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。

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。

以下是关于照片转线稿的相关信息： 教程：线稿上色 Midjourney + Stable Diffusion sd 上色： 正关键词：主要前面添加了增加照片质感常用的 + mj 生成线稿的关键词调整（去掉 mj 里线稿的关键词，一开始嘴巴效果不好，添加了张开嘴巴等关键词，颜色都是可以单独调整控制）+ 风格参数。 负关键词：看自己的效果添加。添加一切您不想要的东西，前面调用了词嵌入（bad_prompt_version2neg, badhandv4, easynegative）需要去 c 站下载，这些主要是为了控制人手部错误的，在最后一步放大的时候，却起到了反作用，强行给小猫咪小动物 5 个手指（建议不加，或者建议生成的时候加，放大的时候去掉）。 正关键词示例：, CG, unity, official art, amazing, finely detail, an extremely delicate and beautiful, extremely detailed, 3d, rendering, c4d, blender, octane render, Chinese festive color scheme, open mouth, 1 tooth, The cat has a pair of white gloves, a cute cat cartoon IP character, black line sketch, wearing a hat, wearing a collar around the neck, carrying a huge red bag, matching rope and straps at his wrists, Chinese element style, poular toys, blind box toys, Disney style。 负关键词示例：back and white, green, blue, purple。 真实系大模型：revAnimated v1.2.2 版本。 尺寸：最好和您的草稿图保持一致（前面的步骤没有截图。这里重新做了一张）如果尺寸太大爆显存可以保持和草图一样的比例缩小尺寸。 最重要的 ControlNet 设置：上传自己的草图到 ControlNet，点击启用。记得点💥的图标让预处理器生效。 摊位信息： AI 3D 打印纹身印章：通过 AI 将图片转绘成简约线条插画风格，然后现场 3D 打印出来，最终交付定制化的纹身印章产品。具体流程：适用 comfyui 工作流生成 + 输出线稿素材；将线稿生成模型文件；输入 3D 打印机，输出定制图案模型（预计打印时间 3 5 分钟）。印章图案为软性材料，印章颜料为可水洗安全材料，可另选半永久植物染料。摊位区域为 E，摊位编号为 69，摊位类型为 3D 印章。 星流一站式 AI 设计工具： 右侧生成器入门模式图片参考： 全部图片参考功能：原图、景深、线稿轮廓、姿势、Lineart 线稿、Scribble 线稿、光影、Segmant 构图分割。 其他参考功能：SoftEdge 线稿、配色参考、配色打乱、法线贴图、MLSD 线稿。

以下是一些用于老照片修复的方法和工具： 1. 使用 SD 中的 ControlNet 模型，特别是其中的 Recolor 新模型，可对黑白老照片进行重新上色。在处理人物照片还原时，可选择 realisian 的写实大模型，提示词直接描述颜色和对应的内容。ControlNet 选择 Recolor 时，预处理器选择“recolor_luminance”效果较好。 2. 超清无损放大器 StableSR：需要使用 StabilityAI 官方的 Stable Diffusion V2.1 512 EMA 模型，放入指定文件夹，同时安装 StableSR 模块和 VQVAE。通过不同的放大方法测试，如“Ultimate SD upscale”脚本、“后期处理”的放大方法和 StableSR 的放大，StableSR 对原图还原较为精准，重绘效果较好。 3. 将照片放入后期处理中，使用 GFPGAN 算法将人脸变清晰，但无法使头发、衣服等元素变清晰。之后可将图片发送到图生图中，打开 stableSR 脚本进行放大修复。 相关参考文章： 1. 【SD】用 AI 给老照片上色，岁月不改它模样：https://mp.weixin.qq.com/s/hlnSTpGMozJ_hfQuABgLw 2. 【Stable Diffusion】图片高清化+面部修复+一键抠图，一些你不知道的事儿：http://mp.weixin.qq.com/s?__biz=MzkzMzIwMDgxMQ==&mid=2247487422&idx=1&sn=9cdf7ef37c2acb3c0fc3328d0ba8af74&chksm=c251597af526d06c921ea6728cb2a32bdf1d5f699e19d6ba13b849994e4d01af8a5144132aad&scene=21wechat_redirect 3. 【Stable Diffusion】超清无损放大器 StableSR：http://mp.weixin.qq.com/s?__biz=MzkzMzIwMDgxMQ==&mid=2247487403&idx=1&sn=cbb96534fa6f58c37cf9fc64bc7ade0c&chksm=c251596ff526d0792b4bba0e21b69427b23e780824bdc75b22f1073e8bad6f61f30199fc8344&scene=21wechat_redirect

以下是一些让老照片动起来的方法和相关信息： 1. 参加“时光印记”AI 公益挑战赛：该挑战赛采集了杨浦 20 位老一辈建设者老照片与故事，期望用 AIGC 技术创作影视频、AIMV、动图。作品要求任选百年主题，创作视频短片、音乐 AIMV 或动态老照片，AI 制作内容不低于 70%，视频短片时长 60 秒以上，音乐 AIMV 至少 30 秒，图片组让老照片动起来 5 10s。报名及创作时间为即日起至 2024 年 11 月 20 日。参赛方式为填写报名问卷和进群获取素材。 2. 使用 Dreamina 即梦工具：不需要🪜，每天有免费额度。注册可用抖音号或手机号，上传照片即可尝试让老照片动起来。 3. 使用 Sora 工具：优点是发布的成果好，集成在 openai 一套里可用，但需要🪜，需要 gmail 注册，需要订阅后才能使用。

以下是将照片变清晰的方法： 1. 将照片放入后期处理中，使用 GFPGAN 算法将人脸变清晰。您可以参考文章——。但此步骤无法将照片中的头发、衣服等其他元素变清晰。 2. 接着将图片发送到图生图当中，打开 stableSR 脚本，放大两倍。此放大插件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——。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。 3. 对于修复，需要使用 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。还有一个 VQVAE（约 750MB 大小）放在 stablediffusionwebui/models/VAE 中。 4. 在使用清影工具时，输入一张图片和相应的提示词，清影大模型会根据提示将图片转变为视频画面。也可以只输入一张图片，清影大模型将自行发挥想象力把图片扩展为一段有故事的视频。选用尽可能清晰的图片，上传图片比例最好为 3:2（横版），清影支持上传 png 和 jpeg 图像。如果原图不够清晰，可采用分辨率提升工具将图片变清晰。提示词要简单清晰，可选择不写 prompt 让模型自己操控图片动起来，或者明确想动起来的主体并以「主体」+「主题运动」+「背景」+「背景运动」的方式撰写提示词。如果不明确大模型如何理解图片，推荐将照片发送到清言对话框进行识图，明确主体的描述。

在手机上通过宠物照片给宠物建模并实现一定的动态性，可以考虑以下几种方式： 1. 利用 3D 引擎：目前有一些公司提供通过手机摄像头快速创建虚拟人身体的服务，例如 NextHuman。不过，3D 引擎在拟真程度高的同时，定制化成本也较高。 2. 借助 AIGC：虽然 AIGC 省去了建模流程，能直接生成数字人的展示图片，但可能存在数字人难以保持 ID 一致性、帧与帧连贯性不佳等问题。典型的相关项目有 wav2lip等。但需要注意的是，如果对模型真实度要求较高，AIGC 方式可能不太理想，因为算法发展很快，未来可能会有更好的连贯度生成方式。 目前利用 AIGC 来快速实现可能存在一些挑战，但随着技术的发展，未来有可能更便捷高效地达成您的需求。

以下是一些可以实现上传 8 张照片一键生成短视频的 AI 工具及相关操作： 1. PixVerse： 网址：https://app.pixverse.ai 操作：涂抹选区，给出相应的运动方向，最后加入配音，剪辑一下即可。 2. 出门问问 Mobvoi： 网址：https://openapi.mobvoi.com/pages/videointroduce 操作： 第一步：api 申请，打开网址，找到视频生成>开始体验>登录>创建应用>查看详情，获取自己的 APP key。 第二步：启动 ComfyUI，打开 json 文件。 第三步：在 api 节点输入第一步获取的 key 进行适配，获取 key 后查看详情找到账号和密码进行输入。 第四步：上传一张照片即可。 3. 即梦： 操作：将图片上传至视频生成模块，用简单提示词描绘画面中的动态内容，可生成时长为 3 秒钟的画面。运镜类型可根据剧本中的镜头描绘设置，主要设置以随机运镜为主，生成速度可选择慢速。

以下是关于 deepseek 提示词的相关内容： 生成单词方面：输入单词主题、图片风格、单词数量，如非洲动物、真实风格、2。选择 deepseekr1 模型，可生成指定数量的单词数组，以数组方式输出，包括单词、中文、美式音标及相关例句和翻译。提示词中角色设定为专业的单词生成助手，技能是输出关联英语单词，限制为仅围绕用户输入主题输出相关内容，且输出必须为符合要求的数组形式。 时代关键诉求方面：在 deepseek 时代，完整的长提示词可能不如片段有效，甚至干扰模型思考流程，带来 Token 浪费和上下文污染。新一代 LLM 的正确打开方式是“关键诉求直通车”模式，如像对聪明助理打暗号：“主题：环保|要最新案例|结尾有力道”，让模型自主发挥。 生成相机运动轨迹方面：以往的提示词是场景、构图、尺寸、位置、形态、半身全身、环境的组合，现在把这些提示词喂给 DeepSeek，要求以“相机运动轨迹”的方式来描写，可得到新提示词，如“相机向上飞升至上空轨道视角,拍摄站在泳池旁的女子”，海螺 AI 能对空间理解和遵循语义，自然生成相关内容，甚至为主角匹配相应物品。

写提示词（prompt）是一个关键步骤，决定了 AI 模型如何理解并生成文本。以下是一些编写提示词的要点和方法： 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：如有格式或风格要求，在提示词中明确指出。 5. 使用示例：提供期望结果的示例，帮助 AI 理解需求。 6. 保持简洁：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：生成文本后检查结果，根据需要调整提示词，可能需多次迭代。 在文生图方面，例如在 SD 中，括号和特定符号（如:1.2）可用来增加权重，权重越高在画面中体现越充分，提示词的先后顺序也会影响权重。同时，还可增加反向提示词告知 AI 不要的内容。 对于星流一站式 AI 设计工具： 提示词用于描绘画面，输入语言支持中英文，不同基础模型对输入形式有要求。 写好提示词要做到内容准确，包含人物主体、风格、场景特点、环境光照、画面构图、画质等。 可调整负面提示词，帮助 AI 理解不想生成的内容。 利用“加权重”功能让 AI 明白重点内容，还能对已有提示词权重进行编辑。 有翻译、删除所有提示词、会员加速等辅助功能。

以下是关于 DeepSeek 提示词的相关内容： 生成小红书爆款单词视频： 开始：输入单词主题、图片风格、单词数量。 生成单词数组：选择 deepseekr1 模型，输入单词主题、单词数量，为用户输出指定数量的单词，并以数组方式输出，包括单词、中文、美式音标、英文句子及其中文翻译。提示词中角色设定为专业的单词生成助手，技能是输出关联英语单词，限制为仅围绕用户输入主题输出相关内容，且输出必须为符合要求的数组形式。 Deepseek 时代提示词之关键诉求： 观察发现完整的提示词可能不如片段有效，甚至干扰模型思考流程，过长提示会带来 Token 浪费和上下文污染，在多轮对话中，用户只需在关键点进行引导，让模型自主发挥，“关键诉求直通车”模式是新一代 LLM 的正确打开方式。新旧提示法对比，传统方法像唠叨家长，新型技巧像对聪明助理打暗号。 集合·DeepSeek 提示词方法论： 核心原理认知：包括 AI 特性定位（多模态理解、动态上下文、任务适应性）和系统响应机制（采用意图识别+内容生成双通道，自动检测 prompt 中的任务类型、输出格式、知识范围，对位置权重、符号强调敏感）。 基础指令框架：如果不知道如何表达，可套用框架指令，包括四要素模板、格式控制语法（强制结构、占位符标记、优先级符号）。 进阶控制技巧：包括思维链引导（分步标记法、苏格拉底式追问）、知识库调用（领域限定指令、文献引用模式）、多模态输出。

以下是一些提示词相关的教程和资源： 提示词模板相关网站： 操作指南和提示词教程示例： prompt：甄嬛眉庄跨屏拥抱、小猫张大嘴，脸上是困惑表情，很多问号、图中的小猫带上了眼镜，叫了一声、图中的小人眨眨眼睛，旁边的爱心在动，画风保持原图一致、女子的泪从脸上流下来，眼神中是震撼、不解与绝望、图中的蜡笔小新眨眨眼睛，表情小委屈，旁边的星星在转动、画中鸡踩着滑板飞快的滑行着等。 视频：等。 小七姐的提示词教程：

以下是一些画 ICON 的提示词相关内容： 视角：LowAngle（仰视） 介质：abstract expressionist art style（抽象表现主义艺术风格） 镜头：superresolution microscopy（超分辨率显微镜） 灯光：ambient lighting（环境照明） 颜色：white（白色的） 描述：classical realism（古典现实主义） 艺术家：抽象主义 1940 1950 电影：2001 A Space Odyssey（2001 太空漫游）、The Prestige（威望） 游戏：Age of Empires（帝国时代）、Gears of War（战争机器） 其他相关词汇：icon（图标）、decorative papercraft（装饰纸艺）、camouflage（伪装）、Gian Lorenzo Bernini（吉安·洛伦佐·贝尔尼尼）、Jurassic Park（侏罗纪公园）、Rust（锈）、lightpurple（浅紫色）、gradient color（渐变色）、torch light（手电筒灯） 此外，DALL·E 自动优化提示词中提到： 绘画：提及绘画种类、画布纹理和笔触形状/纹理（列表） 数字：注明使用的软件、阴影技术和多媒体方法（列表） 生成图像基于详细提示词使用 DALL E 3。 总是通过大胆和有趣的选择使每个提示元素生动起来。 始终遵循提示指南 建议四个全新的想法。 这些应该是简单的概念，不是完整的提示词。 尝试从给出的最后一个建议中获取灵感，而不是完整的提示词。 默认设置（除非另有指定/暗示）： 默认纵横比：使用正方形纵横比（1:1）。 默认风格：照片。包括相机设置、摄影类型和设备。 总是生成四张图像并建议四个新想法。 重要：避免违反服务条款的单词或概念。不侵犯任何人的版权；在提示词中不使用暗示性或明确的图像。不强调或暗示任何不符合 G 级的元素。

提示词框架是为构建有效提示词提供的一种高度概括和结构化的方法，可看作是构建提示词的方法论或“元结构”。 目前，提示词工程师已发展出多种提示词框架，例如： ICIP 框架：包括指令（Instruction，必须）、背景信息（Context，选填）、输入数据（Input Data，选填）和输出指示器（Output Indicator，选填）四个部分。 BROKE 框架：着重于背景（Background）、角色定义（Role）、目标设定（Objectives）、关键成果展示（Key Result）以及持续的试验与优化（Evolve）五个方面。 CRISPE 框架：分为上下文（Context）、角色（Role）、说明（Instruction）、主题（Subject）、预设（Preset）和例外（Exception）六个部分。 此外，还有一些标识符和属性词用于标识标题、变量、控制内容层级和标识语义结构。结构化提示词框架在行业内应用广泛且成熟度较高，您可以在很多平台看到优秀的案例。如果您对结构化提示词的理论感兴趣，还可以阅读李继刚和云中江树的相关详细理论原文。