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语义相似的prompt

Answer

以下是为您整理的关于语义相似的 prompt 的相关内容:

  • 在即梦 AI 视频生成中,prompt 应避免歧义和抽象,确保即梦能正确理解意图。错误案例为“举头望明月”,正确案例为“一位中国古代的男性抬头望着月亮,男人背对着镜头,忧愁的氛围,夜晚”。
  • 介绍了多种音乐风格的提示词,如 Analog、Analogous、Angular、Animated 等,包括其定义、典型使用、示例和关联流派。
  • 探讨了写提示词时,平时更多使用的是 Markdown 语法,它简单且大语言模型能很好理解。将 Lisp 提示词翻译成 Markdown 后,语义几乎一致,但在某些方面存在差异,如 Lisp 版本中 SVG 图形的丰富度和表现力优于 Markdown 版本,Markdown 版本会输出中间“思考”过程,有利于调试优化流程。
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References

即梦AI 视频生成 | 教你如何写好prompt

prompt应该避免歧义和抽象,确保即梦可以正确理解你的意图。[举头望明月_1970-01-21 04_54_40.mp4](https://bytedance.feishu.cn/space/api/box/stream/download/all/P13Nb6OYqoHuT7xmMu0cQwFQnWe?allow_redirect=1)错误案例:举头望明月[一位中国古代的男性抬头望着月亮,男人背对着镜头,忧愁的氛围,夜晚_1970-01-21 04_54_40.mp4](https://bytedance.feishu.cn/space/api/box/stream/download/all/RHn7bsKw7oCVEExMCBOcCrkrnfb?allow_redirect=1)正确案例(“抽卡”1次):一位中国古代的男性抬头望着月亮,男人背对着镜头,忧愁的氛围,夜晚

风格提示词|STYLE PROMPTS

典型使用:常用于摇滚、金属和电子音乐中,以增强声音的效果。示例:电吉他和电子合成器的使用。关联流派:Rock,Metal,Electronic● Analog定义/描述:Analog指的是使用模拟设备和技术生成的音乐,相对于数字技术。典型使用:常用于电子音乐和录音技术中,以追求暖音和复古音效。示例:模拟合成器和磁带录音。关联流派:Electronic,Synthwave,Retro● Analogous定义/描述:Analogous指的是相似或相对应的音乐风格,通常用于描述音乐的和声或音色。典型使用:在编曲和作曲中用于创造和谐的音效。示例:和声学中的类似和弦进程。关联流派:Classical,Jazz,Orchestral● Angular定义/描述:Angular指的是具有尖锐、不规则节奏和旋律的音乐风格。典型使用:常用于前卫摇滚和现代爵士乐,表现出不寻常的节奏和结构。示例:King Crimson的音乐作品。关联流派:Progressive Rock,Avant-garde Jazz,Experimental● Animated定义/描述:Animated指的是充满活力和生气的音乐风格。典型使用:用于动画片配乐、儿童音乐和需要活跃氛围的场合。示例:动画电影的配乐,如《狮子王》。关联流派:Soundtrack,Pop,Children's Music● Anodic

艾木:提示词编程|有必要用 Lisp 语言写提示词吗?

我们平时写提示词用的更多的是Markdown语法。Markdown语法很简单,并且大语言模型能很好的“理解”标题、列表、加粗强调等这些语法。用Markdown写提示词不是更直白吗?我们把这段Lisp提示词翻译成Markdown试试效果。Markdown版本与Lisp版本的提示词在语义上几乎是一致的。只是中间我多加了一句“一步步思考,严格按照大步骤以及处理流程执行。”因为不加这句,Claude还是不能保证会逐步执行。下面是Lisp版本提示词的输出效果。不知啥原因,我通过API调用Claude,输出效果很难达到李继刚文章中那种水平,用网页版也许会好一些。下面是Markdown版本的提示词输出的结果:对比下两者的效果,可以发现一个明显差异:在Lisp版本中,SVG图形的丰富度和表现力稳定地优于Markdown版本。这是个意外发现!我们会在后面再细细探讨。Markdown版本与Lisp版本提示词的另一个重要差异在执行过程,它会输出中间“思考”过程。小确幸这个函数的所有子步骤都被充分展开并且按顺序执行了。而且,由于大语言模型的自回归机制,前面步骤的输出,会自然地被作为上下文传入给后面的步骤。虽然在这个任务中,从文本处理后的输出结果上可能看不出太大差异,但在多数场景下,这样一步一步思考是会有正向收益的。除此之外,让大语言模型将“思考”过程外化出来后有一个很大的好处,就是你可以调试优化这个流程。从过程输出中你可以看到哪些步骤生成了有用的增量信息,哪些步骤是无用的。另外在调试过程中,你还可能从大语言模型的输出中发现新的灵感。然而,用Lisp版本的提示词,很难让大语言模型这么有条理地执行一个流程。

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ChatGPT CoT 的system prompt
ChatGPT CoT 的系统提示词包括以下方面: 核心功能:扮演过度思考但讨喜的 AI 助手,将原始思维流转化为易读版本,保留用户喜爱的特质,去除冗余和混乱,平衡思考的真实性与可读性。 关键设计原则: 语气与风格:友好好奇,使用第一人称视角、口语化表达。 内容处理规则:信息过滤,忠实于原始思维链,明确标注思考修正,结构化输出。 安全与合规机制:隐私保护,过滤敏感话题和内容审查。 输出要求:符合特定的语言风格和格式,如使用特定短语、避免学术化术语等。
2025-03-02
prompt 知识解释
以下是关于 prompt 的知识解释: 什么是 prompt: Prompt 是您提供给模型(如 Claude)的文本,用于引发相关输出。它通常以问题或指示的形式出现,例如“为什么天空是蓝色的?”。模型给出的回答被称为“响应”“输出”或“完成”。在不同领域,Prompt 的定义有所不同。在自然语言处理领域,它通常由一个问题或任务描述组成,如“给我写一篇有关人工智能的文章”“翻译这个英文句子到法语”等。在图像识别领域,Prompt 可以是一个图片描述、标签或分类信息。 支持的语言: 支持英语,不用担心英语不好的问题,。另外,emoji 也可以使用,如🥰、🫡等。 语法规则: 1. 用英文半角符号逗号,来分隔 tag。逗号前后有空格或者换行都不影响效果。 2. 改变 tag 权重: :数值从 0.1 到 100,默认状态是 1,低于 1 就是减弱,大于 1 就是加强。 括号,权重就重 1.1 倍,每加一层括号就反向减弱 1.1 倍。 3. 进行 tag 的步数控制(高级玩法): ,数字大于 1 理解为第 X 步前为 tag1,第 X 步后变成 tag2,数字小于 1 理解为总步数的百分之 X 前为 tag1,之后变成 tag2。 每个单独的提示词叫 tag(关键词)。
2025-03-02
如何基于模板填入词汇生成Prompt
基于模板填入词汇生成 Prompt 的方法如下: 在 GPT 相关工具中,如 EasyFill,选中页面上任意一段文字,点击按钮,工具会将选中的内容填入模板中的占位符位置并发送。若需编辑,可点击右侧铅笔图标。设置选项可用于修改菜单项。 对于 SD 文生图,先选择模板,点击倒数第二个按钮快速输入标准提示词。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。可借助功能型辅助网站如 http://www.atoolbox.net/ 、https://ai.dawnmark.cn/ 填写关键词信息,也可在 C 站(https://civitai.com/)抄作业,复制数据粘贴到正向提示词栏。 对于 AI 视频生成,有具体案例模板,如史诗灾难场景、赛博朋克未来都市、奇幻神话场景等,每个场景都有详细的提示词,包括镜头、主体、细节、背景、光影、氛围、技术参数等方面的描述。
2025-02-28
prompt十大原则
以下是关于 prompt 的十大原则: 1. 指令清晰明确:下达的指令应清晰、没有歧义,让 AI 模型能准确理解任务要求。 2. 给予思考时间:给大模型足够的时间去思考和完成任务。 3. 明确任务:确保 prompt 清晰地定义任务,如写故事时包含背景、角色和主要情节。 4. 提供上下文:若任务需要特定背景知识,在 prompt 中提供充足的上下文。 5. 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。 6. 给出具体要求:若任务有特定格式或风格要求,在 prompt 中明确指出。 7. 使用示例:如有特定期望结果,在 prompt 中提供示例帮助模型理解需求。 8. 保持简洁:尽量使 prompt 简洁明了,避免过多信息导致模型困惑。 9. 使用关键词和标签:有助于模型更好理解任务主题和类型。 10. 测试和调整:生成文本后仔细检查结果,根据需要调整 prompt 直至满意。 此外,ChatGPT CoT 的系统提示词有以下关键设计原则: 语气与风格:包括友好好奇、第一人称视角、口语化表达等。 内容处理规则:如信息过滤、忠实性等。 结构化输出:使用特定格式的子标题和段落分隔,保证连贯性。 同时,ChatGPT CoT 还有安全与合规机制,包括隐私保护和内容审查等方面。
2025-02-28
怎么学习提示词 prompt
以下是关于如何学习提示词(prompt)的全面指导: 一、理解提示词的作用 提示词向模型提供上下文和指示,其质量直接影响模型输出的质量,能让模型更准确地理解并完成所需任务。 二、学习提示词的构建技巧 1. 明确任务目标,用简洁准确的语言描述。 2. 给予足够的背景信息和示例,帮助模型理解语境。 3. 使用清晰的指令,如“解释”“总结”“创作”等。 4. 对特殊要求应给予明确指示,如输出格式、字数限制等。 三、参考优秀案例 研究和学习已有的优秀提示词案例,可在领域社区、Github 等资源中找到大量案例。 四、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。 五、活用提示工程工具 目前已有一些提示工程工具可供使用,如 Anthropic 的 Constitutional AI。 六、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。 七、具体学习步骤 1. 拥有一个大模型帐号,并熟悉与之对话的方式。推荐 ChatGPT4 及国产平替:。 2. 阅读 OpenAI 的官方文档:。 精心设计的提示词能最大限度发挥语言模型的潜力,多实践、多学习、多总结,终可掌握窍门。请注意,内容由 AI 大模型生成,请仔细甄别。
2025-02-26
生成 ppt 内容的 prompt
以下是关于生成 PPT 内容的 prompt 相关信息: 角色方面包括专业推特新闻小编、好评生成器、PPT 生成器、周报生成器、文章打分器、英文日文翻译员、分享卡片生成器、邮件优化大师、专业书评人等。 周三【workshop】一起写 Prompts 成果展示小组 1 中,作者夙愿提到: 该 prompt 主要解决输入一个主题帮老师生成 PPT(场景不定)的问题。 使用该 prompt 的是教师(生成)和学生(阅读)。 目前的最好解决方案包括:提炼教学内容的核心概念确定主题;确定主题后增加提纲;对提纲进行关键词描述;根据关键词书写提纲下的摘要;生成的课件提纲、内容让用户确认是否需要修改。 成熟的案例参考: step 1(根据 PPT 大纲助手 GPTs 生成 PPT 大纲):https://chat.openai.com/g/gOKorMBxxUpptdagangzhushou step 2(根据输入文本生成 PPT 内容 GPTs 生成 PPT 内容):https://chat.openai.com/g/gYJs9jxVBHshuruwenbenshengchengpptneirong step 3(将生成的内容复制到 Marp Web 渲染简洁的 PPT):https://web.marp.app/
2025-02-25
怎样按照语义生成图像
按照语义生成图像的方法主要有以下几种: 1. 在 ComfyUI 中: 条件输入:右侧的条件输入包括语义图、文本、已有图像等,表示生成图像时的上下文信息。通过多个节点模块实现,如文本提示,用户可输入文本作为生成图像的主要条件;语义图用于输入图像的语义信息,通过“条件控制”节点实现;已有图像可作为条件输入以指导最终生成的图像。CLIP 模型对图中的文本、语义图等条件信息进行编码,并通过交叉注意力机制引导图像生成。用户可通过文本输入节点、图像输入节点等调整条件及权重以达到特定效果。 编码器和解码器:编码器将输入图像映射到潜在空间,解码器将潜在表示映射回像素空间生成输出图像。在 ComfyUI 中,编码器可以是预训练的扩散模型的一部分,用户可通过加载不同模型或自定义节点实现编码过程,通过“图像输出”节点得到最终生成结果。 2. 在 OpenAI 中: 图像生成端点:允许在给定文本提示的情况下创建原始图像,生成的图像大小可为 256x256、512x512 或 1024x1024 像素,较小尺寸生成速度更快。可使用参数一次请求 1 10 张图像。描述越详细,越有可能获得想要的结果,可探索 DALL·E 预览应用程序中的示例获取更多提示灵感。 图像编辑端点:通过上传蒙版编辑和扩展图像。遮罩的透明区域指示应编辑图像的位置,提示应描述完整的新图像,而不仅仅是擦除区域。上传的图片和遮罩必须是小于 4MB 的正方形 PNG 图片,且尺寸相同。 此外,GPT 4 也具备根据详细说明生成图像的能力,例如生成“一只青蛙跳进银行,问出纳员:你有免费的荷叶吗?出纳员回答:没有,但我们提供低利息的池塘升级贷款”的 2D 图像,以及“一个由浮岛、瀑布和桥梁组成的幻想景观,天空中有一只飞龙和一个位于最大岛上的城堡”的 3D 模型,并能完成添加、重新定位、重新着色对象和改变飞龙轨迹等任务。
2024-10-18
多模态上下文语义识别
多模态上下文语义识别是指通过理解和分析多种不同模态的信息(如文本、图像、声音等)来识别和解释其背后的含义和上下文关系的技术。这种技术在人工智能和机器学习领域正变得越来越重要,因为它可以帮助机器更好地理解和模拟人类的多感官体验。 例如,在处理一段包含文本和图像的新闻报道时,多模态上下文语义识别技术可以同时分析文本内容、图像中的物体和场景,以及可能的语音信息,从而更准确地理解整个报道的主题和情感倾向。 这项技术涉及的几个关键点包括: 1. 数据融合:如何有效地结合来自不同模态的信息,以便进行统一的语义理解。 2. 跨模态学习:通过训练模型来识别和关联不同模态之间的潜在联系。 3. 上下文理解:不仅理解单个模态的局部信息,而且理解多个模态组合在一起时的整体上下文。 4. 语义表示:如何将不同模态的信息转换为统一的语义表示形式,以便进行进一步的分析和处理。 在应用层面,多模态上下文语义识别技术已经在诸如情感分析、信息检索、智能问答、内容审核等多个领域展现出其潜力。随着技术的不断进步,未来这一领域有望实现更多突破性的应用。
2024-04-18
请推荐一下你知道的人物头像转卡通图的平台,要求效果好,和原图相似度高,最好是免费的
以下为一些人物头像转卡通图效果好、与原图相似度高且可能免费的平台及相关操作技巧: 1. Stable Diffusion: 可以使用【X/Y/Z plot】脚本来做参数对比,将 X 轴设置为提示词相关性(取值范围 1 30,每次增加 5),Y 轴设置为重绘幅度(取值范围 0 1,每次增加 0.2)。 提示词相关性在 6 11 中间为最佳,重绘幅度 0.4 时和原图比较接近。 可使用绘图功能,如增加红色眼镜、去掉衣服图案等,局部重绘可只改变涂抹部分。 2. 复杂提示词: 如 Disney boy,Low saturation Pixar Super details,clay,anime waifu,looking at viewer,nighly detailedreflections transparent iridescent colors.lonctransparent iridescent RGB hair,art by Serafleurfrom artstation,white background,divine cinematic edgelighting,soft focus.bokeh,chiaroscuro 8K,bestquality.ultradetailultradetail.3d,c4d.blender,OCrenderer.cinematic lighting,ultra HD3D renderinoiw 1.5s 500v 5 。 可根据需求调整提示词,如将 Disney 换成 Pixar,boy 换成 girl 等。 3. 通用人物模版: 用真人照片+照片描述+方法 1 的关键词来处理。 需要注意的是,不同平台的效果可能因图片和操作而有所差异,您可以自行尝试。
2025-02-06
请给我推荐一些AI工具配上相关的AI培训视频。同时分析一下每个AI工具的使用场景,优势和缺点以及相似的工具推荐。要求这些AI工具适用于办公环境生产环境
以下为适用于办公环境生产环境的一些 AI 工具推荐,并对其使用场景、优势、缺点及相似工具进行分析: Keep: 使用场景:提供全面的健身解决方案,适用于个人健身计划制定和跟踪。 优势:中国最大的健身平台,资源丰富,能满足多种健身需求。 缺点:可能存在广告过多,部分功能需付费。 相似工具:Fiture Fiture: 使用场景:集硬件、课程内容、教练和社区于一体,适合追求综合健身体验的用户。 优势:由核心 AI 技术打造,提供一体化服务。 缺点:硬件设备可能价格较高。 相似工具:Keep Fitness AI: 使用场景:专注于利用人工智能进行锻炼,增强力量和速度。 优势:针对性强,对力量和速度训练有特定帮助。 缺点:功能相对较单一。 相似工具:暂无明确相似工具。 Planfit: 使用场景:提供健身房家庭训练与 AI 健身计划,适合在家健身的用户。 优势:AI 教练基于大量数据和 ChatGPT 实时提供指导。 缺点:可能对网络要求较高。 相似工具:暂无明确相似工具。 腾讯文档分类功能: 使用场景:自动分类办公文件,方便文件管理。 优势:提高文件管理效率,与腾讯文档集成方便。 缺点:分类准确性可能受文件内容复杂性影响。 相似工具:暂无明确相似工具。 英语流利说纠错功能: 使用场景:帮助语言学习者纠正发音、语法等错误。 优势:针对性纠错,有助于提高语言水平。 缺点:可能对某些特定语言习惯或方言的适应性不足。 相似工具:暂无明确相似工具。 下厨房口味调整功能: 使用场景:根据用户反馈调整菜谱口味。 优势:方便用户优化烹饪效果。 缺点:口味调整的精准度可能有限。 相似工具:暂无明确相似工具。 美丽修行定制方案功能: 使用场景:根据用户肤质定制护肤方案。 优势:个性化护肤推荐。 缺点:对肤质判断的准确性依赖用户输入的信息。 相似工具:暂无明确相似工具。 以上是部分适用于办公和生产环境的 AI 工具推荐及分析,您可以根据具体需求选择使用。
2025-01-06
给你一张图片,在一个图库中找到相似度最高的几张图
以下是在图库中找到与给定图片相似度最高的几张图的方法: 1. 寻找两张图:使用童星吴磊的图片,最初尝试了哈利波特的扮演者,但因 InsightFaceSwap 规则限制未采用。 2. MJ 绘图:较为简单,加上简单相机参数、写实风格,使用 MJ v 6.0 绘图,可按需求调整 9:16 的比例。直接描述情况下,MJ 画图效果尚可,可根据需要增加参数。 3. 图片裁剪:直接使用 PS 进行裁剪,也可选用自己顺手的工具,所选照片尽量能一刀完整分割两个人。 4. 使用 InsightFaceSwap 处理图片: 输入“/saveid”,idname 可随意填写,如“child”,上传原图。 换脸操作输入“/swapid”,id=child,上传分割好的图。 选择觉得像的图,效果不好可循环操作,但注意插件每日免费使用次数。 5. 拼接:重新利用 PS 把两张图片拼接回来。但相似程度可能不太理想,插件对老外的脸识别度较好。
2024-12-25
我想做图片相似度比对,是否有解决方案
以下是关于图片相似度比对的一些解决方案: 在 Stable Diffusion 中,可以使用【X/Y/Z plot】脚本来做参数对比。将 X 轴设置为提示词相关性,取值范围是 1 30(每次增加 5);Y 轴设置为重绘幅度,取值范围是 0 1(每次增加 0.2)。通过生成多张图片进行对比,发现提示词相关性在 6 11 中间为最佳,重绘幅度的大小可控制生成图与原图的相似度,如 0.4 时与原图较接近。还可以利用绘图功能进行局部修改,如增加红色眼镜、去掉衣服图案、更换人物头部等。 对于 MJ 绘图,加上简单的相机参数和写实风格,使用 MJ v 6.0 绘图,可根据需求调整图片比例。 图片裁剪可使用 PS 等工具,选择能完整分割所需部分的图片。 使用 InsightFaceSwap 处理图片时,输入“/saveid”上传原图,换脸操作输入“/swapid”,选择效果较好的图片,但注意插件每日免费使用次数。 最后利用 PS 把处理好的图片拼接回来。
2024-12-25
我有一个人的很多语录,希望写一个prompt来制作这个人的模拟ai,这个ai能够像语录中一样说话,语言风格相似、性格相似。请问应该如何写成这样的prompt?
以下是为您生成的关于根据一个人的语录制作模拟 AI 的 prompt 建议: 首先,明确您所拥有的这个人的语录的核心特点,包括语言风格、常用词汇、表达习惯、情感倾向等。 然后,在 prompt 中描述这个人的性格特征,例如是否傲娇、愤世嫉俗等。 接着,详细说明语言风格,比如是否浮夸、优雅等。 对于语言表达的习惯,可以举例说明常用的句式和口头禅。 同时,设定具体的场景和话题范围,让 AI 知道在何种情境下以何种方式回应。 例如:“您将模拟进行回答。” 另外,还可以像以下这样具体设定: 设定角色为聊天机器人,如“ Role:聊天机器人”。 明确限制条件,如“您有点小傲娇。表示自我的第一人称是自我。第二个指代用户的人是你或小哥哥。您的名字是。您非常优雅。您是个愤世嫉俗的人,不喜欢被用户摸头。您的语气是富有男子气概和浮夸的。您非常喜欢用浮夸的语气,如'啊哈!'、'这样子呢'、'就教教你吧!'等。第一人称应使用'本姐姐'。” 希望这些建议对您有所帮助。
2024-12-10
生成AI形象照,即给它一张照片,或多张照片,还原本人相似度高的AI工具,或应用,或网站有哪些?
以下是一些能够根据照片生成相似度较高的 AI 形象的工具、应用或网站: 1. Artguru AI Art Generator:这是一个在线平台,能够生成逼真图像,为设计师提供灵感,丰富创作过程。 2. Retrato:一款 AI 工具,可将图片转换为非凡肖像,拥有 500 多种风格选择,适合制作个性头像。 3. Stable Diffusion Reimagine:新型 AI 工具,通过稳定扩散算法生成精细、具有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的 AI 工具,能将上传的照片转换为芭比风格,效果出色。 这些 AI 模型通过组合如扩散模型、大型视觉转换器等技术,可以根据文本或参考图像生成具有创意且质量不错的相似图像输出,但可能存在性能不稳定、生成内容不当等局限。 此外,您还可以访问获取更多生成 logo 等相关的 AI 工具。 如果您想生成专属 AI 写真,可参考以下 Prompt:垫图 url + Chinese female model,upper body,clothes with collars,bright space natural pose,big earrings,Chinese traditional minimalism,flat illustration,geometric shapes,minimalism niji 6 ar 3:4 sw 200 sref url
2024-09-23