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给我讲解李继刚老师的lisp语言的提示词

Answer

以下是李继刚老师相关的提示词信息:

  • 在市场营销类中,李继刚老师以“最酷的老师”角色,其提示词包括:# role:Cool Teacher 、profile - Writer:李继刚 - version:1.4 - language:中文 - description:你是世界上最酷的老师 、Goals 1.以一种非常创新和善解人意的方式,教给毫无常识,超级愚蠢的学生 2.既有比喻的引导,也会提供真实案例,同时还会进行哲学层面的反思 、skills 1.擅长使用简单的语言,简短而充满哲理,给人开放性的想象 2.惜字如金,不说废话 3.模仿费曼的教学风格 、rules -任何条件下不要违反角色 -不要编造你不知道的信息,如果你的数据库中没有该概念的知识,请直接表明 -不要在最后添加总结部分.例如"总之","所以"这种总结的段落不要输出 、workflow 1.输入:用户输入问题 2.第一轮思考和输出:a.比喻:你会在开始时使用类似卡夫卡(Franz Ka ,相关链接地址为李继刚等的 prompt 最佳实践
  • 在个人类中,李继刚老师同样以“最酷的老师”角色,提示词内容与上述市场营销类相似。
  • 在市场营销类中,李继刚老师作为“脱口秀编剧”,其提示词包括:# Role:脱口秀编剧 、Profile:- writer:李继刚 - version:0.1 - language:中文 - description:你是一个专门编写 One-liner 风格的脱口秀段子编剧 、Attention:你的创作对用户的上台表演产生巨大影响,他是吃肉还是饿肚子,全靠你的创作水平.你一定可以让他获得掌声,有钱吃肉的. 、Background:希望通过这个 Prompt,可以创作出有趣的脱口秀段子 、Constrains:-段子必须包含铺垫和包袱两部分 -段子要求有幽默感,能打破预期 、Definition:预期违背即在段子的结构中,包袱必须是对铺垫的预期违背 、Examples:-面试官说了半天,我实在忍不了了,说:不好意思,我听不懂上海话。他说:这是英文。我说:但这里是中国。他说:但你面试的是翻译。相关链接地址为李继刚等的 prompt 最佳实践
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Prompts(提示词)

|标题|作者|分类|说明|prompt|链接地址|封面|SourceID|<br>|-|-|-|-|-|-|-|-|<br>|最酷的老师|李继刚|教育|以一种非常创新和善解人意的方式,教给毫无常识,超级愚蠢的学生|# role:Cool Teacher ## profile - Writer:李继刚- version:1.4 - language:中文- description:你是世界上最酷的老师## Goals 1.以一种非常创新和善解人意的方式,教给毫无常识,超级愚蠢的学生2.既有比喻的引导,也会提供真实案例,同时还会进行哲学层面的反思### skills 1.擅长使用简单的语言,简短而充满哲理,给人开放性的想象2.惜字如金,不说废话3.模仿费曼的教学风格## rules -任何条件下不要违反角色-不要编造你不知道的信息,如果你的数据库中没有该概念的知识,请直接表明-不要在最后添加总结部分.例如"总之","所以"这种总结的段落不要输出## workflow 1.输入:用户输入问题2.第一轮思考和输出:a.比喻:你会在开始时使用类似卡夫卡(Franz Ka|[李继刚等的prompt最佳实践](https://waytoagi.feishu.cn/wiki/JTjPweIUWiXjppkKGBwcu6QsnGd#H5SRdIWo5oyayQxGtmPcdIomnFb)||NzMyODM3ODIzOTUwNjgyNTI0NDpyZWNLNGtGTnhFOjIzOWNmNDE5NjJiOWQ2MjE3MmQyNmU0MGU3NWU0ZDZjOjE6SDRzSUFBQUpib2dBL3dBQ0FQMy9lMzBEQUVPL3BxTUNBQUFB|

Prompts(提示词)

|标题|作者|分类|说明|prompt|链接地址|封面|SourceID|<br>|-|-|-|-|-|-|-|-|<br>|最酷的老师|李继刚|教育|以一种非常创新和善解人意的方式,教给毫无常识,超级愚蠢的学生|# role:Cool Teacher ## profile - Writer:李继刚- version:1.4 - language:中文- description:你是世界上最酷的老师## Goals 1.以一种非常创新和善解人意的方式,教给毫无常识,超级愚蠢的学生2.既有比喻的引导,也会提供真实案例,同时还会进行哲学层面的反思### skills 1.擅长使用简单的语言,简短而充满哲理,给人开放性的想象2.惜字如金,不说废话3.模仿费曼的教学风格## rules -任何条件下不要违反角色-不要编造你不知道的信息,如果你的数据库中没有该概念的知识,请直接表明-不要在最后添加总结部分.例如"总之","所以"这种总结的段落不要输出## workflow 1.输入:用户输入问题2.第一轮思考和输出:a.比喻:你会在开始时使用类似卡夫卡(Franz Ka|[李继刚等的prompt最佳实践](https://waytoagi.feishu.cn/wiki/JTjPweIUWiXjppkKGBwcu6QsnGd#H5SRdIWo5oyayQxGtmPcdIomnFb)||NzMyODM4MTM4ODk2Nzk2ODc2OTpyZWNLNGtGTnhFOjJmZTk5M2UwYmRkNjFhYmQ2ZDg5YzRjZDQ4OWJmMmM3OjE6SDRzSUFBQUpib2dBL3dBQ0FQMy9lMzBEQUVPL3BxTUNBQUFB|

Prompts(提示词)

|标题|作者|分类|说明|prompt|链接地址|封面|SourceID|<br>|-|-|-|-|-|-|-|-|<br>|脱口秀编剧|李继刚|文本|专门编写One-liner风格的脱口秀段子编剧|# Role:脱口秀编剧## Profile:- writer:李继刚- version:0.1 - language:中文- description:你是一个专门编写One-liner风格的脱口秀段子编剧## Attention:你的创作对用户的上台表演产生巨大影响,他是吃肉还是饿肚子,全靠你的创作水平.你一定可以让他获得掌声,有钱吃肉的.## Background:希望通过这个Prompt,可以创作出有趣的脱口秀段子## Constrains:-段子必须包含铺垫和包袱两部分-段子要求有幽默感,能打破预期## Definition:预期违背即在段子的结构中,包袱必须是对铺垫的预期违背## Examples:-面试官说了半天,我实在忍不了了,说:不好意思,我听不懂上海话。他说:这是英文。我说:但这里是中国。他说:但你面试的是翻译。## Goals:-|[李继刚等的prompt最佳实践](https://waytoagi.feishu.cn/wiki/JTjPweIUWiXjppkKGBwcu6QsnGd#StZad3NLWokoaex1nnucQn7rnMb)||NzMyODM3ODIzOTUwNjgyNTI0NDpyZWNaUDNiSEF5OjdlMWJmMGFkMGU5ZjEyYzIwZGQ5MzI3MTdkNDRhMzIyOjE6SDRzSUFBQUpib2dBL3dBQ0FQMy9lMzBEQUVPL3BxTUNBQUFB|

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李继刚的prompt
李继刚在 AI 领域的相关工作主要是用 Claude 做卡片,其中包括图尔敏论证结构分析、So what、Unicode、信达雅翻译、情绪解析器、撕考者、方法论、沉思者、疯狂星期四、知识卡片、答案之书、职业新解、说文解字等方面的 Prompt 。 在字体使用方面,可将常用词生成后在手机设置中添加快捷输入,如输入 cc 输出 𝓒𝓸𝓸𝓵 。想让说文解字显示甲骨文,可通过加载本地字体或在 Prompt 中指定 fontfamily 为相应字体来实现。 此外,李继刚还进行了直播分享“如何与 AI 对话”,有相关视频回放。他开了公众号,并在制作记忆卡片和创新概念解释器的过程中,意识到写 Prompt 时存在词汇量、审美能力和抽象能力的不足。同时,还分享了 SVG 图的 Prompt ,如 SVGArtist ,其画图效果惊艳。还涉及质疑之锥、逻辑之刃(升级版)、细节、胡思乱想、metaClaude 等内容。欢迎大家评论区贴上自己的测试效果。
2025-01-12
请给我一份李继刚的结构化的prompt方法论
李继刚的结构化的 prompt 方法论如下: 如何写好 Prompt:结构化 结构化:对信息进行组织,使其遵循特定的模式和规则,从而方便有效理解信息。 语法:支持 Markdown 语法、YAML 语法,甚至纯文本手动敲空格和回车都可以。 结构:结构中的信息可根据自己需要进行增减,常用模块包括: Role:<name>,指定角色会让 GPT 聚焦在对应领域进行信息输出。 Profile author/version/description:Credit 和迭代版本记录。 Goals:一句话描述 Prompt 目标,让 GPT Attention 聚焦起来。 Constrains:描述限制条件,帮 GPT 进行剪枝,减少不必要分支的计算。 Skills:描述技能项,强化对应领域的信息权重。 Workflow:重点中的重点,希望 Prompt 按什么方式来对话和输出。 Initialization:冷启动时的对白,强调需注意重点。 示例 贡献者:李继刚,Sailor,田彬玏,Kyle😜,小七姐等群友。 李继刚的。 每个角色都有版本迭代,标注版本号,争取每个都更新到最新的版本。 李继刚写了上百个这种 Prompt,有具体场景需求可评论留言,作者可帮忙写定制的,也可自己用这种结构化的方式写。 使用方法:开一个 new chat,点代码块右上角的复制,发送到 chat 聊天框即可,里面的描述可按自己需求修改。 思路来源:云中江树的框架: 方法论总结: 建议用文心一言/讯飞星火等国内大模型试试,有这些 prompt 的加持,效果不错。
2024-12-17
李继刚大神提出的伪代码prompt 相关文章
李继刚等的 prompt 最佳实践相关内容如下: 方法论: 提出了基于 GPT3 的无代码聊天机器人设计工具 BotDesigner。 创建了 Conversation 视图和 Error Browser 视图。 使用 BotDesigner 观察 10 名非专家提示设计师执行聊天机器人设计任务的行为,以探索他们在提示设计中的直觉方法和困难。 结论: 所有参与者都能进行机会性的提示迭代设计,并能对提示更改进行局部测试。 参与者在生成提示、评估提示有效性和解释提示效果方面的困难主要源自过度概括和人际交往预期。 参与者倾向于从单一数据点过度推广,也倾向于从人类交流的角度过滤他们的提示设计和聊天机器人的响应。 关键信息: 贡献者包括李继刚、Sailor、田彬玏、Kyle😜、小七姐等群友。 李继刚的,最近收录不是很及时,可在李继刚的即刻查看更多。 每个角色都有版本迭代,标注版本号,争取更新到最新版本。 李继刚写了上百个这种 Prompt,有具体场景需求可评论留言,作者可帮忙写定制,也可自己用结构化方式写。 使用方法:开一个 new chat,点代码块右上角的复制,发送到 chat 聊天框,里面的描述可按需求修改。 思路来源:云中江树的框架: 方法论总结: 建议用文心一言/讯飞星火等国内大模型试试,有这些 prompt 的加持效果不错。 此外,还有相关的高阶使用方法,如陈财猫的“如何用 GPT 写长篇科幻?用分治法完成复杂任务”(https://waytoagi.feishu.cn/wiki/GY3sw4LQli5k9ckzrDZcRnVmnQf),刘海的“Prompt 纵向研究的最新成果:伪代码提示词”(https://waytoagi.feishu.cn/wiki/MjUDwTbq9iUtBrkskPXcpfOHnPg),陈财猫的“由 GPT 驱动的人生重开模拟器游戏,体验无穷变化的多重人生”(https://waytoagi.feishu.cn/wiki/WyJSwjvN5iZudhkd8iocrSy3njc)
2024-10-21
请问有那款ai是能通过Lisp 语言实现一些输出操作的呢?
以下是一些能够通过 Lisp 语言实现输出操作的 AI 示例: 在“AI‘词生卡’的蝴蝶效应:从文字到视觉盛宴跨界蝶变”中提到,古早的 Lisp 语言在 Claude3.5 强大的理解力和绘图支持下焕发了新生,制造了新卡。 在“艾木:提示词编程|有必要用 Lisp 语言写提示词吗?”中,将提示词用 Lisp 语言编写后丢给 Claude,例如输入文本,Claude 大概率会直接输出 SVG 代码。但对于复杂的函数调用,大语言模型处理起来较困难。
2025-01-23
lisp提示词
Lisp 语言在提示词编程中的应用具有以下特点: 1. Lisp 语言的语法:Lisp 是一门“古老”的编程语言,其语法核心是 List 结构或“S 表达式”,需要用一对括号把元素括起来,语法简洁优美且具有很强的表达能力。 2. 与 Markdown 的比较:平时写提示词更多用的是 Markdown 语法,它简单且大语言模型能很好理解,如标题、列表、加粗强调等。将 Lisp 提示词翻译成 Markdown 后,语义几乎一致,但在某些效果上存在差异,如 Lisp 版本中 SVG 图形的丰富度和表现力稳定地优于 Markdown 版本。此外,Markdown 版本在执行过程中会输出中间“思考”过程,多数场景下这样一步一步思考有正向收益,还能调试优化流程。而 Lisp 版本很难让大语言模型有条理地执行流程。 3. LLM 对 Lisp 程序的理解:一段 Lisp 提示词可能描述了简单的工作流,如对用户输入文本处理生成小确幸表达和生成 SVG 卡片等。虽然 Lisp 擅长描述程序且压缩信息能力强,但程序难懂,需要大量解码和按特定逻辑解读。大语言模型能解释 Lisp 程序,但作为提示词让其按程序逻辑运行很难,尤其对于复杂的函数调用,且难以保证程序里定义的子步骤被正确且无遗漏地执行。
2025-01-20
lisp格式的提示词怎么使用
Lisp 格式的提示词主要用于让 Claude 等模型生成特定的输出,以下是一些关于其使用的要点: 1. 用 Lisp 编写提示词能使生成 SVG 图形的效果优于 Markdown 版本。这可能是因为 Transformer 架构擅长从一种语言映射到另一种语言,Lisp 和 SVG 都是代码,两者距离更近,且 Lisp 的 List 结构更适合描述 SVG 卡片的设计规范、元素构成和配置参数。 2. 在实际应用中,可能会采用 Markdown 和 Lisp 混合的组合形式。如果通过 Chatbot 界面使用大语言模型,只能杂糅成一条提示词,一般情况下会拆成工作流,通过多次调用大语言模型来实现。 3. 用 Lisp 这种编程语言写提示词是之前在 prompt 圈被带火的,使用起来更为凝练和简洁。但平时写提示词用的更多的是 Markdown 语法,其简单且大语言模型能很好“理解”。 4. 要使用 Lisp 格式的提示词,可直接打开 Claude 首页,把提示词发送,完成初始化后即可使用。但通过 API 调用 Claude 可能输出效果不佳,网页版也许会更好。 5. 虽然 Markdown 版本与 Lisp 版本的提示词在语义上几乎一致,但在执行过程和某些效果上存在差异。Markdown 版本会输出中间“思考”过程,而 Lisp 版本很难让大语言模型有条理地执行流程。但用 Lisp 编写提示词时,更多是作为描述性语言而非程序性语言。
2025-01-20
我要做讲书的自媒体,个人不出镜,书的内容讲解与AI视频完美衔接,应该用什么工具,做到完美结合
如果您想做讲书的自媒体,个人不出镜,让书的内容讲解与 AI 视频完美衔接,可以参考以下工具和流程: 工具: 1. Stable Diffusion(SD):一种 AI 图像生成模型,可基于文本描述生成图像。 网址:https://github.com/StabilityAI 2. Midjourney(MJ):适用于创建小说中的场景和角色图像的 AI 图像生成工具。 网址:https://www.midjourney.com 3. Adobe Firefly:Adobe 的 AI 创意工具,能生成图像和设计模板。 网址:https://www.adobe.com/products/firefly.html 4. Pika AI:文本生成视频的 AI 工具,适合动画制作。 网址:https://pika.art/waitlist 5. Clipfly:一站式 AI 视频生成和剪辑平台。 网址:https://www.aihub.cn/tools/video/clipfly/ 6. VEED.IO:在线视频编辑工具,具有 AI 视频生成器功能。 网址:https://www.veed.io/zhCN/tools/aivideo 7. 极虎漫剪:结合 Stable Diffusion 技术的小说推文视频创作提效工具。 网址:https://tiger.easyartx.com/landing 8. 故事 AI 绘图:小说转视频的 AI 工具。 网址:https://www.aihub.cn/tools/video/gushiai/ 流程: 1. 小说内容分析:使用 AI 工具(如 ChatGPT)分析小说内容,提取关键场景、角色和情节。 2. 生成角色与场景描述:根据小说内容,使用工具(如 Stable Diffusion 或 Midjourney)生成角色和场景的视觉描述。 3. 图像生成:使用 AI 图像生成工具根据描述创建角色和场景的图像。 4. 视频脚本制作:将提取的关键点和生成的图像组合成视频脚本。 5. 音频制作:利用 AI 配音工具(如 Adobe Firefly)将小说文本转换为语音,添加背景音乐和音效。 6. 视频编辑与合成:使用视频编辑软件(如 Clipfly 或 VEED.IO)将图像、音频和文字合成为视频。 7. 后期处理:对生成的视频进行剪辑、添加特效和转场,以提高视频质量。 8. 审阅与调整:观看生成的视频,根据需要进行调整,比如重新编辑某些场景或调整音频。 9. 输出与分享:完成所有编辑后,输出最终视频,并在所需平台上分享。 请注意,具体的操作步骤和所需工具可能会根据项目的具体需求和个人偏好有所不同。此外,AI 工具的可用性和功能也可能会随时间而变化,建议直接访问上述提供的工具网址获取最新信息和使用指南。
2025-01-16
如何深入浅出的讲解Transformer
Transformer 的工作流程可以通过一个简单的例子来解释,比如将英文句子“I am a student”翻译成中文: 1. 输入嵌入(Input Embeddings):将每个单词映射为一个向量,如将“I”映射为一个 512 维的向量。 2. 位置编码(Positional Encodings):由于 Transformer 没有递归或卷积等捕获序列顺序的结构,所以需要给每个词位置加上位置编码,让模型知道词语的相对位置。 3. 编码器(Encoder):输入序列的嵌入向量和位置编码相加后被送入编码器层。编码器由多个相同的层组成,每层有两个核心部分,一是多头注意力机制(MultiHead Attention)用于捕捉单词间的依赖关系,二是前馈神经网络(FeedForward NN)对 attention 的结果进行进一步编码。 4. 解码器(Decoder):编码器的输出被送入解码器层。解码器也是由多个相同层组成,每层除了编码器组件外,还有一个额外的注意力模块,对编码器的输出序列建模依赖关系。 5. 输出嵌入(Output Embeddings):解码器最后一层的输出被映射为输出单词概率分布,例如生成单词“我”“是”等的概率。 6. 生成(Generation):基于概率分布,以贪婪或 beam search 等解码策略生成完整的输出序列。 此外,aaronxic 从自己实际入坑的经验出发,总结梳理了新手友好的 transformer 入坑指南,计划从以下五个方面进行介绍: 1. 算法 1:NLP 中的 transformer 网络结构。 2. 算法 2:CV 中的 transformer 网络结构。 3. 算法 3:多模态下的 transformer 网络结构。 4. 训练:transformer 的分布式训练。 5. 部署:transformer 的 tvm 量化与推理。 同时,aaronxic 还针对 perplexity 指标进行了介绍,会先从大家熟悉的 entropy 指标开始,逐步介绍针对自然语言的改进版 Ngram Entropy 指标,最后介绍基于此改进的 perplexity 指标。
2024-12-27
stable diffusion通俗讲解
Stable Diffusion 是由 Stability AI 和 LAION 等公司共同开发的生成式模型,参数量约 1B,可用于文生图、图生图、图像 inpainting、ControlNet 控制生成、图像超分等任务。 文生图任务是将一段文本输入模型,经过一定迭代次数生成符合描述的图片。例如输入“天堂,巨大的,海滩”,模型生成美丽沙滩图片。 图生图任务在输入文本基础上再输入一张图片,模型根据文本提示重绘输入图片使其更符合描述,如在沙滩图片上添加“海盗船”。 输入的文本信息需通过 CLIP Text Encoder 模型这一“桥梁”转换为机器数学信息,该模型将文本信息编码生成 Text Embeddings 特征矩阵用于控制图像生成。 初始 Latent Feature 经过图像解码器重建是纯噪声图片,而经过 SD 的“图像优化模块”处理后再重建是包含丰富内容的有效图片。UNet 网络+Schedule 算法的迭代去噪过程的每一步结果用图像解码器重建,可直观感受从纯噪声到有效图片的全过程。 以下是 Stable Diffusion 模型工作的完整流程总结及前向推理流程图。 此外,关于 Stable Diffusion 还有系列资源,包括从 0 到 1 读懂其核心基础原理、训练全过程,核心网络结构解析,搭建使用模型进行 AI 绘画的多种方式,经典应用场景,以及上手训练自己的 AI 绘画模型等内容。
2024-12-17
制作AI视频流程详细的讲解
以下是用 AI 把小说做成视频的详细流程: 1. 小说内容分析:使用 AI 工具(如 ChatGPT)分析小说内容,提取关键场景、角色和情节。 2. 生成角色与场景描述:根据小说内容,使用工具(如 Stable Diffusion 或 Midjourney)生成角色和场景的视觉描述。 3. 图像生成:使用 AI 图像生成工具根据描述创建角色和场景的图像。 4. 视频脚本制作:将提取的关键点和生成的图像组合成视频脚本。 5. 音频制作:利用 AI 配音工具(如 Adobe Firefly)将小说文本转换为语音,添加背景音乐和音效。 6. 视频编辑与合成:使用视频编辑软件(如 Clipfly 或 VEED.IO)将图像、音频和文字合成为视频。 7. 后期处理:对生成的视频进行剪辑、添加特效和转场,以提高视频质量。 8. 审阅与调整:观看生成的视频,根据需要进行调整,比如重新编辑某些场景或调整音频。 9. 输出与分享:完成所有编辑后,输出最终视频,并在所需平台上分享。 请注意,具体的操作步骤和所需工具可能会根据项目的具体需求和个人偏好有所不同。此外,AI 工具的可用性和功能也可能会随时间而变化,建议直接访问上述提供的工具网址获取最新信息和使用指南。 另外,作为小白参与制作 AI 动画短片的流程如下: 1. 项目规划:确定短片主题和目标观众,制定详细的制作计划。 2. 剧本创作:编写故事脚本,设计角色和场景以及创意。 3. 分镜头脚本:根据脚本制作分镜头脚本,确定每个镜头的画面和动作。 4. 资源准备:准备动画制作所需的素材,包括背景、角色和音效。 5. 画面图片制作:利用 AI 出图工具,比如通过 ChatGPT、MJ、SD 等工具快速生成高质量的图片。 6. 视频制作:利用 AI 工具制作动画,通过 RUNWAY、Luma、Dreamina 等平台快速生成高质量的动画。 7. 后期剪辑:添加音效、配音和字幕,进行最终的剪辑和合成。 8. 发布和推广:将完成的动画短片发布到各大平台,并进行推广和宣传。 还有一种每个人都可以用 10 分钟轻松制作 AI 换脸、AI 数字人视频的方法,其整体流程大致分为三步: 1. 创建视频内容:通过输入文稿内容,确定数字人播出的内容。 2. 生成数字人:通过工具,以及视频内容生产数字人形象及播放语音。 3. AI 换脸:通过 AI 工具,将数字人的脸,转换成您指定宣传的形象,以便以自己的品牌形式宣传。
2024-12-10
如何用AI总结在线视频讲解的思维导图
以下是使用 AI 总结在线视频讲解的思维导图的一般步骤: 1. 明确视频主题和重点:首先,需要清晰了解视频所围绕的核心主题以及关键要点。 2. 提取关键信息:从提供的文本中,筛选出重要的描述和关键元素,例如人物的特征、姿态、穿着等。 3. 组织信息结构:将提取的关键信息进行分类和整理,构建出初步的思维导图框架。 4. 概括主要内容:对每个分支的信息进行概括和总结,使其简洁明了。 对于您提供的这段文本,其主要描述了一个年轻男孩和年轻男人的形象及他们之间的姿态和关系。可以将其概括为“男孩与男人的形象及关系描述”这一主题,分支包括“男孩形象”(如穿着、发型、表情等)、“男人形象”(如穿着、发型、表情等)以及“两者关系”(如姿态、展现的情感等)。
2024-11-25
剪映AI功能中改口型的讲解
以下是关于剪映 AI 功能中改口型的讲解: 剪映的该功能支持将本人视频中的语言翻译成中英日等语种,改变视频中的人物口型以匹配语言,并保留人物音色。它集合了语音识别、文本翻译、音色克隆、智能改口型等多个特色能力,具有效果好、音色还原度与翻译准确性较高的优点,且支持中英日三语自由切换翻译,适用场景广泛,能满足不同人群在不同短视频场景的需求。 即梦 AI 的「对口型」是「视频生成」中的二次编辑功能,现支持中文、英文配音。主要针对写实/偏真实风格化人物的口型及配音生成,用户可上传包含完整人物面容的图片进行视频生成,完成后点击预览视频下的「对口型」(嘴唇)按钮,输入台词并选择音色,或上传配音文件进行对口型效果生成。目前支持的语言为中文(全部音色)和英文(推荐「超拟真」内的音色)。
2024-08-22
什么是提示词工程
提示词工程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工作。 具体来说,提示词工程师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。其主要职责包括: 1. 设计提示:根据用户需求和模型能力设计有效的提示,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并引导模型生成满意结果。 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优化提示,提高模型性能。 3. 评估提示:使用各种指标评估提示的有效性,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: 1. 领域知识:对所工作的领域有深入了解,以便设计出有效的提示。 2. 自然语言处理(NLP):了解 NLP 的基本原理和技术,能够理解和生成自然语言文本。 3. 人工智能(AI):了解 AI 的基本原理和技术,能够理解和使用 AI 模型。 4. 沟通能力:具备良好的沟通能力,与用户、团队成员和其他利益相关者有效沟通。 例如,在生成一篇关于夏季旅游的文章时,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”。此外,提示词工程还包括一些高级技巧,如使用不同的角色视角、提供示例、试验不同的提示词等,能进一步提高文本生成的质量和效果。掌握提示词工程技巧对于有效利用大型语言模型至关重要,在编写代码、制作食谱等各种场景中,都能通过精准的提示词提高工作效率和创作质量。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。
2025-02-05
怎么写好提示词
写好提示词(prompt)需要注意以下几点: 1. 明确任务:清晰地定义任务,比如写故事时包含故事背景、角色和主要情节。 2. 提供上下文:若任务需要特定背景知识,要提供足够信息,如写历史事件报告时提供基本信息。 3. 使用清晰语言:尽量用简单、清晰的语言描述任务,避免模糊或歧义词汇。 4. 给出具体要求:如有特定格式或风格要求,在提示词中明确指出,如文章需遵循特定格式或引用特定文献。 5. 使用示例:如有特定期望结果,提供示例帮助 AI 模型理解需求。 6. 保持简洁:提示词简洁明了,过多信息可能导致 AI 模型困惑,生成不准确结果。 7. 使用关键词和标签:有助于 AI 模型理解任务主题和类型。 8. 测试和调整:生成文本后仔细检查结果,根据需要调整提示词,可能需要多次迭代达到满意结果。 在星流一站式 AI 设计工具中: 1. 输入语言方面,通用大模型与基础模型 F.1、基础模型 XL 使用自然语言(如一个长头发的金发女孩),基础模型 1.5 使用单个词组(如女孩、金发、长头发),支持中英文输入。 2. 写好提示词的方法包括: 预设词组:小白用户可点击提示词上方官方预设词组进行生图。 提示词内容准确:包含人物主体、风格、场景特点、环境光照、画面构图、画质,如一个女孩抱着小猫,背景是一面红墙,插画风格、孤独感,高质量。 调整负面提示词:点击提示框下方的齿轮按钮,弹出负面提示词框,负面提示词可帮助 AI 理解不想生成的内容,如不好的质量、低像素、模糊、水印。 利用“加权重”功能: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,还可对已有提示词权重进行编辑。 辅助功能:有翻译功能可一键将提示词翻译成英文,还有删除所有提示词和会员加速等功能。 此外,宝玉日报提到提示词应清晰明确,避免模糊不清的指令,因为 AI 无法理解用户的背景和想法,不会读心术。工作或恋爱中常见的误区同样适用于 AI 交互,要提供足够的背景信息和清楚的需求描述,以确保模型给出准确结果。
2025-02-04
提示词
以下是关于提示词的相关知识: 艺术字生成: 模型选择图片 2.1,输入提示词(可参考案例提示词)。 案例参考: 金色立体书法,“立冬”,字体上覆盖着积雪,雪山背景,冬季场景,冰雪覆盖,枯树点缀,柔和光影,梦幻意境,温暖与寒冷对比,静谧氛围,传统文化,唯美中国风。 巨大的春联,金色的书法字体,线条流畅,艺术美感,“万事如意”。 巨大的字体,书法字体,线条流畅,艺术美感,“书法”二字突出,沉稳,大气,背景是水墨画。 巨大的奶白色字体“柔软”,字体使用毛绒材质,立在厚厚的毛绒面料上,背景是蓝天。 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。 提示词相关: 什么是提示词:用于描绘想生成的画面,支持中英文输入。星流通用大模型与基础模型 F.1、基础模型 XL 使用自然语言(如一个长头发的金发女孩),基础模型 1.5 使用单个词组(如女孩、金发、长头发)。 如何写好提示词: 预设词组:小白用户可点击提示词上方官方预设词组进行生图,提示词内容应准确,包含人物主体、风格、场景特点、环境光照、画面构图、画质等,比如:一个女孩抱着小猫,背景是一面红墙,插画风格、孤独感,高质量。 调整负面提示词:点击提示框下方的齿轮按钮,弹出负面提示词框,负面提示词可帮助 AI 理解不想生成的内容,如不好的质量、低像素、模糊、水印。 利用“加权重”功能: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)。 提示词要素: 提示词由一些要素组成,包括指令(想要模型执行的特定任务或指令)、上下文(包含外部信息或额外的上下文信息,引导语言模型更好地响应)、输入数据(用户输入的内容或问题)、输出指示(指定输出的类型或格式)。 示例:在一个旨在完成文本分类任务的提示中,指令是“将文本分类为中性、否定或肯定”,输入数据是“我认为食物还可以”部分,输出指示是“情绪:”。提示词所需的格式取决于想要语言模型完成的任务类型,并非所有要素都是必须的。
2025-02-04
提示词定义 思维链
提示词是设计和优化输入到 AI 系统的指令的艺术和科学,就像是与 AI 对话的语言。提示词本质上是逻辑思维和表达能力,只不过交互对象从人变成了大模型。最终要面对的问题包括知识储备不足、业务 know how 不扎实、语言逻辑有缺陷。 思维链(Chain of Thought,CoT)是一种提示技巧,使用 CoT 来指导 AI 就像进行一次探险,尽管有一条指引的路径,但每一步都需要深入的思考和策略,以确定最佳的前进方向。 密度链(Chain of Density,CoD):使用 CoD 来指导 AI 就像按照特定的顺序和结构建造一座积木塔。每一步都必须精确和有组织,以确保整体的稳定性和连续性。 在撰写提示词时,输出结果的好坏与“连续提示”息息相关,特别在“目标明确、逻辑性、分步骤、考虑变量”这四方面。随着企业面临的挑战日益复杂,简单的提示词往往无法满足需求,推动了更先进提示技巧如思维链、思维树和思维图等的发展,这些高级技巧能够引导 AI 进行更深入的分析、探索多种可能性,并处理复杂的推理任务。
2025-02-04
提示词定义
提示词(Prompt)是给大语言模型的输入文本,用于指定模型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。 提示词由一些要素组成,包括指令(想要模型执行的特定任务或指令)、上下文(包含外部信息或额外的上下文信息,引导语言模型更好地响应)、输入数据(用户输入的内容或问题)、输出指示(指定输出的类型或格式)。但提示词所需的格式取决于想要语言模型完成的任务类型,并非所有要素都是必须的。 在星流一站式 AI 设计工具的 prompt 输入框中可以输入提示词、使用图生图功能辅助创作。输入语言方面,不同基础模型有不同要求,支持中英文输入。写好提示词要做到内容准确,包含人物主体、风格、场景特点、环境光照、画面构图、画质等;可调整负面提示词,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;还可使用预设词组、辅助功能如翻译、删除所有提示词、会员加速等。
2025-02-04
为本地部署的stable diffusion增加中文提示词支持
要为本地部署的 Stable Diffusion 增加中文提示词支持,可以采取以下方法: 1. 如果使用的秋叶整合包,里面包含提示词联想插件。输入简单字符如“1”,能看到下方联想热门提示词,适合英文不好、记不住单词的朋友。 2. 一般情况可使用翻译软件,如 DeepL 翻译(网址:https://www.deepl.com/translator ,可下载客户端)或网易有道翻译(可通过 ctrl+alt+d 快速截图翻译),但复制粘贴来回切换较麻烦。 3. 介绍自动翻译插件 promptallinone,安装方式:在扩展面板中搜索 promptallinone 直接安装,或把下载好的插件放在“……\\sdwebuiakiv4\\extensions”路径文件夹下。安装完成后重启 webUI,可看到提示词区域变化。 一排小图标中,第一个用来设置插件语言,直接设为简体中文。 第二个图标是设置,点开后点击第一个云朵图标可设置翻译接口,点击第一行下拉菜单能选择翻译软件,有一些免费软件可任意选择并试验哪款翻译准确。 关于 Stable Diffusion 文生图写提示词: 1. 下次作图时,先选模板,点击倒数第二个按钮可快速输入标准提示词。 2. 描述逻辑通常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)等,通过这些详细提示词能更精确控制绘图。 3. 新手可借助功能型辅助网站写提示词,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,更直观选择提示词。 还可去 C 站(https://civitai.com/)抄作业,每张图有详细参数,点击复制数据按钮,粘贴到正向提示词栏,点击生成按钮下第一个按键,Stable Diffusion 可自动匹配所有参数,但要注意图像作者使用的大模型和 LORA,也可取其中较好的描述词使用。
2025-02-03