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

两个图片如何转场的提示词

Answer

以下是关于两个图片转场的提示词相关知识：

  1. 在 SD 新手入门图文教程中，提示词有权重值设置，最好不超过 1.5。还可通过 Prompt Editing 使 AI 在不同步数生成不同内容，比如主体从男人变成女人。其语法示例为：如 a[fantasy:cyberpunk:16]landscape，在第 16 步后提示词会替换。对于复杂提示词，如 fantasy landscape with a[mountain:lake:0.25]and[an oak:a christmas tree:0.75][in foreground::0.6][in background:0.25][shoddy:masterful:0.5]，会在不同步数进行相应替换。提示词还可以轮转，例如在第一步时为“cow in a field”，第二步时为“horse in a field.”，第三步时又为“cow in a field”，以此类推。
  2. 在【SD】真人转二次元的教程中，图生图功能除文本提词框外还有图片输入口，可通过图片反推提示词，如 CLIP 能反推出完整含义的句子，DeepBooru 能反推出关键词组，但可能存在瑕疵，需要手动补充信息。写好提示词后，要调整宽度和高度使红框匹配图片，同时注意提示词相关性和重绘幅度这两个重要参数。
  3. 在 Sora 时代的视听语言提示词中，列举了如 Match Cut、Cutaway、Dolly zoom、Dutch shot 等用于不同场景和效果的提示词，并进行了解释和补充说明。
Content generated by AI large model, please carefully verify (powered by aily)

References

SD新手：入门图文教程

[title]SD新手：入门图文教程[heading2]四、提示词[heading3]提示词语法(n)=(n:1.1)((n))=(n:1.21)(((n)))=(n:1.331)((((n))))=(n:1.4641)(((((n))))=(n:1.61051)((((((n))))))=(n:1.771561)请注意，权重值最好不要超过1.5。还可以通过Prompt Editing使得AI在不同的步数生成不一样的内容，譬如在某阶段后，绘制的主体由男人变成女人。语法为：例如:a[fantasy:cyberpunk:16]landscape在一开始，读入的提示词为：the model will be drawing a fantasy landscape.在第16步之后,提示词将被替换为：a cyberpunk landscape,它将继续在之前的图像上计算又例如，对于提示词为:fantasy landscape with a[mountain:lake:0.25]and[an oak:a christmas tree:0.75][in foreground::0.6][in background:0.25][shoddy:masterful:0.5]，100步采样，一开始。提示词为：fantasy landscape with a mountain and an oak in foreground shoddy在第25步后，提示词为：fantasy landscape with a lake and an oak in foreground in background shoddy在第50步后，提示词为：fantasy landscape with a lake and an oak in foreground in background masterful在第60步后，提示词为：fantasy landscape with a lake and an oak in background masterful在第75步后，提示词为：fantasy landscape with a lake and a christmas tree in background masterful提示词还可以轮转，比如在第一步时，提示词为“cow in a field”；在第二步时，提示词为"horse in a field."；在第三步时，提示词为"cow in a field"，以此类推。

【SD】真人转二次元？图生图如此强大

[title]【SD】真人转二次元？图生图如此强大作者：白马少年介绍：SD实践派，出品精细教程发布时间：2023-05-02 20:00原文网址：https://mp.weixin.qq.com/s/l-O9vT9-_xzy0uvxnkjV-w相比于文生图，图生图功能除了文本提词框以外还多了一个图片框的输入口，因此，我们还可以通过图片来给与AI创作的灵感。我们随便照一张照片，直接拖入进来。然后可以看到，在文本输入框的旁边有两个反推提示词的按钮：CLIP是可以通过图片反推出完整含义的句子；DeepBooru是可以反推出关键词组。上面的那一张图，我们通过两种反推方式得到的提示词分别为：CLIP——a young boy sitting on a bench with a toy train and a lego train set on the floor next to him,Adam Rex,detailed product photo,a stock photo,lyco art。（一个小男孩坐在长凳上，旁边的地板上放着一辆玩具火车和一辆乐高火车，亚当·雷克斯，详细的产品照片，一张库存照片，莱科艺术，）DeepBooru——shoes,solo,hat,orange_background,yellow_background,smile,socks,black_hair,sitting,sneakers。（鞋子，独奏，帽子，橙色背景，黄色背景，微笑，袜子，黑发，坐着，运动鞋）可以看到两种方式生成的提示词都有些瑕疵，比如第一组里面没有描述小孩的穿着，第二组里面没有描述小孩的性别和周围的物品，所以我们需要手动来补充提示词的信息。写好提示词之后，我们再调整一下宽度和高度，让这个红框刚好匹配我们的图片即可。接下来，最重要的是这两个参数：提示词相关性和重绘幅度。

Sora时代你必须知道的视听语言提示词-17个神级影视提示词

[title]Sora时代你必须知道的视听语言提示词-17个神级影视提示词��方图片正文：|序号|关键词|解释|补充信息|<br>|-|-|-|-|<br>|1|Match Cut|通过相似的元素将两个不同场景或时间段的画面无缝连接，以增强视觉连贯性和叙事效果|例如，《2001太空漫游》中，一个古代人类扔起的骨头与太空站的转换就是一个经典的Match Cut。|<br>|2|Cutaway|在主要场景之外展示的辅助画面，通常用于补充或增强叙事细节，与Cut In的区别在于，Cut In深入或递进|Cutaway常用于展示角色的回忆、幻想或提供额外背景信息，增强故事的层次感。|<br>|3|Dolly zoom|通过同时移动摄像机和调整镜头焦距，主体不动但背景巨幅变化，用以增强紧张感|这种拍摄技巧也被称为“Vertigo效果”，因为它最早出现在希区柯克的电影《迷魂记》中。|<br>|4|Dutch shot|通过倾斜摄影机来创造画面的不平衡，用于表现角色内心的方张或混乱。|这种拍摄技法常用于恐怖电影或心理剧中，以增强不安的氛围。|举一反三，下面是一些初级的镜头，也一起整

Others are asking
两张图片转场提示词
以下是关于两张图片转场提示词的相关内容： 在图生图功能中，除了文本提词框外还有图片框输入口，可通过图片给 AI 创作灵感。随便照一张照片拖入，文本输入框旁有两个反推提示词的按钮：CLIP 能通过图片反推出完整含义的句子，如“a young boy sitting on a bench with a toy train and a lego train set on the floor next to him,Adam Rex,detailed product photo,a stock photo,lyco art”；DeepBooru 能反推出关键词组，如“shoes,solo,hat,orange_background,yellow_background,smile,socks,black_hair,sitting,sneakers”。但两种反推方式生成的提示词可能有瑕疵，需手动补充信息，调整宽度和高度使红框匹配图片，同时注意两个重要参数：提示词相关性和重绘幅度。 在美女转绘中，推荐使用麦🍊的写实模型和墨幽人造人模型，提示词不推荐使用质量词，先使用 Deepbooru 反推，借助提示词插件删除无用词，保留与画面主体相关的提示词，如正向提示词“1girl,solo,black_hair,midriff,autolinklora:林鹤皮肤质感调整器差异炼丹功能性 lora 模型_林鹤 v1:0.6autolink”，负向提示词“NSFW,logo,text,blurry,low quality,bad anatomy”。使用皮肤类型的 Lora 是因为很多素材中小姐姐的皮肤磨皮严重，缺乏质感。 在镜头转场方面，包括蒙太奇镜头（用于传达信息、情感或表现时间流逝）、镜头切换（打破时间或空间连续性，营造紧张或错乱效果）、转场镜头（用于平滑过渡）、错位镜头（挑战观众预期，增加神秘感）、渐隐镜头（用于场景转换或时间过渡，营造柔和节奏）、碎片化镜头（表现混乱心境或复杂叙事结构）、无缝过渡镜头（增强影片流畅性）、交错镜头（展示同时发生的事件或加强对比）等。
2024-12-01
ai转场
以下是关于“AI 转场”的相关内容： 在 AI 春晚的任务拆解中，提到了“AI 转绘”可能与转场相关。 在《AI 你·南京》AIGC 城市宣传 MV 全流程制作解析中，主要使用的是 SD 当中的 deforum 来实现转场。例如从一本摊开在桌子上的书本慢慢将镜头推进，接近书本时将镜头翻转向下进入书本，引出南京的旅程。通过设定初始图片、对镜头运动打关键帧控制摄影机、用提示词确定不同帧数时画面变化，还能在两张图片之间做转场过渡，营造时空穿梭的感觉。但此工具的难点在于控制都是数值化的，需要不断测试和调整。
2024-08-08
ai视频尾帧转场
以下是关于 AI 视频尾帧转场的相关内容： 在即梦 AI 视频生成中： 1. 在【图生视频】面板内，勾选【使用尾帧】可开启「首尾帧」功能。此功能基于用户输入的「首帧图片」、「尾帧图片」以及 prompt（强烈建议填写）来生成完整的过渡效果。 2. 「首尾帧」能通过用户输入的「首帧」和「尾帧」图片，更好地保持主体的一致性。其中，「首帧」是视频的第一帧，即开头的图片；「尾帧」是视频的最后一帧，即结尾的图片。 3. 「Prompt/文字指令」用于简单明了地告诉模型您希望【什么主体】在【什么场景下】进行【怎样的过渡】。了解更多「Prompt」教程： 4. 「时长选择」：可根据首尾帧的过渡时长预期，选择 3s 12s 的时长。 以宇航员案例拆解为例： 1. MJ 生成宇航员近照。 2. 截取头盔中反射的宇航员作为第 3 步垫图和 sref 使用。 3. 生成与头盔中宇航员接近的半身像。 4. 打开即梦，选择使用尾帧。重点：一般情况可不选择运镜控制，但此案例需要选择变焦推进，控制镜头推进到头盔里，否则 AI 会自己选择更容易实现的后拉运镜。 5. 得到相应结果。 6. 同样的做法得到尾帧回到首帧的视频，再用剪映拼接一下两段视频即可得到在他人与自己中无限轮回（有时起始或结束有停顿，保证整条视频衔接流畅可掐掉）。 本期活动参赛作品：
2024-08-08
deepseek的提示词有哪些特别之处
DeepSeek 的提示词具有以下特别之处： 1. 语气还原：能还原帝王语气，相比其他模型输出，语气恰当，不过分用力，兼顾古典文字和可读性。 2. 熟悉历史细节：可能与支持“深度探索”和“联网搜索”同时开启有关，能准确还原唐初历史称谓，如“太极宫”“甘露殿”“掖庭局”“观音婢”“宫门鱼符”等，对“魏徵”等字词的使用也很讲究。 3. 输出具体且细节惊人：与其他 AI 不同，其输出充满具体而惊人的细节，行文隐喻拿捏到位，高级且能让画面跃然纸上。 4. 增添场景描述：在独白文本中“自作主张”地加入括号中的场景描述，增强画面感，如“夜风掀动案头《韩非子》，停在‘夫妻者，非有骨肉之恩也’那页”等。 5. 预判用户需求：对于简洁且无形容词、无倾向性的提示词，如“玄武门之变结束的当天，李世民在深夜写下一段独白，你觉得他会写什么？”，能准确预判用户想要的输出，自然想到添加文学性。
2025-02-27
一个智能脚本的智能体提示词应该怎么写
以下是关于智能体提示词的相关内容： 对于儿童寓意故事创作者智能体，比如“此地无银三百两”的故事，描述了张三藏银并留下纸条，被隔壁王二发现并偷走银子的情节。 又如“熟能生巧”的故事，讲述了山海关题字中店小二用独特方式写出绝妙“一”字的经过。 在创建 Coze 智能体时，工作流中的每个节点有不同的细节。“开始”节点有 4 个输入变量，分别为 idea_txt（主题观点）、left_to_txt（画面左上角的文字）、right_to_txt（画面右上角的文字）、img_prmpot（画面中间图片生成提示词），且变量名称要与智能体中提示词的变量对应一致。“大模型”节点使用 DeepSeek R1 模型，提示词要求不复杂，说出需求即可。“文本”节点是为了将文案分句，可按“句号”分句，具体根据文案格式选择不同方式。“图像生成”节点使用官方插件，模型选“LOGO 设计”，若生成全景图，此插件效果可能不佳，建议选其他插件。“抠图节点”用于对上一节点生成的图片进行抠图。 总之，写智能体提示词要根据具体的应用场景和需求来确定，明确输入变量和模型要求等。
2025-02-27
提示词相关文章
以下是一些与提示词相关的文章： 云中江树： 小七姐：
2025-02-27
有什么能优化提示词、帮助写提示词的工具
以下是一些能优化提示词、帮助写提示词的工具和相关知识： 星流一站式 AI 设计工具： 在 prompt 输入框中可输入提示词，使用图生图功能辅助创作。 提示词用于描绘画面，支持中英文输入。不同基础模型对输入语言有不同要求。 启用提示词优化后，能扩展提示词，更生动地描述画面内容。 写好提示词的方法： 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。 调整负面提示词，通过点击提示框下方的齿轮按钮弹出负面提示词框，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，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。 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）。 小白用户可以点击提示词上方官方预设词组进行生图。 Prompt 网站精选： 图像类 Prompt 网站： Public Prompts：免费的 prompt 合集，收集高质量的提示词，网址： OPS 可视化提示词：有 Mid Journey 的图片风格、镜头等写好的词典库，方便快速可视化生成绘画提示词，网址： MidJourney 提示词工具：专门为 MidJourney 做的提示词工具，界面直观易用，网址： OpenArt：AI 人工智能图像生成器，网址： AiTuts Prompt：精心策划的高质量 Midjourney 提示数据库，提供不同风格选择，网址： AcceleratorI Prompt：AI 词汇加速器，加速 Prompt 书写，通过按钮帮助优化和填充提示词，网址： MidLibrary：Midjourney 最全面的流派、艺术技巧和艺术家风格库，网址： 学习提示词运用的建议： 理解提示词的作用，它向模型提供上下文和指示，质量直接影响模型输出。 学习提示词的构建技巧，明确任务目标，用简洁准确的语言描述，给予足够背景信息和示例，使用清晰指令，对特殊要求明确指示。 参考优秀案例，可在领域社区、Github 等资源中找到。 实践、迭代、优化，多与语言模型互动，根据输出提高提示词质量，尝试各种变体，比较分析输出差异。 活用提示工程工具，如 Anthropic 的 Constitutional AI。 跟上前沿研究，提示工程是前沿研究领域之一，持续关注最新成果和方法论。
2025-02-27
提示词调优产品
以下是关于提示词调优产品的相关信息： 针对性技巧： 从用户痛点、技术创新、市场竞争三个维度分析产品的差异化优势，并预测可能面临的发展瓶颈。 “说人话”优化技巧，目的是获得更容易理解的解释，例如用 8 岁小朋友能听懂的比喻解释复杂概念。 细节约束技巧，确保输出符合特定要求，如写一篇有具体要求的美食测评。 资源获取技巧，获得具体可行的工具或方法建议，如为职场人士推荐学习英语口语的 APP 及使用方法和时间分配等。 灵活组合使用这些技巧的要点是提供清晰的背景信息、设定具体的目标和要求、指定期望的输出形式、适时使用追问和反馈优化结果。 相关产品日报： XiaoHu.AI 日报 11 月 15 日： 优化提示词，通过链式思维等技术自动改进提示词，提升 AI 模型回答质量，具有示例增强、标准化、提示重写、预填充内容等功能特点，测试显示多标签分类准确率提升 30%，摘要任务可完全遵循字数要求，若提示缺少示例，Claude 会自动生成合成示例简化提示构建过程。 Context 推出基于“上下文引擎”的 AI 助手 Autopilot，核心功能是无缝集成用户工作流，支持计划文档生成、多步数据分析、财务建模和图表创建等任务，人机协作方面，面对不确定任务时 AI 会主动请求指导，支持任务并行处理，创新点在于在大项目中能“自我复制”生成多个微型代理协作完成复杂任务。 苹果发布 Final Cut Pro 11，新增多项 AI 功能，包括磁性遮罩（AI 自动识别人和物体，无需绿幕实现抠图）、自动生成字幕（语音转字幕，提高效率）、智能适配（裁剪视频为适合社交媒体的格式）、自动色彩增强（优化画面效果）、平滑慢动作（生成额外帧，改善慢动作视频流畅性）、语音去噪（消除背景噪音，提升对话清晰度）。
2025-02-27
智能体提示词
以下是关于智能体提示词的相关内容： 创建智能体： 1. 打开扣子官网（https://www.coze.cn/），在“画小二智能小助手”Coze商店体验地址（https://www.coze.cn/store/bot/7371793524687241256?panel=1&bid=6cqnnu5qo7g00）点击创建 Bot，在对话框中工作空间选择“个人空间”，命名为画小二智能小助手。 2. 设置画小二助手的提示词。 输入观点一键生成文案短视频： 1. Coze 智能体创建工作流中，“开始”节点有 4 个输入变量，分别为 idea_txt（主题观点）、left_to_txt（画面左上角的文字）、right_to_txt（画面右上角的文字）、img_prmpot（画面中间图片生成提示词），注意变量名称要和智能体中提示词的变量对应一致，方便接收用户传入的参数。 2. “大模型”节点使用公认的 DeepSeek R1 模型，提示词要求不复杂，说出需求即可，格式可用大白话说出来。 3. “文本”节点将文案分句，可按“句号”分句，也可根据文案格式选择不同方式。 4. “图像生成”节点使用官方插件，模型选“LOGO 设计”，若要生成全景图，建议选其它插件。 5. “抠图节点”将上个节点生成的图片进行抠图。 工具教程：清影： 为了让大家快速上手，制作了一个帮写视频提示词的智能体，输入简单的场景就可以获得 3 个优质提示词。使用地址：
2025-02-26
有什么智能体是关于图片生成的
以下是一些关于图片生成的智能体： 1. 藏师傅教你用 AI 三步制作任意公司周边图片的智能体，流程包括获取 Logo 图片的描述、生成图片提示词、输入 Comfyui 工作生成。相关链接：https://www.coze.cn/s/iDec2U13/ 2. Coze 的图像工作流智能体，包括创建 Bot、图像工作流、图像流分类（智能生成、智能编辑、基础编辑）、空间风格化插件等。相关网站：https://www.coze.cn/home 3. Pika 智能体，作为 MidJourney 图片生成大师，能够根据故事内容创作全面的分镜提示词，包括分镜描述、环境描述、氛围描述等。
2025-02-27
你好，我想用ai将一张图片形式的数字表格转换成excel，应该使用哪款模型？
很抱歉，上述提供的内容中没有直接提及将图片形式的数字表格转换成 Excel 可用的具体模型。但您可以尝试以下几种常见的方法和工具： 1. 一些 OCR（光学字符识别）软件，如 ABBYY FineReader、Adobe Acrobat Pro 等，它们通常具有将图片中的表格转换为可编辑文本的功能，然后您可以将其粘贴到 Excel 中进行整理。 2. 在线 OCR 服务，例如百度 OCR、腾讯 OCR 等，操作相对便捷。 3. 某些专门用于表格处理的 AI 工具，您可以通过在相关的技术论坛、社区或专业的软件评价网站上进一步搜索和了解。
2025-02-26
小白如何用ai开始学习图片设计
对于小白如何用 AI 开始学习图片设计，以下是一些建议： 1. 图像流搭建 创建第一个图像流：由于文本类型大语言模型无法直接生成图片，需要通过【技能】部分的图像流为文本大模型提供图像生成能力。为 bot 加入图像流时，要设定图像流名称以及描述（名称只能是英文）。 了解图像流节点的意义：图像流编辑界面左侧的工具栏集合了所有可能用到的功能，大致可分为智能处理工具（如“智能生成”“智能抠图”“画质提升”等）、基础编辑工具（如画板、裁剪、调整、添加文字等）和风格处理类工具（如风格迁移、背景替换等）。从基础编辑工具开始尝试，熟悉后再探索其他功能。右侧类似画布，可拖拽左侧工具或点击“+”拖放各种工具模块，工具之间可连接形成工作流程。 根据需求进行图像流设计：例如生成海报功能，在总结故事后，将完整的故事作为输入，对输入的故事进行一轮提示词优化，从自然语言转变为更符合文生图大模型的提示词，将优化后的提示词输入生图大模型，调整生图的基础风格和信息，输出最终的配图海报。 测试图像流。 2. 利用即梦 AI 生成海报 提示词：皮克斯风格，三宫格漫画：一只小狗，坐在办公桌前，文字“KPI 达标了吗？”。一只小狗，拿着一个写满计划的大本子，微微皱着眉头，文字“OKR 写好了吗？”。一只小狗坐在电脑前，文字“PPT 做好了吗？”。 实操教程： 打开即梦 AI：https://jimeng.jianying.com/aitool/home 。 点击 AI 作图中的图片生成。 填写绘图提示词，选择生图模型 2.1，点击立刻生成。 3. 进阶技巧和关键词 图片内容一般分为二维插画以及三维立体两种主要表现形式。 主题描述：可以描述场景、故事、元素、物体或人物细节、搭配等。描述场景中的人物时，最好独立描述，不要用一长串文字，否则 AI 可能识别不到。 设计风格：可找风格类关键词参考或垫图/喂图，让 AI 根据给出的图片风格结合主题描述生成图片。对于某些材质的描述，关键词的运用有很多门道，需要针对某一种风格单独进行“咒语测试”。
2025-02-26
图片的提示词的精准度
以下是关于图片提示词精准度的相关内容： 画面精度提示词： high detail（高细节） hyper quality（高品质） high resolution（高分辨率） FHD, 1080P, 2K, 4K, 8K 8k smooth（8K 流畅） 渲染效果提示词： Unreal Engine（虚幻引擎） octane render（渲染器） Maxon Cinema 4D 渲染器 architectural visualisation（建筑渲染） Corona Render（室内渲染） Quixel Megascans Render（真实感） VRay（V 射线） Behance C4D 3D blender surreal photography（超现实摄影） realistic 3D（真实 3D） zbrush 在描述图片提示词时，通常的逻辑包括：人物及主体特征（服饰、发型发色、五官、表情、动作），场景特征（室内室外、大场景、小细节），环境光照（白天黑夜、特定时段、光、天空），画幅视角（距离、人物比例、观察视角、镜头类型），画质（高画质、高分辨率），画风（插画、二次元、写实）。通过这些详细的提示词，能更精确地控制绘图。 对于新手而言，有以下辅助书写提示词的方法和网站： 下次作图时，先选择模板，点击倒数第二个按钮快速输入标准提示词。 功能型辅助网站，如：http://www.atoolbox.net/，通过选项卡方式快速填写关键词信息。 https://ai.dawnmark.cn/，每种参数有缩略图参考，方便直观选择提示词。 去 C 站（https://civitai.com/）抄作业，每一张图都有详细参数，可点击复制数据按钮，粘贴到正向提示词栏，Stable Diffusion 会自动匹配参数，但要注意图像作者使用的大模型和 LORA，不然即使参数一样，生成的图也会不同。也可以只取其中较好的描述词，如人物描写、背景描述、小元素或画面质感等。 提示词所做的工作是缩小模型出图的解空间，即缩小生成内容时在模型数据里的检索范围，而非直接指定作画结果。提示词的效果受模型影响，不同模型对自然语言、单词标签等语言风格的反应不同。 提示词中可以填写以下内容： 自然语言：可以使用描述物体的句子作为提示词，大多数情况下英文有效，也可用中文，避免复杂语法。 单词标签：使用逗号隔开的单词作为提示词，一般使用普通常见单词，单词风格要和图像整体风格搭配，避免拼写错误，可参考 Emoji、颜文字：Emoji 表情符号准确且在语义准确度上表现良好，对构图有影响。关于 emoji 确切含义，可参考。对于使用 Danbooru 数据的模型，西式颜文字可在一定程度上控制出图的表情。
2025-02-26
文字生图片
文字生图片是通过文字描述来生成图片的一种技术。以下是一些相关信息： 在离谱村，通过 midjourney 可以实现文生图，具体操作方式暂未详细说明。 LayerStyle 副本中的 TextImage 支持从文字生成图片以及遮罩，具有多项可设置的参数，包括字间距、行间距、横排竖排调整、侧边边距、顶部边距、文字总体大小、字符随机变化范围、随机变化的种子、文字排版、画面宽度和高度、文字颜色、背景颜色等。 在《促进创新的人工智能监管方法》中提到了文字到图片生成器的相关内容，如适应性（使用大量在线内容根据简短的文字提示学习创建丰富、高度特定的图像）和自主性（基于文字输入生成模仿人类创作艺术品质的图像，无需用户持续监督），同时也提到了可能存在的如训练数据中的偏差或刻板印象导致的冒犯性语言或内容等监管影响。
2025-02-26
配置“DeepSeek-R1”模型的 API key：基础 URL：https://ark.cn-beijing.volces.com/api/v3 ，填好之后，点击保存，关掉提醒弹窗。添加“DeepSeek-R1”模型。这个行为在Macbook中怎么操作，请进行指导，通过图片、文字、数据、网址等形式
在 Macbook 中配置“DeepSeekR1”模型的 API key 及添加模型的操作步骤如下： 1. 获取 DeepSeekR1 满血版密钥： 注册并登录火山引擎，点击立即体验进入控制台：https://zjsms.com/iP5QRuGW/ 。 创建一个接入点，点击在线推理创建推理接入点。 为接入点命名为 DeepSeekR1。若提示“该模型未开通，开通后可创建推理接入点”，点击“立即开通”，勾选全部模型和协议一路开通（免费）。 确认无误后，点击“确认接入”按钮。 自动返回创建页面，复制多出的接入点名称“DeepSeekR1”。 点击【API 调用】按钮，进入后点击【选择 API Key 并复制】，若没有则点击【创建 API key】，复制并保存。 2. 配置“DeepSeekR1”模型的 API key： 安装插件：使用 Chrome 或 Microsoft Edge 浏览器，点击此链接，安装浏览器插件，添加到拓展程序：https://chromewebstore.google.com/detail/pageassist%E6%9C%AC%E5%9C%B0ai%E6%A8%A1%E5%9E%8B%E7%9A%84web/jfgfiigpkhlkbnfnbobbkinehhfdhndo 。 打开聊天页面：点击右上角的插件列表，找到 Page Assist 插件，点击打开。 配置 API key：基础 URL：https://ark.cnbeijing.volces.com/api/v3 ，填好之后，点击保存，关掉提醒弹窗。 添加“DeepSeekR1”模型。 3. 环境配置指南： 首先到 deepseek 的官网（https://www.deepseek.com/），进入右上角的 API 开放平台。若没有赠送余额，可选择充值，支持美元和人民币两种结算方式及各种个性化充值方式，并创建一个 API key（注意及时保存，只会出现一次）。 以 cursor 作为代码编辑器为例，下载安装后，在插件页面搜索并安装 Roocline 。安装完后，打开三角箭头，选中 RooCline 并点击齿轮，进入设置，依次设置： API Provider：选择 DeepSeek 。 API Key：填入已创建的 key 。 模型：选择 DeepSeekreasoner 。 语言偏好设置。 记得把 HighRisk 选项都打开，最后点击 Done 保存修改。 在聊天框输入产品需求，输入需求后点击星星优化提示词，最终得到想要的结果。
2025-02-26
剪辑和拍摄两个岗位 会不会被ai取代
目前的观点认为，剪辑和拍摄岗位不太可能被 AI 完全取代。例如，在相关法律法规的《促进创新的人工智能监管方法》中提到，AI 会对工作方式起到补充作用而非完全替代或破坏。在现代工作中，AI 有可能将人们从单调任务中解放出来，让人们有更多时间从事专业训练相关的工作。 同时，在好莱坞的现状中，尽管 AI 在电影制作中已被广泛使用，但也引发了一些争议。如在一些电影中使用生成式 AI 工具制作的图像引发了观众不满，但也有观点认为如果有适当保护措施，AI 可以创造就业机会。 另外，有预测称 2025 年将有 10 亿用户级 AI 助理诞生，AI 可能会取代部分岗位，但也会创造新的工程机会。
2025-02-18
Ai绘画，两个月入门
以下是为您提供的 AI 绘画两个月入门的相关内容： 首先，了解一下 AI 绘画的逻辑。就像您学习画画临摹梵高的作品一样，AI 绘画也是通过学习大量的美术风格作品来生成类似风格的作品。例如 Stable Diffusion ，您花四十年学习的梵高风格相当于它的大模型——Checkpoint 。人们将成千上万种美术风格作品训练成模型放入 AI 中，您想画出满意的作品，首先要选对合适的大模型。大模型可以在 C 站（https://civitai.com/）下载，但需要科学上网。 有位叫二师兄的人在二月接触到 AI 绘画，三月啃完 SD 的所有教程并开始炼丹，四月探讨 AI 变现途径，五月因工作变动但仍坚持学习，加入 Prompt battle 社群学习 Midjourney 。 另外，有人分享自己的经历，22 年 12 月学习 AI 绘画，直到最近因公司业务需求重新捡起，短时间内出过上千张图支持多个业务团队。如果想让人主动学习 AI ，有效的方式是让其看到 AI 能高效完成手头工作。生成式 AI 目前还在早期阶段，为其找高价值应用场景或许能持续一二十年，行业龙头可能是最大受益者之一。
2025-02-12
ai的研究是否可以分为神经网络与知识图谱两个大的分类？
AI 的研究可以分为多个不同的分类，并非仅仅局限于神经网络与知识图谱这两个大的分类。 在常见的分类中： 非监督学习：最著名的是聚类，只需提供大量数据，让 AI 自行找出有趣信息。 迁移学习：在任务 A 中学习的内容可用于帮助完成任务 B，在计算机视觉领域有较多应用。 强化学习：根据输出好坏给予奖励或惩罚，利用“奖励信号”让 AI 自动学习最大化奖励，但需要大量数据。 生成对抗网络：由生成器和判别器构成，两者不断训练和竞争，提高生成真实数据的能力，广泛应用于多种领域。 此外，从技术和应用的角度来看： 知识图谱：在搜索等场景中展示关键信息，如人物相关信息、酒店信息等。 在企业中建构人工智能方面，NLG 可作为全新场景讨论，生成内容分为根据任务要求生成标准结果和根据信息进行内容创作两类，分别偏向 B 端和 C 端。NLP 能做的事情较标准化，LLM 的出现对其有提升和冲击。知识图谱领域本身有多种技术路径，与 LLM 可能是互补关系。 对于希望精进的学习者，还需要了解 AI 的背景知识，包括基础理论、历史发展、数学基础（统计学、线性代数、概率论），掌握算法和模型（监督学习、无监督学习、强化学习），学会评估和调优（性能评估、模型调优），以及神经网络基础（网络结构、激活函数）等。
2025-02-12
我是一个零基础的小白用户，可以给我制定一个周期为两个月的关于大模型知识的学习计划么
以下是为您制定的一个为期两个月的大模型知识学习计划： 第一个月： 第一周： 了解 AI 的基本概念，包括人工智能、机器学习、监督学习、无监督学习和强化学习等。 熟悉生成式 AI 生成的内容（AIGC）。 第二周： 深入学习大语言模型（LLM）的概念，区分其与其他生成式 AI 模型的不同。 研究 Transformer 模型，理解其基于自注意力机制处理序列数据的原理。 第三周： 学习不同类型的大模型架构，如 encoderonly、encoderdecoder 和 decoderonly 模型，并了解其应用场景。 了解大模型预训练数据的来源和规模。 第四周： 研究大模型的参数规模和其对性能的影响。 分析大模型在自然语言处理中的任务，如分类、情感分析、翻译和摘要等。 第二个月： 第一周： 比较不同大模型的特点和优势，如 GPT3 和 ChatGPT。 学习大模型在安全性方面的问题和挑战。 第二周： 探索大模型在实际应用中的案例，如文本生成、故事写作等。 了解大模型的发展趋势和未来方向。 第三周： 复习和巩固之前所学的大模型知识，查漏补缺。 尝试自己动手实践一些简单的大模型应用。 第四周： 总结所学的大模型知识，形成自己的理解和体系。 思考如何将大模型知识应用到实际工作或学习中。
2025-02-11
AI设计行业近两个月的大事介绍
以下是 AI 设计行业近两个月的大事： Niji·journey 5 相关： 随着二次元绘画 AI 的不断发展和优化，其对二次元设计行业影响显著。它能降低设计成本、提高效率，为设计师提供灵感，但也可能导致市场对大量二次元美术设计师的需求降低，从业者需关注行业动态，提升技能和创新能力，注重作品原创性和创新性，学会有效利用工具，提高沟通协作能力。 2024 年 9 月： 9 月 12 日：李继刚再现神级 Prompt，玩法持续翻新；Mistral 发布首个多模态模型 Pixtral 12B。 9 月 13 日：商汤 Vimi 相机开放微博小程序；元象开源中国最大 MoE 大模型 XVERSEMoEA36B；OpenAI 发布 o1 模型。 9 月 14 日：人工智能生成合成内容标识办法（征求意见稿）；Jina AI 发布 ReaderLM、Jina Embeddings V3。 9 月 18 日：DeepSeek 发文庆祝登上 LMSYS 榜单国产第一，几小时后 Qwen 新模型表示不服。 9 月 19 日：云栖大会；通义万相 AI 生视频上线；快手可灵 1.5 模型新增运动笔刷能力。 9 月 20 日：腾讯元器智能体对外发布；秘塔科技产品经理 JD 走红 AI 圈；阶跃跃问接入 Step2 万亿参数 MoE 语言大模型。 9 月 21 日：大模型测试基准研究组正式成立。 9 月 23 日：钉钉 365 会员上线。 9 月 24 日：讯飞星火 API 全新升级；豆包大模型全系列发布&更新。 9 月 25 日：Vidu API 正式开放，加速企业级视频创作；OpenAI 发布高级语音功能；西湖心辰开源 WestlakeOmni。 SD 模型相关： 提到了不同 AI 模型在设计中的效果差异，如有的模型能生成特定质感的图像。介绍了工作流的运用，包括线稿生成、背景与人物结合等，还提到不同工作流在物体和人像放大等方面的效果差异。解释了在训练模型时，图像以 64 的倍数上图的原因是模型步长训练单位的限制。指出 AI 对设计行业冲击较大，未来可能成为筛选设计师的标准之一。预告了后续关于 AI 视频制作、零基础模型训练、用 config UI 搭建应用等课程的时间和内容，介绍了活动预告与回顾，以及观看回放的途径。
2025-02-11
在coze工作流中，怎样利用下一个代码节点合并前两个代码节点的输出，并以正确的格式输入传入飞书多维表格插件节点
在 Coze 工作流中利用下一个代码节点合并前两个代码节点的输出并以正确格式传入飞书多维表格插件节点的步骤如下： 1. 搭建整理入库工作流： 3.4 大模型节点：提取稍后读元数据。根据对稍后读阅读清单的元数据期望设置大模型节点，使用 MiniMax 6.5s 245k，设置最大回复长度至 50000 以完整解析长内容网页，用户提示词需相应设置。 3.5 日期转时间戳。后续的飞书多维表格插件节点在入库日期字段时只支持 13 位时间戳，需使用「日期转时间戳time_stamp_13」插件进行格式转化，具体设置明确。 3.6 大模型节点：把稍后读元数据转换为飞书多维表格插件可用的格式。飞书多维表格插件目前（2024 年 08 月）只支持带有转义符的 string，以 Array<Object>格式输入，所以要将之前得到的元数据数组进行格式转换，大模型节点配置及用户提示词需相应设置。 3.7 插件节点：将元数据写入飞书表格。添加「飞书多维表格add_records」插件，设置{{app_token}}与{{records}}参数。 3.8 结束节点：返回入库结果。「飞书多维表格add_records」插件会返回入库结果，直接引用该信息用于通知外层 bot 工作流的入库是否成功。 2. 搭建选择内容推荐流： 4.1 开始节点：输入想阅读的内容主题。收到用户输入的“想看 xxx 内容”这类指令开始流程，无需额外配置。 4.2 变量节点：引入 bot 变量中保存的飞书多维表格地址，添加变量节点并设置。 4.3 插件节点：从飞书多维表格查询收藏记录。添加「飞书多维表格search_records」插件，设置{{app_token}}参数，并在{{app_token}}引用变量节点的{{app_token}}，输出结果的{{items}}里会返回需要的查询结果，也可在这一步定向检索未读状态的收藏记录。 4.4 大模型节点：匹配相关内容。为处理稳定采用批处理，对检索出来的收藏记录逐个进行相关性匹配，用户提示词可优化以提升匹配精准度。 搭到这里，别忘了对整个工作流进行测试。
2025-01-09