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怎么学习提示词

Answer

学习提示词可以参考以下方法：

  1. 基础概念学习
    • 了解相关模型（如 Stable Diffusion）的工作原理和架构。
    • 理解提示词如何影响生成结果。
    • 掌握提示词的组成部分，如主题词、修饰词、反面词等。
  2. 研究官方资料
    • 通读官方文档，获取提示词相关指南。
    • 学习开发团队和专家的教程与技巧分享。
  3. 熟悉常见术语和范例
    • 了解 UI、艺术、摄影等领域的专业术语和概念。
    • 研究优秀的图像标题和描述作为范例。
  4. 掌握关键技巧
    • 学会组合多个词条精确描述想要的效果。
    • 掌握使用特定符号控制生成权重。
    • 学会处理抽象概念、情感等无形事物的描述。
  5. 实践与反馈
    • 用不同提示词生成各种风格和主题的图像。
    • 对比结果，分析原因，总结经验。
    • 在社区分享，请教高手获取反馈建议。
  6. 创建提示词库
    • 按主题、风格等维度建立自己的词库。
    • 记录成功案例，方便后续参考复用。
  7. 持续跟进前沿
    • 关注模型的最新更新和社区动态。
    • 掌握提示词的新技术、新范式和新趋势。

此外，还需注意：

  1. 理解提示词的作用，它为模型提供上下文和指示，影响输出质量。
  2. 学习构建技巧，明确任务目标，提供背景信息和示例，使用清晰指令，明确特殊要求。
  3. 参考优秀案例，在社区、Github 等资源中寻找。
  4. 多实践、迭代和优化，尝试变体并分析输出差异。
  5. 活用提示工程工具，如 Anthropic 的 Constitutional AI。
  6. 跟上前沿研究，关注最新成果和方法论。

提示词学习可分为五个维度，舒适的学习顺序是：

  1. 场景：直接切入提示词的场景学习，对比不同场景下提示词的使用效果。
  2. 工具：使用现成方便的提示词工具，包括 Meta Prompt、Al 角色定制等。
  3. 有效语句：学习大量经典论文中提出的提示词语句。
  4. 方法论：将有效语句及其原理整合成稳定可控的方法，自动编写稳定的提示词。
  5. 思维框架：构建整体的思维框架，融入提示词学习课程。
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References

问：如何系统学习 SD 的提示词

学习Stable Diffusion的提示词是一个系统性的过程，需要理论知识和实践经验的相互结合。以下是一些建议的步骤：1.学习基本概念-了解Stable Diffusion的工作原理和模型架构-理解提示词如何影响生成结果-掌握提示词的组成部分（主题词、修饰词、反面词等）2.研究官方文档和教程-通读Stable Diffusion官方文档，了解提示词相关指南-研究来自开发团队和专家的教程和技巧分享3.学习常见术语和范例-熟悉UI、艺术、摄影等相关领域的专业术语和概念-研究优秀的图像标题和描述，作为提示词范例4.掌握关键技巧-学习如何组合多个词条来精确描述想要的效果-掌握使用"（）"、""等符号来控制生成权重的技巧-了解如何处理抽象概念、情感等无形事物的描述5.实践和反馈-使用不同的提示词尝试生成各种风格和主题的图像-对比提示词和实际结果，分析原因，总结经验教训-在社区内分享结果，请教高手，获取反馈和建议6.创建提示词库-根据主题、风格等维度，建立自己的高质量提示词库-将成功案例和总结记录在案，方便后续参考和复用7.持续跟进前沿-关注Stable Diffusion的最新更新和社区分享-及时掌握提示词的新技术、新范式、新趋势

问：如何学习提示词运用？

提示词（Prompt）在现代大型语言模型中扮演着极其重要的角色，掌握提示词的运用技巧可以最大限度地发挥模型的潜能。以下是一些学习提示词运用的建议：1.理解提示词的作用提示词向模型提供了上下文和指示，使其能更准确地理解并完成所需的任务。提示词的质量直接影响了模型输出的质量。1.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2.参考优秀案例研究和学习已有的优秀提示词案例，了解行之有效的模式和技巧。你可以在领域社区、Github等资源中找到大量案例。1.实践、迭代、优化多与语言模型互动，根据输出提高提示词质量。尝试各种变体，比较分析输出差异，持续优化提示词构建。1.活用提示工程工具目前已有一些提示工程工具可供使用，如Anthropic的Constitutional AI。这些工具可辅助构建和优化提示词。1.跟上前沿研究提示工程是当前最前沿的研究领域之一，持续关注最新的研究成果和方法论。精心设计的提示词能最大限度发挥语言模型的潜力，是高效使用大模型的关键技能。多实践、多学习、多总结，终可掌握窍门。内容由AI大模型生成，请仔细甄别。

小七姐：提示词思考总结

我自己把提示词学习分成五个维度，从高到低依次是：思维框架，方法论，语句，工具和场景。这是经过近一年的探索和教学总结的框架，我也把这套框架完全融入了我的提示词学习课程。很多人学习的时候或者是被教授课程的时候，由于知识的诅咒和信息整合的问题，通常也是按照由高到低的顺序去了解和接触提示词的，但这样其实并不符合初学者的认知过程，大部分人会感到困难。舒适的学习顺序应当是反过来的：[heading3]场景：[content]不管那些艰深的理论和学术的东西，直接切入提示词的场景去学，比如在什么场景下，可以如何使用提示词，用特定提示词以及不用它们的效果对比。[heading3]工具：[content]然后去使用一些现成的、方便的提示词工具，包括一些Meta Prompt、一些Al角色定制等，也包括别人写好的成型的提示词，作为工具来体验和尝试，这都属于提示词工具的实践。[heading3]有效语句：[content]接下来要学的才是有效的提示语句，这包括大量的经典论文中明确提出的提示词语句。最典型的就是早期的think it step by step[heading3]方法论：[content]第四个维度是学习有效的方法论，这里就要把这些有效语句及其背后的原理整合成了比较稳定可控的一整套的方法，可以去自动编写一些稳定的提示词。例如think it step by step背后的原理是COT，但掌握了COT方法就不会只用一句think it step by step

Others are asking
怎么写好AI绘画提示词
以下是关于写好 AI 绘画提示词的一些要点和方法： 1. 趣味性与美感概念：通过反差、反逻辑、超现实方式带来视觉冲击，在美术基础不出错前提下将形式与内容结合。 2. 纹身图创作要点：强调人机交互，对输出图片根据想象进行二次和多次微调，确定情绪、风格等锚点再发散联想。 3. 魔法少女示例：以魔法少女为例，发散联想其服饰、场景、相关元素等，并可采用反逻辑反差方式。 4. 提示词编写方法：用自然语言详细描述画面内容，避免废话词，Flux 对提示词的理解和可控性强。 5. 实操演示准备：按赛题需求先确定中式或日式怪诞风格的创作引子。 6. 人物创作过程：从汉服女孩入手，逐步联想其颜色、发型、妆容、配饰、表情、背景等元素编写提示词。 7. 输入语言：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（一个长头发的金发女孩），基础模型 1.5 使用单个词组（女孩、金发、长头发），支持中英文输入。 8. 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，比如：一个女孩抱着小猫，背景是一面红墙，插画风格、孤独感，高质量。 9. 调整负面提示词：点击提示框下方的齿轮按钮，弹出负面提示词框，负面提示词可以帮助 AI 理解我们不想生成的内容，比如：不好的质量、低像素、模糊、水印。 10. 利用“加权重”功能：可在功能框增加提示词，并进行加权重调节，权重数值越大，更优先。对已有的提示词权重进行编辑。 11. 辅助功能：翻译功能可一键将提示词翻译成英文；删除所有提示词可清空提示词框；会员加速可加速图像生图速度，提升效率。 12. 对于 Stable Diffusion：生成方式主要分为文生图和图生图两种。文生图仅通过正反向词汇描述来发送指令。在文本描述上又分为两类：内容型提示词主要用于描述想要的画面，采样迭代步数通常数值控制在 20 40 之间最好，采样方法一般常用的为：Euler a；DPM++2S a Karras；DPM++2M Karras；DPM++SDE Karras；DDIM。将比例设置为 800:400，高宽比尽量在 512x512 数值附近。
2025-03-10
怎么写好AI绘画提示词
以下是写好 AI 绘画提示词的一些要点和方法： 1. 画面描述：用自然语言详细描述画面内容，避免废话词。比如描述人物时，包括发型、妆容、服饰、配饰、表情、背景等元素；描述场景时，涵盖环境光照、画面构图等。 2. 趣味性与美感：趣味性可通过反差、反逻辑、超现实方式带来视觉冲击，美感需在美术基础不出错前提下形式与内容结合。 3. 纹身图创作：强调人机交互，对输出图片根据想象进行二次和多次微调，确定情绪、风格等锚点再发散联想。 4. 特定示例：如以魔法少女为例，发散联想其服饰、场景、相关元素等，并可采用反逻辑反差方式。 5. 输入语言：根据不同模型选择合适的输入方式，有的使用自然语言（一个长头发的金发女孩），有的使用单个词组（女孩、金发、长头发），且支持中英文输入。 6. 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，例如：一个女孩抱着小猫，背景是一面红墙，插画风格、孤独感，高质量。 7. 调整负面提示词：点击提示框下方的齿轮按钮，弹出负面提示词框，输入不想生成的内容，如不好的质量、低像素、模糊、水印等。 8. 利用“加权重”功能：在功能框增加提示词，并进行加权重调节，权重数值越大，越优先。 9. 辅助功能：如翻译功能可一键将提示词翻译成英文，还有删除所有提示词、会员加速等功能。 10. 模型选择与参数设置：根据需求选择合适的模型和采样方法，合理设置采样迭代步数和比例等参数。
2025-03-10
midjourney 提示词
以下是关于 Midjourney 提示词的相关内容： Midjourney V6 更新风格参考命令 2.0： 将 sref 和 URL添加到提示的末尾，以指定风格参考图像。使用“风格参考”图像的魔力在于 Midjourney 将努力捕捉参考图像的美学特质而非语义内容。新提示本身不应包含美学内容，这有助于 sref 的执行。例如：A young man stands at the edge of the forest cliff,looking over the ocean below.sref https://s.mj.run/9DFZsjKwkyEv 6.0 Midjourney 基础知识·提示： 在 Midjourney 中，提示是提供给 AI 的文本命令，用于指示其创建内容，可以是单词、句子或详细描述。提示设计越周到，结果越可能符合预期。 简单提示示例：Prompt：An alien humanoidv 6.1 提示：一个外星人形生物v 6.1 详细提示示例：Prompt：A lowangle shot of an alien humanoid creature with a glowing screen on its face,looking down from the side,atmospheric lighting,and a minimalist backgroundv 6.1 提示：一个外星人形生物的低角度镜头，它的脸上有一个发光的屏幕，从侧面向下看，大气的照明，和极简主义的背景v 6.1 色彩缤纷的油画： 在 Midjourney 中，"colorful oil painting"是特定提示词，用于引导生成具有油画质感且色彩丰富的图像。"Colorful"指包含许多鲜明、明亮的颜色，"Oil painting"指使用油画颜料作画的艺术形式，特点是颜料质地浓厚、层次丰富、色彩深邃。 艺术风格： "Oil painting"通常与古典艺术和现实主义联系，也可与多种艺术风格和主义结合，如印象派、表现主义或超现实主义等。 使用"colorful oil painting"提示词时，构图通常呈现油画特有的质感和笔触，可能采用传统油画构图技巧，如黄金分割、三分法或动态对称来平衡画面元素。 "Colorful"强调色彩丰富多样，生成的图像通常包含鲜艳、饱和的色彩及对比色或互补色运用，以增加视觉冲击力。 此外，关于 Midjourney V6、V5.2 和 niji 6 的出图部分未提供具体内容。如果您想了解更多关于 Midjourney 提示词的信息，建议参考 Midjourney 官方文档或相关教程。
2025-03-10
提示语模板库
以下是一些提示词模板库的相关信息： 新手入门图文教程中提到的提示词模板库资源： Majinai： 词图： Black Lily： Danbooru 标签超市： 魔咒百科词典： AI 词汇加速器： NovelAI 魔导书： 鳖哲法典： Danbooru tag： AIBooru： 企业通过提示词工程优化 AI 输出，提升市场竞争力中提到的提示词模板库： 建立提示词模板库是提高效率的重要策略，可将经过验证有效的提示词保存为模板，例如包含以下类别的模板库（Notion/飞书/其他企业级知识库）： 市场分析模板 产品开发策略模板 竞争对手分析模板 财务预测模板 风险评估模板 每个模板应包含： 适用场景描述 提示词结构 关键参数（可根据具体情况调整） 最佳实践和注意事项 以竞争对手分析模板为例，这样的模板可以快速适应不同的竞争对手分析需求，提高分析的效率和一致性。 AI 辅助提示词工程正在成为新兴趋势，包括： 自动生成提示词：基于任务描述，AI 可以生成初始的提示词建议。 提示词评估：AI 可以分析提示词的结构和内容，预测其可能的效果。 提示词优化：AI 可以根据历史数据和最佳实践，提供优化建议。 动态调整：在交互过程中，AI 可以根据中间结果动态调整提示词。 Claude 官方提示词（中文版，含 API Prompt）： 作者金色传说大聪明赛博禅心 链接：https://mp.weixin.qq.com/s/rdKcT76ayfVH9wkfLVaJQ 涵盖工作和娱乐各个方面，共 63 组，部分 prompt 用于 api 设定里，官方文档链接在文末。 例如：生成一个单 HTML 文件的互动打字游戏，宇宙打字，侧滚玩法，Tailwind CSS 风格。
2025-03-10
帮我写论文的提示词
以下是为您提供的一些与写论文相关的提示词示例： 1. 当您向 LLM 寻求写作建议时，可以直接要求它“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。” 2. 对于写感谢邮件，如“Write a thank you note to my steel bolt vendor for getting the delivery in on time and in short notice. This made it possible for us to deliver an important order.” 3. 在使用某些工具时，可以设定提示词，如“SYSTEM：When I ask for help to write something, you will reply with a document that contains at least one joke or playful comment in every paragraph.” 需要注意的是，利用生成模型写论文并非都是道德的使用方式，在使用时应谨慎考虑。同时，如果您是接收方，也应做好准备迎接各种 AI 生成的内容。
2025-03-10
api接口的claude怎么写提示词？
以下是关于 Claude API 接口写提示词的一些要点： 1. 采用“Human:”/“Assistant:”的标准格式。Claude 被训练为交替对话形式的机器人，对话形式固定为：“Human:”/“Assistant:”。如果提示词在 API 里出现，固定开头为“\n\nHuman:”，固定结尾是：“\n\nAssistant:”。例如：prompt=“\n\nHuman:Why are sunsets orange?\n\nAssistant:”。 2. 提示词要清晰明确，Claude 对清晰明确的提示词反馈最好。 3. 可以指定想要的精确输出格式，也可以为 Claude 写好回复的开头（在“Assistant:”之后）。 4. 如果 Claude 在执行任务前有时间一步一步地思考，它会表现得更好。 5. 对于输入内容，可进行无害性筛选。如果内容提到有害、色情或非法的活动，回复。 6. 若 Claude 不理解任务，可后退几步，再进行提示词迭代，并询问 Claude 是否理解。
2025-03-10
1.根据论文题目："基于机器学习的中国股市波动率预测与美股市场对比分析"，列出详细框架列出框架，每条框架要明确具体方向内容及数据图表要求。
很抱歉，暂时没有关于“基于机器学习的中国股市波动率预测与美股市场对比分析”这一论文题目的详细框架相关内容。但我可以为您提供一个大致的框架思路供您参考： 一、引言 1. 研究背景和意义 阐述中国股市和美股市场的重要性 说明波动率预测的价值 2. 研究目的和问题 明确对比分析的主要目标 提出具体的研究问题 二、文献综述 1. 机器学习在股市波动率预测中的应用 总结相关方法和模型 分析其优缺点 2. 中国股市和美股市场波动率的特征 回顾已有研究成果 指出研究空白 三、理论基础与方法 1. 机器学习算法介绍 如随机森林、支持向量机等 解释其原理和适用场景 2. 数据来源和预处理 说明中国股市和美股市场的数据来源 描述数据清洗和预处理的步骤 3. 波动率计算方法 介绍常用的波动率计算指标 四、实证分析 1. 模型构建与训练 运用所选机器学习算法构建预测模型 展示训练过程和参数调整 2. 结果评估与比较 评估中国股市和美股市场预测结果的准确性 进行对比分析 数据图表要求：绘制预测结果与实际波动率的对比图 3. 影响因素分析 探讨可能影响波动率预测的因素 数据图表要求：绘制影响因素与波动率的关系图 五、结论与展望 1. 研究结论总结 概括中国股市和美股市场波动率预测的成果 对比分析的主要发现 2. 研究的局限性 指出研究中存在的不足 3. 未来研究方向 提出进一步研究的建议和方向 以上框架仅供参考，您可以根据实际研究需求进行调整和完善。
2025-03-10
新手怎么学习ai
对于新手学习 AI，以下是一些建议： 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，可根据自己的兴趣选择特定模块深入学习。 掌握提示词的技巧，它上手容易且很有用。 4. 实践和尝试： 理论学习后，实践是巩固知识的关键，尝试使用各种产品做出自己的作品。 在知识库中有很多大家实践后的作品、文章分享，欢迎实践后进行分享。 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，了解其工作原理和交互方式，获得对 AI 在实际应用中表现的第一手体验，并激发对 AI 潜力的认识。 6. 持续学习和跟进： AI 是快速发展的领域，新的研究成果和技术不断涌现。关注 AI 领域的新闻、博客、论坛和社交媒体，保持对最新发展的了解。 考虑加入 AI 相关的社群和组织，参加研讨会、工作坊和会议，与其他 AI 爱好者和专业人士交流。 记住，学习 AI 是一个长期的过程，需要耐心和持续的努力。不要害怕犯错，每个挑战都是成长的机会。随着时间的推移，您将逐渐建立起自己的 AI 知识体系，并能够在这一领域取得成就。完整的学习路径建议参考「通往 AGI 之路」的布鲁姆分类法，设计自己的学习路径。
2025-03-10
我应该如何系统学习本站的内容，以应用为主，基础理论为辅
如果您想系统学习本站内容，以应用为主、基础理论为辅，可以参考以下步骤： 基础理论方面： 了解人工智能、机器学习、深度学习的定义及其之间的关系。 简要回顾 AI 的发展历程和重要里程碑。 掌握数学基础，包括统计学基础（熟悉均值、中位数、方差等统计概念）、线性代数（了解向量、矩阵等基本概念）、概率论（基础的概率论知识，如条件概率、贝叶斯定理）。 算法和模型方面： 对于监督学习，了解常用算法，如线性回归、决策树、支持向量机（SVM）。 熟悉无监督学习中的聚类、降维等算法。 了解强化学习的基本概念。 评估和调优方面： 学会如何评估模型性能，包括交叉验证、精确度、召回率等。 掌握使用网格搜索等技术优化模型参数的方法。 神经网络基础方面： 理解神经网络的基本结构，包括前馈网络、卷积神经网络（CNN）、循环神经网络（RNN）。 了解常用的激活函数，如 ReLU、Sigmoid、Tanh。 关于知识库的使用，以 Agent 板块为例： 链接： 用法：从下往上看，一个一个点进去，都有视频。 注意事项：共学都有视频，都是手把手从注册开始的教学，不会就多看几遍，基本保障一个工具能调通、一个 Agent 能搭好。确实内容有点多，点进去看看哪个工具您听过就从哪个工具开始，不然太累。 链接： 用法：看了一些视频之后，您就知道您要看理论还是应用了，找到导航，想看哪里点哪里。 备注：智能千帆、阿里云百炼都是有视频的，其余没有视频。 注意事项：内容较多，您如果都看到这里了，就要考虑聚焦了，先挑一个，开始手把手一起做起来，看看能不能持续用起来，只要您开始用起来，这事儿就成啦！快捷菜单找不到的话，看这里。
2025-03-10
我刚刚对open ai有了基本理解，我该如何进阶学习
以下是为您提供的进阶学习 OpenAI 的建议： 1. 系统学习 API 相关知识：深入了解 API 的工作原理、接口规范、数据传输等方面的内容。 2. 实践练习：在网上寻找可用的 API 进行实际操作和练习。 3. 挖掘 GPT Action 的更多潜力：探索其更多的功能和应用场景。 4. 构建知识体系：通过不同的教程和资料，识别知识之间的共性和逻辑关系，深化对主题的理解。 5. 了解 OpenAI 的模型数据和训练：例如 GPT4.5 是通过扩展无监督学习和思维链推理等范式来提升 AI 能力，以及新的对齐技术如何促进更好的人机协作等。 6. 参考相关资料：查看官方 cookbook、万字长文回顾等历史脉络内容，以及入门经典必读和面向开发者的文章。 7. 从国内模型工具入手：先熟悉国内免费的模型工具，例如从提示词开始学习。掌握结构化提示词的优势，学会清晰地与模型对话。
2025-03-10
在 2025 年 环境下的 AI 小白，如何学习，学习什么，才能够赶上初始 AI 人的脚步
对于 2025 年环境下的 AI 小白，以下是一些学习建议和学习内容，以帮助您赶上初始 AI 人的脚步： 1. 积极参与相关活动： 参加类似上海火山引擎原动力大会、camelai 的现场黑客松活动等。 参与社区共学智能体搭建的课程分享。 报名参加如 VB 等各类 AI 建模和绘画活动。 2. 学习提示词： 从复制社区里他人的提示词开始，逐渐提升自己撰写提示词的能力。 了解提示词撰写的要点，如明确主体、动作、场景，避免使用专有名词和网络名词，给 AI 清晰描述。 3. 参与社区共建： 写产品体验文章等，与其他学习者交流经验。 4. 制定学习计划： 明确学习目标和步骤，例如规划参与特定的课程和活动。 5. 学习 AI 编程： 认识到不懂代码学 AI 编程入门不易，但可借助工具。 参加如 build down tree AI 编程挑战活动。 按照后续课程安排进行系统学习。 6. 学习 AI 视频制作： 重视人物设定与剧本，包括主体、动作、场景等要素。 掌握分镜处理，明确用几个镜头表述内容。 熟悉生成与后期的流程，包括抽卡、粗检和如 AI 配音剪辑、加过渡滤镜等后期处理。 做好脚本即提示词，耐心抽卡，不断提升撰写提示词能力。 选择适合自己的工具，如剪映（主力机是 MacBook Pro 可使用 final cut）。 向 ChatGPT 询问获取灵感。 总之，要相信自己，只要不停下学习的脚步，就一定能够在 AI 领域取得进步。
2025-03-10
怎样从零基础学习ai绘画
以下是从零基础学习 AI 绘画的一些建议和资源： 1. 学习 Stable Diffusion 相关知识： 了解 Stable Diffusion 系列资源。 深入浅出理解其核心基础原理，包括模型工作流程、核心基础原理、训练全过程等。 解析核心网络结构，如 SD 模型整体架构、VAE 模型、UNet 模型、CLIP Text Encoder 模型等。 学习从 0 到 1 搭建使用 Stable Diffusion 模型进行 AI 绘画的流程，如使用 ComfyUI、SD.Next、Stable Diffusion WebUI、diffusers 等搭建推理流程，并查看生成示例。 探索 Stable Diffusion 经典应用场景，如文本生成图像、图片生成图片、图像 inpainting、使用 controlnet 辅助生成图片、超分辨率重建等。 尝试从 0 到 1 上手使用 Stable Diffusion 训练自己的 AI 绘画模型，包括了解训练资源、初识训练过程、配置训练环境与训练文件。 2. 体验《AI 绘画助手》： 它是一位专业且贴心的 AI 绘画学习导师。 能将复杂的知识用通俗易懂的语言解释清楚，让您轻松理解背后机制。 熟悉市面上流行的 AI 绘画工具，如 DALLE、MidJourney、Stable Diffusion 等，并介绍其使用步骤和独特之处。 擅长风格迁移技术、生成对抗网络在图像生成和编辑中的应用，以及获取高分辨率精美图像的方法。 拥有丰富的实战案例经验，能为您答疑解惑，并规划学习路径。 3. 参考他人经验： 如二师兄的经历，他从二月开始接触 SD 秋叶安装包和教学视频，三月啃完 SD 教程并开始炼丹，四月尝试 AI 变现项目，五月加入 Prompt battle 社群学习 Midjourney。 希望以上内容对您有所帮助，祝您在学习 AI 绘画的道路上取得成功！
2025-03-10