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提示词

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以下是关于提示词的相关知识:

艺术字生成:

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

星流一站式 AI 设计工具:

  • 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。
      • 输入语言:
        • 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。
      • 提示词优化:启用后可扩展提示词,更生动描述画面内容。
      • 如何写好提示词:
        • 预设词组:小白用户可点击提示词上方官方预设词组生图,提示词内容准确,包含人物主体、风格、场景特点、环境光照、画面构图、画质等,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,还可对已有的提示词权重进行编辑。
        • 辅助功能:翻译功能可一键将提示词翻译成英文,删除所有提示词可清空提示词框,会员加速可加速图像生图速度,提升效率。

提示词要素:

  • 提示词由一些要素组成,包括指令(想要模型执行的特定任务或指令)、上下文(包含外部信息或额外的上下文信息,引导语言模型更好地响应)、输入数据(用户输入的内容或问题)、输出指示(指定输出的类型或格式)。
    • 例如,在一个完成文本分类任务的提示中,指令是“将文本分类为中性、否定或肯定”,输入数据是“我认为食物还可以”,输出指示是“情绪:”。
    • 提示词所需格式取决于语言模型要完成的任务类型,并非所有要素都是必须的。
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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

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

提示词要素

如果您接触过大量提示工程相关的示例和应用,您会注意到提示词是由一些要素组成的。提示词可以包含以下任意要素:指令:想要模型执行的特定任务或指令。上下文:包含外部信息或额外的上下文信息,引导语言模型更好地响应。输入数据:用户输入的内容或问题。输出指示:指定输出的类型或格式。为了更好地演示提示词要素,下面是一个简单的提示,旨在完成文本分类任务:提示词在上面的提示示例中,指令是“将文本分类为中性、否定或肯定”。输入数据是“我认为食物还可以”部分,使用的输出指示是“情绪:”。请注意,此基本示例不使用上下文,但也可以作为提示的一部分提供。例如,此文本分类提示的上下文可以是作为提示的一部分提供的其他示例,以帮助模型更好地理解任务并引导预期的输出类型。注意,提示词所需的格式取决于您想要语言模型完成的任务类型,并非所有以上要素都是必须的。我们会在后续的指南中提供更多更具体的示例。

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AI提示词是什么
AI 提示词是用于对模型进行“编程”的指令或示例,通过提供提示词可以让模型完成各种任务,如内容或代码生成、摘要、扩展、对话、创意写作、风格转换等。 提示词的作用在于描绘您想要的画面、内容等。在不同的应用场景中,提示词的输入方式和要求有所不同。例如,在某些模型中,使用自然语言输入(如“一个长头发的金发女孩”),而在另一些模型中可能使用单个词组(如“女孩、金发、长头发”),并且支持中英文输入。 写好提示词需要注意以下几点: 1. 内容准确,包含人物主体、风格、场景特点、环境光照、画面构图、画质等要素,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. 调整负面提示词,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”。 3. 利用“加权重”功能,让 AI 明白重点内容,权重数值越大越优先。 4. 还可以使用一些辅助功能,如翻译功能将提示词一键翻译成英文,或删除所有提示词等。 同时,对于英文文本,模型通过将文本分解为标记(Token)来理解和处理,1 个 Token 大约相当于 4 个字符或 0.75 个单词,输入和输出的文本提示词和生成的补全合起来不能超过模型的最大上下文长度(对于大多数模型,约为 2048 个 Token 或 1500 个单词)。
2025-01-14
AI提示词
以下是关于 AI 提示词的相关内容: 108 个舞蹈音乐提示词:这是由作者@mista.lewys@normalgoodz 发布在 SUNO.WIKI 的 PROMPTS BOOK,由格林翻译和扩展。它是一个全面的 108 条简洁提示列表,用于生成 AI 舞曲,每个提示的字符数在 117 到 120 之间,涵盖了各种舞曲子流派,如节奏感强的四四拍鼓点、电子低音、易于记住的合成器旋律、流行音乐风格的主唱、明亮的和弦音效、适合在夜店播放的混音、高潮部分等。每个提示精心制作,以有效地封装各种舞蹈音乐流派的具体特点和大气质量,同时确保适应不同的聆听环境。 SD 新手入门图文教程中的提示词模板相关资源: Majinai: 词图: Black Lily: Danbooru 标签超市: 魔咒百科词典: AI 词汇加速器: NovelAI 魔导书: 鳖哲法典: Danbooru tag: AIBooru:
2025-01-14
提示词
以下是关于提示词的相关信息: 艺术字生成: 模型选择图片 2.1,输入提示词(可参考案例提示词)。 案例参考: 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。 星流一站式 AI 设计工具: 在 prompt 输入框中可输入提示词、使用图生图功能辅助创作。 提示词相关: 什么是提示词:用于描绘画面,支持中英文输入,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)。启用提示词优化后,可扩展提示词,更生动地描述画面内容。 如何写好提示词: 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。 提示词内容准确:包含人物主体、风格、场景特点、环境光照、画面构图、画质,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,更优先,也可对已有的提示词权重进行编辑。 辅助功能:翻译功能可一键将提示词翻译成英文;删除所有提示词可清空提示词框;会员加速可加速图像生图速度,提升效率。 提示词要素: 提示词由一些要素组成,包括指令(想要模型执行的特定任务或指令)、上下文(包含外部信息或额外的上下文信息,引导语言模型更好地响应)、输入数据(用户输入的内容或问题)、输出指示(指定输出的类型或格式)。 示例:在文本分类任务的提示示例中,指令是“将文本分类为中性、否定或肯定”,输入数据是“我认为食物还可以”部分,使用的输出指示是“情绪:”。提示词所需的格式取决于想要语言模型完成的任务类型,并非所有要素都是必须的。
2025-01-13
AI提示词
以下是关于 AI 提示词的相关内容: 108 个舞蹈音乐提示词:这是由作者@mista.lewys@normalgoodz 发布在 SUNO.WIKI 的 PROMPTS BOOK,由格林翻译和扩展。它是一个全面的 108 条简洁提示列表,用于生成 AI 舞曲,每个提示的字符数在 117 到 120 之间,涵盖了各种舞曲子流派,如 Punchy 4/4 beats(节奏感强的四四拍鼓点)、Electro bass(电子低音)、Catchy synths(易于记住的合成器旋律或音效)、Pop vocals(流行音乐风格的主唱)、Bright pads(明亮的和弦音效)、Clubready mixes(适合在夜店播放的混音)、Energetic drops(高潮部分)等。每个提示精心制作,以有效地封装各种舞蹈音乐流派的具体特点和大气质量,同时确保适应不同的聆听环境。 SD 新手入门图文教程中的提示词模板相关网站: Majinai: 词图: Black Lily: Danbooru 标签超市: 魔咒百科词典: AI 词汇加速器: NovelAI 魔导书: 鳖哲法典: Danbooru tag: AIBooru:
2025-01-13
提示词框架
以下是关于提示词框架的相关内容: 视频模型中的提示词框架: Vidu Prompt 基本构成: 提示词基础架构:包括主体/场景、场景描述、环境描述、艺术风格/媒介。需调整句式和语序,避免主体物过多/复杂、模糊术语表达,使用流畅准确的口语化措辞,丰富、准确和完整的描述以生成特定艺术风格、满足需求的视频。 提示词与画面联想程度的说明:以单帧图像为例,通过具体详实的位置描述/环境描述进行构图,艺术风格描述提升效果和氛围,统一画面风格。 AI 提示词工程师相关的提示词框架: 提示词工程师是专门负责为大语言模型设计、优化和实施 Prompt 的技术角色,不仅编写 Prompt,还需测试和优化以确保输出内容质量。 发展出多种提示词框架,如 ICIP 框架(包括指令、背景信息、输入数据、输出指示器)、BROKE 框架(包括背景、角色定义、目标设定、关键成果展示、持续的试验与优化)、CRISPE 框架(包括上下文、角色、说明、主题、预设、例外)。 有定制化的 Prompt 编写服务,由资深提示词工程师深入了解客户需求设计、优化并定制最合适的 Prompt。 RAG 提示工程中的提示词框架: 在输入环节构建全面的提示词框架,包含伦理审查及针对不同类型攻击的审查规则,具体划分为伦理审查及对越狱类、泄露类、目标劫持类等攻击类型的审查。融入人格设定元素,利用大型模型的注意力机制,加固输入防护的审核能力及人格设定的稳定性。
2025-01-13
提示词的规范写法
提示词的规范写法如下: 1. 按照想画的内容写出提示词,多个提示词之间使用英文半角逗号“,”分隔。例如:“masterpiece,best quality,ultradetailed,illustration,closeup,straight on,face focus,1girl,white hair,golden eyes,long hair,halo,angel wings,serene expression,looking at viewer”。一般来说,概念性、大范围、风格化的关键词写在前面,叙述画面内容的其次,最后是描述细节的。大致顺序为:(画面质量提示词)、(画面主题内容)(风格)、(相关艺术家)、(其他细节)。 2. 每个词语在模型中的自带权重可能不同。模型训练集中较多出现的关键词,输入一个词可能就极大影响画面;反之,输入多个相关词汇可能影响效果有限。提示词的顺序很重要,越靠后的权重越低。关键词应具有特异性,措辞越具体越好,避免抽象和有解释空间的措辞。 3. 可以使用括号人工修改提示词的权重,例如:“”字符。 写提示词(prompt)是关键步骤,决定了 AI 模型如何理解并生成文本。以下是编写 prompt 的一些建议: 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,在 prompt 中提供。 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:如有特定格式或风格要求,在 prompt 中指明。 5. 使用示例:如有特定期望结果,在 prompt 中提供示例。 6. 保持简洁:简洁明了,过多信息可能使模型困惑。 7. 使用关键词和标签:帮助模型更好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 prompt,可能需多次迭代。
2025-01-13