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提示词框架是什么意思

Answer

提示词框架是为构建有效提示词提供的一种高度概括和结构化的方法,可看作是构建提示词的方法论或“元结构”。

目前,提示词工程师已发展出多种提示词框架,例如:

  • ICIP 框架:包括指令(Instruction,必须)、背景信息(Context,选填)、输入数据(Input Data,选填)和输出指示器(Output Indicator,选填)四个部分。
  • BROKE 框架:着重于背景(Background)、角色定义(Role)、目标设定(Objectives)、关键成果展示(Key Result)以及持续的试验与优化(Evolve)五个方面。
  • CRISPE 框架:分为上下文(Context)、角色(Role)、说明(Instruction)、主题(Subject)、预设(Preset)和例外(Exception)六个部分。

此外,还有一些标识符和属性词用于标识标题、变量、控制内容层级和标识语义结构。结构化提示词框架在行业内应用广泛且成熟度较高,您可以在很多平台看到优秀的案例。如果您对结构化提示词的理论感兴趣,还可以阅读李继刚和云中江树的相关详细理论原文。

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References

刘海:「AI 提示词工程师」の 见解和经验分享

"提示词工程师"是专门负责为大语言模型设计、优化和实施Prompt的技术角色。他们深刻理解模型的工作原理,能够根据具体需求定制合适的Prompt,确保其有效性。但他们的任务不止于Prompt的编写;他们还需进行细致的测试,仔细分析模型输出,以便持续优化并确保输出内容的质量。简而言之:善于发现需求,解析需求,写成专业的Prompt,解决问题。[heading3]3、什么是提示词框架?[content]提示词工程师已经发展出了多种提示词框架,它们为Prompt的构建提供了一种高度概括和结构化的方法。可以将这些框架看作是构建有效提示词的方法论或"元结构"。例如:ICIP框架:此框架包括四个部分,其中有指令(Instruction,必须)、背景信息(Context,选填)、输入数据(Input Data,选填)和输出指示器(Output Indicator,选填)。BROKE框架:此框架着重于五个方面,包括背景(Background)、角色定义(Role)、目标设定(Objectives)、关键成果展示(Key Result)以及持续的试验与优化(Evolve)。CRISPE框架:此框架分为六个部分,涵盖了上下文(Context)、角色(Role)、说明(Instruction)、主题(Subject)、预设(Preset)和例外(Exception)。定制化提示词编写服务:随着大语言模型在商业和研究领域的应用,定制化的Prompt编写服务日渐受到欢迎。这些专业服务往往由资深的提示词工程师提供,他们会深入了解客户的具体需求,从而为其设计、优化并定制出最合适的Prompt。

小七姐:Prompt 喂饭级系列教程小白学习指南(四)

标识符:#,<>等符号(-,[]也是),这两个符号依次标识标题,变量,控制内容层级,⽤于标识层次结构。属性词:Role,Profile,Initialization等等,属性词包含语义,是对模块下内容的总结和提示,⽤于标识语义结构。你可以把结构化提示词框架当做提示词的八股文标准,在你不了解如何开始进行提示词设计的时候,当做一个通用的标准格式来使用。结构化提示词的概念目前在行业内应用已经非常广泛,成熟度也相对较高,大家可以在即刻、知识星球、知乎等很多地方看到优秀的类型案例。例如以下案例:关于结构化提示词的理论感兴趣想要进一步了解更多信息的朋友,小七姐推荐大家阅读李继刚和云中江树的详细理论原文:[李继刚:结构化的prompt方法论](https://waytoagi.feishu.cn/wiki/UFvBw98foiTar5kmKrtcM5Ktn9f)[云中江树:系统论述:构建高性能Prompt之路——结构化Prompt](https://waytoagi.feishu.cn/wiki/SpENwYKL1i8MNektoxAc8MbXnzc)[云中江树:Prompt进阶——提示链(Prompt Chain)和多提示词协同](https://waytoagi.feishu.cn/wiki/Qg2IwVeuRiF1Dqkat0DcEjF5n6g)结构化语法提示词示例:可以在AGI的下列板块看到非常多优秀的结构化Prompt示例

小七姐:Prompt 喂饭级系列教程 小白学习指南(二)

如果你拿到我给你的这个由四个词语组成的提示词框架还是觉得无从下手,你可以试试这样:恭喜你,就在刚才你已经写出你的第一个提示词了,它是:请告诉我如何用下列四个词编写一个框架性的提示词(prompt)?情境(Situation):任务(Task):行动(Action):结果(Result):请你回忆一下你是怎么写出这条提示词的吧。最后复习一下本节课的三步走:1、懂原理2、找需求3、用框架下课啦~我是prompt学习者和实践者小七姐,欢迎链接我交流prompt相关知识:se7en319

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知识库框架
以下是关于知识库框架的相关内容: 智能体的目标和框架: 智能体的交互能力:包括大模型本身的交互能力、多 Agent 的灵活性、workflow 的妙用(如引导用户输入车辆信息便于大模型理解和分析)以及上下文说明。 智能体的知识体量:涵盖豆包大模型本身的行业数据和语料库、知识库(包括结构化数据与非结构化数据),以及创建知识库的步骤和参赛用知识库,还涉及大模型 RAG 检索、大模型的选择和参数设定以及新模型的调用方法。 智能体的记忆能力:包含变量、数据库和信息记录。 知识: 外置知识是由外部数据库提供,能动态更新和调整。涉及多种数据存储和组织方式,如向量数据库(常用于处理和索引非结构化数据)、关系型数据库(适用于事务性数据存储)、知识图谱(适合复杂语义分析和知识推理)。在实际应用中,外置知识的集成和管理常采用 RAG 架构,能结合检索和生成,增强模型生成能力,实时检索和整合最新外部信息。 陈财猫团队的提示词相关知识库文章索引:
2025-02-18
类似于ollama和vllm这样的LLM 框架有哪些
以下是类似于 ollama 和 vllm 的 LLM 框架: 1. Encoderonly 框架(也叫 AutoEncoder),典型代表如 BERT 等。 2. Encoderdecoder 框架,典型代表如 T5 和 GLM 等。 3. Decoderonly 框架(也叫 AutoRegressive),典型代表如 GPT 系列、LLaMa、PaLM 等。 此外,还有一些在 LLM 应用中发挥重要作用的框架,如: 1. LangChain:是当前大模型应用开发的主流框架之一,提供了一系列工具和接口,其核心在于“链”概念,包括 Model I/O、Retrieval、Chains、Agents、Memory 和 Callbacks 等组件,生态系统还包括 LangSmith、LangGraph 和 LangServe 等工具。 2. LlamaIndex:在促进 LLM 和整合上下文数据方面表现出色,抽象出许多提示链的细节,与外部 API 的接口,从向量数据库检索上下文数据,并在多个 LLM 调用中维持内存。
2025-02-17
12个精选prompt框架
以下是 12 个精选的 prompt 框架: 1. ICIO 框架: 指令:执行的具体任务。 背景信息:提供执行任务的背景信息、上下文内容,让大模型更好地回答。 输入信息:大模型需要用到的一些信息。 输出信息:明确输出的具体信息的要求,比如字数、风格、格式。 2. BROKE 框架:通过 GPT 的设计提示,来提升整体反馈的效率。 背景:提供足够背景信息,让大模型可以理解问题的上下文。 角色设定:特定的角色,让 GPT 根据特定的角色能力的特点来形成响应。 目标:明确任务的目标,让大模型知道您想让它做什么。 结果定义:明确可以衡量的结果,让大模型清楚自己做的情况。 调整:根据具体的情况,来调整具体的结果。 3. CRISPIE 框架: 能力和角色:您期望大模型扮演的角色洞察,提供幕后洞察力、背景信息和上下文。 声明:简洁明了地说明希望完成的任务。 个性:回应的风格、个性或者方式。 实验:提供多个回答的示例。 4. 课件中的 Prompt 之术“三板斧”: 分配角色。 给出示例(fewshots)。 思维链(ChainofThought)。
2025-02-17
移动端自动化测试框架
很抱歉,目前知识库中没有关于移动端自动化测试框架的相关内容。但一般来说,常见的移动端自动化测试框架有 Appium、Espresso、XCUITest 等。Appium 支持多种移动平台和编程语言;Espresso 是 Android 平台的专用框架,具有高效和稳定的特点;XCUITest 则是用于 iOS 平台的测试框架。您可以根据您的具体需求和项目情况选择适合的框架。
2025-02-15
ai开发框架
以下是关于 AI 开发框架的相关信息: 1. AI 架构与技术选型的 4 条原则: 选主流框架:优先选择语料多、生成质量好的语言和框架。 测试覆盖率:用 AI 辅助生成测试代码,确保代码质量。 避免私有框架:尽量使用流行框架生成独立模块代码。 模块化设计:降低耦合度,方便 AI 快速开发和维护。参考链接: 2. OpenAI 相关: o1 API 正式版:速度更快,成本降低 60%,支持视觉识别、函数调用、结构化输出等功能。 语音交互升级:引入 WebRTC 支持,12 行代码即可实现实时语音交互,音频处理费用降低 60%。 偏好微调功能:让 AI 回答更具个性化,企业 AI 准确率提升显著。 新增 Go 和 Java 工具包,简化 API 密钥申请流程。参考链接: 3. 基于 Marscode 的 AI 新闻聚合器 MVP 开发实战: 项目架构主要分为三个模块:数据采集模块负责抓取新闻、AI 处理模块使用大模型处理新闻、Web 展示模块基于 gradio 构建界面。 LangChain 是强大的 AI 应用开发框架,特点包括提供统一接口调用各种大语言模型、支持记忆功能保持对话上下文、内置多种提示词模板方便构建复杂 AI 交互、支持知识库集成让 AI 基于特定领域知识回答。 Gradio 是用于快速构建机器学习应用界面的 Python 库,优势在于只需几行代码就能创建漂亮 Web 界面、支持多种输入输出类型、内置分享功能可一键生成公开链接、完全基于 Python 对开发者友好。 4. Dify: 是开源的大模型应用开发平台,通过结合后端即服务和 LLMOps 理念,为用户提供直观界面快速构建和部署生产级别的生成式 AI 应用。 具备强大工作流构建工具,支持广泛模型集成,提供功能丰富的提示词 IDE 以及全面的 RAG Pipeline 用于文档处理和检索。 允许用户定义 Agent 智能体,并通过 LLMOps 功能对应用程序性能进行持续监控和优化。 提供云服务和本地部署选项,满足不同用户需求,通过开源特性确保对数据完全控制和快速产品迭代。 一般地,如果是个人研究,推荐单独使用 Dify,如果是企业级落地项目推荐使用多种框架结合,效果更好。参考链接:Dify 官方手册:https://docs.dify.ai/v/zhhans
2025-02-15
目前我有个数据源头,可能是excle或mysql数据库。他们都含义以下字段: 发货日期 物料编号 物料描述 板块 实际已交货量 销售单位 金额(RMB) 金额(不含税RMB) 国家 品牌; 我需要创建一个智能体助手,用于分析这些数据,这个智能通助手需要能按用户需要,分析各个维度的数据,并按板块等维度汇总,并转为柱状图图表表现出现,并表现用户所有日期的近一周的变化,并阐明变化或波动是由哪些数据导致的? 结合以上需求,我需要在飞书上构建一个企业每日利润表分析与汇报助手,该选定哪种prompt框架
很抱歉,目前飞书知识库中没有关于您所描述的这种特定需求下应选定哪种 prompt 框架的相关内容。但一般来说,构建这样的企业每日利润表分析与汇报助手的 prompt 框架可以考虑以下几个方面: 1. 明确数据来源和格式:清晰描述数据来自 Excel 或 MySQL 数据库,以及包含的具体字段。 2. 定义分析维度和指标:如按板块、国家等维度汇总数据,关注利润相关的指标。 3. 设定时间范围:明确分析近一周的数据变化。 4. 描述图表要求:指定以柱状图展示数据。 5. 解释变化原因:阐明导致数据变化或波动的关键因素。 您可以根据实际情况进一步细化和完善这个框架。
2025-02-15
deepseek提示词
以下是关于 deepseek 提示词的相关内容: 生成单词方面:输入单词主题、图片风格、单词数量,如非洲动物、真实风格、2。选择 deepseekr1 模型,可生成指定数量的单词数组,以数组方式输出,包括单词、中文、美式音标及相关例句和翻译。提示词中角色设定为专业的单词生成助手,技能是输出关联英语单词,限制为仅围绕用户输入主题输出相关内容,且输出必须为符合要求的数组形式。 时代关键诉求方面:在 deepseek 时代,完整的长提示词可能不如片段有效,甚至干扰模型思考流程,带来 Token 浪费和上下文污染。新一代 LLM 的正确打开方式是“关键诉求直通车”模式,如像对聪明助理打暗号:“主题:环保|要最新案例|结尾有力道”,让模型自主发挥。 生成相机运动轨迹方面:以往的提示词是场景、构图、尺寸、位置、形态、半身全身、环境的组合,现在把这些提示词喂给 DeepSeek,要求以“相机运动轨迹”的方式来描写,可得到新提示词,如“相机向上飞升至上空轨道视角,拍摄站在泳池旁的女子”,海螺 AI 能对空间理解和遵循语义,自然生成相关内容,甚至为主角匹配相应物品。
2025-02-20
提示词如何写
写提示词(prompt)是一个关键步骤,决定了 AI 模型如何理解并生成文本。以下是一些编写提示词的要点和方法: 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:如有格式或风格要求,在提示词中明确指出。 5. 使用示例:提供期望结果的示例,帮助 AI 理解需求。 6. 保持简洁:简洁明了,避免过多信息导致模型困惑。 7. 使用关键词和标签:有助于模型理解任务主题和类型。 8. 测试和调整:生成文本后检查结果,根据需要调整提示词,可能需多次迭代。 在文生图方面,例如在 SD 中,括号和特定符号(如:1.2)可用来增加权重,权重越高在画面中体现越充分,提示词的先后顺序也会影响权重。同时,还可增加反向提示词告知 AI 不要的内容。 对于星流一站式 AI 设计工具: 提示词用于描绘画面,输入语言支持中英文,不同基础模型对输入形式有要求。 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,还能对已有提示词权重进行编辑。 有翻译、删除所有提示词、会员加速等辅助功能。
2025-02-20
DeepSeek提示词
以下是关于 DeepSeek 提示词的相关内容: 生成小红书爆款单词视频: 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,为用户输出指定数量的单词,并以数组方式输出,包括单词、中文、美式音标、英文句子及其中文翻译。提示词中角色设定为专业的单词生成助手,技能是输出关联英语单词,限制为仅围绕用户输入主题输出相关内容,且输出必须为符合要求的数组形式。 Deepseek 时代提示词之关键诉求: 观察发现完整的提示词可能不如片段有效,甚至干扰模型思考流程,过长提示会带来 Token 浪费和上下文污染,在多轮对话中,用户只需在关键点进行引导,让模型自主发挥,“关键诉求直通车”模式是新一代 LLM 的正确打开方式。新旧提示法对比,传统方法像唠叨家长,新型技巧像对聪明助理打暗号。 集合·DeepSeek 提示词方法论: 核心原理认知:包括 AI 特性定位(多模态理解、动态上下文、任务适应性)和系统响应机制(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,对位置权重、符号强调敏感)。 基础指令框架:如果不知道如何表达,可套用框架指令,包括四要素模板、格式控制语法(强制结构、占位符标记、优先级符号)。 进阶控制技巧:包括思维链引导(分步标记法、苏格拉底式追问)、知识库调用(领域限定指令、文献引用模式)、多模态输出。
2025-02-20
有什么提示词教程
以下是一些提示词相关的教程和资源: 提示词模板相关网站: 操作指南和提示词教程示例: prompt:甄嬛眉庄跨屏拥抱、小猫张大嘴,脸上是困惑表情,很多问号、图中的小猫带上了眼镜,叫了一声、图中的小人眨眨眼睛,旁边的爱心在动,画风保持原图一致、女子的泪从脸上流下来,眼神中是震撼、不解与绝望、图中的蜡笔小新眨眨眼睛,表情小委屈,旁边的星星在转动、画中鸡踩着滑板飞快的滑行着等。 视频:等。 小七姐的提示词教程:
2025-02-20
画ICON的提示词
以下是一些画 ICON 的提示词相关内容: 视角:LowAngle(仰视) 介质:abstract expressionist art style(抽象表现主义艺术风格) 镜头:superresolution microscopy(超分辨率显微镜) 灯光:ambient lighting(环境照明) 颜色:white(白色的) 描述:classical realism(古典现实主义) 艺术家:抽象主义 1940 1950 电影:2001 A Space Odyssey(2001 太空漫游)、The Prestige(威望) 游戏:Age of Empires(帝国时代)、Gears of War(战争机器) 其他相关词汇:icon(图标)、decorative papercraft(装饰纸艺)、camouflage(伪装)、Gian Lorenzo Bernini(吉安·洛伦佐·贝尔尼尼)、Jurassic Park(侏罗纪公园)、Rust(锈)、lightpurple(浅紫色)、gradient color(渐变色)、torch light(手电筒灯) 此外,DALL·E 自动优化提示词中提到: 绘画:提及绘画种类、画布纹理和笔触形状/纹理(列表) 数字:注明使用的软件、阴影技术和多媒体方法(列表) 生成图像基于详细提示词使用 DALL E 3。 总是通过大胆和有趣的选择使每个提示元素生动起来。 始终遵循提示指南 建议四个全新的想法。 这些应该是简单的概念,不是完整的提示词。 尝试从给出的最后一个建议中获取灵感,而不是完整的提示词。 默认设置(除非另有指定/暗示): 默认纵横比:使用正方形纵横比(1:1)。 默认风格:照片。包括相机设置、摄影类型和设备。 总是生成四张图像并建议四个新想法。 重要:避免违反服务条款的单词或概念。不侵犯任何人的版权;在提示词中不使用暗示性或明确的图像。不强调或暗示任何不符合 G 级的元素。
2025-02-19
帮助产品经理根据产品原型截图写产品需求文档的AI工具和提示词有哪些
以下是一些帮助产品经理根据产品原型截图写产品需求文档的 AI 工具和提示词: AI 工具: 1. 产品管理工具:如 Aha!、ProductPlan 等,帮助管理整个产品生命周期。 2. 协作工具:如 Google Docs、Microsoft Office 365,支持团队协作和文档共享。 3. 项目管理软件:如 JIRA、Trello,用于任务分配和进度跟踪。 4. 市场研究工具:如 Google Trends、SEMrush,分析市场趋势和用户行为。 5. 用户调研工具:如 SurveyMonkey、Typeform,收集用户反馈和需求。 6. 数据分析工具:如 Tableau、Power BI,对市场数据进行可视化分析。 7. 思维导图软件:如 MindMeister、XMind,帮助组织思路和概念。 8. 流程图软件:如 Lucidchart、Visio,绘制产品功能和流程图。 提示词: 1. 行业洞察分析:对行业现状、趋势和未来发展方向进行深入研究和预测。 2. 方法论专家:精通各类管理和研发方法论,能根据具体情况选择和应用最佳方法。 3. 头脑风暴:团队成员自由提出各种想法和见解,快速产出创意解决方案。 4. 需求文档设计:根据产品特性和用户需求,设计产品需求文档。 5. 功能价值分析:评估产品各项功能的重要性和价值,辅助优化资源配置。 6. 竞品分析报告:对竞争对手的产品进行全面的分析比较,找出优劣势。 7. 流程图/图表设计:直观地呈现业务流程、组织结构或统计数据。 8. 思维导图设计:以树状图形式展示思路和知识框架。 9. 解决方案专家:根据问题分析,提供切实可行的解决方案。 10. 周报生成器:自动化生成工作周报,提高工作效率。 学习 Prompt 提示词可以参考这份文档:https://www.promptingguide.ai/zh 。 在写提示词时,要注意以下几点: 1. 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。 2. 调整负面提示词,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。 3. 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,更优先。 4. 对于星流一站式 AI 设计工具,其提示词用于描绘画面,支持中英文输入,启用提示词优化后能更生动地描述画面内容,小白用户可以点击提示词上方官方预设词组进行生图。 使用这些提示词和工具,可以帮助产品经理更高效地撰写产品需求文档,确保文档全面覆盖了市场和产品的关键方面。同时,它们也有助于提高团队之间的沟通效率和文档的可管理性。但请注意,内容由 AI 大模型生成,请仔细甄别。
2025-02-19
AGI是什么意思
AGI 即通用人工智能(Artificial General Intelligence),指的是一种能够完成任何聪明人类所能完成的智力任务的人工智能系统。能够像人类一样思考、学习和执行多种任务,在许多领域内以人类水平应对日益复杂的问题。例如,计划在 2027 年发布的 Q2025(GPT8)将实现完全的 AGI。GPT3 及其半步后继者 GPT3.5 在某种程度上是朝着 AGI 迈出的巨大一步。OpenAI 致力于 AGI 的研发,其开发的 ChatGPT 就是相关成果之一。我们的使命是确保 AGI 造福全人类,它可以被视为人类进步脚手架上的另一个工具,可能带来治愈所有疾病、有更多时间与家人共享、充分发挥创造潜力等美好前景。
2025-02-19
AGI是什么意思
AGI 指通用人工智能。在公众传播层面,部分人觉得大语言模型(LLM)具有 AGI 潜力,LeCun 反对。通用人工智能被定义为一种能够完成任何聪明人类所能完成的智力任务的人工智能。 例如,OpenAI 原计划在 2027 年发布的 Q2025(GPT8)将实现完全的 AGI,但由于埃隆·马斯克的诉讼而被推迟。GPT3 及其半步后继者 GPT3.5 在某种程度上是朝着 AGI 迈出的巨大一步,而早期的模型则不具备这样的能力。
2025-02-19
compy ui 是什么意思
ComfyUI 是一个基于节点流程式的 stable diffusion AI 绘图工具 WebUI,具有以下特点: 简介:可以想象成集成了 stable diffusion 功能的 substance designer,通过将 stable diffusion 的流程拆分成节点,实现更精准的工作流定制和完善的可复现性。 优劣势: 优势:对显存要求相对较低,启动和出图速度快;具有更高的生成自由度;可以和 webui 共享环境和模型;可以搭建自己的工作流程,能导出流程并分享,报错时能清晰发现错误所在;生成的图片拖进后会还原整个工作流程,模型也会选择好。 劣势:操作门槛高,需要有清晰的逻辑;生态没有 webui 多(但常用的都有),也有一些针对 Comfyui 开发的有趣插件。 生图原理: Pixel Space 和 Latent Space:像素空间对应输入图像的像素空间,潜在空间中许多操作都在进行,图像被映射到潜在空间后,扩散过程在这个空间中进行。 扩散过程:噪声的生成和逐步还原,通过调度器控制,可选择不同的调度器控制如何在潜在空间中处理噪声和逐步去噪回归到最终图像,时间步数会影响图像生成的精细度和质量。 基础教程: 应用场景和不可替代性:ComfyUI 的 UI 界面复杂,连线方式类似搭建自动化工作流。从功能角度看,与 SD WebUI 提供的功能相同,只是呈现方式不同。这种连线方式的好处是可以根据需求搭建适合自己的工作流,无需依赖开发者,也能根据需求开发并改造某个节点。选择 ComfyUI 最核心的原因在于其自由和拓展。 案例:生成四格故事漫画。 官方链接:从 github 上下载作者部署好环境和依赖的整合包,按照官方文档安装即可:https://github.com/comfyanonymous/ComfyUI 。 请注意,以上内容由 AI 大模型生成,请仔细甄别。
2025-02-17
compy ui 工作流是什么意思
ComfyUI 的工作流包括以下方面: 1. 一般的 Workflow 概念:Workflow 是 ComfyUI 的节点结构及数据流运转过程。 2. 推荐的工作流网站: Openart.ai:流量较高,支持上传、下载、在线生成,免费账户有 50 个积分,加入 Discord 可再加 100 积分,开通最低每月 6 美元的套餐后每月有 5000 积分。 ComfyWorkflows 网站:支持在线运行工作流,实际下载量和访问量略少于 openart。 Flowt.ai:https://flowt.ai/community 3. FLUX 低显存运行工作流: 目的是让 FLUX 模型能在较低显存情况下运行。 分阶段处理思路: 初始生成在较低分辨率下进行以提高效率。 采用两阶段处理,先用 Flux 生成,后用 SDXL 放大,有效控制显存使用。 使用 SD 放大提升图片质量。 工作流流程: 初始图像生成(Flux):包括 UNETLoader 加载 flux1dev.sft 模型、DualCLIPLoader 加载 t5xxl 和 clip_l 模型等步骤。 初始图像预览。 图像放大和细化(SDXL):包括 CheckpointLoaderSimple 加载 SDXL 模型、UpscaleModelLoader 加载 RealESRGAN_x4.pth 用于放大等步骤。 最终图像预览。 4. 换装服饰一致性工作流: 应用场景:电商服饰行业、换装、虚拟试穿等。 整体思路: 首先生成适合服装的模特,很多时候换装效果不好是因为服装和人物不匹配,可抽卡抽到满意模特后进入第二步。 第二步进行高精度换装,先预处理拼出 mask,然后重绘 mask 区域。 模特生成:加入 Redux 模型,强度不用太高,让提示词生效。 服装高精度处理:包括 mask 的处理,使用 Flux 的 fill 模型,提示词书写格式有特定要求,Redux 权重需调整为最大。
2025-02-17
AGI是什么意思
AGI 指通用人工智能。在公众传播层面,它是一种能够完成任何聪明人类所能完成的智力任务的人工智能。部分人觉得大语言模型(LLM)具有 AGI 潜力,但也有人反对,比如 LeCun。OpenAI 原计划在 2027 年发布的 Q2025(GPT8)将实现完全的 AGI,但由于埃隆·马斯克的诉讼而被推迟。GPT3 及其半步后继者 GPT3.5 在某种程度上是朝着 AGI 迈出的巨大一步,而早期的模型则不具备这样的能力。
2025-02-15
agi是什么意思
AGI 即通用人工智能(Artificial General Intelligence),通常指一种能够完成任何聪明人类所能完成的智力任务的人工智能系统,能够在许多领域内以人类水平应对日益复杂的问题。例如,像 GPT3 及其半步后继者 GPT3.5 在某种程度上是朝着 AGI 迈出的巨大一步。OpenAI 致力于 AGI 的研发,其开发的 ChatGPT 就是相关成果之一。我们的使命是确保 AGI 造福全人类,从某种意义上说,AGI 是人类进步脚手架上的另一个工具。
2025-02-14