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AI文章提示词怎么反推反问

Answer

以下是关于 AI 文章提示词反推反问的相关内容：

对于 Midjourney 提示词的解析，其 AI 以半抽象方式处理整体概念，具体性是获得理想结果的关键。可从简单提示或参数修改开始，逐步调整。方法流程包括：

  1. 初始提示：如“Prompt：A banana is floating in the air--v 6.1 提示：一个香蕉漂浮在空中--v 6.1”，查看生成结果，若不理想可进一步优化。
  2. 优化描述：例如“Prompt：Banana shaped hologram of molten liquid metal,floating in air,isolated on a lilac background,minimalist design,vector illustration,high resolution photography--v 6.1 提示：香蕉形态的液态金属全息图，漂浮在空气中，在淡紫色背景上，极简设计，矢量插图，高分辨率摄影--v 6.1”。
  3. 添加调节参数命令。

对于 DeepSeek 深度推理，可借助 AI 分析好文章，如：

  1. 找出喜欢的文章投喂给 deepseek R1，然后进行多次询问，如从写作角度、读者角度分析，指出缺点和提升空间，对作者进行侧写等。

在提示词技巧方面，包括：

  1. 教训：要求讨论从特定情况中得到的教训，如“分享一个关于企业失败的案例，并从中提炼出的教训。”
  2. 观点：要求 AI 考虑多种观点或意见，如“分析支持和反对核能发展的观点。”
  3. 常见问题解答：要求 AI 生成常见问题解答（FAQs）列表，如“请提供一份关于瑜伽初学者的常见问题解答列表。”
  4. 背景：提供背景信息、数据或上下文以便生成准确内容，如“请结合当前全球碳排放数据谈论气候变化的影响。”
  5. 目标：说明回应的目标或目的，如“编写一篇旨在说服读者加入环保运动的文章。”
  6. 受众：指定定制内容的目标受众，如“请为初中生编写一篇关于节水的文章。”
  7. 范围：界定主题的范围，如“请仅关注瑜伽在减压方面的好处。”
  8. 扮演角色：表明要采用的角色或观点，如“从一个科学家的角度阐述太阳能的优点。”
  9. 示例：提供所需风格、结构或内容的示例，如“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。”
  10. 案例研究：要求参考相关案例研究或现实世界示例，如“在关于可持续发展的文章中，介绍一些成功的企业案例。”
Content generated by AI large model, please carefully verify (powered by aily)

References

Midjourney 基础知识 · 提示

MidJourney的AI以一种半抽象的方式解析提示。与其逐字逐句地理解描述，它更倾向于处理整体概念，并尝试让最终的图像与您的描述相符。这意味着具体性是获得理想结果的关键。方法：尝试从较为简单的提示或者参数修改开始，根据生成的结果逐步调整。这种方法比一次性向AI提供过多细节更有助于逐步塑造输出效果[另一种方法，通过反推关键词来解析，不适合新手小白，文章地址：[Midjourney官方用户端·基础介绍](https://mp.weixin.qq.com/s?__biz=MzIyOTc4NjE2NA==&mid=2247492687&idx=1&sn=54f41660f075bed110970cfa63d1bbfc&scene=21#wechat_redirect)]。注意：从上面就已经开始这个步骤了，可反复观看，下面跟着我复习。---方法流程1.初始提示：Prompt：A banana is floating in the air--v 6.1提示：一个香蕉漂浮在空中--v 6.1查看生成的结果：如果看起来不错但缺乏特定的艺术方向，您可以进一步迭代优化。---2.优化描述：Prompt：Banana shaped hologram of molten liquid metal,floating in air,isolated on a lilac background,minimalist design,vector illustration,high resolution photography--v 6.1提示：香蕉形态的液态金属全息图，漂浮在空气中，在淡紫色背景上，极简设计，矢量插图，高分辨率摄影--v 6.1---3.添加调节参数命令：

详解：DeepSeek深度推理+联网搜索 目前断档第一

推荐阅读：《介绍一种提升写作能力的方法》by和菜头我觉得和菜头的方法挺好的：首先是借助AI分析好的文章1.找出你最喜欢的文章，投喂给deepseek R1（理论上来说适合大多数AI，尤其是有推理模型）；2.第一次询问：请从写作角度分析这篇文章；3.第二次询问：请再从读者角度分析这篇文章；4.第三次询问：这篇文章还存在什么缺点和不足，有什么改善和提升的空间；5.对作者进行侧写，分析成长背景、个人经历和知识结构对文章的影响。然后是让AI能对你写的文章点评：「现在我希望你是一名资深中文写作教师/小学语文老师/中学语文老师/公文写作培训师，拥有30年教育经验，是一名传授写作技巧的专家。请先阅读我提供给你的文章，然后对文章进行分析，然后教我如何提升写作水平。请给出详细的优缺点分析，指出问题所在，并且给出具体的指导和建议。为了方便我能理解，请尽量多举例子而非理论陈述。」最后还分享了一个根据文章内容对作者心理侧写的提示词：我希望你扮演一个从业20多年，临床诊治过两千多例心理分析案例的人性洞察和意识分析方面的专家，精通心理学、人类学、文史、文化比较。先阅读后附文章全文，然后对作者进行人格侧写。要尖锐深刻，不要吹捧包装，不要提出一些只能充当心理安慰的肤浅的见解。1.作者的基本画像2.核心性格特质3.认知与价值观4.潜在心理动机5.行为模式推测6.矛盾与盲点7.文化符号映射输出markdown格式

Prompts（提示词）

|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。||

Others are asking
SD 反推模型
以下是关于 SD 反推模型的相关内容： Fooocus 模型： LoRA 模型默认放在：Fooocus_win64_1110\\Fooocus\\models\\loras 程序默认用到 3 个 SDXL 的模型，包括一个 base、一个 Refiner 和一个 LoRA。单独安装需下载三个模型： SDXL 基础模型：https://huggingface.co/stabilityai/stablediffusionxlbase1.0/resolve/main/sd_xl_base_1.0_0.9vae.safetensors refiner 模型：https://huggingface.co/stabilityai/stablediffusionxlrefiner1.0/resolve/main/sd_xl_refiner_1.0_0.9vae.safetensors LoRA 模型：https://huggingface.co/stabilityai/stablediffusionxlbase1.0/resolve/main/sd_xl_offset_examplelora_1.0.safetensors 若部署了 SD 秋叶包，可共用模型（大模型和 LoRA），通过修改 Fooocus_win64_1110\\Fooocus\\modules\\path.py 文件中的路径来配置，修改为秋叶包模型对应的路径，如： 大模型路径：sdwebui\\models\\Stablediffusion\\SDXL LoRA 模型路径：sdwebui\\models\\lora 配置好后点击 run.bat 文件启动。 Comfyui SD 学社做黏土头像的相关插件： 提示词反推 WD14Tagger：https://github.com/pythongosss/ComfyUlWD14Tagger，首次使用会自动下载模型（需要网络环境） 处理人物一致性： IPAdapter：https://github.com/cubiq/ComfyUI_IPAdapter_plus 也可以用 instantID，这里使用的是 IPadpter，后续很多地方也会用到，建议先使用起来。关于 IPAdapter 的使用，之前有文章介绍。 ControlNet： 预处理的插件：comfyui_controlnet_aux https://github.com/Fannovel16/comfyui_controlnet_aux ControlNet 模型： XLCN 模型下载：https://huggingface.co/lllyasviel/sd_control_collection/tree/main 1.5 理模型下载：https://huggingface.co/lllyasviel/ControlNetv11/tree/main ControlNet 的 tile 模型： 随着 ControlNet1.1 的更新，tile 模型横空出世，其强大的功能让之前的一些模型变得有点黯然失色。 可用于高清修复小图，比如将分辨率不高的食物图片拖进“WD 1.4 标签器”反推关键词，然后发送到图生图。使用大模型“dreamshaper”调整参数尺寸，放大为 2K，提示词引导系数官方推荐在 15 以上，重绘幅度在 0.5 以上。 可用于修复和增加细节，如处理一张细节不足且结构错误的小屋图。tile 的预处理器用来降低原图的分辨率，为新图添加像素和细节提供空间。若图片本身像素很低，可以不使用预处理器，直接使用 tile 模型。
2025-03-13
ai提示词反推工具
以下是关于 AI 提示词反推工具的相关信息： 在图生图功能中，除了文本提词框外还有图片输入口，可通过图片给 AI 创作灵感。有两种反推提示词的按钮，CLIP 能通过图片反推出完整含义的句子，DeepBooru 可反推出关键词组。但生成的提示词可能存在瑕疵，需要手动补充信息。调整好提示词后，还需注意宽度、高度以及提示词相关性和重绘幅度等参数。 另外，LayerStyle 副本中的 PromptTagger 可根据图片反推提示词并设置替换词，使用 Google Gemini API 作为后端服务，需申请 API key 并正确填写配置文件。PromptEmbellish 输入简单提示词能输出润色后的提示词，也支持输入图片作为参考，同样依赖 Google Gemini API 服务。 同时，为您提供以下提示词相关的资源： 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：
2025-03-05
ai提示词反推
在 AI 中，关于提示词反推，以下是一些相关信息： 在图生图功能中，除了文本提词框，还有图片框输入口。通过图片可给与 AI 创作灵感，文本输入框旁有两个反推提示词的按钮，CLIP 能通过图片反推出完整含义的句子，DeepBooru 能反推出关键词组。但两种方式生成的提示词可能存在瑕疵，需要手动补充信息。调整宽度和高度，使红框匹配图片。此外，提示词相关性和重绘幅度这两个参数很重要。 样例驱动的渐进式引导法能充分发挥 AI 自身的逻辑分析和抽象总结能力，从用户提供的样例中总结方法论，用户判断方法论正确与否并提出意见，为提示词爱好者提供低门槛生成途径。但 LLM 有上下文长度限制，在长对话中可能导致 AI 遗忘早期内容，影响输出质量，所以需要引入“提示词递归”的概念与方法，具体步骤包括初始提示、定期总结、重新引入、细化和拓展、验证和优化。
2025-03-05
可以反推关键词的AI
以下是关于可以反推关键词的 AI 的相关内容： 在 Midjourney 中，AI 以半抽象方式解析提示，更倾向处理整体概念。获得理想结果的关键在于具体性，可从简单提示或参数修改开始逐步调整。此外，还可通过反推关键词来解析，方法如下： 1. 初始提示：例如“Prompt：A banana is floating in the airv 6.1 提示：一个香蕉漂浮在空中v 6.1”，查看生成结果，若不错但缺乏特定艺术方向，可进一步迭代优化。 2. 优化描述：如“Prompt：Banana shaped hologram of molten liquid metal,floating in air,isolated on a lilac background,minimalist design,vector illustration,high resolution photographyv 6.1 提示：香蕉形态的液态金属全息图，漂浮在空气中，在淡紫色背景上，极简设计，矢量插图，高分辨率摄影v 6.1”。 在 StableDiffusion 中，图生图功能除文本提词框外还有图片框输入口，可通过图片反推提示词。例如，随便一张照片拖入后，文本输入框旁有两个反推提示词的按钮：CLIP 可反推出完整含义的句子；DeepBooru 可反推出关键词组。但两种方式生成的提示词可能有瑕疵，需手动补充信息。 在使用 AI 生成图片时，若想让生成的图片更可控，可利用 seed 参数反向生成。Midjourney 会用种子号绘图，默认随机，可使用Seed 或same eseed 参数指定相同种子号和提示符以产生类似结尾图片。例如“caiyunyiueji is a cute sports anime girl,style by Miyazaki Hayao,emoji,expression sheet,8kseed 8888”，能保证每次生成相同的图，还可反向利用此特性对已确定的效果图进行微调。
2025-02-26
图片提示词反推工具
以下是关于图片提示词反推工具的相关信息： LayerStyle 副本：根据图片反推提示词，可设置替换词。使用 Google Gemini API 作为后端服务，需在申请 API key，并填到插件根目录下的 api_key.ini 文件中（默认名字为 api_key.ini.example，初次使用需将后缀改为.ini，用文本编辑软件打开，在 google_api_key=后面填入 API key 并保存）。节点选项包括：api（目前只有"geminiprovision"一个选项）、token_limit（生成提示词的最大 token 限制）、exclude_word（需要排除的关键词）、replace_with_word（替换 exclude_word 的关键词）。 PromptEmbellish：输入简单的提示词，输出经过润色的提示词，支持输入图片作为参考。使用 Google Gemini API 作为后端服务，同样需申请并填写 API key。节点选项包括：image（可选项，输入图像作为提示词参考）、api（目前只有"googlegemini"一个选项）、token_limit（生成提示词的最大 token 限制）、discribe（在这里输入简单的描述，支持中文）。 【SD】真人转二次元：图生图功能除文本提词框外还有图片框输入口，可通过图片给与 AI 创作灵感。有两个反推提示词的按钮：CLIP 可通过图片反推出完整含义的句子；DeepBooru 可反推出关键词组。但生成的提示词可能有瑕疵，需手动补充信息。调整宽度和高度使红框匹配图片，同时注意提示词相关性和重绘幅度这两个参数。 第二十一期港风胶片： 活动介绍：墨悠大佬的胶片 lora 模型搭配 flux1 dev 大模型，文艺复兴，唯美胶片复古。lora 模型链接：https://www.liblib.art/modelinfo/e16a07d8be544e82b1cd14c37e217119?from=personal_page 教程： 方法 1：利用上一期活动图片反推工作流，使用唯美港风图片进行反推提示词，在大模型后接一个墨悠_胶片 lo。上一期活动链接： 胶片 lora 链接：https://www.liblib.art/modelinfo/e16a07d8be544e82b1cd14c37e217119?from=personal_page 方法 2：利用抱脸的 joycaption 图片反推提示词，然后在哩布上跑 flux 文生图工作流。joycaption 链接（需要魔法）：https://huggingface.co/spaces/fancyfeast/joycaptionprealpha 文生图工作流： 在哩布上跑文生图：https://www.liblib.art/modelinfo/e16a07d8be544e82b1cd14c37e217119?from=personal_page
2025-02-18
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
什么是AI Agent
AI Agent 是基于大型语言模型（LLM）和其他技术实现的智能实体，其核心功能在于自主理解、规划决策、执行复杂任务。 它包括以下几个概念： 1. Chain：通常一个 AI Agent 可能由多个 Chain 组成。一个 Chain 视作是一个步骤，可以接受一些输入变量，产生一些输出变量。大部分的 Chain 是大语言模型完成的 LLM Chain。 2. Router：可以使用一些判定（甚至可以用 LLM 来判定），然后让 Agent 走向不同的 Chain。例如：如果这是一个图片，则 a；否则 b。 3. Tool：Agent 上可以进行的一次工具调用。例如，对互联网的一次搜索，对数据库的一次检索。 同时，AI Agent 还需要三个 Agent： 1. Responser Agent：主 agent，用于回复用户（伪多模态）。 2. Background Agent：背景 agent，用于推进角色当前状态（例如进入下一个剧本，抽检生成增长的记忆体）。 3. Daily Agent：每日 agent，用于生成剧本，配套的图片，以及每日朋友圈。 此外，心灵社会理论认为，智能是由许多简单的 Agent（分等级、分功能的计算单元）共同工作和相互作用的结果。这些 Agent 在不同层次上执行不同的功能，通过协作实现复杂的智能行为。心灵社会将智能划分为多个层次，从低层次的感知和反应到高层次的规划和决策，每个层次由多个 Agent 负责。每个 Agent 类似于功能模块，专门处理特定类型的信息或执行特定任务，如视觉处理、语言理解、运动控制等。智能不是集中在单一的核心处理单元，而是通过多个相互关联的 Agent 共同实现。这种分布式智能能够提高系统的灵活性和鲁棒性，应对复杂和多变的环境。同时，在《心灵社会》中，明斯基还详细描述了不同类型的 Agent 及其功能，如专家 Agent、管理 Agent、学习 Agent 等。 AI Agent 是一个融合了语言学、心理学、神经学、逻辑学、社会科学、计算机科学等多个学科精髓的综合实体。它不仅拥有实体形态，更蕴含着丰富的概念形态，同时它还具备了许多人类特有的属性。因为这些学科大多以人为研究对象，致力于探索人类内在的本质。
2025-03-13
在开会时实现AI识别语音成文档
目前在开会时实现 AI 识别语音成文档的技术已经较为成熟。常见的实现方式有使用专门的语音识别软件或服务，例如科大讯飞、百度语音等。这些工具通常可以实时将会议中的语音转换为文字，并生成相应的文档。在使用时，需要确保有良好的录音设备以获取清晰的语音输入，同时要注意对识别结果进行适当的校对和修正，以提高文档的准确性。
2025-03-13
我正在找工作，需要写简历和准备面试，什么AI软件可以对我现在的情况起到辅助作用呢？
以下是一些可以在您找工作写简历和准备面试时提供辅助的 AI 软件： 1. 写简历方面： Kickresume 的 AI 简历写作器：使用 OpenAI 的 GPT4 语言模型自动生成简历，能为简历摘要、工作经验和教育等专业部分编写内容，并保持一致语调。 Rezi：受到超过 200 万用户信任的领先 AI 简历构建平台，使用先进的 AI 技术自动化创建可雇佣简历的每个方面，包括写作、编辑、格式化和优化。 Huntr 的 AI 简历构建器：提供免费的简历模板，以及 AI 生成的总结/技能/成就生成器和 AI 驱动的简历工作匹配。 更多 AI 简历产品，还可以查看这里：https://www.waytoagi.com/category/79 2. 面试准备方面： Applicant AI：人工智能面试系统，通过 AI 视频聊天快速筛选求职者，匹配招聘标准，自动推送合适候选人至下一阶段，减少人工干预，可安排面试流程，提高招聘效率。 用友大易 AI 面试产品：具有强大的技术底座、高度的场景贴合度、招聘全环节集成的解决方案、先进的防作弊技术以及严密的数据安全保障，能帮助企业完成面试，借助人岗匹配模型，自主完成初筛，并对符合企业要求的候选人自动发送面试邀约。 海纳 AI 面试：通过在线方式、无需人为干预完成自动面试、自动评估，精准度高达 98%，面试效率比人工方式提升 5 倍以上。同时候选人体验也得到改善、到面率比之前提升最高达 30%。 InterviewAI：在线平台，提供与面试职位相关的问题和由 AI 生成的推荐答案。候选人可以使用设备上的麦克风回答每个问题，每个问题最多回答三次。对于每个答案，候选人将收到评估、建议和得分。 需要注意的是，使用这些产品时，要考虑到数据安全性和隐私保护的问题。
2025-03-13
你帮我找找能够生成提示词的提示词，不要是那个ai会话的，是文本生成的
以下是一些关于生成文本生成提示词的相关信息： OpenAI API 可应用于多种自然语言、代码或图像生成任务，提供不同能力级别的模型，可微调自定义模型，模型通过将文本分解为标记（Token）来理解和处理文本。 设计提示词本质上是对模型进行“编程”，可通过提供指令或示例完成，适用于内容或代码生成、摘要、扩展、对话、创意写作、风格转换等任务。 在 OpenAI Playground 中，有可选的模型、提示词结构、温度等参数。提示词结构区分了 SYSTEM 和 USER 对话框，SYSTEM 可用于控制角色设定。温度控制生成文本的随机性，取值 0 到 2 之间，0 时结果确定无聊，过高则可能输出乱码。 关于生成提示词的工具，推荐顺序为 chatGPT 4.0、kimichat、智谱清言 4 等。对于文本纠错，可使用飞书文档自带纠错功能或通过 prompt 让大模型检查并改正。对于国产大模型，智谱和文心等可以文生图。
2025-03-13
AI、AIGC、大模型这三者之间有什么关系
AI（人工智能）是一种让机器展现智慧的目标。AIGC（人工智能生成内容）是利用人工智能技术生成包括文本、图像、音频和视频等内容的新型生产方式。大模型如大语言模型（LLM）是具有大量参数的“深度学习”模型。 生成式 AI 是一种让机器产生复杂有结构内容的目标。机器学习是让机器自动从资料中找公式的手段，深度学习是更厉害的类神经网络且有大量参数的手段。 AIGC 技术可用于多种应用，如自动撰写新闻文章、生成艺术画作等。ChatGPT 是 AIGC 技术在文本生成领域的一个应用实例，它是基于大型语言模型（LLM）的对话机器人，能根据用户输入生成连贯且相关的文本回复。 2017 年 6 月，谷歌团队发表论文《Attention is All You Need》，首次提出了 Transformer 模型，它基于自注意力机制处理序列数据，不依赖循环神经网络（RNN）或卷积神经网络（CNN）。
2025-03-13
帮我编程一个AI实时翻唱的软件
目前要编程一个 AI 实时翻唱的软件是一项非常复杂的任务，涉及到多个领域的知识和技术，包括语音合成、音频处理、机器学习、深度学习等。 首先，需要收集大量的原唱音频数据用于训练模型。然后，利用深度学习算法，如循环神经网络（RNN）、长短时记忆网络（LSTM）或 Transformer 架构，来学习原唱的特征和模式。 在语音合成方面，可能会用到诸如 WaveNet、Tacotron 等技术，以生成逼真的歌声。 音频处理则用于对生成的歌声进行优化和调整，例如去除噪音、增强音质等。 然而，要实现这样一个复杂的软件，需要具备深厚的编程和算法知识，以及大量的计算资源和时间来进行模型的训练和优化。
2025-03-13
撰写lisp语法风格提示词的教程
以下是一份关于 Lisp 语法风格提示词的教程： Lisp 是一门“古老”的编程语言，其语法核心是 List 结构，也叫“S 表达式”，典型特征是用一对括号把元素括起来，并且 List 结构里可以嵌套 List，使得程序呈现出多层括号嵌套的样子。Lisp 语法简洁且优美，具有很强的表达能力。 在提示词编程方面，李继刚写的提示词有用 Lisp 语言编写的例子。用 Lisp 写提示词具有一些特点和优势： 1. SVG 图形的丰富度和表现力可能优于 Markdown 版本。 2. 执行过程会输出中间“思考”过程，方便调试优化流程，能看到哪些步骤生成有用信息，哪些无用，还可能从中获得新灵感。 但平时写提示词用的更多的是 Markdown 语法，它简单且大语言模型能很好“理解”。对比两者，在多数场景下，从文本处理后的输出结果可能看不出太大差异，但逐步思考有正向收益。 在“情绪价值营销”中，可以用 Lisp 构建 prompt，让 Claude 直接根据用户输入输出情绪营销语句。用 Lisp 这种编程语言在 prompt 圈曾被带火，其更为凝练和简洁。当然，用 Markdown 格式写 prompt 效果也一样。 使用 Lisp 格式 prompt 时（Claude 专用），需要注意一些事项。例如，对于 GPT 等模型在卡片生成这步需要进行一些调整，不稳定，最好自定义 html/css 样式来进行强约束。使用时，直接打开 Claude 首页，发送上述提示词进行初始化，然后即可使用。
2025-03-13
你帮我找一找能够生成提示词的提示词！
以下是为您找到的一些能够生成提示词的相关内容： 1. Midjourney 提示词生成器：仿照 GPTs 里的 MJ prompt 改了一版提示词，可用于 coze 或其他国内的 agent。方便之处在于若提示词懒得写全，可让 agent 补全润色，粘贴即可。例如“一个巨大鲸鱼头部的特写，鲸鱼的眼睛显示疲惫的神情，一个小女孩站在鲸鱼的旁边抚摸鲸鱼的脸，小女孩占画面比例很小，体现鲸鱼的巨大，吉卜力工作室风格”等。 2. 【SD】自动写提示词脚本 One Button Prompt：在插件下方可添加提示词增加控制，如规定所画必须是猫或标准化质量提示词。设定主题如“人物”“风景”等，在“工作流协助”中点击“生成一些提示词”，会随机生成多段提示词，可任选发送到上方生成，还能对提示词修改调整。 3. 在对文心一言 4.0、智谱清言、KimiChat 等的小样本测评中，设置了让模型生成能根据用户需求写出合适的 RPG 游戏策划（包括角色、剧情、玩法和场景等内容）的提示词的任务。
2025-03-13
改文案提示词
以下是关于改文案提示词的相关内容： 景淮：新春贺卡制作（中文版本）GPTs 实战 文案生成：先从生成元旦文案开始测试，不增加限制观察效果，效果不佳时增加字数、换行符和每句话的限制，给予少样本后效果好转。 生成文字图片调试：修改圣诞贺卡提示词中的文字为元旦贺卡，运行后发现图片中文字分割问题，多次对话调整，对生成的文本进行限制，如在每句话末尾加换行符，调整 Python 代码和文字大小。 提示词编写测试：整合调整圣诞节贺卡的提示词，因甲方要求新增“字体选择”功能，并提供 GPTs 体验链接和生成效果图。 ChatGPT 给 DALL·E 3 优化提示词的元提示 不改变表情包、虚构角色起源或未见过的人物，保持原始提示意图，优先保证质量。 不创建任何冒犯性的图像。 对于存在传统偏见问题的场景，确保关键特征如性别和种族以无偏见的方式指定。 对包含特定人物或名人名字、暗示或参考的描述进行修改，除非作为文本出现在图像中。 提示词必须详细、客观地描述图像的每个部分。 SD 新手：入门图文教程 按想画的内容写提示词，多个提示词用英文半角逗号分隔。 概念性、大范围、风格化的关键词写在前，叙述画面内容的其次，细节的最后。 模型中每个词的权重可能不同，特异性和具体的措辞更有效。 可用括号人工修改提示词权重。
2025-03-13
请生成一段提示词，用于模特佩戴翡翠珠宝饰品的效果图
以下是一段用于模特佩戴翡翠珠宝饰品的效果图的提示词： breathtaking cinematic photo, masterpiece, best quality, , blonde hair, carrying a light green bag, standing, full body, detailed face, big eyes, detailed hands, wearing a jade jewelry set, fashion photography, studio light,.35mm photograph, film, bokeh, professional, 4k, highly detailed. awardwinning, professional, highly detailed. Negative prompt: ugly, disfigured, 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
2025-03-13
可灵视频提示词怎么写
以下是关于可灵视频提示词的写法： 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。 Pika 会提供一段默认 prompt，若无特殊想法，可直接使用。 建议在自己的提示词尾部加入官方提供的默认提示词，效果会更好。 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：on the.../behind the.../from the... 动态呼应原则：角色动作与视频元素联动：swaying with.../reacting to.../matching... 核心逻辑：Pikadditions 的核心功能是用户上传实拍视频和角色图片，AI 将角色动态融入视频中。因此，提示词需要具体描述角色在视频中的动作、互动和场景匹配。 此外，对于 Adobe Firefly 的提示词技巧： 明确且具体描述，尽量使用更多词汇来具体描述光线、摄影、色彩、氛围和美学风格。 提示词公式：镜头类型描述+角色+动作+地点+美学风格。 镜头类型描述：相机的视角是什么？它是如何移动的？示例：“一个特写镜头，缓慢推近。” 角色描述：角色是谁？他们长什么样子？他们穿着什么？他们的情绪如何？示例：“一只体型庞大的北极熊，拥有明亮的白色毛皮，看起来若有所思。” 动作：角色在场景中做什么？示例：“北极熊正轻柔而自信地走向它之前在冰面上打开的一个洞，准备在冰面下捕猎。” 地点：角色在哪里？天气如何？地形是怎样的？示例：“地点是一片荒凉的雪地；远处灰蒙蒙的云朵缓慢移动。” 美学风格：这是什么类型的镜头？氛围是怎样的？景深如何？示例：“电影感、35mm 胶片、细节丰富、浅景深、散景效果。” 构建提示词时，建议限制主题数量，过多的主题（超过四个）可能会让 Firefly 感到困惑。
2025-03-12