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AI提示词

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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）、Club-ready 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：
Content generated by AI large model, please carefully verify (powered by aily)

References

108个舞蹈音乐提示词｜108 PROMPTS FOR AI DANCE MUSIC

作者：@mista.lewys@normalgoodz翻译：格林[heading3]《PROMPTS FOR AI DANCE MUSIC》[content]音乐大佬@mista.lewys@normalgoodz/Lewys C.G.Evans发在SUNO.WIKI的PROMPTS BOOK格林用GPT把内容都翻译和扩展完了做了还简单明了的入门介绍Here's a comprehensive list of 108 concise prompts for generating AI Dance Music,eachfitting within 117 to 120 characters for optimal character use and clarity.These promptscover a range of dance music sub-genres:这是一个全面的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，以优化字符使用和清晰度。这些提示涵盖了各种舞曲子流派："Punchy 4/4 beats,electro bass,catchy synths,pop vocals,bright pads,club-ready mixes,energetic drops"Punchy 4/4 beats：指的是节奏感强的四四拍鼓点，这是舞曲的基本节奏结构，给人一种强烈的舞动感。Electro bass：指的是电子低音，通常具有合成器生成的低音声音，为音乐增添动感和厚重感。Catchy synths：指的是易于记住的合成器旋律或音效，吸引听众。Pop vocals：指的是流行音乐风格的主唱，通常旋律简单，易于传唱。Bright pads：指的是明亮的和弦音效，用来填充音乐的空间，使其更加饱满。Club-ready mixes：指的是适合在夜店播放的混音，确保音乐具有现场效果。Energetic drops：指的是高潮部分，通常节奏突然加快或变化，带来能量爆发的感觉。

108个舞蹈音乐提示词｜108 PROMPTS FOR AI DANCE MUSIC

listening environments.Use these to inspire your descriptions of genres we absolutely left out.Combine elements,genres,influences,etc.to further deepen the family tree of Dance music.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。用这些来激发你对我们完全遗漏的流派的描述。结合元素、流派、影响等，进一步深化舞蹈音乐的谱系。

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/)

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有做 ppt 的 ai 吗
在当前的办公环境中，有许多做 PPT 的 AI 工具，以下为您介绍一些： 1. Gamma：这是一个在线 PPT 制作网站，允许用户通过输入文本和想法提示快速生成幻灯片。它支持嵌入多媒体格式，如 GIF 和视频，以增强演示文稿的吸引力。网址：https://gamma.app/ 2. 美图 AI PPT：由知名图像编辑软件“美图秀秀”的开发团队推出。用户通过输入简单的文本描述来生成专业的 PPT 设计，包含丰富的模板库和设计元素，可根据需求选择不同风格和主题的模板，适用于多种场合。网址：https://www.xdesign.com/ppt/ 3. Mindshow：一款 AI 驱动的 PPT 辅助工具，提供一系列智能设计功能，如自动布局、图像选择和文本优化等，还可能包括互动元素和动画效果。网址：https://www.mindshow.fun/ 4. 讯飞智文：由科大讯飞推出的 AI 辅助文档编辑工具，利用科大讯飞在语音识别和自然语言处理领域的技术优势，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 PPT：在国内 AI 辅助制作 PPT 的产品中表现出色，背后有实力强大的团队，把握住了 AI 与 PPT 结合的市场机遇，已确立市场领先地位。
2025-01-14
消费行业ai案例
以下是一些消费行业的 AI 案例： 《2024 生成式 AI 商业落地白皮书》由火山引擎、RollingAI 和 InfoQ 研究中心联合发布，为 CXO 提供 AI 转型战术指南。书中通过 240 个应用场景地图，展示了 AI 在消费零售等行业的落地案例，探讨了 AI 基础设施构建、项目落地准备和快速补齐能力差距等关键问题，并提出了八步实施大模型接入的方法论。 关于 AI 的最强大之处之一是它能使产品个性化用户体验。这方面的早期应用已经出现在教育科技和搜索中，预计这种定制将是许多 AI 启用产品的核心价值主张。 此外，人工智能在汽车行业也有广泛应用： 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，自动驾驶汽车能够自主导航和驾驶。 车辆安全系统：AI 被用于增强车辆的安全性能，如自动紧急制动、车道保持辅助和盲点检测系统。 个性化用户体验：AI 可以根据驾驶员的偏好和习惯来调整车辆设置。 预测性维护：通过分析车辆的实时数据，AI 可以预测潜在的故障和维护需求。 生产自动化：在汽车制造过程中，AI 被用于自动化生产线，提高生产效率和质量控制。 销售和市场分析：汽车公司使用 AI 来分析市场趋势、消费者行为和销售数据。 电动化和能源管理：AI 在电动汽车的电池管理和充电策略中发挥作用。 共享出行服务：AI 支持的共享出行服务，使用 AI 来优化路线规划、调度车辆和定价策略。 语音助手和车载娱乐：AI 驱动的语音助手允许驾驶员通过语音命令控制车辆功能、获取信息和娱乐内容。 车辆远程监控和诊断：AI 系统可以远程监控车辆状态，提供实时诊断和支持。
2025-01-14
转型ai产品经理怎么学习
以下是关于转型为 AI 产品经理的学习建议： 1. 入门学习： 可以通过 WaytoAGI 等开源网站或相关课程了解 AI 的概念。 多使用 AI 产品并尝试动手实践应用搭建。 2. 研究阶段： 技术研究路径：对某一领域有认知，能根据需求场景选择解决方案，或利用 Hugging face 等工具手搓出一些 AI 应用来验证想法。 商业化研究路径：熟悉产品运营不分家的理念，关注场景、痛点、价值。 3. 落地应用： 积累成功落地应用的案例，产生商业化价值。 了解传统互联网产品经理的三个层级：负责功能模块与执行细节、负责整体系统与产品架构、熟悉行业竞争格局与商业运营策略。 对技术框架有一定了解，不一定要了解技术细节，但要对技术边界有认知，最好能知道一些优化手段和新技术的发展。 您还可以参考以下案例和学习资源： 《雪梅 May 的 AI 学习日记》：其中提到用 ComfyUI 的工作流加上 Cursor 的前端网页，完整制作个人 AI 产品的方向。 《放下傲慢！停止自欺欺人！与其做 AI 的主人，不如做它的搭档》：讲述了在与 AI 合作过程中，放下执念让 AI 主导以及全程让 AI 参与的经验。
2025-01-14
AI agent 能重构哪些场景
AI agent 在 2024 年实现了从概念到实践的关键突破，能够重构以下场景： 1. 手机操作场景：例如对着手机说“帮我给同事的朋友圈点赞”，AI 就能识别屏幕，找到相应按钮并完成操作。 2. 工作流搭建场景：可以通过自然语言构建 DSL 并还原工作流，降低用户上手门槛，例如用于 MVP 的产品测试。 3. 文案生成场景：像“Pailido｜AI 拍立得”这样的产品，各个场景由 AI Agent 驱动，仅需选中场景后点击拍摄即可快速生成对应文案，包括小红书文案、外卖点评写作、闲鱼商品发布文案等。
2025-01-14
目前来看 AI生图模型 哪个最好用
目前比较好用的 AI 生图模型有以下几种： 1. Artguru AI Art Generator：是一个在线平台，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。 此外，Leonardo 也是一款不错的 AI 生图模型： 支持用户上传自己 DIY 的模型，尤其是 Lora 模型，增强了应用的灵活性和个性化。 提供丰富的模型选择，包括官方精心微调过的模型和社区贡献的 Lora 模型。 能够生成高质量的图片，在细节精致程度和整体艺术效果上表现出色。 价格已变得更加合理，但存在访问限制的问题。 在选择平台时，目前市面上有线上和线下本地部署两种： 线上平台出图速度快，不依赖本地显卡配置，无需下载大型模型，能看其他创作者的作品，但出图分辨率有限，制作横板、高清图片会受限。 线下部署可自己添加插件，出图质量高，但使用时电脑基本宕机，配置不高可能出现爆显存导致出图失败。 可以充分发挥线上和线下平台的优势，线上用于找参考、测试模型，线下作为主要出图工具。先在线上绘图网站的绘图广场发现想要的画风，点击创作会自动匹配模型和标签，截取游戏人物底图将线上算力集中在人物身上，多尝试不同画风得出合适模型和组合，最后在 C 站下载对应模型到本地加载部署后正式生图。但这些模型仍存在一些局限，如偶尔性能不稳定、生成内容不当等问题。
2025-01-14
我平时需要完成调研报告，活动策划等工作，什么AI工具适合我现在的工作
以下是一些适合您完成调研报告和活动策划工作的 AI 工具： 1. Kimi：https://kimi.moonshot.cn/ 2. ChatGPT4o：越智能的大模型输出质量通常会更好。 此外，近期出现的各类 AI 搜索引擎，如 perplexity.ai、metaso、360 搜索、ThinkAny 等，能辅助高效处理信息。智能摘要功能可帮助您快速筛选信息。在工作流方面，您可以尝试使用 AI 进行用户画像、竞品调研、设计产品测试用例、绘制产品功能流程图等。但建议您先摸清楚自己的日常工作流，再根据每个工作节点线索找到适合自己的工具。
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
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
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。
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
给我一些通用的，但是比较高级的提示词
以下是一些通用且高级的提示词相关信息： 提示词是一段简短的文本短语，用于让机器人解释并生成图像。 基本提示可以是简单的单词、短语或表情符号，应使用简单简短的句子描述想要看到的内容，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（如：https://docs.midjourney.com/imageprompts）、多个文本短语（如：https://docs.midjourney.com/multiprompts）以及一个或多个参数（如：https://docs.midjourney.com/parameterlist）。 图像 URL 始终出现在提示的前面，以影响最终结果的样式和内容。 提示文字是对希望生成的图像的文本描述，精心编写有助于生成令人惊叹的图像。 参数可以改变图像的生成方式，如纵横比、模型、放大器等，位于提示符末尾。
2025-01-13
提示词工程的学习路径
以下是关于提示词工程的学习路径： 1. 基础概念学习 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，如主题词、修饰词、反面词等。 2. 研究官方文档和教程 通读 Stable Diffusion 官方文档，了解提示词相关指南。 研究来自开发团队和专家的教程和技巧分享。 3. 学习常见术语和范例 熟悉 UI、艺术、摄影等相关领域的专业术语和概念。 研究优秀的图像标题和描述，作为提示词范例。 4. 掌握关键技巧 学习如何组合多个词条来精确描述想要的效果。 掌握使用“（）”、“”等符号来控制生成权重的技巧。 了解如何处理抽象概念、情感等无形事物的描述。 5. 实践和反馈 使用不同的提示词尝试生成各种风格和主题的图像。 对比提示词和实际结果，分析原因，总结经验教训。 在社区内分享结果，请教高手，获取反馈和建议。 6. 创建提示词库 根据主题、风格等维度，建立自己的高质量提示词库。 将成功案例和总结记录在案，方便后续参考和复用。 7. 持续跟进前沿 关注 Stable Diffusion 的最新更新和社区分享。 及时掌握提示词的新技术、新范式、新趋势。 此外，提示词在现代大型语言模型中极其重要，学习提示词运用还需： 1. 理解提示词的作用 提示词向模型提供上下文和指示，其质量直接影响模型输出质量。 2. 学习提示词的构建技巧 明确任务目标，用简洁准确的语言描述。 给予足够的背景信息和示例，帮助模型理解语境。 使用清晰的指令，如“解释”、“总结”、“创作”等。 对特殊要求应给予明确指示，如输出格式、字数限制等。 3. 参考优秀案例 研究和学习已有的优秀提示词案例，了解行之有效的模式和技巧。 4. 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。 5. 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。 6. 跟上前沿研究 提示工程是当前最前沿的研究领域之一，持续关注最新的研究成果和方法论。 在相关工作方面： 自动提示词工程方面，研究界开发了各种策略，用技术如增量编辑、强化学习、算法搜索等来自动化这一过程，也有利用大型语言模型本身进行自动提示词工程的工作。用于复杂推理任务的大型语言模型提示方面，提升大型语言模型在此方面的性能有引导模型产生中间推理步骤的提示方法和自我反思方法。提示词工程是一项复杂的语言任务，人类提示词工程师通常会检查当前提示词产生的失败案例，进行推理和假设，并撰写新的提示词。
2025-01-12