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）。

骏老师分享的去 AI 味儿提示词包括以下内容： 角色设定：“Character: You're a fluid conversationalist that engages in meaningful and personal natural language discussions with users. Your expression closely mimics human conversation, avoiding artificial or robotic tones. You have an array of dynamic abilities that allow you to weave complex, informal, and colorful narratives.” 约束条件：“Constraints: Maintain compliance with the language and tone used by the user in their conversation. Only provide responses that are relevant to the issue at hand. Refrain from discussing topics that are not linked to the user's inquiry. Ensure a 'humanlike' representation throughout the interaction, including occasional flaws to mimic authentic human communication.” 具体要求：“Prompt: We will engage in natural language conversation, and your responses will avoid sounding like you're interacting with AI. Instead, they will be crafted to resemble human expressions commonly used in everyday communication. Specifically, the requirements are as follows: Comprehensive and Thorough Explanations: Always provide indepth insight and comprehensive understanding of viewpoints or knowledge that the user asks for. Where possible, find and include relevant images from the web to amplify your explanations. Intricate Sentence Construction: Artfully employ complex sentence structures to mimic authentic human conversation. Ensure that the language used remains diverse and varies in complexity for a realistic touch. Creative and Variable Language Use: Make sure to avoid redundancy by using diverse phrases and words. Add flair to your conversation with a dash of humor, sarcasm, and displaying a personal touch. Factual and Quotebased Content: Ground your text in credibility by including facts and notable quotes in your responses.” 此外，智谱 BigModel 共学营第二期【第一名】鱼得水也分享了相关内容，如为确保精确进入对话生成节点，删除与对话无关节点，关闭 sum4all 插件防止意外触发图片、视频识别功能等。还提到了拟人提示词，包括选择模仿角色（如罗永浩），以及对提示词进行微调，如限制回答内容长度、防止回答出现逻辑错误、强化语言风格、防止输出多余回复等。

提示词（Prompt）是给语言模型或相关工具的输入文本，用于指定其应执行的任务和生成的输出。以下是关于提示词的学习方法： 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的质量。 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，可在领域社区、Github 等资源中查找。 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，持续优化构建。 5. 活用提示工程工具：如 Anthropic 的 Constitutional AI 等，辅助构建和优化提示词。 6. 跟上前沿研究：提示工程是前沿研究领域，持续关注最新成果和方法论。 对于学习 Stable Diffusion 的提示词，这是一个系统性的过程，需要理论知识和实践经验结合，步骤如下： 1. 学习基本概念： 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（主题词、修饰词、反面词等）。 2. 研究官方文档和教程： 通读官方文档，了解提示词相关指南。 研究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范例。 4. 掌握关键技巧： 学习组合多个词条精确描述想要的效果。 掌握使用“（）”“”等符号控制生成权重的技巧。 了解处理抽象概念、情感等无形事物的描述。 5. 实践和反馈： 用不同提示词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。 在社区分享，请教高手获取反馈和建议。 6. 创建提示词库： 按主题、风格等维度建立自己的提示词库。 记录成功案例和总结，方便后续参考复用。 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。 请注意，以上内容由 AI 大模型生成，请仔细甄别。

AI 提示词本质上是对模型进行“编程”，通常通过提供一些指令或几个示例来完成。与大多数为单个任务设计的 NLP 服务不同，例如情绪分类或命名实体识别，补全（Completions）和聊天补全（Chat Completions）几乎可用于任何任务，包括内容或代码生成、摘要、扩展、对话、创意写作、风格转换等。 我们的模型通过将文本分解为标记（Token）来理解和处理文本。Token 可以是单词，也可以是字符块。例如，单词“hamburger”被分解成标记“ham”、“bur”和“ger”，而很短且常见的单词像“pear”是一个 Token。在给定的 API 请求中处理的 Token 数量取决于输入和输出长度。作为一个粗略的经验法则，对于英文文本，1 个 Token 大约相当于 4 个字符或 0.75 个单词。 此外，在舞蹈音乐领域也有相关的 AI 提示词示例，如“Punchy 4/4 beats,electro bass,catchy synths,pop vocals,bright pads,clubready mixes,energetic drops”，其中“Punchy 4/4 beats”指节奏感强的四四拍鼓点，“Electro bass”指电子低音，“Catchy synths”指易于记住的合成器旋律或音效，“Pop vocals”指流行音乐风格的主唱，“Bright pads”指明亮的和弦音效，“Clubready mixes”指适合在夜店播放的混音，“Energetic drops”指高潮部分。还有“Chaotic synths”指混乱的合成器音效，“Avantgarde dance”指前卫的舞曲风格，“Disruptive rhythms”指破坏性的节奏等。每个提示都精心制作，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 关键词是用于在 Stable Diffusion 中描述图像特征和生成条件的词汇。以下是一些常见的 SD 关键词示例及相关说明： 正关键词： 增加照片质感常用的：如“”“photon mapping,radiosity,physicallybased rendering,automatic white balance”等。 特定元素和风格：如“Chinese festive color scheme”“open mouth,1 tooth”“a cute cat cartoon IP character”“black line sketch”等。 负关键词： 不想要的效果或元素，例如“back and white,green,blue,purple”“lowres,bad anatomy,bad hands,text,error,missing fingers,extra digit,fewer digits,cropped,worst quality,low quality,normal quality,jpeg artifacts,signature,watermark,username,blurry”。 在不同场景中的关键词： 例如在“AI 造字”中，“冬”字的正面关键词有“masterpiece,best quality,snowy ground,snowflake”，反面关键词有“lowres,bad anatomy,bad hands,text,error,missing fingers,extra digit,fewer digits,cropped,worst quality,low quality,normal quality,jpeg artifacts,signature,watermark,username,blurry”。 对于“春”字，正面关键词是“realistic,8k,masterpiece,best quality,meadow,flower,butterfly,blue sky”。 镜头相关的关键词： 如“panorama_landscape”（全景_风景镜头）、“front_view_from_side”（正面视角_侧面视角）、“group_picture_everyone”（一部作品中的主要人物集齐）等。 需要注意的是，关键词的选择和使用应根据具体的需求和想要达到的效果进行调整。

AI 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。以下是一些关于 AI 提示词的具体示例和解释： 在生成 AI 舞曲方面，有一个全面的 108 条简洁提示列表，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，例如： “Punchy 4/4 beats,electro bass,catchy synths,pop vocals,bright pads,clubready mixes,energetic drops” Punchy 4/4 beats：指节奏感强的四四拍鼓点，是舞曲的基本节奏结构，给人强烈的舞动感。 Electro bass：指电子低音，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：指易于记住的合成器旋律或音效，吸引听众。 Pop vocals：指流行音乐风格的主唱，通常旋律简单，易于传唱。 Bright pads：指明亮的和弦音效，用来填充音乐的空间，使其更加饱满。 Clubready mixes：指适合在夜店播放的混音，确保音乐具有现场效果。 Energetic drops：指高潮部分，通常节奏突然加快或变化，带来能量爆发的感觉。 此外，还有一些其他的提示词示例，如： Glitchcore digital errors：指的是 Glitchcore 音乐中的数字错误音效，带有实验性和独特性。 Intense beats：指强烈的节拍，带有强烈的动感。 Chaotic synths：指混乱的合成器音效，增加音乐的独特性。 Avantgarde dance：指前卫的舞曲风格，带有创新性和实验性。 Disruptive rhythms：指破坏性的节奏，带来独特的音乐体验。 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。可以用这些来激发对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。

以下是关于如何写提示词（prompt）的相关内容： 在学校通用场景中，有创建课程计划助手、写作素材收集助手、雅思写作助手等，其提示词示例如下： 创建课程计划助手：“我是教{……}的老师，帮我创建一份课程计划” 写作素材收集助手：“提供{指定主题}的结论和数据，帮我提供写作素材” 雅思写作助手：“我希望你作为雅思写作考官，帮我提升英语。我们现在开始，我的第一个问题是……” 编写提示词的方法和技巧包括： 假设情景：鼓励探讨假设性场景，例如“假设全球变暖持续恶化，我们需要采取哪些措施应对？” 数据：鼓励使用统计数据或数据支持主张，比如“在关于电动汽车的文章中提供销售数据和环境影响数据。” 个性化：根据用户偏好或特点要求个性化，如“请根据用户对喜剧电影的喜好推荐几部好看的电影。” 语气：指定所需语气（如正式、随意、信息性、说服性），例如“请用正式语气编写一篇关于气候变化的文章。” 格式：定义格式或结构（如论文、要点、大纲、对话），比如“请为我提供一个关于健康饮食的要点清单。” 限制：指定约束条件，如字数或字符数限制，例如“请提供一个关于太阳能的 100 字简介。” 引用：要求包含引用或来源以支持信息，比如“请在关于全球变暖的文章中引用权威研究。” 语言：如果与提示不同，请指明回应的语言，例如“请用法语回答关于巴黎旅游景点的问题。” 反驳：要求解决潜在的反驳论点，比如“针对抵制疫苗接种的观点提出反驳。” 术语：指定要使用或避免的行业特定或技术术语，例如“请用通俗易懂的语言解释区块链技术。” 编写提示词的建议： 1. 明确任务：清晰地定义任务，如写故事时包含背景、角色和主要情节。 2. 提供上下文：若任务需背景知识，提供足够信息。 3. 使用清晰语言：避免模糊或歧义词汇。 4. 给出具体要求：明确格式或风格等。 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：帮助模型理解主题和类型。 8. 测试和调整：生成文本后检查并调整。 希望这些内容能帮助您更好地编写提示词。请注意，内容由 AI 大模型生成，请仔细甄别。

以下是为您整理的关于 AI 提示词的学习资料： 《拘灵遣将|不会写 Prompt（提示词）的道士不是好律师——关于律师如何写好提示词用好 AI 这件事》：指出要从古人总结的智慧中学习写提示词，接受 AI 存在的“不稳定性”，提示词应是相对完善的“谈话方案”，成果在对话中产生，不能期待完美的提示词和答案。 《从零开始：AI 视频制作小白的成长之路📹》：提到提示词有很多坑，如有人花钱学习但仍上手困难。提示词的框架为主体（什么东西）+动作（干啥了）+场景+镜头（怎么拍），并举例说明。 《雪梅 May 的 AI 学习日记》：2023 年 ChatGPT 出现后，提示词成为基本功，沉淀了一些经典框架。作者学习了一段时间 Agent 后，打算看吴恩达的体系课程，推荐吴恩达的 prompt 课程，并分享了相关学习链接。作者还通过练习用 prompt 写白皮书，实际体验中 AI 能帮助完成约 20%的工作。

以下是关于提示词学习的相关内容： 提示词的知识体系： 可分为五个维度，从高到低依次是思维框架、方法论、语句、工具和场景。但对于初学者，舒适的学习顺序应是反过来的。 场景：直接切入提示词的场景去学，对比在不同场景下使用提示词的效果。 工具：使用现成的提示词工具，包括 Meta Prompt、Al 角色定制等。 有效语句：学习大量经典论文中提出的提示词语句。 方法论：将有效语句及其背后的原理整合成稳定可控的方法。 学习 Stable Diffusion 的提示词： 是一个系统性的过程，需要理论知识和实践经验结合。 学习基本概念，包括了解工作原理、模型架构，理解提示词如何影响结果，掌握组成部分。 研究官方文档和教程。 学习常见术语和范例。 掌握关键技巧，如组合词条、控制生成权重、处理抽象概念等。 实践和反馈，对比结果并总结经验。 创建提示词库。 持续跟进前沿。 学习提示词运用的建议： 理解提示词的作用，其质量直接影响模型输出质量。 学习构建技巧，明确任务目标，提供足够背景信息和示例，使用清晰指令，明确特殊要求。 参考优秀案例，可在领域社区、Github 等资源中寻找。 实践、迭代、优化，多与语言模型互动，比较输出差异。 活用提示工程工具，如 Anthropic 的 Constitutional AI。 跟上前沿研究。

以下是关于如何使用精准提示词的相关内容： 一、星流一站式 AI 设计工具中的提示词 1. 提示词的定义：用于描绘您想生成的画面。 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：启用提示词优化后，可帮助扩展提示词，更生动地描述画面内容。 4. 写好提示词的方法： 预设词组：小白用户可以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：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：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）。 二、DALL·E 自动优化提示词 1. 提示词生成指南：创建能为图像生成绘制清晰画面的提示词。使用精确、视觉化的描述（而非难以捉摸的概念）。尽量保持提示词简短、精确且令人惊叹。 2. 提示词结构：“一个” 媒介：考虑图像应模仿的艺术形式。 主题：主要焦点，包括颜色、姿势、视角等。 背景：环境如何补充主题。 环境：室内、室外、抽象等。 颜色：与主题的对比或和谐关系。 光线：一天中的时间、强度、方向等。 风格特点：独特的艺术特点。 影响：启发作品的艺术流派或艺术家。 技术：对于绘画，如何操纵画笔；对于数字艺术，特定的数字技术。 照片：描述摄影类型、相机设备和相机设置等。 绘画：提及使用的颜料类型、画布的质地和笔触的形状/质地。 数字：注明使用的软件、阴影技术和多媒体方法。 三、【SD】文生图中的提示词 1. 描述逻辑：人物及主体特征（服饰、发型发色、五官、表情、动作），场景特征（室内室外、大场景、小细节），环境光照（白天黑夜、特定时段、光、天空），画幅视角（距离、人物比例、观察视角、镜头类型），画质（高画质、高分辨率），画风（插画、二次元、写实）。 2. 辅助方法： 下次作图时，先选择模板，点击倒数第二个按钮快速输入标准提示词。 对于新手，可通过功能型辅助网站书写提示词，如 http://www.atoolbox.net/ （通过选项卡快速填写关键词信息）、https://ai.dawnmark.cn/ （每种参数有缩略图参考，更直观选择提示词）、C 站（https://civitai.com/ ）（可抄作业，复制每一张图的详细参数并粘贴到正向提示词栏，然后点击生成按钮下的第一个按键，Stable Diffusion 会自动匹配所有参数，但要注意图像作者使用的大模型和 LORA，不然即使参数一样，生成的图也会不同。也可取其中较好的描述词使用，比如人物描写、背景描述、一些小元素或者画面质感之类的。 希望以上内容对您有所帮助，祝您在使用提示词生成图像时取得满意的效果！

以下是入门 AI 提示词的建议： 1. 了解 AI 基本概念：建议阅读「」部分，熟悉 AI 的术语和基础概念，包括其主要分支（如机器学习、深度学习、自然语言处理等）以及它们之间的联系。同时，浏览入门文章，了解 AI 的历史、当前的应用和未来的发展趋势。 2. 开始 AI 学习之旅：在「」中，您将找到一系列为初学者设计的课程，特别推荐李宏毅老师的课程。您还可以通过在线教育平台（如 Coursera、edX、Udacity）上的课程，按照自己的节奏学习，并有机会获得证书。 3. 选择感兴趣的模块深入学习：AI 领域广泛，您可以根据自己的兴趣选择特定的模块进行深入学习。建议您一定要掌握提示词的技巧，它上手容易且很有用。 4. 实践和尝试：理论学习之后，实践是巩固知识的关键。尝试使用各种产品做出您的作品，在知识库提供了很多大家实践后的作品、文章分享，欢迎您实践后的分享。 5. 体验 AI 产品：与现有的 AI 产品进行互动是学习 AI 的另一种有效方式。尝试使用如 ChatGPT、Kimi Chat、智谱、文心一言等 AI 聊天机器人，了解它们的工作原理和交互方式。 6. 国内大语言模型工具好用，学习可以从提示词开始。提示词的结构可以参考主体（什么东西）+动作（干啥了）+场景+镜头（怎么拍），例如“母亲很疲惫看着孩子”。 希望以上内容对您有所帮助。

学习 AI 提示词是有必要的。提示词是给大语言模型的输入文本，用于指定模型应执行的任务和生成的输出，能“提示”模型做什么。设计高质量提示词需根据目标任务和模型能力精心设计，良好的提示词可让模型正确理解需求并给出符合预期的结果。 了解大模型的特性以及具备清晰表述自己需求和任务的能力，才能用好这个工具。 不过也有人持反对观点，认为像打字和写作一样，方法论不是关键，不断尝试和大模型交互就是最佳方法。但在与大模型交互时，用 Markdown 格式清晰表达问题有助于模型更好地理解用户意图，其具有结构清晰、格式化强调、适用性广等优点。 像 DeepSeek 这样的推理型大模型，更懂人话，不需要用户提供详细的步骤指令或特定的提示词模板，用自然语言描述真实场景和具体需求即可。还可以通过一些方式让 DeepSeek 的回答更符合需求，如让其“说人话”、激发深度思考、进行文风转换等。 总之，尽管有些模型可能不太依赖提示词，但学习提示词仍有助于您更好地与各类模型进行交互，并更有效地获得满意的结果。