Navigate to WaytoAGI Wiki →
Home/Question List/Question Detail

有没有什么帮助非虚构创作的prompt示例

Answer

非虚构创作(Non-fiction writing)通常基于事实、真实事件或个人经验。使用AI生成的prompt(提示词或提示短语)可以帮助非虚构创作者激发灵感、梳理思路或增加内容深度。以下是一些帮助非虚构创作的prompt示例:

  1. 回忆录写作

    • "描述你童年最难忘的一个夏天,包括那时的天气、你穿的衣服和你的感受。"
  2. 历史事件分析

    • "如果历史中的[某个事件]没有发生,我们的世界会有哪些不同?"
  3. 科技评论

    • "讨论人工智能如何改变我们处理[某项任务]的方式。"
  4. 个人成长故事

    • "回想一次你克服了巨大困难的经历,你是如何找到解决问题的方法的?"
  5. 教育观点

    • "在当前教育体系中,我们如何更有效地培养学生的[某项技能]?"
  6. 职业发展建议

    • "如果你要给刚入行的[职业名称]提建议,你会说什么?"
  7. 健康与生活方式

    • "解释为什么定期进行[某项活动]对身心健康至关重要。"
  8. 社会问题探讨

    • "分析[某个社会问题]对不同群体的长期和短期影响。"
  9. 旅行写作

    • "描述你在[某个地方]的旅行经历,包括当地的文化、食物和你遇到的人们。"
  10. 环境问题

    • "讨论我们如何通过改变日常习惯来对抗[某个环境问题]。"
  11. 人物特写

    • "撰写一篇关于[某个人物]的特写,包括他们的成就、挑战和个人生活。"
  12. 文化评论

    • "分析[某文化现象]如何反映了当代社会的价值观和趋势。"
  13. 商业策略

    • "讨论在[某个行业]中,创新如何帮助企业保持竞争力。"
  14. 技术教程

    • "逐步解释如何使用[某项技术]来解决[某个问题]。"
  15. 政策分析

    • "评估[某项政策]对[特定群体或行业]的潜在好处和风险。"

使用这些prompts可以帮助非虚构创作者从不同角度审视主题,挖掘更深层次的内容,以及探索新的写作方向。

Content generated by AI large model, please carefully verify (powered by aily)

References

真实性

LLM模型有时会生成听起来连贯且令人信服但有时是虚构的回答。改进提示可以帮助提高模型生成更准确/真实的回答,并降低生成不一致和虚构回答的可能性。一些解决方案可能包括:在上下文中提供基本事实(例如相关文章段落或维基百科条目),以减少模型生成虚构文本的可能性。通过降低概率参数并指示模型在不知道答案时承认(例如,“我不知道”)来配置模型以生成更少样式的响应。在提示中提供问题和答案的组合示例,其中可能知道和不知道的问题和答案。让我们看一个简单的例子:提示:输出:我编造了“Neto Beto Roberto”的名字,所以模型在这种情况下是正确的。尝试稍微改变问题,看看是否可以使其正常工作。根据您迄今学到的所有知识,还有不同的方法可以进一步改进它。

即梦AI 视频生成 | 教你如何写好prompt

prompt应该尽可能具体,提供足够的细节,但需要清楚简单好理解,目前生成时长为3s,因此你应该给到3s内可以实现的画面的指令,太长的运动指令,模型可能不能完全覆盖哦。例如,如果你想生成一个关于“海滩”的视频,你可以提供具体的海滩外观、海浪运动、画风等信息,这样可以帮助即梦生成更加真实符合预期的视频。薄荷绿的海浪拍打着金色的沙滩,棕榈树在海岸边,微风吹动棕榈树的叶子,手绘风格,漫画一个黑色的小猫静静地趴在粉色透明花瓶旁,背景是淡黄色的窗帘,微风吹动窗帘

Explore Prompting-Prompt的探索

更精确的单词和短语可以帮助创造出完全符合您期望的内容和感觉的图片。例如:/imagine prompt <style> sketch of a cat|Life Drawing素描写生|Continuous Line连续线条|Loose Gestural自由风格|Blind Contour盲画|<br>|-|-|-|-|<br>|Value Study<br>明暗对比研究|Charcoal Sketch<br>炭笔素描|||

Others are asking
flux提示词示例
以下是一些关于 flux 提示词的示例: 在不同主题方面,如文本概括(https://www.promptingguide.ai/zh/introduction/examples%E6%96%87%E6%9C%AC%E6%A6%82%E6%8B%AC)、信息提取(https://www.promptingguide.ai/zh/introduction/examples%E4%BF%A1%E6%81%AF%E6%8F%90%E5%8F%96)、问答(https://www.promptingguide.ai/zh/introduction/examples%E9%97%AE%E7%AD%94)、文本分类(https://www.promptingguide.ai/zh/introduction/examples%E6%96%87%E6%9C%AC%E5%88%86%E7%B1%BB)、对话(https://www.promptingguide.ai/zh/introduction/examples%E5%AF%B9%E8%AF%9D)、代码生成(https://www.promptingguide.ai/zh/introduction/examples%E4%BB%A3%E7%A0%81%E7%94%9F%E6%88%90)、推理(https://www.promptingguide.ai/zh/introduction/examples%E6%8E%A8%E7%90%86),通过示例介绍说明如何使用精细的提示词来执行不同类型的任务。 在 Claude2 中文精读中,构建提示词时可以添加示例(可选)。您可以通过在提示词中加入一些示例,让 Claude 更好地了解如何正确执行任务。提供示例的方式可以是以先前对话的形式,用不同的对话分隔符,例如用“我”代替“Human:”,用“你”代替“Assistant:”;也可以直接提供例子。决定哪种方法更有效取决于具体任务,建议尝试两种方法以确定更好的结果。 在市场营销类中,如赛博佛祖(Kyle)的示例,其角色设定为熟悉佛教经典、境界很高的佛学大师,能为对人生感到迷茫的人指引方向。具体设定包括引用相关佛教经典语录并解释含义,提供有效建议等,并给出了详细的约束条件和链接地址()。
2025-01-20
请你给我提供一段coze工作流节点中,代码示例
以下是 Coze 工作流节点中的一些代码示例: 把段落按换行符(/n)拆分成数组的代码示例。 在大模型节点通过提示词和示例,让大模型直接输出数组。 使用文本处理(文本分隔)。 在 Coze 工作流中搭建框架时,首先进入 Coze,点击「个人空间工作流创建工作流」打开弹窗,根据弹窗要求自定义工作流信息,点击确认完成新建。左侧「选择节点」模块中,根据子任务需要,实际用到的有插件(提供能力工具)、大模型(实现文本内容生成)、代码(支持编写简单脚本处理数据)。按照流程图在编辑面板中拖入对应的 LLM 大模型、插件、代码节点即可完成框架搭建。
2025-01-07
以下是大致可以采用的步骤来实现这样一个能自动在大语言模型网站生成不同场景机器人图片的程序(以下以Python语言示例,不过不同平台具体实现会有差异且需遵循对应网站的使用规则和接口规范): ### 1. 选择合适的大语言模型网站及确认其API(应用程序编程接口)情况 不同大语言模型网站对于图片生成通常会提供相应的API来允许外部程序与之交互,比如部分知名的AI绘画相关平台。你需要先确定要使用哪些网站,然后去注册开发者账号等,获取对应的API Key以及详细的API文档,了解如何通过代码向其发起图
以下是为您整合的相关内容: Ollama 框架: 1. 支持多种大型语言模型,如通义千问、Llama 2、Mistral 和 Gemma 等,适用于不同应用场景。 2. 易于使用,适用于 macOS、Windows 和 Linux 系统,支持 cpu 和 gpu,用户能轻松在本地环境启动和运行大模型。 3. 提供模型库,用户可从中下载不同模型,这些模型有不同参数和大小以满足不同需求和硬件条件,可通过 https://ollama.com/library 查找。 4. 支持用户自定义模型,例如修改模型的温度参数来调整创造性和连贯性,或者设置特定的系统消息。 5. 提供 REST API 用于运行和管理模型,以及与其他应用程序的集成选项。 6. 社区贡献丰富,包括多种集成插件和界面,如 Web 和桌面应用、Telegram 机器人、Obsidian 插件等。 7. 安装:访问 https://ollama.com/download/ 进行下载安装。安装完后,确保 ollama 后台服务已启动(在 mac 上启动 ollama 应用程序,在 linux 上通过 ollama serve 启动),可通过 ollama list 确认。 基于 COW 框架的 ChatBot 实现步骤: 1. COW 是基于大模型搭建的 Chat 机器人框架,将多模型塞进自己的微信里实现方案。 2. 基于张梦飞同学的教程: 。 3. 实现内容: 打造属于自己的 ChatBot(文本对话、文件总结、链接访问、联网搜索、图片识别、AI 画图等)。 常用开源插件的安装应用。 4. 正式开始前需知: ChatBot 相较于在各大模型网页端使用区别:本实现思路需要接入大模型 API 的方式实现(API 单独付费)。 风险与注意事项: 微信端因非常规使用,有封号危险,不建议主力微信号接入。 只探讨操作步骤,请依法合规使用。 大模型生成的内容注意甄别,确保所有操作均符合相关法律法规要求。 禁止用于任何非法目的。 处理敏感或个人隐私数据时注意脱敏,以防滥用或泄露。 5. 多平台接入:微信、企业微信、公众号、飞书、钉钉等。 6. 多模型选择:GPT3.5/GPT4.0/Claude/文心一言/讯飞星火/通义千问/Gemini/GLM4/LinkAI 等。 7. 多消息类型支持:能处理文本、语音和图片,以及基于自有知识库进行定制的企业智能客服功能。 8. 多部署方法:本地运行、服务器运行、Docker 的方式。
2024-12-29
咱们有dify的好的实践教程或示例吗
以下是关于 Dify 的一些实践教程和相关信息: 接入企业微信: 创建聊天助手应用:在 Dify 平台创建基础编排聊天助手应用,获取 API 密钥和 API 服务器地址。 下载 Dify on WeChat 项目:下载并安装依赖。 填写配置文件:在项目根目录创建 config.json 文件,填写 API 密钥和服务器地址。 把基础编排聊天助手接入微信:快速启动测试,扫码登录,进行对话测试,可以选择源码部署或 Docker 部署。 把工作流编排聊天助手接入微信:创建知识库,导入知识库文件,创建工作流编排聊天助手应用,设置知识检索节点和 LLM 节点,发布更新并访问 API。 把 Agent 应用接入微信:创建 Agent 应用,设置对话模型和添加工具,生成 API 密钥,填写配置文件,启动程序并进行测试。更多内容请访问原文:https://docs.dify.ai/v/zhhans/learnmore/usecases/difyonwechat 构建知识库的具体步骤: 准备数据:收集需要纳入知识库的文本数据,包括文档、表格等格式。对数据进行清洗、分段等预处理,确保数据质量。 创建数据集:在 Dify 中创建一个新的数据集,并将准备好的文档上传至该数据集。为数据集编写良好的描述,描述清楚数据集包含的内容和特点。 配置索引方式:Dify 提供了三种索引方式供选择:高质量模式、经济模式和 Q&A 分段模式。根据实际需求选择合适的索引方式,如需要更高准确度可选高质量模式。 集成至应用:将创建好的数据集集成到 Dify 的对话型应用中,作为应用的上下文知识库使用。在应用设置中,可以配置数据集的使用方式,如是否允许跨数据集搜索等。 持续优化:收集用户反馈,对知识库内容和索引方式进行持续优化和迭代。定期更新知识库,增加新的内容以保持知识库的时效性。 Dify 介绍:Dify 是一个开源的大模型应用开发平台,它通过结合后端即服务和 LLMOps 的理念,为用户提供了一个直观的界面来快速构建和部署生产级别的生成式 AI 应用。该平台具备强大的工作流构建工具,支持广泛的模型集成,提供了一个功能丰富的提示词 IDE,以及一个全面的 RAG Pipeline,用于文档处理和检索。此外,Dify 还允许用户定义 Agent 智能体,并通过 LLMOps 功能对应用程序的性能进行持续监控和优化。Dify 提供云服务和本地部署选项,满足不同用户的需求,并且通过其开源特性,确保了对数据的完全控制和快速的产品迭代。Dify 的设计理念注重简单性、克制和快速迭代,旨在帮助用户将 AI 应用的创意快速转化为现实,无论是创业团队构建 MVP、企业集成 LLM 以增强现有应用的能力,还是技术爱好者探索 LLM 的潜力,Dify 都提供了相应的支持和工具。Dify 官方手册:https://docs.dify.ai/v/zhhans 。一般地,如果是个人研究,推荐单独使用 Dify,如果是企业级落地项目推荐使用多种框架结合,效果更好。
2024-11-22
Coze代码测试成功,运行示例时报错
关于您提到的 Coze 代码测试成功但运行示例时报错的问题,以下是相关的信息和可能的解决办法: 图片生成方面:理想生成图片只实现了一次,其他几次生成文字加链接,链接需点进去查看且图片需渲染或加载,无互动趣味性,增加等待时间。因为默认返回的是 markdown 格式,微信不支持 markdown 格式,可在 github 上搜索 nicecoze 插件,基于 cow,把 markdown 转换为图片消息。 模型配置方面:Coze 里面模型配置用的 GPT4o,程序运行调用的是 GPT3.5 Turno。这是因为没有查询到 4o 的 token 计算方式,所以采用 3.5 的,但依然使用的是 GPT4o,只是 token 计算方式用的 3.5。 插件功能方面:Coze 加入了插件 Data Analysia(数据分析)、Browser 和 GPT4v 互动过程无法实现功能。这需要在 coze 里进行鼓捣,和 cow 的 config 无关。 外层 bot 方面:在外层 bot 进行运行时容易出现报错,暂时无法确定原因,猜测可能是外层 bot 的并发不够稳定,不如直接在工作流编辑面板中获取精度结果。如果自行实验时多次报错且无法定位问题原因,不要急着怪自己,相关 bug 已提交给 Coze 团队,希望能加紧优化。
2024-11-19
有没有火山引擎方舟微调模型的文档、视频、示例?
火山引擎的方舟模型微调工具文档和相关资源可以在火山引擎官方网站找到。这些资源包括详细的文档、视频教程和示例代码,帮助用户了解如何使用和微调模型。 以下是一些重要的资源链接和说明: 1. 文档:火山引擎提供详细的文档,涵盖模型微调的各个方面,包括API参考、使用指南和常见问题解答。这些文档帮助用户了解如何设置和使用方舟模型微调工具。https://www.volcengine.com/docs/6561/80909 2. 视频教程:视频教程通过实际操作演示,帮助用户更直观地理解模型微调的过程。这些视频通常涵盖从基本设置到高级应用的各个方面,适合不同水平的用户。https://www.volcengine.com/product/veRTC 3. 示例代码:火山引擎提供示例代码,展示如何在不同的应用场景中使用模型微调工具。这些示例代码可以帮助开发者快速上手,了解具体的实现细节。 4. 官方支持:如果在使用过程中遇到问题,用户可以通过火山引擎的支持平台获取帮助。官方支持团队可以提供技术支持和解决方案。 访问火山引擎官网()获取更多详细信息和资源。通过这些文档、视频和示例,用户可以有效地学习和应用方舟模型微调工具,实现更高效的模型优化和应用。
2024-05-30
怎么在coze的智能体总加入一个使用MARKDOWN编写的代码的prompt?
在 Coze 的智能体中加入使用 Markdown 编写的代码的 prompt 可以参考以下方法: 首先,了解相关的任务和目标,比如像实现输入任意文章链接后,AI 自动生成适合微信分享的文章推荐卡片。为达到这一效果,大模型对话产品通常需要完成网页爬取、内容总结、二维码生成、卡片样式生成等关键步骤。 在编写 prompt 时,可以发现新的词生卡 Prompt 组织方法,把设计要求拆分为“设计规范”和“内容结构”,再细分为“布局与尺寸”“字体规范”“颜色规范”的独立模块,并结合“内容结构”进行要求提示。这种提示词组织方式具有模型通用性、提示简易性和生成稳定性等显著优势。 对于刚入门的朋友,首推 LangGPT 结构化提示词,直观易懂,可以快速上手。对于想要进阶的用户,一方面可以继续选择 LangGPT,另一方面如有额外精力和好奇心,不妨尝试刚哥推崇的 Lisp 伪代码格式,有助于精炼提示词和提升对措辞理解、概念认知的能力。但需要注意的是,真正重要的不是提示词的外在形式,而是内容是否与 AI 的“理解机制”相契合。同时,在实际应用中,还需要经过多次调试,并根据测试 bug 微调提示词,直至稳定运行。
2025-01-19
仿写公众号的prompt
以下是关于仿写公众号 prompt 的相关内容: 1. 对于使用 GPT 模仿创作内容的万能思路: 明确目标是找到教 GPT 创作的方法论,即“know how”。 把方法论和示例写到 prompt 中,可改写大佬写好的 prompt,如 JK 老师的欢乐多朋友圈段子生产 V0.3,模仿改写出自己的小红书视频笔记标题产出助手 0.1。 把拆解得到的方法论和示例写到 Skills 部分,运用 COT(少样本提示)技巧。 若之前未写过结构化的 prompt,可打开云中江树老师的 LangGPT 项目学习 https://github.com/yzfly/LangGPT/blob/main/README_zh.md 了解。 0.1 版的使用效果。 2. 提示词快闪答疑: 新教师辅导专家的 prompt 编写要根据教学业务知识,写备课助手、上课助手和课后反思助手等,并融入“如何做好这些事”的方法论。 对于宋小涛 FewShot 产生更好内容的问题,可能是未把握模仿说话或写作风格的要素,需有关键词和方法论。 不同模型之间的区别一般通过实际使用总结经验,也可参考他人测评,如 。 当 ChatGPT 总结提炼文本效果差时,要描述清楚总结的方法、基于的规则、总结的内容以及期望的结果,如“请为我总结以下文档,提炼出每个段落中和 XXX 有关的核心内容,并把其中关于 XXX 的部分加粗显示”。 3. 专业的战争分析官 prompt:包括原始 prompt 和仿写 prompt 。
2025-01-16
prompt是什么
Prompt 是您提供给 AI 的文本,用于引发相关输出。它通常以问题或指示的形式出现,例如“为什么天空是蓝色的?”。在不同的 AI 应用中,如 Claude、Midjourney 等,其具体含义和使用方式有所不同。 在一般情况下,Prompt 是一段指令,用于指挥 AI 生成您所需要的内容。每个单独的提示词叫 tag(关键词)。支持的语言包括英语,emoji 也可以使用。语法规则方面,用英文半角符号逗号来分隔 tag,逗号前后有空格或者换行不影响效果。还可以改变 tag 权重,有两种写法,一种是通过设置权重数值,另一种是通过添加括号改变权重。此外,在某些高级玩法中,还可以进行 tag 的步数控制。 在 Midjourney 中,提示是您提供的文本命令,用来指示 AI 创建什么内容。它可以是一个单词、一句话,或者是一个详细的描述,结合各种元素来引导 AI 塑造输出内容。提示设计得越周到,结果就越有可能符合您的预期。例如,一个简单的提示可以是“An alien humanoidv 6.1”,更详细的提示可以是“A lowangle shot of an alien humanoid creature with a glowing screen on its face,looking down from the side,atmospheric lighting,and a minimalist backgroundv 6.1”。但需要注意的是,生成结果可能不稳定,影响提示的元素或组成部分不稳定。
2025-01-15
prompt优化
以下是关于优化 Prompt 的相关知识: 1. 明确具体的描述:使用更具体、细节的词语和短语来描述您想要表达的内容,避免使用过于笼统的词语,以便 AI 更准确地理解您的需求。 2. 添加视觉参考:在 Prompt 中插入相关的图片参考,可显著提高 AI 理解您的意图和细节要求的能力。 3. 注意语气和情感:根据需求,用合适的形容词、语气词等调整 Prompt 的整体语气和情感色彩,让 AI 能生成出期望的语境和情绪。 4. 优化关键词组合:尝试不同的关键词搭配和语序,找到最有针对性、最准确表达需求的 Prompt 描述方式。 5. 增加约束条件:为避免 AI 产生意料之外的输出,可以在 Prompt 中添加限制性条件,如分辨率、比例等。 6. 分步骤构建 Prompt:将复杂的需求拆解为逐步的子 Prompt,引导 AI 先生成基本结构,再逐步添加细节和完善。 7. 参考优秀案例:研究 AI 社区流行的、被证明有效的 Prompt 范例,借鉴其中的写作技巧和模式。 8. 反复试验、迭代优化:通过多次尝试不同的 Prompt 写法,并根据输出效果反馈持续优化完善,直至达到理想结果。 总之,编写高质量 Prompt 需要不断实践、总结经验,熟悉 AI 模型的能力边界。保持开放的思维尝试创新的描述方式也很有帮助。 另外,关于 Grok 角色设定 prompt 方面,目前 Grok 没有完全开放,可尝试直接用 Grok 的设定在其他大语言模型做尝试,比如先直接问问题,参考 Grok 的人物设定,对 prompt 稍微做优化。 在提示工程方面,在整个提示开发生命周期中,值得从最具能力的模型和无约束的提示长度开始,以建立性能上限。一旦达到所需的输出质量,可以尝试优化,如缩短提示或使用较小的模型,以根据需要降低延迟和成本。通过遵循测试驱动的方法论,并在一开始仔细定义任务和成功标准,投入时间设计健壮的测试用例和提示,将在模型性能和可维护性方面获得好处。
2025-01-13
李继刚的prompt
李继刚在 AI 领域的相关工作主要是用 Claude 做卡片,其中包括图尔敏论证结构分析、So what、Unicode、信达雅翻译、情绪解析器、撕考者、方法论、沉思者、疯狂星期四、知识卡片、答案之书、职业新解、说文解字等方面的 Prompt 。 在字体使用方面,可将常用词生成后在手机设置中添加快捷输入,如输入 cc 输出 𝓒𝓸𝓸𝓵 。想让说文解字显示甲骨文,可通过加载本地字体或在 Prompt 中指定 fontfamily 为相应字体来实现。 此外,李继刚还进行了直播分享“如何与 AI 对话”,有相关视频回放。他开了公众号,并在制作记忆卡片和创新概念解释器的过程中,意识到写 Prompt 时存在词汇量、审美能力和抽象能力的不足。同时,还分享了 SVG 图的 Prompt ,如 SVGArtist ,其画图效果惊艳。还涉及质疑之锥、逻辑之刃(升级版)、细节、胡思乱想、metaClaude 等内容。欢迎大家评论区贴上自己的测试效果。
2025-01-12
生成图片 prompt
以下是关于生成图片 prompt 的相关内容: 在“城市狂想”直接上手操作的教程中,图片提示词生成部分: 1. 为您提供了猫叔之前写的一段提示词的 prompt,例如: 远景,三分法构图,俯视视角,数字绘画,云雾缭绕的山谷,群山连绵起伏,山谷间云雾缭绕,阳光透过云层洒在山间,形成光与影的对比,模拟观众的视线逐渐接近这片土地,新印象派风格特征,使用数字画笔和渐变工具ar 16:9v 6.1 远景,中心对称构图,俯视视角,摄影风格,云雾中的山谷,山峦在云雾中若隐若现,山谷中隐约可见的河流蜿蜒流淌,云雾的流动感和山的静态形成对比,现实主义风格特征,使用长焦镜头和景深控制技术ar 3:2v 6.1 远景,对角线构图,俯视视角,水墨画风格,云雾缭绕的山谷,山峦线条流畅,云雾以墨色深浅表现,山谷中的云雾仿佛在流动,给人以动态的视觉感受,中国山水画风格特征,使用毛笔和水墨渲染技术ar 2:3v 6.1 注意,这些提示词可以直接在悠船和 MJ 中使用,如果是其他平台的工具,请复制后删除包含“”以后的部分。 2. 拿到提示词后,进入对应的 AI 绘画工具界面,如悠船,点击开始想象按钮,粘贴提示词,回车等待几十秒即可生成 4 张图片,可对喜欢的图片进行变化、高清、重塑、扩图等操作。 在 5 种 Midjourney 进阶提示用法中,关于 Image Prompts 图像提示: 1. 除了用文本提示生成图像,也可以用图像作为提示来影响最终图像的构图、风格和颜色,即“垫图”。图像可以单独使用,也可以与文本提示词结合使用。结合文本提示时,可以同时使用多张图像(最好不超过 5 张),仅用图片作为提示时,最少要有 2 张。 2. 图片提示必须以链接的形式,放在提示词的开头。如果是在线图片,需要复制图片的直接链接,如果是本地图片,可以上传到 midjourney 上,然后复制图片链接,图片链接必须以.png、.gif 或.jpg 结尾。 3. 使用图像提示的操作步骤: 双击文本框左侧的加号,选择一张本地的图片上传,然后按 Enter 将图片发送出去,等待图片上传完成后,点击图片打开大图,单击右键复制图片链接。 在文本框内启用/image 命令,在 prompt 中粘贴刚刚复制的图片链接(直接用鼠标拖动图片到 prompt 框内,效果和复制粘贴一样),空一格,然后继续输入正常的文本提示词和后缀参数,完成后发送信息,等待图片生成。 可同时添加多个图片链接,链接之间用空格隔开,图片链接一定要位于提示词开头。 4. 使用 Image Prompts 需要注意以下几点: 如果是使用在线图片,链接必须是指向在线图片的直接链接,而非图片来源网页的链接,一般情况下在图片上单击右键可以看到“复制图片链接”的选项。 图像提示在 Midjourney 中对所有人可见,除非开启 Stealth Mode 隐身模式。
2025-01-09
有没有关于cursor的使用教程
以下是关于 Cursor 的使用教程: 1. 中文教程网站: 网站:,提供中文教程,帮助您更好地掌握 Cursor 的使用方法,适合想深入了解和学习的用户。 2. 张梦飞的 0 编程基础入门极简使用指南: 下载 Cursor: 注册账号,可用邮箱(如 google、github、163、qq 邮箱)直接登录,接受二维码登录。 安装中文包插件。 在设置中 Rule for AI 配置。 按 ctrl/cmd+i 输入需求,例如:帮我做一个贪吃蛇游戏,在网页中玩。 3. 其他相关工具和步骤: 对于做 2048 游戏,可使用任意 AI 工具获得代码,专业代码模型表现更优。 使用 Cursor 不用下载上一步中的 Pycharm,网址:,通过对话获得代码,指令更详细效果更好。 Deepseek(新手推荐):网址:,方便国内访问,网页登录便捷,目前完全免费。 通义灵码:在 Pytharm 中,“文件”“设置”“插件”红色框位置搜索“通义灵码”安装(目前免费)。 JetBrains 自身的助手插件:在 Pytharm 中,“文件”“设置”“插件”红色框位置搜索“Jetbrains AI assistant”安装(收费,目前有 7 天免费试用)。 还有 Marscode 及 Tencent cloud AI code Assistant 等。 无影的晓颖 AI 助手在云栖大会上有过使用,内置在云电脑里,使用较流畅。
2025-01-21
有没有什么AI软件有可视化代码功能
以下是一些具有可视化代码功能的 AI 软件: 1. Lucidchart:流行的在线绘图工具,支持多种图表创建,包括逻辑视图、功能视图和部署视图,用户可通过拖放界面轻松创建架构图。 2. Visual Paradigm:全面的 UML 工具,提供创建各种架构视图的功能,如逻辑视图(类图、组件图)、功能视图(用例图)和部署视图(部署图)。 3. ArchiMate:开源的建模语言,专门用于企业架构,支持逻辑视图创建,可与 Archi 工具配合使用,该工具提供图形化界面创建模型。 4. Enterprise Architect:强大的建模、设计和生成代码工具,支持创建多种架构视图,包括逻辑、功能和部署视图。 5. Microsoft Visio:广泛使用的图表和矢量图形应用程序,提供丰富模板用于创建逻辑视图、功能视图和部署视图等。 6. draw.io(现称为 diagrams.net):免费的在线图表软件,允许创建各种类型图表,包括软件架构图,支持创建逻辑视图和部署视图等。 7. PlantUML:文本到 UML 的转换工具,通过编写描述性文本自动生成序列图、用例图、类图等,帮助创建逻辑视图。 8. Gliffy:基于云的绘图工具,提供创建各种架构图的功能,包括逻辑视图和部署视图。 9. Archi:免费的开源工具,用于创建 ArchiMate 和 TOGAF 模型,支持逻辑视图创建。 10. Rational Rose:IBM 的 UML 工具,支持创建多种视图,包括逻辑视图和部署视图。 以下是一些写代码或辅助编程的 AI 产品: 1. GitHub Copilot:由 GitHub 联合 OpenAI 和微软 Azure 团队推出的 AI 编程助手,支持多种语言和 IDE,能为程序员快速提供代码建议。 2. 通义灵码:阿里巴巴团队推出的智能编程辅助工具,提供多种能力。 3. CodeWhisperer:亚马逊 AWS 团队推出的 AI 编程软件,由机器学习技术驱动,为开发人员实时提供代码建议。 4. CodeGeeX:智谱 AI 推出的开源免费 AI 编程助手,基于 130 亿参数的预训练大模型,可快速生成代码。 5. Cody:代码搜索平台 Sourcegraph 推出的 AI 代码编写助手,借助强大的代码语义索引和分析能力,了解开发者的整个代码库。 6. CodeFuse:蚂蚁集团支付宝团队为国内开发者提供智能研发服务的免费 AI 代码助手,基于自研的基础大模型微调的代码大模型。 7. Codeium:由 AI 驱动的编程助手工具,通过提供代码建议、重构提示和代码解释帮助软件开发人员提高效率和准确性。 更多辅助编程 AI 产品,还可以查看:https://www.waytoagi.com/category/65 。每个工具的功能和适用场景可能不同,您可以根据需求选择最适合的工具。 此外,还有一些相关的工具和资源: 1. Screenshot to Code:利用 GPT4 Vision 视觉能力将屏幕截图转换为代码,支持 HTML/Tailwind CSS、React 等,集成 DALLE 3。 2. 交互创意体验网址:http://reboot.studio ,提供丰富的交互创意体验,鼓励加入更多 AI 元素。 3. 沃顿商学院发布的教学提示词库:https://www.moreusefulthings.com/prompts ,包含多用途学习和教育提示词,适合学生、教师和家长收藏。
2025-01-20
你有没有在github上面的好用的生成图片的人工智能
以下是在 GitHub 上一些好用的生成图片的人工智能工具: 1. Artguru AI Art Generator:在线平台,能生成逼真图像,为设计师提供灵感,丰富创作过程。 2. Retrato:AI 工具,可将图片转换为非凡肖像,有 500 多种风格选择,适合制作个性头像。 3. Stable Diffusion Reimagine:新型 AI 工具,通过稳定扩散算法生成精细、具细节的全新视觉作品。 4. Barbie Selfie Generator:专为喜欢梦幻童话风格的人设计,能将上传的照片转换为芭比风格,效果很好。 此外,还有一些常见的文生图工具: 1. DALL·E:由 OpenAI 推出,能根据输入的文本描述生成逼真的图片。 2. StableDiffusion:开源的文生图工具,可生成高质量图片,支持多种模型和算法。 3. MidJourney:因高质量的图像生成效果和用户友好的界面设计而受欢迎,在创意设计人群中流行。 在 3D 建模方面,以下工具可通过图片生成 3D 模型: 1. Tripo AI:VAST 发布的在线 3D 建模平台,能利用文本或图像在几秒钟内生成高质量且可立即使用的 3D 模型。 2. Meshy:功能全面,支持文本生成 3D、图片生成 3D 以及 AI 材质生成。 3. CSM AI:支持从视频和图像创建 3D 模型,Realtime Sketch to 3D 功能支持通过手绘草图实时设计 3D 形象,再转换为 3D 模型。 4. Sudo AI:支持通过文本和图像生成 3D 模型,适用于游戏领域的模型生成。 5. VoxCraft:免费 3D 模型生成工具,能将图像或文本快速转换成 3D 模型,并提供多种功能。 但需要注意的是,这些工具可能存在一些局限,如偶尔会出现性能不稳定、生成内容不当等问题。在 WaytoAGI 网站(https://www.waytoagi.com/category/104 ),可以查看更多文生图工具。
2025-01-20
请问有没有可以读学术论文的AI
以下是一些可以辅助阅读学术论文的 AI 工具: 1. 文献管理和搜索: Zotero:结合 AI 技术,可自动提取文献信息,便于管理和整理参考文献。 Semantic Scholar:由 AI 驱动的学术搜索引擎,能提供文献推荐和引用分析。 2. 内容生成和辅助写作: Grammarly:通过 AI 技术进行文本校对、语法修正和写作风格建议,提升语言质量。 Quillbot:基于 AI 的重写和摘要工具,可精简和优化论文内容。 3. 研究和数据分析: Google Colab:提供基于云的 Jupyter 笔记本环境,支持 AI 和机器学习研究,方便进行数据分析和可视化。 Knitro:用于数学建模和优化的软件,有助于复杂的数据分析和模型构建。 4. 论文结构和格式: LaTeX:结合自动化和模板,高效处理论文格式和数学公式。 Overleaf:在线 LaTeX 编辑器,有丰富模板库和协作功能,简化论文编写。 5. 研究伦理和抄袭检测: Turnitin:广泛使用的抄袭检测工具,确保论文原创性。 Crossref Similarity Check:通过与已发表作品比较,检测潜在抄袭问题。 如果您的医学课题需要 AI 给出修改意见,可以考虑以下工具: 1. Scite.ai:为研究人员等打造的创新平台,提供引用声明搜索等工具,增强对科学文献的洞察。 2. Scholarcy:能从文档提取结构化数据,生成文章概要,包含关键概念等板块内容。 3. ChatGPT:强大的自然语言处理模型,可提供修改意见和帮助。 在 2023 年 12 月 28 日的历史更新中,在“激发学习动力”板块新增了“Connected Papers”网站,可通过可视化图表浏览学术论文。在中国 AI 网站中新增了“彩云小梦”,是一个帮您续写故事的 AI 产品。 请注意,以上内容由 AI 大模型生成,请仔细甄别。
2025-01-20
有没有可以生成连贯电影分镜的AI工具
以下是一些可以生成连贯电影分镜的 AI 工具: 1. OpenAI 发布的文生视频模型 Sora,能够根据文字指令创造出逼真且充满想象力的场景,生成长达 1 分钟的一镜到底超长视频,视频中的人物和背景具有惊人的一致性,可随意切换镜头并保持人物稳定性。 2. XiaoHu.AI 日报中提到的工具,支持生成多张连贯图像,保持角色或场景的一致性,可用于影视分镜等多种应用。仅需一块 24GB 显存的 GPU 即可完成训练,适配多种模型架构。详细介绍:
2025-01-20
有没有可以生成电影分镜的AI工具
以下是一些可以生成电影分镜的 AI 工具及相关信息: 1. GPT:可以通过指令逻辑生成视频内容、分镜需要的画面、宣传片朋友圈宣传文案等。比如先让 GPT 生成视频内容,再细化每个分镜需要的内容,最后提炼响亮的名字。 2. Pika Labs:在确定画面后可用于生成相关内容。 3. Midjourney:在生图方面,其语义理解有所提升。可以通过确定影片风格(如皮克斯动画风格)、人物形象等来生成图像。 此外,在利用 AI 拆分镜时,如使用 GPT 生成分镜内容,其优势在于结构化,但可能会有内容丢失,需要人工审核及查缺补漏。同时,在制作分镜时,还应考虑视角等细致的问题。
2025-01-20