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stable diffusion的提示词手册

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以下是关于 Stable Diffusion 提示词的相关内容：

个人类：

  • 您可以充当一位有艺术气息的 Stable Diffusion prompt 助理。任务是当您用自然语言告知要生成的 prompt 主题，助理会根据主题想象一幅完整画面，然后转化成详细、高质量的 prompt，让 Stable Diffusion 生成高质量图像。完整的 prompt 包含“Prompt:”和“Negative Prompt:”两部分。Prompt 用来描述图像，由普通常见单词构成，使用英文半角“,”做分隔符。Negative prompt 用来描述不想在生成图像中出现的内容。参考资料：李继刚等的 prompt 最佳实践

商业类：

  • 同样可以充当一位有艺术气息的 Stable Diffusion prompt 助理。任务是当您用自然语言告知要生成的 prompt 主题，助理会根据主题想象一幅完整画面，然后转化成详细、高质量的 prompt，让 Stable Diffusion 生成高质量图像。完整的 prompt 包含“Prompt:”和“Negative Prompt:”两部分。Prompt 用来描述图像，由普通常见单词构成，使用英文半角“,”做分隔符。Negative prompt 用来描述不想在生成图像中出现的内容。参考资料：李继刚等的 prompt 最佳实践

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。
内容由 AI 大模型生成，请仔细甄别（powered by aily）

参考资料

Prompts（提示词）

|标题|作者|分类|说明|prompt|链接地址|封面|SourceID|<br>|-|-|-|-|-|-|-|-|<br>|Stable Diffusion prompt助理||图像|充当一位有艺术气息的Stable Diffusion prompt助理|# Role：Stable Diffusion prompt助理你来充当一位有艺术气息的Stable Diffusion prompt助理。##任务我用自然语言告诉你要生成的prompt的主题，你的任务是根据这个主题想象一幅完整的画面，然后转化成一份详细的、高质量的prompt，让Stable Diffusion可以生成高质量的图像。##背景介绍Stable Diffusion是一款利用深度学习的文生图模型，支持通过使用prompt来产生新的图像，描述要包含或省略的元素。## prompt概念-完整的prompt包含“**Prompt:**”和"**Negative Prompt:**"两部分。- prompt用来描述图像，由普通常见的单词构成，使用英文半角","做为分隔符。- negative prompt用来描述你不想在生成的图像中出现的内容。-|[李继刚等的prompt最佳实践](https://waytoagi.feishu.cn/wiki/JTjPweIUWiXjppkKGBwcu6QsnGd#JSbvdcDM7oKmLAxmEdscJXEDnug)||NzMyODM4MTM4ODk2Nzk2ODc2OTpyZWNiQWJSN0VlOjFiYmVjMzU0ODg4OTU3ZGZlZGZlMmU5ZWNjZjU2MDA5OjE6SDRzSUFBQUpib2dBL3dBQ0FQMy9lMzBEQUVPL3BxTUNBQUFB|

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

Prompts（提示词）

|标题|作者|分类|说明|prompt|链接地址|封面|SourceID|<br>|-|-|-|-|-|-|-|-|<br>|Stable Diffusion prompt助理||图像|充当一位有艺术气息的Stable Diffusion prompt助理|# Role：Stable Diffusion prompt助理你来充当一位有艺术气息的Stable Diffusion prompt助理。##任务我用自然语言告诉你要生成的prompt的主题，你的任务是根据这个主题想象一幅完整的画面，然后转化成一份详细的、高质量的prompt，让Stable Diffusion可以生成高质量的图像。##背景介绍Stable Diffusion是一款利用深度学习的文生图模型，支持通过使用prompt来产生新的图像，描述要包含或省略的元素。## prompt概念-完整的prompt包含“**Prompt:**”和"**Negative Prompt:**"两部分。- prompt用来描述图像，由普通常见的单词构成，使用英文半角","做为分隔符。- negative prompt用来描述你不想在生成的图像中出现的内容。-|[李继刚等的prompt最佳实践](https://waytoagi.feishu.cn/wiki/JTjPweIUWiXjppkKGBwcu6QsnGd#JSbvdcDM7oKmLAxmEdscJXEDnug)||NzMyODM4MDQ2MjgyNzY4Mzg2ODpyZWNiQWJSN0VlOmRlNDYxMTM3ZDE4Y2I4MzU1ZGZiZmNiYjMwMTUwYWM5OjE6SDRzSUFBQUpib2dBL3dBQ0FQMy9lMzBEQUVPL3BxTUNBQUFB|

其他人在问
Stable Diffusion（SD）收费吗
Stable Diffusion 是开源免费的。其优势在于开源免费、可以本地化部署、创作自由度很高，但需要较好的电脑配置，尤其是显卡。 相比较于 DALLE 等大模型，Stable Diffusion 让用户使用消费级的显卡便能够迅速实现文生图。Stable Diffusion 完全免费开源，所有代码均在 GitHub 上公开，大家可以拷贝使用。 目前有关于 Stable Diffusion 的课程，例如《Stable Diffusion 零基础入门宝典》，共计 77 个课时，定价 298 元，上架 CCtalk。因制作字幕课程在逐步解锁中，目前对前 100 名报名的同学有优惠价 198 元。
2024-10-21
Stable Diffusion（SD），怎么操作
Stable Diffusion（SD）的操作包括以下方面： 技术原理： 核心技术来源于AI视频剪辑技术创业公司Runway的Patrick Esser，以及慕尼黑大学机器视觉学习组的Robin Romabach。其技术基础主要来自于他们之前在计算机视觉大会CVPR22上合作发表的潜扩散模型（Latent Diffusion Model）研究。 是一种基于潜在扩散模型（Latent Diffusion Models）的文本到图像生成模型，能够根据任意文本输入生成高质量、高分辨率、高逼真的图像。 原理步骤包括：使用新颖的文本编码器（OpenCLIP）将文本输入转换为向量表示；使用扩散模型将随机噪声图像逐渐变换为目标图像；在扩散过程中利用文本向量和噪声图像作为条件输入给出变换概率分布；使用超分辨率放大器将生成的低分辨率图像放大到更高分辨率。 用AI给老照片上色： 将照片放入后期处理，使用GFPGAN算法将人脸变清晰。 将图片发送到图生图中，打开stableSR脚本放大两倍，切换到sd2.1的模型进行修复，vae选择vqgan，提示词可不写以免对原图产生干扰。 安装要求： 电脑系统为Win10或者Win11，避免使用更低版本系统。查看方法：在桌面上找到“我的电脑”，鼠标右键点击，点击“属性”，查看Windows规格。 检查电脑性能，需满足3个要求：电脑运行内存8GB以上；是英伟达（俗称N卡）的显卡；显卡内存4GB以上。 检查运行内存方法：鼠标右击桌面底部任务栏，点击“任务管理器”，在“性能”里面找到“内存”，查看划线参数。8GB为勉强达到标准，16GB可正常使用，32GB能非常自由使用。 查看“GPU”，先看右上角显卡名字或型号，必须是NVIDIA（英伟达）的显卡，若为AMD或Intel，电脑可能不太支持SD，安装教程较麻烦。
2024-10-21
stable diffusion快速
以下是关于如何快速上手 Stable Diffusion 的相关内容： 一分钟生成自己的二次元造型： 利用图生图功能，使用自己的照片生成二次元照片。 更换能生成二次元照片的大模型。 输入正面关键词，如“高质量，高清画质，大师杰作，极致的细节，8k，主体就是一个女孩”。 复制前面提供的负面关键词。 在空白处上传需要生成的照片。 调整重绘幅度，生成二次元照片时拉到 0.6 0.8 左右。 写好关键词，让你事半功倍： 先写质量词，然后描述照片主体及细节，如“一个女孩，非常精致的五官，极具细节的眼睛和嘴巴，长发，卷发，细腻的皮肤，大眼睛”，并翻译成英文。 描述人物服装，如“白色的毛衣、项链（white sweater,necklace,）”。 加上其他元素，如背景、天气、照片姿势、构图等，如“在街上，阳光，上半身照片（street,Sunshine,upper body photos,）”。 推荐一行一行分开类型写关键词，每行末尾加上英文逗号。 按照以上步骤和方法，您可以更快速地掌握 Stable Diffusion 的使用技巧。
2024-10-18
stable diffusion
稳定扩散（Stable Diffusion）的运作原理如下： 消除图像中的噪点：如果拍照太暗会产生噪点，而稳定扩散能“清理”图像。它比手机图像编辑器的噪点消除滑块复杂得多，它了解世界的样子和书面语言，并以此指导噪点消除过程。例如，给它一幅以 H.R. Giger 风格描绘的外星人弹吉他的初始图像，它能像熟练的平面艺术家一样进行清理和创作。 推理步骤：稳定扩散是逐步去除噪点的，通过“推理步骤”滑块可以控制。 起始方式：为生成艺术，给稳定扩散提供的初始图像实际上只是纯噪点，然后谎称这是一幅特定风格的画让其清理。从简单层面看，它作为计算机程序会执行任务；从深层次看，它基于统计数据，估计所有选项的概率，即使没有正确答案，每次给不同的纯噪点图像都会创作出不同的作品。 此外，UNET 是从噪音中生成图像的主要组件，在预测过程中通过反复调用 UNET，将其预测输出的 noise slice 从原有的噪声中去除，得到逐步去噪后的图像表示。Stable Diffusion Model 的 UNET 包含约 860M 的参数，以 float32 的精度编码大概需要 3.4G 的存储空间。CLIP 将用户输入的 Prompt 文本转化成 text embedding，UNET 进行迭代降噪，在文本引导下进行多轮预测。稳定扩散最初称为潜在扩散模型，在传统扩散模型中存在计算效率问题，稳定扩散是为解决此问题提出的。ComfyUI 中存放路径为 models/checkpoints/，有 SD 基础预训练模型，如 SD1.5、SDXL 以及微调模型，训练方法有 DreamBooth 等，格式有 EMAonly & pruned 和 Full 两种。
2024-10-10
stable diffusion 绘本一致性
Stable Diffusion 绘本一致性相关知识如下： 工作原理： Stable Diffusion 生成随机噪声，并逐步更改噪声以努力获得与提示一致的图像。其基本结构包括 encoder + diffusion + decoder 的流程。Checkpoint 记录某个训练周期整个 diffusion 及可能的 encoder decoder 的参数，VAE 是 encoder decoder 的参数，在 SDXL 等大型模型中需配对以避免花屏现象。LoRA 模型训练时先冻结 SD 模型权重，然后在 UNet 结构中注入 LoRA 模块并与 CrossAttention 模块结合，只对部分参数微调。 相关论文： AnyDoor： MixofShow： LyCORIS： 影响生成结果的因素： 影响生成的图与他人不同的因素包括随机数种子（Seed）。随机数种子控制最底层形状，决定照片基础轮廓，如人物外形轮廓、姿势和站位等。当随机数为“1”时，SD 会随机生成种子。可在点击生成的照片下面的一大串英文中查看 seed 值。只有所有参数包括随机数种子都与他人相同时，才能生成相似的照片。
2024-09-30
如何 学习stable diffusion
学习 Stable Diffusion 可以参考以下内容： 学习 Stable Diffusion 的提示词： 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。 学习 Stable Diffusion Web UI： 1. 安装必要的软件环境： 安装 Git 用于克隆源代码。 安装 Python 3.10.6 版本，确保勾选“Add Python 3.10 to PATH”选项。 安装 Miniconda 或 Anaconda 创建 Python 虚拟环境。 2. 克隆 Stable Diffusion Web UI 源代码： 打开命令行工具，输入命令 git clone https://github.com/AUTOMATIC1111/stablediffusionwebui.git ，将源代码克隆到本地目录。 3. 运行安装脚本： 进入 stablediffusionwebui 目录。 运行 webuiuser.bat 或 webui.sh 脚本，它会自动安装依赖项并配置环境。等待安装完成，命令行会显示 Web UI 的访问地址。 4. 访问 Web UI 界面： 复制命令行显示的本地 Web 地址，在浏览器中打开，即可进入 Stable Diffusion Web UI 的图形化界面。 5. 学习 Web UI 的基本操作： 了解 Web UI 的各种设置选项，如模型、采样器、采样步数等。 尝试生成图像，观察不同参数对结果的影响。 学习使用提示词（prompt）来控制生成效果。 6. 探索 Web UI 的扩展功能： 了解 Web UI 支持的各种插件和扩展，如 Lora、Hypernetwork 等。 学习如何导入自定义模型、VAE、embedding 等文件。 掌握图像管理、任务管理等技巧，提高工作效率。 通过这些步骤，相信您可以快速上手 Stable Diffusion 及其 Web UI，开始探索 AI 绘画的乐趣。后续还可以深入学习 Stable Diffusion 的原理，以及在不同场景中的应用。请注意，以上内容由 AI 大模型生成，请仔细甄别。
2024-09-24
找了好久也没找到，记得老师是建筑设计师，设计了在深圳大楼，做了有关于 stablediffution 的分享，你能帮我找到是哪个视频吗
以下是为您找到的相关视频信息： 1. 爆肝博主 ZHO 去年 10 月份发布的一系列围绕 Stable Diffusion 的系统整理视频，深入浅出地介绍了整个生态的发展和梳理，包括论文原理和应用技术等多方面内容，分了四集，一共 4 小时，超 5 万字。系列导览： 认识 Stable Diffusion、一周年回顾和 SD 生态圈三方面展开，形成基础认识。 从 AIGC 浪潮聚焦到扩散的系统梳理，从理论的角度理解扩散模型如何实现 0 到 1 的跨越。 将围绕 SD 展开从模型到生态的全面盘点，一起探究 SD 的创新与未来。 对各类 GUI 的盘点、聚焦 ComfyUI，从设计到实际操作做全面梳理。系列视频：b23.tv/NVRRqqQ 2. EP.3 IP Adapter 对话阿文，阿文老师介绍自己是发布会 PPT 设计师，2022 年 4 月开始关注 diffusion 领域，早期跟了很多工具的发布以及测评，比如 DallE 和 Stable Diffusion，一直尝试把 AI 工具用到平面工作流当中。
2024-10-09
stable diff
以下是关于 Stable Diffusion 的相关信息： 中文大模型基准测评 2023 年度报告中未直接提及 Stable Diffusion 的相关内容。 有关于 Stable Diffusion 安装过程中常见报错解决方法的教程： 目录不正确报错：: 显存不足报错：File “D:\\openai.wiki\\stablediffusionwebui\\venv\\lib\\sitepackages\\torch\\nn\\modules\\module.py”,line 664,in _apply 、param_applied = fnIf reserved memory is >> allocated memory try setting max_split_size_mb to avoid fragmentation.See documentation for Memory Management and PYTORCH_CUDA_ALLOC_CONF 、Stable diffusion model failed to load,exiting 、请按任意键继续。 。解决方法包括换个好一些的显卡（至少英伟达 2060 以上），或者开启低显存模式（在 stablediffusionwebui 文件夹下找到 webuiuser.bat，用文本或代码编辑器打开该文件夹）。
2024-09-30
提示词手册
以下是关于提示词的相关内容： 一、什么是提示词 提示词（Prompt）是给大语言模型的输入文本，用于指定模型应执行的任务和生成的输出。它发挥“提示”模型的作用，设计高质量的提示词需根据目标任务和模型能力精心设计，良好的提示词能让模型正确理解人类需求并给出符合预期的结果。 示例包括直接提问型、策略建议型、翻译型、算数型、概念解释型等。 二、提示词模板 以下是一些提供提示词模板的网站： 1. Majinai： 2. 词图： 3. Black Lily： 4. Danbooru标签超市： 5. 魔咒百科词典： 6. AI词汇加速器： 7. NovelAI魔导书： 8. 鳖哲法典： 9. Danbooru tag： 10. AIBooru： 三、Claude 官方提示词文档汇总（24 年 4 月） 1. 2. 3. 4. 5. 6. 7. 8. 9.
2024-10-22
请给我推荐一个适合非技术人员学习的提示词工程手册，但是我不希望提示词工程手册太实操导向，需要包括背后的原理和逻辑，而不是只像一个公式一样的教给我
以下为您推荐适合非技术人员学习的提示词工程手册： 1. 小七姐：Prompt 喂饭级系列教程 小白学习指南（二） 强调对框架的理解和运用，介绍了多种提示词框架，如情境，并提供了学习的三步走：懂原理、找需求、用框架。 2. 19. RAG 提示工程系列（一） 虽然网络上提示工程资料众多，但 RAG 任务中提示工程的资料相对较少。此系列将带领大家了解 RAG 架构的概念、组成、痛点及提示词工程在其中的应用，并指导实操案例，帮助编写调试符合企业生产级标准的提示词。 3. VIRTUAL Claude 官方文档提示词工程最佳实践@未来力场编译版（中英对照） 指出提示词工程是一门实证科学，需要不断测试和迭代，包括开发测试用例、构建初版提示词、进行用例测试、优化提示词和分享完善后的提示词，同时不要忘记测试边缘情况。
2024-08-15
有没有给非技术人员的提示词工程手册
以下是为您提供的非技术人员的提示词工程相关内容： 提示工程是一门较新的学科，关注提示词开发和优化，帮助用户将大语言模型用于各场景和研究领域。掌握提示工程相关技能有助于用户了解大型语言模型的能力和局限性。 研究人员可利用提示工程提升大语言模型处理复杂任务场景的能力，如问答和算术推理能力。开发人员可通过提示工程设计、研发强大的工程技术，实现和大语言模型或其他生态工具的高效接轨。 提示工程不仅是设计和研发提示词，还包含与大语言模型交互和研发的各种技能和技术，在实现和大语言模型交互、对接，以及理解其能力方面都起着重要作用。用户可以通过提示工程提高大语言模型的安全性，也可以借助专业领域知识和外部工具来增强其能力。 以下是一些相关资源： 小七姐：Prompt Engineering a Prompt Engineer 精读翻译，其中提到就像提示词对最终任务性能的重要性一样，方程 2 中引入的元提示词在新提出的提示词的质量，以及自动提示词工程的整体质量中扮演着重要角色。 一些精选的 Prompt 网站，如： PromptPerfect：帮您自动优化提示词，您可以看到优化前后的对比，网站地址： Prompt Engineering Guide：GitHub 上点赞量非常高的提示工程指南，基于对大语言模型的浓厚兴趣编写，介绍了大语言模型相关的论文研究、学习指南、模型、讲座、参考资料、大语言模型能力以及与其他与提示工程相关的工具，网站地址： 未来力场：OpenAI GPT 最佳实践，对 OpenAI 官方文档非常清晰的解读，文档地址：
2024-08-15
我有126个docs文件，我需要用同一套提示词，对这些文件进行总结，有什么工具可以做到
以下是一些可能用于对 126 个 docs 文件进行总结的工具和方法： 1. 可以考虑使用由杨志磊开发的律师的文本总结助手。其说明为对客户提供的文件或文本进行总结，具有明确的角色设定、目标和约束条件。链接地址为：https://waytoagi.feishu.cn/wiki/HvJGwlMFhidzZukPsoKcnuXlnKe 。 2. 在 Stable Diffusion 中，Embedding 功能可以将很多提示词打包到一个文件里。例如常见的负向提示词 Embedding，如 EasyNegative，官方推荐搭配二次元模型使用，能在一定程度上优化生成效果。但需注意，对于一些复杂问题如 AI 绘图中的手部问题，可能无法完全解决。
2024-10-22
提示词
以下是关于提示词的全面介绍： 一、什么是提示词（Prompt） 在 AI 视频生成中，Prompt 指的是用于指导或引导 AI 模型生成特定视频内容的描述性文本或指令。简单来说，您需要在 Prompt 中描述您想要生成的视频画面。Prompt 一般包含描述性文字、指令参数、情感氛围、参考风格这几个方面。 二、提示词语言 推荐使用英文输入，PixVerse 对英文的理解能力最佳，效果最好。如果您对英文不熟悉，也可以使用自己的语言，PixVerse 的模型可以处理任何语言输入。 三、提示工程 提示工程（Prompt Engineering）是人工智能领域中，特别是在自然语言处理（NLP）和大型语言模型（LLMs）的上下文中，一个相对较新的概念。它涉及设计和优化输入提示（prompts），以引导 AI 模型生成特定类型的输出或执行特定的任务。 提示工程的关键点包括： 1. 精确性：通过精确的提示，可以提高 AI 模型输出的相关性和准确性。 2. 创造性：提示工程需要创造性地思考如何构建问题或请求，以激发 AI 模型的特定能力。 3. 迭代：通常需要多次尝试和调整提示，以获得最佳结果。 4. 上下文理解：提示需要包含足够的上下文信息，以便 AI 模型能够理解并执行所需的任务。 提示词通常指的是直接输入到 AI 模型中的问题、请求或指示，它们是提示工程的一部分。提示词可以非常简单，如“给我总结这篇文章的主要观点”，或者更复杂，如设计一个包含多个步骤和条件的复杂任务。 提示词是实际输入到 AI 系统中的具体文本，用以引导模型的输出。提示工程则是一个更广泛的概念，它不仅包括创建提示词，还涉及理解模型的行为、优化提示以获得更好的性能、以及创造性地探索模型的潜在应用。提示工程的目标是最大化 AI 模型的效用和性能，而提示词是实现这一目标的手段之一。在实际应用中，提示工程可能包括对 AI 模型的深入分析、用户研究、以及对特定任务的定制化提示设计。 以下是一些提示词相关的目录链接： 1. 2. 3. 4. 5. 6. 7. 内容由 AI 大模型生成，请仔细甄别。
2024-10-22
AI办公提效方面的提示词
以下是关于 AI 办公提效方面的提示词的相关知识： 提示词工程： 简单来说，是使用特定指令或提示词指导人工智能模型生成期望内容，主要应用于大型语言模型如 ChatGPT。 例如，生成关于夏季旅游的文章，有效的提示词可以是“写一篇关于夏季旅游的文章，重点介绍海滩活动和美食”，明确具体的提示词有助于 AI 生成符合要求的文本。 还包括一些高级技巧，如使用不同角色视角、提供示例、试验不同提示词等，能提高文本生成质量和效果。掌握提示词工程技巧对有效利用大型语言模型至关重要，适用于各种场景。 学习提示词的原因： 首先要了解大模型的特性，包括能做什么、不擅长做什么和完全无法做什么。 要求具备写好清晰表述自己需求和任务的能力（brief）。两者兼具，才能用好这个工具。 提示词对于个人、企业和组织的价值： 是 AI 在组织内落地的一把钥匙，新工具落地时生产者易产生怀疑和抵触，提示词能让大家迅速意识到工具在帮忙干活。 是提取和复用业务方法论的有效工具，例如编写职场英语助理提示词，可将方法论封装成直接使用的工具。 是碾压式的组织学习利器，基于 Johari 沟通视窗模型，在拓展认知的四个象限中有很好的阐述式或启发式应用方法，能优化传统组织学习模式。 写好提示词的方法： 清晰的表明需求：告诉对方要完成什么样的工作，有具体目标和方向。如案例中对设计风格、用户体验、价格等有明确要求，对项目报告内容有具体规定。 向对方提出要求：希望对方遵循某种规则或限定完成工作，如使用统一模板、确保数据准确无误、规定时间提交初稿等。 尽可能多的提供相关信息：包括词汇的具体定义、事情的背景介绍等。如明确“老客户”的定义。
2024-10-22
如何学习提示词
学习提示词可以参考以下方法： 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，如主题词、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。 此外，还需注意： 1. 理解提示词的作用 提示词向模型提供了上下文和指示，其质量直接影响模型输出的质量。 2. 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。 给予足够的背景信息和示例，帮助模型理解语境。 使用清晰的指令，如“解释”、“总结”、“创作”等。 对特殊要求应给予明确指示，如输出格式、字数限制等。 3. 参考优秀案例 研究和学习已有的优秀提示词案例，了解行之有效的模式和技巧。 4. 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，持续优化提示词构建。 5. 活用提示工程工具 目前已有一些提示工程工具可供使用。 6. 跟上前沿研究 提示工程是当前最前沿的研究领域之一，持续关注最新的研究成果和方法论。 提示词学习可以分为五个维度，从高到低依次是：思维框架，方法论，语句，工具和场景。舒适的学习顺序应当是反过来的： 1. 场景 不管那些艰深的理论和学术的东西，直接切入提示词的场景去学，比如在什么场景下，可以如何使用提示词，用特定提示词以及不用它们的效果对比。 2. 工具 然后去使用一些现成的、方便的提示词工具，包括一些 Meta Prompt、一些 AI 角色定制等，也包括别人写好的成型的提示词，作为工具来体验和尝试。 3. 有效语句 接下来要学的才是有效的提示语句，这包括大量的经典论文中明确提出的提示词语句。 4. 方法论 第四个维度是学习有效的方法论，把有效语句及其背后的原理整合成比较稳定可控的一整套的方法，可以去自动编写一些稳定的提示词。
2024-10-21
什么是结构化提示词
结构化提示词是一种提示词构建的方法，由云中江树提出并开源发布。其思想类似于日常写作中使用的文章结构，通俗来说就是像写文章一样写提示词。 例如，小七姐提供了一套极简的基础结构化编写 Prompt 的框架，包括定义角色、描述角色信息（如作者、版本、语言、主要功能）、列出主要目标、限制条件、所需技能以及工作流程等。 在一些领域如舞曲提示词中，也存在特定的结构提示词，如上行进行、预示性歌词、气氛转变等。 LangGPT 提出的结构化提示词已被国内主流大模型智能体平台使用，并发展成为有影响力的学习交流社群。
2024-10-21