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提示词万能公式

Answer

以下是关于提示词的万能公式相关知识：

  1. 提示词语法：
    • 权重值最好不要超过 1.5。
    • 可以通过 Prompt Editing 使得 AI 在不同的步数生成不一样的内容，例如在某阶段后，绘制的主体由男人变成女人。
    • 语法示例：
      • a[fantasy:cyberpunk:16]landscape，在第 16 步之后，提示词将被替换。
      • fantasy landscape with a[mountain:lake:0.25]and[an oak:a christmas tree:0.75][in foreground::0.6][in background:0.25][shoddy:masterful:0.5]，在不同步数提示词会发生变化。
    • 提示词还可以轮转，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。
  2. 提示词结构：
    • 当提示词有清晰的结构时，提示效果最有效。
    • 简单公式：[摄像机移动]+[建立场景]+[更多细节]
    • 复杂公式：[镜头语言]+[光影]+[主体(主体描述)]+[主体运动]+[场景(场景描述)]+[情绪/氛围/风格]
    • 例如：无结构提示词“小男孩喝咖啡”，有结构的提示词“摄影机平移（镜头移动），一个小男孩坐在公园的长椅上（主体描述），手里拿着一杯热气腾腾的咖啡（主体动作）。他穿着一件蓝色的衬衫，看起来很愉快（主体细节描述），背景是绿树成荫的公园，阳光透过树叶洒在男孩身上（所处环境描述）”。
  3. 提示词编写要点：
    • 根据想画的内容写出提示词，多个提示词之间使用英文半角符号[,]。
    • 一般而言，概念性的、大范围的、风格化的关键词写在前面，叙述画面内容的关键词其次，最后是描述细节的关键词。
    • 每个词语本身自带的权重可能有所不同，模型训练集中较多出现的关键词影响较大，较少出现的关键词可能输入多个相关词汇影响也有限。
    • 提示词的顺序很重要，越靠后的权重越低。
    • 关键词最好具有特异性，措辞越不抽象越好，尽可能避免留下解释空间的措辞。
    • 可以使用括号人工修改提示词的权重，如：(word)-将权重提高 1.1 倍；((word))-将权重提高 1.21 倍（=1.1*1.1）；[word]-将权重降低至原先的 90.91%；(word:1.5)-将权重提高 1.5 倍；(word:0.25)-将权重减少为原先的 25%；(word)-在提示词中使用字面意义上的()字符。
Content generated by AI large model, please carefully verify (powered by aily)

References

SD新手：入门图文教程

(n)=(n:1.1)((n))=(n:1.21)(((n)))=(n:1.331)((((n))))=(n:1.4641)(((((n))))=(n:1.61051)((((((n))))))=(n:1.771561)请注意，权重值最好不要超过1.5。还可以通过Prompt Editing使得AI在不同的步数生成不一样的内容，譬如在某阶段后，绘制的主体由男人变成女人。语法为：例如:a[fantasy:cyberpunk:16]landscape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又例如，对于提示词为:fantasy landscape with a[mountain:lake:0.25]and[an oak:a christmas tree:0.75][in foreground::0.6][in background:0.25][shoddy:masterful:0.5]，100步采样，一开始。提示词为：fantasy landscape with a mountain and an oak in foreground shoddy在第25步后，提示词为：fantasy landscape with a lake and an oak in foreground in background shoddy在第50步后，提示词为：fantasy landscape with a lake and an oak in foreground in background masterful在第60步后，提示词为：fantasy landscape with a lake and an oak in background masterful在第75步后，提示词为：fantasy landscape with a lake and a christmas tree in background masterful提示词还可以轮转，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。

工具教程：清影

当提示词有清晰的结构时，提示效果是最有效的。使用以下结构有助于生成期望的结果：简单公式：[摄像机移动]+[建立场景]+[更多细节]复杂公式：[镜头语言]+[光影]+[主体(主体描述)]+[主体运动]+[场景(场景描述)]+[情绪/氛围/风格]无结构提示词：小男孩喝咖啡有结构的提示词：摄影机平移（镜头移动），一个小男孩坐在公园的长椅上（主体描述），手里拿着一杯热气腾腾的咖啡（主体动作）。他穿着一件蓝色的衬衫，看起来很愉快（主体细节描述），背景是绿树成荫的公园，阳光透过树叶洒在男孩身上（所处环境描述）。|类型|无结构提示词|有结构的提示词||-|-|-||prompt|小男孩喝咖啡|The camera pans to a young boy sitting on a park bench with a steaming cup of coffee in his hand.He looked pleasant in a blue shirt with a tree-lined park in the background,and the sun shining through the leaves on the boy.||视频效果|[a9c8b0e7-8384-5877-820f-02ad3dc3965d_0.mp4](https://bytedance.feishu.cn/space/api/box/stream/download/all/GzLqbBlfwo2S7BxaXSOc2Q0znFd?allow_redirect=1)|[eea46e02-9b82-5aac-a23e-846227ca8da4_0.mp4](https://bytedance.feishu.cn/space/api/box/stream/download/all/Ei2qbEYPbocpy7xOXnEcqiCgnBg?allow_redirect=1)|

SD新手：入门图文教程

根据自己想画的内容写出提示词，多个提示词之间使用英文半角符号[,]，如：masterpiece,best quality,ultra-detailed,illustration,close-up,straight on,face focus,1girl,white hair,golden eyes,long hair,halo,angel wings,serene expression,looking at viewer一般而言，概念性的、大范围的、风格化的关键词写在前面，叙述画面内容的关键词其次，最后是描述细节的关键词，大致顺序如：(画面质量提示词),(画面主题内容)(风格),(相关艺术家),(其他细节)不过在模型中，每个词语本身自带的权重可能有所不同，如果模型训练集中较多地出现某种关键词，我们在提示词中只输入一个词就能极大地影响画面，反之如果模型训练集中较少地出现某种关键词，我们在提示词中可能输入很多个相关词汇都对画面的影响效果有限。提示词的顺序很重要，越靠后的权重越低。关键词最好具有特异性，譬如Anime(动漫)一词就相对泛化，而Jojo一词就能清晰地指向Jojo动漫的画风。措辞越不抽象越好，尽可能避免留下解释空间的措辞。可以使用括号人工修改提示词的权重，方法如：(word)-将权重提高1.1倍((word))-将权重提高1.21倍（=1.1*1.1）[word]-将权重降低至原先的90.91%(word:1.5)-将权重提高1.5倍(word:0.25)-将权重减少为原先的25%(word)-在提示词中使用字面意义上的()字符

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微调所需要的算力计算公式
微调所需算力的计算较为复杂，会受到多种因素的影响。以下是一些相关的要点： 在一些教程中，如“大圣：全网最适合小白的 Llama3 部署和微调教程”，提到微调可能需要购买算力，预充值 50 元。 对于大型语言模型（LLM）的微调，由于模型规模大，更新每个权重可能需要很长时间的训练工作，还需考虑计算成本和服务麻烦。 调整用于微调的超参数通常可以产生产生更高质量输出的模型。例如，在某些情况中，可能需要配置以下内容： 模型：可选择“ada”、“babbage”、“curie”或“davinci”之一。 n_epochs：默认为 4，指训练模型的时期数。 batch_size：默认为训练集中示例数量的 0.2%，上限为 256。 learning_rate_multiplier：默认为 0.05、0.1 或 0.2，具体取决于 final batch_size。 compute_classification_metrics：默认为假，若为 True，在分类任务微调时在每个 epoch 结束时在验证集上计算特定分类指标。配置这些超参数可通过 OpenAI CLI 上的命令行标志传递。
2025-01-06
微调所需要的算力计算公式
微调所需算力的计算较为复杂，会受到多种因素的影响。以下为您提供一些相关信息： 在“大圣：全网最适合小白的 Llama3 部署和微调教程”中提到，微调可能需要预充值 50 元购买算力。 “9.生成式 AI Studio 简介”课程中指出，微调大型语言模型（LLM）时，由于模型规模大，更新每个权重可能需要很长时间的训练工作以及巨大的计算成本。 “微调（Finetuning）”部分提到，调整用于微调的超参数通常可以产生产生更高质量输出的模型。需要配置的超参数包括： model：要微调的基本模型的名称，可选择“ada”、“babbage”、“curie”或“davinci”之一。 n_epochs：默认为 4，指训练模型的时期数。 batch_size：默认为训练集中示例数量的 0.2%，上限为 256。 learning_rate_multiplier：默认为 0.05、0.1 或 0.2，具体取决于 final batch_size。 compute_classification_metrics：默认为假，若为 True，在分类任务微调时会在每个 epoch 结束时在验证集上计算特定指标。 需要注意的是，不同的模型和任务，其算力需求的计算方式可能会有所不同。
2025-01-06
微调所需要的算力计算公式
微调所需算力的计算涉及多个因素，目前没有一个固定的通用公式。但以下是一些相关的要点和参考： 在一些教程中，如“大圣：全网最适合小白的 Llama3 部署和微调教程”，提到微调可能需要预充值购买算力，费用约 50 元。 对于大型语言模型（LLM）的微调，由于模型规模大，更新每个权重可能需要很长时间的训练工作，计算成本较高。 在微调过程中，超参数的配置也会影响算力需求。例如，选择不同的基本模型（如“ada”、“babbage”、“curie”或“davinci”）、设置训练的时期数（n_epochs）、批量大小（batch_size）、学习率乘数（learning_rate_multiplier）等。批量大小通常为训练集中示例数量的 0.2%，上限为 256；学习率乘数默认为 0.05、0.1 或 0.2，具体取决于最终的批量大小。 需要注意的是，不同的模型和具体的微调任务，其算力需求会有所不同。
2025-01-06
股市选股公式编写的最好用AI
目前在股市选股公式编写方面，尚未有直接且成熟的 AI 应用。但在金融领域，AI 可以通过数据分析和机器学习算法来辅助选股。例如，利用历史股价数据、财务指标、市场趋势等信息进行建模和预测。不过，股市投资具有不确定性和风险，不能完全依赖 AI 进行选股决策。
2025-01-05
Coze中能给变量在赋值中嵌入其它变量并同时 使用公式么
在 Coze 中，变量是以 keyvalue 形式存储数据的，是 Bot 的数据记忆功能。大语言模型会根据用户输入内容进行语义匹配，为定义的变量赋值并保存值。您可以在提示词中为 Bot 声明某个变量的具体使用场景。 创建变量可在创建 Bot 的页面进行。对变量进行赋值时，首先可以在给大模型的提示词中做声明，例如：“与您的用户进行互动，并根据 user_language 变量，用他们偏好的语言在线搜索。除非另有设置，用户查询的语言应指导您的回答和搜索”。这段提示词相当于告诉了 LLM，user_language 这个变量该如何赋值以及使用。 变量创建并赋值后，如 user_language 变量，就可以在工作流中作为变量使用。这一块解释起来有些抽象，具体可以参考后面的例子，真正用一遍就懂了。 综上，在 Coze 中能给变量在赋值中嵌入其它变量并同时使用公式，但具体的实现方式和规则需要根据具体的提示词和使用场景来确定。
2024-12-11
目前我在帮助出版社改教材，以下是步骤：1.将pdf转为word 2.将公式图片转为公式编辑器中可编辑的公式 3.将相关带29章的文本统一改成23章。哪一步可以借助ai更简便
在您所描述的这三个步骤中，将公式图片转为公式编辑器中可编辑的公式这一步骤可以借助 AI 来更简便地完成。目前有一些 AI 工具和技术能够对图片中的公式进行识别和转换，提高工作效率。但需要注意的是，AI 转换可能存在一定的误差，仍需要人工进行检查和修正。
2024-12-05
反推提示词工具
以下是关于反推提示词工具的相关信息： ComfyUI 中的相关工具： 在 ComfyUI 里使用 MiniCPM 做图片提示词反推与文本提示词生成，可以和 flux 模型配合生成图片。建议使用量化版本的模型（int4 结尾）以节省显存。 ComfyUIMiniCPMPlus 的安装方法： 1. 进入 ComfyUI 自定义节点目录。 2. 克隆相关仓库。 3. 重启 ComfyUI。 网盘链接：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。 其他相关工具： 对于 AI 出图小白，元子提供的解决方案：Stuart:反推 SD 提示词，链接： 对于 Agent 小白，罗文：智能体提示词召唤师，链接： Prompts（提示词）的方法： |技巧|技巧说明|例子|父记录| ||||| |教训|要求讨论从特定情况中得到的教训|分享一个关于企业失败的案例，并从中提炼出的教训。|| |观点|要求 AI 考虑多种观点或意见|分析支持和反对核能发展的观点。|| |常见问题解答|要求 AI 生成常见问题解答（FAQs）列表|请提供一份关于瑜伽初学者的常见问题解答列表。|| |背景|提供背景信息、数据或上下文以便生成准确内容|请结合当前全球碳排放数据谈论气候变化的影响。|| |目标|说明回应的目标或目的（如通知、说服、娱乐）|编写一篇旨在说服读者加入环保运动的文章。|| |受众|指定定制内容的目标受众|请为初中生编写一篇关于节水的文章。|| |范围|界定主题的范围或范围|请仅关注瑜伽在减压方面的好处。|| |扮演角色|表明要采用的角色或观点（如专家、评论家、爱好者）|从一个科学家的角度阐述太阳能的优点。|| |示例|提供所需风格、结构或内容的示例|请参考《纽约时报》的文章风格撰写一篇关于自然保护的报道。|| |案例研究|要求参考相关案例研究或现实世界示例|在关于可持续发展的文章中，介绍一些成功的企业案例。||
2025-01-15
我是一个AI提示词小白，怎样才能提升自己对提示词编写的能力。
以下是提升提示词编写能力的一些方法： 1. 了解提示词的基本概念：提示词用于描绘您想生成的画面，输入语言支持中英文，不同模型可能有不同的输入要求。 2. 预设词组：小白用户可以点击提示词上方的官方预设词组进行生图。 3. 确保提示词内容准确：包含人物主体、风格、场景特点、环境光照、画面构图、画质等要素，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”。 4. 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，输入不想生成的内容，如“不好的质量、低像素、模糊、水印”。 5. 利用“加权重”功能：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。 6. 善用辅助功能：如翻译功能可一键将提示词翻译成英文，还可删除所有提示词或使用会员加速。 7. 优化和润色提示词的方法： 明确具体的描述：使用更具体、细节的词语和短语，避免笼统。 添加视觉参考：插入相关图片参考，提高 AI 理解能力。 注意语气和情感：用合适的形容词、语气词调整整体语气和情感色彩。 优化关键词组合：尝试不同搭配和语序，找到最准确表达需求的方式。 增加约束条件：添加限制性条件，如分辨率、比例等。 分步骤构建提示词：将复杂需求拆解为逐步的子提示词。 参考优秀案例：研究有效的范例，借鉴写作技巧和模式。 反复试验、迭代优化：多次尝试不同写法，根据输出效果反馈持续完善。 8. 提示词探索路径： 遵循 OpenAI 官方的六项最佳实践，包括写清晰具体的指令、给模型时间思考、使用分隔符等。 运用各种提示词框架，如 CRISPE 和 BROKE 等。 明确任务目标，保证描述精确完整。 采用角色扮演方法，让模型更好地理解上下文并生成相关回答。 使用结构化提示词，提高可读性和组织性。 进行提示词测试和迭代，不断优化效果。 将提示词封装为智能体，使复杂任务处理更模块化和可复用。 总之，编写高质量提示词需要不断实践、总结经验，熟悉 AI 模型的能力边界，保持开放思维并尝试创新描述方式。
2025-01-15
18种提示词框架
以下是 18 种提示词框架： 1. Instruction（指令）：即您希望 AI 执行的具体任务，比如翻译或者写一段什么文字。 2. Context（背景信息）：给 AI 更多的背景信息，引导模型做出更贴合需求的回复。 3. Input Data（输入数据）：告知模型需要处理的数据。 4. Output Indicator（输出引导）：告知模型我们要输出的类型或风格。 5. Capacity and Role（能力和角色）：ChatGPT 应扮演什么角色。 6. Insight（见解）：提供您请求的背后见解、背景和上下文。 7. Statement（声明）：您要求 ChatGPT 做什么。 8. Personality（个性）：您希望 ChatGPT 以何种风格、个性或方式回应。 9. Experiment（实验）：请求 ChatGPT 为您回复多个示例。 10. Background（背景）：说明背景，为 ChatGPT 提供充足信息。 11. Role（角色）：您希望 ChatGPT 扮演的角色。 12. Objectives（目标）：我们希望实现什么。 13. Key Result（关键结果）：您要什么具体效果，试验并调整。 14. Evolve（试验并改进）：三种改进方法自由组合：a.改进输入：从答案的不足之处着手改进背景、目标与关键结果；b.改进答案：在后续对话中指正 ChatGPT 答案缺点；c.重新生成：尝试在 Prompt 不变的情况下多次生成结果，优中选优。 15. CONTEXT 上下文背景：为对话设定舞台。 16. OBJECTIVE 目的：描述目标。 17. ACTION 行动：解释所需的动作。 18. SCENARIO 方案：描述场景。 此外，还有一些常见的特定框架，如： 1. ICIP 框架：包括指令（Instruction，必须）、背景信息（Context，选填）、输入数据（Input Data，选填）和输出指示器（Output Indicator，选填）。 2. BROKE 框架：着重于背景（Background）、角色定义（Role）、目标设定（Objectives）、关键成果展示（Key Result）以及持续的试验与优化（Evolve）。 3. CRISPE 框架：分为上下文（Context）、角色（Role）、说明（Instruction）、主题（Subject）、预设（Preset）和例外（Exception）。 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，他们深刻理解模型的工作原理，能够根据具体需求定制合适的 Prompt，确保其有效性。随着大语言模型在商业和研究领域的应用，定制化的 Prompt 编写服务日渐受到欢迎。这些专业服务往往由资深的提示词工程师提供，他们会深入了解客户的具体需求，从而为其设计、优化并定制出最合适的 Prompt。
2025-01-15
翻译 的最佳提示词
以下是关于翻译的最佳提示词的相关内容： 在星流一站式 AI 设计工具中，提示词用于描绘您想生成的画面，支持中英文输入。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，可帮您扩展提示词，更生动地描述画面内容。 写好提示词要做到内容准确，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。还可以调整负面提示词，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，让 AI 明白重点内容，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。此外，还有辅助功能，如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。 对于精通中文的专业翻译，有特定的 Prompt 最佳实践，如角色设定为精通简体中文的专业翻译，曾参与《纽约时报》和《经济学人》中文版的翻译工作，对于新闻和时事文章的翻译有深入理解。翻译时要准确传达新闻事实和背景，保留特定的英文术语或名字，并在其前后加上空格，分成两次翻译，先根据新闻内容直译，不要遗漏任何信息，再根据第一次直译的结果重新意译，遵守原意的前提下让内容更通俗易懂，符合中文表达习惯。 在 DALL·E 自动优化提示词中，提示词翻译应注意这些是简单的概念，而非完整的提示词，尽量从最后一个建议中获取灵感，而非完整的提示词。默认设置包括默认宽高比为正方形（1:1），默认风格为摄影，包括相机设置、摄影类型和设备。生成时要总是生成四张图像并提出四个新想法，同时避免使用违反服务条款的词语或概念，不侵犯任何人的版权，不在提示词中使用暗示或明确的图像，不强调或暗示任何不被认为是 G 级别的元素。
2025-01-15
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