能根据人物图片生成需要的场景吗

以下是关于 flux lora 调参数以获得一致性、还原性和泛化性较好的人物模型的指导： 打标环节： 选择基础大模型，如“麦橘写实”，并为 lora 命名。 将照片导入，选择合适分辨率，可勾选“脸部加强训练”，然后进行预处理。手动裁剪图片比自动裁剪更可靠。 预处理后会出现脸部和整体文件夹，且每张照片自动打好 tag 标签。 可为整体添加统一标签，也可单独修改每张图片的标签。标签有助于 AI 理解图片，描述越详细，人物变化可能越多，泛化性可能越好。仔细检查每张图片的标签，其质量会影响人物 lora 的泛化性。 参数调整环节： 大部分参数是固定的，主要的几个按照人物参数配置一遍。后期根据生成结果再调整。 炼丹环节： 例如 18 张脸部图片，20 张整体图片，各训练 50 步，循环训练 10 次，并行步数为 1。训练总步数和时长会有所不同，loss 值可作为参考，但最终效果仍需通过测试判断。 此外，在 Lora 串联方面，多个 Lora 串联时左右顺序不影响结果，可复制并点对点连接。CLIP 层 1 和 2 的效果不同，加 Lora 时某些 Lora 可能更适合 2。Lora 可用于生成底模无法画出的内容。在运行中点击取消可打断正在渲染跑的图。图像放大可通过 up scale image using model 节点，选择放大模型，用 resize 节点调整尺寸，再用编码器和采样器处理。放大模型直接放大的图像效果不佳，需再次采样增加细节。添加飞桨缺失节点可通过拖入工作流查看标红节点，从管理器安装或从 GitHub 获取节点包放入文件管理系统。采样器和调度器参数设置建议参考模型作者推荐，并结合自己调试。Web UI 中 Lora 库有刷新按钮，将 Lora 丢到文件夹后多点几次刷新即可。

以下是一些推荐的人物图片素材网站，这些网站提供高质量、免费的图片素材，可以用于各种项目： 1. Unsplash： 提供大量高分辨率的免费图片，涵盖各种类别，包括人物照片。所有图片都可以免费用于商业和非商业项目，无需署名。 2. Pexels： 提供免费的人物图片，支持高质量的下载。Pexels上的所有图片都可以免费使用，无需授权。 3. Pixabay： 是另一个免费的图片资源网站，提供超过一百万张高质量的照片、插画和矢量图，包括丰富的人物素材。 4. Burst by Shopify： 是Shopify推出的免费图片库，专为电商网站设计，提供多种类别的高质量图片，其中也包括大量人物照片。 5. Gratisography： 提供独特且高分辨率的免费图片，包括人物照片。所有图片都可以用于个人和商业用途。 6. Picjumbo： 提供丰富的免费图片资源，包含大量人物素材，适用于各种设计项目。 7. Stocksnap.io： 拥有大量免费的高分辨率图片，包括各种人物照片，所有图片均可用于商业和非商业项目。 8. Flickr： 上有许多用户共享的高质量照片，其中部分照片在Creative Commons许可下可免费使用。需要查看具体照片的授权条款。 这些网站提供的免费图片素材大多可以用于商业用途，但在使用之前建议查看每张图片的具体授权条款，确保符合使用要求。

以下是一些关于 Agent 方面的场景案例： 1. 吴恩达最新演讲中提到的四种 Agent 设计范式： Reflection（反思）：例如让用 Reflection 构建好的 AI 系统写代码，AI 会把代码加上检查正确性和修改的话术再返回给自己，通过反复操作完成自我迭代，虽不能保证修改后代码质量，但效果通常更好。 Tool Use（工具使用）：大语言模型调用插件，极大拓展了 LLM 的边界能力。 Planning（规划）：属于比较新颖且有前景的方式。 Multiagent（多智能体）：也具有发展潜力。 2. Ranger 文章中的相关内容： Agent 被认为是大模型未来的主要发展方向。 中间的“智能体”通常是 LLM 或大模型，通过为其增加工具、记忆、行动、规划这四个能力来实现。 行业里主要用到的是 langchain 框架，它在 prompt 层和工具层完成主要的设计，将 LLM 与 LLM 以及 LLM 与工具进行串接。 3. 从词源和历史变迁来看： 在不同时期，“Agent”在商业、政府、情报、娱乐、体育等领域都有重要角色，涵盖贸易代理、公司代理商、情报特工、艺人经纪人等多种职业。 “Agent”一词具有行动和替身的含义，多数情况下指“拥有行动的替身，替代他人做某事”。

以下是为您制定的从 OA 软件售前转型到 AI 行业售前的系统学习计划： 一、了解 AI 基本概念 首先，建议阅读「」部分，熟悉 AI 的术语和基础概念。了解什么是人工智能，它的主要分支（如机器学习、深度学习、自然语言处理等）以及它们之间的联系。同时，浏览入门文章，这些文章通常会介绍 AI 的历史、当前的应用和未来的发展趋势。 二、开始 AI 学习之旅 在「」中，您将找到一系列为初学者设计的课程。特别推荐李宏毅老师的课程。您还可以通过在线教育平台（如 Coursera、edX、Udacity）上的课程，按照自己的节奏学习，并有机会获得证书。 三、选择感兴趣的模块深入学习 AI 领域广泛，比如图像、音乐、视频等。您可以根据自己的兴趣选择特定的模块进行深入学习。同时，一定要掌握提示词的技巧，它上手容易且很有用。 四、实践和尝试 理论学习之后，实践是巩固知识的关键。尝试使用各种产品做出您的作品。在知识库提供了很多大家实践后的作品、文章分享，欢迎您实践后的分享。 五、体验 AI 产品 与现有的 AI 产品进行互动是学习 AI 的另一种有效方式。尝试使用如 ChatGPT、Kimi Chat、智谱、文心一言等 AI 聊天机器人，了解它们的工作原理和交互方式。通过与这些 AI 产品的对话，您可以获得对 AI 在实际应用中表现的第一手体验，并激发您对 AI 潜力的认识。 六、掌握相关技能和知识 1. 从编程语言入手学习：可以从 Python、JavaScript 等编程语言开始学习，学习编程语法、数据结构、算法等基础知识，为后续的 AI 学习打下基础。 2. 尝试使用 AI 工具和平台：可以使用 ChatGPT、Midjourney 等 AI 生成工具，体验 AI 的应用场景。探索一些面向中学生的 AI 教育平台，如百度的“文心智能体平台”、Coze 智能体平台等。 3. 学习 AI 基础知识：了解 AI 的基本概念、发展历程、主要技术如机器学习、深度学习等。学习 AI 在教育、医疗、金融等领域的应用案例。 4. 参与 AI 相关的实践项目：可以参加学校或社区组织的 AI 编程竞赛、创意设计大赛等活动。尝试利用 AI 技术解决生活中的实际问题，培养动手能力。 5. 关注 AI 发展的前沿动态：关注 AI 领域的权威媒体和学者，了解 AI 技术的最新进展。思考 AI 技术对未来社会的影响，培养对 AI 的思考和判断能力。 总之，作为转型者，您可以从以上多个方面入手，全面系统地学习 AI 知识和技能，为未来在 AI 行业的售前工作做好准备。

多模态的应用场景广泛，主要包括以下方面： 1. 娱乐领域：如与 AI 导师进行视频聊天、与 AI 合作迭代和编写电视剧剧本等，为消费者提供更加引人入胜、连贯和全面的体验。 2. 内容生成：改变娱乐、学习与发展以及跨各种消费者和企业用例的内容生成。 3. 工具使用：使大语言模型能够使用设计给人类使用但没有自定义集成的工具，例如传统的企业资源计划（ERP）系统、桌面应用程序、医疗设备或制造机械。 4. 视频处理：包括视频搜索，通过描述性语言在数小时的视频内容中快速找到用户想要的瞬间；视频文本生成，从视频生成文本摘要、关键点、标签和标题等；定制化模型，允许用户微调自己的模型以满足特定领域需求。 5. 落地场景：如广告插入与内容审核，区分视频内容的性质；流媒体内容分析，自动生成媒体分析报告；运动赛事视频分析，帮助精彩瞬间捕捉、技术动作分析、比赛策略分析等。 6. 扩展到物理现实：通过机器人、自动驾驶车辆和其他需要与物理世界实时交互的应用程序，将大语言模型扩展到我们自己的物理现实中。

RAG（检索增强生成）的经典应用场景主要包括以下方面： 1. 构建智能问答客服：用户提出问题，RAG 模型从大规模的文档集合中检索相关的文档，然后生成回答。 2. 知识问答系统：用户提问后，RAG 从私有知识中检索到“包含答案的内容”，然后把“包含答案的内容”和用户提问一起放到提示词中，提交给大模型，大模型的回答会充分考虑到“包含答案的内容”。

大模型主要分为以下两类： 1. 大型语言模型：专注于处理和生成文本信息，主要应用于自然语言处理任务，如文本翻译、文本生成、情感分析等。 2. 大型多模态模型：能够处理包括文本、图片、音频等多种类型的信息，可以应用于更广泛的领域，例如图像识别与描述、视频分析、语音识别与生成等。 大型多模态模型与大型语言模型的不同点包括： 1. 处理的信息类型不同：大型语言模型专注于文本信息，大型多模态模型能处理多种类型信息。 2. 应用场景不同：大型语言模型主要用于自然语言处理任务，大型多模态模型应用领域更广泛。 3. 数据需求不同：大型语言模型主要依赖大量文本数据训练，大型多模态模型需要多种类型数据训练。 对于聊天大模型的深度用户，把同一个问题让不同的大模型解答是高频操作，主要适用于以下场景： 1. 对回答的精准性、全面性要求较高的问题，因为不同大模型在解决不同问题时各有优劣。 2. 需要多方交叉验证，规避模型幻觉的客观事实类问题。 常用的模型网站有： 1. 2. 3. 4. 5. 下载模型后需要将之放置在指定的目录下，不同类型的模型放置目录不同： 1. 大模型（Ckpt）：放入 models\\Stablediffusion 2. VAE 模型：一些大模型需要配合 vae 使用，对应的 vae 同样放置在 models\\Stablediffusion 或 models\\VAE 目录，然后在 webui 的设置栏目选择。 3. Lora/LoHA/LoCon 模型：放入 extensions\\sdwebuiadditionalnetworks\\models\\lora，也可以在 models/Lora 目录 4. Embedding 模型：放入 embeddings 目录 模型的类型可以通过检测。

RAG（检索增强生成）的经典应用场景主要包括以下方面： 1. 构建智能问答客服：用户提出问题，RAG 模型从大规模的文档集合中检索相关的文档，然后生成回答。 2. 知识问答系统：用户提出问题，RAG 可以从私有知识中检索到“包含答案的内容”，然后把“包含答案的内容”和用户提问一起放到提示词中，提交给大模型，大模型的回答会充分考虑到“包含答案的内容”。

以下为您推荐能够做海报的 AI 网站——无界 AI（网址：https://www.wujieai.cc/），它可以满足您制作课程广告海报发朋友圈的需求： 1. 做图逻辑类似于 SD，优势在于国内网络即可稳定使用，有免费出图点数，支持中文关键词输入，无需额外下载风格模型，可直接取用。 2. 对于您的课程广告海报，本案例应用场景为朋友圈 po 图，画幅比例选择 1:1，皮克斯卡通模型位置可根据以下指引找到：二次元模型》模型主题》皮克斯卡通。 3. 关键词类别包括场景（如向日葵花田、面包店等）、氛围（如温馨、温暖等）、人物（如父亲和女儿、父亲和儿子）、造型（如发型、发色、服饰、配饰等）、情绪（如笑得很开心、大笑、对视等）、道具（如童话书等）、构图（如半身、中景等）、画面（色彩明艳）等。 4. 大致流程： 主题与文案：确定海报主题后，可借助 ChatGPT 等文本类 AI 工具协助完成文案。 风格与布局：选择想要完成的风格意向，背景不一定是空白的，可根据文案和风格灵活调整画面布局。 生成与筛选：使用无界 AI，输入关键词，生成并挑选一张满意的海报底图。 配文与排版：将上述素材进行合理排版，得到成品。排版同样可以参考 AIGC 海报成果。 5. 图生图功能：首先准备一张真实照片作为样图，然后在无界 AI 找到图生图功能，别忘了加关键词。如果要改变画面内容（比如父亲头发颜色），“二次元强度”改为 70%。可根据出图效果，进一步修改或增加提示词作为约束。

以下是一些可以根据数据自动生成图或表的 AI 工具： 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等，具有拖放界面，方便易用，支持团队协作和实时编辑，有丰富的模板库和自动布局功能。官网：https://www.lucidchart.com/ 2. Visual Paradigm：全面的 UML 工具，提供创建各种架构视图的功能，包括逻辑视图（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，支持逻辑视图的创建，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、设计和生成代码的工具，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，集成 Office 365，方便与其他 Office 应用程序协同工作，支持自动化和数据驱动的图表更新。官网：https://www.microsoft.com/enus/microsoft365/visio/flowchartsoftware 6. draw.io（现在称为 diagrams.net）：免费的在线图表软件，允许创建各种类型的图表，包括软件架构图，支持本地和云存储，多种图形和模板，易于创建和分享图表，可与多种第三方工具集成。官网：https://www.diagrams.net/ 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，支持逻辑视图的创建。 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。 此外，在绘制 CAD 图方面，以下是一些 AI 工具和插件： 1. CADtools 12：Adobe Illustrator 插件，为 AI 添加 92 个绘图和编辑工具，包括图形绘制、编辑、标注、尺寸标注、转换、创建和实用工具。 2. Autodesk Fusion 360：集成了 AI 功能的云端 3D CAD/CAM 软件，能创建复杂几何形状和优化设计。 3. nTopology：基于 AI 的设计软件，可创建复杂 CAD 模型，包括拓扑优化、几何复杂度和轻量化设计等。 4. ParaMatters CogniCAD：基于 AI 的 CAD 软件，可根据输入的设计目标和约束条件自动生成 3D 模型，适用于拓扑优化、结构设计和材料分布等领域。 对于绘制示意图，以下工具可供选择： 1. Lucidchart：强大的在线图表制作工具，集成 AI 功能，可自动化绘制多种示意图。 2. Microsoft Visio：专业的图表绘制工具，适用于复杂的流程图、组织结构图和网络图，其 AI 功能可帮助自动化布局和优化图表设计。 3. Diagrams.net（原名 draw.io）：免费且开源的在线图表绘制工具，适用于各种类型的示意图绘制。

以下为您推荐一些可以生成数字人口播视频的 AI 工具： 1. 【TecCreative】 只需输入口播文案，选择期望生成的数字人形象及目标语言，即可生成数字人口播视频。操作指引：输入口播文案——选择目标语言——选择数字人角色——选择输出类型——点击开始生成。 支持多场景数字人口播配音，操作指引：输入口播文案——选择数字人角色和场景——选择输出类型——点击开始生成。 支持音频驱动多场景数字人，操作指引：上传音频链接——选择数字人角色和场景——选择输出类型——点击开始生成。 2. XiaoHu.AI 推荐的开源且适合小白用户的数字人工具 特点：一键安装包，无需配置环境，简单易用。 功能：生成数字人视频，支持语音合成和声音克隆，操作界面中英文可选。 系统兼容：支持 Windows、Linux、macOS。 模型支持：MuseTalk（文本到语音）、CosyVoice（语音克隆）。 使用步骤：下载 8G+3G 语音模型包，启动模型即可。 GitHub： 官网：

多模态大模型与图像、视频生成相关知识如下： 多模态大模型的架构和原理：基于大圆模型，能识别页面组件结构和位置绝对值信息，并与组件、文本映射。由解码器、backbone、Generator 等部件组成，左侧多模态理解，右侧生成输出。 Stable Diffusion 模型原理：是生成模型，通过加噪和去噪实现图像的正向扩散和反向还原，解决潜在空间模型中的速度问题。其应用场景包括带货商品图生成、模特服装展示、海报生成、装修设计等。 吉梦 AI 和吐司平台的使用体验：吉梦 AI 提供 AI 视频生成等能力，通过简单提示词生成图像，对数字体有专项场景训练；吐司是类似的在线生成平台，具备多种 AI 能力，有模型、在线训练、上传模型工作流等功能，可通过输入提示词生成图片。 模型训练：训练模型需要大量图像数据和标签化处理。 AI 视频生成原理：主要基于 Sara 的整体架构，采用 diffusion Transformer 架构，以扩散模型通过随机造点、加噪和去噪得到连续图像帧，输入视频可看成若干帧图片，经处理后生成视频。 模态生成器 MG_X 一般用于生成不同的模态来输出。当前的工作一般使用现成的扩大模型（Latent diffusion model），例如 Stable Diffusion 用于图像生成，Zeroscope 用于视频生成，AudioLDM2 用于音频生成。 多模态模型的技术架构：如果模型既支持 3D 生成，又支持视频生成，就可以实现图文编辑以及具有强一致性的视频生成。Open AI 可能会尝试把图片、视频、3D 变为一个自然空间。Transformer 架构的多模态模型给机器提供了像人类一样与世界互动的新机会，杨立昆（Yann LeCun）提出的世界模型可能是近一年值得关注的研究点。

多模态大模型与图像、视频生成相关知识如下： 多模态大模型的架构和原理：基于大圆模型，能识别页面组件结构和位置绝对值信息，并与组件、文本映射。由解码器、backbone、Generator 等部件组成，左侧多模态理解，右侧生成输出。 Stable Diffusion 模型原理：是生成模型，通过加噪和去噪实现图像的正向扩散和反向还原，解决潜在空间模型中的速度问题。其应用场景包括带货商品图生成、模特服装展示、海报生成、装修设计等。 吉梦 AI 和吐司平台的使用体验：吉梦 AI 提供 AI 视频生成等能力，通过简单提示词生成图像，对数字体有专项场景训练；吐司是类似的在线生成平台，具备多种 AI 能力，有模型、在线训练、上传模型工作流等功能，可通过输入提示词生成图片。 模型训练：训练模型需要大量图像数据和标签化处理。 AI 视频生成原理：主要基于 Sara 的整体架构，采用 diffusion Transformer 架构，以扩散模型通过随机造点、加噪和去噪得到连续图像帧，输入视频可看成若干帧图片，经处理后生成视频。 模态生成器 MG_X 一般用于生成不同的模态来输出。当前的工作一般使用现成的扩大模型（Latent diffusion model），例如 Stable Diffusion 用于图像生成，Zeroscope 用于视频生成，AudioLDM2 用于音频生成。 多模态模型的技术架构：如果模型既支持 3D 生成，又支持视频生成，就可以实现图文编辑以及具有强一致性的视频生成。Open AI 可能会尝试把图片、视频、3D 变为一个自然空间，Google 的 VideoPoet 已在这个方向上有尝试，但分辨率不够高。Transformer 架构的多模态模型给机器提供了像人类一样与世界互动的新机会，杨立昆（Yann LeCun）提出的世界模型可能是近一年值得关注的研究点。

目前国内外的大模型在生成内容时，一次生成 1000 字以内的质量较为稳定，默认情况下一般为 700 800 字。超过 1000 字，生成的文本质量就可能开始下降。例如通过“文本改写”场景测试能直观反映这一情况。不过，Claude 在长文本生成能力上相对较强，有试过其单次输出 2800 字。如果想要使用 AI 生成长文章，建议分段落让其完成，以保证生成文章的质量。对于长文章的解读或改写，也可采用分段方式，让 AI 逐项完成，每个段落长度控制在 700 800 字左右效果最佳。此外，对于复杂任务，可拆分成工作流，比如写文章任务可拆分为搜集材料、生成大纲、逐段填充内容、润色、起爆款标题、吸睛开篇金句等。

微调所需算力的计算较为复杂，会受到多种因素的影响。以下是一些相关的要点： 在一些教程中，如“大圣：全网最适合小白的 Llama3 部署和微调教程”，提到微调可能需要购买算力，预充值 50 元。 对于大型语言模型（LLM）的微调，由于模型规模大，更新每个权重可能需要很长时间的训练工作，还需考虑计算成本和服务麻烦。 调整用于微调的超参数通常可以产生产生更高质量输出的模型。例如，在某些情况中，可能需要配置以下内容： 模型：可选择“ada”、“babbage”、“curie”或“davinci”之一。 n_epochs：默认为 4，指训练模型的时期数。 batch_size：默认为训练集中示例数量的 0.2%，上限为 256。 learning_rate_multiplier：默认为 0.05、0.1 或 0.2，具体取决于 final batch_size。 compute_classification_metrics：默认为假，若为 True，在分类任务微调时在每个 epoch 结束时在验证集上计算特定分类指标。配置这些超参数可通过 OpenAI CLI 上的命令行标志传递。

微调所需算力的计算较为复杂，会受到多种因素的影响。以下为您提供一些相关信息： 在“大圣：全网最适合小白的 Llama3 部署和微调教程”中提到，微调可能需要预充值 50 元购买算力。 “9.生成式 AI Studio 简介”课程中指出，微调大型语言模型（LLM）时，由于模型规模大，更新每个权重可能需要很长时间的训练工作以及巨大的计算成本。 “微调（Finetuning）”部分提到，调整用于微调的超参数通常可以产生产生更高质量输出的模型。需要配置的超参数包括： model：要微调的基本模型的名称，可选择“ada”、“babbage”、“curie”或“davinci”之一。 n_epochs：默认为 4，指训练模型的时期数。 batch_size：默认为训练集中示例数量的 0.2%，上限为 256。 learning_rate_multiplier：默认为 0.05、0.1 或 0.2，具体取决于 final batch_size。 compute_classification_metrics：默认为假，若为 True，在分类任务微调时会在每个 epoch 结束时在验证集上计算特定指标。 需要注意的是，不同的模型和任务，其算力需求的计算方式可能会有所不同。

微调所需算力的计算涉及多个因素，目前没有一个固定的通用公式。但以下是一些相关的要点和参考： 在一些教程中，如“大圣：全网最适合小白的 Llama3 部署和微调教程”，提到微调可能需要预充值购买算力，费用约 50 元。 对于大型语言模型（LLM）的微调，由于模型规模大，更新每个权重可能需要很长时间的训练工作，计算成本较高。 在微调过程中，超参数的配置也会影响算力需求。例如，选择不同的基本模型（如“ada”、“babbage”、“curie”或“davinci”）、设置训练的时期数（n_epochs）、批量大小（batch_size）、学习率乘数（learning_rate_multiplier）等。批量大小通常为训练集中示例数量的 0.2%，上限为 256；学习率乘数默认为 0.05、0.1 或 0.2，具体取决于最终的批量大小。 需要注意的是，不同的模型和具体的微调任务，其算力需求会有所不同。

以下是一些可用于根据小学生试卷答题情况分析需要加强复习知识点的 AI 工具及相关建议： 1. ChatGPT：可以帮助分析答题中的语言表达、逻辑推理等方面的问题，从而确定语文、数学等学科中需要加强的知识点。 2. 国内模型如豆包：能提供一定的分析和指导。 3. 通义：对于英语等学科的答题情况分析有帮助，例如语法、词汇等方面的问题。 在使用这些 AI 工具时，您可以将试卷内容输入给工具，并要求其分析答题中的错误和不足之处，从而找出需要加强复习的知识点。但需要注意的是，不能完全依赖 AI 的分析结果，还需要结合教师的专业判断和教学经验。

以下是一些用于绘制清晨场景的 AI 绘画提示词： 早晨的阳光洒在长城上，露出一线光辉。提示词：A photographic capture of the Great Wall in the morning light, adorned with red lanterns for the Spring Festival, revealing a gleam along its path. From a distant view, slowly zooming in to unveil its grandeur and festive spirit. Created Using: vibrant reds, traditional lanterns, early morning light, detailed texture of the wall, historical ambiance, wideangle lens, cinematic zoom, festive atmosphere ar 16:9 v 6.0 市民在公园里晨练，老人太极，孩子们在跑步。提示词：A lively park scene at dawn with citizens practicing Tai Chi and children running, all amidst Spring Festival decorations like red lanterns and paper cuttings. Medium shot with a horizontal pan to capture the energetic and festive atmosphere. Created Using: natural daylight, festive decorations, diverse age groups, motion blur for movement, community spirit, green park background with red accents, candid expressions, lively festive atmosphere ar 16:9 v 6.0 场景提示词：In the morning mist（在晨雪中）、full of sunlight（充满阳光） 此外，还有一些常见的与清晨相关的场景提示词，如：classroom（教室）、forest（森林）、ruins（废墟）、city（城市）、street scenery（街景）、meadow（草原草地）等。您可以根据自己的具体需求和创意，对这些提示词进行组合和调整。