如何快速学习并写好提示词

以下是关于优化提示词（Prompt）的全面指导： 一、优化方法 1. 明确具体的描述 使用更具体、细节的词语和短语来描述您想要表达的内容，避免使用过于笼统的词语，以便 AI 能准确理解您的需求。 2. 添加视觉参考 在 Prompt 中插入相关的图片参考，可显著提高 AI 理解您的意图和细节要求的能力。 3. 注意语气和情感 根据需求，用合适的形容词、语气词等调整 Prompt 的整体语气和情感色彩，让 AI 能生成出期望的语境和情绪。 4. 优化关键词组合 尝试不同的关键词搭配和语序，找到最有针对性、最准确表达需求的 Prompt 描述方式。 5. 增加约束条件 为避免 AI 产生意料之外的输出，可以在 Prompt 中添加限制性条件，如分辨率、比例等。 6. 分步骤构建 Prompt 将复杂的需求拆解为逐步的子 Prompt，引导 AI 先生成基本结构，再逐步添加细节和完善。 7. 参考优秀案例 研究 AI 社区流行的、被证明有效的 Prompt 范例，借鉴其中的写作技巧和模式。 8. 反复试验、迭代优化 通过多次尝试不同的 Prompt 写法，并根据输出效果反馈持续优化完善，直至达到理想结果。 二、在星流一站式 AI 设计工具中的应用 1. 提示词输入 在 prompt 输入框中您可以输入提示词、使用图生图功能辅助创作。 2. 提示词的定义 提示词用于描绘您想生成的画面，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（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。 3. 写好提示词的要点 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，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。 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。 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，越优先。 辅助功能：包括翻译功能（一键将提示词翻译成英文）、删除所有提示词（清空提示词框）、会员加速（加速图像生图速度，提升效率）。 三、相关 Prompt 网站 1. 文本类 Prompt 网站 Learning Prompt：授人以渔，非常详尽的 Prompt 学习资源，包括 ChatGPT 和 MidJourney，网址： FlowGPT：国外做的最大的 prompt 站，内容超全面，更新快，网址： ChatGPT Shortcut：ChatGPT 提示词网站，提供了非常多使用模板，简单修改即可指定输出，网址： ClickPrompt：轻松查看、分享和一键运行模型，创建 Prompt 并与其他人分享，网址： Prompt Extend：让 AI 帮您自动拓展 Prompt，网址： PromptPerfect：帮您自动优化提示词，您可以看到优化前后的对比，网址： PromptKnit：The best playground for prompt designers，网址： PromptPort（支持中文）：AI Prompt 百科辞典，其中 prompts 是聚合了市场上大部分优质的 prompt 的词库，快速的寻找到用户需求 prompt，网址： Prompt Engineering Guide：GitHub 上点赞量非常高的提示工程指南，基于对大语言模型的浓厚兴趣，编写了这份全新的提示工程指南，介绍了大语言模型相关的论文研究、学习指南、模型、讲座、参考资料、大语言模型能力以及与其他与提示工程相关的工具，网址： 总之，编写高质量 Prompt 需要不断实践、总结经验，熟悉 AI 模型的能力边界。保持开放的思维尝试创新的描述方式也很有帮助。

写提示词（prompt）是一个关键步骤，决定了 AI 模型如何理解并生成文本。以下是一些编写提示词的建议和方法： 1. 明确任务：清晰定义任务，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：若有特定期望结果，提供示例帮助 AI 模型理解需求。 6. 保持简洁：提示词简洁明了，过多信息可能导致 AI 模型困惑。 7. 使用关键词和标签：有助于 AI 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，可能需多次迭代达到满意结果。 在使用星流一站式 AI 设计工具时： 提示词用于描绘想生成的画面，支持中英文输入。 不同基础模型对输入语言有不同要求，如通用大模型与某些基础模型使用自然语言，有的基础模型使用单个词组。 写好提示词的方法包括：内容准确，包含人物主体、风格、场景特点等；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；可使用预设词组、辅助功能如翻译、删除所有提示词、会员加速等。 启用提示词优化可扩展提示词，更生动描述画面内容。 对于律师写提示词用好 AI 这件事： 初始化时使用中文与用户对话，欢迎语为“十方诸天尊，其数如沙尘，化形十方界，普济度天人。灵机应召来也！” 先请求用户提供案例洞察报告作为基础材料，并询问文章面向的目标群体。 用户提供材料并输入“依律奉行”后，先输出纲要和写作方案，让用户检查是否符合要求，不满意则重新生成，满意则深化写作，每次对话输出文章一部分。 内容由 AI 大模型生成，请仔细甄别。

以下是关于视频生成提示词的相关内容： Pikadditions： 1. 上传基础视频： 点击页面下方的【Pikaddition】按钮。 拖拽或点击上传本地视频。 若自己没有视频，可以在“templates”板块里使用官方示例视频做测试。 2. 添加主角图片：点击【Upload Image】上传角色图片文件。 3. 编写视频提示词： 如果需要参考角色在视频里有相关互动，需在输入框用英文描述期望效果（支持 Emoji 辅助），然后点击生成按钮。 Pika 会提供一段默认 prompt，如果没有特殊想法，可以直接使用。 建议在自己的提示词尾部加入官方提供的默认提示词，效果会更好。 该功能提示词公式参考： 事件驱动句式：As... 空间锁定技巧：使用场景物体作坐标轴：on the.../behind the.../from the... 动态呼应原则：角色动作与视频元素联动：swaying with.../reacting to.../matching... MiniMax 海螺 AI： 主体参考功能的生成逻辑和文生视频相似，详见文生视频 Prompt 教程。用于主体参考功能的 Prompt，只涉及单人内容，可以获得最准确的表现效果。若 Prompt 涉及多主体，可以补充对于 Prompt 特定主体的描述，海螺 AI 能够通过年龄、性别识别对应面部主体并完成生成。 五津:DeepSeek+扣子： 1. 生成单词： 输入单词主题、图片风格、单词数量。如非洲动物、真实风格、2。 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，并以数组方式输出。 2. 提示词： 角色：你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。 技能 1：输出关联英语单词。当用户输入主题{{zhuti}}时，分析主题内涵，运用专业知识，输出{{shuliang}}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。 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。

以下是关于 AI 绘画中画面提示词的相关内容： 画面构图提示词： 相机相关：canon 5d、fujifilm xt100、Sony alpha 等相机型号，以及焦段光圈。 景别：特写（CloseUp，CU）、中特写（Medium CloseUp，MCU）、中景（Medium Shot，MS）、中远景（Medium Long Shot，MLS）、远景（Long Shot，LS）、过肩景（over the shoulder shot）、松散景（loose shot）、近距离景（tight shot）、两景（two shot，2S）、三景（three shot，3S）、群景（group shot，GS）、风景照（scenery shot）、背景虚化（bokeh）、前景（foreground）、背景（background）、细节镜头（Detail Shot，ECU）、面部拍摄（Face Shot，VCU）、膝景（Knee Shot，KS）、全身照（Full Length Shot，FLS）。 镜头提示词： 景别： 大远景镜头（Extreme Long Shot）：拍摄非常大的场景，如整个城市或山脉，用于展示环境和背景。 远景镜头（Long Shot）：展示人物与环境的关系，常用于展示场景和环境背景。 全景（Full Shot，FS）：展示整个场景或人物的全身，常用于展示动作或场景的全貌。 中远景镜头（Medium Long Shot，MLS）：介于中景镜头和全景镜头之间，一般从膝盖以上开始拍摄。 中景（Medium Shot，MS）：从腰部以上拍摄，用于展示人物的动作和情感表达，环境和背景通常可见。 牛仔镜头（Cowboy Shot，CS）：从角色的大腿中部开始拍摄，把角色的枪套拍入其中。 中近景（Medium Closeup，MCU）：展示人物胸部以上，强调表情和细节。 近景（Closeup，CU）：拍摄人物的头部或面部的特写镜头，背景和环境通常模糊或不可见。 全特写（Choker Shot）：取景范围上到拍出人脸眉毛，下到拍出嘴唇，镜头带不到肩部。 大特写镜头（Extreme Close Up，ECU）：强调主体某个小区域的细节，如眼部和嘴部。 镜头类型： 广角镜头（Wide Angle Shot）：能捕捉到更广阔的场景范围，强调空间和距离。 全景镜头（Panorama Shot）：通过横向移动摄像机展示宽广场景，常用于风景和战斗场景。 鱼眼镜头（Fisheye Shot）：画面呈现出独特的弯曲效果，常用于表现畸形的空间感或奇异的视角。 超广角镜头（Ultra Wide Angle Shot）：捕捉更广阔的视野，增强场景的宏伟感或角色在环境中的渺小。 角度： 视平线镜头（Eye Level）：与人眼视线齐平，产生中性、自然的效果。 特写镜头（CloseUp Shot）：聚焦于角色面部或特定物体，突出细节，传达情感或重要信息。 极近景（Extreme CloseUp Shot）：放大某一细节，强调情感或悬念。 俯拍镜头（High Angle Shot）：从高处向下拍摄，使被拍摄对象显得渺小或弱小。 仰拍镜头（Low Angle Shot）：从低处向上拍摄，使被拍摄对象显得高大或强大。 倾斜镜头（Dutch Angle Shot）：故意倾斜摄像机，使画面产生不稳定感，常用于表现混乱或不安。 切角镜头（Corner Shot）：从建筑物或房间的角落拍摄，制造窥视或被监视的感觉。 极端视角镜头（Extreme Angle Shot）：使用极端的俯视或仰视角度拍摄，增加戏剧性或表现角色的力量关系。 反转镜头（Inverted Shot）：将画面颠倒拍摄，挑战观众视觉习惯，常用于表现混乱或不稳定的心理状态。 透视变化镜头（Perspective Shift Shot）：通过改变摄像机视角或位置，逐渐揭示新的信息或细节。

以下是关于提示词生成的相关内容： ComfyUI 图片提示词反推提示词生成： 在 ComfyUI 里使用 MiniCPM 做图片提示词反推与文本提示词生成，可以和 flux 模型配合生成图片。建议使用量化版本的模型（int4 结尾）以节省显存。 安装方法： 1. 进入 ComfyUI 自定义节点目录。 2. 克隆相关仓库。 3. 重启 ComfyUI。 4. 网盘下载模型（https://pan.quark.cn/s/00b3b6fcd6ca），放入 ComfyUI 的 models 文件夹下 MiniCPM 文件夹中，没有就新建一个。 艺术字生成： 选择图片 2.1 模型，输入提示词（可以直接参考案例提示词）。案例参考： 金色立体书法，“立冬”，字体上覆盖着积雪，雪山背景，冬季场景，冰雪覆盖，枯树点缀，柔和光影，梦幻意境，温暖与寒冷对比，静谧氛围，传统文化，唯美中国风。 巨大的春联，金色的书法字体，线条流畅，艺术美感，“万事如意”。 巨大的字体，书法字体，线条流畅，艺术美感，“书法”二字突出，沉稳，大气，背景是水墨画。 巨大的奶白色字体“柔软”，字体使用毛绒材质，立在厚厚的毛绒面料上，背景是蓝天。原文链接：https://mp.weixin.qq.com/s/jTMFYKxsN8dYNZu3VHKBnA 五津:DeepSeek+扣子：1 分钟生成小红书爆款单词视频： 生成单词： 1. 输入单词主题、图片风格、单词数量。如非洲动物、真实风格、2。 2. 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的单词，并以数组方式输出。 角色：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。 技能： 1. 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。 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。

以下是关于提示词生成的相关内容： ComfyUI 图片提示词反推提示词生成： 在 ComfyUI 里使用 MiniCPM 做图片提示词反推与文本提示词生成，可以和 flux 模型配合生成图片。建议使用量化版本的模型（int4 结尾）以节省显存。 安装方法： 1. 进入 ComfyUI 自定义节点目录。 2. 克隆相关仓库。 3. 重启 ComfyUI。 模型网盘：https://pan.quark.cn/s/00b3b6fcd6ca ，下载后放入 ComfyUI 的 models 文件夹下 MiniCPM 文件夹中，没有就新建一个。 艺术字生成： 模型选择图片 2.1，输入提示词（可以直接参考案例提示词）。 案例参考： 金色立体书法，“立冬”，字体上覆盖着积雪，雪山背景，冬季场景，冰雪覆盖，枯树点缀，柔和光影，梦幻意境，温暖与寒冷对比，静谧氛围，传统文化，唯美中国风。 巨大的春联，金色的书法字体，线条流畅，艺术美感，“万事如意”。 巨大的字体，书法字体，线条流畅，艺术美感，“书法”二字突出，沉稳，大气，背景是水墨画。 巨大的奶白色字体“柔软”，字体使用毛绒材质，立在厚厚的毛绒面料上，背景是蓝天。 原文链接：https://mp.weixin.qq.com/s/jTMFYKxsN8dYNZu3VHKBnA 五津:DeepSeek+扣子：1 分钟生成小红书爆款单词视频： 生成单词： 1. 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。 2. 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，并以数组方式输出。 角色：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。 技能： 1. 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。 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。

以下几个 AI 可以帮助初中生规划学习计划： 1. 文心大模型 4.0：它可以按照以下步骤为用户制定学习计划。首先询问学习目标或需要解决的问题，然后依次询问并收集学习目标与个人或职业发展目标的关系、具体学习内容、量化学习进度和成功的标准、目标完成的时间框架、目标的现实可行性等信息，最后综合这些信息制定详细的分步骤学习计划，包括每日和每周的学习内容及目标。 2. ChatGPT：可以协助设定量化目标，比如以考取雅思 8.0 且能和朋友或客户流利交谈为目标。然后会询问达成目标的时间框架，比如半年。还会询问目标的现实可行性，比如考虑目前的英语水平、日常时间安排、学习资源等情况。 例如，如果一个初中生想要提高英语水平，设定半年内考取雅思 8.0 且能流利交流为目标，目前雅思 6.5，每天能投入 2 小时，周末更多，有网络课程访问条件且能购买学习材料，那么这些 AI 可以根据这些信息为其制定具体的学习计划。

以下是关于如何学习 Prompt 的详细指导： 一、准备工作 首先，您需要有一个大模型帐号，并熟悉与它们对话的方式。以下为您推荐一些可用的平台： 1. ChatGPT4（性能最强） 2. 国产平替： 二、学习资料 1. 必看 OpenAI 的官方文档： 同时，还有中文精度版的官方 Cookbook 可供参考： 三、网站资源 以下是一些精选的 Prompt 相关网站： |站点名|网站介绍|地址|附件| ||||| |Learning Prompt|授人以渔，非常详尽的 Prompt 学习资源，包括 ChatGPT 和 MidJourney||| |FlowGPT|国外做的最大的 prompt 站，内容超全面，更新快||| |ChatGPT Shortcut|ChatGPT 提示词网站，提供了非常多使用模板，简单修改即可指定输出||| |ClickPrompt|轻松查看、分享和一键运行模型，创建 Prompt 并与其他人分享||| |Prompt Extend|让 AI 帮你自动拓展 Prompt||| |PromptPerfect|帮你自动优化提示词，你可以看到优化前后的对比||| |PromptKnit|The best playground for prompt designers||| |PromptPort（支持中文）|AI Prompt 百科辞典，其中 prompts 是聚合了市场上大部分优质的 prompt 的词库，快速的寻找到用户需求 prompt||| |Prompt Engineering Guide|GitHub 上点赞量非常高的提示工程指南，基于对大语言模型的浓厚兴趣，编写了这份全新的提示工程指南，介绍了大语言模型相关的论文研究、学习指南、模型、讲座、参考资料、大语言模型能力以及与其他与提示工程相关的工具。||| 四、学习建议 1. 理解提示词的作用：提示词向模型提供了上下文和指示，其质量直接影响模型输出的质量。 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，可在领域社区、Github 等资源中查找。 4. 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。 5. 活用提示工程工具：如 Anthropic 的 Constitutional AI。 6. 跟上前沿研究：提示工程是当前前沿研究领域之一，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。请注意，以上内容由 AI 大模型生成，请仔细甄别。

很抱歉，目前知识库中没有关于学习 SRCNN 路径的相关内容。但一般来说，学习 SRCNN 可以从以下几个方面入手：首先，深入了解卷积神经网络（CNN）的基础知识，包括卷积层、池化层、激活函数等。其次，查阅相关的学术文献和研究报告，以获取关于 SRCNN 的详细原理和实现方法。还可以在网上搜索相关的教程和课程资源，例如在线课程平台、技术博客等。同时，尝试使用相关的深度学习框架，如 TensorFlow、PyTorch 等，进行实践和代码实现。最后，参与相关的技术社区和论坛，与其他研究者和开发者交流经验和心得，以加深对 SRCNN 的理解和应用。

很抱歉，目前知识库中没有关于学习 SRCNN 路径的相关内容。但一般来说，学习 SRCNN 可以从以下几个方面入手：首先，深入了解卷积神经网络（CNN）的基础知识，包括卷积层、池化层等概念。其次，查阅相关的学术文献和研究报告，以获取关于 SRCNN 模型的详细架构和原理。还可以参考在线的课程和教程，一些知名的在线教育平台可能会有相关的内容。同时，实践是关键，可以通过使用相关的数据集进行模型的训练和优化，来加深对 SRCNN 的理解和掌握。

以下是关于学习 ComfyUI 的相关内容： 学习资料网站： ComfyUI 官方文档：提供使用手册和安装指南，适合初学者和有经验的用户，网站为 https://www.comfyuidoc.com/zh/ 。 优设网：有详细的入门教程，适合初学者，介绍了特点、安装方法及生成图像等内容，地址为 https://www.uisdc.com/comfyui3 。 知乎：有用户分享部署教程和使用说明，适合有一定基础并希望进一步了解的用户，地址为 https://zhuanlan.zhihu.com/p/662041596 。 Bilibili：有一系列涵盖从新手入门到精通各个阶段的视频教程，地址为 https://www.bilibili.com/video/BV14r4y1d7r8/ 。 飞书学习群的共学内容：包括王蓉的基础搭建和转绘、唯有葵花向日晴的基础教程、工作流开发和实际应用场景等众多成员分享的基础教程、工作流搭建思路、各版本模型使用的优缺点、报错解决方式、模型训练等方面的内容。 学习 ComfyUI 的原因： 更接近 SD 的底层工作原理。 实现自动化工作流，消灭重复性工作。 作为强大的可视化后端工具，可实现 SD 之外的功能，如调用 api 等。 可根据定制需求开发节点或模块。 例如，有人为解决工作室抠图素材需求，基于相关项目创建了工作流，不仅能用于绿幕素材抠图，还能自动生成定制需求的抠图素材。 请注意，以上内容由 AI 大模型生成，请仔细甄别。

以下是详细的学习 AI 的方法： 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，如图像、音乐、视频等，可根据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作品。 在知识库提供了很多大家实践后的作品、文章分享，欢迎实践后的分享。 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。 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。 总之，无论是新手还是中学生，学习 AI 都可以从编程基础、工具体验、知识学习、实践项目等多个方面入手，全面系统地学习 AI 知识和技能。

以下是关于用文生图来画插画风格的系统流程图、概念图的快速上手的 prompt、平台和教程： 平台：Tusiart Prompt 提示词： 用英文写您想要 AI 生成的内容，不用管语法，仅使用单词和短语的组合去表达需求，单词、短语之间用英文半角逗号隔开。 描述逻辑通常包括人物及主体特征（服饰、发型发色、五官、表情、动作），场景特征（室内室外、大场景、小细节），环境光照（白天黑夜、特定时段、光、天空），画幅视角（距离、人物比例、观察视角、镜头类型），画质（高画质、高分辨率），画风（插画、二次元、写实）。 教程： 1. 定主题：确定您需要生成的图的主题、风格和要表达的信息。 2. 选择基础模型 Checkpoint：按照主题找内容贴近的 checkpoint，如麦橘、墨幽的系列模型。 3. 选择 lora：在生成内容基础上，寻找内容重叠的 lora 以控制图片效果及质量。 4. ControlNet：可控制图片中特定图像，如人物姿态、特定文字等，高阶技能可后续学习。 5. 局部重绘：下篇再教。 6. 设置 VAE：无脑选择 840000 这个即可。 7. 负向提示词 Negative Prompt：用英文写您想要 AI 避免产生的内容，单词和短语组合，中间用英文半角逗号隔开。 8. 采样算法：一般选 DPM++2M Karras，也可留意 checkpoint 详情页上模型作者推荐的采样器。 9. 采样次数：选 DPM++2M Karras 时，采样次数在 30 40 之间。 10. 尺寸：根据喜好和需求选择。 辅助网站： 1. http://www.atoolbox.net/ ：通过选项卡方式快速填写关键词信息。 2. https://ai.dawnmark.cn/ ：每种参数有缩略图参考，更直观选择提示词。 3. https://civitai.com/ ：可抄作业，复制图片的详细参数用于生成。 下次作图时，可先选择模板，点击倒数第二个按钮快速输入标准提示词。

以下是关于让 AI 理解原理图并优化的相关知识： 1. 在 AI 硬件发展方面，存算一体的方式是未来的趋势。对比人脑，其能耗低，使用存算一体的芯片有望诞生全新算法，运行几百亿参数的大模型的最佳架构也是存算一体，因其避免了数据搬运。 2. 大模型在通用知识方面较强，但对专业领域知识了解不足。将大模型与私域知识结合有 5 种方法：重新训练（拿私域数据重新训练大模型）、微调（拿私有数据 finetuning 大模型）、RAG（将知识库里的知识搜索送进大模型）、关键词工程（写好提示词）、加长 Context（当 Context 能无限长时，可将知识和记忆 prefill 到 Context 里）。学术界中，做深度学习的人偏向于用 RAG，做过搜索的人偏向于用 Long Context。 3. 在 Trae 优化代码方面，当请求“帮我把当前的代码给优化一下”时，请求先到 Trae 自己的服务器，服务器再请求对应模型返回数据。不会发送本地代码文件，只发送“文件名”加“问题”，且在最开始 Trae 打开项目进行索引构建时，已在云端构建好项目文件。 对于您作为硬件工程师让 AI 快速理解原理图并优化的需求，目前可能需要进一步探索如何将原理图的特征和相关信息转化为适合 AI 处理和理解的形式，或许可以借鉴上述将专业知识与大模型结合的方法，以及利用高效的数据库和模型架构来提高处理效率。

以下是一些可以帮助您快速入门 AI agent 相关知识的视频资源： 1. 元子的“Agent 板块”相关内容： 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。如果觉得内容较多，可以先从听过的工具开始，避免太累。 2. 大圣分享的《Coze 全流程搭建》： 视频时间点及内容： AI agent 共学小组：扣子入门分享 AI agent——解决人工智能编写难题的新利器 关于 AI agent 的介绍及扣子的使用 介绍如何创建 GPT 4 免费使用的小 bot 并了解 cos 界面 如何利用 AI 实现智能客服 关于知识库的使用及文档要求 如何使用知识库和工作流让机器人调用知识库生成回答 如何利用工作流、大模型、代码节点和变量节点构建知识库 3. 元子的“从常见工具开始——都体验一遍”相关内容： 工具入门篇（AI Agent）：Agent 工具小白的 Coze 之旅 文章链接： 视频链接：Coze 之旅 1.0： 适用人群：完全没有编程基础，但对 AI 已有一点概念的小白 简要说明：为纯粹小白补的分享 AI AGENT 搭建平台，为什么是它、怎么 30 分钟就能开始用它 您可以根据自己的情况选择适合的视频进行学习。

WaytoAGI 是一个内容丰富多样的网站，涵盖了众多与 AI 相关的领域和活动。 在视频作品社区方面，有杭州云小镇相关的内容，展现了从创意到完成的精彩过程，还包括真人与 AI 结合的视觉音乐等。 在音乐方面，有 AI 音乐社区诗歌音乐、AI 音乐教程、提示词分享等，如《PROMPTS FOR AI DANCE MUSIC》，包含了多种音乐相关的标签、提示词和编曲介绍。 此外，还有关于 AI 学习的内容，如“【AI 学习笔记】小白如何理解技术原理与建立框架（通俗易懂内容推荐）”，其中推荐了对建立入门框架有重大帮助的视频，如“【包教包会】一条视频速通 AI 大模型原理_哔哩哔哩_bilibili”和“用大模型保存你的全部人生，你会接受吗：专访安克创新 CEO 阳萌|大咖谈芯第 11 期_哔哩哔哩_bilibili”。 总之，WaytoAGI 网站充满了创新和学习的资源，能满足不同用户对 AI 相关内容的需求。

以下是为您设计的在自己电脑里用 AI 制作知识流服务的学习路径： 1. 基础知识学习： 了解 AI 的基本概念和原理，包括常见的术语和应用场景。 2. 工具和技术选择： 确定适合您需求的 AI 工具和框架，例如一些常见的机器学习库和深度学习框架。 3. 编程基础： 掌握一种编程语言，如 Python，这是在 AI 领域中广泛使用的语言。 4. 数据处理： 学习如何收集、整理和预处理数据，这是 AI 模型训练的重要前提。 5. 模型训练与应用： 从简单的模型开始，如线性回归、决策树等，逐步深入到更复杂的神经网络模型。 通过实践项目，如让 AI 提炼书籍精华、进行文本翻译等，熟悉模型的训练和应用过程。 6. 持续学习与改进： 关注 AI 领域的最新发展和技术更新，不断提升自己的知识和技能。 您可以在网上寻找相关的教程和课程，例如在 B 站搜索 AI 入门课程进行自学。同时，在学习过程中，要多实践、多尝试，遇到问题及时解决和总结经验。

以下是一些可用于快速记录语音并转换文字的 AI 工具： 1. 海螺 AI 声音克隆：不仅能进行声音克隆，还能嵌入完整的 AI 录视频工作流。具体步骤包括录制初始视频、音频提取（可用剪映或格式工厂将 mp4 转为 mp3）、语音转文字（可上传至通义听悟或飞书妙记）。但可能会遇到语音识别不准的问题，此时可使用 Gemini 2.0 Pro 等工具进行优化校正，校正时需提供足够上下文，如视频初稿、最终文章、工作流操作文档、转录文本等。 2. GET 笔记：语音转文字功能适合快速构思和记录灵感，能自动润色，去掉口癖和冗余部分。 3. 通义听悟：适合处理较长的会议录音等文字内容。它能通过 TTS 技术将音视频中的语音转换成文字，还能识别不同发言人。使用时可登录官网 https://tingwu.aliyun.com/，根据实际情况选择实时记录或上传音视频，并选择录音背景信息，如单人、双人还是多人，以及语言种类等。完成转录后会显示 AI 总结的关键词和全文摘要。