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零基础小白如何自学提示词的写法

回答

对于零基础小白自学提示词的写法,以下是一些建议:

  1. 结合生活或工作场景想一个能简单自动化的场景,例如自动给班级里的每个孩子起昵称、自动排版微信群的运营小文案、自动安排周一到周日的减脂餐、帮列清晰的学习计划、为商务会议设计调研问卷等。
  2. 选择一个好上手的提示词框架开启编写,比如基础的“情境(Situation):任务(Task):行动(Action):结果(Result)”。
  3. 对于 SD 提示词,根据想画的内容写出提示词,多个提示词之间使用英文半角符号[,]。一般而言,概念性、大范围、风格化的关键词写在前面,叙述画面内容的关键词其次,最后是描述细节的关键词。提示词的顺序很重要,越靠后的权重越低。关键词要具有特异性,措辞越不抽象越好,尽可能避免留下解释空间的措辞。可以使用括号人工修改提示词的权重。
  4. 系统学习 SD 提示词是一个系统性的过程:
    • 学习基本概念,包括了解 Stable Diffusion 的工作原理和模型架构,理解提示词如何影响生成结果,掌握提示词的组成部分(主题词、修饰词、反面词等)。
    • 研究官方文档和教程,通读 Stable Diffusion 官方文档,研究来自开发团队和专家的教程和技巧分享。
    • 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作为范例。
    • 掌握关键技巧,如组合多个词条精确描述想要的效果,使用“()”、“”等符号控制生成权重,处理抽象概念、情感等无形事物的描述。
    • 进行实践和反馈,使用不同提示词尝试生成各种风格和主题的图像,对比结果分析原因总结经验,在社区分享请教获取反馈建议。
    • 创建提示词库,根据主题、风格等维度建立自己的高质量提示词库,记录成功案例方便后续参考复用。
    • 持续跟进前沿,关注 Stable Diffusion 的最新更新和社区分享,掌握提示词的新技术、新范式、新趋势。
内容由 AI 大模型生成,请仔细甄别(powered by aily)

参考资料

小七姐:Prompt 喂饭级系列教程 小白学习指南(二)

[title]小七姐:Prompt喂饭级系列教程小白学习指南(二)于是这个提示词解决了你自己,和任何收到你Prompt的人微调几个关键信息就能自动让GPT或者Kimi帮你阅读一篇论文而且生成不错的总结啦!如果你觉得这些例子对你来说还是过于复杂了,请你结合你自己的生活或者工作场景来想一个能帮你简单自动化的场景:自动给班级里的每个孩子起个昵称?自动排版你微信群经常发的一些运营小文案?自动帮你安排周一到周日的减脂餐?帮你列一个清晰的学习计划,day1-day7?帮你的下一次商务会议设计一个调研问卷?……第三步、选一个好上手的提示词框架来帮你开启你第一次有效的编写如果你这时候问什么是提示词框架,那说明你第一课没认真学,回去复习吧。对框架的理解和运用是非常重要的一部分,参考上图,来源:[prompt-engineering/prompt-patterns:Prompt编写模式:如何将思维框架赋予机器,以设计模式的形式来思考prompt(](https://github.com/prompt-engineering/prompt-patterns)[github.com](http://github.com)[)](https://github.com/prompt-engineering/prompt-patterns)提示词框架有很多,有的简单有的复杂,你可以选一个看起来不那么难的先入手,比如可以从非常基础的:情境(Situation):任务(Task):行动(Action):结果(Result):开始。如果你拿到我给你的这个由四个词语组成的提示词框架还是觉得无从下手,你可以试试这样:恭喜你,就在刚才你已经写出你的第一个提示词了,它是:

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]提示词语法根据自己想画的内容写出提示词,多个提示词之间使用英文半角符号[,],如:masterpiece,best quality,ultra-detailed,illustration,close-up,straight on,face focus,1girl,white hair,golden eyes,long hair,halo,angel wings,serene expression,looking at viewer一般而言,概念性的、大范围的、风格化的关键词写在前面,叙述画面内容的关键词其次,最后是描述细节的关键词,大致顺序如:(画面质量提示词),(画面主题内容)(风格),(相关艺术家),(其他细节)不过在模型中,每个词语本身自带的权重可能有所不同,如果模型训练集中较多地出现某种关键词,我们在提示词中只输入一个词就能极大地影响画面,反之如果模型训练集中较少地出现某种关键词,我们在提示词中可能输入很多个相关词汇都对画面的影响效果有限。提示词的顺序很重要,越靠后的权重越低。关键词最好具有特异性,譬如Anime(动漫)一词就相对泛化,而Jojo一词就能清晰地指向Jojo动漫的画风。措辞越不抽象越好,尽可能避免留下解释空间的措辞。可以使用括号人工修改提示词的权重,方法如:(word)-将权重提高1.1倍((word))-将权重提高1.21倍(= 1.1 * 1.1)[word]-将权重降低至原先的90.91%(word:1.5)-将权重提高1.5倍(word:0.25)-将权重减少为原先的25%(word)-在提示词中使用字面意义上的()字符

问:如何系统学习 SD 的提示词

[title]问:如何系统学习SD的提示词学习Stable Diffusion的提示词是一个系统性的过程,需要理论知识和实践经验的相互结合。以下是一些建议的步骤:1.学习基本概念-了解Stable Diffusion的工作原理和模型架构-理解提示词如何影响生成结果-掌握提示词的组成部分(主题词、修饰词、反面词等)2.研究官方文档和教程-通读Stable Diffusion官方文档,了解提示词相关指南-研究来自开发团队和专家的教程和技巧分享3.学习常见术语和范例-熟悉UI、艺术、摄影等相关领域的专业术语和概念-研究优秀的图像标题和描述,作为提示词范例4.掌握关键技巧-学习如何组合多个词条来精确描述想要的效果-掌握使用"()"、""等符号来控制生成权重的技巧-了解如何处理抽象概念、情感等无形事物的描述5.实践和反馈-使用不同的提示词尝试生成各种风格和主题的图像-对比提示词和实际结果,分析原因,总结经验教训-在社区内分享结果,请教高手,获取反馈和建议6.创建提示词库-根据主题、风格等维度,建立自己的高质量提示词库-将成功案例和总结记录在案,方便后续参考和复用7.持续跟进前沿-关注Stable Diffusion的最新更新和社区分享-及时掌握提示词的新技术、新范式、新趋势

其他人在问
常见的提示词写法误区举例
常见的提示词写法误区主要包括以下几点: 1. 忽略基础知识的重要性:很多同学急于上手写复杂的提示词,对基础教程重视不足。在能写较长提示词后,会问出如“为什么我问了两轮之后 GPT 就会失忆”“为什么给了特定一段话但它会混淆”“为什么大模型无法指定准确字数及有何办法让生成长度靠谱”等基础问题。建议多读翻译和解读良好的基础教程,并跟着示例做符合自身需求的小例子。 2. 试图用一个 Prompt 解决 10 个问题:很多同学因被精妙的提示词吸引而决心自己写出这样的 Prompt,但应注意避免。 3. 过于关注 Prompt 的文本本身:如果发现花在飞书代码块和 markdown 记事本上的时间远超与 GPT 对话的时间,要警惕是否忽略了在写作过程中与 GPT 进行深度对话来检验其对方法论的熟悉程度、获取完善建议、反复测试生成结果以优化和改善 Prompt。比如在实战案例中,学员撰写的焦虑情绪测试和生成建议的 Prompt 虽文法上没问题、生成结果除宽泛外无大问题,但未在对话场景中代入用户体验反复测试,可能导致真正的用户不会使用。 在写提示词时,还需注意以下语法方面: 根据想画的内容写提示词,多个提示词之间使用英文半角符号。一般而言,概念性、大范围、风格化的关键词写在前面,叙述画面内容的关键词其次,最后是描述细节的关键词,大致顺序如:将权重提高 1.21 倍(= 1.1 1.1)。
2024-08-08
我想学习python,但我从没有学习过任何编程语言。如果按专业学习类的书去自学,我觉得很无聊,而且也不好理解。最主要的是学习时间太长。你可以帮我制定一个,利用AI快速学习python的方法吗?
以下是为您制定的利用 AI 快速学习 Python 的方法: 首先,您需要了解 Python 基础,包括基本语法(如变量命名、缩进等规则)、数据类型(如字符串、整数、浮点数、列表、元组、字典等)、控制流(如条件语句 if、循环语句 for 和 while 控制程序执行流程)、函数(定义和调用函数、理解参数和返回值、掌握作用域和命名空间)、模块和包(学会导入标准库或第三方库、安装和使用包扩展功能)、面向对象编程(了解类和对象的定义与实例化、属性和方法的定义与调用、继承和多态)、异常处理(理解异常的概念和工作方式、使用 try 和 except 语句处理错误)以及文件操作(学会文件读写、处理文件与路径)。 您可以参考以下课程内容进行学习: 1. “和 Cursor AI 一起学 Python 编程”: 第二节:Python 基础语法与文本处理,45 分钟。教学内容包括 Python 基础语法、数据类型、控制结构、文本处理基础、字符串操作方法、文件读写操作。实践实验包括中文文本的基本处理,如统计字符数、词语数、句子数,讨论中文编码问题及解决方法。教学目标是掌握 Python 基本语法和结构,能够进行简单文本数据处理。 第三节:利用 Python 进行自然语言处理(NLP),45 分钟。教学内容包括自然语言处理的概念和重要性、Python 中的 NLP 库、分词原理举例、介绍结巴分词等工具、用 Jieba 进行课文分词。实践实验包括中文分词与词频分析,统计词频并找出高频词汇,讨论词频分析在语言教学中的应用。教学目标是掌握使用 Python 进行基本的 NLP 操作,理解 NLP 技术在语言研究和教学中的应用。 在学习过程中,您可以借助 AI 工具辅助理解和解决问题,例如通过智能问答获取对概念的解释,或者让 AI 为您生成示例代码帮助理解。祝您学习顺利!
2024-12-16
想要自学AI课程
以下是为您提供的自学 AI 课程的相关建议: 1. 课程内容: 预习周课程:包括 AI 绘画电脑配置要求、高效 AIGC 创意者的数字人工具包、SD 插件安装方法、画静为动的 AIGC 视频制作讲解等。 基础操作课:涵盖 AI 绘画通识课、AI 摄影虚拟的真实、AI 电影 穿越的大门等内容。 核心范式课程:涉及词汇的纸牌屋、核心范式应用、控制随机性等方面。 SD WebUi 体系课程:包括 SD 基础部署、SD 文生图、图生图、局部重绘等。 ChatGPT 体系课程:有 ChatGPT 基础、核心 文风、格式、思维模型等内容。 ComfyUI 与 AI 动画课程:包含部署和基本概念、基础工作流搭建、动画工作流搭建等。 应对 SORA 的视听语言课程:涉及通识 欢迎参加电影的葬礼、影像赏析、基础戏剧影视文学等。 2. 免费课程机会: 如果想要免费获得这门课程,可以来参与 video battle,这是唯一一个获胜者就可以拥有课程的机会。每期的 video battle 的评委野菩萨老师都非常严格,需要寓意深度审美并存。 冠军奖励:4980 课程一份 亚军奖励:3980 课程一份 季军奖励:1980 课程一份 入围奖励:598 野神殿门票一张 3. 新手学习 AI 的步骤: 了解 AI 基本概念: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。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。 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。这些课程将引导您了解生成式 AI 等基础知识,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,您可以按照自己的节奏学习,并有机会获得证书。 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。建议您一定要掌握提示词的技巧,它上手容易且很有用。 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。 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。 4. 使用 AI 来做事: 更令人兴奋的是,使用人工智能来帮助教育的可能性,包括帮助我们学习。可以要求人工智能解释概念并获得非常好的结果。但因为人工智能可能会产生幻觉,所以明智的做法是(小心!)根据其他来源仔细检查任何关键数据。这里有相关提示。
2024-12-12
自学comfyui
以下是关于自学 ComfyUI 的相关内容: 学习使用 ComfyUI 的原因:更接近 SD 的底层工作原理,实现自动化工作流,作为强大的可视化后端工具可实现 SD 之外的功能,可根据定制需求开发节点或模块。 应用场景:可自动生成抠图素材,用于海报、推文、短视频等。 自学资料和教程: 知识库跳转 【海辛】的基础课,包括安装部署:
2024-11-29
如何自学AI
以下是关于自学 AI 的建议: 1. 了解 AI 基本概念: 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、当前应用和未来发展趋势。 2. 开始 AI 学习之旅: 在「」中,找到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,如图像、音乐、视频等,可根据兴趣选择特定模块深入学习。 掌握提示词的技巧,它上手容易且很有用。 4. 实践和尝试: 理论学习后,实践是巩固知识的关键,尝试使用各种产品做出作品。 在知识库中有很多实践后的作品、文章分享,欢迎实践后的分享。 5. 体验 AI 产品: 与现有的 AI 产品如 ChatGPT、Kimi Chat、智谱、文心一言等聊天机器人进行互动,了解其工作原理和交互方式,获得对 AI 在实际应用中表现的第一手体验。 但因为人工智能可能会产生幻觉,所以对于关键数据要根据其他来源仔细检查。 对于中学生自学 AI,建议如下: 1. 从编程语言入手学习: 可以从 Python、JavaScript 等编程语言开始,学习编程语法、数据结构、算法等基础知识。 2. 尝试使用 AI 工具和平台: 使用 ChatGPT、Midjourney 等 AI 生成工具,体验 AI 的应用场景。 探索面向中学生的 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: 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,了解最新进展。 思考 AI 技术对未来社会的影响,培养思考和判断能力。 总之,中学生可以从编程基础、工具体验、知识学习、实践项目等多方面入手,全面系统地学习 AI 知识和技能,为未来的 AI 发展做好准备。
2024-11-18
自学AI
以下是关于自学 AI 的一些建议: 1. 了解 AI 基本概念: 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。 掌握提示词的技巧,它上手容易且很有用。 4. 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。 5. 体验 AI 产品: 与现有的 AI 产品进行互动,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,获得对 AI 在实际应用中表现的第一手体验,并激发对 AI 潜力的认识。 此外,您还可以参考心威的学习笔记,比如: 学习笔记:AI for everyone 吴恩达,视频课程:https://waytoagi.feishu.cn/record/MpYtrApUXegqJ0cF4N7cXbuVnXd 学习笔记:Generative AI for Everyone 吴恩达,视频课程:https://waytoagi.feishu.cn/record/ZoOvrMmF4e11Egc5HkxcMWLKnVc
2024-11-14
我是一个老师,相信AI时代人人都能成为学霸,我认为学霸具有三个心法和一个方法,方法一,建立学霸的信念系统(我行、我能、我可以),方法二,不要和别人比,方法三、主动积极的思考力。学霸的终极方法是自学。自学+AI无所不能。你觉得我怎么能帮助每一个学生成为学霸,有哪些步骤和要点?
在 AI 时代帮助每个学生成为学霸,以下是一些步骤和要点: 1. 培养获取知识的能力:教导学生掌握利用 AI 技术获取和处理信息的方法,提高获取知识的效率。 2. 促进知识内化:引导学生将获取的信息和知识有效内化,转化为智慧。例如,通过实践反思、交流讨论等方式,提升知识的转化速度和质量。 3. 建立信念系统:帮助学生树立“我行、我能、我可以”的信念,增强学习的自信心。 4. 培养独立思考:鼓励学生主动积极思考,不盲目与他人比较,专注自身的成长和进步。 5. 强调自学:引导学生重视自学,让他们明白自学结合 AI 能够带来强大的能力。 6. 培养创造能力: 鼓励学生勇于尝试新事物,将失败视为学习的一部分。 培养批判性思维,不盲目跟从权威。 引导学生从实践中反思,提炼洞见。 促进学生与不同背景的人交流,激发新的思路。 持续学习和不断创造是相辅相成的,通过积累知识和经验,并将其转化为实际价值,学生能够在 AI 时代更好地成长和发展。
2024-10-08
怎么用已经公布的源代码,自己拥有一个私人ai。详细步骤让小白都能成功,并且列出硬件设施。
以下是使用已公布的源代码拥有一个私人 AI 的详细步骤,适合小白操作,并列出所需的硬件设施: 硬件设施: 云服务器 步骤: 1. 利用云服务器,在宝塔面板的终端安装相关命令。可通过以下链接获取详细信息:https://docs.dify.ai/v/zhhans/gettingstarted/installselfhosted/dockercompose 。这些命令在宝塔面板的终端安装,安装的 dockercompose 文件位于 /root/dify/docker 目录下。 2. 检查运行情况,使用 docker compose ps 命令,如果 nginx 容器无法运行,可能是 80 端口被占用。将终端输出的代码粘贴给 AI ,按照 AI 的方法检查谁占用了端口,并停止占用进程。确保每一步成功后再进行下一步,可将代码复制询问 AI 以确认。 3. 在浏览器地址栏输入公网 IP(可在腾讯云服务器或宝塔面板地址栏查看,去掉后面的:8888),随便填写邮箱密码建立一个知识库,在知识库中选择设置。 4. 选择模型,国内模型通常有免费额度,例如智谱 AI 。点击设置,从智谱 AI 获取钥匙,进入智谱官网用手机号注册,添加 API keys 并复制。查看免费额度(智谱在资源包管理中查看,赠送 500 万一个月)。 5. 回到之前的页面,复制钥匙并保存,随便创建一个应用。 6. 可以先选择智谱 glm4 进行测试,聊两句看是否有回应,然后点击发布。 7. 点击 api 秘钥,创建一个并复制。
2024-12-20
小白如何开始学习ai
对于小白如何开始学习 AI,以下是一些建议: 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,能找到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),可根据自己的兴趣选择特定的模块进行深入学习。 掌握提示词的技巧,它上手容易且很有用。 4. 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自己的作品。 在知识库提供了很多大家实践后的作品、文章分享,欢迎实践后的分享。 5. 体验 AI 产品: 与现有的 AI 产品进行互动,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,获得对 AI 在实际应用中表现的第一手体验,并激发对 AI 潜力的认识。 记住,学习 AI 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。随着时间的推移,您将逐渐建立起自己的 AI 知识体系,并能够在这一领域取得自己的成就。完整的学习路径建议参考「通往 AGI 之路」的布鲁姆分类法,设计自己的学习路径。
2024-12-19
小白怎么学AI
对于小白学习 AI,以下是一些建议: 1. 了解 AI 基本概念: 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,找到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,如图像、音乐、视频等,可根据兴趣选择特定模块深入学习。 掌握提示词的技巧,它上手容易且很有用。 4. 实践和尝试: 理论学习后,实践是巩固知识的关键,尝试使用各种产品做出作品。 在知识库中有很多实践后的作品、文章分享,欢迎实践后进行分享。 5. 体验 AI 产品: 与现有的 AI 产品进行互动,如 ChatGPT、Kimi Chat、智谱、文心一言等 AI 聊天机器人,了解其工作原理和交互方式。 6. 持续学习和跟进: AI 是快速发展的领域,新的研究成果和技术不断涌现。关注 AI 领域的新闻、博客、论坛和社交媒体,保持对最新发展的了解。 考虑加入 AI 相关的社群和组织,参加研讨会、工作坊和会议,与其他 AI 爱好者和专业人士交流。 此外,还有一个案例供您参考:一位技术纯小白(比如只玩过图形化编程的人)在学习用 AI 开发应用时,通过与 Claude 协作,用 Unity 开发了一个 RPG 小游戏。在这个过程中,会遇到一些挫折,比如问题描述不清楚导致得到错误指引、AI 给出的方案太复杂、配置错误等。这让我们意识到小白需要通过 AI 能直接搞定的小项目,先学明白背后的原理,在此基础上才能开发复杂项目。同时,最好有人类导师,一开始把任务拆解到足够小,针对性地设计学习路径,并密切关注随时从坑里捞人。
2024-12-17
新手小白入门AI
新手小白入门 AI 可以参考以下步骤: 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,包括人工智能的主要分支(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。 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,能找到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,可根据自己的兴趣选择特定的模块进行深入学习。 掌握提示词的技巧,它上手容易且很有用。 4. 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,欢迎实践后的分享。 5. 体验 AI 产品: 与现有的 AI 产品进行互动,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。 6. 持续学习和跟进: AI 是一个快速发展的领域,新的研究成果和技术不断涌现。关注 AI 领域的新闻、博客、论坛和社交媒体,保持对最新发展的了解。 考虑加入 AI 相关的社群和组织,参加研讨会、工作坊和会议,与其他 AI 爱好者和专业人士交流。 此外,还推荐【野菩萨的 AIGC 资深课】,这门课程由工信部下属单位【人民邮电出版社】开设,是市面上为数不多的值得推荐的 AI 课程之一,也是全网技术更新最快的课程!课程内容涵盖 AI 绘画、视听语言和 ChatGPT 等多个体系的知识。无论您是 AI 初学者还是进阶者,这门课程都能满足您的学习需求。扫码添加菩萨老师助理,了解更多信息。
2024-12-16
小白如何学习AI,具体的学习课程有哪些?
对于小白学习 AI,以下是一些建议和具体的学习课程: 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,能找到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,还有机会获得证书。 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),可根据自己的兴趣选择特定的模块进行深入学习。 掌握提示词的技巧,它上手容易且很有用。 4. 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自己的作品。 在知识库提供了很多大家实践后的作品、文章分享。 5. 体验 AI 产品: 与现有的 AI 产品进行互动,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。 此外,还为您推荐两个有助于理解技术原理与建立框架的视频: 1. 【包教包会】一条视频速通 AI 大模型原理_哔哩哔哩_bilibili] 介绍:由(女神)主讲,和某知识 up 主 Genji 一起制作的免费公益课,干货满满,新手友好,带你 50 分钟速通 AI 大模型原理。 2. 介绍:某知识 up 主老石谈芯专访安克创新 CEO 阳萌的视频,一共两期,视频链接是第二期。两期内容都值得观看,访谈非常硬核。
2024-12-16
普通小白如何学习AI人工智能
普通小白学习 AI 人工智能可以参考以下步骤: 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,包括人工智能的主要分支(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。 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,能找到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,还有机会获得证书。 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,可根据自己的兴趣选择特定模块深入学习。 掌握提示词的技巧,它上手容易且很有用。 4. 实践和尝试: 理论学习后,实践是巩固知识的关键,尝试使用各种产品做出作品。 知识库中有很多大家实践后的作品、文章分享,欢迎实践后分享。 5. 体验 AI 产品: 与现有的 AI 产品进行互动,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,获得对 AI 在实际应用中表现的第一手体验,并激发对 AI 潜力的认识。 此外,以下是一些关于 AI 技术原理的通俗易懂的内容: 1. 概念:生成式 AI 生成的内容叫做 AIGC。 2. 概念与关系: AI 即人工智能。 机器学习是电脑找规律学习,包括监督学习、无监督学习、强化学习。 监督学习是基于有标签的训练数据,算法目标是学习输入和输出之间的映射关系,包括分类和回归。 无监督学习是基于无标签数据,算法自主发现规律,经典任务如聚类。 强化学习是从反馈里学习,最大化奖励或最小化损失,类似训小狗。 深度学习是一种参照人脑的方法,有神经网络和神经元,因层数多称为深度,神经网络可用于监督学习、无监督学习、强化学习。 生成式 AI 可以生成文本、图片、音频、视频等内容形式。 LLM 是大语言模型,对于生成式 AI,生成图像的扩散模型不是大语言模型;对于大语言模型,生成只是其中一个处理任务,如谷歌的 BERT 模型,可用于语义理解(不擅长文本生成),如上下文理解、情感分析、文本分类。 3. 技术里程碑:2017 年 6 月,谷歌团队发表论文《Attention is All You Need》,首次提出 Transformer 模型,它完全基于自注意力机制处理序列数据,不需要依赖循环神经网络或卷积神经网络,Transformer 比 RNN 更适合处理文本的长距离依赖性。
2024-12-14
Ai视频镜头提示词,及案例
以下是一些 AI 视频镜头的提示词及案例: 一、视频镜头 1. 浅焦镜头(Shallow focus shot) 提示词:一个老奶奶手拿照片面对观众,镜头从照片聚焦到老奶奶脸上,营造出温馨和怀旧的氛围。 2. 窥视镜头(Spy shot) 提示词:镜头在一个隐蔽的位置拍摄。一位头发发白的老奶奶坐在窗前双手捧着一张老照片,面带思念地看着照片,场景温馨。 3. 摇晃镜头(Handheld shot) 提示词:镜头摇晃地跟随一个在战斗中的士兵,画面展示战场上的混乱、飞扬的尘土和四处奔跑的战友,增加紧张和真实感。 4. 穿梭镜头(Hyperlapse shot) 提示词:镜头穿过一条隧道,通过隧道外面是美丽的雪山。 5. 跟随镜头(Tracking shot) 提示词:镜头紧跟一辆在赛道上高速行驶和漂移的跑车。 6. 车载镜头(Carmounted shot) 提示词:镜头从驾驶员或汽车前部的视角出发,展示前方的道路和沿途的建筑物。 7. 动作镜头 提示词:镜头快速捕捉一个男人在激烈的打斗中差点摔倒,增强紧张感和动态性。 8. 无人机视角(Drone perspective shot) 提示词:无人机视角展示一个人站在高山顶峰,俯瞰壮丽景色,远处是连绵的山脉和云海,营造广阔和宏伟的氛围。 9. 低视角镜头 提示词:镜头从楼梯低处仰视一个天空和建筑,增强仰视感和宏伟感 提示词:相机在地上拍摄一个清晨正在跑步的人,背景远处虚焦。 10. 仰拍镜头(Lowangle shot) 提示词:镜头从树底向上拍摄,展示高大的树干和繁茂的树冠。 11. 推镜头(Dolly in) 提示词:镜头从远处向前推进,打开城堡的大门。 12. 旋转变焦镜头 提示词:镜头在变焦的同时快速旋转,展示一个人在旋转木马上。 13. 时间流逝镜头(Timelapse shot) 提示词:镜头固定不动,长时间拍摄并加速播放,展示城市从白天到夜晚的变化。 14. 背光镜头 提示词:镜头逆光拍摄,一个男人站在夕阳下,背光照亮他的轮廓,面部隐在阴影中。 15. 失焦镜头 提示词:镜头失焦拍摄城市的霓虹灯,灯光模糊,呈现出梦幻的效果。 16. 平行镜头(Side dolly shot) 提示词:镜头与骑自行车的少年平行移动,跟随他的骑行路径,保持在相同的水平线上。 17. 镜头推拉变焦 提示词:镜头同时进行推拉和变焦,展示一个人在惊讶地看着远方。 18. 虚实结合镜头 提示词:镜头将真实场景和虚拟场景结合,以 X 光效果拍摄骨骼,以真实场景展示一个手拿着一把钥匙,钥匙的轮廓清晰,背景虚化。 19. 反射镜面镜头(Reflection shot) 提示词:反射镜头,通过浴室镜子反射展示一个人在洗脸的画面 20. 黑白镜头 提示词:黑白镜头,展示一个老街区的复古场景,增强怀旧感。 21. 特写镜头(Closeup shot) 提示词:特写镜头展示一双男性眼睛。 二、全新 AI 整活计划第一期:平行宇宙通勤指南 1. 一致性多镜头提示词 Prompt:女孩后退,拿着斧头的骷髅朝镜头走近。镜头切换,近景正面拍摄女孩的上半身,她满脸惊恐发出尖叫。 基础参数:镜头固定,16:9,10s 视频链接: 2. 一致性多镜头提示词 Prompt:远景拍摄,一个男人转身朝画面左侧走去。镜头切换,近景拍摄男人的上半身,他一脸忧愁。 基础参数:镜头固定,16:9,10s 视频链接: 3. 一致性多镜头提示词 Prompt:穿黄色外套的长发白人女人和卷发黑色外套的男人对视微笑。镜头切换,近景拍摄黄色外套的长发女人微笑的脸。镜头切换,近景拍摄卷发黑外套男人微笑的脸。 基础参数:镜头固定,16:9,10s 视频链接:
2024-12-19
提示词测试有哪些插件
以下是一些与提示词测试相关的插件: 景淮在制作成语小游戏时,使用了成语搜索的 Web 插件,但有时会出现不触发或内容不够准确的情况。 小七姐在实验中,利用了强大的 ChatGPT 插件和 GPT4、AI Agents³进行提示词优化。 【SD】中的 One Button Prompt 插件,可帮助自动写提示词。安装方式可在扩展面板中搜索直接安装,或放在指定路径文件夹下,安装完成后重启 webUI 即可在脚本下拉菜单中找到。使用时可设置大模型、采样方法、采样步骤、CFG 比例等参数,还能选择主题、艺术和图像类型,也可添加提示词增加控制。
2024-12-19
sd的提示词有哪些语法
以下是关于 SD 提示词的语法: 1. 多个提示词之间使用英文半角符号“,”分隔,例如:masterpiece,best quality,ultradetailed,illustration,closeup,straight on,face focus,1girl,white hair,golden eyes,long hair,halo,angel wings,serene expression,looking at viewer。 2. 一般而言,概念性、大范围、风格化的关键词写在前面,叙述画面内容的关键词其次,最后是描述细节的关键词。大致顺序为:。 3. 每个词语本身自带的权重可能不同,模型训练集中较多出现的关键词,输入一个词就能极大影响画面;较少出现的关键词,输入多个相关词汇对画面影响效果可能有限。提示词的顺序很重要,越靠后的权重越低。关键词最好具有特异性,措辞越具体越好,避免抽象和有解释空间的措辞。 4. 可以使用括号人工修改提示词的权重,例如: 将权重减少为原先的 25%。 5. 可以通过 Prompt Editing 使得 AI 在不同的步数生成不一样的内容,语法为:例如:a,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。 6. 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。 7. 交替词:in a field 可以支持多个词交替。 8. 可组合扩散(AND 语法):a cat AND a dog 比如想画一个猫和狗的混合物种,每一个要混合的东西支持加权重,比如 a cat:1.2 AND dog AND a benguin:2.2。通过继续向总数添加更多提示,这可以方便地生成微调的递归变化,比如 log AND frog:0.13 AND yellow eyes:0.08 。 请注意,权重值最好不要超过 1.5。
2024-12-19
有生成提示词的提示词嘛
以下是为您提供的关于生成提示词的相关信息: Apple Intelligence 中各种智能应用的提示词已曝光,包括用于生成 Apple Photos 中“回忆”视频的提示词。生成的内容需以 JSON 格式响应,遵循特定的故事和照片说明指南,且不能包含宗教、政治、有害、暴力、色情、肮脏或任何负面、悲伤或挑衅的内容。 一泽 Eze 提出通过输入一句提示词和一个品牌 Logo,利用大模型 LLM 可一键生成超级符合品牌调性的创意名片。提示词已开源,同时还介绍了获取提示词的流程、注意事项,如提示词的目的是设计符合品牌调性的创意名片,Logo 建议使用清晰、底图透明的 PNG 格式,若生成结果不符合预期可尝试让模型重新生成或提出修改意见。 【SD】自动写提示词脚本 One Button Prompt 可通过设定主题、正向提示词等生成随机的提示词,还能通过图生图控制,生成的提示词风格各异,可进行修改调整,也可使用“Latent Couple”插件给画面做定义。
2024-12-19
如何向chatgpt写一个优秀的关于论文修改的提示词
以下是一些关于向 ChatGPT 写优秀的论文修改提示词的建议: 1. 利用 ChatGPT 的对抗性演练生成提示词: 对指定文章进行改写。 对改写后的版本进行原创性检验。 根据检验结果,指导 ChatGPT 进一步优化。 重复上述过程,直至满足高度原创的标准。 采用逆向工程的方法,梳理 ChatGPT 的改写策略。 整合这些策略,形成一套提高文章原创性的高效提示词。 2. 对于文章修改的具体步骤: 先使用 ChatGPT 对一段文字进行改写。 对改写后的文字进行原创性检测。 把原创度检测工具的结果告诉负责二创的 ChatGPT 角色,让其继续改写。 不断重复上述步骤,让 ChatGPT 多次对文章进行二创。 让 ChatGPT 自己总结提示词。 整理 ChatGPT 返回结果,形成文字二次创作的通用提示词。 3. 对于 ChatGPT 给 DALL·E 3 优化提示词的元提示,需要注意: 不改变表情包、虚构角色的起源或未见过的人物,保持原始提示词的意图,优先考虑质量。 不创建任何具有冒犯性的图像。 对于传统上存在偏见的场景,确保指定关键特征,如性别和种族,且方式无偏见。 对于包含特定人物或名人的名字、暗示或参考的描述,进行谨慎的修改,用通用描述替代,不泄露其身份信息,除非是性别和体格。 对于提到的创意专业人士或工作室,用对其风格的描述替代名称,或在未知时删除该参考。 提示词必须详细、客观地描述图像的每个部分。思考描述的最终目标,并推断出能生成满意图像的内容。
2024-12-19
AI 提示词如何写的更好?应该使用什么格式书写?
以下是关于如何写好 AI 提示词及格式的相关内容: 1. 陶力文律师的观点: 结构化内容组织:使用编号、子标题和列表来组织文章,使内容条理清晰,易于读者理解。 规定概述内容解读结语结构:围绕主题展开讨论,首先概述规定内容,然后逐条解读具体内容,并以结语结束。 案例和挑战的结合:通过引入实际案例和潜在挑战,增强论点的说服力,并提供实用的解决方案。 结合法规和实际操作:通过引入法规内容和实际操作案例,提供详细的解释和建议。 商业术语的使用:在写作中融入行业特定的术语和概念,确保内容的专业性和针对性。 输出的文章结构: 标题:开门见山、切中要害,用疑问句引起目标群体悬念。 第一部分:说清楚本文要解决的问题是什么,问题的背景是什么,这个问题可能导致哪些损失。 第二部分:以一个案例引入,这个案例改写自【基础材料】的【类案参考】部分,需要写清楚案号、案件事实经过、法院裁判结果、法院作出这一裁判结果的关键依据和其他与文章有关的要点。 第三部分:对案例进行进一步的分析,写明需要注意的关键点,分析可以改写自【基础材料】的【问答结果及分析】部分,这部分不要给建议。 第四部分:给出具体的操作建议,应分为:事前应注意事项;事中需要注意留存的证据;事后可以采取的补救措施,三个部分;每个部分分别给出三条清晰具体的建议。 2. 潘帅的观点: Prompt 指的是给人工智能(AI)系统提供的信息或者问题,用来引导 AI 产生特定的回答或者执行特定的任务。 Prompt 的建议框架及格式: CRISPE: Capacity and Role(能力与角色):比如,你是一名专注于民商事法律领域的律师,擅长案例研究、法律条文检索以及案件策略分析。 Insight(洞察):比如,处理一起复杂的合同纠纷案件,我们可以向 AI 提供案件的关键事实、相关法律以及案件涉及的背景。 Statement(陈述):比如,直接明确期望 AI 完成的任务是什么。以合同纠纷案件为例,我们可以要求 AI 总结此案件中双方的诉求、检索法条、预测可能的判决结果。 Personality(个性):比如,你希望 AI 以什么风格或方式回答你。 Experiment(举例)。 3. 陈财猫的观点: 一个效果很好的 prompt 不需要很多奇怪的格式,自然语言是最好的方式,人好懂,机器就好懂。 厂商有在前端显示排版的需求,模型会比较熟悉 markdown,写点 markdown 是不错的。Claude 对 xml 格式做了点优化,GPT 对 json 做了点优化等等。
2024-12-18