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请罗列出你掌握的OCR技术 以【方式名称+曾使用过自认最熟练的操作】的格式填写

Answer

以下是我掌握的 OCR 技术:

  • OCR 识别:对图片进行 OCR 识别,获取图片中的文本信息,并对识别结果进行调整和优化。
Content generated by AI large model, please carefully verify (powered by aily)

References

0基础跨界AI编程共学 零基础手搓AI拍立得-银海

[heading2]总结拍立得工作流相关介绍视频理解模型测试:尝试上传视频进行理解测试,可根据画面解读,效果较好,还对比了不同模型。图像风格化转换:通过添加风格滤镜实现图像风格转换,如将皮卡丘转换为粘土风格。OCR识别:对图片进行OCR识别,获取图片中的文本信息,对识别结果进行调整和优化。图片分享工作流:介绍了图片分享的工作流,包括输入图片和文本信息,利用画板生成分享卡片,还提到串联多个工作流及更新图片和推广语的方式。利用图像流和工作流生成完整图片及相关操作图像流中的智能抠图:在图像流中,选择智能抠图能力对商品图片如电饭锅进行抠图,并测试不同复杂程度图片的抠图效果。画板操作与背景添加:在画板中添加抠图元素,调整尺寸和位置,通过搞定设计寻找合适的背景模板并添加。品牌LOGO添加与自适应调整:添加品牌LOGO,根据自适应效果调整图片显示,使电饭锅完整显示。图像流与工作流结合:创建工作流,将图像流与工作流结合,通过图像理解和OCR生成文案标题和文案,以生成完整图片。图像与文本处理工作中的调试与优化获取文本信息与调整提示词:探讨了如何获取文本信息,通过模仿示例风格输出,发现结果不理想,需要通过提示修饰来接近期望风格。处理图像流与添加参数:在图像流处理中,需要给文本添加占位符、参数,并调整相关设置。排版与发布中的问题:在排版与发布过程中,遇到文本居中、元素搭配等问题,虽有优化空间但仍存在部分未解决的问题。

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COE团队需要什么AI能力,比如AI辅助编程;AI部署+和调优;AI智能体;AI提示词; OCR识别
COE 团队可能需要以下 AI 能力: 1. AI 辅助编程:虽然 AI CODING 目前适用于小场景和产品的第一个版本,但在复杂应用中可能存在需求理解错误导致产品出错的情况。 2. AI 部署和调优:涵盖服务器创建、搭建微信机器人到引入 coze API 的全过程,包括 Docker 部署、本地运行、RailWay 部署等多种方式。 3. AI 智能体:从最初只有对话框的 chatbot 到有更多交互方式,低代码或零代码的工作流等场景做得较好。例如以证件照为例,实现了相关智能体和交互。创建智能体工作流包括创建、编辑人设、编排设计等步骤。 4. AI 提示词:在编写系统提示词时需要用{{input}}作为参数引入,以使大模型知道需要生成与输入相关的结果。 5. OCR 识别:未提及相关具体内容。 同时,在图像能力方面,支持图片生成、图片识别、图生图等,可选择 Dal3、stable diffusion、replicate、midjourney、CogView3、vision 模型。具有丰富插件,支持个性化插件扩展,已实现多角色切换、文字险、敏感词过滤、聊天记录总结、文档总结和对话、联网搜索等插件。通过上传知识库文件可自定义专属机器人,作为数字分身、智能客服、私域助手使用,基于 LinkAI 实现。
2025-04-09
有哪些效果好的开源OCR模型值得推荐
以下是一些效果较好的开源 OCR 模型推荐: 1. Mistral OCR:当前最强的 OCR 模型,具有多语言支持,超越 Gemini 2.0 Flash,可在 Le Chat 及 API 调用。ElevenLabs 赠送 $25 Mistral API 额度,免费领取!领取地址: 2. Gemini 2.0 Flash:也是一款 OCR 模型。
2025-03-24
OCR
OCR(Optical Character Recognition,光学字符识别)是一种将图像中的文字转换为计算机可处理的文本数据的技术。在移动端图片视觉处理中,特别是试卷拍照去除书写笔迹方面,OCR 有着重要的应用。以下是相关的处理方法: 1. 图像预处理: 图像去噪:使用去噪算法(如高斯滤波、中值滤波)去除图像中的噪声。 图像增强:通过增强算法(如直方图均衡化、对比度增强)提升图像的清晰度和对比度。 2. 图像分割:使用图像分割算法将试卷图像中的书写笔迹和背景分离。常用的分割算法包括阈值分割、边缘检测和基于区域的分割方法。 3. 文字检测:在分割后的图像中,使用文字检测算法(如基于深度学习的文本检测模型)识别出试卷上的文字区域。 4. 文字识别:对检测到的文字区域进行文字识别,将文字内容转换为计算机可处理的文本数据。常用的文字识别技术包括基于深度学习的端到端文本识别模型和传统的 OCR 技术。 5. 后处理:根据需求进行后处理,如去除残余的噪点、填补文字区域的空白等。 6. 机器学习模型训练(可选):如有足够的数据,可以采用机器学习技术训练模型,通过学习样本中的书写笔迹特征来自动去除试卷上的笔迹。 7. 优化算法:对整个处理流程进行优化,提高处理速度和准确度。可以采用并行计算、硬件加速等方法提升算法的效率。 8. 移动端集成:将设计好的算法和模型集成到移动应用程序中,以实现试卷拍照去除书写笔迹的功能。可以使用移动端开发框架(如 iOS 的 Core ML、Android 的 TensorFlow Lite)来实现模型的部署和调用。 当前最强的 OCR 模型如 Mistral OCR,具有多语言支持,超越 Gemini 2.0 Flash,可在 Le Chat&API 调用。ElevenLabs 赠送 $25 Mistral API 额度,免费领取! 在一些项目中,如 0 基础跨界 AI 编程共学零基础手搓 AI 拍立得,也应用了 OCR 识别,对图片进行 OCR 识别以获取图片中的文本信息,并对识别结果进行调整和优化。
2025-03-24
OCR识别
OCR 识别是指对图片进行光学字符识别,以获取图片中的文本信息。以下是关于 OCR 识别的一些相关内容: 在拍立得工作流中,OCR 识别可对图片进行处理,获取文本信息,并对识别结果进行调整和优化。 GPT 在进行 OCR 识别时可能存在问题,如开启代码执行功能时会尝试用代码完成 OCR 导致无法正确识别图片文字。解决方案包括:如果是自定义 GPT,关闭 Code Interpreter;无法关闭时,提问时明确说明“不要执行代码,请用自身多模态能力识别文字”;直接使用 ChatGPT 而非 GPT。 在移动端试卷拍照去除书写笔迹方面,OCR 识别可作为其中的一个环节。具体步骤包括图像预处理(去噪、增强)、图像分割、文字检测、文字识别、后处理等,还可以进行机器学习模型训练和算法优化,并将其集成到移动端应用程序中。
2025-03-18
我希望你向我推荐一个AI培养我画画的兴趣爱好。我目前23岁,无任何画画基础,目前用IPA中的procrate APP绘画比较方便,我喜欢颜色鲜艳的简笔画,但是我对procrate APP并不熟悉,希望有一个AI能充当我的花花启蒙老师,带领我使用procrate APP学习简笔画
很抱歉,以上提供的内容中没有直接针对您需求的有效推荐。不过,您可以考虑以下途径: 1. 【野菩萨的 AIGC 资深课】:由工信部下属单位【人民邮电出版社】开设,是市面上为数不多的值得推荐的 AI 课程之一,也是全网技术更新最快的课程!课程内容涵盖 AI 绘画等多个体系的知识。 2. 您还可以在网络上搜索关于 Procreate APP 以及简笔画的教学视频和教程,有很多免费或付费的资源可供选择。 希望这些建议对您有所帮助。
2025-02-10
有ocr工具没
以下为您介绍一些 OCR 工具: 1. Zerox OCR 工具:这是一款开源的 GPT OCR 工具,支持将 PDF、DOCX 转换为 Markdown。可并发处理,能选择特定页面及模型选项。详细介绍可参考: 2. Surya:这是一款多语言文档 OCR 工具,能提供准确的逐行文本检测和识别。支持包括英语、中文、日文、印地语等语言。详情可查看:
2025-02-08
罗列具体的AI模型产品和具体的AI技术创新点,并总结AI技术的发展趋势,并说明这些发展趋势为用户的交互体验带来了什么样的改变?按照时间线将以上内容梳理出来
以下是按照您的需求梳理的内容: 时间线 早期: 从图灵测试、早期的图灵机器人和 ELISA 开始,到 IBM 的语音控制打印机、完全由人工智能创作的小说、微软的同声传译系统。 近年来: OpenAI 发布 ChatGPT 模型,引发用户习惯从简单触控操作转向更复杂的长文本输入,未来可能延伸至长语音交互。 大模型创新方面,架构优化加速涌现,融合迭代成为趋势。Scaling Law 泛化,推理能力成为关键,倒逼计算和数据变革。AGI 探索中,视频生成点燃世界模型,空间智能统一虚拟和现实。 在应用方面,AI 在文科白领的个人助理、呼叫中心、文本处理和教育等领域表现出色,能完成 80%到 90%的工作;对于工科白领,特别是程序员,能简化代码检索和调整;在蓝领领域,自动驾驶取得显著进展。但在复杂任务方面仍有改进空间。 第一轮洗牌结束,聚焦 20 赛道 5 大场景,多领域竞速中运营大于技术,AI 助手成为竞争重点。AI+X 赋能类产品发展迅速,原生 AI 爆款难求。多模态上马,Agent 席卷一切,高度个性化呼之欲出。 人工智能发展经历了萌芽、积累沉淀到如今大模型和多模态模型百花齐放的阶段。大模型由数据、算法、算力构成,算法有技术架构的迭代,如英伟达的显卡辅助模型训练,数据质量对生成理想的大模型至关重要。 未来: 李沐预测技术发展可能催生出革命性的应用形态,但 AI 离真正变革世界还有一段距离。 预计 AI 在蓝领工作的初步应用至少需要 5 年时间。 AI 技术创新点: 大模型创新:架构优化加速涌现,融合迭代大势所趋。 Scaling Law 泛化:推理能力成皇冠明珠,倒逼计算和数据变革。 AGI 探索:视频生成点燃世界模型,空间智能统⼀虚拟和现实。 AI 技术的发展趋势: 模型架构不断优化和融合。 更加注重推理能力的提升。 探索 AGI 领域,实现虚拟和现实的统一。 应用格局不断洗牌,聚焦特定赛道和场景。 多模态和 Agent 技术的广泛应用。 对用户交互体验的改变: 用户习惯从简单触控操作转向更复杂的长文本输入,未来可能延伸至长语音交互。 AI 应用为用户提供辅助,在多个领域帮助完成任务。
2025-03-31
AI技术发展时间线,罗列具体的AI模型产品和具体的AI技术创新点,并总结AI技术的发展趋势,并说明这些发展趋势为用户的交互体验带来了什么样的改变?
以下是关于 AI 技术发展的相关内容: AI 技术发展时间线: 从图灵测试、早期的图灵机器人和 ELISA,到 IBM 的语音控制打印机、完全由人工智能创作的小说、微软的同声传译系统,再到 OpenAI 发布 ChatGPT 模型,经历了萌芽、积累沉淀到如今大模型和多模态模型百花齐放的阶段。 具体的 AI 模型产品: ChatGPT 改变了用户习惯,从简单触控操作转向更复杂的长文本输入,未来可能延伸至长语音交互。 具体的 AI 技术创新点: 大模型创新方面,架构优化加速涌现,融合迭代成为趋势。 Scaling Law 泛化,推理能力成为皇冠明珠,倒逼计算和数据变革。 AGI 探索中,视频生成点燃世界模型,空间智能统一虚拟和现实。 AI 技术的发展趋势: 大模型创新:架构优化加速涌现,融合迭代大势所趋。 应用格局:第一轮洗牌结束,聚焦 20 赛道 5 大场景。 应用竞争:多领域竞速运营大于技术,AI 助手兵家必争。 应用增长:AI+X 赋能类产品大干快上,原生 AI 爆款难求。 产品趋势:多模态上马,Agent 席卷一切,高度个性化呼之欲出。 智变千行百业:左手变革生产力,右手重塑行业生态。 行业渗透率:数据基础决定初速度,用户需求成为加速度。 创投:投融资马太效应明显,国家队出手频率提升。 对用户交互体验的改变: ChatGPT 使用户从简单触控操作转向更复杂的长文本输入,未来可能延伸至长语音交互。 在文科白领方面,AI 能完成 80%到 90%的工作,如个人助理、呼叫中心、文本处理和教育等领域。 对于工科白领,特别是程序员,AI 能简化代码检索和调整。 在蓝领领域,AI 在自动驾驶方面取得显著进展。
2025-03-31
我是一个纯小白如何学习AI具体罗列一个过程
以下是为纯小白学习 AI 罗列的一个过程: 1. 了解 AI 基本概念: 阅读「」部分,熟悉 AI 的术语和基础概念,包括其主要分支(如机器学习、深度学习、自然语言处理等)以及它们之间的联系。 浏览入门文章,了解 AI 的历史、当前的应用和未来的发展趋势。 2. 开始 AI 学习之旅: 在「」中,找到为初学者设计的课程,特别推荐李宏毅老师的课程。 通过在线教育平台(如 Coursera、edX、Udacity)上的课程,按照自己的节奏学习,并有机会获得证书。 3. 选择感兴趣的模块深入学习: AI 领域广泛,比如图像、音乐、视频等,根据自己的兴趣选择特定的模块进行深入学习。 掌握提示词的技巧,它上手容易且很有用。 4. 实践和尝试: 理论学习之后,实践是巩固知识的关键,尝试使用各种产品做出作品。 在知识库查看大家实践后的作品、文章分享,并分享自己实践后的成果。 5. 体验 AI 产品: 与现有的 AI 产品进行互动,如 ChatGPT、Kimi Chat、智谱、文心一言等 AI 聊天机器人,了解它们的工作原理和交互方式。 另外,对于中学生学习 AI,建议: 1. 从编程语言入手学习: 可以从 Python、JavaScript 等编程语言开始学习,学习编程语法、数据结构、算法等基础知识。 2. 尝试使用 AI 工具和平台: 可以使用 ChatGPT、Midjourney 等 AI 生成工具,体验 AI 的应用场景。 探索一些面向中学生的 AI 教育平台,如百度的“文心智能体平台”、Coze 智能体平台等。 3. 学习 AI 基础知识: 了解 AI 的基本概念、发展历程、主要技术如机器学习、深度学习等。 学习 AI 在教育、医疗、金融等领域的应用案例。 4. 参与 AI 相关的实践项目: 参加学校或社区组织的 AI 编程竞赛、创意设计大赛等活动。 尝试利用 AI 技术解决生活中的实际问题,培养动手能力。 5. 关注 AI 发展的前沿动态: 关注 AI 领域的权威媒体和学者,了解 AI 技术的最新进展。 思考 AI 技术对未来社会的影响,培养对 AI 的思考和判断能力。 需要注意的是,以上内容部分由 AI 大模型生成,请仔细甄别。同时,像《雪梅 May 的 AI 学习日记》中提到的,如果您是纯小白,还可以参考其学习模式,即输入→模仿→自发创造,并且根据自己的时间和兴趣进行学习,学习资源大多是免费开源的。
2025-03-14
再罗列10个关注量最多的优质ai公众号教学或资讯
以下是 10 个关注量较多的优质 AI 公众号教学或资讯: 1. 超时空视角:提供 AI 资讯。 2. EverAI:在小红书、抖音、B 站等平台有教程及 AI 工具界面操作。 3. 猫叔个人公众号:AI 替代人类。 4. 小鱼干了:SD 喂饭达人,教程详细,案例丰富。 5. 白马少年:分享心得 blender,SD 出图练模型教程。 6. okingjo:lora 训练教程和心得。 7. 樊川:城市设计建筑大模型 IUrbanDesign。 8. 努力的五花肉:MJ 高手,热衷且擅长于 UI&UX 领域的内容创作与分享。 9. 文小言 APP 中的学习强国公文助手:可以帮助用户进行文汇检索,AI 公文书写,AI 公文润色等。 10. Recraft AI:提供多种样式的可选风格,对所有用户每日都有免费的试用点数,并允许对生成的图像进行商业使用。
2025-02-20
罗列一下中国国内能用的,好用的AI网站和工具
以下是中国国内一些好用的 AI 网站和工具: 1. 墨刀 AI:设计工具。 2. 无限画:图像生成。 3. autoDL 云服务租用:Agent。 4. 百度 Chat:AI ChatBots。 5. 360AI 搜索。 6. AIbot ai 工具集:导航网站。 7. 创客贴 AI:设计工具。 8. MasterGo:设计工具。 9. 美图设计室:图像编辑。 10. 魔搭社区 阿里达摩院:AI 训练模型。 11. 即时 AI 设计:设计工具。 12. Boardmix 博思 AI 白板:PPT。 13. 百度飞桨 AI Studio:AI 学习。 14. 字节扣子。 15. 提示工程指南:Prompts。 16. toolsdar:导航网站。 17. 同花顺问财:金融。 18. 即梦 AI(剪映):其他视频生成。 19. 可灵 AI:其他视频生成。 20. 360 快剪辑:视频编辑。 21. Dify.ai:Agent。 22. Vast(算力)。 23. 图虫网:AI 摄影作品销售平台。 24. 网易云音乐音乐人平台:AI 音乐作品发布平台。 25. 好好住 APP:AI 家居用品推荐平台。 26. 东方财富网投资分析工具:AI 金融投资分析平台。
2025-01-04
请罗列一些内置大模型的手机产品
以下是一些内置大模型的手机产品: 华为、荣耀、小米、OPPO、VIVO、三星等品牌都已宣布会在手机端侧搭载大模型。 三星 S24 搭载了 Google Gemini Nano。 Vivo 推出了五个大型自研模型,宣称在中文能力方面达到行业第一。 目前这些手机搭载大模型还存在一些问题,如只能用最新的骁龙 8Gen3 旗舰处理器,且耗能散热都是问题。短期内的端上智能仍有诸多限制。
2024-11-29
如何用rpa来实现读取本地excel表格里的内容进行筛选,提取某些数据值后,再自动化填写到飞书的多维表格去。怎么来实现这个功能
要使用 RPA 实现读取本地 Excel 表格内容进行筛选,并将提取的数据值自动化填写到飞书的多维表格,可参考以下步骤: 1. 关于扣子:“”(Coze)是字节跳动在 2024 年上线的新一代一站式 AI Bot 开发平台,也被称为“字节版 GPTs”。它是一个低门槛的 AI 应用开发平台,其核心目标是让没有编程基础的用户也能够轻松参与到 AI 生态的建设中。 2. 登录后,在左侧功能列表的工作空间中,点击右上角“+字段”创建工作流,自行输入名称和描述。 3. 已做好工作流后,逐步拆解每个节点的配置: 开始节点:此节点不需要做任何配置,没有输入以及输出。 读取飞书表格内容节点:点击开始节点后面的“+”,搜索“飞书多维表格”,选择“search_record”功能。添加后,点击该节点的配置,在界面右侧的参数框中,需要填写 app_token、field_names。filter 是对数据的筛选条件,没有筛选需求可直接忽略。其中,app_token 是多维表格的唯一标识符,即表格 URL 中的一段;field_names 则是要读取的具体字段,比如“标题”、“内容”,以作为后续操作的输入。该节点运行后,就能将多维表格中的内容提取出来。
2025-04-09
是否有关于AI辅助填写表格的应用
目前有以下几种关于 Excel 的 AI 应用可以辅助填写表格: 1. Excel Labs:这是一个 Excel 插件,基于 OpenAI 技术新增了生成式 AI 功能,允许用户在 Excel 中直接利用 AI 进行数据分析和决策支持。 2. Microsoft 365 Copilot:微软推出的 AI 工具,整合了 Word、Excel、PowerPoint、Outlook、Teams 等办公软件。用户通过聊天形式告知需求,Copilot 会自动完成如数据分析或格式创建等任务。 3. Formula Bot:提供了数据分析聊天机器人和公式生成器两大功能,用户可通过自然语言交互式地进行数据分析和生成 Excel 公式。 4. Numerous AI:支持 Excel 和 Google Sheets 的 AI 插件,除公式生成外,还能根据提示生成相关文本内容、执行情感分析、语言翻译等任务。 这些工具通过 AI 技术提升了 Excel 的数据处理能力,使用户能更高效地进行数据分析和决策。随着技术不断发展,未来可能会有更多 AI 功能集成到 Excel 中,进一步提高工作效率和数据处理的智能化水平。请注意,内容由 AI 大模型生成,请仔细甄别。
2025-01-19
我现在是一家公司的实习生,目前参与的项目是AI法律大模型未来法官助手,这个系统的功能是提取案件中的信息,自动填写到预设好的要件中,比如犯罪嫌疑人的姓名、身份证号、出生日期、事发经过等等,我该如何去学习提示词
以下是关于如何学习提示词运用的建议: 1. 理解提示词的作用:提示词为模型提供上下文和指示,其质量直接影响模型输出质量。 2. 学习提示词的构建技巧: 明确任务目标,用简洁准确的语言描述。 给予足够的背景信息和示例,帮助模型理解语境。 使用清晰的指令,如“解释”“总结”“创作”等。 对特殊要求应给予明确指示,如输出格式、字数限制等。 3. 参考优秀案例:研究和学习已有的优秀提示词案例,在领域社区、Github 等资源中获取大量案例。 4. 实践、迭代、优化:多与语言模型互动,根据输出结果提高提示词质量,尝试各种变体,比较分析输出差异,持续优化提示词构建。 5. 活用提示工程工具:如 Anthropic 的 Constitutional AI 等,辅助构建和优化提示词。 6. 跟上前沿研究:提示工程是前沿研究领域,持续关注最新研究成果和方法论。 精心设计的提示词能最大限度发挥语言模型的潜力,多实践、多学习、多总结,终可掌握窍门。同时,在与大模型交互时,方法论不是关键,不断尝试和交互是最佳方法,无需严格遵循规则,未达成目的就锲而不舍地再尝试或更换模型。另外,用 Markdown 格式清晰表达问题有助于提高与模型交流的效率和精确性,其具有结构清晰、格式化强调、适用性广等优点。
2024-12-23
可以填写报告的Ai
以下是关于可以填写报告的 AI 的相关信息: 在金融服务业中,生成式 AI 能够帮助金融服务团队改进内部流程,简化日常工作。它可以从更多数据源获取数据,并自动化突出趋势、生成预测和报告的过程。例如,在预测方面,能帮助编写公式和查询,发现模式并为预测建议输入;在报告方面,能自动创建文本、图表等内容并调整报告。会计和税务、采购和应付账款等方面也能得到帮助。 在撰写专业区域经济报告方面,信息收集可利用 AI 与权威网站结合获取关键数据,还能辅助提取结构化表格数据或编写抓取程序。内容拆分要针对报告需求进行,避免 AI 单次处理任务过长。数据处理可借助传统工具如 Excel 并结合 AI 指导。分析与撰写时通过整理数据,利用 AI 辅助分析后撰写报告初稿,但最终内容需人工主导校验。 此外,宝玉日报中还提到了一些其他相关内容,如 Chrome(v131)的 AI 功能升级,包括新增“帮我写”功能等;以及如何写批改英语作业的 Prompt,包括教学式指导、模板参考和输出格式等方面。
2024-11-30
帮我生成一个小程序,功能涉及“个人多名片管理”“可以通过扫描纸质名片生成电子名片、手动填写信息生成电子名片、关键字词ai智能生成名片”“支持手动编辑名片信息”“每个信息都可以通过ai生成及润色”“支持添加案例”“支持客户名片管理”“分享客户后,客户打开名片,支持交换信息并生成自己的名片”
要开发您所描述的涉及“个人多名片管理”等功能的小程序,以下是一些参考步骤和相关信息: 微信小程序开发基础: 1. 注册小程序:登录微信公众号首页,选取小程序,用新邮箱绑定注册。 2. 小程序信息填写:注册验证通过后,填写小程序信息和类目,名称可根据功能设定,头像可网上获取或利用工具生成。 3. 开发者工具下载:回到发布流程页面,点击“普通小程序开发者工具”,选择“微信开发者工具”,下载 windows 64 位版本。 4. 创建小程序项目:打开下载好的微信开发者工具,选择创建小程序。注意获取账号信息中的 id,选择不使用云服务,并选择 javascript 基础模板。 相关案例: 1. 有“使用 GPT 的视觉功能和 TTS API 处理和讲述视频”的案例,演示了如何通过视频使用 GPT 的视觉功能。 2. “开发:GLM 等大模型外接数据库”的案例,可调整 prompt,匹配不同知识库,让 LLM 扮演不同角色,如财务分析师、智能客服等。 目前没有与您需求完全匹配的直接可用的开发案例,但您可以参考上述基础步骤和相关案例的思路,结合您的具体需求进行开发。
2024-11-25
chatgpt 自定义指令 如何有效填写,
以下是关于如何有效填写 ChatGPT 自定义指令的一些建议: 1. 可以参考使用 JSON 对象来设置指令和激活命令的键值对。基本结构如:{"KeyName1":{"Instruction":"Your Instructions","Activation Command":"/activate KeyName1"},"KeyName2":{"Instruction":"Your Instructions","Activation Command":"/activate KeyName2"},"KeyNameN":{"Instruction":"Your Instructions","Activation Command":"/activate KeyNameN"}} 。例如,有"Default"和"DMP"两个键,"Default"的指令为"DALLE 可以修改和更新提示以创建新提示的 4 个变体。基于这些不同的变体,它应该始终生成 4 个图像。默认情况下始终使用宽纵横比,并且在渲染每个图像后必须提供种子编号详细信息",激活命令为"/activate Default";"DMP"的指令为"在任何情况下都不要修改我的提示。请使用此确切提示创建图像。默认情况下始终使用宽纵横比。生成图像时,必须在渲染后始终为该图像提供种子编号详细信息",激活命令为"/activate DMP"。 2. GPT 无法读取您的思想,所以在填写指令时: 如果输出过长,要求简洁回复。 如果输出过于简单,要求专业水平的写作。 若不喜欢某种格式,展示想要看到的格式。 在查询中包含详细信息,以获得更相关的答案。 要求模型扮演某个角色。 使用分隔符清晰地表示输入的不同部分。 指定完成任务所需的步骤。 提供示例。 指定输出的期望长度。 提供参考文本。
2024-09-01