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以下是一些关于在 AI 图片制作视频中保持人脸一致性的工具和方法： 1. U 传：在 U 传中，通过点击相应按钮参考角色、风格或图生图，可保持人物一致性。 2. PixVerse：其“角色（Character）”新功能能实现 AI 生成视频中的角色保持一致。用户只需单击“Character”功能，上传符合要求的真实人脸图像，点击创建自定义角色，训练一个新角色，然后可使用自定义角色生成视频，可在 AI 生成视频中轻松切换场景，同时保持同一角色身份。 3. Midjourney：在有了 Midjourney 的新功能 Cref 以后，可在一定程度上保持人物一致性。先跑一张主角的定妆照，然后在需要出现主角人物的地方，扔进去 Cref 以保持发型、人脸、衣服。但 Midjourney 对亚洲人脸的一致性效果，尤其是亚洲老人的一致性效果较差，且 Cref 在画面的审美和构图上有一定的破坏性，所以能不用则不用。 需要注意的是，目前对于场景一致性，基本上还没有任何有效的解决办法。

以下是为您整合的相关内容： 对于 AI 小白来说，使用 AI 工具简化工作中的费时费力之事是可行的。 在接触 AI 工具时，对于超出自己理解范围的事情，最简单有效的方法就是尝试。学习新事物，实践比听闻更重要。 比如在 AI 视频制作方面，人物设定与剧本是关键部分，包括主体、动作、场景等要素；分镜处理也较为重要，要考虑用几个镜头表述内容；生成环节如同抽卡，可多尝试，最后进行粗检和后期处理，如 AI 配音剪辑、加过渡滤镜等。小白制作 AI 视频要做好脚本即提示词，有耐心抽卡，并不断提升撰写提示词的能力。撰写提示词时要了解主体、动作、场景，避免使用专有名词和网络名词，给 AI 清晰描述。工具选用方面，没有绝对好的工具，只有适合的，如小白可使用剪映，主力机是 MacBook Pro 可使用 final cut。还可向 ChatGPT 询问获取灵感。 另外，在“AI 布道”活动中发现，AI 工具虽强大能做很多事，但也在其与普通人之间形成了一道墙。AI 是未来必然的方向，其科普还有很长的路要走，但尽可能简单地试用它，能让普通人更快受益。无论是什么身份、什么年龄段的人，都可以尝试使用 AI 工具。 如果您想要跟相关作者交朋友、一起在 AI 路上探寻，欢迎戳这里：

以下是为您推荐的生成图片的 AI 网站： 1. 无界 AI：这是一款可以在线 AI 生成图片的网站（类似 SD Online 一键出图版），网址为 https://www.wujieai.cc/ （新用户扫码注册可领取积分）。适合初次学习 AI 工具的小伙伴尝试。 2. Artguru AI Art Generator：在线平台，生成逼真图像，给设计师提供灵感，丰富创作过程。 3. Retrato：AI 工具，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。 4. 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。 5. Barbie Selfie Generator：专为喜欢梦幻童话风格的人设计的 AI 工具，将上传的照片转换为芭比风格，效果超级好。 6. DALL·E：由 OpenAI 推出的一款文生图工具，可以根据输入的文本描述生成逼真的图片。 7. StableDiffusion：开源的文生图工具，能生成高质量的图片，支持多种模型和算法。 8. MidJourney：因其高质量的图像生成效果和用户友好的界面设计而受到广泛欢迎，在创意设计人群中尤其流行。 您还可以在 WaytoAGI 网站（https://www.waytoagi.com/category/104）查看更多文生图工具。但需要注意的是，这些 AI 模型可能存在一些局限，如偶尔会出现性能不稳定、生成内容不当等问题。

制作 R18 图片是不符合道德和法律规范的行为，因此没有合法的 AI 软件可以用于此目的。AI 技术应当被用于有益和合法的用途。

目前比较成熟的用于制作图片的 AI 产品主要有： 1. Artguru AI Art Generator：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：AI 工具，可将图片转换为非凡肖像，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，能将上传的照片转换为芭比风格，效果很好。 这些 AI 模型通过组合技术如扩散模型、大型视觉转换器等，可根据文本或参考图像生成有创意且质量不错的相似图像输出，但也存在一些局限，如偶尔性能不稳定、生成内容不当等问题。 另外，藏师傅教您用 AI 三步制作任意公司的周边图片，不用到处找样机文件，流程如下： 1. 获取 Logo 图片的描述。 2. 根据 Logo 图片的描述和生成意图生成图片提示词。 3. 将图片和提示词输入 Comfyui 工作生成。 关于图片模型比语言模型小的问题，这是因为图像生成（无论是 text to image 还是 text to video）的核心质量实际上由文本控制，去掉图片只用文字表达，要求的模型复杂度会小很多。人类对图像的容错率相对较高，而对于语言，语法或逻辑错误很容易察觉，大脑在处理视觉信息时可以进行一定程度的“脑补”，但对语言的补偿有限，所以文字的准确性很重要。

设计师常用的文字生成图片工具包括： 1. DALL·E：由 OpenAI 推出，能根据输入的文本描述生成逼真图片。 2. StableDiffusion：开源工具，可生成高质量图片，支持多种模型和算法。 3. MidJourney：因高质量图像生成效果和用户友好界面设计而受欢迎，在创意设计人群中流行。 4. LayerStyle 副本：从文字生成图片以及遮罩，支持字间距、行间距调整，横排竖排调整，可设置文字的随机变化，包括大小和位置的随机变化。 您还可以在 WaytoAGI 网站（https://www.waytoagi.com/category/104）查看更多文生图工具。 另外，图片生成 3D 建模工具包括： 1. Tripo AI：VAST 发布的在线 3D 建模平台，能利用文本或图像在几秒钟内生成高质量且可立即使用的 3D 模型。 2. Meshy：功能全面，支持文本生成 3D、图片生成 3D 以及 AI 材质生成。 3. CSM AI：支持从视频和图像创建 3D 模型，Realtime Sketch to 3D 功能支持通过手绘草图实时设计 3D 形象，再转换为 3D 模型。 4. Sudo AI：支持通过文本和图像生成 3D 模型，适用于游戏领域的模型生成。 5. VoxCraft：由生数科技推出的免费 3D 模型生成工具，能将图像或文本快速转换成 3D 模型，并提供多种功能。 这些工具通常具有用户友好的界面，允许用户通过简单操作生成 3D 模型，无需专业 3D 建模技能，广泛应用于游戏开发、动画制作、3D 打印、视觉艺术等领域。 请注意，以上内容由 AI 大模型生成，请仔细甄别。

以下是关于 Excel 处理的 AI 相关内容： 目前有多种工具和插件可增强 Excel 的数据处理和分析能力，例如： Excel Labs：是 Excel 插件，新增基于 OpenAI 技术的生成式 AI 功能，可用于数据分析和决策支持。 Microsoft 365 Copilot：整合了多种办公软件，能通过聊天形式完成用户需求，如数据分析和格式创建。 Formula Bot：提供数据分析聊天机器人和公式生成器功能，支持自然语言交互。 Numerous AI：支持 Excel 和 Google Sheets，能生成公式、文本内容、执行情感分析和语言翻译等任务。 对于 Excel 与其他工具的比较： Excel 有手就会，但 VBA 进阶版功能门槛高。 多维表格在处理一些数据处理功能时更方便，例如自带 AI 插件，能通过自然语言提取网址和电话、添加 AI 标签等。 都能帮助整理数据、做计算、做图表，但多维表格能让人偷更多懒。 在作业测评方面，可提要求让 AI 处理 Excel 数据，制作数据分析图等。例如天津师大王树义老师的案例。 随着技术发展，未来可能会有更多 AI 功能集成到 Excel 中，进一步提高工作效率和智能化水平。内容由 AI 大模型生成，请仔细甄别。

以下是关于学习 AI 提示词的建议： 1. 了解 AI 基本概念：建议阅读「」部分，熟悉 AI 的术语和基础概念，包括其主要分支（如机器学习、深度学习、自然语言处理等）以及它们之间的联系。同时，浏览入门文章，了解 AI 的历史、当前应用和未来发展趋势。 2. 开始 AI 学习之旅：在「」中，您可以找到为初学者设计的课程，特别推荐李宏毅老师的课程。还可以通过在线教育平台（如 Coursera、edX、Udacity）按照自己的节奏学习，并获得证书。 3. 选择感兴趣的模块深入学习：AI 领域广泛，您可以根据兴趣选择特定模块，比如一定要掌握提示词的技巧，它上手容易且很有用。 4. 实践和尝试：理论学习后，实践是巩固知识的关键。尝试使用各种产品做出作品，在知识库中也有很多实践后的作品和文章分享。 5. 体验 AI 产品：与现有的 AI 产品（如 ChatGPT、Kimi Chat、智谱、文心一言等）进行互动，了解其工作原理和交互方式。 6. 学习提示词的构建技巧： 理解提示词的作用，它向模型提供上下文和指示，影响模型输出质量。 明确任务目标，用简洁准确的语言描述，给予足够背景信息和示例，使用清晰指令，对特殊要求明确指示，如输出格式、字数限制等。 7. 参考优秀案例：研究和学习已有的优秀提示词案例，在领域社区、Github 等资源中可找到大量案例。 8. 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。 9. 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。 10. 跟上前沿研究：提示工程是前沿研究领域之一，持续关注最新研究成果和方法论。 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。

AI 的发展历史可以追溯到二十世纪中叶，大致经历了以下几个阶段： 1. 早期阶段（1950s 1960s）：包括专家系统、博弈论、机器学习初步理论等。心理学家麦卡洛克和数学家皮特斯在 1943 年提出了机器的神经元模型，为后续的神经网络奠定了基础。1950 年，图灵最早提出了图灵测试，作为判别机器是否具备智能的标准。1956 年，马文·明斯基和约翰·麦凯西等人共同发起召开了著名的达特茅斯会议，“人工智能”一词被正式提出，并作为一门学科被确立下来。 2. 知识驱动时期（1970s 1980s）：这一时期专家系统、知识表示、自动推理较为流行。 3. 统计学习时期（1990s 2000s）：机器学习算法如决策树、支持向量机、贝叶斯方法等得到发展。 4. 深度学习时期（2010s 至今）：深度神经网络、卷积神经网络、循环神经网络等技术兴起。当前的前沿技术点包括大模型（如 GPT、PaLM 等）、多模态 AI（视觉 语言模型、多模态融合）、自监督学习（自监督预训练、对比学习、掩码语言模型等）、小样本学习（元学习、一次学习、提示学习等）、可解释 AI（模型可解释性、因果推理、符号推理等）、机器人学（强化学习、运动规划、人机交互等）、量子 AI（量子机器学习、量子神经网络等）、AI 芯片和硬件加速等。 然而，AI 的发展并非一帆风顺，20 世纪 70 年代曾出现“人工智能寒冬”，因为当时符号推理等方法在实现应用场景大规模拓展时面临诸多困难。但随着计算资源变得便宜、数据增多，神经网络方法在计算机视觉、语音理解等领域展现出卓越性能，在过去十年中，“人工智能”一词常被用作“神经网络”的同义词。

作为一名会计从业者，您可以通过以下方式利用 AI 赚钱： 1. 利用生成式 AI 改进金融服务团队的内部流程，简化财务团队的日常工作流程。例如，帮助编写 Excel、SQL 和 BI 工具中的公式和查询，实现分析的自动化；发现模式，并从更广泛、更复杂的数据集中为预测建议输入，为公司决策提供依据。 2. 借助生成式 AI 自动创建文本、图表、图形等内容，并根据不同的示例调整报告，无需手动将数据和分析整合到外部和内部报告中。 3. 利用生成式 AI 综合、总结税法和潜在的扣除项，并就其提出可能的答案。 4. 利用生成式 AI 自动生成和调整合同、采购订单和发票以及提醒。 此外，您还可以研究 Prompt 提示词，例如像雪梅 May 那样，尝试不同的方法，让 AI 识别会计分类，训练出一个在会计专业领域能提高效率的 AI。

当前 AI 发展现状： 涵盖了不同领域的应用和发展，如电子小说行业等。 包括了智能体的 API 调用、bot 串联和网页内容推送等方面。 对于非开发者一类的普通用户使用及进阶相关工具的指导： 可以先从国内模型工具入手，这些工具不花钱。 学习从提示词开始，与模型对话时要把话说清，强调提示词在与各类模型对话中的重要性及结构化提示词的优势。 对于技术爱好者：从小项目开始，如搭建简单博客或自动化脚本；探索 AI 编程工具，如 GitHub Copilot 或 Cursor；参与 AI 社区交流经验；构建 AI 驱动的项目。 对于内容创作者：利用 AI 辅助头脑风暴；建立 AI 写作流程，从生成大纲开始；进行多语言内容探索；利用 AI 工具优化 SEO。 若想深入学习美学概念和操作可报野菩萨课程。国内模型指令遵循能力较弱时，可使用 launch BD 尝试解决。

以下是一些可以将 CAD 建筑平面图通过语言文字生成室内效果图的 AI 软件： 1. HDAidMaster：这是一款云端工具，在建筑设计、室内设计和景观设计领域表现出色，搭载自主训练的建筑大模型 ArchiMaster，软件 UI 和设计成果颜值在线。 2. Maket.ai：主要面向住宅行业，在户型设计和室内软装设计方面有 AI 技术探索，能根据输入的房间面积需求和土地约束自动生成户型图。 3. ARCHITEChTURES：AI 驱动的三维建筑设计软件，在住宅设计早期阶段可引入标准和规范约束生成的设计结果。 4. Fast AI 人工智能审图平台：形成全自动智能审图流程，将建筑全寿命周期内的信息集成，实现数据汇总与管理。 此外，还有 TexttoCAD 软件，支持通过文本生成 CAD 模型，UI 开源，但模型需付费。其官网为 。 但每个工具都有其特定的应用场景和功能，建议您根据自己的具体需求来选择合适的工具。

以下是一些可以将 CAD 建筑平面图生成室内效果图的 AI 软件： 1. CADtools 12：这是一个 Adobe Illustrator 插件，为 AI 添加了 92 个绘图和编辑工具，包括图形绘制、编辑、标注、尺寸标注、转换、创建和实用工具。 2. Autodesk Fusion 360：是 Autodesk 开发的一款集成了 AI 功能的云端 3D CAD/CAM 软件，能帮助用户创建复杂的几何形状和优化设计。 3. nTopology：基于 AI 的设计软件，可帮助用户创建复杂的 CAD 模型，包括拓扑优化、几何复杂度和轻量化设计等。 4. ParaMatters CogniCAD：基于 AI 的 CAD 软件，能根据用户输入的设计目标和约束条件自动生成 3D 模型，适用于拓扑优化、结构设计和材料分布等领域。 5. 生成设计工具：一些主流 CAD 软件，如 Autodesk 系列、SolidWorks 等，提供了基于 AI 的生成设计工具，可根据用户输入的设计目标和约束条件自动产生多种设计方案。 同时，以下是一些能够帮助建筑设计师审核规划平面图的 AI 工具： 1. HDAidMaster：云端工具，在建筑设计、室内设计和景观设计领域表现出色，搭载自主训练的建筑大模型 ArchiMaster。 2. Maket.ai：主要面向住宅行业，在户型设计和室内软装设计方面有 AI 技术探索，能根据输入自动生成户型图。 3. ARCHITEChTURES：AI 驱动的三维建筑设计软件，在住宅设计早期阶段可引入相关标准和规范约束设计结果。 4. Fast AI 人工智能审图平台：形成全自动智能审图流程，能将建筑全寿命周期内的信息集成，实现数据汇总与管理。 每个工具都有其特定的应用场景和功能，建议根据具体需求选择合适的工具。

以下是一些关于 AI 海报生成的相关信息： 设计海报的 AI 产品： Canva（可画）：https://www.canva.cn/ ，是一个受欢迎的在线设计工具，提供大量模板和设计元素，AI 功能可协助选择颜色搭配和字体样式。 稿定设计：https://www.gaoding.com/ ，智能设计工具，采用先进人工智能技术自动分析和生成设计方案。 VistaCreate：https://create.vista.com/ ，简单易用的设计平台，提供大量设计模板和元素，用户可使用 AI 工具创建个性化海报，智能建议功能可帮助快速找到合适设计元素。 Microsoft Designer：https://designer.microsoft.com/ ，通过简单拖放界面可快速创建演示文稿、社交媒体帖子等视觉内容，集成丰富模板库和自动图像编辑功能。 用 AI 快速做一张满意的海报的方法： 需求场景：如想在社交平台发布内容时获得更多点赞，避免使用网上又糊又 low 还易撞图的图片，以及解决手工做图的尴尬等。 大致流程： 确定海报主题后，借助 ChatGPT 等文本类 AI 工具协助完成文案。 选择想要完成的风格意向，根据文案和风格灵活调整画面布局。 使用无界 AI，输入关键词，生成并挑选一张满意的海报底图。 将上述素材进行合理排版，得到成品。 即梦生图 2.1 带来的变革： 能智能理解创意需求，一键生成融合图片内容与中英文文本的海报，让海报设计变得简单快捷。 应用场景包括 LOGO 设计、表情包生成、节日与节气海报制作等。例如，制作 LOGO 可输入提示词“皮克斯风格，五彩缤纷风格，文字‘烧拍’，超高清”；生成表情包可输入提示词“卡通风格，表情包，可爱的小熊猫，四宫格分别是文字是‘多读书’‘多看报’‘少吃零食’‘多睡觉’”；制作冬至海报可输入提示词“水墨画风格，冬至海报，汤圆，梅花，雪，海报右上角大字草书字体‘冬至’，中间下方文字‘瑞雪兆丰年’，超高清”。 请注意，以上内容由 AI 大模型生成，请仔细甄别。

以下是关于通过飞书机器人与 Coze 搭建的智能体进行对话，并利用飞书多维表格存储和管理稍后读数据，实现跨平台的稍后读收集与智能阅读计划推荐的具体操作方法： 前期准备： 1. 简化“收集”： 实现跨平台收集功能，支持电脑（web 端）、安卓、iOS 多端操作。 输入一个 URL 即可完成收集，借鉴微信文件传输助手的方式，通过聊天窗口完成收集输入。 2. 自动化“整理入库”： 系统在入库时自动整理每条内容的关键信息，包括标题、摘要、作者、发布平台、发布日期、收集时间和阅读状态。 阅读清单支持跨平台查看。 3. 智能“选择”推荐： 根据当前收藏记录和用户阅读兴趣进行相关性匹配，生成阅读计划。 使用飞书·稍后读助手： 1. 设置稍后读存储地址： 首次使用，访问。 点击「更多创建副本」，复制新表格的分享链接。 将新链接发送到智能体对话中。 还可以发送“查询存储位置”、“修改存储位置”来更换飞书多维表格链接，调整稍后读存储位置。 2. 收藏待阅读的页面链接： 在对话中输入需要收藏的页面链接，第一次使用会要求授权共享数据，授权通过后再次输入即可完成收藏。但目前部分页面链接可能小概率保存失败。 3. 智能推荐想看的内容： 在对话中发送“我想看 xx”、“xx 内容”，即可按个人兴趣推荐阅读计划。 至此，专属 AI 稍后读智能体大功告成，您可以尽情享受相关服务。

以下是知识库中已有的 AI 工具按能力分类列举： 工具入门篇 数据工具： 多维表格小白之旅 适用人群：Excel 重度使用者、手动数据处理使用者、文件工作者 简要说明：用表格+AI 进行信息整理、提效、打标签，满足 80%数据处理需求 编程工具： Cursor 的小白试用反馈 适用人群：0 编程经验、觉得编程离我们很遥远的小白 简要说明：通过 AI 工具对编程祛魅，降低技术壁垒 音乐工具： Suno 的小白探索笔记 适用人群：0 乐理知识、觉得作词作曲和我们毫不相关成本巨大的小白 简要说明：AI 赋能音乐创作，无需乐理知识即可参与音乐制作 100 个 AI 应用 81 100： AI 菜谱口味调整工具 已有产品：下厨房口味调整功能 一句话介绍：根据用户反馈调整菜谱口味。 AI 语言学习纠错平台 已有产品：英语流利说纠错功能 一句话介绍：帮助语言学习者纠正错误。 AI 电影剧情分析系统 已有产品：豆瓣电影剧情分析工具 一句话介绍：分析电影剧情，提供深度解读。 AI 办公文件分类系统 已有产品：腾讯文档分类功能 一句话介绍：自动分类办公文件，方便管理。 AI 美容护肤方案定制平台 已有产品：美丽修行定制方案功能 一句话介绍：根据用户肤质定制护肤方案。 21 40： AI 菜谱生成平台 已有产品：豆果美食 APP 一句话介绍：根据用户口味和现有食材生成个性化菜谱。 AI 语言学习助手 已有产品：沪江开心词场 一句话介绍：辅助用户学习语言，提供个性化学习方案。 AI 电影推荐系统 已有产品：爱奇艺智能推荐 一句话介绍：根据用户喜好推荐电影，发现优质影片。 AI 办公自动化工具 已有产品：WPS Office 一句话介绍：提高办公效率，实现自动化办公流程。

以下是一些好用的根据已有图片生成新图片的工具： 1. 悠船： 通过网页最下方的输入框输入提示词按回车键开始创作图片。生成的图片可在开始想象页面中找到并查看大图。 在开始想象页面能对图片进行变体操作，编辑面板有高清、重塑、延展、扩图、局部重绘等工具来优化图片和进行实验性创作。 可在设置面板调整图像的长宽比、风格化、怪异化和多样化等参数，以及模型版本和生成速度。 能使用现有图片作为创作灵感，网站上的图片可直接拖放到输入框对应位置，站外图片可点击输入框的“＋”上传或直接粘贴。 了解更多使用参考图片的信息可查看官网页面。 2. Artguru AI Art Generator：在线平台，生成逼真图像，为设计师提供灵感，丰富创作过程。 3. Retrato：AI 工具，将图片转换为非凡肖像，有 500 多种风格选择，适合制作个性头像。 4. Stable Diffusion Reimagine：新型 AI 工具，通过稳定扩散算法生成精细、具细节的全新视觉作品。 5. Barbie Selfie Generator：专为喜欢梦幻童话风格的人设计的 AI 工具，将上传的照片转换为芭比风格，效果很好。 这些 AI 模型通过组合技术如扩散模型、大型视觉转换器等，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，但仍存在一些局限，如偶尔性能不稳定、生成内容不当等问题。

企业花钱大规模落地部署 AI 而非仅使用免费的 AI 工具，主要有以下原因： 1. 资源分配和人才需求：预算呈现急剧增长，实施和扩展生成式人工智能需要高度专业化的技术人才，目前许多企业内部缺乏此类人才。2023 年实施费用占据了 AI 支出的较大部分，开发成本也占据大部分预算。 2. 服务与定制：为帮助企业启动和运行模型，基础模型提供商提供专业服务，这也是企业选择特定模型提供商的关键原因之一。 3. 应用场景：企业重点放在自主构建应用程序上，目前市场上缺乏经过严格测试、能在特定领域取得决定性成功的企业级人工智能应用程序。基础模型的出现使企业更易通过 API 构建自己的 AI 应用程序，企业正在构建如客户支持和内部聊天机器人等常见应用，还在尝试更新颖的应用。虽然目前不清楚更多面向企业的 AI 应用上市时情况是否会变化，但 GenAI 已成为一种“战略工具”，允许企业将某些功能内部化。那些能在“LLM+UI”公式之外创新，并重新思考企业基本工作流程或帮助企业利用专有数据的应用，将在市场上表现出色。

建立提示词库及寻找已有提示词库的方法如下： 学习系统学习 Stable Diffusion 的提示词： 学习基本概念，包括了解 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。 研究官方文档和教程，通读官方文档，研究开发团队和专家的教程和技巧分享。 学习常见术语和范例，熟悉相关领域的专业术语和概念，研究优秀的图像标题和描述。 掌握关键技巧，如组合多个词条精确描述效果，使用特定符号控制生成权重，处理抽象概念和情感等无形事物的描述。 进行实践和反馈，尝试生成不同风格和主题的图像，对比结果并总结经验，在社区分享并获取反馈。 创建提示词库，根据主题、风格等维度建立，将成功案例和总结记录以便复用。 持续跟进前沿，关注最新更新和社区分享。 学习提示词运用： 理解提示词的作用，其为模型提供上下文和指示，影响输出质量。 学习构建技巧，明确任务目标，用简洁准确语言描述，提供背景信息和示例，使用清晰指令，明确特殊要求。 参考优秀案例，在领域社区、Github 等资源中寻找。 实践、迭代、优化，多与语言模型互动，根据输出改进提示词，尝试变体并比较分析。 活用提示工程工具，如 Anthropic 的 Constitutional AI 等。 跟上前沿研究，关注最新成果和方法论。 精心设计的提示词能充分发挥语言模型的潜力，通过多实践、学习和总结，可掌握相关技巧。

已有的大语言模型如文心一言、kimi 等通常不支持个人进行个性化训练。 大语言模型的相关知识包括： 国内大模型有通用模型如文心一言、讯飞星火等，处理自然语言；还有垂直模型，专注特定领域。 大语言模型工作原理包括训练数据、算力、模型参数，在训练数据一致情况下，模型参数越大能力越强。 Transformer 是大语言模型训练架构，具备自我注意力机制能理解上下文和文本关联。 大模型可能因错误数据导致给出错误答案，优质数据集对其很重要。 Prompt 分为 system prompt、user prompt 和 assistant prompt，写好 prompt 的法则包括清晰说明、指定角色、使用分隔符、提供样本等。 Fine tuning 是基于通用大模型，针对特定领域任务提供数据进行学习和调整，以适应特定领域的需求。 学习大型语言模型（LLM）的开发是一个系统性的过程，需要涵盖多个方面的知识和技能： 掌握深度学习和自然语言处理基础，包括机器学习、深度学习、神经网络等基础理论，以及自然语言处理基础，如词向量、序列模型、注意力机制等。 理解 Transformer 和 BERT 等模型原理，掌握相关论文。 学习 LLM 模型训练和微调，包括大规模文本语料预处理，使用预训练框架，以及微调 LLM 模型进行特定任务迁移。 掌握 LLM 模型优化和部署，包括模型压缩、蒸馏、并行等优化技术，模型评估和可解释性，以及模型服务化、在线推理、多语言支持等。 进行 LLM 工程实践和案例学习，结合行业场景，进行个性化的 LLM 训练，分析和优化具体 LLM 工程案例，研究 LLM 新模型、新方法的最新进展。 持续跟踪前沿发展动态。 机器学习是人工智能的一个子领域，深度学习是机器学习的一个子领域，大语言模型是深度学习在自然语言处理领域的应用之一，具有生成式 AI 的特点。

以下是一些可用于根据已有图片生成图片的工具及相关信息： 1. OpenAI 的图像生成端点： 允许您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。您可以使用 `n` 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。您可以探索 DALL·E 预览应用程序中的示例以获得更多提示灵感。 图像编辑端点允许您通过上传蒙版来编辑和扩展图像。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。此端点可以启用类似 DALL·E 预览应用程序中的编辑器的体验。提示示例：一个阳光充足的室内休息区，带有一个包含火烈鸟的游泳池。上传的图片和遮罩必须是小于 4MB 的正方形 PNG 图片，并且必须具有相同的尺寸。生成输出时不使用遮罩的非透明区域。 2. LayerStyle 副本中的 TextImage： 从文字生成图片以及遮罩。支持字间距行间距调整，横排竖排调整，可设置文字的随机变化，包括大小和位置的随机变化。 节点选项说明： size_as：输入图像或遮罩，将按照其尺寸生成输出图像和遮罩。此输入优先级高于下面的 width 和 height。 font_file：列出了 font 文件夹中可用的字体文件列表，选中的字体文件将被用来生成图像。 spacing：字间距，以像素为单位。 leading：行间距，以像素为单位。 horizontal_border：侧边边距。此处数值表示的是百分比，例如 50 表示起点位于两侧的正中央。如果文字是横排，是左侧边距，竖排则是右侧边距。 vertical_border：顶部边距。此处数值表示的是百分比，例如 10 表示起点位于距顶部 10%的位置。 scale：文字总体大小。文字的初始大小是根据画面尺寸和文字内容自动计算，默认以最长的行或者列适配画面宽或者高。调整此处数值将整体放大和缩小文字。此处数值表示的是百分比，例如 60 表示缩放到 60%。 variation_range：字符随机变化范围。此数值大于 0 时，字符将产生大小和位置的随机变化，数值越大，变化幅度越大。 variation_seed：随机变化的种子。固定此数值，每次产生的单个文字的变化不会改变。 layout：文字排版。有横排和竖排可选择。 width：画面的宽度。如果有 size_as 输入，此设置将被忽略。 height：画面的高度。如果有 size_as 输入，此设置将被忽略。 text_color：文字颜色。 background_color：背景颜色。 OpenAI 的图片 API 提供了三种与图片交互的方法： 根据文本提示从头开始创建图像。 根据新文本提示创建现有图像的编辑。 创建现有图像的变体。 本指南涵盖了使用这三个 API 端点的基础知识以及有用的代码示例。要查看它们的实际效果，请查看 OpenAI 的 DALL·E 预览应用程序。图片 API 处于测试阶段。在此期间，API 和模型将根据您的反馈进行改进。为确保所有用户都能轻松制作原型，默认速率限制为每分钟 50 张图像。如果您想提高速率限制，请查看这篇帮助中心文章。随着对使用和容量要求的更多了解，默认速率限制将提高。