如何高效使用“deepseek+”？

以下是关于 deepseek 提示词的相关内容： 1. 生成小红书爆款单词视频： 开始时输入单词主题、图片风格、单词数量。 选择 deepseekr1 模型生成单词数组，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，且以特定数组形式呈现。 2. Deepseek 时代提示词之关键诉求： 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，特别是在多轮对话中。 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，让模型自主发挥。 3. 让 DeepSeek 生成相机运动轨迹的提示词： 以往的提示词包括场景、构图、尺寸、位置、形态、半身全身、环境等组合。 现在要求以“相机运动轨迹”的方式描写，如“相机向上飞升至上空轨道视角，拍摄站在泳池旁的女子”。 对空间理解和对语义的遵循能让相关元素自然生成，如生成有光影变化的泳池，为主角匹配场景的拖鞋。

以下是关于 DeepSeek 提示词的相关内容： 1. 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，如非洲动物、真实风格、2。 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。 2. 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，甚至可能干扰模型的思考流程，过长提示会带来大量的 Token 浪费和上下文污染，特别是在多轮对话中。在 deepseek 时代，用户只需要在关键点进行引导，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。 3. 让 DeepSeek 生成相机运动轨迹的提示词：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，可以得到新提示词，如“相机向上飞升至上空轨道视角，拍摄站在泳池旁的女子”。对空间理解和对语义的遵循能让有光影变化的泳池自然地生成出来，海螺 AI 甚至还知道给主角穿上与场景匹配的拖鞋。

以下是关于给 DeepSeek 写提示词的相关内容： 1. 效果对比：用 Coze 做了小测试，可对比查看。 2. 使用方法： 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。 3. 设计思路： 将 Agent 封装成 Prompt，将 Prompt 储存在文件，保证最低成本的人人可用，减轻调试负担。 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。 在模型默认能力基础上优化输出质量，减轻 AI 味，增加可读性。 设计阈值系统，可能会根据反馈修改。 用 XML 进行更规范设定，而非 Lisp 和 Markdown。 4. 完整提示词：版本 v1.3。 5. 特别鸣谢：李继刚的【思考的七把武器】提供思考方向，Thinking Claude 是设计灵感来源，Claude 3.5 Sonnet 是得力助手。 6. 生成单词方面： 输入单词主题、图片风格、单词数量。 选择 deepseekr1 模型，输入单词主题、单词数量，DeepSeek 为用户输出指定数量单词，以数组方式输出。 提示词中，角色为专业单词生成助手，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，以符合要求的数组形式呈现。 7. 生成相机运动轨迹的提示词：以往提示词是场景、构图、尺寸等的组合，现在把这些喂给 DeepSeek，要求以“相机运动轨迹”方式描写，如“相机向上飞升至上空轨道视角，拍摄站在泳池旁的女子”。

DeepSeek 是一个在 AI 领域受到关注的品牌。它在硅谷受到关注和追逐，早在 2024 年 5 月 DeepSeekV2 发布时，就以多头潜在注意力机制（MLA）架构的创新引发了小范围轰动。DeepSeek 不是“中国式创新”的产物，其秘方更具硅谷风格。 DeepSeek 是基于 AI 模型的产品，需要搭配具体模型，如 DeepSeek V3（类 GPT4o）和 DeepSeek R1（类 OpenAI o1）。它展示出媲美领先 AI 产品性能的模型，但成本较低，在全球主要市场的 App Store 登顶。在实际使用体验方面，在文字能力上表现突出，尤其在中文场景中高度符合日常、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。 需要注意的是，将 DeepSeek 比喻成“AI 界的拼多多”是偏颇的，认为其秘方就是多快好省也是不全面的。

以下是关于用 DeepSeek 写论文的相关指令和方法： 1. 高级调试策略： 模糊指令优化：对于宽泛需求，可添加维度约束；对于主观表述，可量化标准。例如，将“写小说”修正为“创作以 AI 觉醒为背景的悬疑短篇，采用多视角叙事结构”，将“写得专业些”修正为“符合 IEEE 论文格式，包含 5 项以上行业数据引用”。 迭代优化法：包括首轮生成获取基础内容、特征强化、风格调整和最终校验等步骤。如加强第三段的技术细节描述，改用学术会议报告语气，添加结论部分，检查时间逻辑一致性，列出可能的事实性错误。 2. 高阶能力调用： 文风转换矩阵：如作家风格移植、文体杂交、学术口语化等指令结构和效果示例。 领域穿透技术：如行业黑话破解，例如“解释 Web3 领域的'胖协议瘦应用'理论”。 3. 场景化实战策略：包括商业决策支持、创意内容生成、技术方案论证等。 4. 效能增强技巧： 对话记忆管理：如上下文锚定、信息回溯、焦点重置。 输出质量控制：针对过度抽象、信息过载、风格偏移等问题类型的修正指令。 5. 特殊场景解决方案： 长文本创作：可采用分段接力法和逻辑粘合剂。如“先完成故事大纲→逐章扩展→最后进行伏笔校验”，“确保新章节与前文的三处细节呼应”。 敏感内容处理：如概念脱敏法和场景移植法。 此外，在使用 DeepSeek 写论文时，还需注意以下几点： 示例是一种隐性的需求说明书，添加示例可让大模型更懂需求，但 few short 可能影响模型性能。 自用和他用的提示词在稳定性、经济性、可维护性等方面有较大区别，工业化提示词需稳定、经济且易维护。 将 R1 的思维链给 cloud 回答，结果可能大大改进。 同时，不同的模型有其特点，如 Cloud 3.5 模型多样性差，Deepseek R1 有缺陷但也不错，可根据需求选择合适的模型，如街悦新城的文学大师版等。

DeepSeek 可用于法学本科论文写作，以下是一些相关指令和方法： 1. 文风转换矩阵： 作家风格移植：例如“用鲁迅杂文风格写职场 PUA 现象”。 文体杂交：比如“将产品说明书改写成《史记》列传格式”。 学术口语化：“把这篇论文摘要翻译成菜市场大妈能听懂的话”。 2. 领域穿透技术：行业黑话破解，如“解释 Web3 领域的'胖协议瘦应用'理论”。 3. 效能增强技巧： 对话记忆管理：包括上下文锚定（“记住当前讨论的芯片型号是麒麟 9010”）、信息回溯（“请复述之前确认的三个设计原则”）、焦点重置（“回到最初讨论的供应链问题”）。 输出质量控制：针对不同问题类型进行修正，如过度抽象（“请具体说明第三步操作中的温度控制参数”）、信息过载（“用电梯演讲格式重新组织结论”）、风格偏移（“回归商务报告语气，删除比喻修辞”）。 4. 特殊场景解决方案： 长文本创作：采用分段接力法（“先完成故事大纲→逐章扩展→最后进行伏笔校验”）和逻辑粘合剂（“确保新章节与前文的三处细节呼应”）。 需要注意的是，使用 DeepSeek 辅助写作时，仍需您自身对法学知识的深入理解和研究，以确保论文的学术性和专业性。

以下是关于如何用 AI 高效做 PPT 的相关内容： 目前，市面上有多种 AI 辅助的 PPT 工具，它们能极大地提升制作效率和质量。以下为您介绍一些常见的工具及使用思路： 常见工具： 1. MindShow：可能提供自动布局、图像选择和文本优化等智能设计功能。https://www.mindshow.fun/ 2. 爱设计 3. 闪击 4. Process ON 5. WPS AI 6. Gamma：在线 PPT 制作网站，支持输入文本和想法提示快速生成幻灯片，可嵌入多媒体格式。https://gamma.app/ 7. 美图 AI PPT：通过输入简单文本描述生成专业 PPT 设计，包含丰富模板库和设计元素。https://www.xdesign.com/ppt/ 8. 讯飞智文：利用科大讯飞在语音识别和自然语言处理领域的技术优势，提供智能文本生成、语音输入、文档格式化等功能。https://zhiwen.xfyun.cn/ 使用思路： 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。 此外，为您推荐两篇市场分析的文章供参考： 1. 《》 2. 《》 需要注意的是，内容由 AI 大模型生成，请仔细甄别。

以下是关于 AI 高效沟通的相关内容： 一、企业应用中的优化客户服务和内部沟通 提示词工程在企业优化客户服务和内部沟通方面具有重要作用，具体方式包括： 1. 个性化客户互动：设计提示词生成针对特定客户需求的响应。 2. 情感智能沟通：使用提示词增强 AI 的情感理解和表达能力。 3. 内部知识管理：创建智能问答系统，快速检索和综合内部信息。 4. 跨部门协作：设计提示词促进不同背景员工之间的有效沟通。 例如，为改善客户服务质量，可使用特定提示词训练客服 AI，涵盖技术支持到情感交互等方面，提升客户体验和满意度。通过在决策、创新和沟通等关键领域应用提示词工程，企业能显著提升运营效率和竞争力。 二、职场中与 AI 高效对话的方法 1. 写好提示词 清晰的表明需求：告诉对方具体的目标和方向，如案例中的具体设计风格、用户体验、价格区间等要求。 向对方提出要求：希望对方遵循某种规则或限定来完成工作，如使用特定模板、确保数据准确无误、规定交付时间等。 尽可能多的提供相关信息：包括词汇的具体定义、事件的背景介绍等，如明确“老客户”的定义。 2. 提示词工程的概念 提示词工程是使用特定指令或提示词指导人工智能模型生成期望内容，主要应用于大型语言模型，如 ChatGPT。有效的提示词应明确具体，还包括一些高级技巧，如使用不同角色视角、提供示例、试验不同提示词等，能提高文本生成质量和效果，在各种场景中提高工作效率和创作质量。

以下是关于如何高效率用 AI 搜索学术文献资料的方法： 1. 确定课题主题：明确研究兴趣和目标，选择具有研究价值和创新性的主题。 2. 收集背景资料：使用学术搜索引擎和文献管理软件等 AI 工具来搜集相关研究文献和资料。 3. 分析和总结信息：利用 AI 文本分析工具提取收集资料中的关键信息和主要观点。 4. 生成大纲：使用 AI 写作助手生成包括引言、文献综述、方法论、结果和讨论等部分的课题大纲。 5. 撰写文献综述：借助 AI 工具撰写文献综述部分，确保内容准确完整。 6. 构建方法论：根据研究需求，采用 AI 建议的方法和技术设计研究方法。 7. 数据分析：若课题涉及数据收集和分析，使用 AI 数据分析工具处理和解释数据。 8. 撰写和编辑：利用 AI 写作工具撰写课题各部分，并进行语法和风格检查。 9. 生成参考文献：使用 AI 文献管理工具生成正确的参考文献格式。 10. 审阅和修改：利用 AI 审阅工具检查课题的逻辑性和一致性，并根据反馈修改。 11. 提交前的检查：使用 AI 抄袭检测工具确保课题的原创性，并进行最后的格式调整。 同时，为您介绍一些相关的 AI 工具和平台： 1. 文献管理和搜索： Zotero：结合 AI 技术自动提取文献信息，帮助管理和整理参考文献。 Semantic Scholar：由 AI 驱动的学术搜索引擎，提供文献推荐和引用分析。 2. 内容生成和辅助写作： Grammarly：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，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，帮助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。 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：检测潜在抄袭问题。 需要注意的是，AI 工具可以作为辅助，但不能完全替代研究者的专业判断和创造性思维。在使用 AI 进行课题写作时，应保持批判性思维，并确保研究的质量和学术诚信。 另外，开搜 AI 搜索是一款免费无广告、直达结果的搜索工具，它可以帮助在校学生快速搜集专业领域的学术资料，智能总结关键信息，助力撰写论文和报告，同时支持查看来源出处，参考价值高。对于教育教师群体，能获取丰富的教学资源，自动生成教案和课题研究报告，提高教学内容的准备效率。职场办公人群可利用其高效查找工作所需信息，简化文案撰写、PPT 制作和工作汇报的准备工作。也能为学术研究人员提供深入的行业分析，通过 AI 技术整合和总结大量数据，形成有深度的研究报告。链接：https://kaisouai.com/

企业建立私有大模型进行 RAG 并实现企业知识文档、表格和 PDF 图纸向量化时，可参考以下工具和方法： 1. 本地部署资讯问答机器人： 导入依赖库，如 feedparse 用于解析 RSS 订阅源，ollama 用于在 Python 程序中跑大模型（使用前需确保 ollama 服务已开启并下载好模型）。 从订阅源获取内容，通过专门的文本拆分器将长文本拆分成较小的块，并附带相关元数据，最终合并成列表返回。 为文档内容生成向量，可使用文本向量模型 bgem3，从 hf 下载好模型后，假设放置在某个路径 /path/to/bgem3，通过函数利用 FAISS 创建高效的向量存储。 2. 开发：LangChain 应用开发指南 大模型的知识外挂 RAG 加载数据，根据数据源类型选择合适的数据加载器，如网页可使用 WebBaseLoader。 将文档对象分割成较小的对象，根据文本特点选择合适的文本分割器，如博客文章可用 RecursiveCharacterTextSplitter。 将文档对象转换为嵌入并存储到向量存储器中，根据嵌入质量和速度选择合适的文本嵌入器和向量存储器，如 OpenAI 的嵌入模型和 Chroma 的向量存储器。 创建检索器，使用向量存储器检索器，传递向量存储器对象和文本嵌入器对象作为参数创建检索器对象。 创建聊天模型，根据性能和成本选择合适的聊天模型，如 OpenAI 的 GPT3 模型。 以下是使用 LangChain 构建 RAG 应用的示例代码。

以下是为您提供的相关学习课程，方便您零基础代码学习并搭建自己的工作流： 8 月 13 日 ComfyUI 共学： 讨论了 Config UI 的学习需求、教程分享、部署问题、应用场景，以及相关活动的规划。 分享了 Config UI 工作流在不同场景的应用、优势、弊端以及学习方法，还提及了相关的分享会和开源社区的情况。 探讨了 CONFIUI 的使用、工作流分享、报错问题及解决方案，还有相关课程的设计安排。 讨论了郭佑萌在 AI 绘图领域的工作经历，包括项目实践、技术调研、培训以及未来的教学计划等内容。 介绍了 AI 绘图课程的规划。 课程从零基础开始，从认识 config、UI 及行业概念讲起，逐步深入到环境部署、底层技术概念、提示词等内容。 介绍了 config 牛角尖大王系列，包括 control net、IP Adapter、图像放大、mask 等部分，阐述了它们的作用和玩法。 学习相关知识后初步具备搭建复杂工作流能力，会拆解分析网上热门工作流。 报错问题可分为网络、模型、工作流搭建、环境等方面，安装新插件时可参考项目地址的 requirement 文档。 规划了实战案例思路。 ComfyUI 共学快闪： 王蓉🍀🎈Wang Easy 基础搭建和转绘。 唯有葵花向日晴基础教程，工作流开发，实际应用场景。 热辣 HuolarrAI 系统课私聊图生视频。 咖菲猫咪基础教程/工作流搭建思路/各版本模型使用的优缺点。 傅小瑶 Lucky 如何制作多人转绘视频。 云尚工作流节点搭建思路。 FǎFá 热门节点功能，搭建。 森林小羊基本报错解决方式及基础工作流逻辑分析。 苏小蕊基础教程。 Sophy 基础课程。 蜂老六装一百个最新常用插件后如何快速解决冲突问题。 阿苏工作流框架设计。 aflyrt comfyui 节点设计与开发。 老宋&SD 深度解释虚拟环境部署和缺失模型的安装。 Liguo 模型训练。 啊乐福基础课程。 塵优秀案例。 风信基础课程➕平面设计应用场景。 北南基础课程。 视频工作流框架设计。 Damon 基础课程。 渔舟基础课程+工作流搭建思路。 乔木船长工作流。 ☘️基础教程。 ☘基础教程。 工作流设计+典型案例剖析。 麒白掌工作流搭建。 OutSider 风格迁移。 吴鹏基础+工作流搭建。 拾光工作流基础搭建从入门到精通。 茶浅浅。视频转绘/节点工作流介绍。 百废待.新（早睡版）工作流从入门到进阶。 电商应用场景。 AI 女友麦洛薇（0 代码 comfyui 搭建，知识图谱稳定人设，无限上下文，永久记忆，可接入飞书）： 打开 Comfyui 界面后，右键点击界面，即可找到 Comfyui LLM party 的目录，您既可以学习如何手动连接这些节点，从而实现一个最简单的 AI 女友工作流，也可以直接将工作流文件拖拽到 Comfyui 界面中一键复刻麦洛薇机器人。 飞书机器人创建： 在中创建自建应用。 进入应用获取 app_id 与 app_secret。 添加应用能力>开启机器人应用能力。 权限管理>消息与群组>选择需要的权限打开。 安全设置>将 comfyUI 运行的电脑 IP 加入白名单。 发布机器人以应用生效。 要先把创建的机器人拉到群组中或者拉进私聊。 飞书开发平台找到发送消息的开发文档。 右侧点击获取 token。 选择 receive id type，chat_id 对应群组，open_id 与 user_id 对应个人，点击选择成员，复制对应的 id 即可。 如果需要让机器人发送语音，需要自行在电脑上安装 ffmpeg。

以下是高效搜集社交媒体爆款、建立对标账号库和选题库的方法及可使用的 AI 工具： 1. 对于找对标账号的爆款文章： 在电脑微信上打开对标账号的微信公众号相关界面。手机支持长截图也可，但不推荐，因手机易被干扰。 刷文章时不仅看当前文章，还应点开作者后台查看其他文章，关注“低粉爆款”（即平常阅读量几百，突然有几万阅读量的异常值文章），大号的阅读量参考价值较低。 遇到不错的对标账号，想获取所有阅读量数据和标题时，可使用长截图结合中文识别能力强的大模型，如 kimichat，飞书客户端自带的长截图功能好用，其截图快捷键在设置中可查看和修改（Windows 为 Ctrl+Shift+A，Mac 为 Alt+Shift+A）。 2. 搭建选题库和标题库： 使用飞书文档创建一个文档，并打开选题库模板（https://zi6nfl20s5u.feishu.cn/wiki/J7KvwzJZLi7mX0k5B5EcQ0ahnIc?from=from_copylink），根据自身需要制作表格。 3. 可使用的 AI 工具：腾讯元宝，这是一个基于腾讯混元大模型的 AI 助手 App，提供包括 AI 搜索、AI 总结、AI 写作等多种功能，能在公众号等平台搜索和总结相关内容，使用提示词句式“去公众号搜索关于「xxx」的文章”。

ComfyUI 并非是使用 AI 时必学的。但如果您想在 AI 水平上有更高的提升，掌握 ComfyUI 的理论基础是很有帮助的。它在图像、视频等领域有诸多应用和发展，例如在差分算法、年龄渐变和特定内容替换、q 列模型、语言模型的迁移和发展、深度图检测和分层处理等方面具有优势。同时，了解其技术细节如 clip 的 skip 层、scheduler 和 sample 的区别、CFG 等能让您更灵活选择参数。ComfyUI 的生态发展稳定，节点和项目增多，相关大会也在多地举办。此外，其生态外的收费视频软件能用 API 节点接入所有体系，飞书大群方便交流，会同步课件及相关信息。

在电脑上使用 Chat Box 框架，通过 Ollama 搭建 DeepSeek 模型的步骤如下： 1. 阿里云百炼平台： 百炼平台的模型广场有各种模型，包括音频理解、视频理解等，通义的一些强模型也在其中。 百炼平台无需部署，可直接使用 DeepSeek R1 模型。 DeepSeek R1 模型的价格与各大平台差不多，有大量免费额度，如 100 万 token，不同版本的模型如 7B、14B、32B 等也送了 100 万 token，LLAVA 限时免费。 使用 DeepSeek R1 模型需要解锁和授权，没有授权按钮的需要对阿里云进行实名认证，可通过支付宝扫码或在右上角头像处进行，共学群里有相关指引。 在首页体验模型页面可对比不同模型的效果，如 V3 和 R1，R1 会先思考，速度较快。 多模态可以识别更多输入信息，如读文件、图片等，而 DeepSeek R1 本身不是多模态模型。 通过模型广场的 API 调用示例获取链接，截断后粘贴到 Chat Box 的设置中，添加自定义提供方，设置模型名称为 DeepSeek R1，并获取 API key。 API key 可删除旧的并重新创建，方便本地软件连接。 2. Docker + RAGFlow + Ollama 搭建： 返回 RAGFlow 中，打开右上角设置，进入模型提供商。 选择 Ollama，配置相关信息，模型取决于运行的模型。 配置基础 URL。 导入一个 embedding 模型，用于文本向量化。 设置系统模型设置。 进入数据集，导入文件，可设置文件夹当作知识库。 对文件进行解析，解析速度取决于本机 GPU 性能。 解析好之后，进入检索测试。 测试没问题，可进入聊天界面，助理设置可自行设置。 对于开源模型，如 DeepSeek、Llama 等，可以使用以下方式： 1. Inference Provider：使用 Together AI 等推理服务提供商，在线体验和调用各种开源模型。 2. LM Studio：使用 LM Studio 等本地应用程序，在个人电脑上运行和部署较小的开源模型。

个体使用 AI 可以从以下几个方面入手： 1. 整合 AI 于学习和工作流程： 具备一定 AI 素养并熟练使用常用工具后，将 AI 融入学习和工作的各个环节，如利用 AI 推荐学习计划和资料、进行头脑风暴和方案生成、协助起草写作提纲等。 采用“人类提供方向，AI 提供选项，人类决策优化”的三明治模式，避免将 AI 当作捷径，而是作为学习放大器，辅助思考、启发灵感。 2. 构建知识管理体系： 认知转变，不再囤积和单纯记住知识，关键在于懂得提问和有效利用 AI 技术获取和处理信息。 个体差异体现在获取知识的能力和知识内化的能力，要学会使用 AI 工具加速知识内化，提升思考、决策和创新能力。 3. 应对 AI 时代的社会结构变化： 提前布局职业生涯，审视行业和岗位风险，学习新技能或转型。 投入 AI 浪潮，敢于使用和研究 AI，将其融入业务。 强化不可替代的人类技能，如创意、沟通、领导、跨领域知识、独特专长等。 建立个人品牌和网络，通过分享专业见解、持续学习输出内容建立口碑。 拥抱创业和多元收入，发展副业或项目，探索多种可能性。 保持健康的身心，学会调适心态，持续锻炼身体。

以下是关于文生视频使用的相关信息： Vidu： Web 端访问：https://www.vidu.studio/ 极速生成，实测 30 秒最快推理速度 动漫风格，万物皆可二次元 角色可控，任意场景、任何动作，角色保持一致 精准理解，镜头、文字、动作，理解更准、生成更稳 大片质感，影视级画面和特效一键直出 Vidu 提示词指南： 如何使用“文生视频”： 如何使用“图生视频（用作起始帧）”： 如何使用“参考人物角色生成视频”： PixVerse V2： 单个视频生成（8s）：8s 的视频生成需要花费 30Credits，5s 的视频生成需要花费 15Credits，且只能使用 PixVerse V2 模型，生成时请注意模型选择。目前仅支持 16:9 画面比例的视频生成。 文生视频：点击“Text to Video”，在“Model”选择“PixVerse V2”，视频时长。支持多风格的视频生成，您可以通过在提示词中加入“Anime”，“Realistic”等词语做到这点。 图生视频：点击“Image to Video”，在“Model”选择“PixVerse V2”，视频时长。图生视频暂不支持“Magic Brush”、“Camera Motion”、“Motion Strength”等功能，如需要使用上述功能，请将模型切换至“PixVerse V1”。 文字生成视频的 AI 产品： Pika：一款非常出色的文本生成视频 AI 工具，擅长动画制作，并支持视频编辑。 SVD：如果熟悉 Stable Diffusion，可以直接安装这款最新的插件，在图片基础上直接生成视频。这是由 Stability AI 开源的 video model。 Runway：老牌 AI 视频生成工具，提供实时涂抹修改视频的功能，不过是收费的。 Kaiber：视频转视频 AI，能够将原视频转换成各种风格的视频。 Sora：由 OpenAI 开发，可以生成长达 1 分钟以上的视频。 更多的文生视频的网站可以查看这里： 请注意，以上内容由 AI 大模型生成，请仔细甄别。

Midjourney 的使用方法如下： 模型个性化： 工作原理：模型个性化会学习您的喜好，以更符合您的口味生成图像。 要求：目前从成对排名中的投票和您喜欢的探索页面上的图像中学习，需要大约 200 个成对排名/喜欢才能生效。您可以在排名页面查看评分数量，或在 Discord 上输入/info。 使用方法：在提示后输入p，或使用提示栏中的设置按钮为所有提示启用个性化功能。启用时会在提示后添加一个“代码”，您可以分享此代码让他人使用应用于该图像的个性化效果。还可以使用s 100 控制个性化效果的强度（0 为关闭，1000 为最大，100 为默认）。 注意事项：个性化目前不是稳定功能，会随您进行更多成对排名而变化，且可能会在接下来几周内推出算法更新。 在 Discord 上的使用： 与 Midjourney Bot 互动：可以在 Discord 上进行，Midjourney 服务器具有不同的界面和频道。 直接消息：与直接消息中的 Midjourney 机器人进行一对一合作，获得更安静的体验。 Midjourney 官方服务器：提供协作和计费/技术支持渠道。 频道列表：包括support 频道获取计费和技术支持，newbies 频道创建图像。 会员名单：Midjourney Bot 使用命令生成图像，版主和指南可帮助解决计费和技术问题。 V6 更新风格参考命令 2.0"sref"： 初次更新 1.0 说明：2 月 1 日，MJ 发布首个“一致风格”测试算法，称为“风格参考”，可提供一个或多个描述想要的一致风格的图像的 URL。 如何使用：在提示后面输入sref 及图像的 URL，例如sref url A。系统会将图像 URL 视为“风格参考”，并尝试生成与其风格或美学相匹配的内容，适用于 V6 和 Niji V6（不适用于 V5 等）。 高级设置：可使用多个图像 URL 并设置相对权重，例如sref urlA::2 urlB::3 urlC::5，通过sw 100 设置风格化的总体强度（100 是默认值，0 表示关闭，1000 表示最大值），常规图像提示必须在sref 之前。 注意事项：MJ 可能会在接下来几周内更新此功能，若提示倾向于照片逼真而想要冲突的插图风格，可能仍需在提示中添加文本说明，风格参考对图像提示没有直接影响，仅对至少包含一个文本提示的作业产生影响，计划稍后添加“一致角色”功能，与cref 参数使用方式相同。

Trae 是一款强大的 AI 编程工具，具有以下特点和优势： 1. 显著提升开发效率： 对于像 Eric Quan 这样不太擅长编程的人，几乎每行代码都可依靠 Trae 完成，能快速 Ship 产品，前端代码开发效率高，可直接在窗口里看预览确认效果，0 到部署所需时间大幅缩短，1 个月的 MVP 能实现原来半年才敢想的 App。 对于有编程基础和专业开发的同学，Trae 支持通过目录选择代码文件作为上下文，集成终端报错信息，支持将多个文件作为上下文，还支持“解释这个文件夹”的功能。 2. 节省开发成本：随着项目与团队扩张，成本节省更显著。一个人相当于一个团队，能大幅减少开发者数量。 3. 丰富的功能和支持： 支持将数据库嵌入到 IDE 中，使用方便。 提供插件市场功能，使用 openvsx 作为插件源，也支持自行上传插件。 具备回退版本功能，能记录修改代码和沟通需求，方便找到历史记录并重新生成，对不满意的生成代码效果可回退到之前版本。 4. 模式选择：在产品使用中，Chat 模式更可控，可只修改指定内容；同时也有 Builder 模式，能更自动化生成代码。 总之，Trae 为不同类型的开发者提供了强大的支持，极大地改变了开发的方式和效率。