请帮我总结一份ai下达指令的万能公式

以下是一些可用于两张照片还原人脸的 AI 工具和方法： 1. Stable Diffusion： 启用 MutiDiffusion 插件，不开放大倍数，仅使用分块渲染功能，在显存不够时放大图片。 利用 GFPGAN 算法将人脸变清晰，可参考文章。 将图片发送到图生图中，打开 stableSR 脚本放大两倍，切换到 sd2.1 模型进行修复，vae 选择 vqgan，提示词可不写。 2. Midjourney（MJ）：加上简单的相机参数、写实风格，使用 MJ v 6.0 绘图，可调整图片比例。 3. InsightFaceSwap： 输入“/saveid”，idname 可随意填写，上传原图。 换脸操作输入“/swapid”，id 填写之前设置的名称，上传分割好的图。 选择效果较好的图片，注意插件每日免费使用次数。 此外，还会用到 PS 进行图片的角度调整、裁切、裁剪、拼接等操作。

以下是 AI 编程的一些落地场景： 1. 智能体开发：从最初只有对话框的 chatbot 到具有更多交互方式的应用，低代码或零代码的工作流在某些场景表现较好。 2. 证件照应用：以前实现成本高，现在可通过相关智能体和交互满足客户端需求。 3. 辅助编程： 适合原型开发、架构稳定且模块独立的项目。 对于像翻译、数据提取等简单任务，可通过 AI 工具如 ChatGPT 或 Claude 解决，无需软件开发。 支持上传图片、文档，执行代码，甚至生成视频或报表，大幅扩展应用场景。 4. 自动化测试：在模块稳定后引入，模块变化频繁时需谨慎。 5. 快速迭代与发布 MVP：尽早发布产品，不追求完美，以天或周为单位快速迭代。 需要注意的是，AI 编程虽强，但目前适用于小场景和产品的第一个版本，在复杂应用中可能导致需求理解错误从而使产品出错。在进度不紧张时可先尝试新工具，成熟后再大规模应用。同时，压缩范围，定义清晰的 MVP（最小可行产品），先完成一个 1 个月内可交付的版本，再用 1 个月进行优化迭代。

以下是不同 AI 模型的应用场景： 基于开源模型： Civitai、海艺 AI、liblib 等为主流创作社区，提供平台让用户利用 AI 技术进行图像创作和分享，用户无需深入了解技术细节即可创作出较高质量的作品。 基于闭源模型： OpenAI 的 DALLE 系列： 发展历史：2021 年初发布 DALLE，2022 年推出 DALLE 2，2023 年发布 DALLE 3，不断提升图像质量、分辨率、准确性和创造性。 模型特点：基于变换器架构，采用稀疏注意力机制，DALLE 2 引入 CLIP 模型提高文本理解能力，DALLE 3 优化细节处理和创意表现。 落地场景：2C 方面可控性强于 Midjourney，但复杂场景和细节处理能力不如 Midjourney；2B 方面与 Midjourney 场景类似。 商业化现状：通过提供 API 服务，使企业和开发者能集成到应用和服务中，采取分层访问和定价策略。 伦理和合规性：加强对生成内容的审查，确保符合伦理和法律标准。 大模型： 文本生成和内容创作：撰写文章、生成新闻报道、创作诗歌和故事等。 聊天机器人和虚拟助手：提供客户服务、日常任务提醒和信息咨询等服务。 编程和代码辅助：用于代码自动补全、bug 修复和代码解释。 翻译和跨语言通信：促进不同语言背景用户之间的沟通和信息共享。 情感分析和意见挖掘：为市场研究和产品改进提供数据支持。 教育和学习辅助：创建个性化学习材料、自动回答学生问题和提供语言学习支持。 图像和视频生成：如 DALLE 等模型可根据文本描述生成相应图像，未来可能扩展到视频内容生成。 游戏开发和互动体验：创建游戏中的角色对话、故事情节生成和增强玩家沉浸式体验。 医疗和健康咨询：理解和回答医疗相关问题，提供初步健康建议和医疗信息查询服务。 法律和合规咨询：帮助解读法律文件，提供合规建议，降低法律服务门槛。 这些只是部分应用场景，随着技术进步和模型优化，AI 模型在未来可能会拓展到更多领域和场景。同时，也需注意其在隐私、安全和伦理方面的挑战。

以下是关于爆款 AI 视频的相关内容： 2025AI 春晚： 行业身份：首届 AI 春晚发起人&总导演，包括央视总台论坛&直播、TEDxAI 演讲、得到分享等。 爆款视频案例：快手&国家反诈中心合作，微博 650w+热搜，快手 520w+热搜（6 月 28 日）；央视&海尔冰箱首支 AI 概念短片（6 月 29 日）；个人制作视频，无推流，快手平台 636w 播放（6 月 29 日）。 社区与企业关系：涉及 WaytoAGI、AIGCxChina 等聚会，以及德必集团、万兴集团、福布斯 AItop50 等的论坛分享，还有嘉定区政府颁奖、温州 AI 音乐大会、腾讯研究院论坛、江西财经大学分享、宣亚集团分享等。 WTF：1w 粉 10w 粉仅仅用时 13 天，像素级拆解《动物时装秀》： 作者模仿动物时装秀账号效果不错并分享教程。一个爆款视频至少要满足以下几点： 切片：短视频通过不断切片，增加信息密度，从长视频和其他短视频中脱颖而出。 通感：利用人的直觉脑，不让观众动脑子，如头疗、水疗直播间靠声音让人舒服，美食直播间靠展示美食吸引人。 反差：可参考抖音航线里行舟大佬的相关文档。 视频模型：Sora： OpenAI 突然发布首款文生视频模型 Sora，能够根据文字指令创造逼真且充满想象力的场景，生成 1 分钟的超长一镜到底视频，女主角、背景人物等都有惊人的一致性和稳定性，远超其他 AI 视频工具。

以下是关于 AI 音频与数字人的相关信息： 数字人口播配音： 操作指引：输入口播文案，选择期望生成的数字人形象及目标语言，选择输出类型，点击开始生成。 支持的数字人形象和语言多样，能让视频制作更高效。 图片换脸： 操作指引：上传原始图片和换脸图片，点击开始生成。 图片大小上限 5M，支持 JPG、PNG 格式。 视频换脸： 操作指引：上传原始视频和换脸图片，点击生成。 音频合成数字人： 操作指引：上传音频文件，选择数字人角色和输出类型，点击开始生成。 支持 MP3 和 WAV 格式的音频文件，文件大小上限 5M，工具支持使用 100+数字人模板，可解决无素材冷启问题。 AI 配音： 多语种（包含菲律宾语、印地语、马来语等小语种）智能配音，同时支持区分男声和女声。 操作指引：输入需配音文案，选择音色，点击立即生成。 注意输入的配音文案需和选择音色语种保持一致。 AI 字幕： 操作指引：点击上传视频，开始生成，字幕解析完成后下载 SRT 字幕。 支持 MP4 文件类型，大小上限为 50M。 在数字人语音合成方面，提到了声音克隆，有新的声音克隆且音质很不错。算法驱动的数字人相关开源代码仓库有： ASR 语音识别：openai 的 whisper（https://github.com/openai/whisper）、wenet（https://github.com/wenete2e/wenet）、speech_recognition（https://github.com/Uberi/speech_recognition）。 大模型：ChatGPT、Claude、ChatGLM、文星一言、千帆大模型、通义千问等。 Agent 部分：可以使用 LangChain 的模块去做自定义（https://www.langchain.com/）。 TTS：微软的 edgetts（https://github.com/rany2/edgetts）、VITS（https://github.com/jaywalnut310/vits）、sovitssvc（https://github.com/svcdevelopteam/sovitssvc）。 构建简单数字人的方式包括通过手动建模（音频驱动）或者 AIGC 的方式生成人物的动态效果（例如 wav2lip 模型），但仍存在一些问题，如如何生成指定人物的声音、TTS 生成的音频如何精确驱动数字人口型以及做出相应的动作、数字人如何使用知识库做出某个领域的专业性回答等。

现阶段很难确切地指出哪一款 AI 工具是最智能的，因为这取决于不同的应用场景和需求。以下为您介绍一些表现出色的 AI 工具： Unity 推出的两款 AI 工具： Copliot 工具：可通过与 Muse Chat 聊天快速启动创建游戏项目，如生成塔防类游戏基础框架、创建人物角色动作，还能协助编码和熟悉工程环境。 Unity Sentis：能在 Unity 运行时为游戏或应用程序嵌入 AI 模型，增强玩法和功能，是首个将 AI 模型嵌入实时 3D 引擎的跨平台解决方案。 基于 2022 年 9 月至 2023 年 8 月访问量的 10 个最佳人工智能工具： ChatGPT：访问量达 146 亿次，在美国使用率最高，男性用户占比较大，多用于写作和内容创作、教育和常识等方面。 Character AI QuillBot Midjourney Hugging Face Google Bard NovelAI CapCut JanitorAI Civitai 不同类型的 AI 工具在不同领域各有优势，例如聊天机器人在流量份额上占比较大，而图像生成器、视频生成器、语音和音乐工具等也在各自领域表现出色。您可以根据具体需求选择适合的工具。

以下是关于提示词的万能公式相关知识： 1. 提示词语法： 权重值最好不要超过 1.5。 可以通过 Prompt Editing 使得 AI 在不同的步数生成不一样的内容，例如在某阶段后，绘制的主体由男人变成女人。 语法示例： alandscape，在第 16 步之后，提示词将被替换。 fantasy landscape with a，在不同步数提示词会发生变化。 提示词还可以轮转，比如在第一步时，提示词为“cow in a field”；在第二步时，提示词为“horse in a field.”；在第三步时，提示词为“cow in a field”，以此类推。 2. 提示词结构： 当提示词有清晰的结构时，提示效果最有效。 简单公式： 复杂公式： 例如：无结构提示词“小男孩喝咖啡”，有结构的提示词“摄影机平移（镜头移动），一个小男孩坐在公园的长椅上（主体描述），手里拿着一杯热气腾腾的咖啡（主体动作）。他穿着一件蓝色的衬衫，看起来很愉快（主体细节描述），背景是绿树成荫的公园，阳光透过树叶洒在男孩身上（所处环境描述）”。 3. 提示词编写要点： 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，模型训练集中较多出现的关键词影响较大，较少出现的关键词可能输入多个相关词汇影响也有限。 提示词的顺序很重要，越靠后的权重越低。 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，如：字符。

以下是关于 DeepSeek 生成助手提示词的相关内容： 一、核心原理认知 1. AI 特性定位 多模态理解：支持文本/代码/数学公式混合输入 动态上下文：对话式连续记忆（约 4K tokens 上下文窗口，换算成汉字是 8000 字左右） 任务适应性：可切换创意生成/逻辑推理/数据分析模式 2. 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 反馈敏感度：对位置权重（开头/结尾）、符号强调敏感 二、基础指令框架 如果不知道如何表达，还是可以套用框架指令 1. 四要素模板 2. 格式控制语法 强制结构：使用```包裹格式要求 占位符标记：用{{}}标注需填充内容 优先级符号：>表示关键要求，!表示禁止项 三、进阶控制技巧 1. 思维链引导 分步标记法：请逐步思考：1.问题分析→2.方案设计→3.风险评估 苏格拉底式追问：在得出最终结论前，请先列举三个可能存在的认知偏差 2. 知识库调用 领域限定指令：基于 2023 版中国药典，说明头孢类药物的配伍禁忌 文献引用模式：以 Nature 2022 年发表的论文为参考，解释 CRISPRCas9 最新突破 3. 多模态输出 四、高级调试策略 1. 模糊指令优化 问题类型 修正方案 示例对比 宽泛需求：添加维度约束，原句：“写小说”→修正：“创作以 AI 觉醒为背景的悬疑短篇，采用多视角叙事结构” 主观表述：量化标准，原句：“写得专业些”→修正：“符合 IEEE 论文格式，包含 5 项以上行业数据引用” 2. 迭代优化法 首轮生成：获取基础内容 特征强化：请加强第三段的技术细节描述 风格调整：改用学术会议报告语气，添加结论部分 最终校验：检查时间逻辑一致性，列出可能的事实性错误 五、行业应用案例 1. 技术开发场景 2. 商业分析场景 六、异常处理方案 1. 信息幻觉：追加请标注所有不确定陈述，并提供验证方法 2. 格式偏离：使用严格遵循以下模板：第一行...第二行... 3. 深度不足：触发请继续扩展第三章节内容，添加案例佐证 七、效能监测指标 1. 首次响应准确率：目标>75% 2. 多轮对话效率：问题解决平均轮次<3 3. 复杂任务分解：支持 5 级子任务嵌套 此外，还有关于利用 DeepSeek 生成小红书爆款单词视频的相关内容： 1. 生成单词 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，这样 deepseek 就可以为用户输出指定数量的几个单词，以数组方式输出。 2. 角色：您是一个专业的单词生成助手，擅长围绕各种主题挖掘相关英语单词，为用户提供精准且实用的单词、中文、美式音标内容。 3. 技能：输出关联英语单词，当用户输入主题时，分析主题内涵，运用专业知识，输出指定数量个与该主题紧密关联的英语单词、中文翻译、美式音标，将该单词用于一句英文中（不超过 15 个单词），并将这句英文句子翻译成中文句子，并以数组形式呈现。 4. 限制：仅围绕用户输入主题输出相关英语单词、中文翻译、美式音标，不涉及其他领域内容。输出必须为符合要求的数组形式，英文单词对应变量 yingwen，中文翻译对应变量 zhongwen，美式音标对应变量 yinbiao，英文句子对应变量 juzi_yingwen，中文句子翻译对应变量 juzi_zhongwen，不得有其他格式偏差。

很抱歉，暂时无法明确您的具体需求。如果您是想描述“狗将挂在上面的牛肉放进篮子”这个场景，并生成对应的英文表述及相关影片生成指令，以下为您提供可能的示例： 英文表述：The dog put the beef hanging above into the basket. 影片生成指令：Generate a video of a dog putting the beef that is hanging above into the basket. 但请注意，具体的影片生成指令可能会因使用的工具或软件而有所不同。

以下是关于图生视频的指令参考： Morphstudio 中： 文生视频：提示词指令为“/video”。举例：“/video 你好世界比例 16:9动作幅度为 5镜头拉近每秒 30 帧秒数为 5 秒” 图生视频：提示词指令为“/animate一只在行走的猫比例 16:9动作幅度为 5相机向上移动每秒 30 帧” 参数说明： “ar”（只针对 MorphVideo 机器人）：用来设置视频的画面比例，如 16:9、4:3、1:1、3:4、9:16 等。 “motion”：调整视频中的运动强度，数值越低运动越微妙，数值越高运动越夸张。 “camera”：控制摄像头移动，如 Zoom（镜头拉近/拉远）、Pan（摄像机向上/向下/向左/向右移动）、Rotate（相机顺时针旋转或逆时针旋转）、Static（相机静态）。 “fps”：视频的帧率，默认每秒 24 帧。 “s”（只针对 MorphVideo 机器人）：设置视频的时长，单位是秒。 此外，还有其他案例： Vidu 大家测试中，有“公子在宣武门前站着说话，气场强大，头发和衣衫随风飘动，气体流动，手指向远方”“小孩子向画面右侧奔跑，后面腾起一路尘土”“公子扔出手中球体法器，法器升空爆出万丈金光，公子惊奇的看着”等提示词生成的视频效果。 桂大羊的教程中，通过性格特征和时代背景描绘人物提示词、上传角色参考图，根据剧本创作提取场景提示词，采用文生图模式并进行垫图操作，确立台词、剧本、风格、人物形象、画面场景后，使用即梦进行图生视频，上传图片至视频生成模块，用简单提示词描绘动态内容，可生成 3 秒钟视频，运镜类型可根据剧本镜头描绘设置，以随机运镜为主，生成速度可选择慢速。

以下是关于图生视频的指令： 1. Morphstudio： 文生视频：提示词指令为`/video`，举例：`/video 你好世界比例 16:9动作幅度为 5镜头拉近每秒 30 帧秒数为 5 秒` 图生视频：提示词指令为`/animate一只在行走的猫比例 16:9动作幅度为 5相机向上移动每秒 30 帧` 参数说明： `ar`（只针对 MorphVideo 机器人）：用来设置视频的画面比例，如 16:9、4:3、1:1、3:4、9:16 等。 `motion`：调整视频中的运动强度，数值越低运动越微妙，数值越高运动越夸张。 `camera`：控制摄像头移动，包括 Zoom（镜头拉近/拉远）、Pan（摄像机向上/向下/向左/向右移动）、Rotate（相机顺时针旋转或逆时针旋转）、Static（相机静态）。 `fps`：视频的帧率，默认每秒 24 帧。 `s`（只针对 MorphVideo 机器人）：设置视频的时长，单位是秒。 2. Runway： 图片搞定之后，拖到 runway 里面去图生 4s 视频。（runway 是收费的，可在闲鱼或淘宝买号找免费的） 进入 runway 官网首页，点击 start with image，然后直接将图片拖进来。 动画幅度尽量用 3，5 有时候会乱跑。 啥都不用改，直接点击生成即可。 注意：不需要等进度条转完，可以直接继续往里放图片，可以同步执行。 直接点删除，然后重新上传下面的图即可（最多可以放几个没数，可自行测试） 3. Pika： 生成视频频道在 Discord 上，点击邀请链接（https://discord.gg/pika）加入频道。 生成视频的指令： `/create`为文字生成视频指令。 `/animate`为图片生成视频指令。 `/encrypt_image`为图片+文字生成视频指令。 常用指令参数： `gs xx`：引导比例，较高的值使其与文本更相关（推荐范围为 824）。 `neg xxx`：负面提示（指定在视频中不希望出现的内容）。 `ar xx:xx`：宽高比（例如 16:9、9:16、1:1、4:5）。 `seed xxx`：生成过程中增加一致性的种子数。 `motion xx`：所需运动强度（仅支持 0/1/2）。 `fps xx`：视频的帧率。

DeepSeek 的提问方式和指令输入规则如下： 核心原理认知： AI 特性定位：支持文本/代码/数学公式混合输入，具有动态上下文（约 4K tokens 上下文窗口）和任务适应性（可切换创意生成/逻辑推理/数据分析模式）。 系统响应机制：采用意图识别+内容生成双通道处理，自动检测 prompt 中的任务类型、输出格式、知识范围，对位置权重（开头/结尾）、符号强调敏感。 基础指令框架： 四要素模板：如果不知道如何表达，可套用框架指令。 格式控制语法：强制结构使用```包裹格式要求，占位符标记用{{}}标注需填充内容，优先级符号>表示关键要求，!表示禁止项。 进阶控制技巧： 思维链引导：分步标记法，如请逐步思考：1.问题分析→2.方案设计→3.风险评估；苏格拉底式追问，在得出最终结论前，请先列举三个可能存在的认知偏差。 知识库调用：领域限定指令，如基于 2023 版中国药典，说明头孢类药物的配伍禁忌；文献引用模式，如以 Nature 2022 年发表的论文为参考，解释 CRISPRCas9 最新突破。 性能监测体系：包括需求理解准确率（复杂需求首轮响应匹配度）、知识迁移能力（跨领域案例应用的合理性）、思维深度指数（解决方案的因果链条长度）。新一代交互范式建议采用「人机共谋」模式、启动「思维可视化」指令、实施「苏格拉底式对话」。通过将深度思考能力与场景化需求结合，可解锁 DeepSeek 的「认知增强」模式，建议通过 3 轮迭代测试（需求表达→深度追问→方案优化）建立个性化交互模式。

在图生视频过程中出现不按照指令行动的情况，可能有多种原因。以下为您提供一些可能的分析和解决建议： 提示词不够准确清晰：确保提示词详细、具体、明确地描述了您想要的图像和动作，避免模糊或歧义。 模型理解偏差：AI 模型可能对某些复杂或特殊的指令理解存在困难，您可以尝试调整提示词的表述方式。 数据和训练限制：模型的训练数据和能力可能存在一定的局限性，导致无法完全按照指令生成视频。 您可以参考以下的案例来进一步理解和改进： 公子在宣武门前站着说话，气场强大，头发和衣衫随风飘动，气体流动，手指向远方。 小孩子向画面右侧奔跑，后面腾起一路尘土。 公子扔出手中球体法器，法器升空爆出万丈金光，公子惊奇的看着。 同时，您还可以利用一些工具和技巧，例如清影工具中的帮写视频提示词的智能体，来优化提示词。另外，注意提示词的主体、描述细节等方面，如“戴眼镜”的提示词因无主体导致唐僧未能遵从指令戴上墨镜，而“唐僧伸出手，戴上墨镜”这样有主体的提示词则效果更好。