请帮我推荐一个写自媒体脚本的模型

我刚开始是不屑于写脚本的，但没有脚本这样的骨架去支撑，创作的视频很难保证逻辑顺畅。还是做一个谦虚、勤奋的“笨人”吧！因为我不是专业的脚本创作者，就把这项工作交给大模型。大模型选择有很多，比如Kimi、Claude、Chatgpt，效果都能满足要求，按需选择即可。对于科学上网困难的小伙伴，优先选择免费好用的kimi（https://kimi.moonshot.cn/），有条件的话选择老牌的功能更强大的chatgpt（https://chatgpt.com/）也可以。本作品用的是Claude（https://claude.ai/new），Claude在脚本创作方面有优势。脚本提示词的结构是：我要做什么样的视频+视频要包含哪些关键的元素+对脚本的输出有什么要求。我要做什么样的视频：比如要做30秒时长的广告宣传片脚本、做一个孩子们喜欢的儿童绘本脚本等等。和大模型对话就像和老朋友聊天一样轻松。视频要包含哪些关键的元素：重点要把产品的特性或者你想要的广告风格说出来，比如奔驰高端商务、豪华舒适的特性，苹果香脆多汁、红润饱满的特点。奔驰广告向人们宣扬的是一种高端商务、豪华舒适的品牌特性，画面有高级感，简单大气。对脚本的输出有什么要求：按照一定的格式输出，推荐使用Markdown格式输出，方便后续操作。如下就是完整的让Claude写脚本的提示词。

随机抽出来的图像有好有坏，虽然不一定都有用，但是当你大脑空空的时候，也能启发一些灵感。大模型换成二次元“AnythingV5”，主题设定为“人物”，在覆盖主题这里可以填入和主题相关的提示词，比如“一个肥胖的人”，其他全随机试试。这样我们就能在随机生成的图片里，看到的主角是一个胖子。这个插件也可以通过图生图来控制，比如我给它一张这样的垫图。它也可以联想一些构图和姿态相似的随机图片。比起图生图直接联想来说，图生图和原图的相似度更高，而这个插件更加天马行空一些。我们再试一试其他的功能，在主菜单中设定好主题“风景”，正向提示词给一个“房子”。来到“工作流协助”中，直接点击“生成一些提示词”。在下方就会随机生成5段提示词，我们可以任选一张发送到上方，点击生成。这5段提示词分别渲染出来看看效果，确实是风格各异，选择你喜欢的，可以进行提示词的修改调整。我们还可以使用“Latent Couple”（这个插件在前面有讲到过[【Stable Diffusion】手涂蒙版定位插件Latent Couple](http://mp.weixin.qq.com/s?__biz=MzA3ODY0OTc1NQ==&mid=2247486812&idx=1&sn=cbfff40072e25d54605f686c7733b8c0&chksm=9fbecda8a8c944be887648e28695df76810d7bf15a83588aa85ede35232c105c5d727c272ca6&scene=21#wechat_redirect)）给画面做一个2分，分别定义好人物的位置。然后在主菜单输入两个人物的提示词。

确保后面有一个空格。然后将requirements_win.txt文件拖到命令提示符中（如果你在Windows上；否则，我假设你应该选择另一个文件requirements.txt）。拖动文件将在命令提示符中复制其路径。按Enter键，这将安装所有所需的依赖项，使其与ComfyUI兼容。请注意，如果你为Comfy使用了虚拟环境，必须首先激活它。教程在使用自定义节点之前，有一些要注意的事项：你的图像必须放在一个以[number]_[whatever]命名的文件夹中。那个数字很重要：LoRA脚本使用它来创建一些步骤（称为优化步骤…但别问我是什么^^’）。它应该很小，比如5。然后，下划线是必须的。其余部分不重--------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------p/对于data_path，你必须写入包含数据库文件夹的文件夹路径。因此，在这种情况下：C:\database\5_myimages你必须写C:\database至于终极问题：“斜杠还是反斜杠？”…不用担心！Python在这里需要斜杠，但节点会自动将所有反斜杠转换为斜杠。文件夹名称中的空格也不是问题。参数在第一行，你可以从checkpoint文件夹中选择任何模型。然而，据说你必须选择一个基本模型进行LoRA训练。这是为什么我不得而知。但你完全可以尝试使用微调，没有任何阻碍。但如果你想遵循规则，请确保在checkpoint文件夹中有一个基本模型！