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图像的提示词

Answer

以下是关于图像提示词的相关内容:

艺术字生成方面:

  • 模型选择图片 2.1,输入提示词(可参考案例提示词)。
    • 案例提示词如: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。

“城市狂想”图片制作方面:

  • 为大家提供了猫叔之前写的一段提示词的 prompt,生成了三条 prompt:
    • 远景,三分法构图,俯视视角,数字绘画,云雾缭绕的山谷,群山连绵起伏,山谷间云雾缭绕,阳光透过云层洒在山间,形成光与影的对比,模拟观众的视线逐渐接近这片土地,新印象派风格特征,使用数字画笔和渐变工具--ar 16:9--v 6.1。
    • 远景,中心对称构图,俯视视角,摄影风格,云雾中的山谷,山峦在云雾中若隐若现,山谷中隐约可见的河流蜿蜒流淌,云雾的流动感和山的静态形成对比,现实主义风格特征,使用长焦镜头和景深控制技术--ar 3:2--v 6.1。
    • 远景,对角线构图,俯视视角,水墨画风格,云雾缭绕的山谷,山峦线条流畅,云雾以墨色深浅表现,山谷中的云雾仿佛在流动,给人以动态的视觉感受,中国山水画风格特征,使用毛笔和水墨渲染技术--ar 2:3--v 6.1。
    • 为大家直接生成了 1 组共 12 段提示词,可直接使用。使用时注意,以下提示词可在悠船和 MJ 中使用,其他平台工具请复制后删除包含“--”以后的部分。

星流一站式 AI 设计工具方面:

  • 在 prompt 输入框中可输入提示词、使用图生图功能辅助创作。
    • 提示词用于描绘画面,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),支持中英文输入。
    • 写好提示词的方法:
      • 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,提示词内容要准确,包含人物主体、风格、场景特点、环境光照、画面构图、画质等,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)。
Content generated by AI large model, please carefully verify (powered by aily)

References

艺术字生成

模型选择图片2.1,输入提示词(可以直接参考案例提示词)。案例参考提示词: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,唯美中国风提示词:巨大的春联,金色的书法字体,线条流畅,艺术美感,“万事如意”提示词: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,背景是水墨画提示词: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,背景是蓝天原文链接https://mp.weixin.qq.com/s/jTMFYKxsN8dYNZu3VHKBnA

“城市狂想”直接上手操作的教程

这里我们依旧很傻瓜的为大家提供了猫叔之前写的一段提示词的prompt我们来看一下对应的效果,我们拿出刚才输出分镜内容中的第一镜的内容生成了三条prompt1.远景,三分法构图,俯视视角,数字绘画,云雾缭绕的山谷,群山连绵起伏,山谷间云雾缭绕,阳光透过云层洒在山间,形成光与影的对比,模拟观众的视线逐渐接近这片土地,新印象派风格特征,使用数字画笔和渐变工具--ar 16:9--v 6.12.远景,中心对称构图,俯视视角,摄影风格,云雾中的山谷,山峦在云雾中若隐若现,山谷中隐约可见的河流蜿蜒流淌,云雾的流动感和山的静态形成对比,现实主义风格特征,使用长焦镜头和景深控制技术--ar 3:2--v 6.13.远景,对角线构图,俯视视角,水墨画风格,云雾缭绕的山谷,山峦线条流畅,云雾以墨色深浅表现,山谷中的云雾仿佛在流动,给人以动态的视觉感受,中国山水画风格特征,使用毛笔和水墨渲染技术--ar 2:3--v 6.1当然考虑到大家生成过程拿捏不住好坏所以我这里给大家直接生成了1组一共12段提示词大家可以直接进行使用。这里需要注意一点,下面的提示词可以直接在悠船和MJ中使用,如果其他平台的工具请复制后删除包含--以后的部分好了我们拿到了提示词就进入我们对应的AI绘画工具的界面中,大家可以选择自己喜欢的AI绘画工具1.这里以悠船为例,进入悠船页面点击开始想象按钮,将我们刚才生成的提示词粘贴在下面

星流一站式 AI 设计工具

prompt输入框中你可以输入提示词、使用图生图功能辅助创作。[heading4]提示词[content]1.什么是提示词?1.1.内容1.1.1.提示词用于你想描绘的画面。1.2.输入语言1.2.1.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(一个长头发的金发女孩),基础模型1.5使用单个词组(女孩、金发、长头发),1.2.2.支持中英文输入。1.3.提示词优化1.3.1.启用提示词优化后,帮你扩展提示词,更生动的描述画面内容。2.如何写好提示词?2.1.预设词组2.1.1.小白用户可以点击提示词上方官方预设词组,进行生图2.1.提示词内容准确2.1.1.包含人物主体、风格、场景特点、环境光照、画面构图、画质,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。2.2.调整负面提示词2.2.1.点击提示框下方的齿轮按钮,弹出负面提示词框2.2.2.负面提示词可以帮助AI理解我们不想生成的内容,比如:不好的质量、低像素、模糊、水印2.3.利用“加权重”功能,让AI明白重点内容2.3.1.可在功能框增加提示词,并进行加权重调节,权重数值越大,更优先。2.3.1.对已有的提示词权重进行编辑2.4.辅助功能2.4.1.翻译功能:一键将提示词翻译成英文2.4.2.删除所有提示词:清空提示词框2.4.3.会员加速:加速图像生图速度,提升效率

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多模态大模型与图像、视频生成相关知识如下: 多模态大模型的架构和原理:基于大圆模型,能识别页面组件结构和位置绝对值信息,并与组件、文本映射。由解码器、backbone、Generator 等部件组成,左侧多模态理解,右侧生成输出。 Stable Diffusion 模型原理:是生成模型,通过加噪和去噪实现图像的正向扩散和反向还原,解决潜在空间模型中的速度问题。其应用场景包括带货商品图生成、模特服装展示、海报生成、装修设计等。 吉梦 AI 和吐司平台的使用体验:吉梦 AI 提供 AI 视频生成等能力,通过简单提示词生成图像,对数字体有专项场景训练;吐司是类似的在线生成平台,具备多种 AI 能力,有模型、在线训练、上传模型工作流等功能,可通过输入提示词生成图片。 模型训练:训练模型需要大量图像数据和标签化处理。 AI 视频生成原理:主要基于 Sara 的整体架构,采用 diffusion Transformer 架构,以扩散模型通过随机造点、加噪和去噪得到连续图像帧,输入视频可看成若干帧图片,经处理后生成视频。 模态生成器 MG_X 一般用于生成不同的模态来输出。当前的工作一般使用现成的扩大模型(Latent diffusion model),例如 Stable Diffusion 用于图像生成,Zeroscope 用于视频生成,AudioLDM2 用于音频生成。 多模态模型的技术架构:如果模型既支持 3D 生成,又支持视频生成,就可以实现图文编辑以及具有强一致性的视频生成。Open AI 可能会尝试把图片、视频、3D 变为一个自然空间。Transformer 架构的多模态模型给机器提供了像人类一样与世界互动的新机会,杨立昆(Yann LeCun)提出的世界模型可能是近一年值得关注的研究点。
2025-01-07
多模态大模型与图像、视频生成
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2025-01-07
Video-LLaVA与多模态图像视频识别
以下是对 26 个多模态大模型的全面比较总结: 1. Flamingo:是一系列视觉语言(VL)模型,能处理交错的视觉数据和文本,并生成自由格式的文本作为输出。 2. BLIP2:引入资源效率更高的框架,包括用于弥补模态差距的轻量级 QFormer,能利用冻结的 LLM 进行零样本图像到文本的生成。 3. LLaVA:率先将 IT 技术应用到多模态(MM)领域,为解决数据稀缺问题,引入使用 ChatGPT/GPT4 创建的新型开源 MM 指令跟踪数据集及基准 LLaVABench。 4. MiniGPT4:提出简化方法,仅训练一个线性层即可将预训练的视觉编码器与 LLM 对齐,能复制 GPT4 展示的功能。 5. mPLUGOwl:提出新颖的 MMLLMs 模块化训练框架,结合视觉上下文,包含用于评估的 OwlEval 教学评估数据集。 6. XLLM:陈等人将其扩展到包括音频在内的各种模式,具有强大的可扩展性,利用 QFormer 的语言可迁移性成功应用于汉藏语境。 7. VideoChat:开创高效的以聊天为中心的 MMLLM 用于视频理解对话,为该领域未来研究制定标准,并为学术界和工业界提供协议。
2025-01-07
用macbook M3 Pro芯片,comfyUI 跑工作流,结果黑屏,没有输出图像,是为什么呢
很抱歉,目前没有关于使用 Macbook M3 Pro 芯片运行 ComfyUI 工作流出现黑屏且无输出图像的具体原因的相关知识。可能的原因有多种,比如软件与芯片的兼容性问题、显卡驱动异常、工作流设置错误、系统资源不足等。建议您检查软件的版本是否与您的系统兼容,更新显卡驱动,确认工作流的设置是否正确,以及关闭其他占用大量资源的程序以释放系统资源。
2025-01-03
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
文本与图像跨模态特征融合技术有哪些
文本与图像跨模态特征融合技术主要包括以下几种: 1. 图像融合方面: 像素级融合:将多个图像的像素直接进行组合。 特征级融合:对图像的特征进行融合。 决策级融合:基于不同图像的决策结果进行融合。 相关算法:小波变换、基于金字塔变换的多分辨率融合、基于区域的图像融合、基于特征的图像融合等。 2. 目标检测方面: 基于深度学习的目标检测算法:如 RCNN、Fast RCNN、Faster RCNN、YOLO、SSD 等。 基于传统计算机视觉技术的目标检测算法:如 HOG、SIFT、SURF 等。 3. 在 Stable Diffusion 中: 通过 Attention 机制将文本与图片的特征对应起来,例如两个输入先经过 Attention 机制输出新的 Latent Feature,再将新输出的 Latent Feature 与输入的 Context Embedding 做 Attention 机制。 Spatial Transformer 模块在图片对应的位置上融合语义信息,是将文本与图像结合的“万金油”模块。 CrossAttention 模块有助于在输入文本和生成图片之间建立联系,将图像和文本信息关联起来,用于将文本中的情感元素传递到生成图片中。 4. 多模态融合方法: 最初常采用预训练的目标检测器,如 ViLBERT、VisualBERT 和 UnicoderVL,通过提取图像特征和执行交叉模态预训练任务。 随着 ViT 的出现和普及,更多方法利用 ViT 作为图像编码器,强调大规模预训练,例如 Flamingo。 近期向多模态 LLMs 发展,如 LLaVA 和 MiniGPT4,通过融合视觉和语言信息,能够更有效地完成视觉理解相关的任务。
2025-01-01
ai提示词生成网站
以下是一些 AI 提示词生成网站: :AI 艺术提示词生成器。 :玩游戏也能练习 Prompt 书写。 NovelAI tag 生成器:设计类 Prompt 提词生成器,地址。 魔咒百科词典:魔法导论必备工具,简单易用的 AI 绘画 tag 生成器,地址。 KREA:设计 AI 的 Prompt 集合站,create better prompts,地址。 Public Prompts:免费的 prompt 合集,收集高质量的提示词,地址。 AcceleratorI Prompt:AI 词汇加速器,加速 Prompt 书写,通过按钮帮助优化和填充提示词,地址。 MidLibrary:Midjourney 最全面的流派、艺术技巧和艺术家风格库,地址。 MidJourney Prompt Tool:类型多样的 promot 书写工具,点击按钮就能生成提示词修饰部分,地址。 OPS 可视化提示词:这个网站有 Mid Journey 的图片风格、镜头等写好的词典库,方便你快速可视化生成自己的绘画提示词,地址。 AIart 魔法生成器:中文版的艺术作品 Prompt 生成器,地址。 IMI Prompt:支持多种风格和形式的详细的 MJ 关键词生成器,地址。 Prompt Hero:好用的 Prompt 搜索,Search prompts for Stable Diffusion,ChatGPT&Midjourney,地址。 OpenArt:AI 人工智能图像生成器,地址。 img2prompt:根据图片提取 Prompt,地址。 MidJourney 提示词工具:专门为 MidJourney 做的提示词工具,界面直观易用,地址。 PromptBase:Prompt 交易市场,可以购买、使用、销售各种对话、设计 Prompt 模板,地址。 AiTuts Prompt:精心策划的高质量 Midjourney 提示数据库,提供了广泛的不同风格供你选择,地址。
2025-01-08
ai提示词生成
以下是关于 AI 提示词生成的相关内容: 有 108 个舞蹈音乐提示词,涵盖各种舞曲子流派,如“Punchy 4/4 beats,electro bass,catchy synths,pop vocals,bright pads,clubready mixes,energetic drops”,并对其中的元素进行了详细解释,如“Punchy 4/4 beats”指节奏感强的四四拍鼓点等。 一泽 Eze 提出样例驱动的渐进式引导法,其核心要点是发挥 AI 的逻辑分析和抽象总结能力,从用户提供的样例中总结方法论,用户进行判断和提出意见,为提示词爱好者提供低门槛途径。在某些特定场景下,能让 AI 主动理解需求,不依赖 Prompt 工程师。 由于 LLM 有上下文长度限制,在长对话中使用渐进式引导法可能会触碰限制,影响输出质量,所以引入“提示词递归”的概念与方法,具体步骤包括初始提示、定期总结、重新引入、细化和拓展、验证和优化,并给出了例如说明。
2025-01-08
AI图片视频提示词怎么编辑
以下是关于 AI 图片视频提示词编辑的相关知识: 1. 提示词的定义:用于描绘您想生成的画面,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),支持中英文输入。 2. 写好提示词的方法: 预设词组:小白用户可以点击提示词上方官方预设词组进行生图。 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,例如: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,负面提示词可以帮助 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。还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)。 3. 提示词语法: 权重设置:,请注意,权重值最好不要超过 1.5。 Prompt Editing:通过 Prompt Editing 使得 AI 在不同的步数生成不一样的内容,比如在某阶段后,绘制的主体由男人变成女人。语法为:例如 alandscape 在一开始,读入的提示词为:the model will be drawing a fantasy landscape.在第 16 步之后,提示词将被替换为:a cyberpunk landscape,它将继续在之前的图像上计算。还可以轮转提示词,比如在第一步时,提示词为“cow in a field”;在第二步时,提示词为“horse in a field.”;在第三步时,提示词为“cow in a field”,以此类推。 4. 示例: “城市狂想”教程中提供了一些示例,如远景,三分法构图,俯视视角,数字绘画,云雾缭绕的山谷,群山连绵起伏,山谷间云雾缭绕,阳光透过云层洒在山间,形成光与影的对比,模拟观众的视线逐渐接近这片土地,新印象派风格特征,使用数字画笔和渐变工具ar 16:9v 6.1 等。同时,还为大家生成了 1 组共 12 段提示词,在使用时需注意,如果是其他平台的工具请复制后删除包含“”以后的部分。
2025-01-08
提示词安全边界
以下是关于提示词安全边界的相关内容: 在任何文本输出场景下,实施一定程度的防护措施是必要的,且这种防护更侧重于模型交互层面的安全。一个完整的 RAG 提示词除业务功能外,应包含输入防护和输出防护两部分,以确保模型输入和输出过程的安全,保护整个系统。目前,没有能百分之百拦截所有攻击的完美技术,特别是针对提示词的拦截技术,这是由于大型语言模型服务人类时固有的复杂性。为全面提升模型安全性能,在模型训练阶段采取如对抗样本训练等更全面的措施是必要的,能使模型早期学习并适应潜在攻击模式,增强防御机制。 之前也曾提到提示词安全问题,这常被忽略,但却是关键且严肃的事。比如某 toC 产品泄漏提示词,可能被不良利用。对于生产级应用,安全总是第一位,在讲解更深入的提示词技术前,应先关注提示词安全。 更系列文章合集请访问:
2025-01-07
Agent 提示工程设计
在提示词工程设计方面: 对于游戏中的代理,如小机器人艾科,其指令结构包括角色预设(要求模型采用角色)、回复要求(提供参考文本)、提供示例(举例说明)和需要让 LLM 掌握的知识(提供参考文本)。以艾柯的提示词为例,在角色预设分别输入世界观、任务、回复的要求,设置身份,而掌握的知识就是环境的信息,使之能够与环境交互。同时,可以让 ChatGPT 帮忙生成和优化指示词,ChatGPT4.0 的 PromptPerfect 插件也可用于优化和生成指示词。 在创建工作流驱动的 AI Agent 时,简单情况可分为 3 个步骤: 规划:制定任务的关键方法,总结任务目标与执行形式,将任务分解为可管理的子任务,确立逻辑顺序和依赖关系,设计每个子任务的执行方法。 实施:在 Coze 上搭建工作流框架,设定每个节点的逻辑关系,详细配置子任务节点,并验证每个子任务的可用性。 完善:整体试运行 Agent,识别功能和性能的卡点,通过反复测试和迭代,优化至达到预期水平。接下来,从制定关键方法与流程,梳理「结构化外文精读专家」Agent 的任务目标。
2025-01-07
在现阶段的GPT发展下,与AI交流提示词还重要吗
在现阶段的 GPT 发展下,与 AI 交流的提示词仍然非常重要。以下是一些原因: 1. 目标明确:对于 GPT 及其他 AI 来说,明确每一步的目标至关重要。只有给予清晰的指导,AI 才能产生相关且有价值的输出。 2. 逻辑性:在各种提示策略中,逻辑性都是关键。清晰、结构化的提示有助于 AI 更有效地生成输出。 3. 分步骤:无论是进行深度分析还是遵循特定结构,确保提示按照清晰的步骤进行极为重要。 4. 考虑变量:这在某些提示策略中尤其重要,需要考虑可能影响结果的所有因素。 例如,在运用 CoD 将文章做摘要的实验中,个人观点认为以英文提示词最后加上中文输出的方式效果较好,并且密度等级 4 的结果较让人满意。同时,LangGPT 框架的出现也表明随着新一代模型的发布,提示词的重要性日益凸显,其编写过程逐渐成为一种编程语言。但也有人认为框架在协助的同时也有限制,提示词带来的收益并非如宣传所说,其重要性会朝两极分化。
2025-01-07