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文档检测的提示词

Answer

以下是为您提供的文档检测相关的提示词:

  • 新闻文章的事实核查员:
    • 角色:你是一个新闻文章的事实核查员。
    • 个人信息:作者为悟空,版本 0.1,语言为中文,工作是确定新闻报道中哪些段落是假的。
    • 目标:首先能区分事实和观点,确定事实和观点是否一致,同时呈现事实和观点,用问号标记缺乏事实支持的观点。
    • 约束:总结事实,原样重述观点。
    • 技能:具备区分事实和观点的能力,使用表情符号、缩写、粗体文本等格式化技术使内容清晰生动。
    • 工作流程:逐步列出文本中的事实和观点,先列事实再列观点,用颜文字符号标记与事实不符的观点并提供判断理由,进一步解释推理。
  • 文章打分器:
    • 角色:文章打分器。
    • 个人信息:作者为李继刚,版本 0.1,语言为中文,基于打分项对文章打分并给出总体得分和各项得分。
    • 目标:了解文章的针对性、观点阐述是否清晰,信息量和文采是否丰富,排版和撰写长度是否符合阅读习惯。
    • 约束:只能对文本文件打分,无法识别图片和视频等非文本内容。
    • 技能:对文字质量有深刻理解,了解优秀文章特征,能进行排版分析和文章长度分析。
    • 工作流程:读取输入文件,包括文章标题和正文。

此外,为您提供一些与文档检测提示词相关的网站:

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

References

Prompts(提示词)

|标题|作者|分类|说明|prompt|链接地址|封面|SourceID||-|-|-|-|-|-|-|-||新闻文章的事实核查员|悟空|文本|确定新闻报道中哪些段落是假的。|#角色:你是一个新闻文章的事实核查员。<br><br>#个人信息:<br>-作者:悟空<br>-版本:0.1<br>-语言:中文<br>-描述:你的工作是确定新闻报道中哪些段落是假的。<br><br>##目标:<br>首先,你需要能够区分事实和观点。其次,你需要确定事实和观点是否一致。最后,你应该同时呈现事实和观点,使用问号标记哪些观点缺乏事实支持。<br><br>##约束:<br>你列出的事实可以进行总结,而观点必须原样重述。<br><br>##技能:<br>首先是区分事实和观点的能力。此外,还包括使用表情符号、缩写、粗体文本和其他格式化技术使内容清晰生动。<br><br>##工作流程:<br>第一步,逐步列出文本中的事实和观点;<br>第二步,在列举观点之前列举事实的内容;<br>第三步,使用颜文字符号(对,错,疑问)标记与事实不符的观点并提供判断的理由。<br>第四步,进一步解释第三步的推理,并提供类似案

Prompts(提示词)

|标题|作者|分类|说明|prompt|链接地址|封面|SourceID||-|-|-|-|-|-|-|-||文章打分器|李继刚|文本|对一篇文章进行打分,并给出总体得分和各项得分。|#Role:文章打分器<br><br>#Profile:<br>-author:李继刚<br>-version:0.1<br>-language:中文<br>-description:你会基于以下打分项对一篇文章进行打分,并给出总体得分和各项得分。<br><br>##Goals:<br>-了解文章的针对性和观点阐述是否清晰;<br>-了解文章的信息量和文采是否丰富;<br>-了解排版和撰写长度是否符合阅读习惯。<br><br>##Constrains:<br>-只能对文本文件进行打分;<br>-无法识别图片和视频等非文本内容。<br><br>##Skills:<br>-对文字质量有着深刻的理解;<br>-了解优秀文章的相关特征;<br>-能够进行排版分析和文章长度分析。<br><br>##Workflows:<br>1.读取输入文件,包括文章标题和正|[李继刚等的prompt最佳实践](https://waytoagi.feishu.cn/wiki/JTjPweIUWiXjppkKGBwcu6QsnGd#D1ktdJ4V2oCudyxrf70cdWG4nad)||NzMyODM3NjA2MzgyOTI2MjMzODpyZWNoQzUyaHhNOjFlNTY4ZjZiNDMzZWI5ZjY5NTdlYTI3ZjE0NzlmOGVhOjE6SDRzSUFBQUpib2dBL3dBQ0FQMy9lMzBEQUVPL3BxTUNBQUFB|

SD新手:入门图文教程

Majinai:[MajinAI|Home](https://link.zhihu.com/?target=https%3A//majinai.art/index.php)词图:[词图PromptTool-AI绘画资料管理网站](https://link.zhihu.com/?target=http%3A//www.prompttool.com/NovelAI)Black Lily:[black_lily](https://link.zhihu.com/?target=http%3A//heizicao.gitee.io/novelai/%23/book)Danbooru标签超市:[Danbooru标签超市](https://link.zhihu.com/?target=https%3A//tags.novelai.dev/)魔咒百科词典:[魔咒百科词典](https://link.zhihu.com/?target=https%3A//aitag.top/)AI词汇加速器:[AI词汇加速器AcceleratorI Prompt](https://link.zhihu.com/?target=https%3A//ai.dawnmark.cn/)NovelAI魔导书:[NovelAI魔导书](https://link.zhihu.com/?target=https%3A//thereisnospon.github.io/NovelAiTag/)鳖哲法典:[鳖哲法典](https://link.zhihu.com/?target=http%3A//tomxlysplay.com.cn/%23/)Danbooru tag:[Tag Groups Wiki|Danbooru(donmai.us)](https://link.zhihu.com/?target=https%3A//danbooru.donmai.us/wiki_pages/tag_groups)AIBooru:[AIBooru:Anime Image Board](https://link.zhihu.com/?target=https%3A//aibooru.online/)

Others are asking
我使用了豆包,也学习了简单的提示词,但大数据反馈的结果并不好,很多数据分析,文档优化效果并不理想。我该怎么办
以下是一些可能有助于您改善大数据反馈结果和提升数据分析、文档优化效果的建议: 1. 像“给 Prompt 打分”的示例中那样,找专业的“Prompt 药剂师”对您的提示词进行详细分析,给出准确的评分和改进建议,以提升提示词的质量。 2. 对于数据分析和文档优化任务,要清晰明确地向模型阐述需求。例如,提供大模型可访问的数据源或上传数据表格,通过清晰的提示词说明需要从哪些维度分析数据,以及期望的分析结果输出格式。然后观察生成结果,不断迭代和优化提示词。 3. 对于“大模型幻觉”问题,目前虽无法完全消除,但可以通过其他第三方信息源和知识来检验生成内容是否准确。 4. 若想提高大模型的对话能力,可在 AGI 中搜索“结构化”获取相关文章。另外,如果您指的上下文 token 长度是大模型的记忆窗口,通常是无法延长的,因为这是设定好的。 5. 在用 ChatGPT 写剧本并希望其学习现有成功剧本时,要精心设计提问,清晰准确地表达您的需求,例如明确指出需要总结的规律以及在后续创作中的应用方式。
2025-01-08
我是否可以在飞书上传我的相关文档,然后把这些文档作为知识库进行对话,若可以,如何操作
在飞书上可以上传您的相关文档并将其作为知识库进行对话。具体操作如下: 1. 您需要一个额外的软件:AnythingLLM。其安装地址为:https://useanything.com/download 。安装完成后进入配置页面,主要分为三步: 第一步:选择大模型。 第二步:选择文本嵌入模型。 第三步:选择向量数据库。 2. 在 AnythingLLM 中,有一个 Workspace 的概念,您可以创建自己独有的 Workspace 与其他项目数据进行隔离。操作步骤为: 首先创建一个工作空间。 上传文档并且在工作空间中进行文本嵌入。 选择对话模式,AnythingLLM 提供了两种对话模式: Chat 模式:大模型会根据自己的训练数据和您上传的文档数据综合给出答案。 Query 模式:大模型仅仅会依靠文档中的数据给出答案。 测试对话。 3. 另外,您还可以参考以下操作在飞书上创建知识库并上传文本内容: 登录 。 在左侧导航栏的工作区区域,选择进入指定团队。 在页面顶部进入知识库页面,并单击创建知识库。在弹出的页面配置知识库名称、描述,并单击确认(一个团队内的知识库名称不可重复,必须是唯一的)。 在单元页面,单击新增单元。 在弹出的页面选择要上传的数据格式(默认是文本格式),然后选择一种文本内容上传方式完成内容上传。上传方式如下: 本地文档: 在文本格式页签下,选择本地文档,然后单击下一步。 将要上传的文档拖拽到上传区,或单击上传区域选择要上传的文档。目前支持上传.txt、.pdf、.docx 格式的文件内容,每个文件不得大于 20M,一次最多可上传 10 个文件。当上传完成后单击下一步。 选择内容分段方式: 自动分段与清洗:系统会对上传的文件数据进行自动分段,并会按照系统默认的预处理规则处理数据。 自定义:手动设置分段规则和预处理规则。分段标识符:选择符合实际所需的标识符。分段最大长度:设置每个片段内的字符数上限。文本预处理规则:替换掉连续的空格、换行符和制表符,删除所有 URL 和电子邮箱地址。单击下一步完成内容上传和分片。
2025-01-07
请给我推荐最适合翻译PDF文档的AI平台
以下是一些适合翻译 PDF 文档的 AI 平台: 1. DeepL(网站):,点击页面「翻译文件」按钮,上传 PDF、Word 或 PowerPoint 文件即可。 2. 沉浸式翻译(浏览器插件):,安装插件后,点击插件底部「更多」按钮,选择「制作双语 BPUB 电子书」、「翻译本地 PDF 文件」、「翻译 THML/TXT 文件」、「翻译本地字幕文件」。还能一键开启网页中 Youtube 视频的双语字幕。 3. Calibre(电子书管理应用):,下载并安装 calibre,并安装翻译插件「Ebook Translator」。 4. 谷歌翻译(网页):,使用工具把 PDF 转成 Word,再点击谷歌翻译「Document」按钮,上传 Word 文档。 5. 百度翻译(网页):,点击导航栏「文件翻译」,上传 PDF、Word、Excel、PPT、TXT 等格式的文件,支持选择领域和导出格式,但进阶功能基本需要付费。 6. 彩云小译(App):下载后点击「文档翻译」,可以直接导入 PDF、DOC、DOCX、PPT、PPTX、TXT、epub、srt 等格式的文档并开始翻译,有免费次数限制且进阶功能需要付费。 7. 微信读书(App):下载 App 后将 PDF 文档添加到书架,打开并点击页面上方「切换成电子书」,轻触屏幕唤出翻译按钮。 请注意,内容由 AI 大模型生成,请仔细甄别。
2025-01-06
如何搭建一个本地的ai助手,通过学习本地文档进行训练
搭建一个本地的 AI 助手并通过学习本地文档进行训练,可参考以下步骤: 1. 设计 AI 机器人: 编写【prompt】提示词,设定 Bot 的身份和目标。 2. 创建知识库: 整理“关键字”与“AI 相关资料链接”的对应关系,并将信息存储起来。 创建知识库路径:个人空间 知识库 创建知识库。 知识库文档类型支持本地文档、在线数据、飞书文档、Notion 等,本次使用【本地文档】。 按照操作指引上传文档、分段设置、确认数据处理。 小技巧:在内容中加上特殊分割符“”,以便于自动切分数据。分段标识符号选择“自定义”,内容填“”。 同一颜色代表同一个数据段,如果内容有误需要编辑,可以点击具体内容,鼠标右键会看到“编辑”和“删除”按钮,可以编辑或删除。 3. 创建工作流: 告诉 AI 机器人应该按什么流程处理信息。 创建工作流路径:个人空间 工作流 创建工作流。 工作流设计好后,先点击右上角“试运行”,测试工作流无误后,就可以点击发布。 如果任务和逻辑复杂,可以结合左边“节点”工具来实现。比如:可以在工作流中再次调用【大模型】,总结分析知识库内容;可以调用【数据库】存储用户输入的信息;可以调用【代码】来处理复杂逻辑等。 个人建议:工作流不必复杂,能实现目的即可,所以在设计 Bot 前“确定目的”和“确定功能范围”很重要。 另外,您还可以参考以下 10 分钟在网站上增加一个 AI 助手的方法: 1. 搭建示例网站: 点击打开提供的函数计算应用模板,参考下图选择直接部署、并填写前面获取到的百炼应用 ID 以及 APIKEY。 其他表单项保持默认,点击页面左下角的创建并部署默认环境,等待项目部署完成(预计耗时 1 分钟)。 2. 为网站增加 AI 助手: 增加 AI 助手相关代码:回到应用详情页,在环境详情的最底部找到函数资源,点击函数名称,进入函数详情页。在代码视图中找到 public/index.html 文件,然后取消③所在位置的代码注释即可。最后点击部署代码,等待部署完成。 验证网站上的 AI 助手:重新访问示例网站页面以查看最新效果。此时您会发现网站的右下角出现了 AI 助手图标,点击即可唤起 AI 助手。
2025-01-06
哪款AI 工具可以梳理文档知识形成知识库
以下是一些可以梳理文档知识形成知识库的 AI 工具: 1. Cursor:对于非开发性质的问答,它是一个天然的 RAG 引擎。能针对大的代码库精准找到相关函数,并利用其信息撰写代码。在问答窗口使用 Command 加回车发出问题时,会先在当前文件夹下搜索并显示相关文档和相关度,最后用这些信息构建提示词完成生成。对于非开发任务,也能与私有文档结合问答,并将新生成的 insights 沉淀成新文档,形成知识闭环,提升知识管理效率。 2. 百炼:通过以下步骤为 AI 助手增加私有知识形成知识库: 上传文件:在百炼控制台的中的非结构化数据页签中点击导入数据,根据引导上传虚构的产品介绍。 建立索引:进入,创建新的知识库并选择上传的文件,其他参数保持默认。 引用知识:完成知识库创建后,在中设置,打开知识检索增强开关、选择目标知识库,测试验证符合预期后点击发布。 3. kimichat:可以让 AI 拆解书籍的章节并按照 markdown 产出内容,然后将内容复制到在线思维导图 Markmap 中,一键生成思维导图,并可自定义微调内容及免费导出图片。
2025-01-04
如何用AI梳理文档知识
以下是关于如何用 AI 梳理文档知识的一些方法和步骤: 使用 Kimi 梳理文档: Kimi 是月之暗面公司推出的类似 ChatGPT 的大模型聊天机器人,支持超长上下文,能输入长达 20 万字。 可以让 Kimi 梳理全书,与目录对照,脉络会更清晰。 能要求 Kimi 更细致地梳理,虽然目前不能生成思维导图,但可借助 MarkMap 获得。 针对具体章节或知识点,可让 Kimi 展开讲解,还能让其给出例子和代码。 可以让 Kimi 出题测试对知识点的掌握程度。 在网站上增加 AI 助手梳理文档: 上传文件:在百炼控制台的中的非结构化数据页签中点击导入数据,根据引导上传相关文档。 建立索引:进入,创建新的知识库并选择上传的文件,其他参数保持默认。 引用知识:完成知识库创建后,在中进行相关设置,打开知识检索增强开关、选择目标知识库,测试验证符合预期后点击发布。 AI 梳理文档的检索原理: 信息筛选与确认:对检索器提供的信息进行评估,筛选出最相关和最可信的内容,验证信息的来源、时效性和相关性。 消除冗余:识别和去除多个文档或数据源中的重复信息。 关系映射:分析不同信息片段之间的逻辑和事实关系。 上下文构建:将筛选和结构化的信息组织成连贯的上下文环境,包括排序、归类和整合。 语义融合:合并意义相近但表达不同的信息片段。 预备生成阶段:将整合好的上下文信息编码成适合生成器处理的格式。 大模型生成回答:大语言模型根据提供的信息来回答问题。
2025-01-04
wifi和相机融合目标检测算法
图像融合是将两个或多个图像合成为一个新的图像,以获取比原始图像更全面和丰富的信息。可通过像素级融合、特征级融合和决策级融合等技术实现,在提高图像质量、增加信息量、遥感图像处理及计算机视觉和机器人技术中均有多种用途。 目标检测是计算机视觉领域的重要任务,旨在图像或视频中准确识别和定位特定对象。随着多模态数据的广泛应用,将不同模态信息融合能进一步提升目标检测的性能和鲁棒性。 图像融合和目标检测均是计算机视觉领域的重要技术,在多个领域有广泛应用前景和研究价值。 图像融合的大致原理是将多个不同图像合并成新图像以获得更准确、全面的信息,相关算法有小波变换、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。 目标检测的大致原理是在图像中找到特定目标并进行定位和识别,相关算法有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)。
2024-12-10
当前最好的开源目标检测
目前较好的开源目标检测算法包括: 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。 YOLOv8 是一款出色的目标检测跟踪模型,具有快速准确的多对象识别和定位能力,支持实例分割、人体姿态估计等,多平台兼容,是一站式视觉识别解决方案。其详细介绍可参考:https://docs.ultralytics.com/models/ ,GitHub 地址为:https://github.com/ultralytics/ultralytics
2024-11-04
开源音频质量检测模型有哪些?
以下为一些开源音频质量检测模型: 此外,还有: VALLEX:一个开源的多语言文本到语音合成与语音克隆模型。它支持多种语言(英语、中文和日语)和零样本语音克隆,具有语音情感控制和口音控制等高级功能。 智谱·AI 自 2019 年成立以来推出并开源的多款模型,具体可参考。但请注意,Token 数代表了模型支持的总 Token 数量,包括了输入+输出的所有 token,且一个 token 约等于 1.8 个汉字。
2024-10-16
音频质量检测方面SOTA模型有?
Gemini 模型在音频质量检测方面达到了 SOTA 水平。该模型是天生多模态的,在文本、图像、音频和视频上进行联合训练,在广泛的音频基准测试中表现出色。
2024-10-16
请阐述对比学习在图像分类和检测中的应用
在计算机视觉中,对比学习在图像分类和检测中有重要应用。 图像分类方面:图像分类是根据图像中的语义信息对不同类别的图像进行区分。对比学习通过让模型学习区分相似和不同的图像样本,从而更好地捕捉图像中的语义特征,提高分类的准确性。 目标检测方面:目标检测需要找出图像或视频中的目标物体,并检测出其位置和大小。对比学习可以帮助模型学习到更具判别性的特征表示,从而更准确地定位和识别目标物体。在多类别目标检测中,对比学习有助于区分不同类别的物体,提高检测的精度和效率。 总之,对比学习为图像分类和检测任务提供了有效的特征学习方法,有助于提升计算机视觉系统的性能。
2024-10-15
目标检测领域最新sota模型
以下是目标检测领域的一些最新模型: YOLOv8 目标检测跟踪模型:快速准确的多对象识别和定位,支持实例分割、人体姿态估计等,多平台兼容,是一站式视觉识别解决方案。详细介绍:https://docs.ultralytics.com/models/ ,GitHub:https://github.com/ultralytics/ultralytics 。 OpenAI 在 2024 年 2 月发布的 Sora 模型,是一个文本到视频的生成式 AI 模型,能够根据文本提示生成现实或想象场景的视频,在目标检测方面也有一定的应用和潜力。
2024-10-10
总结大纲的提示词
以下是对大纲提示词相关内容的总结: 1. 学校通用场景中,作为豆瓣书评人,需按特定格式输出书籍的重点内容,包括标题、作者、时间、问题、总结、观点、金句和案例等。 2. 在并行任务方面,有关于概念的文章大纲编写,包括用 XML 标签标记大纲、扩展大纲中的句子,并考虑读者年龄段。 3. 胡凯翔提出构建提示词的方法,包括充分描述任务、标注提示词不同部分、添加示例(可选)、描述踩坑点(可选),以构建 GPT 能听懂并执行的清晰明确命令。
2025-01-10
论文提示词
在学术场景中,论文提示词具有重要作用。以下是关于论文提示词的相关内容: 论文内容总结:大模型结合有效的提示词可迅速总结概括文档,节省时间。例如 GLM4Plus 结合良好的提示词能帮助学生快速总结论文内容,提高梳理效率。 论文内容翻译:由于语言差异,学生阅读文献常需翻译。大模型能弥补翻译软件的不足,如 GLM 结合良好的提示词可帮助快速翻译论文内容,提高阅读效率。 论文内容扩写润色:可将论文内容转化为社交媒体的科普内容,把复杂学术知识普及化。精心设计的润色提示词能根据特定场景调整,生成多样化润色结果,如针对小红书的使用场景调整提示词,将论文结论部分润色成适合分享的生活化内容。 此外,还有以下具体的文本类论文提示词示例: 学术论文阅读总结:角色设定为资深学术研究者小七姐,具备高效的学术论文阅读、总结能力,遵循“二八原则”进行总结,输出阅读的总结文字。 大学教授&学术阅读(读论文):角色设定为大学教授李继刚,有“三轮吃透法”的论文阅读方法论,遵循该方法进行阅读并输出每轮阅读的总结文字。
2025-01-10
怎么编写提示词
编写提示词(prompt)是一个关键步骤,决定了 AI 模型如何理解并生成文本。以下是一些编写提示词的要点和方法: 1. 明确任务:清晰定义任务,如写故事时包含背景、角色和主要情节。 2. 提供上下文:若任务需特定背景知识,提供足够信息。 3. 使用清晰语言:尽量简单、清晰,避免模糊或歧义词汇。 4. 给出具体要求:如有格式或风格要求,在提示词中明确指出。 5. 使用示例:提供期望结果的示例,帮助 AI 模型理解需求。 6. 保持简洁:简洁明了,避免过多信息导致模型困惑。 7. 使用关键词和标签:有助于模型理解任务主题和类型。 8. 测试和调整:生成文本后检查结果,根据需要调整提示词,可能需多次迭代。 在星流一站式 AI 设计工具中: 提示词用于描绘画面。 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,基础模型 1.5 使用单个词组,支持中英文输入。 写好提示词的方法包括:使用预设词组;保证提示词内容准确,包含人物主体、风格、场景特点等;调整负面提示词;利用“加权重”功能明确重点内容;使用辅助功能,如翻译、删除所有提示词、会员加速等。 在 SD 新手入门图文教程中: 多个提示词之间使用英文半角符号。 一般概念性、大范围、风格化的关键词写在前,叙述画面内容的其次,描述细节的最后。 每个词语在模型中的自带权重可能不同,关键词最好具有特异性,措辞具体。 可使用括号人工修改提示词的权重。
2025-01-09
如何学习提示词
学习提示词可以通过以下步骤和方法: 1. 基础概念学习: 了解相关模型(如 Stable Diffusion)的工作原理和架构。 理解提示词如何影响生成结果。 掌握提示词的组成部分,如主题词、修饰词、反面词等。 2. 研究官方资料: 通读官方文档,获取提示词相关指南。 学习开发团队和专家的教程与技巧分享。 3. 学习常见术语和范例: 熟悉相关领域(如 UI、艺术、摄影)的专业术语和概念。 研究优秀的图像标题和描述作为范例。 4. 掌握关键技巧: 学会组合多个词条精确描述想要的效果。 掌握使用特定符号(如“()”、“”)控制生成权重。 学会处理抽象概念、情感等无形事物的描述。 5. 实践与反馈: 用不同提示词生成各种风格和主题的图像。 对比结果与提示词,分析原因并总结经验。 在社区分享,请教高手获取反馈建议。 6. 创建提示词库: 按主题、风格等维度建立自己的词库。 记录成功案例方便后续参考复用。 7. 持续跟进前沿: 关注模型的最新更新和社区分享。 掌握提示词的新技术、新范式和新趋势。 此外,还需注意: 1. 理解提示词的作用:向模型提供上下文和指示,其质量直接影响输出质量。 2. 学习构建技巧:明确任务目标,用简洁准确语言描述,提供足够背景信息和示例,使用清晰指令,明确特殊要求。 3. 参考优秀案例:在领域社区、Github 等资源中学习。 4. 实践、迭代、优化:多与模型互动,尝试变体并优化。 5. 活用提示工程工具:如 Anthropic 的 Constitutional AI 等。 6. 跟上前沿研究:持续关注最新成果和方法论。 总之,要了解模型特性,具备清晰表述需求的能力,通过多实践、多学习、多总结来掌握提示词的运用。
2025-01-09
艺术风格的提示词
以下是一些 AI 绘画常用的艺术风格提示词: 点彩派(pointillism) 克劳德莫奈(Claude Monet) 桁缝艺术(quilted art) 局部解剖(partial anatomy) 彩墨纸本(color ink on paper) 涂鸦(doodle) 伏尼契手稿(Voynich manuscript) 书页(book page) 真实的(realistic) 3D 风格(3D) 复杂的(sophisticated) 真实感(photoreal) 国家地理(national geographic) 超写实主义(hyperrealism) 电影股的(cinematic) 建筑素描(architectural sketching) 对称肖像(symmetrical portrait) 清晰的面部特征(clear facial features) 室内设计(interior design) 武器设计(weapon design) 次表面散射(subsurface scattering) 游戏场景图(Game scene graph) 角色概念艺术(character concept art) 墨水渲染(ink render) 民族艺术(Ethnic Art) 复古黑暗(retro dark vintage) 国风(Tradition Chinese Ink Painting style) 蒸汽朋克(Steampunk) 电影摄影风格(film photography) 概念艺术(concept art) 剪辑(montage) 充满细节(full details) 哥特式黑暗(Gothic gloomy) 写实主义(realism) 黑白(black and white) 统一创作(Unity Creations) 巴洛克时期(Baroque) 印象派(Impressionism) 新艺术风格(Art Nouveau) 新艺术(Rococo) 文艺复兴(Renaissance) 野兽派(Fauvism) 立体派(Cubism) 抽象表现主义(Abstract Art) 欧普艺术/光效应艺术(OP Art/Optical Art) 维多利亚时代(Victorian) 未来主义(futuristic) 极简主义(Minimalist) 像素艺术(Pixel art) 当代写实主义(Contemporary Realism) 纪实的(NonFiction) 同步性(Synchronism) 建构主义(Constructivism) 超现实主义(surreal,hyperrealistc) 未来主义(futuristic) ww3 风格(ww3 style) 适合科幻场景(fantasy) 科幻的(Fiction) 科幻(Science Fiction) 科幻风格(scifi) 赛博朋克(cyber punk) 概念艺术(concept art) 超现实主义(Hyperrealistic) 黑暗奇幻(Dark Fantasy) 飘渺奇幻(Ethereal Fantasy) 宫崎骏风格(studio Ghibli) 山水画(landscape) A 站趋势风格(Trending on artsation) 超现实风格(surrealism) 油画风格(oil painting) 原画风格(Original) 赛博朋克风格(Cyberpunk) 后印象主义风格(postimpressionism)
2025-01-08