提示词编写技巧

写prompt（提示）是一个关键的步骤，它决定了AI模型如何理解并生成文本。一个好的prompt能够帮助AI模型更好地理解任务的要求，并生成更符合预期的文本。以下是一些编写prompt的建议：1.明确任务：确保你的prompt清晰地定义了任务。例如，如果你需要写一个故事，你的prompt应该包含故事的背景、角色和主要情节。2.提供上下文：如果任务需要特定的背景知识，确保在prompt中提供足够的上下文。例如，如果你需要写一篇关于某个历史事件的报告，提供一些关于该事件的基本信息。3.使用清晰的语言：尽量使用简单、清晰的语言来描述任务。避免使用模糊或歧义的词汇，以免AI模型产生误解。4.给出具体要求：如果你的任务有特定的格式或风格要求，请在prompt中明确指出。例如，如果你的文章需要遵循特定的格式或引用特定类型的文献，确保在prompt中说明。5.使用示例：如果你有特定的期望结果，可以在prompt中提供示例。这有助于AI模型更好地理解你的需求。6.保持简洁：尽量保持prompt简洁明了。过多的信息可能会使AI模型产生困惑，导致生成不准确的结果。7.使用关键词和标签：在prompt中使用关键词和标签可以帮助AI模型更好地理解任务的主题和类型。8.测试和调整：在生成文本后，仔细检查结果，并根据需要调整prompt。这可能需要多次迭代，直到达到满意的结果。希望这些建议能帮助你更好地编写prompt。内容由AI大模型生成，请仔细甄别。

SD3中使用的重大变化是提示词。长度可以传递非常长且描述性的提示，并获得非常符合提示的图像。不再受限于CLIP文本编码器的77个token限制(可以长达10,000个字符，或超过1,500个单词)。[heading4]不要使用负面提示[content]SD3没有对负面提示词进行训练.当在sd3里面使用负面提示词,并不会像sd1.5或者sdxl中为你在画面中去除对应的元素.使用负提示词不会有效地去除你不想要的元素。相反，它会引入随机变化，使图像结果不稳定，类似于使用了不同的随机种子。这是因为SD3没有针对负提示词进行训练，所以它不会按照你期望的方式起作用。负提示词不会消除特定的内容，而只是引入噪声，使生成的图像发生随机变化。[heading4]提示词的技巧[content]现在SD3可以使用更长的提示短语,因为sd3有更好的提示遵循性能,当然依然也可以使用逗号来分割每个关键词.如果需要描述一个具体的东西,在提示词中详细明确的描述出来,这有助于sd3更好的理解.[heading1]采样器相关的设置[content]推荐的参数设置[heading4]步数[content]28步(26-36步)[heading4]CFG[content]模型输出与提示词的相似程度。对于SD3推荐3.5-4.5，你需要使用比SD 1.5和SDXL更低的值。如果图像的对比度的过高,降低CFG值可以减少过高的对比度，使图像更自然和均衡.另外CFG值越低,三个文本编码器对图像的影响就越小.[heading4]采样器与调度器[content]comfyui中dpmpp_2m与sgm_uniform有些采样器和调度器根本无法与SD3配合使用——特别是ancestral和sde采样器以及流行的SDXL噪声调度器karras

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。