Dall·E照片级写实风格提示词

DALL·E 是 OpenAI 构建的一种新型神经网络，可以从文字说明直接生成图像。它一般会有三个 Prompt 阶段：原始 Prompt 即初始输入的那个；优化 Prompt 时有时无，DallE 会输出它分析优化后的每图英文 Prompt；最终 Prompt 则是每张图片点开后的 Prompt。推特博主通过一段 json 实现了一个功能，切换是否允许 DALL·E 自动更改原始 Prompt，一个是要求它必须生成新的，另一个是不允许更改，这个切换对应到了一个命令上，可以方便调用切换。 一些具有代表性的海外项目中包含 DALL·E 3，去年 OpenAI 将 DALL·E 3 集成进 ChatGPT。DALL·E 推出了编辑功能，支持对生成图片进行二次编辑，包括替换、删除、添加对象。其编辑界面提供了一系列可用工具，如 Select 按钮用于选择需要编辑的图像部分，左上角有可来回拖动大小的工具以改变想要更新的区域，还有“撤销、恢复”按钮以及“Clear Selection”选项用于重新开始编辑图像。使用时，编辑器界面可以添加、删除和更新图像的某些部分，例如添加樱花、删除鸟类、更改猫的表情等。帮助文档可参考：https://help.openai.com/en/articles/9055440editingyourimageswithdalle

Stable Diffusion、Midjourney 和 DALL·E 这三个生成式 AI 工具主要有以下区别： 1. 开源性：Stable Diffusion 是开源的，用户可以在任何高端计算机上运行。 2. 学习曲线：Midjourney 的学习曲线较低，只需键入特定的提示就能得到较好的结果。 3. 图像质量：Midjourney 被认为是 2023 年中期图像质量最好的系统。 4. 应用场景：Stable Diffusion 特别适合将 AI 与来自其他源的图像结合；Adobe Firefly 内置在各种 Adobe 产品中，但在质量方面落后于 DALL·E 和 Midjourney。 5. 训练数据：这些工具都是使用大量的内容数据集进行训练的，例如 Stable Diffusion 是在从网络上抓取的超过 50 亿的图像/标题对上进行训练的。 6. 所属公司：DALL·E 来自 OpenAI。 在使用方面： 1. Stable Diffusion 开始使用需要付出努力，因为要学会正确制作提示，但一旦掌握，能产生很好的结果。 2. DALL·E 已纳入 Bing（需使用创意模式）和 Bing 图像创建器，系统可靠，但图像质量比 Midjourney 差。 3. Midjourney 需要 Discord，使用时需键入特定格式的提示。

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。

以下是一些利用 GPT4 写有水平实习契约的建议： 1. 先确定实习契约的大纲目录，可以参考老师提供的示例或相关模板，也可以用手机识别截图获取。 2. 明确整体的语言风格和特色，比如要求逻辑清晰、层层递进、条理分明。您可以把范文提供给类似 Claude 2 的工具，让其总结语言风格。 3. 详细描述实习契约的各项条款，包括实习的时间、地点、职责、报酬、保密条款等。 4. 注意语言表达的准确性和规范性，避免模糊不清或产生歧义的表述。 需要注意的是，GPT4 有时会产生语法无效或语义不正确的内容，您需要仔细检查和修改。

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。

以下是关于用 AI 修复老照片的相关内容： 使用 MutiDiffusion 插件，在显存不够时可通过分块渲染功能放大图片。对于较复杂的老照片，如人物多、场景复杂、像素低的情况，可先在 PS 里调整角度和裁切，直接上色效果不佳时，可放弃人物服装颜色指定，只给场景方向，让 AI 自行决定，还可从网上找参考照片让 AI 匹配色调，加入第二个 controlnet 控制颜色，如使用 t2ia_color 模型，关键词给蓝天、绿树、灰石砖等。 ComfyUI 老照片修复结合 Flux Controlnet Upscale 工作流，以前的高清放大工作流复杂，新模型出来后，十几个基础节点就能实现更好效果。参数调节一般先确认放大倍数，再根据图片调整 controlNet 强度。Flux.1dev ControlNet 是为低分辨率图像开发的模型，可与 diffusers 库一起使用，训练方式采用多种人工退化方案。Flux Ultimator 能增加小细节和鲜艳色彩，在 0.1 强度设置下有显著增强效果，能与其他 LORA 结合使用。T5 Clip 若图片质量细节不够，可选择 fp16 版本。controlNet 传递的应是原始图片。 在新上线的 controlnet 模型中，Recolor 模型可给黑白图片重新上色，可选择 realisian 写实大模型，提示词描述颜色和对应内容，ControlNet 选择 Recolor，预处理器选择“recolor_luminance”效果更好。

以下为一些照片转动漫的工具及相关信息： 1. VIGGLE： 是一款创新的可控视频生成平台，基于 JST1 技术，允许用户自由创建和控制 3D 角色的动作，在游戏开发、动画制作及 VR/AR 等领域有巨大潜力。 Viggle AI 是利用骨骼动画将图片转化为一致性角色动画的工具，简化了动画制作流程。 体验地址：https://www.viggle.ai/ 官方 Discord：https://discord.gg/viggle 操作方式（以网页端举例）： Upload a character image of any size.上传任意尺寸的角色图像。 For better results,use a fullbody photo with a clean background.为了获得更好的效果，请使用背景干净的全身照片。 Image size图像大小（最大 10MB） 您上传的照片必须符合社区规则。 2. 莱森： 利用一致性 MJ 出海马体写真的教程。 用醒图（英文版叫做 hypic）或者美图秀秀等 App 调整脸部，拖拖修图进度条就好了。 关注醒图【人像>面部重塑>面部>比例】，调整上庭、中庭、下庭。 在转绘部分，照片>Minecraft 风格幅度变化大时，若sw 风格权重拉满仍复制不了像素小人风格，可能是cw 太高，调低 cw 可能成功复制。 cref 和 sref 同时参考多张 url 时，上传同一个人不同角度的照片，容易使结果畸形。 若 MJ 直出的皮肤缺乏质感，可打开醒图【人像>手动美颜>皮肤肌理】。 若想快速调整光源，可试试 Luminar，可官方下载购买完整版，或在 macos 订阅 setapp 使用有基础功能的 Luminar 版本。 3. 个性： 操作： 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.ultradetailultradetail.3d,c4d.blender,OCrenderer.cinematic lighting,ultra HD3D renderinoiw 1.5s 500v 5 不同照片生成，若对照片风格不满意可更换照片使用相同提示词重新生成。 其他调整，如觉得 Disney 风格太过卡通，可把提示词里的 Disney 换成 Pixar，若为女孩，可把 boy 换成 girl。每次生成 4 张图片，对某一张满意可点击下方的 U1~U4 生成大图，对风格满意但需调整可点击下方的 V1~V4 进行修改。

以下是几种免费生成您需要的场景照片的方法： 1. 利用 MJ 应用： 构思适合画绘本的故事，将其分为多个场景，用包含环境、人物、动作的话描述每个场景。例如：故事名《Lily 的奇妙之旅》，场景 1 为“Lily 来到一个阳光明媚的森林，跳过清澈的小溪，愉快玩耍。在路上结识了一只友善的棕熊，她们成为了旅伴。” 为每个场景生成图片时，设置 prompt 包括场景和风格，如“Walking in a mysterious cave with glittering gems,little girl Lily wearing a yellow floral skirt,her friend brown bear,dim,dreamlike,super high details,HDsmooth,by Jon Burgerman,s 400niji 5style expressivear 3:4”。 若只需要场景图像，可使用 mj 的 region vary 工具将人物完全框选，删除人物描述词后重新生成。 2. 悠船的使用： 写好提示词，右上可下载对应图片。 进行参数调整，注意任何点击都会重新生成图片，免费用户可能会提示超出套餐。 常用的图片调整内容包括变化（幅度有细微和强烈之分）、高清（有“直接”和“创意”两种方式）、风格变化（基于生成的图片再创作）、拓展（上下左右拓展图片）、缩放（指镜头）、局部重绘（选择区域要大）。 可以使用垫图、参考风格和提示词配合生成符合要求的图片。 3. Stable Diffusion 的使用： 把觉得好看的照片导进去，如果是从 SD 下载下来的 PNG 格式照片，右边会自动弹出照片的信息，包括正面关键词、负面关键词等，复制这些信息到“文生图”页面的关键词文本框中，点击生成按钮下的第一个小按钮，SD 会自动分配信息，就能得到差不多的照片（前提是有一样的大模型和 Lora）。 如果导入照片后右边没有生成信息，可用“标签器（Tagger）”来生成照片的关键词。

以下是几种用 AI 生成照片的方法： 1. 使用 Stable Diffusion 模型：它可以根据您输入的文本指令，利用文本中包含的语义信息与图片中包含的像素之间的对应关系生成图片。生成的图片样子完全取决于您输入的提示词，在非排列组合的工作模式下难以出现完全相同的两张输出图片。就像使用画笔，线条、色彩由它提供，而构造出什么样的图画取决于您自己的设计。 2. 利用即梦生成定制化人物肖像写真： 打开即梦官网链接：https://jimeng.jianying.com/aitool/home/?utm_medium=baiduads 。 选择写实肖像。 选择心仪的模板，比如人鱼风，点击“做同款”。 为生成定制肖像，一定要点击“导入参考图”。 点击“人物长相”，注意很多名人的脸无法使用生成。 点立即生成。 查看生成好的照片，若不满意可再点击生成，找出最满意的一张或几张。 生图模型选择最新的 2.0PRO，有照片质感。图片比例可改，有八种比例可选，图片尺寸可自由选择。 3. 使用 Stable Diffusion 的涂鸦功能： 点击空白的地方上传一张纯白的图片作为画纸。 右边的两个小按钮点开可调节画笔的大小和颜色。 在画纸上随便画画。 挑合适的大模型，想要什么画风就挑什么模型。 输入关键词，先输入关于照片质量的词，再告诉它您画的是什么。 把重绘幅度拉到 0.6 0.8，点击生成。

以下是关于老照片修复的相关内容： ComfyUI 老照片修复 Flux Controlnet Upscale： 以前的高清放大工作流复杂，新模型结合工作流只需十几个基础节点就能实现更好效果。 参数调节方面，一般先确认放大倍数，再根据图片调整 ControlNet 强度。 ControlNetUpscaler 放大模型是 Jasper 研究团队为低分辨率图像开发的，可与 diffusers 库一起使用，采用多种方式对真实图像进行人工退化训练，训练方式类似 Wang,Xintao 等人发表的文献中的方法，遵循 Flux.1dev 模型许可证范畴。 Flux Ultimator 能增加小细节，增强鲜艳色彩，在 0.1 强度设置下有显著效果，能顺利集成到工作流程中，与其他 LORA 结合使用时强度需小于 0.5。 若图片质量细节不够，可选择 T5 Clip 的 fp16 版本。 ControlNet 传递的应是上传的原始图片。 【SD】用 AI 给老照片上色，岁月不改它模样： 启用 MutiDiffusion 插件，不开放大倍数，仅使用分块渲染功能，可在显存不够时放大图片。 对于复杂的老照片，可在 PS 中进行角度调整和裁切，若直接上色效果不佳，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，使用 t2ia_color 模型和简单关键词。 新上线的 controlnet 模型中，Recolor 模型可将黑白图片重新上色。 人物照片还原可选择 realisian 的写实大模型，用提示词描述颜色和内容，ControlNet 选择 Recolor，预处理器选择“recolor_luminance”效果更好。

以下是关于证件照片生成的相关内容： 可以通过搭建证件照应用页面来实现。先创建应用并设置第一个 div 容器，页面分为上中下三块，顶部为标题，中间有原图、过渡和最终结果，底部为展示区域和表单。还需对容器的高度、宽度、排列方向以及文本组件的字体、颜色、加粗等属性进行设置。图片上传处理方面，介绍了图片组件的本地上传和绑定数据功能，需注意微信截图可能导致上传问题。页面也可分为左右两块，左侧展示区域，右侧为表单，左侧还需嵌套容器处理图片和文字展示。此外，前端页面搭建有一些技巧，如在 DIV10 中选择子容器、复制搭建元素等，包括调整表单组件的尺寸、按钮文案和上传文件类型等设置。业务逻辑流程包括用户上传照片、图片理解、图像生成、智能换脸、背景修改等步骤，各步骤中有参数设置、提示词调整和测试方法。 普通人现在可以利用 AI 生成自己的证件照，无需去影楼拍摄。有能将上传照片生成白底、蓝底和红底的证件照生成工具。

以下是关于用 DeepSeek 撰写小说大纲后，如何给提示词让其一章一章生成的相关建议： 1. 模仿小说家写作：在提示词中描述特定小说家的文风特征，如鲁迅的文风特点等。 2. 控制创作字数：使用 O1 模型对 AI 创作的字数控制有一定效果，也可通过多轮对话让 AI 增删改查来调整字数。 3. 考虑引起共鸣和关注人类共性：用 DeepSeek 写小说要注重这方面，让好文字能引起生理和情绪共鸣。 4. 优化提示词： 模糊指令优化：如将宽泛需求“写小说”修正为“创作以 AI 觉醒为背景的悬疑短篇，采用多视角叙事结构”；将主观表述“写得专业些”修正为“符合 IEEE 论文格式，包含 5 项以上行业数据引用”。 迭代优化法：首轮生成获取基础内容，然后进行特征强化、风格调整和最终校验等步骤。 5. 结合其他模型：写理性文章时，可先与 DeepSeek 讨论思路，再用 Cloud 3.5 批量生成。 需要注意的是，DeepSeek 在写文方面全面领先，但长文会太发散，文风用力过猛，可能导致审美疲劳，且模型多样性不够，相同 prompt 提问多次答案雷同。

以下是一些学习提示词工程的优质教程推荐： 1. 小七姐的“Prompt Engineering a Prompt Engineer 精读翻译”： 提供了提示词工程的在线教程。 将提示词工程的任务分解为两个步骤，并在元提示词中明确这两个步骤，提前传达期望。 为鼓励模型仔细检查示例，指导提案模型回答一系列问题。 明确提示词在不同上下文中与输入的相互作用。 2. 歸藏翻译的“简单易懂，强烈推荐 Codesignal 提示工程教程1”： 通俗易懂，给出丰富实践经验。 课程地址：https://learn.codesignal.com/preview/coursepaths/16/promptengineeringforeveryone 。 3. “GPT1 到 Deepseek R1 所有公开论文 The 2025 AI Engineer Reading List”中的第 3 节： 推荐了 Lilian Weng、Eugene Yan、Anthropic 的《提示工程教程》和《人工智能工程师工作坊》。

以下是一些可能有助于修改简历的提示词相关内容： 有用户使用 DeepSeek 进行过诸如脑爆活动方案、分析总结复盘内容、生成专业软件使用过程、写小说框架、写论文、写文案、写小红书笔记、写周报、做设计头脑风暴等多种任务，其中也包括修改简历。 在 Prompt 之术中，提到塑造角色时，如果是一个特定的角色，如公司运营专员，需要将相关详细信息注入，包括公司主营业务、目标受众、产品、价值点、工作内容、核心技巧技能等，以明确角色任务。 在 AI 写作打磨文章方面，如使用 Claude 3.5 进行词句润色和文章打磨优化，注意在同一个聊天窗口操作，同时提示词没有标准答案，可按自己的做法修改。

以下是为您整理的有关提示词批量处理的相关内容： 在 Coze 上创建工作流、Bot 中，大模型组件的系统级提示词用于定义模型的角色和任务，与外层用户直接交互的提示词不同。系统级提示词侧重于模型的内部工作机制，外层提示词则更多关注根据用户指令进行编排和响应。通过精心设计这两种提示词，可增强模型对用户指令的处理能力，确保工作流顺畅高效。 在大模型组件中，批处理即迭代处理，可对集合或数组中的每个元素进行批量处理。通过依次遍历集合或数组，每个元素都能经过相同处理流程，关键在于通过有限循环实现高效数据处理。批处理中可设置循环次数和并发量，例如 Coze 的大模型组件最多支持 200 次循环，可通过调整并发量在一次循环中同时处理多个元素以提高处理效率。 在 AI 应用到工作场景中制作单词卡片时，提示词编写包括生成符合要求的单词卡内容并填入 Excel 文件中。通过给出基本示例和附加规则限制，输入多个单词可实现同时解析，虽效果可能因方法论不足而有差异，但大体格式符合要求。批量产出时需上传压缩文件并完成套版，即可获得符合要求的卡片。

以下是关于提示词的全面介绍： 一、什么是提示词 1. 用于描绘您想生成的画面。 2. 输入语言方面，星流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。 3. 启用提示词优化后，能帮您扩展提示词，更生动地描述画面内容。 二、如何写好提示词 1. 可以点击提示词上方官方预设词组进行生图，提示词内容要准确，包含人物主体、风格、场景特点、环境光照、画面构图、画质等，比如：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。 2. 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，负面提示词可以帮助 AI 理解我们不想生成的内容，比如：不好的质量、低像素、模糊、水印。 3. 利用“加权重”功能，让 AI 明白重点内容，可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。 4. 辅助功能包括翻译功能（一键将提示词翻译成英文）、删除所有提示词（清空提示词框）、会员加速（加速图像生图速度，提升效率）。 三、提示词要素 提示词可以包含以下任意要素： 1. 指令：想要模型执行的特定任务或指令。 2. 上下文：包含外部信息或额外的上下文信息，引导语言模型更好地响应。 3. 输入数据：用户输入的内容或问题。 4. 输出指示：指定输出的类型或格式。 四、提示工程与提示词的区别 提示工程是一个相对较新的概念，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。其关键点包括精确性、创造性、迭代、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。提示工程是一个更广泛的概念，不仅包括创建提示词，还涉及理解模型的行为、优化提示以获得更好的性能、以及创造性地探索模型的潜在应用。提示工程的目标是最大化 AI 模型的效用和性能，而提示词是实现这一目标的手段之一。在实际应用中，提示工程可能包括对 AI 模型的深入分析、用户研究、以及对特定任务的定制化提示设计。

以下是关于如何用提示词玩转 AI 的详细指导： 使用 Trae 绘制图形： 1. 介绍：p5.js 是用于创建图形和交互式体验的代码库，分形树是一种数学概念，能生成美丽图形，如雪花。 2. 步骤： 开始动手做第一个小玩具。 在对话框输入需求，把相关提示词复制粘贴到对话框内，点击右下角发送按钮，AI 开始工作。 可以在基础上继续强化，完成后能看到效果变化。 可以打开 https://openprocessing.org/查看各种创意，复制代码到 Trae 里，用 AI 对话优化。 律师写好提示词用好 AI： 对于不具备理工科背景的文科生，可将 AI 当成黑箱，只需要知道它是能理解自然语言并输出自然语言的东西。驱动 AI 工具和传统道教的拘灵遣将有相似之处，当想让其实现愿望时，要基于其“非人”一面，尽可能通过语言文字压缩其自由度，包括清晰告知要干什么、边界、目标、实现路径方法和所需正确知识。 制作“古人骂人”视频： 1. 文案生成： 工具：DeepSeek 操作：打开 DeepSeek 网站（https://chat.deepseek.com/），输入提示词，如“让 XX 用现代口语化的表达、生气骂人的口吻吐槽 XXXX，XXX 目的，输出 3 条 60 字左右的毒舌文案，每条里面都要有‘回答我！Look in my eyes！Tell me！why？baby！why？’”，可根据自己内容调整文案和字数要求，生成并挑选满意的文案保存备用。 2. 准备人物形象图： 工具：即梦 AI 操作：打开即梦 AI 网站（https://jimeng.jianying.com/aitool/image/generate），输入提示词，调整生成参数，预览并下载最终的人物形象图。