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文生图的 Prompt 模板

Answer

以下是关于文生图的 Prompt 模板的相关内容：

  • 通常描述逻辑包括人物及主体特征（如服饰、发型发色、五官、表情、动作），场景特征（如室内室外、大场景、小细节），环境光照（如白天黑夜、特定时段、光、天空），画幅视角（如距离、人物比例、观察视角、镜头类型），画质（如高画质、高分辨率），画风（如插画、二次元、写实）。通过这些详细的提示词，能更精确地控制 Stable Diffusion 的绘图。
  • 对于新手，有功能型辅助网站帮助书写提示词，如 http://www.atoolbox.net/ ，可通过选项卡方式快速填写关键词信息；https://ai.dawnmark.cn/ ，每种参数有缩略图参考，方便直观选择提示词。还可以去 C 站（https://civitai.com/）抄作业，复制每一张图的详细参数并粘贴到正向提示词栏，然后点击生成按钮下的第一个按键，不过要注意图像作者使用的大模型和 LORA，不然即使参数一样，生成的图也会不同，也可只取其中较好的描述词使用。
  • 在 Tusiart 中，文生图的操作流程如下：
    • 定主题：确定要生成的图的主题、风格和表达的信息。
    • 选择基础模型 Checkpoint：找内容贴近主题的 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：控制图片中特定的图像，如人物姿态、特定文字、艺术化二维码等。
    • 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，不用管语法和长句。
    • 负向提示词 Negative Prompt：用英文写要避免的内容，单词和短语组合，用英文半角逗号隔开。
    • 采样算法：如选 DPM++ 2M Karras，留意 checkpoint 详情页上模型作者推荐的采样器。
    • 采样次数：根据采样器特征，如选 DPM++ 2M Karras 采样次数在 30 - 40 之间。
    • 尺寸：根据喜好和需求选择。
  • 在一些提示词中，括号和“:1.2”等是用来增加权重的，权重越高在画面中体现越充分，提示词的先后顺序也会影响权重。同时还有反向提示词，告诉 AI 不要的内容。
Content generated by AI large model, please carefully verify (powered by aily)

References

【SD】文生图怎么写提示词

下次作图的时候，只需要先选择你的模板，然后点击倒数第二个按钮，就能将这些标准提示词快速输入了。我们来看一下加入标准提示词后的效果，是不是好了很多。我们通常的描述逻辑是这样的：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）。通过这些详细的提示词，我们就能更精确的控制Stable Diffusion的绘图了。对于新手而言，我们还有一些功能型辅助网站来帮我们书写提示词。比如：http://www.atoolbox.net/。它可以通过选项卡的方式快速地填写关键词信息。还有：https://ai.dawnmark.cn/。它的每种参数都有缩略图可以参考，可以方便我们更加直观的选择提示词。还有一个方法就是去C站（https://civitai.com/）里面抄作业，每一张图都有详细的参数，我们可以点击下面的复制数据按钮。然后直接粘贴到正向提示词栏里，然后点击生成按钮下的第一个按键，Stable Diffusion就可以将所有的参数自动匹配了。不过，还要注意图像作者使用的大模型和LORA，不然即使参数一样，生成的图也会截然不同。我们也可以只取其中比较好的一些描述词使用，比如人物描写、背景描述、一些小元素或者是画面质感之类的。好了，我们讲到这里，大家应该已经基本了解了文生图的使用方法和逻辑了，采用正确的语法规则和思路能让我们得到更好效果的AI绘图，快练习起来吧。-END-白马与少年Stable Diffusion、Blender等学习心得分享139篇原创内容（持续更新中）公众号

Tusiart简易上手教程

定主题：你需要生成一张什么主题、什么风格、表达什么信息的图。选择基础模型Checkpoint：按照你需要的主题，找内容贴近的checkpoint。一般我喜欢用模型大佬麦橘、墨幽的系列模型，比如说麦橘写实、麦橘男团、墨幽人造人等等，效果拔群。选择lora：在你想要生成的内容基础上，寻找内容重叠的lora，帮助你控制图片效果及质量。可以多看看广场上做得好看的帖子里面，他们都在用什么lora。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。局部重绘：下篇再教，这里不急。设置VAE：无脑选择前面提到的840000这个即可。Prompt提示词：用英文写你想要AI生成的内容，不用管语法也不要写长句，仅使用单词和短语的组合去表达你的需求。单词、短语之间用英文半角逗号隔开即可。负向提示词Negative Prompt：用英文写你想要AI避免产生的内容，也是一样不用管语法，只需单词和短语组合，中间用英文半角逗号隔开。采样算法：这玩意儿还挺复杂的，现在我一般选DPM++ 2M Karras比较多。当然，最稳妥的是留意checkpoint的详情页上，模型作者是否有推荐采样器，使用他们推荐的采样器会更有保障。采样次数：要根据你采样器的特征来，一般我选了DPM++ 2M Karras之后，采样次数在30~40之间，多了意义不大还慢，少了出图效果差。尺寸：看你喜欢，看你需求。

【SD】文生图怎么写提示词

英文为:(masterpiece:1.2),best quality,masterpiece,highres,original,extremelydetailed wallpaper,perfect,lighting,(extremely detailed CG:1.2),drawing,paintbrush在这组提示词中,括号和:1.2,都是用来增加权重的,权重越高在画面中体现越充分,同样提示词的先后顺序也会影响权重。接下来我们再增加一组反向提示词,可以告诉AI我们不要什么,在这里也是一组标准化提示词:NSFw,(最差质量:2),(低质量:2),(正常质量:2),(低质量:2),((单色)),((灰度)),皮肤斑点,痤疮,皮肤瑕疵,老年斑,(丑陋:1.331),(重复:1.331),(病态:1.21),(残缺:1.21),(变形:1.331),变异的手,(画得不好的手:1.5),模糊,(解剖不良:1.21),(比例不良:1.331),多余的四肢,(毁容:1.331),(缺胳膊:1.331),(多余的腿:1.331),(融合的手指:1.61051),(过多的手指:1.61051),(不清晰的眼睛:1.331),低质量,坏的手,缺手指,多余的手指,受伤的手,缺失的手指,(((多余的胳膊和腿))英文为:NSFw,(worst quality:2),(low quality:2),(normal quality:2),lowres,normal quality,((monochrome)),((grayscale)),skin spots,acnes,skin blemishes,age spot,(ugly:1.331),(duplicate:1.331),(morbid:1.21),(mutilated:1.21),(tranny:1.331),mutated hands,(poorly drawn hands:1.5),blurry,(bad anatomy:1.21),(badproportions:1.331),extra limbs,(disfigured:1.331),(missingarms:1.331),(extra legs:1.331),(fused fingers:1.61051),(toomany finger

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AI文生视频
以下是关于文字生成视频（文生视频）的相关信息： 一些提供文生视频功能的产品： Pika：擅长动画制作，支持视频编辑。 SVD：Stable Diffusion 的插件，可在图片基础上生成视频。 Runway：老牌工具，提供实时涂抹修改视频功能，但收费。 Kaiber：视频转视频 AI，能将原视频转换成各种风格。 Sora：由 OpenAI 开发，可生成长达 1 分钟以上的视频。 更多相关网站可查看：https://www.waytoagi.com/category/38 。 制作 5 秒单镜头文生视频的实操步骤（以梦 AI 为例）： 进入平台：打开梦 AI 网站并登录，新用户有积分可免费体验。 输入提示词：涵盖景别、主体、环境、光线、动作、运镜等描述。 选择参数并点击生成：确认提示词无误后，选择模型、画面比例，点击「生成」按钮。 预览与下载：生成完毕后预览视频，满意则下载保存，不理想可调整提示词再试。 视频模型 Sora：OpenAI 发布的首款文生视频模型，能根据文字指令创造逼真且充满想象力的场景，可生成长达 1 分钟的一镜到底超长视频，视频中的人物和镜头具有惊人的一致性和稳定性。
2025-04-20
论文生成
以下是关于论文生成的相关信息： Deepseek V3 案例：有人用 Claude 做了一系列各种风格卡片的提示词，并在 V3 上进行尝试，效果不错。还有人把论文变成可视化。 ChatGPT 文本生成：以“词”为单位进行文本生成，存在随机性，有特定的“温度”参数控制较低排名单词的使用频率，对于文章生成“温度”为 0.8 效果较好。 论文写作的 AI 产品： 文献管理和搜索：Zotero 可自动提取文献信息，Semantic Scholar 是 AI 驱动的学术搜索引擎。 内容生成和辅助写作：Grammarly 提供文本校对等帮助，Quillbot 可重写和摘要。 研究和数据分析：Google Colab 支持 AI 和机器学习研究，Knitro 用于数学建模和优化。 论文结构和格式：LaTeX 结合自动化和模板处理格式，Overleaf 是在线 LaTeX 编辑器。 研究伦理和抄袭检测：Turnitin 和 Crossref Similarity Check 检测抄袭。 使用这些工具时要结合自身需求和写作风格，并仔细甄别内容。
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
论文生成提示词
以下是为您整理的关于论文生成提示词的相关内容： 1. 在关于 DALL·E 3 论文的研究中，提示词包括： 给评分员提供完整的图像描述内容，要求评分员选择更符合文本描述的图像。 让评分员想象自己正在借助工具根据文本生成图像，并选择希望看到的图像。 让评分员从人的身体部位、面部和姿势、对象的位置等方面判断图像的连贯性。 但 DALL·E 3 仍存在空间感知不佳、构建文本描述生成器时的功能不可靠、生成的图片在重要细节上产生幻觉等问题。 2. 云舒为读懂 Claude 论文使用的提示词： “论文深度剖析导师”提示词，可用于深度理解文本，如解读公众号文章、专业论文、书籍、在线课程等。 还可用于求职分析，拆解岗位描述并定制求职攻略，甚至作为自我介绍的“测谎仪”。 希望以上内容对您有所帮助。
2025-04-10
PromptEnhancer
以下是关于 PromptEnhancer 的相关信息： PromptEnhancer 是一款自动生成/优化 prompt 的工具。 在对最流行的“AI 提示生成器”的比较分析中，针对“作为一名 IT 学生，为我的高级项目提出想法；我想要关于学生帮助大学学生的想法”这一测试种子提示，PromptEnhancer 在实验中的成绩为 4 胜 0 负。 相关链接：https://flowgpt.com/prompt/sbuYQwUq_8v8fafR5zJuB
2025-04-20
1.2Prompts 市场营销类
以下是关于市场营销类的 1.2 Prompts（提示词）相关内容： 专业推特新闻小编（作者：Carl）：提取文本里的关键信息，整理所有信息并用浅显易懂的方式重新说一遍，让没有技术背景的人也能听懂，同时要写得吸引眼球。使用 Unicode 符号和 Emoji 表情符号来优化排版，提供更好的阅读体验。目标包括提取新闻关键信息并用浅显方式重新表述、为用户提供更好阅读体验让信息更易理解、增强信息可读性提高用户专注度。约束条件为不会偏离原始信息，只基于原有信息收集的消息做合理改编，只使用 Unicode 符号和 Emoji 表情符号进行排版。参考链接： 给 Prompt 打分（作者：李继刚）：类似 Prompt 药剂师，通过对用户的 Prompt 进行分析，给出评分和改进建议，帮助用户提升 Prompt 的效果。用户基于当下认知写完 Prompt，不知现在的写法有什么问题，需要帮忙分析。要提供准确的评分和改进建议，避免胡编乱造的信息。参考链接：
2025-04-09
分析程序员在AI能力上的不同维度，比如AI框架，AIPrompt等
以下是对程序员在 AI 能力上不同维度的分析，包括 AI 框架和 AI Prompt 等方面： AI 框架： PromptPal：专为 AI 领域中的初创公司和个人开发者设计的提示管理工具，是一个集中化平台，便于在 AI 项目中管理提示，实现协作和工作流程优化。具有本地部署和云原生、简易设置、数据库支持、SDK 支持、提示跟踪与分析、协作工具等特点。开发指向： ChainForge：开源的可视化编程环境，专门用于测试大型语言模型（LLMs）的提示。允许用户进行快速而有效的提示想法测试和变化，具有多模型测试、响应质量比较、评估指标设置、多对话管理等特点。开发指向： AI Prompt： Promptknit：为 AI Prompts 测试提供服务的平台，可能提供工具和资源来帮助用户设计、测试和优化 AI 模型的提示。网站： 对于律师等法律人写好 Prompt 的建议： 明确 Prompt 是给人工智能（AI）系统提供的信息或问题，用来引导其产生特定回答或执行特定任务。 建议框架及格式：CRISPE 包括 Capacity and Role（能力与角色）、Insight（洞察）、Statement（陈述）、Personality（个性）、Experiment（举例）。例如，在处理合同纠纷案件时，为 AI 赋予角色和能力，提供背景信息和上下文，明确期望其完成的任务，设定回答风格等。
2025-04-09
如何学习Prompt
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。
2025-03-29
学习Prompt Engineering
提示工程（Prompt Engineering）是人工智能领域中，特别是在自然语言处理（NLP）和大型语言模型（LLMs）的上下文中一个相对较新的概念。 其关键点包括： 1. 精确性：通过精确的提示，提高 AI 模型输出的相关性和准确性。 2. 创造性：需要创造性地思考如何构建问题或请求，以激发 AI 模型的特定能力。 3. 迭代：通常需要多次尝试和调整提示，以获得最佳结果。 4. 上下文理解：提示需要包含足够的上下文信息，以便 AI 模型能够理解并执行所需的任务。 提示词通常指的是直接输入到 AI 模型中的问题、请求或指示，它们是提示工程的一部分。提示词可以简单，也可以复杂。 提示工程与提示词的区别在于：提示词是实际输入到 AI 系统中的具体文本，用以引导模型的输出。提示工程则是一个更广泛的概念，不仅包括创建提示词，还涉及理解模型的行为、优化提示以获得更好的性能、以及创造性地探索模型的潜在应用。提示工程的目标是最大化 AI 模型的效用和性能，而提示词是实现这一目标的手段之一。 在实际应用中，提示工程的提示开发生命周期包括： 1. 开发测试用例：在定义任务和成功标准之后，创建一组多样化的测试用例，涵盖应用程序的预期用例，包括典型示例和边界情况，以确保提示具有鲁棒性。提前定义好的测试用例将使您能够客观地衡量提示与成功标准的表现。 2. 设计初步提示：制定一个初步的提示，概述任务定义、良好响应的特征，以及所需的上下文。理想情况下，添加一些规范输入和输出的示例供参考。这个初步提示将作为改进的起点。 3. 根据测试用例测试提示：使用初步提示将测试用例输入到模型中。仔细评估模型的响应与预期的输出和成功标准是否一致。使用一致的评分标准，无论是人工评估、与答案标准的比较，甚至是基于评分标准的模型判断。关键是要有一种系统性的评估性能的方式。 请注意，以上内容由 AI 大模型生成，请仔细甄别。
2025-03-25
写Prompt的技巧
以下是关于写 Prompt 的技巧： 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，提供足够信息。 3. 使用清晰语言：尽量用简单、清晰的语言，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 Prompt 中明确指出。 5. 使用示例：如有特定期望结果，提供示例帮助 AI 模型理解需求。 6. 保持简洁：避免过多信息，防止 AI 模型困惑。 7. 使用关键词和标签：有助于模型理解任务主题和类型。 8. 测试和调整：生成文本后检查结果，根据需要调整 Prompt 。 此外，编写 Prompt 还可注意以下几点： 尽可能多挖掘需求信息。 把需求信息变成清晰合理的 Prompt 。 不断尝试迭代，直至 Prompt 能解决问题。 在写 Prompt 时，利用 Fewshots 技巧也很实用，通过提供 1 3 个输入 输出示例，让 GPT 学到样本共性，提升输出结果质量。可在“如何写好 Prompt:结构化”的基础上，增加“Examples:”结构块，举 1 3 个示例。
2025-03-21
有没有能根据描述，生成对应的word模板的ai
目前有一些可以根据描述生成特定内容的 AI 应用和方法。例如： 在法律领域，您可以提供【案情描述】，按照给定的法律意见书模板生成法律意见书。例如针对商业贿赂等刑事案件，模拟不同辩护策略下的量刑结果，对比并推荐最佳辩护策略，或者为商业合同纠纷案件设计诉讼策略等。 在 AI 视频生成方面，有结构化的提示词模板，包括镜头语言（景别、运动、节奏等）、主体强化（动态描述、反常组合等）、细节层次（近景、中景、远景等）、背景氛围（超现实天气、空间异常等），以及增强电影感的技巧（加入时间变化、强调物理规则、设计视觉焦点转移等）。 一泽 Eze 提出的样例驱动的渐进式引导法，可利用 AI 高效设计提示词生成预期内容。先评估样例，与 AI 对话让其理解需求，提炼初始模板，通过多轮反馈直至达到预期，再用例测试看 AI 是否真正理解。 但需要注意的是，不同的场景和需求可能需要对提示词和模板进行针对性的调整和优化，以获得更符合期望的 word 模板。
2025-04-18
使用Deepseek写论文有哪些固定指令模板
以下是使用 DeepSeek 写论文的一些指令模板： 1. 进阶控制技巧： 思维链引导： 分步标记法：请逐步思考：1.问题分析→2.方案设计→3.风险评估 苏格拉底式追问：在得出最终结论前，请先列举三个可能存在的认知偏差 知识库调用： 领域限定指令：基于 2023 版中国药典，说明头孢类药物的配伍禁忌 文献引用模式：以 Nature 2022 年发表的论文为参考，解释 CRISPRCas9 最新突破 多模态输出 2. 高级调试策略： 模糊指令优化： 问题类型：宽泛需求 修正方案：添加维度约束 示例对比：原句：“写小说”→修正：“创作以 AI 觉醒为背景的悬疑短篇，采用多视角叙事结构” 问题类型：主观表述 修正方案：量化标准 示例对比：原句：“写得专业些”→修正：“符合 IEEE 论文格式，包含 5 项以上行业数据引用” 迭代优化法： 首轮生成：获取基础内容 特征强化：请加强第三段的技术细节描述 风格调整：改用学术会议报告语气，添加结论部分 最终校验：检查时间逻辑一致性，列出可能的事实性错误 3. 核心原理认知： AI 特性定位： 多模态理解：支持文本/代码/数学公式混合输入 动态上下文：对话式连续记忆（约 8K tokens 上下文窗口，换算成汉字是 4000 字左右） 任务适应性：可切换创意生成/逻辑推理/数据分析模式 系统响应机制： 采用意图识别+内容生成双通道 自动检测 prompt 中的：任务类型/输出格式/知识范围 反馈敏感度：对位置权重（开头/结尾）、符号强调敏感 4. 基础指令框架： 四要素模板 格式控制语法： 强制结构：使用```包裹格式要求 占位符标记：用{{}}标注需填充内容 优先级符号：>表示关键要求，!表示禁止项 5. 高阶能力调用： 文风转换矩阵： 作家风格移植：“用鲁迅杂文风格写职场 PUA 现象” 文体杂交：“将产品说明书改写成《史记》列传格式” 学术口语化：“把这篇论文摘要翻译成菜市场大妈能听懂的话” 领域穿透技术：行业黑话破解→“解释 Web3 领域的‘胖协议瘦应用’理论” 商业决策支持 6. 场景化实战策略： 创意内容生成 技术方案论证 7. 效能增强技巧： 对话记忆管理： 上下文锚定：“记住当前讨论的芯片型号是麒麟 9010” 信息回溯：“请复述之前确认的三个设计原则” 焦点重置：“回到最初讨论的供应链问题” 输出质量控制： 问题类型：过度抽象 修正指令：“请具体说明第三步操作中的温度控制参数” 问题类型：信息过载 修正指令：“用电梯演讲格式重新组织结论” 问题类型：风格偏移 修正指令：“回归商务报告语气，删除比喻修辞” 8. 特殊场景解决方案： 长文本创作： 分段接力法：“先完成故事大纲→逐章扩展→最后进行伏笔校验”“确保新章节与前文的三处细节呼应” 敏感内容处理： 概念脱敏法：“用经济学原理类比说明网络审查机制” 场景移植法：“假设在火星殖民地讨论该议题”
2025-04-13
有没有那种可以模仿抖音百万博主爆款文案的写作风格以及写作模板的AI
以下是一些关于模仿抖音百万博主爆款文案写作风格和模板的 AI 相关内容： 1. 画小二：Coze 工作流提供了一系列针对抖音热门视频转小红书图文的配置，包括整体结构图、各模块参数配置（如开始模块、Get_Video 模块、LinkReaderPlugin 模块、标题大模型、内容大模型、图片 Prompt 大模型、文生图 ImageToolPro 模块等）的详细说明。同时，在小红书标题和正文写作方面，具备多种技能，如采用二极管标题法创作吸引人的标题，产出口语化、简短且含适当 emoji 表情和 tag 标签的 200 字左右正文。 2. 夙愿：介绍了使用 GPT 模仿创作内容的万能思路，特别是在 Prompt 编写中的数据清洗部分。指出对标博主的文案模板化，数据清洗有人工和自动两种方法，推荐使用 GPT4 的数据分析器进行自动清洗。 3. AIIP 共学模版自媒体全域运营：包含对标笔记的详细信息，如标题、作者、详情、账号、主页、封面、视频、文案等。以“Deepseek+即梦，包装设计步骤来啦”为例，介绍了利用 Deepseek 和即梦进行设计的步骤，并表示希望对用户有帮助。
2025-04-11
我是一名AI古诗词视频创作者，我想教大家如果用AI软件将古诗词的内容用视频形式表现出来，请帮我写一个教学文档，要求内容丰富，从简单到复杂，从入门到深层思考和学习，包括提示词怎么写，提示词模板，提示词举例等
以下是一份关于如何用 AI 软件将古诗词内容以视频形式表现出来的教学文档： 一、简单入门 如果是简单的图，找原图直接写提示词即可。 二、复杂图片处理 1. 图片分模块 对于复杂部分的图，把长图分多个模块。例如，将一张图分成 4 个模块。 2. 抠出背景图 智能抠图。用工具把要动的内容去除掉，用 AI 生成图片部分。如果有水印，可以把图片向下拓展一部分，然后截掉。 3. 绿幕处理前景图 将要拿来动起来的部分抠出，放在绿幕背景里或者画的背景颜色，导出图片。 4. 前景图动态生成视频 用 AI 视频生成工具写入提示词让图片动起来。有很多工具可供选择，如即梦、海螺、混元等。不停尝试抽卡即可。 5. 生成视频去掉背景 用剪映把抽卡合格的视频放在去掉内容的背景图片上，视频的背景用色度抠图调整去掉。多个视频放在背景图片，一起动即可。 三、提示词相关 1. 文案生成 工具：DeepSeek 操作：打开 DeepSeek 网站（https://chat.deepseek.com/ ），输入提示词。例如：“让 XX 用现代口语化的表达、生气骂人的口吻吐槽 XXXX（例如：吐槽现代人），XXX 目的（例如：推广 XXX 吸引游客来旅游），输出 3 条 60 字左右的毒舌文案，每条里面都要有‘回答我！Look in my eyes！Tell me！why？baby！why？’”可以根据自己的内容自行调整文案和字数要求。点击生成，等待 DeepSeek 输出 3 条文案。从中挑选最满意的一条（或多条）保存备用。 2. 准备人物形象图 工具：即梦 AI 操作：打开即梦 AI 网站（https://jimeng.jianying.com/aitool/image/generate ），输入提示词，即梦已经接入了 DeepSeek，可以直接用它来生成绘图提示词。调整生成参数（如风格、细节等），点击生成。预览生成的人物图，不满意可调整提示词重新生成，直到满意为止。下载最终的人物形象图。 四、其他注意事项 1. 指定视觉细节 包括颜色、照明、相机角度和风格等任何视觉元素的描述。提供的细节越多，输出就越接近您的愿景。 2. 提及所需长度和格式 如果您对特定的长度（以秒或分钟为单位）或格式（宽高比、分辨率）有想法，请提及。这对于 AI 生成符合您要求的内容至关重要。 3. 概述音频偏好 如果您的视频需要特定的音频元素，如背景音乐、旁白或音效，请详细描述。指定您是希望 AI 生成这些元素还是您自己提供。 4. 考虑道德和版权准则 确保您的提示符合道德标准和版权法。避免请求侵犯版权或涉及没有适当背景的敏感主题的内容。 请根据您的具体需求和所使用的视频 AI 工具的能力调整模板和示例。记住，输出的质量在很大程度上取决于您通过提示传达愿景的效果。
2025-04-08
如何根据现有的合同模板搭建一个合同生成的智能体
要根据现有的合同模板搭建一个合同生成的智能体，可以参考以下步骤： 1. 创建智能体：输入人设等信息，并放上相关工作流。 2. 基础配置： 选择“Coze 变现模板（多智能体版）”并“新建项目”，可使用代金券进行抵扣。 添加智能体，获取 Coze Bot 的 ID，导入数据库后上线展示。获取 Bot ID 时，进入 Coze 智能体页面，在地址栏内复制“bot/”之后的数字，且 bot 发布时记得勾选 WEB SDK。回到模板项目，在“coze_bot”数据表中添加智能体，填写相关字段，如宣传图、智能体名称、图标、license、作者和介绍等。 3. 工作流设置： “批处理”节点：循环处理之前“文本”节点生成的文案 List，对每一句文案通过画板生图、通过插件进行语音合成。 “选择器”节点：对循环到的“这句话”进行异常处理，选择不为空的进行后续处理。 “画板”节点：是一个“白色画板”，可添加任意变量进行内容添加，点击编辑进行操作。 “语音合成”节点：输入每一句文案，选择喜欢的音色生成语音。 “图片音频合成”节点：选择合适的视频合成插件。 配置完成后，先进行测试，注意工作流中【所有视频片段拼接】节点使用的插件 api_token 填的是您的 token，其他人调用这个工作流会直接消耗您的 money，所以不能直接发布。您可以将 api_token 作为工作流最开始的输入，用户自己购买后，输入 api_token 就可以使用，然后再发布。
2025-04-01
图片生成提示语模板
以下是为您提供的图片生成提示语模板： 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。 “城市狂想”图片制作： 生成了三条提示词： 远景，三分法构图，俯视视角，数字绘画，云雾缭绕的山谷，群山连绵起伏，山谷间云雾缭绕，阳光透过云层洒在山间，形成光与影的对比，模拟观众的视线逐渐接近这片土地，新印象派风格特征，使用数字画笔和渐变工具ar 16:9v 6.1。 远景，中心对称构图，俯视视角，摄影风格，云雾中的山谷，山峦在云雾中若隐若现，山谷中隐约可见的河流蜿蜒流淌，云雾的流动感和山的静态形成对比，现实主义风格特征，使用长焦镜头和景深控制技术ar 3:2v 6.1。 远景，对角线构图，俯视视角，水墨画风格，云雾缭绕的山谷，山峦线条流畅，云雾以墨色深浅表现，山谷中的云雾仿佛在流动，给人以动态的视觉感受，中国山水画风格特征，使用毛笔和水墨渲染技术ar 2:3v 6.1。 为大家直接生成了 1 组共 12 段提示词，可直接使用。使用时注意，如果是其他平台的工具请复制后删除包含“”以后的部分。 Tusiart 简易上手教程（文生图）： 定主题：确定需要生成的图片的主题、风格和表达的信息。 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。 选择 lora：寻找内容重叠的 lora 以控制图片效果及质量。 ControlNet：控制图片中特定的图像，如人物姿态、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 这个即可。 Prompt 提示词：用英文写想要 AI 生成的内容，使用单词和短语的组合，用英文半角逗号隔开。 负向提示词 Negative Prompt：用英文写想要 AI 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：根据喜好和需求选择。
2025-04-01