豆包智能体提示词模版

很抱歉，目前没有关于实体门店做短视频如何向 Deep Seek 提问的模板。但您可以从以下几个方面来构思您的问题： 1. 描述实体门店的特点和目标受众，例如门店的类型、位置、主要经营产品或服务，以及希望通过短视频吸引的客户群体特征。 2. 说明您对短视频的预期效果，比如是增加品牌知名度、促进销售还是提升客户参与度。 3. 提及您现有的资源和限制，比如预算、拍摄设备、人员技能等。 4. 阐述您对短视频内容和风格的初步想法，例如是搞笑、感人、实用教程还是其他类型。 5. 询问关于短视频的传播渠道和推广策略的建议。 希望以上思路能对您有所帮助。

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以下为您介绍可以根据 PPT 模版和文稿自动生成 PPT 的软件或网站： 1. 闪击 网址：https://ppt.isheji.com/?code=ysslhaqllp&as=invite 操作步骤： 选择模版。 输入大纲和要点，由于闪击的语法和准备的大纲内容可能有偏差，可参考官方使用指南：https://zhuanlan.zhihu.com/p/607583650 ，将大纲转换成适配闪击的语法。 点击文本转 PPT，并在提示框中选择确定，得到转换后的 PPT，可在线编辑。 注意事项：导出 PPT 需要会员。 2. Process ON 网址：https://www.processon.com/ 输入大纲和要点： 导入大纲和要点： 手动复制，相对较耗时间。 导入方式：复制最终大纲的内容到本地的 txt 文件后，将后缀改为.md（若看不见后缀，可自行搜索开启后缀）；打开 Xmind 软件，将 md 文件导入 Xmind 文件中；在 Process ON 导入 Xmind 文件，以导入方式新建思维导图，选择准备好的 Xmind 文件，导入成功。 输入主题自动生成大纲和要求：新增思维导图，输入主题，点击 AI 帮我创作，生成结束。 选择模版并生成 PPT：点击下载，选择导入格式为 PPT 文件，选择模版，再点击下载。若喜欢用 Process ON，没有会员，可在某宝买个一天会员。 此外，目前市面上大多数 AI 生成 PPT 按照如下思路完成设计和制作： 1. AI 生成 PPT 大纲。 2. 手动优化大纲。 3. 导入工具生成 PPT。 4. 优化整体结构。 推荐 2 篇市场分析的文章供参考： 1. 《》 2. 《》 请注意，以上内容由 AI 大模型生成，请仔细甄别。

以下是关于克隆声音的相关信息： ElevenLabs 推出了全自动化的 AI 配音或视频翻译工具。您只需上传视频或粘贴视频链接，它能在几十秒到几分钟内将视频翻译成 29 种语言，还能克隆原视频中的声音进行配音。群友瑞华进行了测试，相关视频链接为： 。另外，有群友测试了豆包的音色模仿，读大概 20 个字的句子，5 秒就能生成非常像的音色，之后可用自己的声音读生成的文字内容。 在 Heygen 等网站可以自助购买声音克隆服务。 MiniMax 有两个适合任务的大模型（豆包的也不错）：MiniMaxText01 支持 400 万 token 的上下文，T2A v2（speech01turbo）拥有最好的声音复刻效果。可通过其开放平台 https://platform.minimaxi.com/login 进行注册登录及实名认证。首次注册会赠送 15 元，无需充值就能玩。接着创建 API Key 并保存好，还可以克隆声音，链接为：https://platform.minimaxi.com/examinationcenter/voiceexperiencecenter/voiceCloning 。克隆时有几个地方要填：创建 voice id、上传复刻音频（10 300 秒，尽量安静）、上传音频 prompt（不超过 8 秒的声音）、试听文本（不超过 8 秒声音所念内容），然后勾选用户协议，点击“克隆”选项，过一段时间完成克隆。使用填写的 voice id 生成声音，即为克隆音色生成的声音。

以下是针对使用豆包即梦和通义 app 绘制海报封面出现文字不对情况的改进和解决方案： 使用豆包即梦： 1. 为其他城市定制艺术字海报：可以使用豆包来生成个性化设计。豆包会根据城市特色和地标调整提示词，创造符合城市风格的艺术作品。 打开豆包网站 https://www.doubao.com/chat 。 输入对应内容获得城市的 AI 绘画提示词。 2. 优化海报细节： 利用即梦中的消除笔工具修正细节错误。例如，若生成图片中有元素不协调或小细节（如文字笔画、图案）错误，可用消除笔去除不需要的部分。 多抽卡获取更理想设计。AI 绘画核心在于多抽卡，若首次生成效果不佳，可多次尝试或调整提示词细节抽卡，直至找到满意设计。 希望这些方案能帮助您解决问题，创作出满意的海报封面。

以下是为您构思的关于如何学习 AI 的 PPT 大纲： 幻灯片 1：封面 标题：如何学习 AI 幻灯片 2：目录 1. AI 辅助 PPT 的原理和作用 2. 几款 PPT 生成工具（网站） 3. 相关 APP 介绍 幻灯片 3：AI 辅助 PPT 的原理和作用 1. 减轻排版工作的压力 2. 生成打底的内容，减轻人写内容的工作 3. 文章生成 PPT，让 AI 帮忙摘要内容，生成大纲列表 4. 主题生成 PPT，让 AI 根据主题扩充成大纲列表，乃至具体内容 5. 在特定场景下不用改直接用，如学生快速为小组展示配 PPT 幻灯片 4：AI 辅助 PPT 的流程 1. 用户输入 2. AI 输出 3. 排版 网站把 AI 输出的文本丢给 LLM，让它根据内容，在已有的 UI 组件中选择更适合的组件。按时间线，每页 PPT 的文字，选出整个 PPT 中，每一页的 UI 组件。有的网站，如 tome、gamma，配图也是由 GenAI 根据页面内容生成的。呈现 AI 生成的 PPT 结果，用户不满意可以自行选择模版 幻灯片 5：几款 PPT 生成工具（网站） 1. 讯飞智文：https://zhiwen.xfyun.cn/ （免费引导好） 2. Mindshow.fun ：http://Mindshow.fun （Markdown 导入） 3. kimi.ai ：http://kimi.ai （选 PPT 助手暂时免费效果好） 4. Tome.app ：http://Tome.app （AI 配图效果好） 5. Chatppt.com ：http://Chatppt.com （自动化程度高） 6. 百度文库：https://wenku.baidu.com （付费质量好） 幻灯片 6：相关 APP 介绍 1. 豆包 2. AI 数字人 3. KIMI 4. 灵犀 5. 如影 6. 剪映（图文成片，只需提供文案，自动配图配音） 7. 即梦 希望以上内容对您有所帮助！

围绕 DS、豆包等大模型的检索结果做优化的路径包括以下方面： 首先，通过集成收集 AI 反馈（AIF）聊天模型完成情况，然后利用 GPT4（UltraFeedback）进行评分并二值化为偏好。其中，Step2AIF 在某种程度上是一种 selfplay，通过多模型 prompt 生成来进行 RL。在模型最终采用的 DPO 算法的 SFT 过程中，用于最终模型 SFT 所训练的 AIF 数据集与原始 pretraining 数据集在数据（tokens）序列组织构象上存在差异，这是一种 Synthetic Data 的路径，关键在于这种 Synthetic Data 与原始 Data 在特征与知识分布上的差异。 DPO 算法通俗来讲，当一个答案是好的答案时，模型要尽可能增大其被策略模型生成的概率；当一个答案是差的答案时，模型则需要尽可能降低其被策略模型生成的概率。 以上是在 RL×LLM 方面的一些探索，接下来需要将上述模型案例以及延展的思考进行沉淀，回归第一性原理进行更进一步的本质探寻，以找到两者之间隐含的共性、差异以及呈现当前技术发展路径与现状的必然性。

要切换到 DeepseekR1 大模型，您可以参考以下步骤： 1. 对于新闻播报自动化工作流： 首先，输入新闻链接，系统会自动提取核心内容。添加网页图片链接提取插件，获取网页里的图片。 接着，利用调整图片的节点，将 url 属性的图片内容转化为 image 属性的图片。 然后，使用链接读取节点提取文字内容，并在提取链接后面接上一个大模型节点，使用 DeepseekR1 模型生成有吸引力的口播内容。 注意，DeepseekR1 基础版本限额使用，可在专业版手动接入。手动接入时，先点击 https://www.volcengine.com/experience/ark?utm_term=202502dsinvite&ac=DSASUQY5&rc=A6NPZ83H 领取 375 万 R1 模型的 tokens（手机用户可扫描二维码），再到 https://www.volcengine.com/，根据相关截图自行接入推理点。为了后续批处理，需将输出格式设置为 Array<String>格式。 2. 对于飞书多维表格相关操作： 可参考教程“”。 例如，在制作【AI 书单】时，可把图书的封面图复制到多维表格里，AI 能自动识别【书名和作者】；用字段捷径【AI 搜索】找到豆瓣评分；用字段捷径【自定义 AI 自动填充】识别图书的内容概述、适用人群、推荐理由；用【信息提取】分别把主题、核心观点、故事梗概、适用人群、推荐理由提取出来。

ChatGPT 是由致力于 AGI（通用人工智能）的公司 OpenAI 研发的一款 AI 技术驱动的 NLP（自然语言处理）聊天工具。它于 2022 年 11 月 30 日发布，目前使用的是 GPT4 的 LLM（大型语言模型）。 ChatGPT 是 AIGC（人工智能生成内容）技术的一个应用实例，形象比喻为通过投喂大量资料预训练后，会通过聊天玩“文字接龙游戏”。其英文解释为：Chat 聊天，G:Generative 生成，P:Pretrained 预训练，T:Transformer 类神经网络模型。它是美国 OpenAI 公司开发的一款基于大型语言模型的对话机器人，能够根据用户的输入生成连贯且相关的文本回复。

以下是关于智能表格的相关内容： 1. 在微信超级 AI 知识助手教学（上）—智谱共学营中： 介绍了 LM 和 agent 的使用场景，展示了 LM 在文章总结、视频生成、图片生成的操作。 元子提醒大家填问题链接，介绍多维表格可用于处理信息，张梦飞讲解了操作相关功能、作业要求及奖励，还介绍下节课是关于工作流接入微信的内容。 讲述了智能体相关课程的一些准备工作，包括注册相关服务等。 元子分享多维表格相关内容，包括与 Excel 关系等，对比了 Excel 和多维表格，介绍了多维表格的功能框架。 CT 分享了如何将 cos 中的 bot 导入飞书多维表格的字段捷径，并展示了多个案例。 2. 在 8 月 13 日 ComfyUI 共学中： 郭佑萌介绍模型放大相关内容及工作流。 讨论了今晚的 AI 绘图比赛的规则，包括比赛要求等。 郭佑萌介绍了导出 js 文件和保存工作流图片的方法，还准备开始建表格。 讨论了关于软件设置与工作流的操作问题。

以下是关于扣子智能体提示词的相关信息： 创建智能体： 打开扣子官网（https://www.coze.cn/）。 “画小二智能小助手”Coze 商店体验地址：https://www.coze.cn/store/bot/7371793524687241256?panel=1&bid=6cqnnu5qo7g00 。 点击创建 Bot，在对话框中工作空间选择“个人空间”，命名为画小二智能小助手。 注意提示词区、插件区和调试区。 设置画小二助手的提示词。 扣子实战之自动化书籍推荐卡片： 具体步骤包括利用豆瓣插件爬取书籍关键信息、利用连接读取插件提取所有内容、利用大模型对关键信息提取、利用缩放节点将豆瓣节点提取的图片连接转化为真正图片（image）、利用图片生成节点绘制背景图、利用画板功能将所有关键信息组合、配置智能体等。 设计时要注重画板层级管理，确保元素正确配置，采用透明设计风格增强视觉融合。 卡片设计分为上下部分，上部为视觉重点（封面、书名、推荐指数），下部为详细内容（金句、介绍、价值主张）。 智能对决中的提示词安全： 国内外众多知名的智能体平台，包括扣子、OpenAI 的 GPT Store 等，其热门智能体的核心提示词容易被获取。 获取提示词后，可以了解其调用知识库、工作流的方式以及整体的设计逻辑和核心创意构建过程，甚至进一步获取数据文件。 提示词攻击在业内是公开的秘密，国内外各大著名的 AI 厂商几乎无一幸免。

多智能体（MultiAgent）是由多个自主、独立的智能体（Agent）组成的系统。在这个系统中，每个智能体都能感知环境、进行决策并执行任务，且它们之间能进行信息共享、任务协调以及协同行动，以实现整体目标。 随着大型语言模型（LLM）的出现，以 LLM 为核心构建的 Agent 系统近期受到广泛关注。Agent 系统会为不同的 Agent 分配角色和任务信息，并配备相应的工具插件，以完成复杂任务。目前常见框架主要集中在单 Agent 场景，其核心在于 LLM 与工具的协同配合，可能需要与用户多轮交互。同时，越来越多的 Agent 框架关注多 Agent 场景，会为不同 Agent 指定角色，通过协作完成复杂任务，与用户的交互可能减少。 构建多 Agent 框架，需要考虑相对于单 Agent 增加的组件，包括： 1. 环境（environment）：所有 Agent 处于同一个环境，环境包含全局状态信息，Agent 与环境有信息交互与更新。 2. 阶段（stage）：现有多 Agent 框架通常采用 SOP 思想，将复杂任务分解为多个子任务。 3. 控制器（controller）：可以是 LLM 或预先定义好的规则，负责环境在不同 Agent 和阶段之间的切换。 4. 记忆：在多 Agent 框架中，由于 Agent 数量增多，消息数量增多，每条消息可能需记录发送方、接收方等字段。 此外，新兴的依靠协同的多智能体系统是基于复杂智能行为可来自大量简单智能系统相互作用的事实。Manus 作为一款通用型 AI 代理工具，其技术架构主要基于多智能体（Multiple Agent）架构，运行在独立虚拟机中，通过规划、执行和验证三个子模块分工协作实现对复杂任务的高效处理，核心功能由多个独立模型共同完成，还包括虚拟机、计算资源、生成物、内置多个 agents 等关键组件，并采用“少结构，多智能体”的设计哲学。

构建企业智能客服的方案主要包括以下几种： 1. 帮助企业快速建立产品智能客服体系，通过用户意图识别、知识库检索答案、AI 大模型总结输出答案、多轮对话沟通、对话分析打标、自动更新知识库 FAQ 以及客服效果分析，提供全面的 AI 客服解决方案，提高 AI 客服回答的准确率，降低企业商用 AI 客服的门槛。 2. 采用开源或者国内智谱、文心、百川等企业提供的 13B 级模型，本地部署在自己的内部系统中，并结合大模型企业提供的技术服务，基于大模型搭建 LangChain、RAG 框架，在智能客服上实现 RPA 自动流程。 3. 可以转化为 LLM 技术支持方，专注发力 LLM 的工程化应用方向，为企业提供更好的 LLM 本地部署和工程化，走 IBM 的企业服务道路。 4. 转变赛道，例如像智齿客服一样，借助国内出海的兴起以及中东、东南亚需求的旺盛，提供在这个方向的智能客服国内服务。 5. 转向 LMops 方向，虽然当前挺有用，比如做复杂 prompt 的多模型效果测试，做 langchain 的可视化设计，但也存在一些隐患点需要思考。 以下是一些具体的应用案例： 1. 如 Grammarly、秘塔写作猫等 AI 智能写作助手，利用自然语言处理技术辅助用户进行高质量写作。 2. 淘宝拍照搜商品，通过图像识别为用户推荐相似商品。 3. 小爱同学、Siri 等 AI 语音助手定制开发，采用语音识别、自然语言理解技术，为不同需求定制专属语音助手。 4. Keep 智能训练计划，利用数据分析、机器学习技术，根据用户数据制定个性化健身方案。 5. 大众点评智能推荐，基于数据挖掘、自然语言处理技术，基于用户口味偏好推荐美食。 6. 阿里小蜜等电商客服，通过自然语言处理、机器学习技术，为企业提供智能客服解决方案。

以下是一些辅助财务工作提效的 AI 智能体或落地应用： 新兴的 AI 智能体公司，如 Sierra、Decagon、Maven AGI、DevRev、Gradient Labs 等，在客户服务和支持等领域发挥作用，其中 Sema4 可用于财务后勤。 RPA（流程自动化机器人）产品，如杭州分叉智能公司的 RPA 产品，可控制桌面软件，实现办公流程自动化，在财务领域可用于开票、网银流水下载等。它能够替代电脑办公中的重复有逻辑工作，为企业降本增效。 利用引刀 AP 创建网页实现智能解答税务问题，结合飞书避免信息泄露和实现自动回复等。 生成式 AI 可以帮助金融服务团队改进内部流程，简化财务团队的日常工作流程。例如，帮助编写 Excel、SQL 和 BI 工具中的公式和查询以实现分析自动化，自动创建文本、图表、图形等报告内容，为会计和税务团队综合、总结并提供税法和潜在扣除项的可能答案，以及帮助自动生成和调整采购和应付账款相关的合同、订单和发票等。

智能体（Agent）在人工智能和计算机科学领域是一个重要概念，指能够感知环境并采取行动以实现特定目标的实体，可以是软件程序或硬件设备。 智能体具有以下特点： 1. 自主系统：通过感知环境（通常通过传感器）并采取行动（通常通过执行器）来达到目标。 2. 任务分解：将大型任务分解为更小、可管理的子目标，有效处理复杂任务。 3. 反思完善：对过去行为进行自我批评和反思，从错误中吸取教训，完善未来步骤，提高最终结果质量。 4. 记忆能力：包括短期记忆（利用模型的短期记忆来学习）和长期记忆（通过外部向量存储和快速检索实现长时间保留和回忆无限信息）。 5. 工具使用：学习调用外部 API 获取模型权重中缺失的额外信息，包括当前信息、代码执行能力、对专有信息源的访问等。 以下是一些智能体相关的目录： 1. 2. 3. 4. 5. 6. 随着 ChatGPT 与 AI 概念的爆火，出现了很多新名词，如“智能体 Agent”、bot 和 GPTs 等。简单理解，智能体就是 AI 机器人小助手，参照移动互联网，类似 APP 应用的概念。在做 Agent 创业的公司有很多，比如 C 端案例中，社交方向有用户注册后先捏一个自己的 Agent，然后让其与他人的 Agent 聊天，两个 Agent 聊到一起后再真人介入的有趣场景；还有借 Onlyfans 入局打造个性化聊天的创业公司。B 端案例中，有帮助 B 端商家搭建 Agent 的机会。 智能体开发平台方面，如字节的扣子 Coze 于 2 月 1 日正式推出国内版，主要用于开发下一代 AI 聊天机器人。国内还有很多智能体开发平台，如 Dify.AI。

以下是为您整理的有关剧情总结的提示词相关内容： 在 Apple Intelligence 中，用于从照片创作故事和创意写作助理回应的对话以 JSON 格式响应，包括 traits、story 等键值，需遵守故事和照片说明的相关指南，如故事应多样化、不应包含负面内容等。 在某 bot 场景中，前面三个按钮用于驱动剧情，最后一个用于提示词总结，其技术实现相对复杂的部分是工作流中嵌套的图像流。 在制作 AI 视频短片时，如以老船长年轻形象为例，可从剧本中的画面描述提取提示词，生成不同角度的人物图。对于图生视频，只需上传图片至视频生成模块，用简单提示词描绘画面中的动态内容即可。

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，可帮您扩展提示词，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，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。

构思提示词需要注意以下几个方面： 1. 了解提示词的定义：提示词用于描绘您想生成的画面，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。 2. 写好提示词： 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，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：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. 遵循创建提示的基本准则： 展示和告诉：通过说明、示例或两者结合清楚表明想要的内容。 提供高质量数据：确保有足够且正确的示例。 检查设置：温度和 top_p 设置控制模型生成响应时的确定性，根据需求调整。 4. 充分描述任务：提供详尽的上下文，与任务相关性越强，大语言模型给予的反馈下限越高，同时运用提示词的技巧挖掘模型潜力。例如，在要求 GPT 删除个人信息时，给出背景、定义术语、给出模型应如何完成任务的具体细节等。 5. 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。 6. 启用提示词优化：可帮助扩展提示词，更生动地描述画面内容。

以下是关于根据文本提示生成图像的相关内容： Comfyui Playground2.5： 模型地址：https://civitai.com/models/325263/playgroundaisplaygroundv251024px ，https://huggingface.co/playgroundai/playgroundv2.51024pxaesthetic/tree/main 。 该模型根据文本提示生成图像，是一个使用两个固定的、预训练的文本编码器（OpenCLIPViT/G 和 CLIPViT/L）的潜在扩散模型，遵循与 Stable Diffusion XL 相同的架构（底层框架是 SDXL），风格化较强，CGF 的权重不要给太高。 默认使用 EDMDPMSolverMultistepScheduler 调度程序，以获得更清晰的细节，guidance_scale=3.0 是一个很好的默认值；EDMEulerScheduler 调度程序，guidance_scale=5.0 是一个很好的默认值。 需要 EDM 采样算法，这是一种在扩散模型中使用的高效采样方法，通过优化采样过程，减少生成图像所需的步骤，加快图像生成速度。 Midjourney： 文本描述是 Midjourney 中最重要的出图逻辑，在输入框中输入「/image+文本描述」来生成图像。 操作方法：若要生成 B 端界面，先清楚 B 端产品的关键词，如输入「SaaS dashboard」可得深色 B 端界面效果，加入“白色背景”描述可生成简约浅色的 B 端界面，还可尝试其他颜色。Midjourney 会默认给出 4 张图像，图像下有两行按钮，第一行的 U 是放大图像提升细节，第二行的 V 是在基础上发生变化。 使用分析：文本描述操作便捷，但对于新手可能存在无法准确描述所需关键词提示或生成图像与预想效果不一致的问题，可能调整关键词的前后顺序或增删字都会对结果产生很大影响，导致产生很多废稿。 OpenAI： 图像生成端点允许您在给定文本提示的情况下创建原始图像，生成的图像大小可为 256x256、512x512 或 1024x1024 像素，较小的尺寸生成速度更快。可使用 n 参数一次请求 110 张图像，描述越详细越可能获得想要的结果，可探索 DALL·E 预览应用程序中的示例获取更多提示灵感。 图像编辑端点允许您通过上传蒙版来编辑和扩展图像，遮罩的透明区域指示应编辑图像的位置，提示应描述完整的新图像，上传的图片和遮罩必须是小于 4MB 的正方形 PNG 图片，且尺寸相同。

以下是一些写短视频提示词的好用方法和示例： Pikadditions 功能： 1. 上传基础视频：点击页面下方的【Pikaddition】按钮，拖拽或点击上传本地视频。若自己没有视频，可在“templates”板块使用官方示例视频做测试。 2. 添加主角图片：点击【Upload Image】上传角色图片文件。 3. 编写视频提示词：若需要参考角色在视频里的相关互动，需在输入框用英文描述期望效果（支持 Emoji 辅助），然后点击生成按钮。 提示词公式参考： 事件驱动句式：As... 空间锁定技巧：使用场景物体作坐标轴，如 on the.../behind the.../from the... 动态呼应原则：角色动作与视频元素联动，如 swaying with.../reacting to.../matching... 美女转绘： 使用麦🍊的写实模型和墨幽人造人模型，不推荐使用质量词。提示词先使用反推，Deepbooru，借助提示词插件删除无用提示词，保留和画面主体相关的提示词，如人物主体描述、皮肤质感增强、整体细节增强的 Loar。 正向提示词示例：1girl,solo,black_hair,midriff,autolinklora:林鹤皮肤质感调整器差异炼丹功能性 lora 模型_林鹤 v1:0.6autolink 负向提示词示例：NSFW,logo,text,blurry,low quality,bad anatomy SD 新手入门： 根据想画的内容写提示词，多个提示词之间使用英文半角符号。一般概念性、大范围、风格化的关键词写在前面，叙述画面内容的其次，最后是描述细节的。提示词顺序很重要，越靠后权重越低。关键词要具有特异性，措辞越具体越好，可使用括号人工修改提示词的权重。