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你有没有文生图的prompt模板

Answer

以下是一些文生图的 prompt 模板和相关指导:

  1. 定主题:明确生成图片的主题、风格和要表达的信息。
  2. 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。
  3. 选择 lora:寻找与生成内容重叠的 lora,以控制图片效果和质量。
  4. ControlNet:可控制图片中特定的图像,如人物姿态、特定文字等,属于高阶技能。
  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:用英文写需求,使用单词和短语组合,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:用英文写要避免产生的内容,同样是单词和短语组合,中间用英文半角逗号隔开。
  9. 采样算法:一般选 DPM++2M Karras,也可参考 checkpoint 详情页上模型作者推荐的采样器。
  10. 采样次数:根据采样器特征,选 DPM++2M Karras 时,采样次数在 30 - 40 之间。
  11. 尺寸:根据喜好和需求选择。

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)。

对于新手,可通过以下方式辅助写提示词:

  1. 利用功能型辅助网站,如 http://www.atoolbox.net/ ,通过选项卡快速填写关键词信息。
  2. 参考 https://ai.dawnmark.cn/ ,其每种参数有缩略图可参考,更直观选择提示词。
  3. 去 C 站(https://civitai.com/)抄作业,复制每一张图的详细参数。

在 Stable Diffusion 中,生成方式主要分为文生图和图生图两种。文生图仅通过正反向词汇描述发送指令,图生图除文字外还可给 AI 参考图模仿。采样迭代步数通常控制在 20 - 40 之间,采样方法常用的有 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更好。比例设置时,高宽比尽量在 512x512 数值附近,太大数值可能导致奇怪构图,若想要高清图可同时点选高清修复放大图像倍率。

Content generated by AI large model, please carefully verify (powered by aily)

References

Tusiart简易上手教程

定主题:你需要生成一张什么主题、什么风格、表达什么信息的图。选择基础模型Checkpoint:按照你需要的主题,找内容贴近的checkpoint。一般我喜欢用模型大佬麦橘、墨幽的系列模型,比如说麦橘写实、麦橘男团、墨幽人造人等等,效果拔群。选择lora:在你想要生成的内容基础上,寻找内容重叠的lora,帮助你控制图片效果及质量。可以多看看广场上做得好看的帖子里面,他们都在用什么lora。ControlNet:控制图片中一些特定的图像,可以用于控制人物姿态,或者是生成特定文字、艺术化二维码等等。也是高阶技能,后面再学不迟。局部重绘:下篇再教,这里不急。设置VAE:无脑选择前面提到的840000这个即可。Prompt提示词:用英文写你想要AI生成的内容,不用管语法也不要写长句,仅使用单词和短语的组合去表达你的需求。单词、短语之间用英文半角逗号隔开即可。负向提示词Negative Prompt:用英文写你想要AI避免产生的内容,也是一样不用管语法,只需单词和短语组合,中间用英文半角逗号隔开。采样算法:这玩意儿还挺复杂的,现在我一般选DPM++2M Karras比较多。当然,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,使用他们推荐的采样器会更有保障。采样次数:要根据你采样器的特征来,一般我选了DPM++2M Karras之后,采样次数在30~40之间,多了意义不大还慢,少了出图效果差。尺寸:看你喜欢,看你需求。

【SD】文生图怎么写提示词

下次作图的时候,只需要先选择你的模板,然后点击倒数第二个按钮,就能将这些标准提示词快速输入了。我们来看一下加入标准提示词后的效果,是不是好了很多。我们通常的描述逻辑是这样的: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)。通过这些详细的提示词,我们就能更精确的控制Stable Diffusion的绘图了。对于新手而言,我们还有一些功能型辅助网站来帮我们书写提示词。比如:http://www.atoolbox.net/。它可以通过选项卡的方式快速地填写关键词信息。还有:https://ai.dawnmark.cn/。它的每种参数都有缩略图可以参考,可以方便我们更加直观的选择提示词。还有一个方法就是去C站(https://civitai.com/)里面抄作业,每一张图都有详细的参数,我们可以点击下面的复制数据按钮。然后直接粘贴到正向提示词栏里,然后点击生成按钮下的第一个按键,Stable Diffusion就可以将所有的参数自动匹配了。不过,还要注意图像作者使用的大模型和LORA,不然即使参数一样,生成的图也会截然不同。我们也可以只取其中比较好的一些描述词使用,比如人物描写、背景描述、一些小元素或者是画面质感之类的。好了,我们讲到这里,大家应该已经基本了解了文生图的使用方法和逻辑了,采用正确的语法规则和思路能让我们得到更好效果的AI绘图,快练习起来吧。-END-白马与少年Stable Diffusion、Blender等学习心得分享139篇原创内容(持续更新中)公众号

【SD】文生图怎么写提示词

作者:白马少年介绍:SD实践派,出品精细教程发布时间:2023-05-01 20:00原文网址:https://mp.weixin.qq.com/s/kwNfc9NCaKJRy30wHI95UgStable Diffusion的生成方式主要分为文生图和图生图两种:文生图是仅通过正反向词汇描述来发送指令;图生图除了可以添加文字以外,还可以给AI参考图进行模仿,也就是我们常说的“垫图”。接下去就是对你想要的图形进行文本描述,文本描述上又分为两类:内容型提示词和标准化提示词。内容型提示词主要用于描述你想要的画面,我们选择anythingV5这个专门用于二次元绘画的大模型,然后输入以下提示词: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。(使用翻译软件翻译成英文)采样迭代步数是指AI绘画去噪的次数,步数越高绘画越清晰,但是绘画速度也会越慢,通常数值控制在20-40之间最好。采样方法是指AI生成图像时候的某种特定算法,我们不用全部了解,一般常用的为:Euler a;DPM++2S a Karras;DPM++2M Karras;DPM++SDE Karras;DDIM。有的模型会有指定的算法,搭配起来更好用。将比例设置为800:400,注意这里的尺寸并不是越大越好,因为模型的练图基本上都是按照512x512的框架去画,所以我们的高宽比尽量都在这个数值附近。太大的数值比如1920x1080,会使AI做出很奇怪的构图。那你就会说,我就想要很高清的图怎么办,其实Stable Diffusion也提供了图片放大的功能,我们可以同时点选这个高清修复来放大图像倍率,而高宽比我们只要记住这里主要是控制一个画面比例就可以了。

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有免费的文生图,而且效果很好的ai软件
以下为一些免费且效果较好的文生图 AI 软件及相关简易上手教程: Liblibai: 1. 定主题:明确生成图片的主题、风格和要表达的信息。 2. 选择 Checkpoint:根据主题选择贴近的,如麦橘、墨幽的系列模型。 3. 选择 lora:寻找与生成内容重叠的 lora 以控制图片效果和质量。 4. 设置 VAE:选择 840000 那一串。 5. CLIP 跳过层:设成 2。 6. 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。 7. 负向提示词 Negative Prompt:同样用英文单词和短语组合。 8. 采样方法:一般选 DPM++2M Karras,也可参考模型作者推荐的采样器。 9. 迭代步数:选 DPM++2M Karras 时,在 30 40 之间。 10. 尺寸:根据个人喜好和需求选择。 Dreamina 即梦: 1. 定主题:确定生成图片的主题、风格和信息。 2. 选择基础模型 Checkpoint:根据主题选择贴近的,如麦橘、墨幽的系列模型。 3. 选择 lora:参考广场上好看的帖子选择合适的 lora。 Tusiart: 1. 定主题:明确生成图片的主题、风格和信息。 2. 选择基础模型 Checkpoint:选择贴近主题的,如麦橘、墨幽的系列模型。 3. 选择 lora:寻找重叠内容的 lora 控制图片效果和质量。 4. ControlNet:可控制图片中特定图像,如人物姿态、特定文字、艺术化二维码等。 5. 局部重绘:后续学习。 6. 设置 VAE:选择 840000 。 7. 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。 8. 负向提示词 Negative Prompt:用英文单词和短语组合。 9. 采样算法:一般选 DPM++2M Karras,参考模型作者推荐的采样器更稳妥。 10. 采样次数:选 DPM++2M Karras 时,在 30 40 之间。 11. 尺寸:按需选择。 此外,还有一些其他的文生图工具,如: Runway:网址 https://runwayml.com/ ,有网页和 app ,方便使用。 Pika:网址 https://pika.art/ 、https://discord.gg/pika ,已收费。 PixVerse:网址 https://pixverse.ai/ ,人少不怎么排队,还有换脸功能。 GigaStudio:网址 https://studio.gigaai.cc/ ,10 个免费极光,创作者可申请免费会员,文生视频效果好。 Heygen:网址 https://www.heygen.com/ ,最近不好注册使用。 Krea:网址 https://www.krea.ai/ ,12 月 13 日免费公测。 Kaiber:网址 https://kaiber.ai/ 。 Moonvalley:网址 https://moonvalley.ai/ 。 Mootion:网址 https://discord.gg/AapmuVJqxx ,3d 人物动作转视频。 美图旗下:网址 https://www.miraclevision.com/ 。 Neverends:网址 https://neverends.life/create ,2 次免费体验,操作傻瓜。 SD:Animatediff SVD deforum 。 Morph Studio:网址 https://app.morphstudio.com/ ,还在内测。 七火山:网址 https://etna.7volcanoes.com/?ref=pidoutv.com 。
2025-02-19
文生图什么ai软件好
以下是一些较好的文生图 AI 软件: 1. DALL·E:由 OpenAI 推出,能根据输入的文本描述生成逼真的图片。 2. StableDiffusion:开源的文生图工具,可生成高质量图片,支持多种模型和算法。 3. 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欢迎,在创意设计人群中流行。 此外,还有以下文生视频的 AI 产品: 1. Pika:出色的文本生成视频 AI 工具,擅长动画制作,支持视频编辑。 2. SVD:若熟悉 Stable Diffusion,可安装此最新插件,在图片基础上直接生成视频,由 Stability AI 开源。 3. Runway:老牌 AI 视频生成工具,提供实时涂抹修改视频的功能,但收费。 4. Kaiber:视频转视频 AI,能将原视频转换成各种风格的视频。 5. Sora:由 OpenAI 开发,可生成长达 1 分钟以上的视频。 更多的文生图和文生视频工具及相关信息,您可以查看以下网站: 1. https://www.waytoagi.com/category/104 2. https://www.waytoagi.com/category/38 以上工具均适合于不同的使用场景和需求,您可以根据自己的具体情况进行选择。内容由 AI 大模型生成,请仔细甄别。
2025-02-19
有哪些免费的文生图中文软件
以下是一些免费的文生图中文软件: 1. 豆包 App 支持文生图中文文字生成。 2. Stability AI 推出的基于 Discord 的媒体生成和编辑工具可用于文生图,您可以通过以下步骤使用: 点击链接进入官方 DISCORD 服务器:https://discord.com/invite/stablediffusion 。 进入 ARTISAN 频道,任意选择一个频道。 输入/dream 会提示您没有权限,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。输入/dream 提示词,这部分和 MJ 类似,可选参数有五类,包括提示词(必填项)、负面提示词(选填项)、种子值(选填项)、长宽比(选填项)、模型选择(选填项)、张数(选填项)。完成后选择其中一张。 3. 您还可以参考以下教程: SD 做中文文字生成的教程: 找到一款喜欢的字体,写上主题例如“端午”。 打开 SD,选择文生图,输入关键词咒语。 打开 Controlnet,启用 lineart 和 canny 固定字体,如果希望有景深效果,也可以打开 depth(增加阴影和质感)。 打开高清修复,分辨率联系 1024 以上,步数:29 60 。 直接生成。这里可以举一反三,选择一些水果模型,珠宝模型,毛毡等等快来试一试吧,附免费参数。
2025-02-16
免费的中文软件 文生图
以下为免费的中文文生图软件 Stable Diffusion 的相关信息: 公司介绍: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。它完全免费开源,所有代码均在 GitHub 上公开,大家可以拷贝使用。其第一个版本训练耗资 60 万美元,资金支持来自成立于 2020 年的 Stability AI 公司,创始人兼 CEO 是 Emad Mostaque。 文生图使用: 点击链接进入官方 DISCORD 服务器:https://discord.com/invite/stablediffusion 。 进入 ARTISAN 频道,任意选择一个频道。 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。 输入/dream 提示词,这部分和 MJ 类似。 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。 教程示例: 作者: 作者 步骤: 1. 找到一款喜欢的字体,写上主题例如“端午”。 2. 打开 SD,选择文生图,输入关键词咒语。 3. 打开 Controlnet,启用 lineart 和 canny 固定字体,如果希望有景深效果,也可以打开 depth(增加阴影和质感)。 4. 打开高清修复,分辨率联系 1024 以上,步数:29 60 。 5. 直接生成就搞定啦。这里可以举一反三,选择一些水果模型,珠宝模型,毛毡等等快来试一试吧。 6. 附免费参数: Checkpoint:Chilloutmix Controlnet:lineart + canny + depth 正向咒语:watermelon,Art fonts,masterpiece,best quality,Smile,Lensoriented 反向咒语:NSFW,Cleavage,Pubic Hair,Nudity,Naked,Au naturel,Watermark,Text,censored,deformed,bad anatomy,disfigured,poorly drawn face,mutated,extra limb,ugly,poorly drawn hands,missing limb,floating limbs,disconnected limbs,disconnected head,malformed hands,long neck,mutated hands and fingers,bad hands,missing fingers,cropped,worst quality,low quality,mutation,poorly drawn,huge calf,bad hands,fused hand,missing hand,disappearing arms,disappearing thigh,disappearing calf,disappearing legs,missing fingers,fused fingers,abnormal eye proportion,Abnormal hands
2025-02-16
文生图
以下是关于文生图的详细教程: 定主题:确定您需要生成的图片的主题、风格和要表达的信息。 选择基础模型 Checkpoint:根据主题选择内容贴近的模型,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:基于生成内容寻找重叠的 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:可控制图片中特定图像,如人物姿态、特定文字、艺术化二维码等,属于高阶技能。 局部重绘:下篇再教。 设置 VAE:无脑选择 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,无需管语法,用英文半角逗号隔开。 负向提示词 Negative Prompt:用英文书写想要 AI 避免产生的内容,同样是单词和短语组合,用英文半角逗号隔开。 采样算法:一般选择 DPM++2M Karras 较多,也可参考 checkpoint 详情页中模型作者推荐的采样器。 采样次数:选择 DPM++2M Karras 时,采样次数通常在 30 40 之间。 尺寸:根据个人喜好和需求选择。 在不同的工具中,如 Tusiart 和 Liblibai,操作流程大致相同,但在一些细节上可能有所差异: Tusiart: 定主题 选择 Checkpoint 选择 lora ControlNet(高阶技能,后续学习) 局部重绘(下篇再教) 设置 VAE Prompt 提示词 负向提示词 Negative Prompt 采样算法 采样次数 尺寸 Liblibai: 定主题 选择 Checkpoint 选择 lora 设置 VAE CLIP 跳过层(设为 2) Prompt 提示词 负向提示词 Negative Prompt 采样方法 迭代步数 尺寸 生成批次(默认 1 批)
2025-02-16
怎么提问文生图
以下是关于文生图提问的相关内容: 在 Coze 中,文生图的开始和结束节点是必需的。节点参数方面,默认绘制 10881088 的方图,最大能画 17281728 的方图,最小 576567,像素区间内各种比例可任选。Ratio 是程序员常用的“枚举”操作。试用效果方面,如“1 girl”等提示词实测效果偏向网红动漫风,也支持中文提示词。但在写入现实主义时可能会遇到风控,可尝试去掉相关关键字。 对于【SD】文生图,提示词如 等。 关于提示词的其他方面,如提示词快闪答疑中,未涉及太多与文生图直接相关的内容。
2025-02-13
口播文案 Prompt
以下是关于口播文案 Prompt 的相关内容: 一、景淮:漫画趣味高中大学时期对比图 GPTs 实战 在这个示例中,先将相关示例喂给 GPT,观察其生成文案的效果。提示词为上述高中和大学区别的口播搞笑视频,重点突出不同时期的生活状态和鲜明反差。输入关键词“下雨了”后,生成了以下口播文案: 1. 高中:下雨了,天哪,怎么办,我的数学书会湿!大学:下雨了,哦,正好,再睡一会儿。 2. 高中:下雨了,得快跑,别迟到了!大学:下雨了,那今天就不去了,网课见。 3. 高中:下雨了,我的鞋子!得小心踩!大学:下雨了,穿拖鞋去了,方便。 4. 高中:下雨了,雨衣雨伞全副武装!大学:下雨了,抓个文件夹顶顶就行。 5. 高中:下雨了,课间不能出去玩了。大学:下雨了,正好和室友打个牌。 6. 高中:下雨了,哦不,体育课怎么办?大学:下雨了,哈,今天体育课取消了! 7. 高中:下雨了,我的作业别淋湿了!大学:下雨了,电脑在宿舍,作业得推迟了。 8. 高中:下雨了,赶紧找地方躲雨。大学:下雨了,雨中漫步也挺浪漫的。 9. 高中:下雨了,不会影响放学吧?大学:下雨了,嘿,这是不是个不去自习的理由? 10. 高中:下雨了,我的头发!大学:下雨了,谁还没个糟糕的头发日呢。 二、歌词提示词 1. 柔和的原声乐器引子:指在歌曲开头使用柔和的原声乐器(如原声吉他或钢琴)演奏的部分。作用是设置温暖、亲密的氛围,引导听众进入歌曲。适用于民谣、流行音乐、乡村音乐等风格,编曲技巧是使用原声吉他或钢琴演奏柔和的旋律或和声,创造出温暖和亲密的开场效果。 2. 富有灵魂感的:充满情感和灵魂的表现,通常具有深情的旋律和强烈的情感表达。作用是增强音乐的情感深度和感染力,适用于灵魂乐、R&B、流行音乐等风格,编曲技巧是使用深情的旋律、柔和的和声和强烈的情感表达。 3. 富有灵魂感的桥段:在歌曲中间部分或过渡部分,充满情感和灵魂的旋律或和声。作用是增强音乐的情感深度和结构变化,适用于灵魂乐、R&B、流行音乐等风格,编曲技巧是在歌曲的过渡部分设计一个深情且富有灵魂感的桥段。 4. 口语:在歌曲或音乐中使用普通说话的方式进行表演,而不是唱歌。作用是增加音乐的叙述性和亲密感,强调歌词的内容和表达,适用于说唱、独立音乐、实验音乐等风格,编曲技巧是在适当的段落使用口语表演。 三、Prompt 的专场教程 基础篇 1. Prompt 是一段指令,用于指挥 AI 生成所需内容,每个单独的提示词叫 tag(关键词)。 2. 支持的语言为英语(不用担心英语不好的问题,),另外 emoji 也可以用。 3. 语法规则: 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。 改变 tag 权重:tag 顺序越靠前对于 SD 来说权重越大,可通过“括号,权重就重 1.1 倍,每加一层括号就反向减弱 1.1 倍)两种方式设置。 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。
2025-02-18
有什么提升 RAG 知识库问答的好的 prompt
以下是一些提升 RAG 知识库问答的好的 prompt 相关内容: RAG 在 Natural Questions、WebQuestions 和 CuratedTrec 等基准测试中表现出色,在使用 MSMARCO 和 Jeopardy 问题进行测试时,生成的答案更符合事实、具体且多样,FEVER 事实验证使用 RAG 后也有更好结果,说明 RAG 是可行方案,能增强知识密集型任务中语言模型的输出,基于检索器的方法常与 ChatGPT 等流行 LLM 结合提高能力和事实一致性,可在 LangChain 文档中找到相关例子。 RAG 能显著提高大模型在处理私域知识或垂直领域问答时的效果。其流程包括:上传文档(支持多种格式,会转换为 Markdown 格式)、文本切割、文本向量化(存入向量数据库)、问句向量化、语义检索匹配(匹配出与问句向量最相似的 top k 个)、提交 Prompt 至 LLM、生成回答返回给用户。RAG 研究范式分为基础 RAG、高级 RAG 和模块化 RAG。 高级 RAG 特点:支持多模态数据处理,增强对话性,具备自适应检索策略,能进行知识融合,扩展了基础 RAG 功能,解决复杂任务局限,在广泛应用中表现出色,推动自然语言处理和人工智能发展。 模块化 RAG 侧重于提供更高定制性和灵活性,将系统拆分成多个独立模块或组件,每个组件负责特定功能,便于根据不同需求灵活组合和定制。
2025-02-18
prompt的应用
以下是关于 prompt 应用的全面介绍: 一、什么是 prompt 1. 提示是您给模型(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?” 2. 在 AI 视频生成中,prompt 是直接描述或引导视频生成的文本或指令。类似给 AI 的提示,包含主体、运动、风格等信息,用户借此控制和指导生成内容。它在 AI 视频生成中作用十分重要,是表达需求的方式,影响视频内容和质量。如果上述过于抽象,您可以理解 Prompt 为:将您输入的文字变成对应的画面和运动形式。 3. 简单来说,prompt 是一套您和大模型交互的语言模板。通过这个模板,您可以输出对于大模型响应的指令,用于指定大模型应该具体做什么、完成什么任务、如何处理具体的任务,并最终输出您期望的结果。大模型的本质是一个基于语言的概率模型,若直接问大模型而不提供 prompt,相当于大模型随机给出答案。有了 prompt,相当于给了一个模板,包括对于模型的要求、输入和输出的限制,大模型在这个限制之下,去得到概率最大的答案。 二、prompt 在不同场景的应用 在即梦 AI 视频生成中,要想获得最佳的视频质量,需要写好 prompt。在图片生视频和文本生视频中,都有 prompt 的输入位置。
2025-02-18
12个精选prompt框架
以下是 12 个精选的 prompt 框架: 1. ICIO 框架: 指令:执行的具体任务。 背景信息:提供执行任务的背景信息、上下文内容,让大模型更好地回答。 输入信息:大模型需要用到的一些信息。 输出信息:明确输出的具体信息的要求,比如字数、风格、格式。 2. BROKE 框架:通过 GPT 的设计提示,来提升整体反馈的效率。 背景:提供足够背景信息,让大模型可以理解问题的上下文。 角色设定:特定的角色,让 GPT 根据特定的角色能力的特点来形成响应。 目标:明确任务的目标,让大模型知道您想让它做什么。 结果定义:明确可以衡量的结果,让大模型清楚自己做的情况。 调整:根据具体的情况,来调整具体的结果。 3. CRISPIE 框架: 能力和角色:您期望大模型扮演的角色洞察,提供幕后洞察力、背景信息和上下文。 声明:简洁明了地说明希望完成的任务。 个性:回应的风格、个性或者方式。 实验:提供多个回答的示例。 4. 课件中的 Prompt 之术“三板斧”: 分配角色。 给出示例(fewshots)。 思维链(ChainofThought)。
2025-02-17
prompt
以下是关于 prompt 的相关知识: 1. 提示简介: 提示是您给 Claude 的文本,用于引发相关输出,通常以问题或指示的形式出现。例如,“User:Why is the sky blue? 为什么天空是蓝色的?”,Claude 回答的文本被称为“响应”,有时也被称为“输出”或“完成”。 2. 改变区域+混音: 选择的大小会影响结果。更大的选择为中途机器人提供更多上下文信息,能改善新添加内容的扩展和上下文,但选择太多可能导致新生成的元素混合或替换原始图像的部分。 提示应集中于您希望在所选区域中发生的事情,较短且聚焦的提示通常更有效,不应是对话式的。 分步进行,如果要更改图像的多个部分,一次只处理一个部分。 技术细节:使用 Vary+Remix 模式生成的作业遵循 chaos、fast、iw、no、stylize、relax、style、version、video、weird 等参数。 3. 提示的类型: 基本提示:可以是简单的单词、短语或表情符号。中途机器人最适合用简单、简短的句子来描述您想看到的内容,避免长长的请求列表。 高级提示:可以包括一个或多个图像 URL、多个文本短语以及一个或多个参数。图像 URL 始终出现在提示的前面,精心编写的提示有助于生成令人惊叹的图像。
2025-02-17
给我提供一份标准的 DeepSeek R1大模型的 prompt 提示词模板
以下是一份关于 DeepSeek R1 大模型的 prompt 提示词模板: 一、核心原理认知 1. AI 特性定位 多模态理解:支持文本/代码/数学公式混合输入 动态上下文:对话式连续记忆(约 4K tokens 上下文窗口,换算成汉字是 8000 字左右) 任务适应性:可切换创意生成/逻辑推理/数据分析模式 2. 系统响应机制 采用意图识别+内容生成双通道 自动检测 prompt 中的:任务类型/输出格式/知识范围 反馈敏感度:对位置权重(开头/结尾)、符号强调敏感 二、基础指令框架 1. 四要素模板 2. 格式控制语法 强制结构:使用```包裹格式要求 占位符标记:用{{}}标注需填充内容 优先级符号:>表示关键要求,!表示禁止项 三、进阶控制技巧 1. 思维链引导 分步标记法:请逐步思考:1.问题分析→2.方案设计→3.风险评估 苏格拉底式追问:在得出最终结论前,请先列举三个可能存在的认知偏差 2. 知识库调用 领域限定指令:基于 2023 版中国药典,说明头孢类药物的配伍禁忌 文献引用模式:以 Nature 2022 年发表的论文为参考,解释 CRISPRCas9 最新突破 3. 多模态输出 此外,还有关于创建 DeepSeek 联网版工作流的相关内容: 1. 创建工作流 创建一个对话流,命名为 r1_with_net 开始节点,直接使用默认的 大模型分析关键词设置 模型:豆包通用模型lite 输入:直接使用开始节点的 USER_INPUT 作为大模型的输入 系统提示词:你是关键词提炼专家 用户提示词:根据用户输入`{{input}}`提炼出用户问题的关键词用于相关内容的搜索 bingWebSearch搜索 插件:BingWebSearch 参数:使用上一个节点,大模型分析输出的关键词作为 query 的参数 结果:data 下的 webPages 是网页搜索结果,将在下一个节点使用 大模型R1 参考搜索结果回答 这里需要在输入区域开启“对话历史” 模型:韦恩 AI 专用 DeepSeek 输入:搜索结果,选择搜索节点 data 下的 webPages;选择开始节点的 USER_INPUT;开启对话历史,设置 10 轮,默认不开启对话历史,开启后默认是 3 轮 系统提示词:这里不需要输入 用户提示词: 结束节点设置 输出变量选择大模型R1 参考搜索结果回答的输出 回答内容里直接输出:{{output}} 测试并发布工作流 输入你的测试问题,测试完成后,直接发布工作流 关于 HiDeepSeek 的相关内容: 1. 效果对比 用 Coze 做了个小测试,大家可以对比看看 2. 如何使用? Step1:搜索 www.deepseek.com,点击“开始对话” Step2:将装有提示词的代码发给 Deepseek Step3:认真阅读开场白之后,正式开始对话 3. 设计思路 将 Agent 封装成 Prompt,将 Prompt 储存在文件,保证最低成本的人人可用的同时,减轻自己的调试负担 通过提示词文件,让 DeepSeek 实现:同时使用联网功能和深度思考功能 在模型默认能力的基础上优化输出质量,并通过思考减轻 AI 味,增加可读性 照猫画虎参考大模型的 temperature 设计了阈值系统,但是可能形式大于实质,之后根据反馈可能会修改 用 XML 来进行更为规范的设定,而不是用 Lisp(对我来说有难度)和 Markdown(运行下来似乎不是很稳定) 4. 完整提示词 v 1.3 5. 特别鸣谢 李继刚:【思考的七把武器】在前期为我提供了很多思考方向 Thinking Claude:这个项目是我现在最喜欢使用的 Claude 提示词,也是我设计 HiDeepSeek 的灵感来源 Claude 3.5 Sonnet:最得力的助手
2025-02-16
ai用我给的模板写ppt
以下是关于使用 AI 工具生成 PPT 的相关内容: 使用 Process ON 生成 PPT 的步骤: 1. 网址:https://www.processon.com/ 2. 输入大纲和要点: 确定操作方式,目前该工具提供两种方式: 导入大纲和要点: 手动复制,相对较耗时间。 导入方式: 复制最终大纲的内容到本地的 txt 文件后,将后缀改为.md。若看不见后缀,可自行搜索开启后缀。 打开 Xmind 软件,将 md 文件导入 Xmind 文件中。 在 Process ON 导入 Xmind 文件。 以导入方式新建思维导图,选择准备好的 Xmind 文件,导入成功。 输入主题自动生成大纲和要求:新增思维导图,输入主题,点击 AI 帮我创作,生成结束。 3. 选择模版并生成 PPT:点击下载,选择导入格式为 PPT 文件,选择模版,再点击下载。若喜欢用 Process ON 且没有会员,可在某宝买个一天会员。 关于 AI 写作的相关内容: 按照某些模板写作可能导致模型表达奇怪,ChatGPT 诞生之初自带奇怪文风,包括概括性描述、缺乏侧面描写、生硬叙述、死板结构和过度道德正确等。部分非 OpenAI 的模型也有类似特殊文风。评价标准之一是“是否有过度的道德说教与正面描述趋势”,过度的正面道德说教让人厌烦,不符合人类的生活和阅读需求。 AI 编程相关: AI 编程不是传统编程,是 AI 时代的“新 PPT”技能。PPT 是实用的发明,经过简单培训和使用模板就能制作。与传统编程相比,AI 编程降低了入门门槛,不需要记忆大量语法规则和深入理解复杂算法,只需掌握基本概念就能在 AI 协助下完成任务。更重要的是,AI 编程重新定义了“编程能力”,真正的编程能力是如何与 AI 协作,将人类创意和 AI 计算能力结合创造更强大和创新的解决方案。
2025-02-11
如果让提示词变成模板, 每次输入需要的参数就好。
要将提示词变成模板,每次输入需要的参数即可。以下是一些相关的方法和要点: 在 Stable Diffusion 中,下次作图时先选择模板,点击倒数第二个按钮可快速输入标准提示词。描述逻辑通常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(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。新手可借助功能型辅助网站书写提示词,如 http://www.atoolbox.net/ (通过选项卡快速填写关键词信息)、https://ai.dawnmark.cn/ (每种参数有缩略图参考),还可去 C 站(https://civitai.com/)抄作业,复制每张图的详细参数粘贴到正向提示词栏,注意图像作者使用的大模型和 LORA,也可选取部分好的描述词使用。 简单的提示词模板最终目标是把需求说清楚,如 GPTs 提示词模板:Act like a 输入最终结果),并给出了示例。 提示词母体系列(2)中,在掌握人物设计整体框架后编写提示词,可借鉴替换方式替换模板。模板构成包括:先看约束部分,规则放顶部加强约束,底部也有相应约束,整个约束包裹具体提示词以提示模型专注性;模板结构有基本信息(姓名、性别、年龄、职业)、外貌特征、背景和经历、性格和价值观、爱好特长和语言风格、人际关系和社交活动、未来规划和目标。
2025-01-28
什么AI工具可以把直接WORD的内容直接放到PPT模板里
以下是一些可以将 WORD 内容直接放到 PPT 模板里的 AI 工具: 1. Gamma:在线 PPT 制作网站,通过输入文本和想法提示快速生成幻灯片,支持嵌入多媒体格式。网址:https://gamma.app/ 2. 美图 AI PPT:由美图秀秀团队推出,输入简单文本描述生成专业 PPT 设计,有丰富模板库和设计元素。网址:https://www.xdesign.com/ppt/ 3. Mindshow:AI 驱动的 PPT 辅助工具,提供智能设计功能,如自动布局、图像选择和文本优化等。网址:https://www.mindshow.fun/ 4. 讯飞智文:科大讯飞推出的 AI 辅助文档编辑工具,利用语音识别和自然语言处理技术,提供智能文本生成、语音输入、文档格式化等功能。网址:https://zhiwen.xfyun.cn/ 5. 爱设计 6. 闪击 7. Process ON 8. WPS AI
2025-01-08
我想问 有没有可以帮忙写 flux 或者其他图像模型 prompt 的 system prompt 模板
以下是为您整理的相关内容: 关于 FLUX 模型的安装部署: 模型选择:FLUX.1 有 dev、dev fp8、schnell 等版本,建议选择 dev 版本,显卡较好可用 fp16,显卡不够选 fp8。模型下载后放入 ComfyUI/models/unet/文件夹中。若爆显存,可在“UNET 加载器”节点中将 weight_dtype 设置为 fp8,降低显存使用量,但可能稍降质量。 clip:t5xxl_fp16.safetensors 和 clip_l.safetensors 放在 ComfyUI/models/clip/文件夹里,也可用 t5xxl_fp8_e4m3fn.safetensors 降低内存使用率,超过 32GB 内存建议用 fp16。 Vae:下载后放入 ComfyUI/models/vae 文件夹。 关于训练 Midjourney 的 prompt: 训练问题:强大的 DMs 通常消耗数百个 GPU 天,推理由于顺序评估而成本高昂。在有限的计算资源上应用 DMs 于强大的预训练自动编码器的潜在空间中训练,可在不影响质量和灵活性的情况下实现复杂度降低和细节保留的最佳点,显著提高视觉保真度。引入交叉注意力层到模型架构使扩散模型成为强大灵活的生成器,支持文本和边界框等一般条件输入,实现高分辨率卷积合成。 版本:Midjourney 定期发布新模型版本以提高效率、连贯性和质量。最新模型为默认,也可通过version 或v 参数或/settings 命令选择其他版本。V5 模型于 2023 年 3 月 15 日发布,具有更广泛的风格范围、更高的图像质量、更详细的图像等优点。 关于 ComfyUI 图片提示词反推提示词生成: 在 ComfyUI 里使用 MiniCPM 做图片提示词反推与文本提示词生成,可和 flux 模型配合生成图片,建议使用量化版本的模型(int4 结尾)节省显存。 安装方法:进入 ComfyUI 自定义节点目录,克隆相关仓库,重启 ComfyUI。 模型下载:网盘 https://pan.quark.cn/s/00b3b6fcd6ca ,下载后放入 ComfyUI 的 models 文件夹下 MiniCPM 文件夹中,没有就新建一个。
2025-01-02
撰写一篇汽车领域人工智能自动驾驶应用系统方案,参照以下要求:(1) 选题应为课程相关的技术或者原理的应用。 (2) 重点撰写第2部分技术与服务,必须要使用到课程中所学到或者相关技术。 (3) 第6部分财务分析可根据情况适当缩减。 (4) 整体架构可以根据选题进行调整,可适当增加章节或者删减。 (5) 字体大小、标题等必须和模板相同。篇幅20页以上,不少于10000字,小四,宋体。 以下为一篇样稿,可参考其框架撰写 城市智能停车服务系统建设方案 目 录 1 项目背景 1 1.1 项目背景
以下是为您撰写的汽车领域人工智能自动驾驶应用系统方案的部分内容,您可以根据实际需求进行进一步的完善和补充: 一、项目背景 人工智能在汽车行业的应用已经十分广泛,正在深刻改变汽车的各个方面。自动驾驶技术利用 AI 进行图像识别、传感器数据分析和决策制定,使汽车能够自主导航和驾驶,如特斯拉、Waymo 和 Cruise 等公司都在积极开发和测试自动驾驶汽车。车辆安全系统中,AI 用于增强自动紧急制动、车道保持辅助和盲点检测等功能,通过分析摄像头和传感器数据预防事故。个性化用户体验方面,AI 可根据驾驶员偏好调整车辆设置,包括座椅位置、音乐选择和导航系统。预测性维护通过分析车辆实时数据,预测潜在故障和维护需求,提高车辆可靠性和效率。在汽车制造中,AI 用于自动化生产线,优化生产流程和质量控制。汽车销售和市场分析中,AI 帮助分析市场趋势、消费者行为和销售数据,优化营销策略和产品定价。电动化和能源管理方面,AI 在电动汽车的电池管理和充电策略中发挥作用,提高能源效率和延长电池寿命。共享出行服务借助 AI 优化路线规划、车辆调度和定价策略,提升服务效率和用户满意度。语音助手和车载娱乐由 AI 驱动,允许驾驶员通过语音控制车辆功能、获取信息和娱乐内容。车辆远程监控和诊断利用 AI 系统远程监控车辆状态,提供实时诊断和支持。 二、技术与服务 1. 自动驾驶技术 传感器融合:采用多种传感器,如激光雷达、摄像头、毫米波雷达等,收集车辆周围环境信息。利用 AI 算法对这些多源数据进行融合和分析,提高环境感知的准确性和可靠性。 深度学习决策:基于深度神经网络,训练车辆的决策模型。通过大量的真实驾驶数据,让模型学习如何在各种复杂场景下做出最优的驾驶决策,如加速、减速、转向等。 模拟训练:利用虚拟仿真环境进行大规模的自动驾驶训练。在模拟环境中,可以快速生成各种复杂和罕见的交通场景,加速模型的训练和优化。 2. 车辆安全系统 实时监测与预警:利用 AI 实时分析来自车辆传感器的数据,如车速、加速度、转向角度等,以及外部环境信息,如道路状况、天气条件等。当检测到潜在的危险情况时,及时向驾驶员发出预警。 自动紧急制动:基于 AI 的图像识别和距离检测技术,当判断车辆即将与前方障碍物发生碰撞且驾驶员未采取制动措施时,自动启动紧急制动系统,降低事故风险。 3. 个性化用户体验 偏好学习:通过收集驾驶员的日常操作数据,如座椅调整习惯、音乐播放喜好、常用导航路线等,利用机器学习算法分析和学习驾驶员的偏好模式。 智能推荐:根据学习到的偏好,为驾驶员提供个性化的推荐,如座椅自动调整、音乐推荐、导航路线规划等。 4. 预测性维护 数据采集与分析:安装各类传感器收集车辆的运行数据,如发动机转速、油温、轮胎压力等。利用 AI 算法对这些数据进行分析,挖掘潜在的故障模式和趋势。 故障预测模型:建立基于机器学习的故障预测模型,提前预测可能出现的故障,并及时通知驾驶员和维修人员,安排预防性维护。 5. 生产自动化 质量检测:利用机器视觉技术和 AI 算法,对生产线上的汽车零部件进行自动检测,识别缺陷和瑕疵,提高产品质量。 生产流程优化:通过分析生产数据,如设备运行状态、生产节拍等,利用 AI 优化生产流程,提高生产效率,降低生产成本。 三、财务分析(可根据情况适当缩减) 1. 初始投资 技术研发费用:包括自动驾驶算法开发、硬件设备采购、测试场地建设等方面的费用。 车辆改装和设备安装成本:为实现自动驾驶功能,对车辆进行改装和安装相关传感器、计算设备等的成本。 2. 运营成本 数据采集和处理费用:持续收集车辆运行数据和环境数据,并进行处理和分析的费用。 维护和升级成本:对自动驾驶系统进行定期维护、软件升级和硬件更换的费用。 3. 收益来源 车辆销售增值:配备自动驾驶和智能功能的汽车可以提高售价,增加销售收入。 服务订阅费用:为用户提供个性化服务、远程监控和诊断等服务的订阅收费。 4. 盈利预测 根据市场需求、成本控制和收益增长情况,进行短期和长期的盈利预测。 以上内容仅供参考,您可以根据具体的项目需求和实际情况进一步完善和细化各个部分。
2024-12-27
有没有把视频截取成图片的或者剪辑的AI工具
以下是一些可以将视频截取成图片或进行剪辑的 AI 工具: 1. Clipfly :可用于视频编辑与合成。 2. VEED.IO :能帮助进行视频编辑。 3. MMVid :这是一个集成的视频理解系统,能处理和理解长视频内容并进行问答,可应用于快速的视频剪辑等场景。 4. 可灵 AI :例如通过其图生视频功能进行相关操作。 此外,在进行视频剪辑时,还可以使用剪映等工具,具体步骤如下: 1. 在右上方点击抠像按钮。 2. 鼠标选中要处理的素材。 3. 把带绿幕的素材先放入下面主视频轨道。 4. 导入需要的素材,将扣好的绿幕和下方黑色咖啡的素材合成一个片段,最后点击新建的复合片段,调整对应的参数。 需要注意的是,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。
2025-02-19
ai生成短视频,有没有免费的工具
以下是一些免费生成短视频的工具: 1. Project Odyssey:这是全球最大的生成式 AI 视频竞赛之一,提供超过 30 种工具的免费额度,累计超过 75 万美元。 2. ChatGPT + 剪映:ChatGPT 可以生成视频小说脚本,剪映则可以根据脚本自动分析并生成对应的素材和文本框架。 3. PixVerse AI:在线 AI 视频生成工具,支持将多模态输入转化为视频,且免费无限生成。 4. Pictory:AI 视频生成器,允许用户提供文本描述来生成相应的视频内容。 5. VEED.IO:提供了 AI 图像生成器和 AI 脚本生成器,帮助用户从图像制作视频,并规划内容。 6. 艺映 AI:专注于人工智能视频领域,提供文生视频、图生视频、视频转漫等服务,用户可以根据文本脚本生成视频。 这些工具各有特点,适用于不同的应用场景和需求,能够帮助您快速生成吸引人的视频内容。但请注意,内容由 AI 大模型生成,请仔细甄别。
2025-02-18
有没有lora怎么使用的教程
以下是关于 Lora 使用的教程: 1. 港风胶片 Lora 模型使用方法: 方法 1:利用上一期活动图片反推工作流,使用唯美港风图片进行反推提示词,在大模型后接一个墨悠_胶片 Lora。上一期活动链接:。胶片 Lora 链接:https://www.liblib.art/modelinfo/e16a07d8be544e82b1cd14c37e217119?from=personal_page 方法 2:利用抱脸的 joycaption 图片反推提示词,然后在哩布上跑 flux 文生图工作流。 joycaption 链接(需要魔法):https://huggingface.co/spaces/fancyfeast/joycaptionprealpha 文生图工作流: 在哩布上跑文生图:https://www.liblib.art/modelinfo/e16a07d8be544e82b1cd14c37e217119?from=personal_page 2. Comfyui SDXLLightning 中 Lora 的使用: SDXLLightning 是字节跳动推出的高速文本生成图像模型,包含完整的 UNet 和 LoRA 检查点。用户可以使用 Diffusers 和 ComfyUI 等框架进行配置。模型地址:https://huggingface.co/ByteDance/SDXLLightning/tree/main 。 实际使用时,拿 Lora 的使用来做介绍,使用方法和平常的 Lora 用法一样,但需要注意 CFG 值需要调小,一般设置为 1,另外步数设置根据使用的 Lora 步数为准。 3. Stable Diffusion 中 Lora 的使用: 当想要生成多张同一张脸的照片时,需要用到 Lora 模型。Lora 可以固定照片的特征,如人物特征、动作特征、照片风格。 点击“生成”下面的第三个按钮,弹出新的选项框,找到 Lora,就会出现下载保存到电脑的 Lora 模型。 点击要用的 Lora,会自动添加到关键词的文本框里面。Lora 可以叠加使用,但建议新手不要使用太多 Lora,每个 Lora 后面的数字用于调整权重,一般只会降低权重。 选择 Lora 时,要根据最开始想要生成的照片类型来选择,比如想生成真人模特,对应的 Lora 也要选用真人模特。
2025-02-17
有没有形容在ai应用中 数据很重要的图
在 AI 应用中,数据具有极其重要的地位,主要体现在以下几个方面: 1. 训练过程:计算机通过数据进行自我学习,每一层节点代表的含义由数据决定,数据的质量和偏差会直接影响 AI 学习结果。 2. 模型效果:高质量的数据如同精炼后的汽油,能极大提升模型效果。而国内中文互联网数据质量相对较低,获取高质量数据困难,存在“垃圾进,垃圾出”的问题。 3. 企业应用:企业应确保数据的多样性与真实性,进行数据审查和多源验证,避免历史偏见被放大。很多企业虽认识到数据重要,但数据梳理是漫长枯燥的过程。 4. 避免陷阱:要警惕数据陷阱和新的信息茧房,避免因数据问题导致决策失误。
2025-02-17
我现在想根据我的博士论文,想出一个国家社科基金的选题。但是我的博士论文感觉核心不是特别突出,我希望找到一个AI助手,让AI帮我读论文的PDF格式然后总结出一个最合适的选题,有没有推荐的AI工具?
以下是一些关于利用 AI 辅助完成您需求的建议: 1. 先拆解您的博士论文工作流程,搞清楚每个步骤的输入输出和相互关系。 2. 思考论文中的哪些环节可以引入 AI 工具来提效,一切要从业务逻辑出发,AI 是锦上添花,不能本末倒置。 3. 搭建选题库,明确论文的定位(可用 AI 辅助分析),找相关的对标论文和优秀研究。 4. 在写作环节,可用 AI 辅助拆解对标论文,提炼写作技巧,然后根据借鉴的技巧结合自身特色列出写作大纲,并使用 AI 优化大纲、查找资料、润色文章,但核心内容要自己完成,不能过度依赖 AI。 5. 起标题与配图方面,用 AI 辅助批量生成标题,再自己修改优化,评估标题是否足够吸引眼球,让 AI 分析论文提供配图建议,去免费图库搜索配图。 6. 养成习惯与总结,做每件事前都思考 AI 能提供什么帮助,把整套流程实践几次,形成肌肉记忆,不断打磨完善属于自己的 AI 辅助流程,同时警惕过度依赖,AI 只是辅助,核心能力要靠自己。 目前常见的可用于辅助您的 AI 工具如 ChatGPT 等,但具体的选择还需根据您的实际需求和使用体验来决定。
2025-02-16
你是一名电商专家,有没有哪个AI大模型或者智能体可以完成以下功能:输入材质图片,得到经过设计后的成品衣服
目前尚未有成熟的 AI 大模型或智能体能够直接实现输入材质图片就得到经过设计后的成品衣服的功能。但在 AI 领域的不断发展中,可能会有相关的技术和模型在未来出现。
2025-02-16