我想要生成一张海报图，主题是妇女节，阿胶产品该怎么提问

如果您想要生成一张以妇女节为主题，包含两三个年轻女性在食用阿胶产品的海报图，您可以这样向 AI 提问：“请为我生成一张以妇女节为背景，画面中有两到三个年轻女性正在愉快地食用阿胶产品的海报，海报要色彩鲜艳、温馨，突出女性的美丽和活力。”

以下是一些可能用于生成妇女节主题海报中容光焕发女性的提问示例： 1. 一位容光焕发的女性站在鲜花簇拥的舞台中央，身着华丽的礼服，面带自信的微笑，背景是璀璨的灯光，超现实主义风格。 2. 一个容光焕发的女性在阳光明媚的花园里漫步，身着优雅的春装，头发随风飘动，妆容精致，摄影杂志封面风格。 3. 容光焕发的女性坐在温馨的咖啡馆角落，手捧鲜花，眼神明亮，周围是温暖的色调，具有艺术感的绘画风格。 4. 一位容光焕发的女性在现代化的城市街头，身着时尚的职业装，手持文件，步伐坚定，未来主义的摄影风格。 5. 容光焕发的女性在海边沙滩上翩翩起舞，身着飘逸的长裙，身上点缀着贝壳饰品，梦幻般的插画风格。

很抱歉，您提供的这些内容似乎与生成以妇女节为主题、包含特定元素的海报图的提问方式没有直接关联。如果您想要生成这样的海报图，您可以这样提问：“生成一张以妇女节为主题的海报，画面主体是一位容光焕发的女性，海报下方有一个小场景展示赠送阿胶产品的情景，画面色彩要温馨，女性形象要优雅自信，整体风格简约而富有节日氛围。”

如果您想要生成一张以妇女节为主题、突出阿胶产品在日常生活中使用的海报图，您可以这样提问： “请为我生成一张以妇女节为背景，画面中有女性愉快地使用阿胶产品的场景，比如食用阿胶糕、用阿胶制作美容面膜等，整体色调温馨，突出阿胶产品对女性健康和美丽的重要性的海报图。”

以下是一些自动生成宣传海报的 AI 工具及相关方法： 1. 某些活动中开发的 AI 可以在提供配方的同时自动生成海报，例如鸡尾酒配方搭配生成的私人订制海报。 2. 国内的 AIGC 绘图平台，如无界 AI 可以用于快速制作海报底图并完成主题海报排版。大致流程如下： 确定海报主题后，借助 ChatGPT 等文本类 AI 工具协助完成文案。 选择想要完成的风格意向，根据文案和风格灵活调整画面布局。 使用无界 AI 输入关键词，生成并挑选一张满意的海报底图。 将上述素材进行合理排版，得到成品。排版同样可以参考 AIGC 海报成果。 3. 在无界 AI 中，还可以通过图生图的方式生成海报。首先准备一张真实照片作为样图，然后找到图生图功能，添加关键词，如果要改变画面内容，可调整相关参数和增加修饰词。

以下是一些好用的 AI 生成海报工具： 1. Canva（可画）：https://www.canva.cn/ 这是一个非常受欢迎的在线设计工具，提供大量模板和设计元素，用户通过简单拖放操作即可创建海报，其 AI 功能可帮助选择合适的颜色搭配和字体样式。 2. 稿定设计：https://www.gaoding.com/ 稿定智能设计工具采用先进的人工智能技术，自动分析和生成设计方案，稍作调整即可完成完美设计。 3. VistaCreate：https://create.vista.com/ 这是一个简单易用的设计平台，提供大量设计模板和元素，用户可使用 AI 工具创建个性化海报，其智能建议功能可帮助快速找到合适的设计元素。 4. Microsoft Designer：https://designer.microsoft.com/ 通过简单拖放界面，用户可快速创建演示文稿、社交媒体帖子等视觉内容，还集成丰富模板库和自动图像编辑功能，如智能布局和文字优化，大大简化设计流程。 另外，使用无界 AI 也可以快速生成海报。网址：https://www.wujieai.cc/ 其做图逻辑类似于 SD，优势在于国内网络即可稳定使用，有免费出图点数，支持中文关键词输入，无需额外下载风格模型，可直接取用。 用 AI 快速做一张满意的海报，大致流程如下： 1. 需求场景：例如想在社交平台发布内容时，为避免网上图片质量差、易撞图等问题，可自己制作。 2. 大致流程： 主题与文案：确定海报主题后，可借助 ChatGPT 等文本类 AI 工具协助完成文案。 风格与布局：选择想要完成的风格意向，背景不一定是空白的，可根据文案和风格灵活调整画面布局。 生成与筛选：使用无界 AI，输入关键词，生成并挑选一张满意的海报底图。 配文与排版：将上述素材进行合理排版，得到成品。排版同样可以参考 AIGC 海报成果。 在使用无界 AI 生成海报时，例如制作朋友圈 po 图，画幅比例可选择 1:1，使用皮克斯卡通模型，关键词类别可包括场景、氛围、人物、造型、情绪、道具、构图、画面等方面。

关于 DeepSeek 的提问格式，以下为您提供相关信息： 在“五津:DeepSeek+扣子：1 分钟生成小红书爆款单词视频”中，包括整理数组、输出内容、问答等步骤。在问答环节，让用户确认单词是否满意，若满意则进入下一步，不满意或输入其他内容则到结束节点，结束节点会增加一个“bumanyi”变量，并提示若不满意可重新制作。 在“宝玉日报”中，提到 Deep Research 与 DeepSeek 的区别，如 Deep Research 基于 GPT4o 和 o3 具备 UI 交互、搜索等功能，DeepSeek 是品牌名称需加上具体模型名，还提到人工智能与人类智能的关系的官方文件译文及相关链接，以及 Deep Research 前置模型提示词泄露。 在“Deepseek‘4+1’黄金提问法——目标导向”中，包括明确身份（角色、专业背景、现有资源、决策权限）、具体任务（工作内容、执行步骤、优先级别、交付物）、细节约束（时间限制、资源限制、技术要求、禁区提示）、输出格式（文档类型、结构要求、重点内容、展示方式）等支撑要素。

知识库问答是机器人的基础功能，其利用了大模型的 RAG 机制。RAG 机制全称为“检索增强生成”（RetrievalAugmented Generation），是一种结合了检索和生成两种主要人工智能技术的自然语言处理技术，用于提高机器对话和信息处理的能力。 简单来说，RAG 机制先从大型数据集中检索与问题相关的信息，然后利用这些信息生成更准确、相关的回答。可以想象成当问复杂问题时，RAG 机制先在巨大图书馆里找相关书籍，再基于这些书籍信息给出详细回答。这种方法结合大量背景信息和先进语言模型能力，使生成内容更精确，提升对话 AI 的理解力和回答质量。 基于 RAG 机制实现知识库问答功能，首先要创建包含大量社区 AI 相关文章和资料的知识库，通过手工录入方式上传文章内容，如创建有关 AI 启蒙和信息来源的知识库。在设计 Bot 时，添加知识库并设置合适的搜索策略、最大召回数量和最小匹配度，以更好地利用知识库返回的内容进行结合回答。 具体步骤包括： 1. 上传文档：支持 txt、pdf、docx 等格式，将文档转换为 Markdown 格式。 2. 文本切割：将长文本切割为小块（chunk）以便分析和处理。 3. 文本向量化：通过 embedding 技术将切割的 chunk 转换为算法可处理的向量，存入向量数据库。 4. 问句向量化：用户提问后，将问句向量化。 5. 语义检索匹配：将用户问句与向量数据库中的 chunk 匹配，找出最相似的 top k 个。 6. 提交 Prompt 至 LLM：将匹配出的文本和问句添加到配置好的 prompt 模板中，提交给 LLM。 7. 生成回答：LLM 生成回答并返回给用户。 RAG 研究范式不断发展，分为基础 RAG（Naive RAG）、高级 RAG（Advanced RAG）和模块化 RAG（Modular RAG）三种类型。