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提示词

Answer

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)。案例提示词如: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。原文链接:https://mp.weixin.qq.com/s/jTMFYKxsN8dYNZu3VHKBnA
  • 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。提示词用于描绘画面,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。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,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。还可调整负面提示词,利用“加权重”功能让 AI 明白重点内容,使用辅助功能如翻译、删除所有提示词、会员加速等。
  • 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)。但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。
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References

艺术字生成

模型选择图片2.1,输入提示词(可以直接参考案例提示词)。案例参考提示词: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,唯美中国风提示词:巨大的春联,金色的书法字体,线条流畅,艺术美感,“万事如意”提示词: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,背景是水墨画提示词: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,背景是蓝天原文链接https://mp.weixin.qq.com/s/jTMFYKxsN8dYNZu3VHKBnA

星流一站式 AI 设计工具

prompt输入框中你可以输入提示词、使用图生图功能辅助创作。[heading4]提示词[content]1.什么是提示词?1.1.内容1.1.1.提示词用于你想描绘的画面。1.2.输入语言1.2.1.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(一个长头发的金发女孩),基础模型1.5使用单个词组(女孩、金发、长头发),1.2.2.支持中英文输入。1.3.提示词优化1.3.1.启用提示词优化后,帮你扩展提示词,更生动的描述画面内容。2.如何写好提示词?2.1.预设词组2.1.1.小白用户可以点击提示词上方官方预设词组,进行生图2.1.提示词内容准确2.1.1.包含人物主体、风格、场景特点、环境光照、画面构图、画质,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。2.2.调整负面提示词2.2.1.点击提示框下方的齿轮按钮,弹出负面提示词框2.2.2.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2.3.利用“加权重”功能,让AI明白重点内容2.3.1.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。2.3.1.对已有的提示词权重进行编辑2.4.辅助功能2.4.1.翻译功能:一键将提示词翻译成英文2.4.2.删除所有提示词:清空提示词框2.4.3.会员加速:加速图像生图速度,提升效率

提示词要素

如果您接触过大量提示工程相关的示例和应用,您会注意到提示词是由一些要素组成的。提示词可以包含以下任意要素: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。为了更好地演示提示词要素,下面是一个简单的提示,旨在完成文本分类任务:提示词在上面的提示示例中,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:”。请注意,此基本示例不使用上下文,但也可以作为提示的一部分提供。例如,此文本分类提示的上下文可以是作为提示的一部分提供的其他示例,以帮助模型更好地理解任务并引导预期的输出类型。注意,提示词所需的格式取决于您想要语言模型完成的任务类型,并非所有以上要素都是必须的。我们会在后续的指南中提供更多更具体的示例。

Others are asking
提示词怎么用
提示词在现代大型语言模型中具有重要作用,以下是关于提示词使用的相关知识: 1. 理解提示词的作用:提示词为模型提供上下文和指示,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:可在领域社区、Github 等资源中研究和学习已有的优秀提示词案例。 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,持续优化。 5. 活用提示工程工具:如 Anthropic 的 Constitutional AI 等。 6. 跟上前沿研究:持续关注提示工程最新的研究成果和方法论。 在具体的应用场景中,如星流一站式 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。 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(一个长头发的金发女孩),基础模型 1.5 使用单个词组(女孩、金发、长头发),支持中英文输入。 提示词优化方面,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。 写好提示词的方法: 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、画质等。 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,帮助 AI 理解不想生成的内容。 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。 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)。 在 Stable Diffusion 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,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。
2025-01-31
怎么学习AI提示词??
以下是关于学习 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、当前应用和未来发展趋势。 2. 开始 AI 学习之旅:在「」中,您可以找到为初学者设计的课程,特别推荐李宏毅老师的课程。还可以通过在线教育平台(如 Coursera、edX、Udacity)按照自己的节奏学习,并获得证书。 3. 选择感兴趣的模块深入学习:AI 领域广泛,您可以根据兴趣选择特定模块,比如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:理论学习后,实践是巩固知识的关键。尝试使用各种产品做出作品,在知识库中也有很多实践后的作品和文章分享。 5. 体验 AI 产品:与现有的 AI 产品(如 ChatGPT、Kimi Chat、智谱、文心一言等)进行互动,了解其工作原理和交互方式。 6. 学习提示词的构建技巧: 理解提示词的作用,它向模型提供上下文和指示,影响模型输出质量。 明确任务目标,用简洁准确的语言描述,给予足够背景信息和示例,使用清晰指令,对特殊要求明确指示,如输出格式、字数限制等。 7. 参考优秀案例:研究和学习已有的优秀提示词案例,在领域社区、Github 等资源中可找到大量案例。 8. 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。 9. 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。 10. 跟上前沿研究:提示工程是前沿研究领域之一,持续关注最新研究成果和方法论。 精心设计的提示词能最大限度发挥语言模型的潜力,多实践、多学习、多总结,终可掌握窍门。
2025-01-31
怎么给你提示词
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。
2025-01-29
提示词是什么
提示词(Prompt)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。它发挥“提示”模型的作用,设计高质量的提示词需根据目标任务和模型能力精心设计,良好的提示词能让模型正确理解人类需求并给出符合预期的结果。 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)。但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。 在星流一站式 AI 设计工具中,prompt 输入框可输入提示词,使用图生图功能辅助创作。输入语言方面,不同基础模型有不同要求,支持中英文输入。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;可调整负面提示词,帮助 AI 理解不想生成的内容;利用“加权重”功能让 AI 明白重点内容;还可使用预设词组、辅助功能如翻译、删除所有提示词、会员加速等。 如果您接触过大量提示工程相关的示例和应用,会注意到提示词是由一些要素组成的。为了更好地演示提示词要素,下面是一个简单的提示,旨在完成文本分类任务。在上面的提示示例中,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:”。请注意,此基本示例不使用上下文,但也可以作为提示的一部分提供。例如,此文本分类提示的上下文可以是作为提示的一部分提供的其他示例,以帮助模型更好地理解任务并引导预期的输出类型。
2025-01-29
AI提示词学习资料
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。
2025-01-29
提示词学习
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。
2025-01-29