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18种提示词框架

Answer

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。

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

References

Prompts（提示词）

|框架|说明|例子|附件|父记录||-|-|-|-|-||框架集合|右侧附件做成了海报|||||Instruction：指令|即你希望AI执行的具体任务|比如翻译或者写一段什么文字||||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|||||Input Data：输入数据|告知模型需要处理的数据|||||Output Indicator：输出引导|告知模型我们要输出的类型或风格|||||Capacity and Role：能力和角色|ChatGPT应扮演什么角色|||||Insight：见解|提供你请求的背后见解、背景和上下文|||||Statement：声明|你要求ChatGPT做什么|||||Personality：个性|你希望ChatGPT以何种风格、个性或方式回应|||||Experiment：实验|请求ChatGPT为你回复多个示例|||||Background：背景|说明背景，为ChatGPT提供充足信息|||||Role：角色|我希望ChatGPT扮演的角色|||||Objectives：目标|我们希望实现什么||||

Prompts（提示词）

|框架|说明|例子|附件|父记录||-|-|-|-|-||Key Result：关键结果|我要什么具体效果试验并调整|||||Evolve：试验并改进|三种改进方法自由组合<br>a.改进输入：从答案的不足之处着手改进背景B，目标O与关键结果R<br>b.改进答案：在后续对话中指正chatGPT答案缺点<br>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|||||CONTEXT上下文背景|为对话设定舞台|||||OBJECTIVE目的|描述目标|||||ACTION行动|解释所需的动作|||||SCENARIO方案|描述场景|||||TASK任务|描述任务|||||ICIO框架|[https://github.com/dair-ai/Prompt-Engineering-Guide/blob/main/guides/prompts-intro.md](https://github.com/dair-ai/Prompt-Engineering-Guide/blob/main/guides/prompts-intro.md)|||||CRISPE框架|[https://github.com/mattnigh/ChatGPT3-Free-Prompt-List](https://github.com/mattnigh/ChatGPT3-Free-Prompt-List)|||||BROKE框架|作者：陈财猫，[https://web.okjike.com/originalPost/644fd53e263968405b6d5bfd](https://web.okjike.com/originalPost/644fd53e263968405b6d5bfd)|||||ACTION:行动|定义要完成的工作或活动|||||PURPOSE:目的|讨论意图或目标|||||EXPECTATION:期望|陈述预期的结果。||||

刘海：「AI 提示词工程师」の 见解和经验分享

"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。但他们的任务不止于Prompt的编写；他们还需进行细致的测试，仔细分析模型输出，以便持续优化并确保输出内容的质量。简而言之：善于发现需求，解析需求，写成专业的Prompt，解决问题。[heading3]3、什么是提示词框架？[content]提示词工程师已经发展出了多种提示词框架，它们为Prompt的构建提供了一种高度概括和结构化的方法。可以将这些框架看作是构建有效提示词的方法论或"元结构"。例如：ICIP框架：此框架包括四个部分，其中有指令（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）。BROKE框架：此框架着重于五个方面，包括背景（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）。CRISPE框架：此框架分为六个部分，涵盖了上下文（Context）、角色（Role）、说明（Instruction）、主题（Subject）、预设（Preset）和例外（Exception）。定制化提示词编写服务：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。

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18种提示词框架
以下是 18 种提示词框架的相关介绍： 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）四个部分。 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）五个方面。 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）六个部分。 4. 情境框架：基础且简单，易于入手。 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。他们不仅要编写 Prompt，还需进行测试和优化以确保输出质量。善于发现需求、解析需求并写成专业的 Prompt 以解决问题。 标识符如、<>等，以及属性词如 Role、Profile、Initialization 等，有助于控制内容层级和标识语义结构。 结构化提示词框架可视为提示词的标准格式，在不了解如何开始设计提示词时可作为通用标准使用，其在行业内应用广泛且成熟度较高。 您可以在 AGI 的相关板块看到优秀的结构化 Prompt 示例。如果觉得某些例子复杂，可结合自身生活或工作场景，如自动给班级孩子起昵称、排版运营文案、安排减脂餐、列学习计划、设计调研问卷等，选择一个适合的提示词框架开启首次编写。
2024-11-29
18种提示词框架
以下是为您整理的 18 种提示词框架相关内容： 提示词框架的理解和运用非常重要。您可以先从相对基础的框架入手，比如“情境”。 常见的提示词框架有： 1. CRISPE（Capacity and Role,Insight,Statement,Personality,Experiment） 2. BROKE（Background,Role,Objectives,Key Results,Evolve） 3. 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） 提示词框架的发展为 Prompt 的构建提供了高度概括和结构化的方法，例如： 1. 明确任务目标，强调任务描述的精确性和完整性。 2. 采用角色扮演方法，让模型更好地理解上下文并生成更相关的回答。 3. 使用基于 Markdown 语法和角色法框架的结构化提示词，提高提示词的可读性和组织性。 4. 进行提示词测试和迭代，不断优化提示词效果。 5. 将提示词封装为智能体，使复杂任务的处理更加模块化和可复用。 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，由资深的提示词工程师深入了解客户需求，为其设计、优化并定制最合适的 Prompt。
2024-08-16
对话框架都有哪些
以下是一些常见的对话框架： 1. 智谱·AI 开源模型列表中的 Chat 模型框架： ChatGLM36B：第三代 ChatGLM 对话模型，采用全新 Prompt 格式，原生支持工具调用、代码执行和 Agent 任务等复杂场景，上下文 token 数为 8K。 ChatGLM36Bbase：第三代 ChatGLM 基座模型，采用更多样训练数据、更充分训练步数和更合理训练策略，在 10B 以下基础模型中性能最强，上下文 token 数为 8K。 ChatGLM36B32k：第三代 ChatGLM 长上下文对话模型，在 ChatGLM36B 基础上强化长文本理解能力，能处理最多 32K 长度上下文。 ChatGLM26B32k：第二代 ChatGLM 长上下文对话模型，在 ChatGLM26B 基础上进一步强化长文本理解能力，能处理最多 32K 长度上下文。 ChatGLM26B32kint4：ChatGLM26B32K 的 int4 版本。 ChatGLM6B：第一代 ChatGLM 对话模型，支持中英双语，基于 General Language Model架构，具有 62 亿参数，结合模型量化技术可在消费级显卡上本地部署，上下文 token 数为 2K。 2. COSTAR 框架： 定义：指明文本的整体风格，包括词汇选择、句式结构及可能的参照对象。 重要性：不同风格适合不同场合，如学术论文和社交媒体帖子。 示例：科学论文需正式语言和客观语气，博客文章可采用轻松、个人色彩写作风格。 Tone（语气） 定义：设定文本的情感基调，确保符合预期氛围。 重要性：正确语气可建立与读者联系，传达适当态度。 示例：商业计划书需正式、专业且有说服力语气，产品评测可采用轻松幽默语气。 Audience（受众） 定义：明确回答或文本的目标读者。 重要性：了解受众有助于调整语言复杂度、术语使用及整体信息传递方式。 示例：专业人士可用行业术语和复杂概念，大众需简化语言避免专业化术语。 Response（回复） 定义：指定最终输出的形式和结构。 重要性：正确格式使信息更易理解和消化。 示例：详细分析报告按标准报告格式组织，简单问答可直接列表呈现答案。
2025-01-14
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
ai agent 框架有哪些
目前常见的 AI Agent 框架主要有以下几种： 1. LangChain 的 LangGraph：通过简化标准底层任务，如调用 LLM、定义和解析工具、链接调用等，使入门变得容易，但可能创建额外抽象层，增加调试难度。 2. 亚马逊 Bedrock 的 AI Agent 框架。 3. Rivet：拖放式 GUI 的 LLM 工作流构建器。 4. Vellum：用于构建和测试复杂工作流的 GUI 工具。 此外，行业里常用于为 LLM 增加工具、记忆、行动、规划等能力的框架是 LangChain，它把 LLM 与 LLM 之间以及 LLM 与工具之间通过代码或 prompt 的形式进行串接。AutoGPT 被描述为使 GPT4 完全自主的实验性开源尝试，也是一种重要的框架。但需要注意的是，当前大多数代理框架都处于概念验证阶段，还不能可靠、可重现地完成任务。
2025-01-08
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： 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：以单帧图像为例，通过具体详实的位置描述/环境描述和艺术风格描述等，构建画面的基本呈现效果和统一画面风格。 示例：基础词“玻璃桌上的咖啡杯，杯子外面写着单词LOVE”，适度联想扩充为“花园里的透明玻璃桌上的咖啡杯，杯子外面写着单词LOVE，周围满是盛开的鲜花，和煦的阳光洒满整个花园，Claude Monet，印象派风格”。 AI 提示词工程师中的提示词框架： 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，善于发现需求、解析需求并解决问题。 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），还有定制化提示词编写服务。 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，划分为关键部分，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和人格设定的稳定性。
2025-01-08
是否有推荐的RAG 框架
以下为您推荐常用的 RAG 框架： LangChain 是一个为简化大模型应用开发而设计的开源框架。它通过提供一套模块化的工具和库，允许开发者轻松集成和操作多种大模型，使开发者能将更多精力投入到创造应用的核心价值上。其设计注重简化开发流程，支持广泛的模型，具有良好的可扩展性，以适应不断变化的业务需求。作为一个得到社区广泛支持的开源项目，LangChain 拥有活跃的贡献者和持续的更新，同时提供了全面的文档和示例代码帮助新用户快速掌握。此外，LangChain 在设计时充分考虑了应用的安全性和用户数据的隐私保护，是一个多语言支持的灵活框架，适用于各种规模的项目和不同背景的开发者。 LangChain 官方手册：https://python.langchain.com/docs/get_started/introduction/
2025-01-08
那个框架特别适用于RAG，比如LlamaIndex、LangChain等
LlamaIndex 是一个专为构建大型语言模型（LLM）应用而设计的开发框架，为开发人员提供了强大且灵活的工具，能更有效地理解和处理文本数据。对于熟悉 LangChain 的开发者而言，它并不陌生。 其核心优势在于对大型语言模型的深度支持，允许开发者利用如 GPT3.5 Turbo 等模型执行多种文本处理任务，如文档问答、文章生成和自动翻译等。特别地，它提供了构建文档问答系统的功能，能自动从大量文档中检索相关信息并生成答案，这在处理大量知识信息的领域极具价值。 LlamaIndex 还允许对嵌入模型进行微调以适应特定任务需求，提升文档问答系统的性能。它支持连接结构化、半结构化和非结构化等不同类型的数据源，为应用程序提供全面信息。 此外，其设计注重简化开发流程，即使复杂的 NLP 任务也能通过少量代码实现，无需深入了解底层复杂性。这种设计哲学不仅降低了开发大型语言模型应用的门槛，还极大提升了开发效率和应用性能。 LlamaIndex 的 GitHub 地址：https://github.com/runllama/llama_index/
2025-01-07
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
提示词万能公式
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： alandscape，在第 16 步之后，提示词将被替换。 fantasy landscape with a，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： 复杂公式： 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：字符。
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