mj提示词

以下是关于 Midjourney（MJ）的相关信息： 1. 文字生成效果测试：MJ 在圣诞节前夕推出新版本 V6，聚焦于文字生成方面。使用英文文本输入，对英语提示词的识别效果变好，将需要生成的文本用双引号“text”包裹，输出的图片中便能出现所要求的文字。但带文字的图片生成仍受文本量、文字在画面中的占比、其他提示词数量和画面复杂程度等因素影响。为探究 V6 的文字生成能力开展了进一步实践测试。 2. 更新风格参考命令 2.0“sref”：2 月 1 日，MJ 发布首个“一致风格”测试算法，称为“风格参考”。工作方式类似于图像提示，在提示后面输入sref 及图像的 URL，可提供一个或多个 URL 并设置相对权重，还可通过sw 100 设置风格化总体强度。此功能适用于 V6 和 Niji V6，不适用于 V5 等。MJ 可能在接下来几周内更新此功能，风格参考对图像提示无直接影响，仅对至少包含一个文本提示的作业产生影响，计划稍后添加“一致角色”功能。 3. 角色一致性功能使用报告：MJ 推出角色一致性功能，以甜茶的图片为例进行测试。使用方式是在提示后输入`cref URL`附上人物图像的 URL，注意要在提示词后面，可使用`cw`修改参考强度，强度 100 是默认值，会使用面部、头发和衣服，强度 0 时只会关注面部。

以下是关于在 Midjourney 中精准控制颜色的一些方法和相关信息： 1. 在使用 MJ 生成兔子贴纸的过程中，关键词中限制了颜色，生成的图片会一种情绪对应一种颜色。若不想让模型把情绪和颜色做挂钩，同一种情绪可多生成几张不同色系的；若需要挂钩，也可反其道而行之。 2. 进行 SD 上色时，正关键词主要前面添加了增加照片质感常用的+mj 生成线稿的关键词调整（去掉 mj 里线稿的关键词，一开始嘴巴效果不好，添加了张开嘴巴等关键词，颜色都是可以单独调整控制）+风格参数。负关键词看自己的效果添加，添加一切不想要的东西。 3. 在 MJ 的公式方面： 角色人物公式：人物姓名（命名）+描述词（重要描述词和人物特征描述词）+风格+官方命令词。 3D 公式：主体+描述词（重要描述词和物体特征描述词）+风格+灯光+官方命令词。 插画公式：主题描述词语+风格（风格名称或画家）+描述+颜色灯光+官方命令。 特定公式： 连续场景变化公式： 角色/场景公式：上传图片（喂图）+人物描写（融入其他场景需要关键词 white background，结合场景后换成 walking in a futuristic cyberpunk city）+场景风格描写+官方命令。 木偶公式：人物图片+场景+人物+动作+风格+官方命令。 等距粘土公式： 等距+物体+max emoji（表情符号），soft（柔和）lighting soft（柔和光线）pastel colors/pastel background（背景）+3Dicon+clay（粘土）+blender 3d+背景颜色=等距粘土物体。 安子布莱斯娃娃/也可以换成其他知道的娃娃名称+灯光/颜色/背景/材质+clay（粘土）+良奈吉友画风/或者其他名人风格=人。 3D 图标公式（未测试，可用）：喂图（1～3 张相似的风格）+描述的 icon（和喂图一致的关键词）+颜色（和喂图颜色一致的）+渲染词+官方命令。 通用公式：角色/物体描述+背景描述+灯光风格+官方命令。

以下是关于学习 Midjourney 的相关内容： 1. Midjourney 今天发布了模型个性化 Personalization 或'p'的早期测试版本。其工作原理是：每次写提示时，很多信息是“隐含的”，MJ 的算法通常会用社区的综合偏好填补空白，而模型个性化会学习您的喜好来填补空白。使用模型个性化的要求包括：目前从成对排名中的投票和喜欢的探索页面上的图像中学习，需要大约 200 个成对排名/喜欢才能生效，可在排名页面查看评分数量或在 Discord 上输入/info。使用方法为：在提示后输入p，或使用提示栏中的设置按钮为所有提示启用个性化功能，启用时会在提示后添加一个“代码”，可分享此代码让他人使用应用于该图像的个性化效果，还可以使用s 100 控制个性化效果的强度（0 为关闭，1000 为最大，100 为默认）。但需注意个性化目前不是稳定功能，会随更多成对排名而变化，且可能会推出算法更新。 2. 训练 Midjourney 的 prompt 流程：可以复制每一步，按照步骤跟 GPT 聊下去。原理是把 MJ 的官网说明书喂给 GPT，让它根据说明了解机制和结构，给出适合的提示词。 3. MJ 很长一段时间内依赖 discord 进行操作，可简单理解为一个微信群/钉钉群，群里有机器人，@它并给一段文字，它就会出图片。也可自己创建群组（服务器），把机器人拉进来对话创作。开始创作时@机器人，MJ 会返回 4 宫格图片。想要放大一张图，点击上面的 U 1——4，MJ 会发大图回来。或者看看其他风格，点击上面的 v 14，MJ 会返回新的 4 宫格。简单来说，步骤包括告诉 MJ 要什么，MJ 给 4 个不同风格小图，放大或再看其他风格，在这些图片基础继续处理。初学可能会有一些想法，比如第一次出图感觉不错，但再改可能难，此时设计师技能上线。以前除了氪金多练习没好办法，现在可以去离谱村进修。

以下是一些关于 Midjourney（MJ）学习的教程资源： 理论学习方面： 生成式 AI 原理：李宏毅老师风格幽默风趣的课程，很好跟进。 AI 图原理：简单清晰的介绍 AI 生图。 实操方面： 喂饭级实操攻略： MJ 入门：15 分钟快速了解，MJ 的基础技巧，快速入门。 https://www.bilibili.com/video/BV1vm4y1B7gP/?spm_id_from=333.880.my_history.page.click&vd_source=afe0a1f0c730039635f99f5ee84c1276 https://www.bilibili.com/video/BV1ko4y1t7wr/?spm_id_from=333.880.my_history.page.click 新手学习手册和干货网站（必看）：https://ciweicui.feishu.cn/docx/DPbidgdBeoNw55xKjO6c7ao3nbc?from=from_copylink MJ 官方学习手册（至少看 1 遍）：https://docs.midjourney.com/ B 站·莱森 LysonOber 免费视频教程（基础操作必看）：https://space.bilibili.com/630876766?spm_id_from=333.337.0.0 【腾讯文档】野菩萨 AI 课程（小红书@野菩萨）摄影范式：https://docs.qq.com/sheet/DSXRNUGJIQ0tMWkhu?tab=BB08J2 【腾讯文档】副本野菩萨 AI 课程（小红书@野菩萨）绘画范式：https://docs.qq.com/sheet/DSWlmdFJyVVZPR3VN?tab=y0u7ta 【腾讯文档】野菩萨 AI 课程（小红书@野菩萨）Niji 二次元范式：https://docs.qq.com/sheet/DSUxaRmprc0FrR25W?tab=c7lsa8 【腾讯文档】野菩萨 AI 课程（小红书@野菩萨）三维和抽象：https://docs.qq.com/sheet/DSUlaSHVXT1daaFlJ?tab=BB08J3 【腾讯文档】野菩萨 AI 课程（小红书@野菩萨）AI 产品制作与展现：https://docs.qq.com/sheet/DSW1jSFVZTER4Rnlq?tab=BB08J4 【腾讯文档】《野菩萨 AI 课程（小红书@野菩萨）电影范式》：https://docs.qq.com/sheet/DSXJKdmZ3WXhIQ2Vq?tab=BB08J5&scode=

GPT4o 能快速返回答案，但可能存在错误且无法自动纠错。 o1 推理模型在给出最终结果前会反复推演和验证，耗时更长但结果更准确，o1 Pro 计算时间更长，推理能力更强，适合复杂问题。 MJ （Midjourney）是一款专注于生成图像的工具。 Suno 相关的特点未在提供的内容中有明确提及。 由于不清楚您提到的“Suno”的具体情况，无法给出更详细的对比。但总体来说，不同的工具在功能、性能、适用场景等方面存在差异。

要在 Midjourney（MJ）中指定生成 16:9 的图，可以按照以下步骤操作： 1. 首先复制图片的网址，然后打开 discord，在聊天栏输入“/imagine prompt”。 2. 回到官网，复制图像的提示词，再回到 discord 粘贴到刚才拷贝的网址后面，注意空一格。 3. 生成图像后，放大觉得还不错的一张，点击“Custom Zoom”。 4. 此时可以改变拉伸镜头后的画面比例，将“ar”这个参数后面的数值改成 16:9（默认的方形构图这里是 1:1），“zoom”参数设置为 1.5。“zoom”参数是镜头拉伸的倍数，1.5 1.7 比较靠谱，太大（比如 2）会有更大几率生成一些莫名其妙的东西。 5. 选一张比较好的放大一下，就可以放进 PPT 调整构图。如果构图还是不太好，可以在当前这张图的基础上再用一次“Zoom Out 1.5x”。 另外，在 Pika 中使用 MJ 生成图片时，默认的照片幅度是 16:9。在使用 MJ 进行图生图功能时，要注意截图的对标比例未必是标准的 9:16，可以手动修改一下比例，以省去一些返工的情况。

以下是关于论文撰写提示词的相关内容： 1. 通用原则： 目标明确：确保每一步的目标清晰，AI 需要明确指导以产生相关和有价值的输出。 逻辑性：在所有提示策略中，逻辑性是关键，清晰、结构化的提示有助于 AI 更有效地生成输出。 分步骤：无论是进行深度分析还是遵循特定结构，确保提示按清晰步骤进行至关重要。 考虑变量：在某些情境中尤为重要，需考虑可能影响结果的所有因素。 2. 实验示例： 运用 CoD 将文章做摘要的实验，通过 GPT 的五轮输出，以中英文两种方式撰写提示词，个人观点认为英文提示词加上中文输出的方式效果较好，密度等级 4 的结果较让人满意。 3. 学术场景数据处理： 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，如 GLM4Plus 结合良好的提示词能帮助学生快速总结论文内容。 论文内容翻译：大模型可弥补翻译软件的不足，帮助学生快速翻译论文内容，如 GLM 结合良好的提示词能提高论文阅读效率。 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，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，如针对小红书使用场景调整提示词。 4. PromptAgent 相关： 通过将 PromptAgent 应用于涵盖三个实用且不同领域的 12 个任务，能够发现有生产力的专家级提示词。PromptAgent 从初始人工编写的提示词和小组训练样本开始，不仅提高了初始人类提示词的性能，还超越了强大的 ChainofThought 和近期的提示词优化基线。大量定性结果突显了优化提示词的专家级方面，随着更强大 LLM 的出现，专家级的提示词引导将引领提示词工程的下一个时代，PromptAgent 站在了开创性的步骤上。

以下是关于修改提示词的一些方法和要点： 在 Midjourney 官方用户端： 点击提示栏右端的设置图标，可以更改提示词的固定设置，包括图像大小（通过移动光标调整横竖屏和常见比例）、模式（在标准模式和原始模式之间切换）、版本（选择使用的 MidJourney 版本）、个性化（开启后自动应用最新代码设置）、美学（如风格化、奇异度、多样性的数值调整）以及更多选项（如速度选择放松、快速或极速模式）。 对于 Claude2： 优化提示词类似于进行一系列实验。进行测试，解释结果，然后根据结果调整变量（提示词或输入）。 当 Claude2 测试失败，尝试确定失败原因，调整提示词，例如更明确地编写规则或添加新规则，通过添加示例和规范输出展示如何正确处理，在某一类型输入表现良好时尝试其他输入类型，确保尝试极端情况，添加规则和示例直至在代表性输入集合上取得良好表现，建议进行“保留测试”。 在 SD 新手入门中： 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逗号“,”分隔。 一般而言，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，描述细节的最后，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）。 每个词语在模型中的自带权重可能不同，训练集中较多出现的关键词输入一个就能极大影响画面，反之输入多个相关词汇可能影响有限。提示词顺序很重要，越靠后权重越低。 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。 可以使用括号人工修改提示词的权重，例如“”在提示词中使用字面意义上的括号字符。

提示词相关知识如下： 1. 什么是提示词： 用于描绘您想生成的画面。 输入语言方面，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。 启用提示词优化后，能帮您扩展提示词，更生动地描述画面内容。 2. 如何写好提示词： 可以点击提示词上方官方预设词组进行生图。 提示词内容要准确，包含人物主体、风格、场景特点、环境光照、画面构图、画质等，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。 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。 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。 辅助功能包括翻译功能（一键将提示词翻译成英文）、删除所有提示词（清空提示词框）、会员加速（加速图像生图速度，提升效率）。 3. 提示词要素： 提示词可以包含指令（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）。 4. 提示工程与提示词的区别： 提示工程是人工智能领域中，特别是在自然语言处理和大型语言模型的上下文中，一个相对较新的概念，涉及设计和优化输入提示，以引导 AI 模型生成特定类型的输出或执行特定的任务。 提示词通常指的是直接输入到 AI 模型中的问题、请求或指示，是提示工程的一部分。 提示工程是一个更广泛的概念，不仅包括创建提示词，还涉及理解模型的行为、优化提示以获得更好的性能、以及创造性地探索模型的潜在应用。提示工程的目标是最大化 AI 模型的效用和性能，而提示词是实现这一目标的手段之一。在实际应用中，提示工程可能包括对 AI 模型的深入分析、用户研究、以及对特定任务的定制化提示设计。

以下是关于 DeepSeek 生成助手提示词的相关内容： 一、核心原理认知 1. AI 特性定位 多模态理解：支持文本/代码/数学公式混合输入 动态上下文：对话式连续记忆（约 4K tokens 上下文窗口，换算成汉字是 8000 字左右） 任务适应性：可切换创意生成/逻辑推理/数据分析模式 2. 系统响应机制 采用意图识别+内容生成双通道 自动检测 prompt 中的：任务类型/输出格式/知识范围 反馈敏感度：对位置权重（开头/结尾）、符号强调敏感 二、基础指令框架 如果不知道如何表达，还是可以套用框架指令 1. 四要素模板 2. 格式控制语法 强制结构：使用```包裹格式要求 占位符标记：用{{}}标注需填充内容 优先级符号：>表示关键要求，!表示禁止项 三、进阶控制技巧 1. 思维链引导 分步标记法：请逐步思考：1.问题分析→2.方案设计→3.风险评估 苏格拉底式追问：在得出最终结论前，请先列举三个可能存在的认知偏差 2. 知识库调用 领域限定指令：基于 2023 版中国药典，说明头孢类药物的配伍禁忌 文献引用模式：以 Nature 2022 年发表的论文为参考，解释 CRISPRCas9 最新突破 3. 多模态输出 四、高级调试策略 1. 模糊指令优化 问题类型 修正方案 示例对比 宽泛需求：添加维度约束，原句：“写小说”→修正：“创作以 AI 觉醒为背景的悬疑短篇，采用多视角叙事结构” 主观表述：量化标准，原句：“写得专业些”→修正：“符合 IEEE 论文格式，包含 5 项以上行业数据引用” 2. 迭代优化法 首轮生成：获取基础内容 特征强化：请加强第三段的技术细节描述 风格调整：改用学术会议报告语气，添加结论部分 最终校验：检查时间逻辑一致性，列出可能的事实性错误 五、行业应用案例 1. 技术开发场景 2. 商业分析场景 六、异常处理方案 1. 信息幻觉：追加请标注所有不确定陈述，并提供验证方法 2. 格式偏离：使用严格遵循以下模板：第一行...第二行... 3. 深度不足：触发请继续扩展第三章节内容，添加案例佐证 七、效能监测指标 1. 首次响应准确率：目标>75% 2. 多轮对话效率：问题解决平均轮次<3 3. 复杂任务分解：支持 5 级子任务嵌套 此外，还有关于利用 DeepSeek 生成小红书爆款单词视频的相关内容： 1. 生成单词 开始：输入单词主题、图片风格、单词数量。 生成单词数组：选择 deepseekr1 模型，输入单词主题、单词数量，这样 deepseek 就可以为用户输出指定数量的几个单词，以数组方式输出。 2. 角色：您是一个专业的单词生成助手，擅长围绕各种主题挖掘相关英语单词，为用户提供精准且实用的单词、中文、美式音标内容。 3. 技能：输出关联英语单词，当用户输入主题时，分析主题内涵，运用专业知识，输出指定数量个与该主题紧密关联的英语单词、中文翻译、美式音标，将该单词用于一句英文中（不超过 15 个单词），并将这句英文句子翻译成中文句子，并以数组形式呈现。 4. 限制：仅围绕用户输入主题输出相关英语单词、中文翻译、美式音标，不涉及其他领域内容。输出必须为符合要求的数组形式，英文单词对应变量 yingwen，中文翻译对应变量 zhongwen，美式音标对应变量 yinbiao，英文句子对应变量 juzi_yingwen，中文句子翻译对应变量 juzi_zhongwen，不得有其他格式偏差。

以下是关于如何使用 AI 提示词的详细介绍： 1. 提示词的定义和输入语言： 提示词用于描绘您想要的画面。 不同模型对输入语言有不同要求，如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”），且支持中英文输入。 2. 写好提示词的方法： 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。 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”。 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”。 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。还可对已有的提示词权重进行编辑。 辅助功能：包括翻译功能（一键将提示词翻译成英文）、删除所有提示词（清空提示词框）、会员加速（加速图像生图速度，提升效率）。 3. 对使用提示词的认识： 不能期待设计一个完美的提示词就得到完美答案，提示词实际上是一个相对完善的“谈话方案”，成果在与 AI 的对话中产生，需要在对话中限缩自己思维中的模糊地带。 要接受 AI 的“不稳定性”，对其进行教育、监督和鞭策。

以下是关于 Prompt 提示词的全面介绍： 一、如何编写提示词 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：用简单、清晰的语言描述，避免模糊或歧义词汇。 4. 给出具体要求：明确格式、风格等要求。 5. 使用示例：提供期望结果的示例。 6. 保持简洁：避免过多信息导致困惑。 7. 使用关键词和标签：帮助模型理解任务主题和类型。 8. 测试和调整：根据生成结果检查并调整。 二、如何润色或优化 Prompt 1. 明确具体描述：使用更具体、细节的词语和短语。 2. 添加视觉参考：插入相关图片参考。 3. 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。 4. 优化关键词组合：尝试不同搭配和语序。 5. 增加约束条件：添加限制性条件，如分辨率、比例等。 6. 分步骤构建 Prompt：将复杂需求拆解为逐步的子 Prompt。 7. 参考优秀案例：研究有效的 Prompt 范例，借鉴写作技巧和模式。 8. 反复试验、迭代优化：多次尝试不同写法并根据效果反馈优化。 三、星流一站式 AI 设计工具中的 Prompt 输入框 1. 提示词用于描绘画面。 2. 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。 3. 提示词优化：启用后可扩展提示词，更生动描述画面内容。 4. 写好提示词的方法： 预设词组：小白用户可点击官方预设词组生图。 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。 调整负面提示词：点击齿轮按钮弹出负面提示词框，帮助 AI 理解不想生成的内容。 利用“加权重”功能：在功能框增加提示词并调节权重，数值越大越优先，也可编辑已有提示词权重。 辅助功能：包括翻译功能（一键将提示词翻译成英文）、删除所有提示词（清空提示词框）、会员加速（加速图像生图速度，提升效率）。 请注意，以上内容由 AI 大模型生成，请仔细甄别。