Dall·E照片级写实风格提示词

DALL·E2 也叫 unCLIP，基本可以看成是 DALL·E 和 GLIDE 的合体。 其问题建模采用两阶段方法： Stage1：通过 caption 得到 CLIP image embedding 的 prior 过程，方式可以是 DALL·E 中的自回归方法，也可以用另外一个扩散模型来做。 Stage2：通过 CLIP image embedding 到生成图片的 diffusion decoder。这个过程带有较强的随机性，多样性比 DALL·E 中的 dVAE 要好。 在 Stage2 的 Decoder 训练中： 本质是个 Diffusion 模型，细节借鉴了 GLIDE。每一次传播过程都会把 CLIP text embedding 拼接在 timestamp embedding 后面，CLIP text embedding 代表了 text 全局信息。 类似 GLIDE，把 caption 原始序列也加入 attention 里，希望能补充 CLIP text embedding 没有捕捉到的 NLP 信息，但效果一般。 为了得到大图，还学习了两个 upsamplediffusionmodel，分别从 64×64 到 256×256，以及 256×256 到 1024×1024。使用了 guidancefree 的方式，10%的概率随机擦除 CLIP text embedding 输入，50%概率随机丢弃 caption 输入。 在 Stage1 的 Prior 训练方面： DALL·E2 是在 2022 年引发了基于图像的生成式 AI 热潮的模型。它把 GLIDE 和 DALL·E 结合在一起，把效果做出了圈。同时，它是 AIGC 组成原理中 Image 生成部分重点介绍的模型之一。

以下是为您整理的 DALL·E 教程相关内容： 软件教程： 好玩的主题创作： 视频挑战相关：使用 Dall E 直接描述出图，再去视频工具中转成视频，可参考中的教程。

目前知识库中没有关于将写实照片转变为 3D 模型风格的具体方法和相关内容。但一般来说，要实现这种效果可能需要使用专业的图像处理软件，如 Adobe Photoshop、Blender 等。在这些软件中，可能会涉及到一些复杂的操作，例如建模、材质设置、光照调整等。您也可以尝试使用一些在线的 AI 图像处理工具，部分工具可能具备将照片转换为 3D 风格的功能。不过具体的效果和操作方式可能因工具而异。

写实风格的图片绘制需要考虑以下几个方面： 1. 模型选择：可以选择麦橘、墨幽等模型大佬的系列模型，如麦橘写实、麦橘男团、墨幽人造人等，这些模型在生成写实风格的图片方面表现出色。 2. lora 选择：lora 可以帮助控制图片效果及质量。可以多看看广场上做得好看的帖子，了解他们使用的lora。 3. 提示词设置：使用英文写提示词，用单词和短语的组合去表达需求，单词、短语之间用英文半角逗号隔开。同时，可以使用负向提示词来避免产生不想要的内容。 4. 其他设置：如 VAE、CLIP 跳过层等，可以根据需求进行调整。 总的来说，写实风格的图片绘制需要综合考虑模型、lora、提示词等多个因素，并进行不断地尝试和调整，以达到满意的效果。

麦橘写实 V7 是由 majicMIX 系列作者开发的 AI 模型，真实系模型世界排名第一。该模型在各大模型平台全面上线，可在 C 站、吐司和 liblib.ai 等平台上下载。V7 模型的发布引起了广泛的关注，许多插画师和设计师都对其进行了试用和评价。 宗 rich 是一位资深游戏美术和神级插画师，他在抖音上分享了自己使用麦橘写实 V7 模型创作的作品。这些作品细节拉满，让人惊叹不已。他的创作过程和心得也在文章中进行了介绍，让读者更好地了解了麦橘写实 V7 模型的特点和应用场景。 此外，文章还介绍了麦橘写实 V7 模型的主题创作活动，鼓励读者一起参与创作，展示自己的才华和创意。同时，文章也提供了麦橘写实 V7 模型的返图欣赏，让读者可以更好地了解该模型的创作效果和应用前景。 总的来说，麦橘写实 V7 是一款非常优秀的 AI 模型，具有很高的真实度和表现力。它的发布为插画师和设计师提供了更多的创作工具和灵感，也为 AI 绘画的发展注入了新的活力。

以下是关于照片生成卡通画的相关内容： 1. 个性卡通头像生成： 复杂提示词：如“Disney boy,Low saturation Pixar Super details,clay,anime waifu,looking at viewer,nighly detailedreflections transparent iridescent colors.lonctransparent iridescent RGB hair,art by Serafleurfrom artstation,white background,divine cinematic edgelighting,soft focus.bokeh,chiaroscuro 8K,bestquality.ultradetailultra detail.3d,c4d.blender,OCrenderer.cinematic lighting,ultra HD3D renderino iw 1.5 s 500 v 5”。 不同照片生成：可更换新照片使用上述提示词重新生成。 其他调整：若不喜欢 Disney 风格，可将提示词中的“Disney”换成“Pixar”；若为女孩，可将“boy”换成“girl”。每次生成 4 张图片，满意可点击下方的 U1~U4 生成大图，对风格满意但需调整可点击 V1~V4 进行修改。 2. 【SD】简笔水彩风格插画生成： 大模型：“Flat2D Animerge”，适合生成卡通动漫图片，官方建议 CFG 值在 5 或 6（使用动态阈值修复可拉到 11）。 Lora：“Chinese painting style”可增加中国画水彩风格效果，权重设置为 0.4；“Crayon drawing”可添加简单线条和小孩子笔触，权重设置为 0.8。 操作步骤：将图片丢到标签器中反推关键词，发送到“文生图”；在正向提示词末尾添加上述 lora；设置好尺寸，重绘幅度开 0.5 让 AI 更自由发挥，想接近原图可降低数值；将图放入 controlnet 中，选择 tile 模型，权重为 0.5，控制模式选择“更注重提示词”。 3. 进阶使用技巧总结： 通用人物模版：想用真人照片生成卡通头像，可用「真人照片」+「照片描述」+「方法 1 的关键词」处理。若生成满意的图要记得保存，下次同种类型可直接喂图，效果更好。

以下是关于照片修复的相关知识： 图像高清修复与无损放大的流程通常分为三部分： 图像输入：添加 Load Image 节点加载图像，不建议上传大分辨率图片，因其处理时间长。 图像高清修复：使用 Iceclear/StableSR 等模型进行高清修复并 2 倍放大，搭配 Stable SR Upscaler 模型和合适的提示词，如正向：（masterpiece），（best quality），（realistic），（very clear），反向：3d，cartoon，anime，sketches，（worst quality），（low quality）等。 图像高清放大：用 realisticVision 底膜进行二次修复，使用提示词反推 node 提取画面提示词，搭配 tile ControlNet 提升细节感，再用合适的高清放大模型二次放大。 用 AI 给老照片上色： 启用 MutiDiffusion 插件，不开放大倍数，仅使用分块渲染功能，在显存不够时将图片放大。 可在 PS 里调整角度和裁切照片，然后上色。对于复杂照片，可放弃人物服装颜色指定，只给场景方向，加入第二个 controlnet 控制颜色，如使用 t2ia_color 模型，关键词如蓝天、绿树、灰石砖。 将照片放入后期处理，使用 GFPGAN 算法清晰人脸，五官重绘后，再将图片发送到图生图中，打开 stableSR 脚本放大两倍，切换到 sd2.1 模型修复，vae 选择 vqgan，可不写提示词以免干扰原图。

以下是关于用 AI 给老照片上色的详细步骤和方法： 1. 启用 MutiDiffusion 插件，不开放大倍数，仅使用分块渲染功能，在显存不够时放大图片。 2. 在 PS 里进行角度调整和照片裁切。 3. 对于人物照片还原，选择 realisian 的写实大模型，提示词直接描述颜色和对应内容。ControlNet 选择 Recolor，预处理器选择“recolor_luminance”效果较好。 4. 将照片放入后期处理，使用 GFPGAN 算法将人脸变清晰。 5. 把图片发送到图生图中，打开 stableSR 脚本放大两倍，切换到 sd2.1 的模型进行修复，vae 选择 vqgan，提示词可不写以免干扰原图。 6. 对于复杂的照片，如人物多、场景复杂、像素低的，可先放弃人物服装颜色指定，只给场景方向，让 AI 自行决定颜色。还可加入第二个 controlnet 控制颜色，使用 t2ia_color 模型，给出简单关键词如“蓝天、绿树、灰石砖”。 参考文章： 1. 2. 作者：白马少年，发布时间：20230910 19:00，原文网址：https://mp.weixin.qq.com/s/hlnSTpGMozJ_hfQuABgLw

AI 可以修复老照片。以下是一些相关的方法和工具： 可以使用 Stable Diffusion（SD）中的 controlnet 模型中的 Recolor 新模型为黑白老照片重新上色。提示词可直接描述颜色和对应的内容，ControlNet 选择 Recolor，预处理器选择“recolor_luminance”效果较好。 将照片放入后期处理中，使用 GFPGAN 算法将人脸变清晰。 把图片发送到图生图中，打开 stableSR 脚本，放大两倍，切换到 sd2.1 的模型进行修复，vae 选择 vqgan，提示词可不写以免干扰原图。 辅助工具方面： 本地工具放大：https://www.upscayl.org/download SD 放大：扩散模型可增加更多细节 开源工作流： 其他工具和网站： stability.ai 的 https://clipdrop.co/tools 画质增强 magnific 遥遥领先：https://magnific.ai/ Krea https://www.krea.ai/apps/image/enhancer Image Upscaler：https://imageupscaler.com/ 佐糖：https://picwish.cn/photoenhancerapi?apptype=apsbdapi&bd_vid=8091972682159211710 腾讯 ARC https://arc.tencent.com/zh/aidemos/humansegmentation?ref=88sheji.cn 腾讯开源的模型，能恢复老照片：https://github.com/TencentARC/GFPGAN ，在线测试地址：https://replicate.com/tencentarc/gfpgan 美图老照片修复：https://www.xdesign.com/quality/?channel=sllbd90&bd_vid=11711254260543749686 Imglarger：https://imglarger.com/ Let's Enhance：https://letsenhance.io/ Waifu2x：http://waifu2x.udp.jp/

以下是将两张照片合成为一张绘画效果的图的步骤： 1. 利用 Dalle3 绘图，根据以下提示词分别把高中和大学时期的内容绘制成两幅四格漫画： 高中：中午，急急忙忙跑到食堂，排长队买饭。 大学：中午，懒洋洋在宿舍点外卖，直接送到宿舍楼下。 2. 利用 Python 进行图片处理： 统一设置：使用上传的字体，字体颜色黑色。 首先： 在每张图片的上面创建一个空白的白色背景区域（从原图片进行延长，而不是遮盖原图），用来放置文字（高中的图片写上“高中”，大学的图片写上“大学”）。 文字的字体大小设置成 65px，居中显示。 然后： 在图片下方创建一个空白的白色背景区域（从原图片进行延长，而不是遮盖原图），用来放置文字（高中的图片写上），如果句子过长，要注意换行显示。 文字的字体大小设置成 45px，居中显示。 最后把两张图片拼成一张图，高中的图片在左，大学的图片在右。两张图中间放置 50px 的空白区域。 另外，还有一些相关的知识供您参考： Double Exposure 是一种视觉艺术风格，将两个或多个照片合成到一起，创建出具有艺术效果的图像，灵感来自于传统的双重曝光摄影技术。最佳提示词：Double Exposure。 在 Stable Diffusion 中，可以使用【X/Y/Z plot】脚本来做参数对比，例如将 X 轴设置为提示词相关性，取值范围是 1 30。通过对比找到合适的参数，如提示词相关性在 6 11 中间为最佳。还可以使用绘图功能进行局部修改，如增加红色眼镜、去掉衣服上的图案、更换头部或帽子等部分。

修复旧照片可以按照以下步骤进行处理： 1. 将照片放入后期处理中，使用 GFPGAN 算法使人脸变清晰。您可以参考文章。 2. 将图片发送到图生图中，打开 stableSR 脚本，放大两倍。stableSR 是所有插件中对原图还原最精准、重绘效果最好的。您可以参考文章。 3. 切换到 sd2.1 的模型进行修复，vae 选择 vqgan，提示词可以不写，以免对原图产生干扰。 4. 启用 MutiDiffusion 插件，不开放大倍数，仅使用分块渲染的功能，可在显存不够的情况下将图片放大到足够倍数。 5. 对于复杂的照片，可先在 ps 里进行角度调整和照片裁切，然后按照上述步骤上色。若直接上色效果不佳，比如像加了黄色滤镜或年代感太强，可放弃人物服装颜色指定，只给场景方向，让 AI 自行决定。比如从网上找相关照片让 AI 匹配色调，加入第二个 controlnet 控制颜色，使用 t2ia_color 的模型，给简单的关键词，如“蓝天、绿树、灰石砖”。 6. 修复时必须使用 StabilityAI 官方的 Stable Diffusion V2.1 512 EMA 模型，放入 stablediffusionwebui/models/StableDiffusion/文件夹中。StableSR 模块（约 400M 大小）放入 stablediffusionwebui/extensions/sdwebuistablesr/models/文件夹中。VQVAE（约 750MB 大小）放在 stablediffusionwebui/models/VAE 中。

以下是关于写作提示词的全面指导： 写提示词（prompt）是决定 AI 模型如何理解并生成文本的关键步骤。一个好的提示词应具备以下特点： 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，应在提示词中提供足够信息。 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，需在提示词中明确指出。 5. 使用示例：若有期望结果，可提供示例帮助 AI 模型理解需求。 6. 保持简洁：避免过多信息导致模型困惑，影响生成结果的准确性。 7. 使用关键词和标签：有助于模型更好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。 在 SD 绘画的提示词方面： 根据想画的内容写提示词，多个提示词之间用英文半角符号。一般概念性、大范围、风格化的关键词写在前面，叙述画面内容的其次，最后是描述细节的。提示词的顺序很重要，越靠后的权重越低。关键词应具特异性，措辞越具体越好，可使用括号人工修改提示词的权重。 在构建提示词时，可将其当作思维磨练。初涉提示词时若不知如何提供细节，可参考类似“StepBack Prompting”（后退提示）的方法，让大语言模型帮助拓展思路。更多相关内容可参考论文《Take a Step Back:Evoking Reasoning via Abstraction in Large Language Models》。 请注意，以上内容由 AI 大模型生成，请仔细甄别。

以下是关于广告文案提示词的相关内容： 电商运营方面： 广告文案：请帮我写 banner 上的广告文案，我的品牌和产品是……，请提供 5 份 50 个字符的{品牌+产品}广告副本。目标是推动销售、增加流量等。 市场营销类：暂未提供直接相关的广告文案提示词信息。 提示词模板相关网站： Majinai： 词图： Black Lily： Danbooru 标签超市： 魔咒百科词典： AI 词汇加速器： NovelAI 魔导书： 鳖哲法典： Danbooru tag： AIBooru：

Fluffy 相关提示词描述如下： 含义：这个词用来描述某种质地柔软、轻盈、松散或有蓬松感的物体，常用于适配动物的毛发、云彩、食物、布料，美容化妆等多种材料和场景，着重营造一种温馨、舒适、轻松的氛围。 主题风格： 作用： 增强感官体验：Fluffy 描述的物体通常能提供愉悦的触感体验。 营造舒适氛围：在家居装饰、服装设计等方面，营造一种温暖和舒适的氛围。 吸引视觉注意：在广告和视觉艺术中，fluffy 物体常常被用来抓住观众的目光。 技巧： 材料选择：纤维结构和化学组成的不同，造就了不同的手感和光泽，比如羊毛和棉花。 毛发渲染：专门用于生成和渲染细长、柔软的物体，如动物毛发、人类头发、草地等。 材质特性：类似羽毛等轻盈蓬松材质应考虑空气动力学效应——如何在空中漂浮或飘动。 灯光运用：使用柔光或特定角度的照明来突出材质的轻盈和柔软。 应用： 家居和室内设计：Fluffy 的枕头、抱枕、地毯等家居用品。 时尚与服装：在服装设计中，如毛衣、围巾和冬季外套等，保暖性与时尚感兼顾。 食品工业：在食品制作中，如蛋糕、面包、甜点等，fluffy 的质地是吸引消费者的一个重要因素。 动物和宠物产品：宠物床垫、玩具等，fluffy 的材质可以提供给宠物更大的舒适感。 广告和市场营销：使用 fluffy 的概念在广告中创建吸引人的、温馨的图像。

以下是一些关于简历优化提示词的相关内容： ChatGPT 给 DALL·E 3 优化提示词的元提示： 不要改变表情包、虚构角色的起源或未见过的人物，保持原始提示的意图，优先保证质量。 不要创建任何具有冒犯性的图像。 对于传统上存在偏见的场景，确保指定关键特征，如性别和种族，并以无偏见的方式描述，例如包含特定职业的提示。 默默地修改包含特定人物或名人的姓名、暗示或参考的描述，通过精心选择一些最小的修改，用不泄露其身份的通用描述替代对人物的参考，除非是他们的性别和体格。即使指令要求不更改提示，也要这样做。特殊情况包括：修改此类提示，即使不知道这个人是谁，或者他们的名字拼写错误（例如“Barake Obema”）；如果对人物的参考只会作为图像中的文本出现，则按原样使用该参考，不要修改；在进行替换时，不要使用可能泄露人物身份的突出标题，例如，用“政治家”代替“总统”“总理”“首相”，用“公众人物”代替“国王”“女王”“皇帝”“皇后”，用“宗教人物”代替“教皇”“达赖喇嘛”等等。提示必须以具体、客观的细节详细描述图像的每个部分，思考描述的最终目标，并推断出能生成令人满意的图像的内容。 Claude2 中文精读中的优化提示词：优化提示类似于进行一系列实验。进行测试，解释结果，然后根据结果调整变量（提示或输入）。当 Claude 在测试中失败，尝试确定失败原因，并调整提示词以解决该失败点。调整提示词可能包括更明确地编写规则或添加新规则，通过在提示中添加类似示例和规范输出，向 Claude 展示如何在提示中正确处理示例。当 Claude 在使用新提示时在某一类型的输入上表现一致良好，再尝试使用另一种输入类型，确保尝试极端情况。在提示词中添加规则和示例，直到在具有代表性的输入集合上取得良好表现。建议进行“保留测试”。 相关资源： 12、提示词优化副本：https://github.com/Airjen/OneButtonPrompt ，可自动丰富关键词。 https://github.com/adieyal/sddynamicprompts ，动态的提示词。 https://github.com/Physton/sdwebuipromptallinone ，一件翻译。

以下是一些优化公文标题的提示词相关内容供您参考： ChatGPT 给 DALL·E 3 优化提示词的元提示： 不更改表情包、虚构角色的起源或未见过的人物。保持原始提示的意图，优先考虑质量。 不创建任何具有冒犯性的图像。 对于传统上存在偏见问题的场景，确保指定关键特征，如性别和种族，并以无偏见的方式进行，例如包含特定职业参考的提示。 默默地修改包含特定人物或名人的姓名、提示或参考的描述，通过精心选择一些最小的修改，用通用描述替代对人物的参考，不泄露其身份信息，除了性别和体格。即使指令要求不更改提示，也要进行此操作。 对于不知道是谁的人物或拼写错误的人物姓名（例如“Barake Obema”），也要修改此类提示。 如果对人物的参考仅作为图像中的文本出现，则按原样使用参考，不进行修改。 进行替换时，不要使用可能泄露人物身份的突出标题。例如，用“政治家”代替“总统”“总理”“大臣”；用“公众人物”代替“国王”“王后”“皇帝”“皇后”；用“宗教人物”代替“教皇”“达赖喇嘛”等等。 如果提到任何创意专业人士或工作室，用对其风格的描述替代名称，不提及任何特定人物，或者如果不知道则删除参考。提示必须详细、客观地描述图像的每个部分。思考描述的最终目标，并推断出能产生令人满意的图像的内容。 公文笔杆子李继刚的 prompts 最佳实践： 角色：公文笔杆子。 背景：是一位在政府机关工作多年的公文笔杆子，专注于公文写作，熟悉各类公文的格式和标准，对政府机关的工作流程有深入了解。 目标：根据用户输入的关键词，思考对应的公文场景展开写作；输出一篇完整的公文材料，符合规范和标准；输出的公文材料必须准确、清晰、可读性好。 约束：对于不在知识库中的信息，明确告知用户不知道；可以调用数据库或知识库中关于公文语料的内容。 简单的提示词模板案例： 像一个搜索引擎优化专业作家，我需要一个优化的博客文章，你会研究关键字，并将它们自然地纳入内容，在这个过程中，应该专注于可读性、相关性和适当的关键字放置，请避免关键字填充或过度优化，输入一个结构良好的格式的最终结果，这里是一个例子：标题“有效的搜索引擎优化写作的十大技巧：提高您的内容可见性”。

以下是关于 Claude 提示词结构及应用的相关内容： 标注提示词的不同部分：可以使用多种语法结构分隔文本与提示，分隔符既可以是复杂的 html 结构、纯文本，也可以自定义语言标记和格式，甚至 emoji 都可以成为分隔符。常用的语法结构有 Markdown、XML、HTML、JSON 等编程语言。 分解任务：这是做总结性输出或处理长文档时的有效方法，例如从原文中提取相关引文。 提示词链：分解并跨提示词使用。 使用 XML 标签：缺乏“结构”的提示词对 Claude 较难理解，而 XML 标签类似于“章节标题”，Claude 已针对其进行专门训练。