAG 技术的应用。 大模型训练数据有截止日期，RAG 可解决依靠不在训练集中的数据的问题。 RAG 应用包括文档加载、文本分割、存储、检索和输出 5 个过程。 文档加载可从多种来源加载，如 PDF 等非结构化数据、SQL 等结构化数据和代码等。 文本分割将文档切分为指定大小的块。 存储涉及将文档块嵌入转换为向量形式并存储到向量数据库。 检索通过算法找到与输入问题相似的嵌入片。 输出是将问题和检索出的嵌入片提交给 LLM 生成答案。 文本加载器将用户提供的文本加载到内存以便后续处理。 2. 准备软件： 需要一个额外的软件 AnythingLLM，它包含所有 Open WebUI 的能力，并额外支持选择文本嵌入模型和向量数据库。 3. 安装和配置： 安装地址：https://useanything.com/download 。 安装完成后进入配置页面，主要分为三步：选择大模型、选择文本嵌入模型、选择向量数据库。 4. 构建本地知识库： 在 AnythingLLM 中创建自己独有的 Workspace 与其他项目数据隔离。 首先创建一个工作空间。 上传文档并在工作空间中进行文本嵌入。 选择对话模式，AnythingLLM 提供 Chat 模式（大模型根据训练数据和上传文档综合给出答案）和 Query 模式（大模型仅依靠文档中的数据给出答案）。 完成配置后进行测试对话。 本文的思路来源于视频号博主黄益贺，作者按照其视频进行了实操并附加了一些关于 RAG 的额外知识。

以下是为您提供的本地化大模型及搭建合规法律知识库的方法： 一、通过 Open WebUI 使用大模型 1. 首先访问相关网址。打开页面时需使用邮箱注册账号。 2. 登陆成功后，若您使用过类似 ChatGPT 的大模型对话网站，对该页面不会陌生。 3. Open WebUI 一般有两种使用方式： 聊天对话。 RAG 能力，即让模型根据文档内容回答问题，这是构建知识库的基础之一。 4. 如果要求不高，此时已搭建本地大模型，并通过 Web UI 实现对话功能。 5. ChatGPT 访问速度快且回答效果好的原因： 速度快是因为 GPT 大模型部署的服务器配置高。 效果好是因为 GPT 大模型的训练参数多、数据更优及训练算法更好。 二、您的硬件达标了么 运行大模型需要很高的机器配置，个人玩家大多负担不起。以下是不同类型大模型的配置要求： 1. 生成文字大模型： 最低配置：8G RAM + 4G VRAM 建议配置：16G RAM + 8G VRAM 理想配置：32G RAM + 24G VRAM（如果要跑 GPT3.5 差不多性能的大模型） 2. 生成图片大模型（比如跑 SD）： 最低配置：16G RAM + 4G VRAM 建议配置：32G RAM + 12G VRAM 3. 生成音频大模型： 最低配置：8G VRAM 建议配置：24G VRAM 最低配置运行非常慢，不建议使用。但这不妨碍我们亲自实操一遍，以加深对大模型构建知识库底层原理的了解。若想要更顺滑的体验知识库，可以参考文章： 三、本地知识库进阶 若要更灵活掌控知识库，需额外软件 AnythingLLM。它包含 Open WebUI 的所有能力，并额外支持以下能力： 1. 选择文本嵌入模型。 2. 选择向量数据库。 AnythingLLM 安装和配置 安装地址：https://useanything.com/download 。安装完成后进入配置页面，主要分为三步： 1. 第一步：选择大模型。 2. 第二步：选择文本嵌入模型。 3. 第三步：选择向量数据库。 构建本地知识库 AnythingLLM 中有 Workspace 的概念，可创建独有的 Workspace 与其他项目数据隔离。具体步骤： 1. 首先创建一个工作空间。 2. 上传文档并在工作空间中进行文本嵌入。 3. 选择对话模式。AnythingLLM 提供两种对话模式： Chat 模式：大模型会根据自己的训练数据和上传的文档数据综合给出答案。 Query 模式：大模型仅依靠文档中的数据给出答案。 4. 测试对话。完成上述配置后，即可与大模型进行对话。 四、写在最后 “看十遍不如实操一遍，实操十遍不如分享一遍”。若您对 AI Agent 技术感兴趣，可以联系我或者加我的免费知识星球（备注 AGI 知识库）。

基于知识库系统的人工智能包括以下方面： 专家系统： 是符号人工智能的早期成就之一，为充当有限问题领域的专家而设计。 基于从人类专家提取的知识库，并包含推理引擎。 像人类推理系统一样，包含短期记忆（问题记忆）和长期记忆（知识库）。 问题记忆包含与当前要解决问题有关的知识，称为静态知识。 知识库代表问题领域的长期知识，是动态知识。 推理引擎协调问题状态空间中的搜索过程，必要时向用户提问并找到适用规则。 例如，可根据动物物理特征判断动物的专家系统，其图称为 ANDOR 树，早期提取知识时绘制树形图有用，计算机中用规则表示更方便。 FastGPT： 基于 LLM 技术，能理解自然语言并生成高质量答案。 支持连接外部知识库获取更全面信息。 具有可视化工作流编排工具，方便创建复杂问答场景。 具备开箱即用的数据处理和模型调用功能，上手速度快。 是功能强大、易于使用的知识库问答系统，可帮助企业构建智能客服、知识库搜索、文档生成等应用。 相关资源： 您可以为喜欢的主题写一个 ANDOR 树。同时，可参见了解实施正向推理和反向推理的专家系统示例。需注意，此例简单，规则达一定数量（约 200 多条）时才会有智能行为，规则复杂时可能难以牢记，基于知识的系统重要特点是能准确解释任何决定的做出过程。

以下是一些可能满足您需求的 App 选项： 1. WaytoAGI 网站： 提供和 AI 知识库对话的功能，您可以在此询问任何关于 AI 的问题。 集合了精选的 AI 网站，方便您按需求找到适合的工具。 有精选的 AI 提示词，可复制到 AI 对话网站使用。 会将每天知识库的精华内容呈现给大家。 2. 阿里千问模型：可以作为 AI 模型用于问答机器人的配置。 在配置问答机器人时，需要注意模型、提示词和知识库的协同作用。模型就像拥有无穷智慧的人，提示词能设定其角色和专注技能，知识库则如同工作手册，为其提供特定项目的详细信息。

AI 作品能否商用取决于多种因素。 一些 AIGC 艺术家认为，好的 AIGC 作品应具备美感、创意和值得思考的故事内核。在商业应用方面，比如在广告行业等细分领域已经有一定的应用。 生成式 AI 在艺术创作领域，如 Midjourney 和 Stable Diffusion 等产品允许用户输入提示和风格，并接收独特的艺术作品。从消费者“仅为了娱乐”地创造内容，到创作者或个体创业者通过内容实现盈利都有可能性。 智谱 AI 的部分开源模型（如 ChatGLM 系列）在填写问卷进行登记后允许免费商业使用，但模型可能犯错，由于模型回答造成的后果，智谱 AI 不承担相应责任。

目前，在幼教场景中正在开发的陪伴机器人，预计半年内视频生成技术成熟，届时可实现一些创新功能。但对于陪护机器人整体的正式商用时间，由于不同应用场景和技术发展的差异，还难以给出确切的时间。在医疗领域，由 AI 驱动的护理机器人会早于手术机器人应用，但具体商用时间也不确定。总体而言，陪护机器人的正式商用时间受多种因素影响，仍需进一步观察和等待技术的发展与完善。

以下是一些适用于电商的 AI 工具及使用 AI 完成阿里巴巴营销技巧和产品页面优化的方法： 电商 AI 工具： 1. 清酒整理的电商 AI 工具：收集了十几款电商领域能用得上的 AI 工具，结合场景特别直观；按照电商的角色进行了区分，无论您是买家、卖家、渠道还是生产者，都能找到合适的 AI 工具；不仅有产品形态，还有非常具体的使用描述。 2. 常用于营销领域的 AI 工具： Synthesia：允许用户创建由 AI 生成的高质量视频，包括数字人视频。提供多种定价计划，从免费到商业级不等，可用于制作营销视频、产品演示等。 HeyGen：基于云的 AI 视频制作平台，用户可从 100 多个 AI 头像库中选择，并通过输入文本生成数字人视频。适合制作营销视频和虚拟主持人等。 Jasper AI：人工智能写作助手，可用于生成营销文案、博客内容、电子邮件等。提供多种语气和风格选择，写作质量较高。 Copy.ai：AI 营销文案生成工具，可快速生成广告文案、社交媒体帖子、电子邮件等营销内容。有免费和付费两种计划。 Writesonic：AI 写作助手，专注于营销内容创作，如博客文章、产品描述、视频脚本等。提供多种语气和行业定制选项。 更多的营销产品可以查看 WaytoAGI 网站：https://www.waytoagi.com/sites?tag=8 。总的来说，这些 AI 工具能够帮助营销人员高效创作各种营销内容，提高工作效率。用户可根据实际需求选择合适的工具。 使用 AI 完成阿里巴巴营销技巧和产品页面优化的方法： 1. 市场分析：利用 AI 分析工具研究市场趋势、消费者行为和竞争对手情况。AI 可以处理大量数据，快速识别出哪些产品受欢迎、价格区间、销量等关键信息。 2. 关键词优化：AI 可以分析和推荐高流量、高转化的关键词，帮助卖家优化产品标题和描述，提高搜索排名和可见度。 3. 产品页面设计：AI 设计工具可以根据市场趋势和用户偏好自动生成吸引人的产品页面布局。 4. 内容生成：AI 文案工具可以撰写有说服力的产品描述和营销文案，提高转化率。 5. 图像识别和优化：AI 图像识别技术可以帮助选择或生成高质量的产品图片，这些图片能够更好地吸引顾客并展示产品特点。 6. 价格策略：AI 可以分析不同价格点对销量的影响，帮助卖家制定有竞争力的价格策略。 7. 客户反馈分析：AI 可以分析客户评价和反馈，帮助卖家了解客户需求，优化产品和服务。 8. 个性化推荐：AI 可以根据用户的购买历史和偏好提供个性化的产品推荐，增加销售额。

AI 音乐用于商用作品中是否侵权，情况较为复杂。 一方面，索尼音乐集团近日指控 AI 开发者在未经授权的情况下，使用索尼的知识产权来训练 AI 模型，并收集索尼拥有的媒体数据，可能侵犯了其版权。索尼音乐集团在其官方网站上发布声明，并通过信件形式向超过 700 名 AI 开发者和流媒体服务发出警告，明确禁止使用索尼的音乐、歌词、音乐视频和专辑封面等媒体内容用于 AI 系统的“训练、开发或商业化”。 另一方面，Rightsify 公司发布的 Hydra II 是基于完全授权音乐训练的音乐生成人工智能，其生成的音乐可以在全球范围内的任何商业项目中永久使用，没有任何限制。 目前，对于在未经许可的情况下使用音乐录音训练 AI 系统是否构成版权侵犯，尚不清楚。但随着生成音频质量的不断提升，AI 技术在音乐领域的应用越来越受到主流听众的关注。索尼音乐集团的这一警告可能会对 AI 技术在音乐产业的进一步发展造成影响。有人认为，AI 开发者应该被允许从互联网上免费获取的数据中学习，但版权保护的不确定性对任何人都不利，现在是更新知识产权法律以适应生成性 AI 时代的关键时刻。

使用别人的模型出图商用是否侵权，需要根据具体情况来判断。 以腾讯混元大模型为例，其适用场景包括给自己或身边人做头像、公众号和媒体版面排版时的文字配图、制作海报、PPT 的素材以及广告配图等。但需要注意的是，腾讯混元大模型并不主张生成图片的版权，且原素材涉及到的版权风险可能存在争议。比如，如果用混元生成了某个 IP 如皮卡丘、米奇老鼠等，或者某个名人的真人脸，都可能存在侵权风险。建议在使用配图过程中尽量避免此类情况。如果最终使用了腾讯混元大模型生成的图片，应注明“由腾讯混元大模型生成”。 从全国首例 AI 生成图片著作权案例解读来看，软件设计者通过设计算法训练出智能模型，对模型设计投入了智力成果。但图片是由创作者根据个人意愿，选取提示词、修改参数等步骤得出的最终成品，著作权属于人类创作者。尽管 AI 是工具，但法院强调著作权仍然属于人类创作者，保护了人类在知识产权领域的权益。 根据《中华人民共和国著作权法》第十一条规定，著作权属于作者，创作作品的自然人是作者。由法人或者非法人组织主持，代表法人或者非法人组织意志创作，并由法人或者非法人组织承担责任的作品，法人或者非法人组织视为作者。在未显示作者身份信息的情况下使用图片可能构成侵权。

以下是关于电商用图的图生图工具在 ComfyUI 中的工作流部署方法： 首先，我们可以从零开始建立工作流。清空所有节点，先加载一个模型选择器的节点，右键点击空白处，选择【add node】——【loaders】——【load checkpoint】，在这个节点里填写想要输出的尺寸和一次性生成的数量。 接下来使用 VAE 对噪声进行解码，从【LATENT】中拉出一个节点，选择【VAEDecode】，并将最开始的 VAE 节点与之相连。 然后，要输出图片，从 VAE 解码的节点中的【IMAGE】中拉出一根线，选择【SaveImage】，这样生成的图片会存放在 output 文件夹，若不想每次保存，可选择【PreviewImage】。 完成上述步骤后，就建立好了一个简单的图生图工作流。可以在右侧点击【Save】保存，下次使用时直接载入即可。 此外，打开节点树的列表，可以看到文生图、图生图以及 controlnet 等常见工作流。选择文生图，会有更细化的预设工作流选项。比如选择“文生图”中的“基础+自定 VAE”，选好后点击“替换节点树”，就会出现已连接好的工作流节点，包括大模型、clip、vae、正反提示词、尺寸、采样器等参数，且是中文面板。 基于上述基础创建工作流时，以采样器为起点，分别拉出模型、正面条件（正向提示词）、负面条件（负向提示词）、Latent（潜在空间）。注意正面条件（正向提示词）、负面条件（负向提示词）对应的 CLIP 文本提示词，要回流到模型（CheckPoint 加载器上）。在潜在空间中编码，然后 VAE 解码，输出图像。 创建图生图的工作流时，把空 Latent 换成载入图片的，图片需要编码后给到采样器，同时注意降噪，ComfyUI 中的降噪相当于 webui 中的重绘幅度。 另外，为您提供一些相关的资源： 题词汉化插件：https://github.com/AlekPet/ComfyUI_Custom_Nodes_AlekPet ，集合了许多实用的功能。 自定义脚本：https://github.com/pythongosssss/ComfyUICustomScripts ，用于界面的一些调整，舒适用户界面自定义脚本。

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：

以下是一些 AI 视频镜头的提示词及案例： 一、视频镜头 1. 浅焦镜头（Shallow focus shot） 提示词：一个老奶奶手拿照片面对观众，镜头从照片聚焦到老奶奶脸上，营造出温馨和怀旧的氛围。 2. 窥视镜头（Spy shot） 提示词：镜头在一个隐蔽的位置拍摄。一位头发发白的老奶奶坐在窗前双手捧着一张老照片，面带思念地看着照片，场景温馨。 3. 摇晃镜头（Handheld shot） 提示词：镜头摇晃地跟随一个在战斗中的士兵，画面展示战场上的混乱、飞扬的尘土和四处奔跑的战友，增加紧张和真实感。 4. 穿梭镜头（Hyperlapse shot） 提示词：镜头穿过一条隧道，通过隧道外面是美丽的雪山。 5. 跟随镜头（Tracking shot） 提示词：镜头紧跟一辆在赛道上高速行驶和漂移的跑车。 6. 车载镜头（Carmounted shot） 提示词：镜头从驾驶员或汽车前部的视角出发，展示前方的道路和沿途的建筑物。 7. 动作镜头 提示词：镜头快速捕捉一个男人在激烈的打斗中差点摔倒，增强紧张感和动态性。 8. 无人机视角（Drone perspective shot） 提示词：无人机视角展示一个人站在高山顶峰，俯瞰壮丽景色，远处是连绵的山脉和云海，营造广阔和宏伟的氛围。 9. 低视角镜头 提示词：镜头从楼梯低处仰视一个天空和建筑，增强仰视感和宏伟感 提示词：相机在地上拍摄一个清晨正在跑步的人，背景远处虚焦。 10. 仰拍镜头（Lowangle shot） 提示词：镜头从树底向上拍摄，展示高大的树干和繁茂的树冠。 11. 推镜头（Dolly in） 提示词：镜头从远处向前推进，打开城堡的大门。 12. 旋转变焦镜头 提示词：镜头在变焦的同时快速旋转，展示一个人在旋转木马上。 13. 时间流逝镜头（Timelapse shot） 提示词：镜头固定不动，长时间拍摄并加速播放，展示城市从白天到夜晚的变化。 14. 背光镜头 提示词：镜头逆光拍摄，一个男人站在夕阳下，背光照亮他的轮廓，面部隐在阴影中。 15. 失焦镜头 提示词：镜头失焦拍摄城市的霓虹灯，灯光模糊，呈现出梦幻的效果。 16. 平行镜头（Side dolly shot） 提示词：镜头与骑自行车的少年平行移动，跟随他的骑行路径，保持在相同的水平线上。 17. 镜头推拉变焦 提示词：镜头同时进行推拉和变焦，展示一个人在惊讶地看着远方。 18. 虚实结合镜头 提示词：镜头将真实场景和虚拟场景结合，以 X 光效果拍摄骨骼，以真实场景展示一个手拿着一把钥匙，钥匙的轮廓清晰，背景虚化。 19. 反射镜面镜头（Reflection shot） 提示词：反射镜头，通过浴室镜子反射展示一个人在洗脸的画面 20. 黑白镜头 提示词：黑白镜头，展示一个老街区的复古场景，增强怀旧感。 21. 特写镜头（Closeup shot） 提示词：特写镜头展示一双男性眼睛。 二、全新 AI 整活计划第一期：平行宇宙通勤指南 1. 一致性多镜头提示词 Prompt：女孩后退，拿着斧头的骷髅朝镜头走近。镜头切换，近景正面拍摄女孩的上半身，她满脸惊恐发出尖叫。 基础参数：镜头固定，16:9，10s 视频链接： 2. 一致性多镜头提示词 Prompt：远景拍摄，一个男人转身朝画面左侧走去。镜头切换，近景拍摄男人的上半身，他一脸忧愁。 基础参数：镜头固定，16:9，10s 视频链接： 3. 一致性多镜头提示词 Prompt：穿黄色外套的长发白人女人和卷发黑色外套的男人对视微笑。镜头切换，近景拍摄黄色外套的长发女人微笑的脸。镜头切换，近景拍摄卷发黑外套男人微笑的脸。 基础参数：镜头固定，16:9，10s 视频链接：

以下是一些与提示词测试相关的插件： 景淮在制作成语小游戏时，使用了成语搜索的 Web 插件，但有时会出现不触发或内容不够准确的情况。 小七姐在实验中，利用了强大的 ChatGPT 插件和 GPT4、AI Agents³进行提示词优化。 【SD】中的 One Button Prompt 插件，可帮助自动写提示词。安装方式可在扩展面板中搜索直接安装，或放在指定路径文件夹下，安装完成后重启 webUI 即可在脚本下拉菜单中找到。使用时可设置大模型、采样方法、采样步骤、CFG 比例等参数，还能选择主题、艺术和图像类型，也可添加提示词增加控制。

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。