以下是为您提供的关于如何使用提示词的相关课程信息：
提示词的坑太多了，我周围甚至有人花了钱去学提示词模板、学了不少提示词框架的课程···然后还是上手就麻爪主体（什么东西）+动作（干啥了）+场景+镜头（怎么拍）举个例子：生成视频：[1月8日(2).mp4](https://bytedance.feishu.cn/space/api/box/stream/download/all/Fxj3biZ3hoFxvjxhXLfcN7kCnmf?allow_redirect=1)第一次生成[失败案例.mp4](https://bytedance.feishu.cn/space/api/box/stream/download/all/Emslboy2no9z6ixsxG8cemANnNe?allow_redirect=1)抽卡结果不理想[纳米哄孩子01.mp4](https://bytedance.feishu.cn/space/api/box/stream/download/all/DYwtbYWfAoJPx2xuzyVcswmpnVe?allow_redirect=1)符合要求，修改提示词：母亲很疲惫看着孩子
在这个部分的学习过程中，我们接触到了众多的原则和规则，这些都是为了更有效地编写提示词，以更好地操控和利用模型。虽然在实践中，我们可能无法一一遵循所有规则，但了解并尝试应用这些规则对于提升我们的提示词编写技巧至关重要。通过学习这些原则，我们能够更精确地构建我们的指令，使模型能够生成更准确、更有用的输出。这些规则包括但不限于：角色扮演：确保模型在其设定的角色范围内提供回答。提供例子：通过具体例子引导模型理解任务。减少幻觉：让模型在不确定时承认不知，避免误导。任务拆解：将复杂任务分解为更小的、可管理的部分。递归总结：通过逐步细化的方式总结长篇文本。定期总结：在多轮对话中定期回顾和总结对话内容。意图识别和分类：快速识别用户的需求并进行分类处理。分段输出：适应模型的输出限制，分阶段提供信息。遵循特定语法格式：使用如Markdown这样的格式来增强文本的清晰度和组织性。最后，通过实际例子的演练，我们可以加深对这些原则的理解，并掌握如何将它们应用到不同的场景中，从而更熟练地操纵模型，实现我们的目标。[heading1]九、实践模型推荐[heading1]十、在线课件[content]由于最近盗版事件频发，需要课件的扫我微信获取。
根据自己想画的内容写出提示词，多个提示词之间使用英文半角符号[,]，如：masterpiece,best quality,ultra-detailed,illustration,close-up,straight on,face focus,1girl,white hair,golden eyes,long hair,halo,angel wings,serene expression,looking at viewer一般而言，概念性的、大范围的、风格化的关键词写在前面，叙述画面内容的关键词其次，最后是描述细节的关键词，大致顺序如：(画面质量提示词),(画面主题内容)(风格),(相关艺术家),(其他细节)不过在模型中，每个词语本身自带的权重可能有所不同，如果模型训练集中较多地出现某种关键词，我们在提示词中只输入一个词就能极大地影响画面，反之如果模型训练集中较少地出现某种关键词，我们在提示词中可能输入很多个相关词汇都对画面的影响效果有限。提示词的顺序很重要，越靠后的权重越低。关键词最好具有特异性，譬如Anime(动漫)一词就相对泛化，而Jojo一词就能清晰地指向Jojo动漫的画风。措辞越不抽象越好，尽可能避免留下解释空间的措辞。可以使用括号人工修改提示词的权重，方法如：(word)-将权重提高1.1倍((word))-将权重提高1.21倍（=1.1*1.1）[word]-将权重降低至原先的90.91%(word:1.5)-将权重提高1.5倍(word:0.25)-将权重减少为原先的25%(word)-在提示词中使用字面意义上的()字符