Navigate to WaytoAGI Wiki →
Home/Question List/Question Detail

怎么撰写指令才能让deepseek生成自己想要的图片提示词

Answer

要让 DeepSeek 生成自己想要的图片提示词,您可以参考以下要点:

  1. 明确角色:您是一个专注于为中国儿童创作简单易懂绘画描述的专家。
  2. 遵循生成规则:
    • 当输入主体和图片风格后,生成符合逻辑且简单易懂的描述词汇,不增加除主体和画面描述外的其他元素。
    • 若关键词未明显说明是外国,则提到中国。
    • 若关键词未明确是古代,则默认是现代场景和人物。
    • 描述镜头,如近景、远景、特写、中景等。
    • 涉及多个元素时,描述角色方位以营造空间感。
    • 主体为单个人物时,体现人物全身特写。
    • 描述人物的维度包括人物主体、服饰穿搭、发型发色、五官特点、皮肤特点、面部表情、肢体动作、年龄、镜头等。
    • 描述场景的维度包括室内户外、大场景、白天黑夜、特定时段、环境光照、天空、光源方向等。
    • 强调画面主体,其他不体现。若主体是物体则画面主体是物体,是人则主体是人,是风景则主体是风景描述。
  3. 利用反推功能:对于图生图,除文本提词框外,还可通过图片框输入。有两种反推提示词的按钮,CLIP 可反推出完整含义的句子,DeepBooru 可反推出关键词组,但可能存在瑕疵,需要手动补充提示词信息。
  4. 具体使用步骤:
    • 搜索 www.deepseek.com,点击“开始对话”。
    • 将装有提示词的代码发给 DeepSeek。
    • 认真阅读开场白后正式开始对话。

此外,还可参考一些成功的案例和设计思路,如将 Agent 封装成 Prompt 并储存在文件,通过提示词文件让 DeepSeek 实现联网和深度思考功能,优化输出质量等。

Content generated by AI large model, please carefully verify (powered by aily)

References

五津: DeepSeek+扣子:1分钟生成小红书爆款单词视频

[heading2]角色[content]你是一个专注于为中国儿童创作简单易懂绘画描述的专家。能够根据用户输入画面里的主体{{zhongwen}}和图片风格{{style}},生成图像描述词汇,描述要符合逻辑且简单直白,有镜头描述,不要增加除画面描述和主体外的其他元素,这样可以让儿童轻松看懂。[heading2]技能[heading3]技能1:生成描述词汇[content]1.当用户输入主体{{zhongwen}}和图片风格{{style}}后,生成符合逻辑且简单易懂的描述词汇,不要增加除主体和画面描述外的其他元素。2.当关键词中没有明显说明是外国时,则说明该关键词说的是中国,你需要在关键词中提到中国,如关键词是母亲,则你的输出中应该提到中国母亲。3.如果关键词没有明确是古代,则默认是现代场景和人物。4.要描述镜头描述,如近景、远景、特写、中景等。5.涉及多个元素时,要描述角色的方位,使画面有空间感。6.当主体{{zhongwen}}为单个人物时,体验人物全身特写。7.描述人物的维度:人物主体、服饰穿搭、发型发色、五官特点、皮肤特点、面部表情、肢体动作、年龄、镜头等8.描述场景的维度:室内户外、大场景、白天黑夜、特定时段、环境光照、天空、光源方向等9.画面中一定要强调主体{{zhongwen}},其他都不要体现10.{{zhongwen}}如果是物体,则画面主体是物体,不能是人。{{zhongwen}}如果是人,则画面主体是人,不能是物体。{{zhongwen}}如果是风景,则画面主体是风景描述。

【SD】真人转二次元?图生图如此强大

作者:白马少年介绍:SD实践派,出品精细教程发布时间:2023-05-02 20:00原文网址:https://mp.weixin.qq.com/s/l-O9vT9-_xzy0uvxnkjV-w相比于文生图,图生图功能除了文本提词框以外还多了一个图片框的输入口,因此,我们还可以通过图片来给与AI创作的灵感。我们随便照一张照片,直接拖入进来。然后可以看到,在文本输入框的旁边有两个反推提示词的按钮:CLIP是可以通过图片反推出完整含义的句子;DeepBooru是可以反推出关键词组。上面的那一张图,我们通过两种反推方式得到的提示词分别为:CLIP——a young boy sitting on a bench with a toy train and a lego train set on the floor next to him,Adam Rex,detailed product photo,a stock photo,lyco art。(一个小男孩坐在长凳上,旁边的地板上放着一辆玩具火车和一辆乐高火车,亚当·雷克斯,详细的产品照片,一张库存照片,莱科艺术,)DeepBooru——shoes,solo,hat,orange_background,yellow_background,smile,socks,black_hair,sitting,sneakers。(鞋子,独奏,帽子,橙色背景,黄色背景,微笑,袜子,黑发,坐着,运动鞋)可以看到两种方式生成的提示词都有些瑕疵,比如第一组里面没有描述小孩的穿着,第二组里面没有描述小孩的性别和周围的物品,所以我们需要手动来补充提示词的信息。写好提示词之后,我们再调整一下宽度和高度,让这个红框刚好匹配我们的图片即可。接下来,最重要的是这两个参数:提示词相关性和重绘幅度。

一个提示词,让 DeepSeek 的能力更上一层楼?——HiDeepSeek

用Coze做了个小测试,大家可以对比看看[e8c1a8c3012fedad10dc0dfcc8b1e263_raw.mp4](https://bytedance.feishu.cn/space/api/box/stream/download/all/Jz9cbKxDbocGtIxXFFEcdiHjnRc?allow_redirect=1)[heading1]如何使用?[content]Step1:搜索www.deepseek.com,点击“开始对话”Step2:将装有提示词的代码发给DeepseekStep3:认真阅读开场白之后,正式开始对话[heading1]设计思路[content]1.将Agent封装成Prompt,将Prompt储存在文件,保证最低成本的人人可用的同时,减轻自己的调试负担2.通过提示词文件,让DeepSeek实现:同时使用联网功能和深度思考功能3.在模型默认能力的基础上优化输出质量,并通过思考减轻AI味,增加可读性4.照猫画虎参考大模型的temperature设计了阈值系统,但是可能形式大于实质,之后根据反馈可能会修改5.用XML来进行更为规范的设定,而不是用Lisp(对我来说有难度)和Markdown(运行下来似乎不是很稳定)[heading1]完整提示词[heading2]v 1.3[heading1]特别鸣谢[content]李继刚:【思考的七把武器】在前期为我提供了很多思考方向Thinking Claude:这个项目是我现在最喜欢使用的Claude提示词,也是我设计HiDeepSeek的灵感来源Claude 3.5 Sonnet:最得力的助手

Others are asking
DeepSeek私有化部署分享
以下是关于 DeepSeek 私有化部署的详细内容: 对于个人开发者或尝鲜者,本地部署 DeepSeek 有多种方案,但企业级部署较为繁琐。 企业级部署需先评估服务器资源,包括模型参数量(影响模型智能化程度,参数量越高耗费资源越多)、模型序列长度(一次能处理的最大 Token 数,决定问题输入的最大长度限制)、模型量化类型(参数精度,值越大精度越准确、智能化程度越高)。了解这些基本概念后,可通过配置计算器工具(https://tools.thinkinai.xyz//servercalculator )评估服务器资源。 Ollama 部署 DeepSeek 的步骤如下: 1. 安装 Ollama:支持在 Mac、Linux、Windows 上下载并运行对应的模型,安装完成后在对应的命令行输入,若输出“Ollama version is 0.5.7”则表示安装成功。 2. 安装 DeepSeek 模型:Ollama 安装成功后访问 Ollama 官网查找要安装的模型,选择适合当前机器配置的模型参数,拷贝对应的执行命令。命令行终端直接执行对应的命令,出现相关对话内容表示 DeepSeek 可在本地正常运行。 此外,还可部署 nomicembedtext 模型,这是一个文本向量化的模型,用于后续基于 Dify 做向量化检索。 部署完 DeepSeek 后,若想使用图形化客户端,可选择多种工具,如 ChatBox、AnythingLLM、Open WebUI、Cherry Studio、Page Assist 等。以 ChatBox 为例,访问其官网(https://chatboxai.app/zh )下载客户端,在设置中填写 Ollama API 的地址和对应的模型名称并保存,即可在新对话框中选择运行的模型开始对话。 本篇文章主要解决四个问题: 1. 如何合理评估服务器资源。 2. Ollama 部署指定版本的 DeepSeek。 3. 原生部署 DeepSeek。 4. 搭建 Dify 构建企业内的私有知识库、工作流。
2025-02-23
deepseek如何整合在飞书中
DeepSeek 整合在飞书中的相关信息如下: 2 月 19 日:《DeepSeek 最新论文科普解读:NSA,物美价廉的超长上下文方案》介绍了 DeepSeek 最新论文提出的“Native Sparse Attention”(NSA),一种高效的超长上下文方案,显著提升模型性能。《输入观点一键生成文案短视频》介绍了基于 Coze 平台的视频生成工作流,通过集成 DeepSeek R1 模型等技术,用户可通过表单输入主题观点自动生成短视频并推送至飞书消息。 2 月 10 日:《最好的致敬是学习:DeepSeekR1 赏析》专为非技术人群设计,介绍了 R1 和 V3 的技术亮点等。《DeepSeek 创新源于芯片封锁,Anthropic 或成最大输家;美国不是通过创新竞争,而是通过封锁竞争》探讨了 DeepSeek 的崛起及相关情况。《喂饭级教程:飞书多维表格+DeepSeek=10 倍速用 AI》介绍了将飞书多维表格与 DeepSeek R1 结合提升工作效率的方法。 获取字节火山 DeepSeek 系列 API 完整教程及使用方法:2 月 14 日 8 点有直播,直播结束可看回放。学习文档有《突破 DeepSeek R1 能力天花板,火山引擎扣子+飞书一站式企业解决方案》。模板可在复制。创建账号时普通账号需自行升级或注册专业号。创建智能体时点击创建先完成一个智能体的创建。若已创建好推理点,可在 Bot 编排里直接看到和选择创建好的推理模型。测试可用后直接发布,注意发布到公共空间时他人使用 API 会消耗 Token,可设置为仅自己使用。若想搭建联网及复杂的工作流,可看《韦恩:被困在离线孤岛?DeepSeek 联网版我已经用扣子实现了!!不卡顿!!》。
2025-02-23
deepseek+飞书
以下是关于 deepseek 和飞书的相关信息: AI 切磋大会第十期于 2 月 23 日举行 deepseek 专场,活动流程为 13:00 17:30。其中 14:40 16:30 分城市各自案例分享,征集案例方向包括使用 deepseek 做了什么、用 DeepSeek 运用在工作生活上的案例、DeepSeek 输出“超预期结果”的惊艳场景、看到别人使用的案例也可以分享,以及分享使用方法技巧,如使用 deepseek 技巧、DeepSeek 与其他工具的协同方案、模型微调/部署的技巧方法、用 deepseek 获取流量/客户等。还提到了应急预案,如分享者临时缺席预设 1 2 名备用嘉宾,冷场设定互动话题,主持人引导讨论。16:30 17:30 为 Workshop 自由探讨,活动流程包括参与者自由组队(设定匹配预案)、确定项目方向(围绕 DeepSeek 的应用)、进行 Workshop 讨论(头脑风暴+落地方案)、提交项目初稿(用飞书文档记录),工具推荐 DeepSeek + 飞书多维表格、DeepSeek + 扣子,应急预案包括讨论无方向设定 2 3 个标准问题引导,分组混乱预设 3 5 个热门主题,参与者自行加入。 DeepSeek + 阿里云实训营全新升级上线,2025 年 2 月 20 日周四下午两点开课,在线直播。官网会议链接为 https://sme.aliyun.com/live?spm=5176.29677750.J_wilqAZEFYRJvCsnM5_P7j.1.65e5154aMqiYrq&scm=20140722.M_10776450.P_117.MO_3931ID_10775537MID_10775537CID_32667ST_12908PA_se@1020146183V_1 ,阿里云视频号在直播(可扫码海报上的二维码进行查看)。实训营详情链接为,本期课程聚焦模型多模态应用落地,从模型选型、微调到 RAG 图搜与音视频应用构建实操,由浅至深带你在阿里云百炼零代码实现企业级多模态应用落地,阿里云资深专家带你掌握 AI 应用场景最新实操,还有实训营群链接。 2 月 23 日的通往 AGI 之路近 7 日更新日志中,有《》,探讨了如何有效引导儿童和青少年从初级认知阶段过渡到更高级的思维模式。
2025-02-23
小白如何使用满血版DeepSeek
以下是小白使用满血版 DeepSeek 的详细步骤: 1. 注册并登录火山引擎,点击立即体验进入控制台:https://zjsms.com/iP5QRuGW/ 。火山引擎是字节跳动旗下的云服务平台,在 AI 领域最为大众所熟知的应该是“豆包大模型”。 2. 创建一个接入点:点击在线推理创建推理接入点。 3. 为接入点命名为 DeepSeekR1。 若提示“该模型未开通,开通后可创建推理接入点”,点击“立即开通”,勾选全部模型和协议,一路点击开通(这里是免费的)。 若无提示则直接到第 5 步,点击确认接入。 4. 确认以下无误后,点击“确认接入”按钮。 5. 自动返回创建页面。发现多出一行接入点名是“DeepSeekR1”(我们刚才自己设置的命名)。重点是:这个就是推理点的 ID,复制他放到微信里,发给自己保存一下。 6. 保存后再点击【API 调用】按钮,进入后点击【选择 API Key 并复制】。 若已有 API key,直接查看并复制。 若没有,则点击【创建 API key】。 7. 把复制好的内容放到微信里保存好。 此外,还可以通过以下方式实现联网版的 DeepSeek R1 大模型: 拥有扣子专业版账号:若还是普通账号,请自行升级或注册专业号后使用。 开通 DeepSeek R1 大模型:访问地址 https://console.volcengine.com/cozepro/overview?scenario=coze ,打开火山方舟,找到开通管理,找到 DeepSeek R1 模型,点击开通服务。添加在线推理模型,添加后在扣子开发平台才能使用。 创建智能体:点击创建,先完成一个智能体的创建。
2025-02-23
你怎么看deepseek?
DeepSeek 具有以下特点和评价: 华尔街分析师的反应:展示出媲美领先 AI 产品性能的模型,成本仅为一小部分,在全球主要市场的 App Store 登顶。但 Jefferies 警告其技术可能打破资本开支狂热,Citi 对其技术突破提出质疑,高盛预测其可能改变科技巨头与初创公司的竞争格局,降低 AI 行业进入门槛。 实际使用体验:文字能力突出,尤其在中文场景中符合日常写作习惯,但在专业论文总结方面稍弱。数学能力经过优化表现不错,编程能力略逊于 GPT(据用户反馈)。采用 GRPO 算法替代传统 PPO,降低价值函数估计难度,提高语言评价场景的灵活性与训练速度。 Yann LeCun 的评价:强调开源模型的力量,指出 DeepSeek 的成功得益于开源研究与项目(如 PyTorch 和 Llama),同时批评对 DeepSeek 成果的过度解读,认为应关注开源对 AI 的促进作用。
2025-02-23
deepseek本地私有化部署
对于 DeepSeek 本地私有化部署,以下是详细的指南: 一、企业级部署前的准备 在进行企业级部署之前,首先需要根据实际业务场景评估所需部署的模型规格以及所需的服务器资源,即进行资源预估。同时,还需要评估业务场景是否需要对模型进行二次开发。 二、Ollama 部署 DeepSeek 1. Ollama 安装 Ollama 是本地运行大模型的工具,支持在 Mac、Linux、Windows 上下载并运行对应的模型。安装完成后,在对应的命令行输入,若输出 Ollama version is 0.5.7,则表示安装成功。 2. DeepSeek 模型安装 Ollama 安装成功后,访问 Ollama 的官网查找要安装的模型。选择适合当前机器配置的模型参数,然后拷贝对应的执行命令。命令行终端直接执行对应的命令,若出现相应对话内容,表示当前 DeepSeek 已在本地可正常运行。 3. nomicembedtext 模型安装 还需要部署 nomicembedtext 模型,这是一个文本向量化的模型,主要用于后续基于 Dify 做向量化检索时使用。 4. 部署图形化客户端 部署完 DeepSeek 后,若想使用图形化工具聊天,可选择多种 UI 工具,如 ChatBox 客户端、AnythingLLM 客户端、Open WebUI 客户端、Cherry Studio 客户端、Page Assist 客户端等。以 ChatBox 为例,直接访问其官网下载对应的客户端,在 ChatBox 的设置中填写 Ollama API 的地址和对应的模型名称,保存后即可在新对话框中选择要运行的模型开始对话。 三、部署 Dify 1. Dify 介绍 Dify 是一款开源的大语言模型应用开发平台,融合了后端即服务和 LLM Ops 的理念,即使是非技术人员也能参与到 AI 应用的定义和数据运营过程中。 2. 运行 Dify Dify 的部署需要本地先支持 Docker 和 Git 的依赖环境,然后在对应的终端直接执行相关代码即可运行。 3. 添加模型 Dify 启动成功后,浏览器访问 http://localhost ,新建账号密码。在右上角 admin 处点击设置,新增本地模型配置。添加 LLM 模型为 deepseekr1:7b,基础 URL 为 http://host.docker.internal:11434 。同时添加之前安装的 nomicembedtext 模型,添加完成后可在模型列表中看到已添加的模型信息。
2025-02-23
deekseek生成助手提示词的指令
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。
2025-02-21
请帮我总结一份ai下达指令的万能公式
以下是一个关于 AI 下达指令的示例总结: 对于英语试题类的任务,如语法选择题: 步骤 1:提供清晰完整的试题图片。 步骤 2:下达指令,例如“这是一篇英语试题,给我图中的内容”。 对于英语阅读理解题: 指令:将英语正文翻译为准确流畅的中文,并提供中英文对照。
2025-02-21
狗將掛在上面的牛肉放進籃子 我要英文 與英文的影片生成指令
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。
2025-02-18
图生视频指令参考
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。
2025-02-13
图生视频指令
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。
2025-02-13
deepseek的提问方式和指令输入规则是什么
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。
2025-02-05
如何用AI撰写汉语言文学论文
在撰写汉语言文学论文时,可以利用以下 AI 工具和平台来提供辅助: 1. 文献管理和搜索: Zotero:结合 AI 技术,能自动提取文献信息,便于管理和整理参考文献。 Semantic Scholar:由 AI 驱动的学术搜索引擎,可提供相关文献推荐和引用分析。 2. 内容生成和辅助写作: Grammarly:通过 AI 技术进行文本校对、语法修正和写作风格建议,提升语言质量。 Quillbot:基于 AI 的重写和摘要工具,有助于精简和优化论文内容。 3. 研究和数据分析: Google Colab:提供基于云的 Jupyter 笔记本环境,支持 AI 和机器学习研究,方便进行数据分析和可视化。 Knitro:用于数学建模和优化的软件,可进行复杂的数据分析和模型构建。 4. 论文结构和格式: LaTeX:结合自动化和模板,高效处理论文格式和数学公式。 Overleaf:在线 LaTeX 编辑器,有丰富模板库和协作功能,简化论文编写。 5. 研究伦理和抄袭检测: Turnitin:广泛使用的抄袭检测工具,确保论文原创性。 Crossref Similarity Check:通过与已发表作品比较,检测潜在抄袭问题。 使用这些工具时,要结合自身写作风格和需求,选择最合适的辅助工具。同时需注意,AI 生成的内容仅供参考,仍需自己进行深入思考和创作。
2025-02-23
论文撰写的提示词
以下是关于论文撰写提示词的相关内容: 1. 通用原则: 目标明确:确保每一步的目标清晰,AI 需要明确指导以产生相关和有价值的输出。 逻辑性:在所有提示策略中,逻辑性是关键,清晰、结构化的提示有助于 AI 更有效地生成输出。 分步骤:无论是进行深度分析还是遵循特定结构,确保提示按清晰步骤进行至关重要。 考虑变量:在某些情境中尤为重要,需考虑可能影响结果的所有因素。 2. 实验示例: 运用 CoD 将文章做摘要的实验,通过 GPT 的五轮输出,以中英文两种方式撰写提示词,个人观点认为英文提示词加上中文输出的方式效果较好,密度等级 4 的结果较让人满意。 3. 学术场景数据处理: 论文内容总结:大模型结合有效的提示词可迅速总结概括文档,节省时间,如 GLM4Plus 结合良好的提示词能帮助学生快速总结论文内容。 论文内容翻译:大模型可弥补翻译软件的不足,帮助学生快速翻译论文内容,如 GLM 结合良好的提示词能提高论文阅读效率。 论文内容扩写润色:可将论文内容转化为社交媒体的科普内容,精心设计的润色提示词能根据特定场景调整,生成多样化润色结果,如针对小红书使用场景调整提示词。 4. PromptAgent 相关: 通过将 PromptAgent 应用于涵盖三个实用且不同领域的 12 个任务,能够发现有生产力的专家级提示词。PromptAgent 从初始人工编写的提示词和小组训练样本开始,不仅提高了初始人类提示词的性能,还超越了强大的 ChainofThought 和近期的提示词优化基线。大量定性结果突显了优化提示词的专家级方面,随着更强大 LLM 的出现,专家级的提示词引导将引领提示词工程的下一个时代,PromptAgent 站在了开创性的步骤上。
2025-02-21
提示词撰写方法
以下是关于提示词撰写方法的详细介绍: 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:若任务需特定背景知识,在提示词中提供足够信息。 3. 使用清晰语言:尽量用简单、清晰的语言描述,避免模糊或歧义词汇。 4. 给出具体要求:如有特定格式或风格要求,在提示词中明确指出。 5. 使用示例:如有特定期望结果,提供示例帮助模型理解需求。 6. 保持简洁:提示词简洁明了,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:生成文本后仔细检查结果,根据需要调整提示词,可能需多次迭代。 此外,还有一些具体的提示词句式,如: “我想了解xxxx,我应该向你问哪些问题?” “请给我列出xxx领域/行业相关的,最常用的50个概念,并做简单解释。如果有英文缩写,请给出完整的英文解释。” “请详细介绍一下elon musk的主要生平事迹。请详细介绍一下tesla这家企业的发展历程。” 等。 在星流一站式AI设计工具中: 提示词用于描绘画面。 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,基础模型1.5使用单个词组,支持中英文输入。 写好提示词的方法包括: 预设词组,小白用户可点击官方预设词组生图,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,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,可对已有提示词权重进行编辑。 辅助功能有翻译、删除所有提示词、会员加速等。
2025-01-23
你会撰写论文吗
在论文写作方面,AI 可以提供帮助。例如,如果向 LLM 提供背景信息和指令,它可以帮您写论文,比如:“根据以下关于我的信息,写一篇四段的大学申请论文:我来自西班牙巴塞罗那。尽管我的童年经历了一些创伤性事件,比如我 6 岁时父亲去世,但我仍然认为我有一个相当快乐的童年。在我的童年时期,我经常换学校,从公立学校到非常宗教的私立学校。我做过的最‘异国情调’的事情之一是在爱达荷州的双子瀑布与我的大家庭一起度过六年级。我很早就开始工作了。我的第一份工作是 13 岁时的英语老师。在那之后,以及在我的学习过程中,我做过老师、服务员,甚至建筑工人。” 在论文写作领域,有一些常用的 AI 工具和平台: 1. 文献管理和搜索: Zotero:结合 AI 技术,可自动提取文献信息,帮助管理和整理参考文献。 Semantic Scholar:由 AI 驱动的学术搜索引擎,能提供文献推荐和引用分析。 2. 内容生成和辅助写作: Grammarly:通过 AI 技术提供文本校对、语法修正和写作风格建议,提高语言质量。 Quillbot:基于 AI 的重写和摘要工具,可精简和优化论文内容。 3. 研究和数据分析: Google Colab:提供基于云的 Jupyter 笔记本环境,支持 AI 和机器学习研究,便于数据分析和可视化。 Knitro:用于数学建模和优化的软件,可进行复杂的数据分析和模型构建。 4. 论文结构和格式: LaTeX:结合自动化和模板,高效处理论文格式和数学公式。 Overleaf:在线 LaTeX 编辑器,提供丰富模板库和协作功能,简化论文编写过程。 5. 研究伦理和抄袭检测: Turnitin:广泛使用的抄袭检测工具,确保论文原创性。 Crossref Similarity Check:通过与已发表作品比较,检测潜在抄袭问题。 使用这些工具时,要结合自己的写作风格和需求,选择最合适的辅助工具。同时需要注意,虽然可以用生成模型做某件事,但不意味着这是正确的事情。如果您是接收方,最好为您的组织准备好迎接各种 AI 生成的内容。幸运的是,对于像上述例子中概述的情况,已经有努力正在进行以检测 AI 生成的内容。 此外,提示词是通过结合指令、问题、输入数据和示例来构建的。为了得到结果,必须包含指令或问题,其他元素则是可选的。更高级的提示词可能包括一些关于模型应如何回答问题的指令,例如询问如何撰写大学入学申请论文,同时提出希望在答案中听到的不同方面的建议。
2025-01-11
ai可以如何帮忙撰写 产品需求文档
以下是一些利用 AI 帮忙撰写产品需求文档的工具和方法: 1. :可以生成产品需求文档(PRD)的原型图、解决方案流程图、时序图、页面结构图、测试用例等,还能帮助生成数据字段、优化 PRD 文档、评估功能的价值、生成 SQL 代码和周报思路等。 2. ChatPRD、WriteMyPRD、Uizard、tldraw 等工具:可以通过人类语言描述想要的产品,得到 80%的完成稿,然后进行修改和发布。 3. 产品经理还可以借助一些其他相关的 AI 工具,如: :用于个性化调色。 :将博客文章转化为播客。 :高效存储和检索图片。 此外,Lenny 认为人工智能(AI)将对产品管理的高级技能产生影响,如在产品塑造工作方面,AI 可通过分析市场、数据、客户需求和未来的见解制定超级智能的计划,产品经理则要擅长选择合适的数据和提出正确问题。在目标设定和跟踪方面,AI 工具能基于战略、业务要求和限制智能地建议应优化的目标,产品经理成为超级智能建议的编辑者。 同时,还有一些针对产品经理的其他 AI 工具集,如: 用户研究、反馈分析:Kraftful(kraftful.com) 脑图:Whimsical(whimsical.com/aimindmaps)、Xmind(https://xmind.ai) 画原型:Uizard() 项目管理:Taskade(taskade.com) 写邮件:Hypertype() 会议信息:AskFred() 团队知识库:Sense() 需求文档:WriteMyPRD(writemyprd.com) 敏捷开发助理:Standuply(standuply.com) 数据决策:Ellie AI() 企业自动化:Moveworks(moveworks.com)
2024-12-28
撰写一篇汽车领域人工智能自动驾驶应用系统方案,参照以下要求:(1) 选题应为课程相关的技术或者原理的应用。 (2) 重点撰写第2部分技术与服务,必须要使用到课程中所学到或者相关技术。 (3) 第6部分财务分析可根据情况适当缩减。 (4) 整体架构可以根据选题进行调整,可适当增加章节或者删减。 (5) 字体大小、标题等必须和模板相同。篇幅20页以上,不少于10000字,小四,宋体。 以下为一篇样稿,可参考其框架撰写 城市智能停车服务系统建设方案 目 录 1 项目背景 1 1.1 项目背景
以下是为您撰写的汽车领域人工智能自动驾驶应用系统方案的部分内容,您可以根据实际需求进行进一步的完善和补充: 一、项目背景 人工智能在汽车行业的应用已经十分广泛,正在深刻改变汽车的各个方面。自动驾驶技术利用 AI 进行图像识别、传感器数据分析和决策制定,使汽车能够自主导航和驾驶,如特斯拉、Waymo 和 Cruise 等公司都在积极开发和测试自动驾驶汽车。车辆安全系统中,AI 用于增强自动紧急制动、车道保持辅助和盲点检测等功能,通过分析摄像头和传感器数据预防事故。个性化用户体验方面,AI 可根据驾驶员偏好调整车辆设置,包括座椅位置、音乐选择和导航系统。预测性维护通过分析车辆实时数据,预测潜在故障和维护需求,提高车辆可靠性和效率。在汽车制造中,AI 用于自动化生产线,优化生产流程和质量控制。汽车销售和市场分析中,AI 帮助分析市场趋势、消费者行为和销售数据,优化营销策略和产品定价。电动化和能源管理方面,AI 在电动汽车的电池管理和充电策略中发挥作用,提高能源效率和延长电池寿命。共享出行服务借助 AI 优化路线规划、车辆调度和定价策略,提升服务效率和用户满意度。语音助手和车载娱乐由 AI 驱动,允许驾驶员通过语音控制车辆功能、获取信息和娱乐内容。车辆远程监控和诊断利用 AI 系统远程监控车辆状态,提供实时诊断和支持。 二、技术与服务 1. 自动驾驶技术 传感器融合:采用多种传感器,如激光雷达、摄像头、毫米波雷达等,收集车辆周围环境信息。利用 AI 算法对这些多源数据进行融合和分析,提高环境感知的准确性和可靠性。 深度学习决策:基于深度神经网络,训练车辆的决策模型。通过大量的真实驾驶数据,让模型学习如何在各种复杂场景下做出最优的驾驶决策,如加速、减速、转向等。 模拟训练:利用虚拟仿真环境进行大规模的自动驾驶训练。在模拟环境中,可以快速生成各种复杂和罕见的交通场景,加速模型的训练和优化。 2. 车辆安全系统 实时监测与预警:利用 AI 实时分析来自车辆传感器的数据,如车速、加速度、转向角度等,以及外部环境信息,如道路状况、天气条件等。当检测到潜在的危险情况时,及时向驾驶员发出预警。 自动紧急制动:基于 AI 的图像识别和距离检测技术,当判断车辆即将与前方障碍物发生碰撞且驾驶员未采取制动措施时,自动启动紧急制动系统,降低事故风险。 3. 个性化用户体验 偏好学习:通过收集驾驶员的日常操作数据,如座椅调整习惯、音乐播放喜好、常用导航路线等,利用机器学习算法分析和学习驾驶员的偏好模式。 智能推荐:根据学习到的偏好,为驾驶员提供个性化的推荐,如座椅自动调整、音乐推荐、导航路线规划等。 4. 预测性维护 数据采集与分析:安装各类传感器收集车辆的运行数据,如发动机转速、油温、轮胎压力等。利用 AI 算法对这些数据进行分析,挖掘潜在的故障模式和趋势。 故障预测模型:建立基于机器学习的故障预测模型,提前预测可能出现的故障,并及时通知驾驶员和维修人员,安排预防性维护。 5. 生产自动化 质量检测:利用机器视觉技术和 AI 算法,对生产线上的汽车零部件进行自动检测,识别缺陷和瑕疵,提高产品质量。 生产流程优化:通过分析生产数据,如设备运行状态、生产节拍等,利用 AI 优化生产流程,提高生产效率,降低生产成本。 三、财务分析(可根据情况适当缩减) 1. 初始投资 技术研发费用:包括自动驾驶算法开发、硬件设备采购、测试场地建设等方面的费用。 车辆改装和设备安装成本:为实现自动驾驶功能,对车辆进行改装和安装相关传感器、计算设备等的成本。 2. 运营成本 数据采集和处理费用:持续收集车辆运行数据和环境数据,并进行处理和分析的费用。 维护和升级成本:对自动驾驶系统进行定期维护、软件升级和硬件更换的费用。 3. 收益来源 车辆销售增值:配备自动驾驶和智能功能的汽车可以提高售价,增加销售收入。 服务订阅费用:为用户提供个性化服务、远程监控和诊断等服务的订阅收费。 4. 盈利预测 根据市场需求、成本控制和收益增长情况,进行短期和长期的盈利预测。 以上内容仅供参考,您可以根据具体的项目需求和实际情况进一步完善和细化各个部分。
2024-12-27
想要搭建属于自己的知识库应该用什么软件
以下是一些可用于搭建个人知识库的软件及相关信息: 1. Coze 或 FastGPT 等工具:在当下技术条件下,其 RAG 能力对问答场景较友好,其他场景效果一般。若需企业级复杂知识库场景,可能需找专业团队,收费几万到几十万不等。 2. 推荐文章《手把手教你本地部署大模型以及搭建个人知识库》中提到的 AnythingLLM 软件: 包含所有 Open WebUI 的能力,并额外支持选择文本嵌入模型和向量数据库。 安装地址:https://useanything.com/download 。安装完成后进入配置页面,主要分为三步:选择大模型、选择文本嵌入模型、选择向量数据库。 该软件中有 Workspace 的概念,可创建独有 Workspace 与其他项目数据隔离,包括创建工作空间、上传文档并进行文本嵌入、选择对话模式(Chat 模式和 Query 模式),配置完成后可进行对话测试。 3. 基于 GPT API 搭建定制化知识库:涉及给 GPT 输入定制化知识,因 GPT3.5 交互容量有限,OpenAI 提供了 embedding API 解决方案,可参考 OpenAI embedding documents 理解 embeddings 相关知识。
2025-02-23
我想要了解 Defy 的相关信息
Dify 是一个开源的大模型应用开发平台: 理念:结合后端即服务和 LLMOps 的理念。 特点:为用户提供直观界面,能快速构建和部署生产级别的生成式 AI 应用。具备强大的工作流构建工具,支持广泛的模型集成,有功能丰富的提示词 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,通过 LLMOps 功能持续监控和优化应用程序性能。 部署选项:提供云服务和本地部署选项,满足不同用户需求。 开源特性:确保对数据的完全控制和快速的产品迭代。 设计理念:注重简单性、克制和快速迭代,旨在帮助用户将 AI 应用的创意快速转化为现实。 使用建议:个人研究时推荐单独使用,企业级落地项目推荐多种框架结合。 Dify 官方手册:https://docs.dify.ai/v/zhhans
2025-02-21
想要生成AI美食视频,用哪些AI工具
以下是一些可用于生成 AI 美食视频的工具: Pika:可控性强,可以对嘴型,可配音。网址:https://pika.art/ 。工具教程:https://waytoagi.feishu.cn/wiki/V150wUonIiHafQkb8hzcO1E5nCe ,群友分享入门教程:https://mp.weixin.qq.com/s/maLCP_KLqZwuAxKd2US_RQ 。 Pixverse:人少不怎么排队,还有换脸功能。网址:https://pixverse.ai/ 。工具教程:https://waytoagi.feishu.cn/wiki/LPuqwx3kuiTMfIkXDPDckosDndc 。 Runway:有网页有 app 方便。网址:https://runwayml.com 。工具教程:https://waytoagi.feishu.cn/wiki/Eun9wqDgii1Q7GkoUvCczYjln7r 。 即梦:剪映旗下,生成 3 秒,动作幅度有很大升级,最新 S 模型,P 模型。网址:https://dreamina.jianying.com/ 。工具教程:https://waytoagi.feishu.cn/wiki/AxZuwUQmEipTUEkonVScdWxKnWd 。 Minimax 海螺 AI:非常听话,语义理解能力非常强。网址:https://hailuoai.video/ 。 Kling:支持运动笔刷,1.5 模型可以直出 1080P30 帧视频。网址:kling.kuaishou.com 。工具教程:https://waytoagi.feishu.cn/wiki/GevKwyEt1i4SUVk0q2JcqQFtnRd 。 Vidu:网址:https://www.vidu.studio/ 。 haiper:网址:https://app.haiper.ai/ 。 智谱清影:开源了,可以自己部署 cogvideo。网址:https://chatglm.cn/video 。工具教程:https://waytoagi.feishu.cn/wiki/PxKiwpqe2iTk0HkYJz6cYclAnjf 。 通义万相:大幅度运动很强。网址:https://tongyi.aliyun.com/wanxiang/ 。工具教程:https://waytoagi.feishu.cn/wiki/Luz9woG7UikHe3kxvdpcXEAcneh 。 luma:网址:https://lumalabs.ai/ 。 请注意,具体的操作步骤和所需工具可能会根据项目的具体需求和个人偏好有所不同。此外,AI 工具的可用性和功能也可能会随时间而变化,建议直接访问上述提供的工具网址获取最新信息和使用指南。
2025-02-20
我是一个小白,我想要一个deepseek学习路线
以下是为您提供的 DeepSeek 学习路线: 1. 首先,通过相关报道和研究,了解 DeepSeek 在全球 AI 社区的意义,包括技术突破与资源分配策略。重点关注其长上下文能力、量化商业模式以及对 AI 生态系统的深远影响。您可以参考: 2. 深入研究 DeepSeek 在架构和工程上的创新,例如 MoE、MLA、MTP 和 FP8 混合精度训练。思考其在工程和应用平衡中的高效优化方式,以及开源与闭源竞争的相关反思和 AI 生态未来发展方向。相关内容: 3. 了解 DeepSeek R1 模型,它属于基于强化学习 RL 的推理模型,在回答用户问题前会先进行“自问自答”式的推理思考来提升回答质量。理解这种模拟人类深度思考的能力以及其背后独特的“教育方式”。 4. 学习 DeepSeek 深夜发布的大一统模型 JanusPro,它将图像理解和生成统一在一个模型中。了解其具有的两种本领,包括理解模式和画画模式,以及其核心的 DeepSeek 语言模型、特别训练法、与 Diffusion 模型的区别、好处和关键设计等方面。
2025-02-19
想要入行ai产品经理,要学的东西很多,还有本职工作,很焦虑,怎么办
如果您想要入行 AI 产品经理但感到焦虑,以下是一些建议: 1. 合理规划时间:在本职工作之余,制定一个合理的学习计划,将学习 AI 产品经理所需的知识和技能分解为小目标,逐步实现。 2. 明确学习重点:根据行业需求,例如参考 AI 提示词工程师的岗位技能要求,包括本科及以上学历,计算机科学、人工智能、机器学习相关专业背景;熟悉 ChatGPT、Llama、Claude 等 AI 工具的使用及原理,并具有实际应用经验;熟练掌握 ChatGPT、Midjourney 等 AI 工具的使用及原理;负责制定和执行 AI 项目,如 Prompt 设计平台化方法和模板化方法;了解并熟悉 Prompt Engineering,包括常见的 Prompt 优化策略(例如 CoT、Fewshot 等);对数据驱动的决策有深入的理解,能够基于数据分析做出决策;具有创新思维,能够基于业务需求提出并实践 AI first 的解决方案;对 AIGC 领域有深入的理解与实际工作经验,保持对 AI 技术前沿的关注;具备一定的编程和算法研究能力,能应用新的 AI 技术和算法于对话模型生成;具有一定的编程基础,熟练使用 Python、Git 等工具。明确自己需要重点学习和提升的方面。 3. 掌握算法知识:理解产品核心技术,了解基本的机器学习算法原理,有助于更好地理解 AI 产品的核心技术,从而做出更合理的产品决策;掌握一定的算法知识,可以帮助与开发团队进行更有效的沟通,减少信息不对称带来的误解;在产品规划阶段,能够评估某些功能的技术可行性;了解算法前沿可以帮助更好地把握产品的未来发展方向;了解算法可以帮助发现产品的独特优势,提出创新的产品特性,从而提升产品的竞争力;掌握相关知识可以提升数据分析能力。 4. 借鉴他人经验:可以参考身边 AI 产品经理的工作内容和经验,例如从 01 打造产品、完成 LLM 评测体系的搭建等。 5. 调整心态:认识到学习和成长需要时间,不要过分焦虑,保持积极的心态,逐步积累和进步。
2025-02-19
我想要改写一段内容,要求内容改写成保留原意,但是用词改变(专有名词改变 ),我的提示词应该怎么写呢
以下是为您改写的内容: AI 在工作场景中的应用:如何借助 AI 批量制作单词卡片 一、完整提示词 此段提示词相对简易。简而言之,其最核心的部分在于两个目标。其一,生成满足要求的单词卡内容;其二,依照相应位置将内容分别填入 Excel 文件中。在生成过程里,首先提供一个基础示例,这是 GPT 能够完成此项任务的关键依托。接着依据不同的生成内容设定了一些规则。同样地,对于第二部分,也给出了一段基础的自然语言描述,并通过附加规则的方式施加了更多限制。如此便能确保按照要求输出 Excel 文档。 二、测试结果 一同输入了五个单词,能够实现同时解析,但效果部分稍差,或许主要是由于所给的方法不够完善,不过大体格式符合要求。关于第二部分,如下图所示:可以看到,其按照要求将内容填入了对应的空格,但改变了最初的一些设定。可能是因为存在兼容性问题,但不影响使用,简单复制粘贴即可。需将 Excel 下载下来,复制填好的表格,粘贴至我们的表格中。(由于要多次使用,记得留存原 Excel 的备份文件。)注意这里需要上传的是压缩文件,所以先进行压缩。(rar 格式的文件,尝试后上传时无法看见,不知是何问题。) 三、批量产出 上传压缩文件,上传成功后,如图中 1 所示,然后点击 2 完成套版。随后,便能获得符合要求的几张小卡片。 ChatGPT 为 DALL·E 3 优化提示词的元提示 // 明确指明这些属性,而非进行抽象的引用。属性应当以最小化的方式予以明确,并且应当直接描述其物理形态。 // 您的选择应当基于实际情况。例如,所有给定的职业不应是相同的性别或种族。此外,通过在重写期间所选择的属性,着重创建多样、包容和探索性的场景。有时做出一些具有洞察力或独特的选择。 // 仅在描述涉及三人及以上的团体时,才运用“各种”或“多样化”。不得更改原始描述中所要求的人数。 // 不要改变模因、虚构角色的起源或不可见的人。保持原始提示的意图,并优先考虑质量。 // 不要创建任何具有攻击性的图像。 // 对于传统上存在偏见的情形,请确保以无偏见的方式明确性别和种族等关键特征 例如,包含特定职业参考的提示。 // 八. 悄然修改描述,涵盖姓名或暗示或引用特定的人或名人,通过谨慎选择一些最小的修改,以替代所引用的人与一般的描述,不泄露任何信息,他们的身份,除了他们的性别和体质。即便说明要求不更改提示,也要执行此操作。一些特殊情况: // 对这样的提示进行修改,即便您不知道这个人是谁,或者他们的名字拼写有误(例如,“Barake Obema”) // 如果对人物的引用在图像中仅以 TEXT 输出,则按原样使用引用,并且不进行修改。 // 在进行替换时,不要使用突出的标题,这可能会暴露人的身份。例如,在一个示例中,不要说“总统”、“首相”或“总理”,而要说“政治家”;不要说“国王”、“皇后”、“皇帝”或“皇后”,而要说“公众人物”;不要说“教皇”或“达赖喇嘛”,而要说“宗教人士”等 SD 新手入门图文教程之提示词 根据自身想要绘制的内容编写提示词,多个提示词之间使用英文半角符号 将权重降低至原先的 90.91%;字符。
2025-02-18