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怎么评估提示词的效果？

回答

评估提示词的效果可以从以下几个方面进行：

  1. 模型的准确率：观察模型生成的回答与预期结果的匹配程度。
  2. 流畅度：检查生成的文本在语言表达上是否通顺、自然。
  3. 相关性：判断生成的内容与提示词所表达的意图和需求的关联程度。

提示词工程师在评估提示词效果时，通常会采取以下步骤和方法：

  1. 设计提示：根据用户需求和模型能力，精心考虑提示的长度、结构、措辞和信息量等因素，以清晰传达用户意图。
  2. 优化提示：通过收集用户反馈、分析模型结果和实验不同的提示策略等方式，不断改进提示。
  3. 实际测试：包括对基础提示词模板的测试，确保其能兼容国内外各种模型，并生成拟人化的提示词，然后将其应用于不同模型中评估实际应用效果和适应性。

此外，提示工程有几项核心原则：

  1. 编写清晰的指令。
  2. 将复杂任务分解为简单任务。
  3. 给模型一定的时间空间思考。
  4. 系统地测试性能变化。

要提高提示技巧，应多学习和实践。同时，可以参考大模型厂商的提示工程指南，以及 LangGPT 结构化提示词知识库中的相关资料，如：http://feishu.langgpt.ai/

内容由 AI 大模型生成，请仔细甄别（powered by aily）

参考资料

问：什么是提示词工程师（Prompt Engineer）

[title]问：什么是提示词工程师（Prompt Engineer）提示词工程师（Prompt Engineer）是指在与人工智能模型进行交互时，负责设计和优化提示的专业人员。他们的目标是通过精心构造的提示，引导模型产生准确、有用和相关的回答。作为提示词工程师，他们需要具备一定的领域知识、理解人工智能模型的能力以及对用户需求的敏感性。提示词工程师的主要职责包括：设计提示:提示词工程师需要根据用户需求和模型能力设计有效的提示。他们需要考虑提示的长度、结构、措辞和信息量等因素，以确保提示能够清晰地传达用户意图并引导模型生成满意的结果。优化提示:提示词工程师需要不断优化提示，以提高模型的性能。他们可以通过收集用户反馈、分析模型结果和实验不同的提示策略等方式来优化提示。评估提示:提示词工程师需要评估提示的有效性。他们可以使用各种指标来评估提示，例如模型的准确率、流畅度和相关性等。提示词工程师需要具备以下技能和知识：领域知识:提示词工程师需要对他们所工作的领域有深入的了解，以便能够设计出有效的提示。自然语言处理(NLP):提示词工程师需要了解NLP的基本原理和技术，以便能够理解和生成自然语言文本。人工智能(AI):提示词工程师需要了解AI的基本原理和技术，以便能够理解和使用AI模型。沟通能力:提示词工程师需要具备良好的沟通能力，以便能够与用户、团队成员和其他利益相关者有效沟通。提示词工程师是一个新兴的职业，随着人工智能技术的不断发展，对提示词工程师的需求将会越来越大。以下是一些提示词工程师工作的实际案例：

提示词母体系列（2）：再进阶，一分钟创建你的拟人化小助理

[title]提示词母体系列（2）：再进阶，一分钟创建你的拟人化小助理[heading1]四、实际测试在全面理解了提示词的结构和内容后，我们自然要进行实际测试，看看这个模板在实际应用中的效果如何。我们的测试流程包括两个大部分。首先，我们对基础的提示词模板进行测试，以确保它能够兼容国内外的各种模型，并成功生成拟人化的提示词。之后，我们将这些拟人化提示词应用于不同的模型中，进一步评估它们的实际应用效果和适应性。

3. 如何让 LLM 应用性能登峰造极

提示词是调用大模型能力的接口，精心设计的提示词可以大大提高模型的准确性和相关性。相比其他技术，通过提示工程优化LLM性能门槛更低、成本也更低。在优化LLM性能的过程中，提示工程往往是要做的第一件事情（若能始于提示工程，终于提示工程则最好啦hh）。基于提示工程快速建立应用原型，并且以此为性能参考基准，用于后续优化性能对比。使用提示工程构建好应用之后，要进一步提高性能则可以考虑添加外部辅助工具、添加参考内容等手段，这就涉及到RAG、Agents等相关技术。鉴于提示词对LLM的核心作用，在实际中，进行RAG、微调或其他高级技术之后也应该再次进行提示工程优化提示词，如前面所说，提示工程贯穿LLM性能优化过程的始终。提示工程的几项核心原则就是：编写清晰的指令将复杂任务分解为简单任务给LLM一定的时间空间思考系统的测试性能变化几项原则看着简单，实践却是不易，要提高提示技巧应多学多练。关于如何写好prompt网上的资料有很多了，推荐阅读几家大模型厂商的提示工程指南，LangGPT结构化提示词知识库中也有很多高质量资料和提示词，在此不再赘述。LangGPT结构化提示词知识库:[http://feishu.langgpt.ai/](http://feishu.langgpt.ai/)在提示工程进行过程中和后续进一步的性能优化过程中，如何知道性能是否变好呢？如何系统的测试性能变化？下面讲讲如何做好性能评估

其他人在问
帮我找知识库里和「评估」相关的内容或文章
以下是知识库里与“评估”相关的内容： 提示工程： 评估程序在优化系统设计时很有用。好的评估程序需要具备以下特点： 具有代表性：能够代表真实世界的使用场景，或者至少包含多样化的测试用例。 样本量充足：拥有足够的测试用例，以保证统计结果的可靠性。 易于自动化：可以自动运行或重复执行。 评估工作可以由计算机、人类或两者协作完成。计算机可以使用客观标准以及一些主观或模糊标准自动执行评估，其中模型输出由其他模型查询评估。是一个开源软件框架，提供了创建自动评估程序的工具。 基于模型的评估在评估具有多种可能答案的问题时非常有用，模型可以根据预定义的标准对不同的答案进行评分，帮助我们选择最佳答案。可以用模型进行评估和需要人工评估之间的界限是模糊的，并且随着模型变得越来越强大而不断变化。 OpenAI 官方指南： 评估程序（或称为“Evals”）对于优化系统设计非常有用。良好的评估： 代表现实世界的使用（或至少是多样化的）。 包含许多测试用例以获得更大的统计能力。 易于自动化或重复。 输出的评估可以由计算机、人类或混合来完成。计算机可以使用客观标准以及一些主观或模糊标准来自动评估，其中模型输出由其他模型查询评估。是一个开源软件框架，提供用于创建自动评估的工具。 当存在一系列可能被认为质量相同的输出时，基于模型的评估可能很有用。使用基于模型的评估可以实际评估的内容与需要人工评估的内容之间的界限是模糊的，并且随着模型变得更强大而不断变化。 Gemini 报告： 为了评估 Gemini 模型在政策领域和其他在影响评估中确定的关键风险领域中的表现，在模型开发的整个生命周期中开展了一系列评估。 在训练和优化 Gemini 模型过程中，会进行开发评估以进行“hillclimbing”。这些评估是由 Gemini 团队设计的，或者是针对外部学术基准的评估。评估考虑诸如有用性（指令遵循和创造力）、安全性和事实性等问题。 保证评估是为了治理和审查而进行的，通常在关键里程碑或培训运行结束时由模型开发团队之外的团队进行。保证评估按照模态进行标准化，数据集严格保密。只有高层次的见解被反馈到训练过程中，以协助缓解工作。保证评估包括对 Gemini 政策的测试，并包括对潜在生物危害、说服力和网络安全等危险能力的持续测试。 外部评估由谷歌之外的合作伙伴进行，以发现盲点。外部团体对模型进行了一系列问题的压力测试，包括白宫承诺书中列出的领域，测试通过结构化评估和非结构化的红队测试进行。这些评估的设计是独立的，并且结果定期报告给 Google DeepMind 团队。
2024-09-30
如何自动化 RAG bot 的测试评估工作流?
以下是一个关于自动化 RAG bot 测试评估工作流的参考方案： 首先，对于 RAG bot 的工作流，主要包括以下关键步骤： 1. 开始节点：接收用户选择的小说人物角色名称或向小说人物角色提问的问题。 2. 知识库节点：将输入的角色名称或问题作为查询，在知识库中检索该角色的性格特点、经典台词或相关的上下文信息。 3. 大模型节点：让大模型对检索到的信息进行筛选和处理，并以特定格式（如 JSON 格式）输出结果，或者根据问题和检索到的上下文信息生成答案。 4. 代码节点：对上游输入的数据进行规整和格式化输出。 5. Text2Image 节点：引用上一步输出的用于描述人物性格和特点的特征，作为提示生成人物的角色照。 6. 结束节点：输出人物台词、角色照或答案。 要实现自动化测试评估工作流，可以考虑以下几个方面： 1. 制定明确的测试用例：包括各种类型的输入，如不同的角色名称、问题类型和复杂程度等，以全面覆盖各种可能的情况。 2. 建立监控机制：实时监测工作流中各个节点的运行状态、数据传输和处理时间等关键指标。 3. 数据验证：在每个节点的输出端，验证数据的准确性、完整性和格式的正确性。 4. 性能评估：分析工作流的整体性能，如响应时间、资源利用率等，以优化工作流的效率。 5. 错误处理和恢复测试：模拟各种可能的错误情况，测试工作流的错误处理和恢复能力。 6. 定期回归测试：确保工作流在经过修改或优化后，仍然能够正常运行并满足预期。 通过以上的步骤和方法，可以有效地实现 RAG bot 测试评估工作流的自动化，提高其可靠性和性能。
2024-09-22
大模型评估
大模型评估是当前热门领域，以下是一些常见的评估方法和相关资源： 测试问题类型： 检索和归纳。 推理性。 有日期相关历史事件等。 专业测评网站： https://lmsys.org/blog/20230503arena/ （系统自带翻译不太友好，可点进去仔细阅读）。 中文语言理解测评基准：https://www.cluebenchmarks.com/index.html ，介绍：https://mp.weixin.qq.com/s/6CDnyvMsEXtmsJ9CEUn2Vw 。 斯坦福团队的 AlpacaEval：项目链接：https://github.com/tatsulab/alpaca_eval ，排行榜链接：https://tatsulab.github.io/alpaca_eval/ 。 FlagEval（天秤）大模型评测体系及开放平台：地址：https://github.com/FlagOpen/FlagEval ，简介：旨在建立科学、公正、开放的评测基准、方法、工具集，协助研究人员全方位评估基础模型及训练算法的性能，同时探索利用 AI 方法实现对主观评测的辅助，大幅提升评测的效率和客观性。FlagEval（天秤）创新构建了“能力任务指标”三维评测框架，细粒度刻画基础模型的认知能力边界，可视化呈现评测结果。 CEval：地址：https://github.com/SJTULIT/ceval ，简介：构造了一个覆盖人文，社科，理工，其他专业四个大方向，52 个学科（微积分，线代…），从中学到大学研究生以及职业考试，一共 13948 道题目的中文知识和推理型测试集。此外还给出了当前主流中文 LLM 的评测结果。 SuperCLUElyb：地址：https://github.com/CLUEbenchmark/SuperCLUElyb ，简介：中文通用大模型匿名对战评价基准，这是一个中文通用大模型对战评价基准，它以众包的方式提供匿名、随机的对战。他们发布了初步的结果和基于 Elo 评级系统的排行榜。 对比不同大语言模型性能的方法： 自定义任务：根据特定需求设计任务，以评估模型在特定领域的表现。 人类评估：结合人类评估者的主观评价，特别是在评估文本质量和伦理问题时。 A/B 测试：在实际应用场景中，通过 A/B 测试比较不同模型的表现。 性能指标：使用包括准确率、召回率、F1 分数、BLEU 分数等在内的性能指标来量化比较。 请注意，以上内容由 AI 大模型生成，请仔细甄别。
2024-08-15
Fine-Tuning是什么，如何评估一个Fine-Tuning的大赛
FineTuning（微调）是一种迁移学习技术，常用于深度学习中。其基本思路是：先有一个在大量数据上训练过的预训练模型，该模型已学会一些基本模式和结构（如在自然语言处理中学会基本语法和单词语义），然后在特定任务数据上继续训练该模型，使其适应新任务。 以下是两个例子帮助您理解： 例子 1：情感分类。假设构建一个判断电影评论积极或消极的模型，先使用大量语料库（如维基百科）预训练模型，使其学会基本语法和单词语义，再收集标注过的电影评论（部分积极，部分消极），在这些评论上继续训练模型，使其学会判断评论情感。 例子 2：图像分类。假设构建一个识别猫和狗图片的模型，先使用大量图片（如 ImageNet 数据集）预训练模型，使其学会识别图片中的基本形状和纹理，再收集标注过的猫和狗的图片，在这些图片上继续训练模型，使其学会区分猫和狗。 对于评估一个 FineTuning 的大赛，需要注意以下几点： 1. 对于需要快速迭代新用例的场景，微调作用较小。 2. 要实现微调功能，需创建包含至少数百个优质示例的大型训练数据集，按格式要求整理数据集，并启动微调自定义 LLM 的训练任务，评估微调性能。 3. 为实现良好微调，要建立模型改进工作流程，不断监控模型性能变化，获得反馈并依据反馈改进模型。 4. 通过记录所有生成的模型，以及评分指标（隐性和显性用户的反馈，以及人类和人工智能的评估），为下一版本创建的训练数据集进行调整。 5. 许多 LLM Ops 平台能自动收集和显示最佳数据，方便进行微调。
2024-08-13
请你结合大疆服务业务的具体场景，设计两个AI的应用落地场景，请从AI在此场景中应该发挥什么作用、怎样和业务场景做耦合、怎样评估AI的落地效果等多个方面进行阐述。
以下为结合大疆服务业务设计的两个 AI 应用落地场景： 场景一：无人机故障预测与维护 AI 发挥的作用： 通过对无人机飞行数据、传感器数据和零部件使用情况的分析，预测可能出现的故障。 与业务场景的耦合： 与大疆的售后服务系统集成，实时获取无人机的运行数据。利用机器学习算法建立故障预测模型，提前通知用户进行维护保养，减少因故障导致的飞行事故和损失。 落地效果评估： 1. 降低无人机故障率，通过对比使用 AI 预测维护前后的故障发生频率来评估。 2. 提高用户满意度，通过用户反馈和满意度调查来衡量。 3. 减少维修成本，统计维修费用和零部件更换成本的变化。 场景二：个性化飞行方案推荐 AI 发挥的作用： 根据用户的飞行历史、偏好、地理环境等因素，为用户生成个性化的飞行方案。 与业务场景的耦合： 在大疆的应用程序中，用户输入相关信息后，AI 系统自动分析并推荐合适的飞行路线、拍摄角度、飞行速度等。 落地效果评估： 1. 增加用户飞行活跃度，通过统计用户的飞行次数和时长来评估。 2. 提升用户对推荐方案的采纳率，通过用户实际采用推荐方案的比例来衡量。 3. 促进产品销售，对比使用个性化推荐功能前后的产品销售数据。
2024-08-11
请你结合大疆服务业务的具体场景，设计两个AI的应用落地场景，请从AI在此场景中应该发挥什么作用、怎样和业务场景做耦合、怎样评估AI的落地效果等多个方面进行阐述。
以下为结合大疆服务业务设计的两个 AI 应用落地场景： 场景一：无人机故障预测与维护 AI 发挥的作用： 通过对无人机运行数据的实时监测和分析，利用机器学习算法预测可能出现的故障。 与业务场景的耦合： 与大疆的无人机飞行数据采集系统相结合，获取各类传感器数据，如电机转速、电池状态、飞行姿态等。 评估落地效果： 1. 降低无人机故障率，减少因故障导致的飞行事故和设备损坏。 2. 提高维护效率，缩短维修时间，降低维修成本。 3. 提升用户对产品的满意度和信任度。 场景二：个性化飞行方案推荐 AI 发挥的作用： 根据用户的飞行历史、偏好以及地理环境等因素，为用户生成个性化的飞行方案。 与业务场景的耦合： 整合大疆的用户数据库和地理信息系统，获取用户的飞行习惯和所在地的地理特征。 评估落地效果： 1. 增加用户的飞行体验，满足不同用户的需求。 2. 促进无人机的使用频率和用户的活跃度。 3. 有助于新产品的推广和销售，根据用户需求推荐适配的新机型和配件。
2024-08-11
提示词生成网站
以下是为您精选的一些提示词生成网站： |站点名|网站介绍|地址| |||| |MidLibrary|Midjourney 最全面的流派、艺术技巧和艺术家风格库|| |MidJourney Prompt Tool|类型多样的 prompt 书写工具，点击按钮就能生成提示词修饰部分|| |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自己的绘画提示词|| |AIart 魔法生成器|中文版的艺术作品 Prompt 生成器|| |IMI Prompt|支持多种风格和形式的详细的 MJ 关键词生成器|| |Prompt Hero|好用的 Prompt 搜索，Search prompts for Stable Diffusion,ChatGPT & Midjourney|| |OpenArt|AI 人工智能图像生成器|| |img2prompt|根据图片提取 Prompt|| |MidJourney 提示词工具|专门为 MidJourney 做的提示词工具，界面直观易用|| |PromptBase|Prompt 交易市场，可以购买、使用、销售各种对话、设计 Prompt 模板|| |AiTuts Prompt|精心策划的高质量 Midjourney 提示数据库，提供广泛的不同风格|| || |NovelAI tag 生成器|设计类 Prompt 提词生成器|| |魔咒百科词典|魔法导论必备工具，简单易用的 AI 绘画 tag 生成器|| |KREA|设计 AI 的 Prompt 集合站，create better prompts|| |Public Prompts|免费的 prompt 合集，收集高质量的提示词|| |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|| |MidJourney.TalkGame.Ai|野菩萨出品||
2024-10-18
关于艺术设计师的提示词
以下是一些关于艺术设计师的 AI 绘画常用提示词： 风格提示词： 点彩派（pointillism） 克劳德莫奈（Claude Monet） 桁缝艺术（quilted art） 局部解剖（partial anatomy） 彩墨纸本（color ink on paper） 涂鸦（doodle） 伏尼契手稿（Voynich manuscript） 书页（book page） 真实的（realistic） 3D 风格（3D） 复杂的（sophisticated） 真实感（photoreal） 国家地理（national geographic） 超写实主义（hyperrealism） 电影股的（cinematic） 建筑素描（architectural sketching） 对称肖像（symmetrical portrait） 清晰的面部特征（clear facial features） 室内设计（interior design） 武器设计（weapon design） 次表面散射（subsurface scattering） 游戏场景图（Game scene graph） 角色概念艺术（character concept art） 废土风格（Wasteland Punk） 数字雕刻风格（digitally engraved） 建筑设计风格（architectural design） 海报风格（poster style） 东方山水画（Tradition Chinese Ink Painting） 浮世绘（Japanese Ukiyoe） 日本漫画风格（Manga style） 童话故事书插图风格（stock illustration style） 梦工厂动西风格（CGSociety） 梦工厂影业（DreamWorks Pictures） 皮克斯（Pixar） 时尚（Fashion） 日本海报风格（poster of Japanese graphic design） 90 年代电视游戏（90s video game ） 法国艺术（french art） 包豪斯（Bauhaus） 日本动画片（Anime） 像素画（卜绘 and Pixel Art） 古典风，1819 世纪（Vintage） 黑白电影时期（Pulp Noir） 乡村风格（Country style） 抽象风（Abstract） 印刷风（risograph iso） 设计风（Graphic） 在 SD 文生图中，提示词的写法示例： 英文为：,drawing,paintbrush 。在这组提示词中，括号和:1.2 都是用来增加权重的，权重越高在画面中体现越充分，同样提示词的先后顺序也会影响权重。 反向提示词：NSFw，，(融合的手指:1
2024-10-18
openai的接口怎么调用，提示词怎么写
以下是关于 OpenAI 接口调用和提示词编写的相关知识： OpenAI 接口调用： OpenAI API 可应用于众多涉及生成自然语言、代码或图像的任务。提供了不同能力级别的模型，适用于不同任务，还能微调自定义模型。这些模型可用于内容生成、语义搜索、分类等众多领域。 提示词编写： 1. 设计提示词本质上是对模型进行“编程”，通常通过提供指令或示例完成，与多数专为单个任务设计的 NLP 服务不同，补全和聊天补全几乎可用于任何任务，如内容或代码生成、摘要、扩展、对话、创意写作、风格转换等。 2. 遵循最简化原则： 不需要包含作者信息，如“author”“version”等不相关信息。 避免分类错误，将输出错误分类到目标中，如“提供改进建议，以及改进原因”和“对用户的 Prompt 进行评分 1~10 分，10 分为满分”应明确区分。 注意拼写正确，如“Constraints”的正确拼写。 常见的限制条件包括内容长度限制、内容类型限制、逻辑和一致性限制、风格和语调限制。 避免无意义或重复的描述，如“理解中文语义”“评估和打分文本质量”“提供文本改进建议”等。 注意 Markdown 格式的正确使用，如“ Profile: Goals:”的结构错误，应将 Goals 放到“ Role”层级下面。 在给定的 API 请求中处理的 Token 数量取决于输入和输出长度。对于英文文本，1 个 Token 大约相当于 4 个字符或 0.75 个单词。您的文本提示词和生成的补合起来不能超过模型的最大上下文长度（对于大多数模型，这是 2048 个 Token，或大约 1500 个单词）。可以查看 OpenAI 的分词器工具来了解有关文本如何转换为 Token 的更多信息。
2024-10-17
知识库都有哪些提示词框架
以下是一些常见的提示词框架： ICIO 框架：包括 Instruction（指令）、Context（背景信息）、Input Data（输入数据）、Output Indicator（输出引导）。 CRISPE 框架：涵盖 Capacity and Role（能力和角色）、Insight（见解）、Statement（声明）、Personality（个性）、Experiment（实验）。 BROKE 框架：包含 Background（背景）、Role（角色）、Objectives（目标）、Key Result（关键结果）。 TRACE 框架：有 TASK（任务）、REQUEST（请求）、ACTION（行动）、CONTEXT（上下文）、EXAMPLE（示例）。 ERA 框架：包括 EXPECTATION（期望）、ROLE（角色）、ACTION（行动）。 CARE 框架：由 CONTEXT（上下文）、ACTION（行动）、RESULT（结果）、EXAMPLE（示例）组成。 ROSES 框架：包含 ROLE（角色）、OBJECTIVE（目的）、SCENARIO（方案）。 Evolve 框架：包括试验并改进，通过改进输入、改进答案、重新生成等方法。 APE 框架。 COAST 框架：包含 CONTEXT（上下文背景）、OBJECTIVE（目的）、ACTION（行动）、SCENARIO（方案）、TASK（任务）。 TAG 框架：包括 TASK（任务）、ACTION（行动）、GOAL（目标）。 RISE 框架。
2024-10-17
系统提示词和用户提示词
系统提示词和用户提示词相关知识如下： 在 SD 绘画中，根据想画的内容写提示词，多个提示词之间用英文半角逗号隔开。一般概念性、大范围、风格化的关键词写在前，叙述画面内容的其次，描述细节的最后。每个词在模型中的自带权重可能不同，顺序也很重要，越靠后权重越低。关键词应具特异性，措辞具体，避免抽象和有解释空间的措辞。还可使用括号人工修改提示词权重。 基本概念方面，通过简单提示词能获得结果，其质量与提供的信息数量和完善度有关。提示词可包含指令、问题、上下文等信息。使用 OpenAI 聊天模型时，有 system、user 和 assistant 三种角色，system 非必需但有助于设定 assistant 行为。提示工程探讨如何设计最佳提示词以高效完成任务，语言模型能基于给定上下文续写，但可通过改进提示词获得更好结果。 在办公通用场景中，有编辑写作助手、语法纠正助手、头脑风暴助手、翻译助手、总结助手等，各自有相应的提示词格式和用途，如编辑写作助手是“编辑以下段落，提高其整体清晰度和连贯性：{粘贴段落}”。
2024-10-16
给我几个教写提示词的网站
以下是一些教写提示词的网站： 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。 https://civitai.com/ ：可以抄作业，每张图有详细参数，可复制使用。 此外还有： Majinai： 词图： Black Lily： Danbooru标签超市： 魔咒百科词典： AI词汇加速器： NovelAI魔导书： 鳖哲法典： Danbooru tag： AIBooru： 图像类 Prompt 网站： MidLibrary：Midjourney 最全面的流派、艺术技巧和艺术家风格库， MidJourney Prompt Tool ：类型多样的 promot 书写工具，点击按钮就能生成提示词修饰部分， 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， AIart 魔法生成器：中文版的艺术作品 Prompt 生成器， IMI Prompt：支持多种风格和形式的详细的 MJ 关键词生成器， Prompt Hero：好用的 Prompt 搜索， OpenArt：AI 人工智能图像生成器， img2prompt ：根据图片提取 Prompt， MidJourney 提示词工具：专门为 MidJourney 做的提示词工具，界面直观易用， PromptBase：Prompt 交易市场，可以购买、使用、销售各种对话、设计 Prompt 模板， AiTuts Prompt：精心策划的高质量 Midjourney 提示数据库，提供广泛不同风格选择，
2024-10-16
相同的参数下，用SD comfyui出图可以和SD webui出图保持图片效果一模一样么？
理论上，在应用完全相同参数（如 Step、CFG、Seed、prompts）的情况下，SD ComfyUI 出图和 SD WebUI 出图应当能保持图片效果一模一样。但在实际操作中可能会存在一些差异，比如： 提示词的多个条件下，SD 生成的图像可能无法全部满足，这与提示词引导系数有关，该系数关系到出图与文字的相关程度。 不同的模型和配置也可能影响出图效果，例如 SDXL 的大模型分为 base、refiner 以及配套的 VAE 模型，用于调节图片的画面效果和色彩。 需要注意的是，相同参数下要达到完全一致的出图效果并非绝对，还会受到多种因素的综合影响。
2024-10-14
如何在midjourney怎么只修改光影效果，不进行大变动
在 Midjourney 中只修改光影效果而不进行大变动，您可以参考以下内容： 了解“Luminous colors”：这指具有强烈亮度和光线效果的色彩，常用于表现光线、光影和明暗效果，营造生动且有吸引力的视觉效果。其作用包括增强画面氛围、突出焦点、表现光影变化。技巧方面，要注意色彩选择与搭配（如选用高饱和度或发光色系，搭配暗调背景）、层叠与渐变（运用湿画法或透明色层叠，模拟光线扩散）、光影处理（明确光源方向，合理布置高光与阴影）。应用于科幻与幻想题材、现代艺术与设计等领域。 对于 Midjourney V6 出图的角色一致性命令“cref”： Midjourney 努力在“cref”起作用时保留面部，无论“cw”的值如何。当“cw”设置为 0 时，要求 Midjourney 只转移面部到新图像中。Midjourney 会始终保留面部标志性属性，若要改变面部，可在其他工具中进行，若不可行，可按以下步骤操作：使用/settings 确保处于；因已开启 Remix，可编辑提示，从提示中删除“cref”和“cw”，修改提示以对面部进行更改。注意对更改满意时，不要再次添加“cref”到提示中，否则“面部交换”将再次发生。 若某些部分看起来怪异或破碎，如角色在背景中放置不正确，可尝试将 stylize增加到 800 1000，也可将“cw”降低到低于 100 的值，视情况而定。
2024-10-10
我想用AI工具将照片风格化，提供现实照片后，生成元宇宙风格的图片，有哪些工具可以达成效果？
目前市面上有一些可以将照片风格化为元宇宙风格的 AI 工具，例如： 1. DALL·E2：能够根据输入的描述或原始图片生成富有创意和独特风格的图像。 2. StableDiffusion：具有强大的图像生成能力，可以通过设置相关参数和提示来实现照片的风格化。 3. Midjourney：可以根据输入的指令生成令人惊艳的图像效果，包括将照片转化为特定风格。 您可以根据自己的需求和使用习惯选择适合的工具。
2024-10-08
把图片转换为立体效果的AI软件
目前市面上有一些可以将图片转换为立体效果的 AI 软件，例如 Adobe Dimension、Blender 等。Adobe Dimension 是一款强大的 3D 设计软件，能够为图片添加立体效果，并进行逼真的渲染。Blender 则是一款功能全面的开源 3D 创作软件，也具备将图片转化为立体效果的能力。但具体选择哪款软件，还需根据您的具体需求和使用习惯来决定。
2024-10-02
哪个AI工具生成图片效果最好
目前以下这些 AI 工具在生成图片方面效果较好： 1. Artguru AI Art Generator：是在线平台，能生成逼真图像，为设计师提供灵感，丰富创作过程。 2. Retrato：可将图片转换为非凡肖像，有 500 多种风格可选，适合制作个性头像。 3. Stable Diffusion Reimagine：通过稳定扩散算法生成精细且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，能将上传照片转换为芭比风格，效果出色。 5. Leonardo：支持用户上传 DIY 模型，尤其是 Lora 模型，增强了应用的灵活性和个性化程度。提供丰富的模型选择，生成的图片质量高，细节精致，艺术效果好。 6. 通义万相：作为国产 AI 工具，在中文理解和处理方面表现出色，用户可选择多种艺术和图像风格，生成图像质量高、细节丰富，操作界面简洁直观、用户友好度高，且现在免费，每天签到获取灵感值即可。但为符合国内监管要求，某些类型图像无法生成，在处理非中文语言或国际化内容方面可能不够出色，处理多元文化内容时可能存在偏差。 需要注意的是，这些 AI 模型仍存在一些局限，如偶尔会出现性能不稳定、生成内容不当等问题。
2024-09-29
请问大家使用过AI工具一次性阅读10个左右的PDF文档/PDF文档链接吗？针对篇幅较大的说明书，哪些工具、以及如何使用工具辅助阅读整理信息效果响应会比较好
目前在 AI 领域，能够一次性阅读 10 个左右 PDF 文档并辅助整理信息的工具包括但不限于： 1. ChatPDF：您可以将多个 PDF 文档上传至该平台，然后通过提问获取文档中的关键信息和总结。 2. Adobe Acrobat Pro：具有强大的文档处理和阅读功能，能帮助您标记、注释和整理文档内容。 使用这些工具时，一般步骤如下： 1. 注册并登录相关工具的账号。 2. 按照工具的指引上传您的 PDF 文档。 3. 输入您想要获取的信息或提出整理要求，等待工具处理并给出结果。 需要注意的是，不同工具的具体操作和效果可能会有所差异，您可以根据自己的需求和文档特点选择合适的工具。
2024-09-25