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评测模型生图好坏的标准

回答

评测模型生图好坏的标准主要包括以下几个方面：

  1. 模型选择：
    • 基础模型（Checkpoint）：生图必需，不同模型适用于不同主题。
    • Lora：低阶自适应模型，可用于精细控制面部、材质、物品等细节。
    • ControlNet：控制图片中特定图像，如人物姿态、生成特定文字等。
    • VAE：类似于滤镜，可调整生图饱和度。
  2. 提示词设置：
    • 正向提示词（Prompt）：描述想要 AI 生成的内容。
    • 负向提示词（Negative Prompt）：描述想要 AI 避免产生的内容。
  3. 图片视觉质量：
    • 自然度和美观度是关键指标。
    • 可从数据和训练方法两方面提升，如使用特定的网络结构。
  4. 文字生成能力：
    • 目前未有模型具有良好的中文文字生成能力。
    • 提升中文文字生成能力需从多方面准备数据。

需要注意的是，模型生图的效果并非完全由这些标准决定，还可能受到其他因素的影响，需要不断尝试和学习以获得更好的生图效果。

AIモデルによって生成されたコンテンツであり、慎重に確認してください（提供元: aily）

参照

Tusiart简易上手教程

1.首页-模型\帖子\排行榜：发布了其他大手子炼成的模型、图片。不同的模型有checkpoint和lora两种不同的标签，有些模型的标签后面还有第二个XL的标签，这是属于SDXL这个新模型的意思。点击后可以看模型的详细信息。模型详情信息的下方，是用这个模型生成的图片，俗称返图区。1.基础模型：生图必需的，英文名Checkpoint。任何生图操作必须要选定一个checkpoint模型才能开始操作。注意，checkpoint区别于lora，这两个东西在模型广场都是混着展示的。checkpoint必选，lora可选可不选，任何主题的作图需求，都可以试着在模型广场上搜索或者浏览，然后收集到模型库中用于生图。1.lora：低阶自适应模型，你可以理解为checkpoint的小插件，生图的时候lora可有可无。但是lora的价值还是很明显的，基本上你看到一些精细的控制，如面部、材质、物品等等细节都常见于用相应的lora进行控制。旁边的数值是lora的权重。1.ControlNet：控制图片中一些特定的图像，可以用于控制人物姿态，或者是生成特定文字、艺术化二维码等等。也是高阶技能，后面再学不迟。1.VAE：是个编码器，功能类似于我们熟悉的滤镜，调整生图的饱和度。无脑选择右侧截图中840000这个即可。1.Prompt提示词：想要AI生成的内容（不绝对有效，需要多费功夫学习，哪怕从照抄别人开始）。2.负向提示词Negative Prompt：想要AI避免产生的内容（不绝对有效，也需要费功夫学，哪怕从照抄别人开始）。1.图生图：上传图片之后，sd将根据你的图片和你选择的模型以及输入的prompt等等信息进行重绘。重绘幅度越大，输出的图和输入的图差别就越大。

【SD】角色设计的福音！绘制一致性多角度头像

设置文生图提示词：大模型：majicmixRealistic_v6.safetensors正向提示词：(a character sheet of a woman from different angles with a grey background:1.4),auburn hair,eyes open,cinematic lighting,Hyperrealism,depth of field,photography,ultra highres,photorealistic,8k,hyperrealism,studio lighting,photography,负向提示词：EasyNegative,canvasframe,canvas frame,eyes shut,wink,blurry,hands,closed eyes,(easynegative),((((ugly)))),(((duplicate))),((morbid)),((mutilated)),out of frame,extra fingers,mutated hands,((poorly drawn hands)),((poorly drawn face)),((bad art)),blurry,(((mutation))),(((deformed))),blurry,((bad anatomy)),(((bad proportions))),((extra limbs)),cloned face,(((disfigured))),gross proportions,(malformed limbs),((missing arms)),((missing legs)),((floating limbs)),((disconnected limbs)),((malformed hands)),((missing fingers)),worst quality,((disappearing arms)),((disappearing legs)),(((extra arms))),(((extra legs))),(fused fingers),(too many fingers),(((long neck))),canvas frame,((worst quality)),((low quality)),lowres,sig,signature,watermark,username,bad,immature,cartoon,anime,3d,painting,b&w,设置一下参数：迭代步数：50采样方法：DPM++2M Karras尺寸：1328×800px出图！15个不同角度的人物图片，大概看下来基本就是同一个人，没毛病。

模型能力简介

准确生成文字的能力一直是文生图模型的一大难题。DALL-E 3和SD3已经有了很强的英文文字生成能力。但是，目前还未有模型具有中文文字的生成能力。中文文字的生成有两点困难：一是相比于英文呢，中文汉字的集合太大，而且纹理结构更复杂；二是缺少中文文字的图文对数据。为了提升中文文字的生成能力，Kolors从两个方面准备数据。一是选择50000个最常用的汉字，机造生成了一个千万级的中文文字图文对数据集。但是机造数据毕竟真实性不足。因此，第二方面又实用OCR和MLLM生成了海报、场景文字等真实中文文字数据集，大概有百万量级。作者观察到，虽然使用机造数据一开始中文文字的生成能力的真实性比较差，但是在结合高质量真实数据之后，真实性大大提升，而且即使是真实数据中不存在的汉字的真实性也得到了提升。[heading3]图片视觉质量[content]作为一个生图模型，好不好看，自然才是最关键的指标。Kolors从数据和训练方法两方面入手，提升图片视觉质量。在网络结构方面，Kolors没有进行改动，仍旧使用与SDXL一致的UNet结构。

他の質問
我想图生图，生成高清矢量图
以下是关于图生图生成高清矢量图的相关内容： ControlNet 参数： 预处理器：canny，模型：control_v11p_sd15_canny 预处理器：lineart_standard，模型：control_v11p_sd15_lineart 放大高清大图： 使用 Multi Diffusion + Tiled VAE + ControlNet Tile 模型 将生成的图片发送到图生图，关键词种子会一并发送过去，重绘幅度建议 0.35，太高图片细节会发生变化 Lora 生图： 点击预览模型中间的生图会自动跳转到相应页面 模型上的数字代表模型强度，可在 0.6 1.0 之间调节，默认为 0.8 可自己添加 lora 文件，输入正向提示词，选择生成图片的尺寸（横板、竖版、正方形） 采样器和调度器新手小白可默认，迭代步数在 20 30 之间调整，CFG 在 3.5 7.5 之间调整，随机种子 1 代表随机生成图 生成的图会显示在右侧，若觉得某次生成结果不错，想要微调或高分辨率修复，可复制随机种子粘贴到相应位置 确认合适的种子和参数想要高清放大，可点开高清修复，选择放大倍数，新手小白可默认算法，迭代步数建议在 20 30 之间，重绘幅度正常在 0.3 0.7 之间调整 高清修复： 文生图高清修复原理是命令 AI 按原来内容重新画一幅，新生成绘图和原绘图细节会不同，降低重绘幅度可更接近原图，如重绘幅度 0.7 时帽子和耳机有变化，0.3 时服饰细节接近但手部可能出现问题，可通过反复抽卡、图生图局部重绘或生成多张图片后 ps 合成等解决 由于高清修复渲染耗时长，建议先低分辨率抽卡刷图，喜欢的图再用随机种子固定进行高清修复 SD 放大： 文生图画好图后发送到图生图，点击脚本选择使用 SD 放大 重绘幅度设置 0.3，放大倍率为 2，图块重叠像素设置为 64，原图尺寸加上重叠像素，如 512x768 变为 576x832，重绘幅度要保持较低数值，否则可能出现新人物
2025-04-14
AI生图模型排名
以下是一些常见的 AI 生图模型排名（从高到低）： 1. Imagen 3：真实感满分，指令遵从强。 2. Recraft：真实感强，风格泛化很好，指令遵从较好（会受风格影响）。 3. Midjourney：风格化强，艺术感在线，但会失真，指令遵从较差。 4. 快手可图：影视场景能用，风格化较差。 5. Flux.1.1：真实感强，需要搭配 Lora 使用。 6. 文生图大模型 V2.1L（美感版）：影视感强，但会有点油腻，细节不够，容易糊脸。 7. Luma：影视感强，但风格单一，糊。 8. 美图奇想 5.0：AI 油腻感重。 9. 腾讯混元：AI 油腻感重，影视感弱，空间结构不准。 10. SD 3.5 Large：崩。 此外，在相关的测评中： 豆包模型在图生图方面效果良好，美感度较高，在中文模型中遥遥领先。 Request 模型自某种风格出圈后很火，在国外模型中表现出色，甚至超过了 Midjourney。 Luma 在图生图方面表现不错，曾是第一个有出色转场效果的模型，在本次评测中是一匹黑马。 Pixverse 在文生视频的评测中获胜率达 70%，表现出乎意料。 Midjourney 常用，但在本次评测中图生图的排行未居前列。
2025-04-14
图生图网站排名推荐
以下是为您推荐的图生图网站排名： 1. 文生图： Imagen 3：真实感满分，指令遵从强。 Recraft：真实感强，风格泛化很好，指令遵从较好（会受风格影响）。 Midjourney：风格化强，艺术感在线，但会失真，指令遵从较差。 快手可图：影视场景能用，风格化较差。 Flux.1.1：真实感强，需要搭配 Lora 使用。 文生图大模型 V2.1L（美感版）：影视感强，但会有点油腻，细节不够，容易糊脸。 Luma：影视感强，但风格单一，糊。 美图奇想 5.0：AI 油腻感重。 腾讯混元：AI 油腻感重，影视感弱，空间结构不准。 SD 3.5 Large：崩。 2. 图生视频： pd 2.0 pro：即梦生成的画面有点颗粒感，p2.0 模型还是很能打的，很适合做一些二次元动漫特效，理解能力更强，更适合连续运镜。 luma 1.6：画面质量挺好，但是太贵了。 可灵 1.6 高品质：YYDS！ 海螺01live：文生视频比图生视频更有创意，图生也还可以，但是有时候大幅度动作下手部会出现模糊的情况，整体素质不错，就是太贵了。 runway：我的快乐老家，画面质量不算差，适合做一些超现实主义的特效、经特殊就容镜头的。 智谱 2.0：做的一些画面特效挺出圈的，适合整过，但是整体镜头素质还差点，好处就是便宜，量大，管饱，还能给视频加音效。 vidu1.5：二维平面动画的快乐老家，适合做特效类镜头，单镜头也很惊艳，大范围运镜首尾帧 yyds!就是太贵了！！！！！ seaweed 2.0 pro：s2.0 适合动态相对小的，更适合环绕旋转运镜动作小的。 pixverse v3 高品质：pincerse 的首尾帧还是非常能打的，就是画面美学风格还有待提升的空间。 sora：不好用，文生视频挺强的，但是最需要的图生视频抽象镜头太多，半成品都算不上，避雷避雷避雷，浪费时间。 3. 小白也能使用的国内外 AI 生图网站： 可灵可图 1.5：https://app.klingai.com/cn/texttoimage/new 通义万相（每日有免费额度）：https://tongyi.aliyun.com/wanxiang/creation 文心一言：https://yiyan.baidu.com/ 星流（每日有免费额度）：https://www.xingliu.art/ Libiblib（每日有免费额度但等待较久）：https://www.liblib.art/
2025-04-13
文生图
以下是关于文生图的简易上手教程： 1. 定主题：确定您需要生成的图片的主题、风格和要表达的信息。 2. 选择基础模型 Checkpoint：根据主题选择内容贴近的模型，如麦橘、墨幽的系列模型，如麦橘写实、麦橘男团、墨幽人造人等。 3. 选择 lora：在生成内容基础上，寻找重叠的 lora 以控制图片效果和质量，可参考广场上好看的帖子。 4. ControlNet：可控制图片中特定图像，如人物姿态、生成特定文字等，属于高阶技能。 5. 局部重绘：下篇再教。 6. 设置 VAE：无脑选择 840000 即可。 7. Prompt 提示词：用英文写想要 AI 生成的内容，使用单词和短语组合，用英文半角逗号隔开，不用管语法和长句。 8. 负向提示词 Negative Prompt：用英文写想要 AI 避免产生的内容，同样是单词和短语组合，用英文半角逗号隔开，不用管语法。 9. 采样算法：一般选 DPM++2M Karras 较多，也可参考 checkpoint 详情页上模型作者推荐的采样器。 10. 采样次数：选 DPM++2M Karras 时，采样次数一般在 30 40 之间。 11. 尺寸：根据个人喜好和需求选择。 以下是一些常见的文生图工具和模型： 1. 腾讯混元 2. luma 3. Recraft 4. 文生图大模型 V2.1L（美感版） 5. 美图奇想 5.0 6. midjourney 7. 快手可图 8. Flux.1.1 9. Stable Diffusion 3.5 Large 10. Imagen 3 网页版
2025-04-12
文生图工具
以下是关于文生图工具的相关信息： 常见的文生图工具包括： DALL·E：由 OpenAI 推出，能根据输入的文本描述生成逼真图片。 StableDiffusion：开源工具，可生成高质量图片，支持多种模型和算法。 MidJourney：因高质量图像生成效果和友好界面在创意设计人群中受欢迎。 更多文生图工具可在 WaytoAGI 网站（https://www.waytoagi.com/category/104）查看。 Stability AI 推出的基于 Discord 的媒体生成和编辑工具的文生图使用方法： 点击链接进入官方 DISCORD 服务器：https://discord.com/invite/stablediffusion 。 进入 ARTISAN 频道，任意选择一个频道。 输入/dream 会提示没有权限，点击链接，注册登录，填写信用卡信息以及地址，提交后可免费试用三天，三天后开始收费。 输入/dream 提示词，和 MJ 类似，可选参数有五类，包括 prompt（提示词，正常文字输入，必填项）、negative_prompt（负面提示词，填写负面提示词，选填项）、seed（种子值，可以自己填，选填项）、aspect（长宽比，选填项）、model（模型选择，SD3，Core 两种可选，选填项）、Images（张数，14 张，选填项）。完成后选择其中一张。 Tusiart 文生图的简易上手教程： 定主题：确定生成图片的主题、风格和表达的信息。 选择基础模型 Checkpoint：根据主题找内容贴近的 checkpoint，如麦橘、墨幽的系列模型。 选择 lora：寻找内容重叠的 lora 控制图片效果及质量。 ControlNet：控制图片中特定图像，如人物姿态、生成特定文字、艺术化二维码等。 局部重绘：下篇再教。 设置 VAE：无脑选择 840000 。 Prompt 提示词：用英文写需求，单词和短语组合，用英文半角逗号隔开。 负向提示词 Negative Prompt：用英文写避免产生的内容，单词和短语组合，用英文半角逗号隔开。 采样算法：一般选 DPM++2M Karras，也可参考模型作者推荐的采样器。 采样次数：选 DPM++2M Karras 时，采样次数在 30 40 之间。 尺寸：根据个人喜好和需求选择。
2025-04-12
文生图大模型排名
以下是文生图大模型的排名（从高到低）： 1. Imagen 3：真实感满分，指令遵从强。 2. Recraft：真实感强，风格泛化很好，指令遵从较好（会受风格影响）。 3. Midjourney：风格化强，艺术感在线，但会失真，指令遵从较差。 4. 快手可图：影视场景能用，风格化较差。 5. Flux.1.1：真实感强，需要搭配 Lora 使用。 6. 文生图大模型 V2.1L（美感版）：影视感强，但会有点油腻，细节不够，容易糊脸。 7. Luma：影视感强，但风格单一，糊。 8. 美图奇想 5.0：AI 油腻感重。 9. 腾讯混元：AI 油腻感重，影视感弱，空间结构不准。 10. SD 3.5 Large：崩。
2025-04-12
大模型怎么进行评测的
大模型的评测方式多种多样，以下为您介绍一些常见的评测方法和相关示例： 1. 斯坦福发布的大模型排行榜 AlpacaEval： 相对于人工标注，全自动化的 AlpacaEval 仅需花费约 1/22 的经济成本和 1/25 的时间成本。 从统计角度出发，检验什么评估数据可以最好地区分模型。 支持两种模式的模型评估方式： alpaca_eval：直接根据目标模型输出的响应来评估模型。 alpaca_eval evaluate_from_model：根据 HuggingFace 已注册模型或这 API 提供商来端到端评测模型。 评测过程分为以下 3 步： 选择一个评估集，并计算指定为 model_outputs 的输出。默认情况下，使用来自 AlpacaEval 的 805 个示例。 计算 golden 输出 reference_outputs。默认情况下，在 AlpacaEval 上使用 textdavinci003 的输出。 通过 annotators_config 选择指定的自动标注器，它将根据 model_outputs 和 reference_outputs 计算胜率。这里建议使用 alpaca_eval_gpt4 或 claude。根据不同的标注器，使用者还需要在环境配置中设定 API_KEY。 2. 小七姐的测评： 测评目标：测评三家国产大模型，以同组提示词下 ChatGPT 4.0 生成的内容做对标参照。 能力考量：包括复杂提示词理解和执行（结构化提示词）、推理能力（CoT 表现）、文本生成能力（写作要求执行）、提示词设计能力（让模型设计提示词）、长文本归纳总结能力（论文阅读）。 测评轮次：分为复杂提示词理解和执行、推理能力、文本生成能力、提示词设计能力、长文本归纳总结能力等多轮，每轮都有不同的任务和模型测试次数。 3. LLM 开源中文大语言模型及数据集集合中的评测： FlagEval（天秤）大模型评测体系及开放平台：旨在建立科学、公正、开放的评测基准、方法、工具集，协助研究人员全方位评估基础模型及训练算法的性能，同时探索利用 AI 方法实现对主观评测的辅助，大幅提升评测的效率和客观性。创新构建了“能力任务指标”三维评测框架，细粒度刻画基础模型的认知能力边界，可视化呈现评测结果。 CEval：构造了一个覆盖人文，社科，理工，其他专业四个大方向，52 个学科（微积分，线代…），从中学到大学研究生以及职业考试，一共 13948 道题目的中文知识和推理型测试集。此外还给出了当前主流中文 LLM 的评测结果。 SuperCLUElyb：中文通用大模型匿名对战评价基准，这是一个中文通用大模型对战评价基准，它以众包的方式提供匿名、随机的对战。他们发布了初步的结果和基于 Elo 评级系统的排行榜。
2025-03-13
生图评测
以下是关于生图评测的相关内容： 评价维度： 提示词响应程度：包括语义理解，是否准确理解提示词含义并完整呈现内容；细节遵循，在细节上是否遵循提示词要求，如颜色、数量、位置等。 真实感与逼真度：物理规律是否符合，如光照、重力等；人体结构是否准确，无明显错误。 风格化能力：风格理解，是否准确理解提示词所要求的风格；风格多样性，能否生成不同风格的图片。 创意性与艺术性：美感是否符合美学原则，如构图、色彩搭配等；想象力是否能给出出乎意料的作品。 图像质量：清晰度与细节，图片是否清晰、细节是否丰富，有无模糊、噪点等影响观感的瑕疵；分辨率是否足够，是否适合不同应用场景。 案例分析： 阿强的功夫熊猫版如来神掌的 Midjourney 词力测试：目的是测词，看模型是否将功夫熊猫训练进去，并测试其角色、风格的一致性情况。不同的提示词组合产生了不同的效果，如“DreamWorks Animation,A Po Panda”词力强，动作可控；“Po Panda”有 1/4 概率出阿宝，动作自然可控等。在写绘画 prompt 时，遵循“若无必要，勿增实体”的理念，提前测试“词力”，用迭代思维写 prompt 有助于提高生图效率。 Midjourney 与 Google Imagen3 的对比测试：在画面控制力上，通过复杂的人物主体和画面要求进行测试。Imagen3 在某些场景（如充满神秘感的图书馆中女性取书的细节）的表现令人震惊，能完整还原画面内容、服饰、姿势，并兼顾构图。而 Midjourney 在多主体人物和描述词下，画面质量下降明显，如女性身材比例被压缩，某些细节未出现。
2025-03-08
大模型评测
以下是关于大模型评测的相关信息： FlagEval（天秤）大模型评测体系及开放平台： 地址： 简介：旨在建立科学、公正、开放的评测基准、方法、工具集，协助研究人员全方位评估基础模型及训练算法的性能，同时探索利用 AI 方法实现对主观评测的辅助，大幅提升评测的效率和客观性。创新构建了“能力任务指标”三维评测框架，细粒度刻画基础模型的认知能力边界，可视化呈现评测结果。 CEval：构造中文大模型的知识评估基准： 地址： 简介：构造了一个覆盖人文，社科，理工，其他专业四个大方向，52 个学科（微积分，线代…），从中学到大学研究生以及职业考试，一共 13948 道题目的中文知识和推理型测试集。此外还给出了当前主流中文 LLM 的评测结果。 SuperCLUElyb：SuperCLUE 琅琊榜 地址： 简介：中文通用大模型匿名对战评价基准，这是一个中文通用大模型对战评价基准，它以众包的方式提供匿名、随机的对战。他们发布了初步的结果和基于 Elo 评级系统的排行榜。 此外，还有小七姐对文心一言 4.0、智谱清言、KimiChat 的小样本测评，测评机制包括： 测评目标：测评三家国产大模型，以同组提示词下 ChatGPT 4.0 生成的内容做对标参照。 能力考量：复杂提示词理解和执行（结构化提示词）、推理能力（CoT 表现）、文本生成能力（写作要求执行）、提示词设计能力（让模型设计提示词）、长文本归纳总结能力（论文阅读）。 测评轮次：第一轮是复杂提示词理解和执行，包括 Markdown+英文 title 提示词测试、Markdown+中文 title 提示词测试、中文 title+自然段落提示词测试；第二轮是推理能力（CoT 表现）；第三轮是文本生成能力（写作要求执行）；第四轮是提示词设计能力（让模型设计提示词）；第五轮是长文本归纳总结能力（论文阅读）。 测试大模型质量好坏时，常用的问题包括检索和归纳、推理性、有日期相关历史事件等。以下是几个专业做模型测评的网站：
2025-02-17
模型评测
以下是关于模型评测的相关内容： Llama2 模型评测：为了解其中文问答能力，筛选了具有代表性的中文问题进行提问，测试了 Meta 公开的 Llama27BChat 和 Llama213BChat 两个版本，未做任何微调和训练。测试问题涵盖通用知识、语言理解等八个类别，使用特定 Prompt，测试结果见相应文档。通过测试发现，该模型对于中文问答的对齐效果一般，基于中文数据的训练和微调十分必要。 LORA 模型训练超入门级教程中的模型测试：最后从炼丹炉内取最小值的模型为最佳，在 Output 文件夹下取出模型。可用 Stable Diffusion 的 xyz 图表脚本来测试不同权重下 Lora 的表现，包括选择 x 轴、y 轴类型等操作。 斯坦福发布大模型排行榜 AlpacaEval：相对于人工标注，全自动化的 AlpacaEval 经济成本和时间成本低。还探讨了什么评估数据能最好地区分模型，以及 AlpacaEval 支持两种模式的模型评估方式，评测过程分为三步，包括选择评估集、计算输出等，并建议使用特定的自动标注器。
2025-02-11
大模型评测
以下是关于大模型评测的相关信息： 招聘信息：有大模型算法工程师/产品经理（实习）岗位在北京，工作包括大模型效果评测，要求研究生及以上学历，相关专业优先，有相关实习经验、代码能力强等。 开源评测体系及平台： FlagEval（天秤）：旨在建立科学、公正、开放的评测基准、方法、工具集，创新构建了“能力任务指标”三维评测框架。 CEval：构造了覆盖多学科的中文知识和推理型测试集，并给出主流中文 LLM 的评测结果。 SuperCLUElyb：中文通用大模型匿名对战评价基准，发布了初步结果和基于 Elo 评级系统的排行榜。 测评示例：小七姐对文心一言 4.0、智谱清言、KimiChat 进行小样本测评，包括测评机制、目标、能力考量和多轮测评任务，如复杂提示词理解和执行、推理能力、文本生成能力、提示词设计能力、长文本归纳总结能力等，每轮测评都有不同的任务和模型参与。
2025-01-14
superclue 在国内的评测里面什么地位，国外对标的评测是什么
在国内的评测中，SuperCLUE 是大模型时代 CLUE 基准的发展和延续，聚焦于通用大模型的综合性测评。在 SuperCLUE 测评中，国外模型的平均成绩为 69.42 分，国内模型平均成绩为 65.95 分，差距在 4 分左右。国内外的平均水平差距在缩小，11 月差距在 10 分左右。 SuperCLUE 是中文语言理解测评基准 CLUE 的发展，发起于 2019 年，陆续推出了多种广为引用的测评基准。它根据多年的测评经验，构建了多层次、多维度的综合性测评基准。SuperCLUE 始终秉持中立、客观的第三方测评理念，采用自动化方式的客观评估，降低评测过程中的人为评估的不确定性。 国外对标的评测没有明确提及。
2025-01-07
大模型的系统提示词
大模型的系统提示词主要包括以下方面： 1. 在“五津：一键生成‘摸鱼打工猫’视频”中，针对用户选择的主题和回答，总结用户的创作意图，如“打工猫摸鱼的 2 小时，在巴厘岛能看一场日落”，并根据此生成 4 组体现幽默风趣、以宫崎骏风格描绘主角为摸秋刀鱼橘猫的绘图提示词，以数组形式输出到“tishici”，将用户意图输出到“biaoti”。 2. 在“云中江树：智能对决：提示词攻防中的 AI 安全博弈”中，系统提示词的相关防御措施分为输入侧、模型侧和输出侧三个部分。输入侧可进行意图识别、语义匹配等综合判断用户输入是否恶意；模型侧对于有能力的厂商应增强安全性并平衡性能，开发者则要在开发中带着安全意识优化系统提示词，加入安全引导和禁止内容等；输出侧可使用传统防御和内容过滤手段，并针对大模型特点进行私有数据泄露等检查。此外，还提到间接注入和提示词泄露的情况，间接注入常发生在应用获取依赖外部数据资源时，攻击者通过隐藏恶意指令完成攻击；提示词泄露指试图操纵模型输出获取部分或全部系统提示词，大模型输出内容可分为系统提示词、用户提示和助手提示词三段，通过攻击手段可获取系统提示词。
2025-04-18
通义千问Qwen2.5-VL、阶跃星辰step-1.5v-mini、Gemini-2.0-Flash，这3个视觉理解大模型哪个最厉害？
以下是对通义千问 Qwen2.5VL 模型的介绍： 版本：有 3B、7B 和 72B 三个尺寸版本。 主要优势： 视觉理解能力：在 13 项权威评测中夺得视觉理解冠军，全面超越 GPT4o 与 Claude3.5。 视频理解能力：支持超 1 小时的视频理解，无需微调即可变身为 AI 视觉智能体，实现多步骤复杂操作。 万物识别：擅长识别常见物体及分析图像中的文本、图表、图标、图形和布局。 精准的视觉定位：采用矩形框和点的多样化方式对通用物体定位，支持层级化定位和规范的 JSON 格式输出。 全面的文字识别和理解：提升 OCR 识别能力，增强多场景、多语言和多方向的文本识别和文本定位能力。 Qwen 特色文档解析：设计了更全面的文档解析格式，称为 QwenVL HTML 格式，能够精准还原文档中的版面布局。 增强的视频理解：引入动态帧率（FPS）训练和绝对时间编码技术，支持小时级别的超长视频理解，具备秒级的事件定位能力。 开源平台： Huggingface：https://huggingface.co/collections/Qwen/qwen25vl6795ffac22b334a837c0f9a5 Modelscope：https://modelscope.cn/collections/Qwen25VL58fbb5d31f1d47 Qwen Chat：https://chat.qwenlm.ai 然而，对于阶跃星辰 step1.5vmini 和 Gemini2.0Flash 模型，目前提供的信息中未包含其与通义千问 Qwen2.5VL 模型的直接对比内容，因此无法确切判断哪个模型在视觉理解方面最厉害。但从通义千问 Qwen2.5VL 模型的上述特点来看，其在视觉理解方面具有较强的能力和优势。
2025-04-15
目前全世界最厉害的对视频视觉理解能力大模型是哪个
目前在视频视觉理解能力方面表现出色的大模型有： 1. 昆仑万维的 SkyReelsV1：它不仅支持文生视频、图生视频，还是开源视频生成模型中参数最大的支持图生视频的模型。在同等分辨率下各项指标实现开源 SOTA。其具有影视化表情识别体系、人物空间位置感知、行为意图理解、表演场景理解等优势。 2. 通义千问的 Qwen2.5VL：在 13 项权威评测中夺得视觉理解冠军，全面超越 GPT4o 与 Claude3.5。支持超 1 小时的视频理解，无需微调即可变身为 AI 视觉智能体，实现多步骤复杂操作。擅长万物识别，能分析图像中的文本、图表、图标、图形和布局等。
2025-04-15
目前全世界最厉害的视频视觉理解大模型是哪个
目前全世界较为厉害的视频视觉理解大模型有以下几个： 1. 昆仑万维的 SkyReelsV1：不仅支持文生视频、图生视频，是开源视频生成模型中参数最大且支持图生视频的模型。在同等分辨率下各项指标实现开源 SOTA。其优势包括影视化表情识别体系、人物空间位置感知、行为意图理解、表演场景理解等。 2. 腾讯的混元：语义理解能力出色，能精准还原复杂的场景和动作，如特定品种的猫在复杂场景中的运动轨迹、从奔跑到跳跃的动作转换、琴音化作七彩音符等。 3. Pixverse V3.5：全球最快的 AI 视频生成模型，Turbo 模式下可在 10 秒内生成视频，最快仅需 5 6 秒。支持运动控制更加稳定、细节表现力强、首尾帧生成功能，具备顶尖动漫生成能力。
2025-04-15
目前全世界最厉害的视觉理解大模型是哪个
目前在视觉理解大模型方面，较为突出的有 DeepSeek 的 JanusPro 模型，它将图像理解和生成统一在一个模型中；还有通义千问的视觉理解模型，其价格有较大降幅。此外，Pixverse V3.5 是全球最快的 AI 视频生成模型，在某些方面也展现出了出色的能力。但很难确切地指出全世界最厉害的视觉理解大模型，因为这取决于不同的评估标准和应用场景。
2025-04-15
大模型对话产品的优劣
大模型对话产品具有以下优点： 1. 具有强大的语言理解和生成能力。 2. 能够提供类似恋爱般令人上头的体验，具有一定的“想象力”和“取悦能力”。 3. 可以通过陪聊建立人和 AI 之间的感情连接，产品粘性不完全依赖技术优越性。 4. 能够为用户提供产品咨询服务，适用于有企业官网、钉钉、微信等渠道的客户。 5. 具有多种应用场景，如私有领域知识问答、个性化聊天机器人、智能助手等。 大模型对话产品也存在一些缺点： 1. 存在记忆混乱的问题。 2. AI 无法主动推动剧情，全靠用户脑补，导致用户上头期短，疲劳度高，长期留存低。 3. 无法回答私有领域问题（如公司制度、人员信息等）。 4. 无法及时获取最新信息（如实时天气、比赛结果等）。 5. 无法准确回答专业问题（如复杂数学计算、图像生成等）。
2025-04-14