AI画图有哪些技巧

AI 的关键技术包括以下方面： 1. 编排（Orchestration）：涉及到的公司如 DUST、FIAVIE、LangChain 等提供的工具帮助开发人员管理和协调各个部分和任务，以确保系统的流畅运行。 2. 部署、可扩展性和预训练（Deployment, Scalability & PreTraining）：这个类别的公司如 UWA mosaicm、NMAREL、anyscale 等提供工具，帮助开发人员部署模型，保证模型的可扩展性，以及在模型使用前进行预训练。 3. 上下文和嵌入（Context & Embeddings）：这个类别的公司如 TRUDO，Llamalndex，BerriAI 等提供工具，帮助模型处理和理解语言上下文，以及将词语和句子转化为计算机可以理解的形式。 4. 质量保证和可观察性（QA & Observability）：这个类别的公司如 Pinecone，drant，Vald 等提供工具，以确保模型的表现，并能够监控模型的性能和状态。 LangChain 作为一个框架，具有以下特点和作用： 1. 与 RAG 的关系：作为一个框架，为 RAG 提供了实现所必需的工具和组件。允许开发者通过其模块化组件来构建 RAG 应用程序，简化了 RAG 应用程序的开发过程，提高性能，支持构建复杂的 RAG 应用，如智能问答系统、内容推荐引擎等。 2. 在 ProductHunt 2023 年度最佳产品榜单中的表现：入围了 AI Infra 类别，帮助 AI 创作者为他们的产品选择合适的 AI API 并在它们之间切换，快速创建和部署 LLM 插件或 LLM 应用程序，以及追踪和调试复杂的 LLM 应用程序。例如，Langfuse 为大模型应用提供开源可观测性和分析功能；Langdock 可在几分钟内创建、部署、测试和监控 ChatGPT 插件。

AI 智能体不是泡沫。当前随着 ChatGPT 与 AI 概念的爆火，出现了诸如“智能体 Agent”、bot 和 GPTs 等新名词。简单理解，智能体就是 AI 机器人小助手，参照移动互联网，类似 APP 应用的概念。AI 大模型是技术，面向用户提供服务的是产品，因此很多公司关注到了 AI 应用层的产品机会。 在 C 端，有社交方向的案例，比如用户注册后先捏一个自己的 Agent，让其与他人的 Agent 聊天，聊到一起后真人再介入。在 B 端，存在帮助商家搭建 Agent 的机会。同时，字节推出了用于开发下一代 AI 聊天机器人的构建平台 Coze 的国内版“扣子”。 虽然当前智能体存在容易跑偏目标、重复作业等问题，但可以通过将 AI 与人组合交互工作来解决，即 AI 做任务完成和功能实现，人提出目标和作决策。

以下是一些让 AI 帮您设计免费 logo 的方法和相关信息： 如果您不确定如何为您的 AI 网站设计 logo，可以使用 AI logo 生成器。目前有许多可用的在线 AI logo 生成器，例如： 1. Logomaster.ai 2. Free Logo Design 3. Logo AI 4. Looka logo maker（原名 Logojoy） 5. Brandmark 6. DesignEvo 7. Tailor Brands 8. Designhill 生成 Logo 的 AI 产品有： 1. Looka：是一个在线 Logo 设计平台，使用 AI 理解用户的品牌信息和设计偏好，生成多个设计方案供选择和定制。 2. Tailor Brands：AI 驱动的品牌创建工具，通过用户回答问题生成 Logo 选项。 3. Designhill：其 Logo 制作器使用 AI 技术创建个性化设计，用户可选择元素和风格。 4. LogoMakr：提供简单易用的 Logo 设计工具，用户可拖放设计，利用 AI 建议的元素和颜色方案。 5. Canva：广受欢迎的在线设计工具，提供 Logo 设计模板和元素，有 AI 辅助设计建议。 6. LogoAI by Tailor Brands：可根据输入的品牌名称和行业类别快速生成设计方案。 7. 标小智：中文 AI Logo 设计工具，利用人工智能技术帮助创建个性化 Logo。 此外，为您提供一个 AI 网站新 logo 的设计概要示例： 项目名称：AI 网站新 Logo 客户： 日期：20230830 目的： 此 logo 的目的是为 AI 网站创建一个强大且令人难忘的视觉标识。它应现代、专业、有吸引力，并能在各种营销材料（如网站、名片和社交媒体页面）上使用。 目标受众： 对使用 AI 解决问题感兴趣的企业和个人。logo 应通过传达创新、创造力和智慧来吸引此受众。 品牌属性： 创新：网站不断创新和开发使用 AI 的新方式，logo 应传达前瞻性思维和创造力。 创造力：相信 AI 能以创新方式解决问题，logo 应反映这种创造力和创新。 智慧：AI 是强大工具能解决复杂问题，logo 应传达智慧和成熟。 设计规格： 颜色：使用现代且吸引人、与目标受众相关的调色板。 形状：使用简单、易记和识别的几何形状。 字体：使用现代、易读和理解的无衬线字体。 审批流程： 将在收到设计后的 5 个工作日内给设计师书面反馈以批准最终设计。 附加信息： 对任何创意想法持开放态度，相信能共同创建一个有吸引力且能有效传达网站价值的 logo。

以下是一些可以帮助您生成 Logo 的 AI 产品： 1. Looka：是一个在线 Logo 设计平台，它使用 AI 来理解用户的品牌信息和设计偏好，然后生成多个 Logo 设计方案供用户选择和定制。 2. Tailor Brands：是一个 AI 驱动的品牌创建工具，它提供 Logo 设计服务，通过用户回答一系列关于品牌和设计风格的问题来生成 Logo 选项。 3. Designhill：其 Logo 制作器使用 AI 技术来创建个性化的 Logo 设计。用户可以选择不同的设计元素和风格，AI 将基于这些输入生成设计方案。 4. LogoMakr：提供一个简单易用的 Logo 设计工具，用户可以通过拖放的方式来设计 Logo，并且可以利用 AI 建议的设计元素和颜色方案。 5. Canva：是一个广受欢迎的在线设计工具，它提供了 Logo 设计的模板和元素，用户可以利用 AI 辅助的设计建议来创建自己的品牌标识。 6. LogoAI by Tailor Brands：是 Tailor Brands 推出的一个 AI Logo 设计工具，它可以根据用户输入的品牌名称和行业类别快速生成 Logo 设计方案。 7. 标小智：是一个中文 AI Logo 设计工具，它利用人工智能技术帮助用户创建个性化的 Logo。 这些 AI 产品使得即使是没有设计背景的用户也能够轻松创建专业的 Logo 设计，从而为品牌建设提供了便利。使用这些工具时，用户通常可以根据自己的品牌理念和视觉偏好，通过简单的交互来获得一系列设计方案，并进一步定制和优化，直到满意为止。 另外，您还可以访问网站的 AI 生成 Logo 工具版块获取更多好用的工具： 。 请注意，内容由 AI 大模型生成，请仔细甄别。

AI 指令精调版本指的是：对于在通用数据集上预训练的模型，进行复制后，以这些学习到的权重为起点，在新的特定领域数据集上重新训练模型。这种技术在很多不同的用例中都非常有效。 指令调整可以使模型更好地遵循指令。例如在生成式人工智能项目中，对于一个预训练过的模型，可以通过微调来获得更好的回答。在大型语言模型中，通过在格式化为指令的任务混合物上对模型进行微调，可以获得并增强遵循提示的能力。经过指令调整的模型能够更准确地遵循指令，在未见任务上的表现显著优于未调整的模型，将大型语言模型转变为通用任务解决器，是 AI 发展历史上的一个范式转变。 但当对大型语言模型（LLM）进行微调时，会遇到一些挑战。因为 LLM 规模较大，更新每个权重可能需要很长时间的训练工作，同时还涉及到为这个巨大模型提供服务的麻烦和成本等问题，所以微调大型语言模型可能不是最佳选择。

以下是为新手提供的 AI 入门指南： 1. 了解 AI 基本概念： 建议阅读「」部分，熟悉 AI 的术语和基础概念，包括其主要分支（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。 浏览入门文章，了解 AI 的历史、当前的应用和未来的发展趋势。 2. 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。 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。 3. 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。 此外，为您推荐入门工具 Kimi 智能助手： Chatgpt 的国产平替，实际上手体验最好，推荐新手用 Kimi 入门学习和体验 AI。 不用科学🕸️、不用付费、支持实时联网。 是国内最早支持 20 万字无损上下文的 AI，也是目前对长文理解做的最好的 Ai 产品。 能一次搜索几十个数据来源，无广告，能定向指定搜索源。 点我去下载

以下是关于 AI 画图的相关内容： 在独立游戏开发中使用 AI 绘画的经验： 游戏里的科技树图标数量众多，在 AI 画画出现前难以完成绘制。 使用 AI 画画时遇到的问题： 风格多为二次元，不适合游戏，需自己炼丹。 画出的画多为美少女看镜头，缺乏叙事性，无法用作 icon。 已有素材局限性大，图生图不可行，训练的泛化性差。 规划和尝试： 期望画出卡通简笔画风格。 基于特定资产条件进行尝试。 先后尝试了 Embedding、CKPT、Lora 等方法，不断优化，最终效果较好，能画多种内容，甚至能从特定训练集中学会新的绘制。为引导画出前景后景区分明显的画，还专门绘制了一组引导图，并做了镜像处理。 使用 AI 绘制示意图的步骤： 1. 选择工具：根据具体需求选择合适的 AI 绘图工具。 2. 创建账户：注册并登录该平台。 3. 选择模板：利用平台提供的模板库，选择适合需求的模板。 4. 添加内容：根据需求添加并编辑图形和文字，利用 AI 自动布局功能优化图表布局。 5. 协作和分享：若需团队协作，可邀请成员一起编辑。完成后导出并分享图表。 示例：假设创建项目管理流程图，可使用 Lucidchart 按以下步骤操作： 1. 注册并登录： 2. 选择模板：在模板库中搜索“项目管理流程图”。 3. 编辑图表：根据项目需求添加和编辑图形和流程步骤。 4. 优化布局：利用 AI 自动布局功能优化图表外观。 5. 保存和分享：保存图表并与团队成员分享，或导出为 PDF、PNG 等格式。 利用这些 AI 工具，可以快速、高效地创建专业的示意图，满足各种工作和项目需求。但需注意内容由 AI 大模型生成，请仔细甄别。

在 Midjourney 中生成风格一致的绘画图像，您可以参考以下方法： 1. 角色参考（cref）：cref 的功能是保持图像角色的一致性。使用方法是在提示后添加 cref，并紧接着指向人物参考图像的 URL。例如：/imagine prompt beautiful girl cref。您可以使用 cw 来调整参考图像对生成的图像的影响程度，数值范围从 0 到 100。 2. 风格参考（sref）：sref 的功能是生成类似风格的图片，保持画风的一致性。使用方法是在提示后添加 sref，并紧接着指向风格参考图像的 URL。例如：/imagine prompt beautiful girl sref。您可以使用 sw 来调整参考风格对生成的图像的影响程度，数值范围从 0 到 1000。 如果您想引用一张图，但只是把它作为新图的一部分，可以使用 sref 或 cref，并通过调整 sw 或 cw 的值来控制引用图像的影响程度。例如，若想引用一张图的风格，但只希望它占新图的一部分，可以这样写提示：/imagine prompt beautiful girl srefsw 500。 此外，在实际操作中，还可以通过以下方式优化： 初步生成：使用 DALLE 3 和 Midjourney（MJ）进行初步图像生成。DALLE 3 以其强大的文本识别能力帮助快速生成符合意图的画面，而 MJ 则通过垫图功能（Sref 和 iw 组合）确保图像的风格一致。 图像优化：D3 和 MJ 跑不出来的图，用 Stable Diffusion（SD）用于图像的细节处理，尤其是局部重绘，例如调整人物的手部细节。通过 magnific.ai 工具对图像进行超分处理，进一步提高画质。 同时，输入提示词时，可以把提示词总结成“形容词+主语+环境+行为+构图+参考风格+渲染程度+后缀”这样的公式。对人物、环境、摄影、灯光等方面进行详细描述，规定绘图的比例等，有助于生成更符合期望的图像。

可以将自己的照片生成想要的漫画图。以下是使用 Midjourney 生成迪斯尼风格卡通头像的方法： 1. 若还没有 Midjourney 账号或不懂基础操作，可查看之前的教程：。 2. 选一张满意的照片，在 Discord 社区的 Midjourney 服务器聊天栏点击“+”，然后点击上传文件，选取图片，发送（记得点击回车或发送按钮）。 3. 图片上传到服务器并生成唯一链接，点击图片，在浏览器中打开，复制浏览器上方的链接。 4. 使用该链接加 prompt 提示词发送给 Midjourney，Midjourney 会根据需求生成特定图片，这就是 Midjourney 的以图绘图。 如果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”来处理。 在使用 AI 生成图片时，可能会遇到随机性问题。可利用 seed 参数反向生成更可控的图片。Midjourney 会用一个种子号来绘图，把这个种子作为生成初始图像的起点。种子号随机生成，但可使用Seed 或same eseed 参数指定。默认种子随机，若想要相似的图，需固定 seed。使用时给关键词加一个 seed 参数（数字在 0–4294967295 范围内），比如 caiyunyiueji is a cute sports anime girl,style by Miyazaki Hayao,emoji,expression sheet,8k seed 8888，就能保证每次生成一样的图。 另外，在玩的过程中如果生成了满意的图，一定要记得存起来。下次想要同种类型的就可以直接拿来喂图，效果会更好。

以下是关于生成动画图的相关内容： 在制作动画短片时，按照正常流程，脚本完成后应画分镜草图再进行动画制作。但由于 AI 视频生成尚处于不确定阶段，无法精准判断生成的图片能否生成完美的动作视频，所以决定生成一张合适的图片就直接开始对应动画镜头的生成，若视频未达预期效果，及时修改图片、补充镜头。例如： “Heavy rain hits the grass,closeup of the grass,dark environment,in the style of Hayao Miyazaki ar 16:9 v 6.0 s 250” “A tornado rolls in,dark,Hayao Miyazaki style ar 16:9 v 6.0 s 250” “Dark sky,dark clouds,lightning and thunder,sky closeup,in the style of Hayao Miyazaki ar 16:9 v 6.0 s 250” 此外，还有动态叙事动画生成器，其模块设计包括： 模块目的是将分镜脚本转换为视频帧，并渲染成连贯的视频动画。 帧生成和渲染：根据分镜脚本生成每一帧的图像。 动作和表情合成：使用动画技术合成人物的动作和表情。 视频后期处理：对生成的视频进行色彩校正、剪辑和过渡效果处理。 技术实现：利用 AnimateDiff 框架进行帧生成和噪声模型训练，集成运动捕捉数据和深度估计算法以实现真实动作，应用神经风格迁移和图像后处理技术增强视频质量。 用户交互界面： 模块目的是提供用户友好的界面，使用户能够轻松输入 Prompt、调整生成参数、预览和下载视频。 模块功能包括输入和编辑 Prompt，提供文本框供用户输入描述性 Prompt；参数调整，允许用户调整视频的风格、情感等相关参数；视频预览和下载，生成视频后用户可以预览并下载结果。 技术实现：开发基于 Web 的界面，支持跨平台访问，使用 Gradio 或类似工具构建交互式界面。

以下是关于 AI 画图局部修改的相关内容： 在 Stable Diffusion 中，局部重绘功能具有很大的实用性和可操作性。 每次绘图生成都会重新调整整个画面，但局部重绘可以只改变涂抹的部分。例如，将人物头部涂抹掉，修改文字提示为“一个粉色头发的女孩的脸”并点击生成，就可以换掉头部。使用局部重绘（手涂蒙版）修改帽子部分，增加提示词“猫耳”再点击生成。还可以将图片再次放入以图生图中，通过 DeepBooru 反推关键词，并使用新的大模型和 LORA 进行重新生成，改变图片风格。不过，目前的图可能存在细节瑕疵，需要不断调整参数，后期借助 PS 修补。 在 Tusiart 中，文生图的操作流程包括：定主题，确定生成图片的主题、风格和表达信息；选择基础模型 Checkpoint，找内容贴近的模型，如麦橘、墨幽的系列模型；选择 lora，寻找内容重叠的 lora 控制图片效果及质量；ControlNet 用于控制图片中特定图像，如人物姿态、生成特定文字等，属于高阶技能；设置 VAE 可无脑选择 840000；Prompt 提示词用英文写需求，用单词和短语组合，无需管语法和长句。 对比 Midjourney 和 Stable Diffusion，Stable Diffusion 在根据意愿调整方面拥有更大自由度和更稳定的可控性。例如，使用“lofi”大模型绘制人物形象，加入特定提示词和负面 Embedding 来优化效果。然后将图发送到图生图，点击“局部重绘”，用画笔涂抹需要调整的部分（蒙版），在正向提示词里添加相应内容增加权重，如，适当增加重绘幅度点击生成，即可完成修改。

以下是关于 AI 画图的相关内容： AI 绘画在独立游戏开发中的应用与问题： 在独立游戏《玩具帝国》的开发中，科技树图标数量众多，AI 绘画带来了希望但也出现了问题。比如风格局限于二次元，缺乏叙事性，已有素材不适用且泛化性差。经过不断尝试不同的方法，如 Embedding、CKPT、Lora 等，最终实现了较为理想的效果，甚至能从特定训练集中生成新的内容，并通过一些特殊处理，如引导图和镜像处理，来优化绘画结果。 使用 AI 绘制示意图的步骤： 1. 选择工具：根据具体需求挑选合适的 AI 绘图工具。 2. 创建账户：注册并登录相应平台。 3. 选择模板：从平台提供的模板库中选取适合需求的模板。 4. 添加内容：按照需求添加和编辑图形、文字，利用自动布局功能优化图表布局。 5. 协作和分享：如有团队协作需求，可邀请成员共同编辑，完成后导出并分享图表。 如何判断一张图片是否 AI 生成的： 要判断图片是否为 AI 生成，对于不善于此的朋友，可以借助一些专门的网站，如 ILLUMINARTY（https://app.illuminarty.ai/）。但在测试中发现，有些结构严谨的真实摄影作品可能会被误判为 AI 作图，这是因为鉴定 AI 的逻辑算法不能像人类一样综合考虑各种不符合常规逻辑的表现。

以下是为您提供的关于银行采购 2024 年分行内训师培训项目中对培训老师资质、授课经验、AI 工具运用等技能的细化要求建议： 培训老师资质： 具备相关领域的专业教育背景，如计算机科学、人工智能等。 持有相关的行业认证或资格证书。 授课经验： 拥有丰富的企业内训经验，特别是在金融行业的培训经历。 成功完成过类似 AI 工具课程开发与设计、课程制作与实践等相关课程的授课。 AI 工具运用技能： 熟练掌握多种主流的 AI 工具，如常见的机器学习框架、自然语言处理工具等。 能够运用 AI 工具进行实际项目开发，并具有相关的案例成果。 熟悉短视频制作和直播授课中涉及的 AI 辅助技术，如智能剪辑工具、虚拟主播技术等。 希望以上建议对您有所帮助。

以下是一些 AI 出图合成的技巧： 方法 1（SD 出图 + AI 视频软件）： 在 SD 的 controlnet 中上传原图，选择深度，通过文生图生成图片，然后将生成好的图放在 AI 视频工具中进行视频生成。相关网站：dreamina：https://dreamina.jianying.com/aitool/video/generate 方法 2（MJ 出图 + AI 视频软件）： 使用 Midjourney 垫图加上描述出图，再去视频工具中转成视频。可在下载项里的深度图，打开 MJ 官网（https://www.midjourney.com/）上传深度图。局部重绘有一定难度，最终方式可以是分开画，比如先画个被关着的红衣服女孩，再画个二战德国士兵的背影，然后合成，拼在一起再交给 MJ。各种垫图局部重绘也能无中生有。

以下是关于 Kimi 的使用技巧： 1. 主界面栏使用： 网址阅读与分析（国内文章几乎都能读）： 发送链接：在与 Kimi 智能助手的对话中，直接发送您想要 Kimi 阅读的链接。 解析链接：Kimi 会自动解析您发送的链接内容，并在回复中提供该链接的内容概要。 提问：在 Kimi 解析链接内容后，您可以针对链接内容提出具体问题。 获取回答：Kimi 会根据链接内容和您的问题，给出相应的回答。 2. 浏览器 Kimi 插件： 文末的 ZIP 格式插件应该可以自定义提示词，大佬们自己探索。 插件介绍： 概述：安装后，在浏览网络文章时点击插件图标，或使用快捷键 Ctrl/Cmd+Shift+K，即可一键召唤 Kimi 总结网页内容。 特点： 极简，点击一键总结，没有其它花里胡哨的功能。 Kimi 无法访问的网页也可以进行总结，如推特等。 英文文章直接用中文总结要点。 支持 Dark Mode。 注意： 本插件为第三方爱好者开发，不是 Kimi 或月之暗面官方产品。 由于 Arc 等浏览器没有所需的 API，所以本插件在 Arc 等浏览器无法使用。 3. 利用 Kimi 整理资料： 收集完资料后，可使用 Kimi 进行整理。Kimi 具备读取网页内容的能力，并且能够在此基础上生成一定的内容。当 Kimi 读取完毕时，会显示绿色标点作为提示。 需要注意的是，Kimi 的阅读能力有一定的限制，它可能无法一次性处理大量的资讯，或者某些网站的内容可能无法被读取。为了克服这些限制，可以分批次地将资料提供给 Kimi，确保它能有效地读取并理解所有可用的网站内容。

对于新手掌握提示词技巧，以下是一些建议： 1. 实践和尝试：在理论学习后，通过实践来巩固知识，尝试使用各种产品并制作自己的作品。同时，可在知识库中分享实践成果。 2. 体验 AI 产品：与现有的 AI 产品如 ChatGPT、Kimi Chat、智谱、文心一言等互动，了解其工作原理和交互方式，获得实际应用的体验。 3. 持续学习和跟进：关注 AI 领域的新闻、博客、论坛和社交媒体，加入相关社群和组织，参加研讨会等，以了解最新发展。 在具体的提示词技巧方面： 1. 对于一般的提示词： 语气：指定所需语气，如正式、随意、信息性、说服性等。 格式：定义格式或结构，如论文、要点、大纲、对话等。 限制：指定约束条件，如字数或字符数限制。 引用：要求包含引用或来源以支持信息。 语言：指明回应的语言。 反驳：要求解决潜在的反驳论点。 术语：指定要使用或避免的行业特定或技术术语。 类比：要求用类比或示例阐明概念。 2. 对于 Stable Diffusion 的提示词： 学习基本概念：了解其工作原理、模型架构，理解提示词对生成结果的影响，掌握提示词的组成部分。 研究官方文档和教程：通读官方文档，研究开发团队和专家的教程与技巧分享。 学习常见术语和范例：熟悉相关领域的专业术语和概念，研究优秀的图像标题和描述。 掌握关键技巧：学会组合多个词条精确描述效果，掌握使用特定符号控制生成权重，处理抽象概念和情感等无形事物的描述。 实践和反馈：尝试生成不同风格和主题的图像，对比结果并总结经验，在社区分享并获取反馈。 创建提示词库：按主题、风格等维度建立自己的提示词库，记录成功案例。 持续跟进前沿：关注最新更新和社区分享，掌握新技术、新范式和新趋势。 总之，学习提示词技巧是一个长期的过程，需要耐心和持续的努力，不要害怕犯错，每个挑战都是成长的机会。

以下是关于 prompt 技巧的相关内容： 最早接触 Prompt engineering 时学到的一些常见技巧包括：“你是一个 XX 角色”“你是一个有着 X 年经验的 XX 角色”“你会 XX，不要 YY”“对于你不会的东西，不要瞎说”等。对比直接像使用搜索引擎一样提问，这些技巧能明显提升回复效果。 从 Github 上的中发现，Prompt 还可以在运行中调整各种变量并立即生效，对话语言可以随时更改，像编程一样提前预置好命令供用户调用。 为了更好地控制效果，写 prompt 时建议结构化书写。可以用 Markdown 文本格式，以中文说明 prompt 的八大结构，但实操中要用英文。详细的 prompt 教程请见。 后续教程会补充如何给提示词加权重，入门阶段可以先简单写 prompt，甚至交给翻译器进行中文输入英文输出。负向提示词 Negative Prompt 技巧目前还在学习中，后续会补充完善。

以下是关于提示词的一些技巧： 1. 对于通用的提示词运用： 理解提示词的作用：提示词为模型提供上下文和指示，影响输出质量。 学习构建技巧：明确任务目标，用简洁准确的语言描述，提供足够背景信息和示例，使用清晰指令，明确特殊要求。 参考优秀案例：在领域社区、Github 等资源中研究学习。 实践、迭代、优化：多与语言模型互动，根据输出改进提示词。 活用提示工程工具：如 Anthropic 的 Constitutional AI 等。 跟上前沿研究：关注最新成果和方法论。 2. 对于向 ChatGPT 提问的提示词： 包含提问的几要素：思考问题需要的前置信息、主要解决的主客体和关系、对回答的要求、有无类似问题的参考样例，然后编辑问题模板，包括相似问题的问题与答案（非必需）、问题主体、前置条件、回答要求。 3. 对于 Stable Diffusion 的提示词： 学习基本概念：了解工作原理、模型架构，理解提示词对生成结果的影响，掌握组成部分。 研究官方文档和教程：通读官方指南，学习开发团队和专家的分享。 学习常见术语和范例：熟悉相关领域术语，研究优秀图像的标题和描述。 掌握关键技巧：学会组合词条精确描述效果，运用符号控制生成权重，处理抽象概念和情感描述。 实践和反馈：尝试生成不同图像，对比分析结果，在社区分享获取反馈。 创建提示词库：按主题、风格等建立，记录成功案例。 持续跟进前沿：关注最新更新和社区动态。