liblib的生图技巧

以下是使用 MJ 进行文生图的 Prompt 模板： 1. 定主题：明确您需要生成一张什么主题、什么风格、表达什么信息的图。 2. 选择基础模型 Checkpoint：按照主题，找内容贴近的 checkpoint。一般喜欢用模型大佬麦橘、墨幽的系列模型，如麦橘写实、麦橘男团、墨幽人造人等，效果较好。 3. 选择 lora：在想要生成的内容基础上，寻找内容重叠的 lora，以控制图片效果及质量。可多参考广场上好看的帖子中使用的 lora。 4. ControlNet：用于控制图片中特定的图像，如人物姿态、生成特定文字、艺术化二维码等，属于高阶技能，可后续学习。 5. 局部重绘：下篇再教。 6. 设置 VAE：无脑选择 840000 这个即可。 7. Prompt 提示词：用英文写想要 AI 生成的内容，使用单词和短语的组合，不用管语法，单词、短语之间用英文半角逗号隔开。 8. 负向提示词 Negative Prompt：用英文写想要 AI 避免产生的内容，同样不用管语法，只需单词和短语组合，中间用英文半角逗号隔开。 9. 采样算法：较复杂，一般选 DPM++ 2M Karras 较多。最稳妥的是留意 checkpoint 的详情页上模型作者是否有推荐采样器，使用推荐的采样器更有保障。 10. 采样次数：根据采样器特征，选 DPM++ 2M Karras 后，采样次数一般在 30 40 之间，多了意义不大且慢，少了出图效果差。 11. 尺寸：根据个人喜好和需求选择。 另外，使用 Stability AI 基于 Discord 的媒体生成和编辑工具进行文生图时： 1. 点击链接进入官方 DISCORD 服务器：https://discord.com/invite/stablediffusion 。 2. 进入 ARTISAN 频道，任意选择一个频道。 3. 输入/dream 会提示没有权限，点击链接，注册登录，填写信用卡信息以及地址，点击提交，会免费试用三天，三天后开始收费。 4. 输入/dream 提示词，这部分和 MJ 类似。 5. 和 MJ 手工输入参数不同，可选参数有五类： prompt：提示词，正常文字输入，必填项。 negative_prompt：负面提示词，填写负面提示词，选填项。 seed：种子值，可以自己填，选填项。 aspect：长宽比，选填项。 model：模型选择，SD3，Core 两种可选，选填项。 Images：张数，1 4 张，选填项。完成后选择其中一张。 在 MJ 应用篇儿童绘本制作、人物一致性方面： 1. 生成人物图片：确定人物形象，如“a little girl wearing a yellow floral skirt + 人物动作 + 风格词”，在 mj 中生成直到得到满意的人物图像。垫图 URL + “In the forest,a little girl wearing a yellow floral skirt is playing happily,super high details,HDsmooth,by Jon Burgerman,s 400 ar 3:4 niji 5 style expressive iw 2”，iw 取值范围，不填写默认 iw = 1，iw 值越大越接近垫的图像，反之更接近提示词。为确保人物一致性，取 iw 2 。 2. 合成人物和场景，垫图并重新生成：使用 PS 或者 Canva 将人物和场景合成到一张图，若色调不和谐（若画面和谐或 PS 技术足够，也可不用图生图），将合成后的图作为垫图（iw 2），mj 重新生图，如“prompt：垫图 url + Little girl wearing a yellow floral skirt,and her friend brown bear,taking shelter in the cave,rainstorm,super high details,HDsmooth,by Jon Burgerman,s 400 ar 3:4 niji 5 style expressive iw 2”。 3. 绘本展示。

以下是关于文生图的 Prompt 模板的相关内容： 通常描述逻辑包括人物及主体特征（如服饰、发型发色、五官、表情、动作），场景特征（如室内室外、大场景、小细节），环境光照（如白天黑夜、特定时段、光、天空），画幅视角（如距离、人物比例、观察视角、镜头类型），画质（如高画质、高分辨率），画风（如插画、二次元、写实）。通过这些详细的提示词，能更精确地控制 Stable Diffusion 的绘图。 对于新手，有功能型辅助网站帮助书写提示词，如 http://www.atoolbox.net/ ，可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。还可以去 C 站（https://civitai.com/）抄作业，复制每一张图的详细参数并粘贴到正向提示词栏，然后点击生成按钮下的第一个按键，不过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，也可只取其中较好的描述词使用。 在 Tusiart 中，文生图的操作流程如下： 定主题：确定要生成的图的主题、风格和表达的信息。 选择基础模型 Checkpoint：找内容贴近主题的 checkpoint，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：控制图片中特定的图像，如人物姿态、特定文字、艺术化二维码等。 设置 VAE：无脑选择 840000 。 Prompt 提示词：用英文写需求，单词和短语组合，用英文半角逗号隔开，不用管语法和长句。 负向提示词 Negative Prompt：用英文写要避免的内容，单词和短语组合，用英文半角逗号隔开。 采样算法：如选 DPM++ 2M Karras，留意 checkpoint 详情页上模型作者推荐的采样器。 采样次数：根据采样器特征，如选 DPM++ 2M Karras 采样次数在 30 40 之间。 尺寸：根据喜好和需求选择。 在一些提示词中，括号和“:1.2”等是用来增加权重的，权重越高在画面中体现越充分，提示词的先后顺序也会影响权重。同时还有反向提示词，告诉 AI 不要的内容。

目前文字生图较好的平台有以下几种： 1. Pika：是一款出色的文本生成视频 AI 工具，擅长动画制作，并支持视频编辑。 2. SVD：如果熟悉 Stable Diffusion，可以直接安装这款最新的插件，在图片基础上直接生成视频。这是由 Stability AI 开源的 video model。 3. Runway：老牌 AI 视频生成工具，提供实时涂抹修改视频的功能，但需要注意其是收费的。 4. Kaiber：视频转视频 AI，能够将原视频转换成各种风格的视频。 5. Sora：由 OpenAI 开发，可以生成长达 1 分钟以上的视频。 另外，更多的相关网站可以查看： 。内容由 AI 大模型生成，请仔细甄别。

以下是关于文生图的相关知识： 简明操作流程： 定主题：明确生成图片的主题、风格和要表达的信息。 选择基础模型 Checkpoint：根据主题选择贴近的模型，如麦橘、墨幽的系列模型。 选择 lora：寻找与生成内容重叠的 lora 以控制图片效果和质量。 ControlNet：可控制图片中特定图像，如人物姿态、特定文字等，属于高阶技能。 局部重绘：下篇再教。 设置 VAE：可无脑选择 840000。 Prompt 提示词：用英文写需求，单词和短语组合，用英文半角逗号隔开。 负向提示词 Negative Prompt：用英文写避免产生的内容，单词和短语组合，用英文半角逗号隔开。 采样算法：一般选 DPM++ 2M Karras，也可参考模型作者推荐的采样器。 采样次数：选 DPM++ 2M Karras 时，一般在 30 40 次。 尺寸：根据需求和喜好选择，注意尺寸并非越大越好。 提示词写作： 分为内容型提示词和标准化提示词，内容型提示词用于描述想要的画面。 例如选择 anythingV5 模型，输入“1 个女孩，黑发，长发，校服，向上看，短袖，粉红色的花，户外，白天，蓝色的天空，云，阳光，上身，侧面”等描述，并翻译成英文。 采样迭代步数通常控制在 20 40 之间。 常用采样方法有 Euler a、DPM++2S a Karras、DPM++2M Karras、DPM++ SDE Karras、DDIM 等，有的模型有指定算法，搭配使用效果更好。 比例设置为 800:400，高宽比尽量接近 512x512，太大的数值可能导致奇怪构图，如需高清图可使用高清修复放大图像倍率。 常见工具： DALL·E：OpenAI 推出，可根据文本描述生成逼真图片。 StableDiffusion：开源，能生成高质量图片，支持多种模型和算法。 MidJourney：图像生成效果好，界面用户友好，在创意设计人群中流行。 更多工具可在 WaytoAGI 网站（https://www.waytoagi.com/category/104 ）查看。

以下是关于文生图的详细介绍： 定主题：明确您想要生成的图片的主题、风格和表达的信息。 选择基础模型 Checkpoint：根据主题选择贴近的模型，如麦橘、墨幽的系列模型，如麦橘写实、麦橘男团、墨幽人造人等。 选择 lora：寻找与生成内容重叠的 lora，以控制图片效果和质量，可参考广场上优秀帖子中使用的 lora。 ControlNet：用于控制图片中的特定图像，如人物姿态、生成特定文字或艺术化二维码等，属于高阶技能。 设置 VAE：一般选择 840000 即可。 Prompt 提示词：用英文书写想要 AI 生成的内容，使用单词和短语组合，无需考虑语法，用英文半角逗号隔开。 负向提示词 Negative Prompt：同样用英文书写想要 AI 避免产生的内容，单词和短语组合，用英文半角逗号隔开。 采样算法：常用 DPM++ 2M Karras，也可参考 checkpoint 详情页上模型作者推荐的采样器。 采样次数：使用 DPM++ 2M Karras 时，采样次数一般在 30 40 之间。 尺寸：根据个人喜好和需求选择。 对于提示词，分为内容型提示词和标准化提示词，用于描述想要的画面。采样迭代步数通常控制在 20 40 之间，步数越高绘画越清晰但速度越慢。采样方法常用的有 Euler a、DPM++2S a Karras、DPM++2M Karras、DPM++ SDE Karras、DDIM，部分模型有指定算法，搭配效果更佳。比例设置为 800:400，尺寸并非越大越好，模型练图多基于 512x512 框架，过大尺寸可能导致奇怪构图，若想要高清图，可使用高清修复功能放大图像倍率，同时注意控制画面比例。

以下是一些国内的文生图大模型： 百度的文心一言：https://wenxin.baidu.com 抖音的云雀大模型：https://www.doubao.com 智谱 AI 的 GLM 大模型：https://chatglm.cn 中科院的紫东太初大模型：https://xihe.mindspore.cn 百川智能的百川大模型：https://www.baichuanai.com/ 商汤的日日新大模型：https://www.sensetime.com/ MiniMax 的 ABAB 大模型：https://api.minimax.chat 上海人工智能实验室的书生通用大模型：https://internai.org.cn 此外，真人效果卓绝的大模型 lofi.v2 也可用于生成真实场景下的字体。在使用 SDXL 大模型时，其分为 base+refiner 以及配套的 VAE 模型，base 用于文生图操作，refiner 用于细化生成的模型，VAE 用于调节图片效果和色彩。要在 webUI 中使用，需将秋叶启动器中 webUI 的版本升级到 1.5 以上，并将模型放入对应文件夹。

以下是关于文生视频 prompt 写作技巧及为您生成的一个宠物做饭视频的文字 prompt 示例： 文生视频 prompt 写作技巧： 1. 明确视觉样式：要具体描述视频的视觉基调和风格，比如是想要现实的、电影的、动画的还是超现实的。对美学的描述越具体，生成的效果就越接近期望。 2. 考虑视觉风格创意：如电影感要注重戏剧性照明、镜头光晕和高对比度；逼真风格要追求自然光、清晰细节和逼真角色；动画风格可使用卡通、3D 动画或 2D 动画等术语；艺术风格可用印象派、极简主义或抽象等形容词来指导艺术方向。 宠物做饭视频的文字 prompt 示例：“创建一个 2D 动画、色彩鲜艳的视频，一只可爱的猫咪在厨房里熟练地烹饪美味的鱼餐，画面具有温馨的灯光和可爱的卡通风格。”

以下是关于豆包使用技巧的相关内容： Prompt 之术： 三板斧中的分配角色：“你是一个哲学家。” 不分配角色时，⇒角色模式，行为模式包括知识域、语言风格、决策倾向等。 给出示例：给我讲个笑话，如“小时候我家特别穷。有多穷呢？不管每次我生什么病，我妈都从抽屉里拿出风油精。” 不使用 Fewshots 时，⇒类比学习。 思维链⇒逻辑推理。 Prompt 之用： 豆包划词：包括场景一的翻译，如测试“cognitive distinguish”；场景二的汉语新解，如测试“奢华游戏”。 利用 AI 批量生成、模仿和复刻《小林漫画》： 扣子使用链接：https://www.coze.cn/s/iMCq73wp/ 批量生产图片：有相关视频演示

以下是为您制定的为期一个月的《通往 AGI 之路》学习规划： 第一周： 了解并选择感兴趣的学习小组，如 AI 音乐之路、关键词学社（AI 绘画）、SD 学社（AI 绘画）、AI 视频学社等。按照相应要求进群，如添加微信或飞书群，并备注相关信息。 第二周： 熟悉所选学习小组的活动规则和学习内容。 对于 AI 绘画相关的小组，开始学习相关软件的基本操作。 第三周： 积极参与小组活动，如根据关键词出图测试、案例实操等。 尝试将所学应用到实际操作中，如创建图像流智能体等。 第四周： 总结所学知识和实践经验。 巩固 AI 基本操作技巧，确保能够熟练运用。 在学习过程中，要注重学以致用，通过学习、分享不断填补知识的缝隙，成长进步。同时，要记住“少就是多”“先有个初识”“目录索引推荐”“兴趣最重要”“先动手”等学习要点，找到适合自己的学习路径。

写 prompt（提示）是一个关键步骤，决定了 AI 模型如何理解并生成文本。以下是一些编写 prompt 的技巧和建议： 1. 明确任务：清晰定义任务，如写故事时包含背景、角色和主要情节。 2. 提供上下文：若任务需特定背景知识，提供足够信息。 3. 使用清晰语言：用简单、清晰的语言描述，避免模糊或歧义词汇。 4. 给出具体要求：明确格式、风格等特定要求。 5. 使用示例：提供期望结果的示例，帮助模型理解需求。 6. 保持简洁：避免过多信息导致模型困惑。 7. 使用关键词和标签：有助于模型理解任务主题和类型。 8. 测试和调整：生成文本后检查结果，根据需要调整 prompt。 此外，还有“Fewshots”的技巧，即在写 Prompt 时，通过提供 1 3 个输入 输出示例，让 GPT 学到样本共性，提升输出结果质量。比如： 初始 Prompt： 你是一个优秀的翻译人员，你会把我说的汉字翻译成英文和日语，日语同时展示日语汉字和假名。不要有任何额外的解释说明。 输入:邻居 输出:Neighbor 输入:自行车 输出:Bicycle 结构化的 prompt 方法论中，结构化是对信息进行组织，使其遵循特定模式和规则，方便有效理解。常用模块包括： Role:<name>:指定角色让 GPT 聚焦对应领域输出。 Profile author/version/description:Credit 和迭代版本记录。 Goals:一句话描述 Prompt 目标，让 GPT 聚焦。 Constrains:描述限制条件，帮 GPT 剪枝。 Skills:描述技能项，强化对应领域信息权重。 Workflow:重点，希望 Prompt 按特定方式对话和输出。 Initialization:冷启动时的对白，强调重点。

以下是关于 GPTs 的使用技巧： 教育方面：一位历史老师用 GPT 给学生讲课，需注意模拟历史存在不准确之处，有时幻觉可能是特点而非缺陷。文末提供了可用于模拟不同历史设置的详细提示链接，也可用于 Claude 或 ChatGPT（免费版效果相当，GPT4 效果最佳）。 入门方法： 创建方式： 点击 Explore。 点击 Create a GPT 进入配置页面。 进入自定义 GPT 配置界面。 选择 Configure 进入配置页面，栏位详细解释包括添加图像、Name（GPT 名称）、Instructions（提供提示词）、Conversation starters（提示用户开始对话的示例）、Knowledge（允许提供文件作为额外上下文）、Capabilities（启用网页浏览、DALL·E 图像生成和高级数据分析等功能）、Actions（使用第三方 API 或现有的插件）。 上传个人 Logo 等图片。 填写相关信息，如无外部知识作为上下文，可不填写 Knowledge 和 Actions。 填写完自动保存，试用。 上传图片开始分析。 多次测试满意后，可在右上角点击 Save 进行发布，发布方式有 Only me（只有自己可用）、Only people with a link（通过链接访问）、Public（所有人可访问，需开启个人名称和绑定公共域名）。 其他尝试： 小七姐提到 GPTs 原理是调用 Code Interpreter 检查字数和扩写 Prompt，提供了 GPTs 地址。 也可通过代码调用 OpenAI 官方 API 实现同样效果。 还提到了一些不太正经的办法，如情绪勒索等。省事可用分治法分段输出，程序员可选择 API 方式。

以下是关于 AI 生图的提示词和技巧： 1. 描述逻辑：人物及主体特征（包括服饰、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。 2. 辅助工具： http://www.atoolbox.net/ ：通过选项卡的方式快速填写关键词信息。 https://ai.dawnmark.cn/ ：每种参数都有缩略图参考，方便直观选择提示词。 C 站（https://civitai.com/）：可以抄作业，每一张图都有详细参数，点击复制数据按钮，粘贴到正向提示词栏，然后点击生成按钮下的第一个按键，Stable Diffusion 就可以将所有参数自动匹配。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。也可以只取其中好的描述词，如人物描写、背景描述、小元素或者画面质感等。 3. 对于 PixVerse： 提示词（Prompt）在文生视频、图生视频和角色生视频中广泛使用，准确写出提示词可使生成您想要的视频，减少试错成本。 Prompt 一般包含描述性文字、指令参数、情感氛围、参考风格几个方面。 推荐使用英文输入，PixVerse 对英文的理解能力最佳，效果最好。若不熟悉英文，也可用自己的语言，模型可以处理任何语言输入。 4. 优化和润色提示词的方法： 明确具体的描述，使用更具体、细节的词语和短语。 添加视觉参考，在 Prompt 中插入相关图片参考。 注意语气和情感，用合适的形容词、语气词等调整整体语气和情感色彩。 优化关键词组合，尝试不同的搭配和语序。 增加约束条件，如分辨率、比例等。 分步骤构建 Prompt，将复杂需求拆解为逐步的子 Prompt。 参考优秀案例，研究流行、有效的 Prompt 范例。 反复试验、迭代优化，根据输出效果反馈持续完善。 总之，编写高质量 Prompt 需要不断实践、总结经验，熟悉 AI 模型的能力边界，保持开放思维尝试创新描述方式。