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给我提供一份标准的 DeepSeek R1大模型的 prompt 提示词模板

Answer

以下是一份关于 DeepSeek R1 大模型的 prompt 提示词模板：

一、核心原理认知

  1. 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 4K tokens 上下文窗口，换算成汉字是 8000 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
  2. 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

二、基础指令框架

  1. 四要素模板
  2. 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

三、进阶控制技巧

  1. 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
  2. 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 CRISPR-Cas9 最新突破
  3. 多模态输出

此外，还有关于创建 DeepSeek 联网版工作流的相关内容：

  1. 创建工作流
    • 创建一个对话流，命名为 r1_with_net
    • 开始节点，直接使用默认的
    • 大模型-分析关键词设置
      • 模型：豆包通用模型-lite
      • 输入：直接使用开始节点的 USER_INPUT 作为大模型的输入
      • 系统提示词：你是关键词提炼专家
      • 用户提示词：根据用户输入\{\{input\}\}提炼出用户问题的关键词用于相关内容的搜索
    • bingWebSearch-搜索
      • 插件：BingWebSearch
      • 参数：使用上一个节点，大模型分析输出的关键词作为 query 的参数
      • 结果：data 下的 webPages 是网页搜索结果，将在下一个节点使用
    • 大模型-R1 参考搜索结果回答
      • 这里需要在输入区域开启“对话历史”
      • 模型：韦恩 AI 专用 DeepSeek
      • 输入：搜索结果，选择搜索节点 data 下的 webPages；选择开始节点的 USER_INPUT；开启对话历史，设置 10 轮，默认不开启对话历史，开启后默认是 3 轮
      • 系统提示词：这里不需要输入
      • 用户提示词：
    • 结束节点设置
      • 输出变量选择大模型-R1 参考搜索结果回答的输出
      • 回答内容里直接输出:{{output}}
    • 测试并发布工作流
      • 输入你的测试问题，测试完成后，直接发布工作流

关于 HiDeepSeek 的相关内容：

  1. 效果对比
    • 用 Coze 做了个小测试，大家可以对比看看
  2. 如何使用？
    • Step1：搜索 www.deepseek.com，点击“开始对话”
    • Step2：将装有提示词的代码发给 Deepseek
    • Step3：认真阅读开场白之后，正式开始对话
  3. 设计思路
    • 将 Agent 封装成 Prompt，将 Prompt 储存在文件，保证最低成本的人人可用的同时，减轻自己的调试负担
    • 通过提示词文件，让 DeepSeek 实现：同时使用联网功能和深度思考功能
    • 在模型默认能力的基础上优化输出质量，并通过思考减轻 AI 味，增加可读性
    • 照猫画虎参考大模型的 temperature 设计了阈值系统，但是可能形式大于实质，之后根据反馈可能会修改
    • 用 XML 来进行更为规范的设定，而不是用 Lisp（对我来说有难度）和 Markdown（运行下来似乎不是很稳定）
  4. 完整提示词
    • v 1.3
  5. 特别鸣谢
    • 李继刚：【思考的七把武器】在前期为我提供了很多思考方向
    • Thinking Claude：这个项目是我现在最喜欢使用的 Claude 提示词，也是我设计 HiDeepSeek 的灵感来源
    • Claude 3.5 Sonnet：最得力的助手
Content generated by AI large model, please carefully verify (powered by aily)

References

集合·DeepSeek 提示词方法论

1.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4K tokens上下文窗口，换算成汉字是8000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1.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[heading2]二、基础指令框架[content]如果不知道如何表达，还是可以套用框架指令[heading3]1.四要素模板[content]示例：[heading3]2.格式控制语法[content]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，!表示禁止项示例：[heading2]三、进阶控制技巧[heading3]1.思维链引导[content]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[heading3]2.知识库调用[content]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CRISPR-Cas9最新突破[heading3]3.多模态输出

韦恩: 被困在离线孤岛？DeepSeek 联网版 我已经用扣子实现了！！ 不卡顿！！

创建一个对话流，命名为r1_with_net，注意，这里是"创建对话流"[heading2]开始节点，直接使用默认的[heading2]大模型-分析关键词设置如下[content]模型：豆包通用模型-lite，这里任意模型都够用，功能足够简单输入：直接使用开始节点的USER_INPUT作为大模型的输入系统提示词：你是关键词提炼专家用户提示词：根据用户输入`{{input}}`提炼出用户问题的关键词用于相关内容的搜索[heading2]bingWebSearch-搜索[content]插件：BingWebSearch，是Bing的搜索插件参数：使用上一个节点，大模型分析输出的关键词作为query的参数结果：data下的webPages是网页搜索结果，将在下一个节点使用[heading2]大模型-R1参考搜索结果回答[content]这里需要在输入区域开启"对话历史"模型：韦恩AI专用DeepSeek，这里使用我们在火山方舟里配置的DeepSeek R1模型输入：搜索结果，选择搜索节点data下的webPages输入：选择开始节点的USER_INPUT开启对话历史，设置10轮，默认不开启对话历史，开启后默认是3轮系统提示词：这里不需要输入用户提示词：[heading2]结束节点设置[content]输出变量选择大模型-R1参考搜索结果回答的输出回答内容里直接输出:{{output}}[heading2]测试并发布工作流[content]输入你的测试问题，测试完成后，直接发布工作流

一个提示词，让 DeepSeek 的能力更上一层楼？——HiDeepSeek

用Coze做了个小测试，大家可以对比看看[e8c1a8c3012fedad10dc0dfcc8b1e263_raw.mp4](https://bytedance.feishu.cn/space/api/box/stream/download/all/Jz9cbKxDbocGtIxXFFEcdiHjnRc?allow_redirect=1)[heading1]如何使用？[content]Step1：搜索www.deepseek.com，点击“开始对话”Step2：将装有提示词的代码发给DeepseekStep3：认真阅读开场白之后，正式开始对话[heading1]设计思路[content]1.将Agent封装成Prompt，将Prompt储存在文件，保证最低成本的人人可用的同时，减轻自己的调试负担2.通过提示词文件，让DeepSeek实现：同时使用联网功能和深度思考功能3.在模型默认能力的基础上优化输出质量，并通过思考减轻AI味，增加可读性4.照猫画虎参考大模型的temperature设计了阈值系统，但是可能形式大于实质，之后根据反馈可能会修改5.用XML来进行更为规范的设定，而不是用Lisp（对我来说有难度）和Markdown（运行下来似乎不是很稳定）[heading1]完整提示词[heading2]v 1.3[heading1]特别鸣谢[content]李继刚：【思考的七把武器】在前期为我提供了很多思考方向Thinking Claude：这个项目是我现在最喜欢使用的Claude提示词，也是我设计HiDeepSeek的灵感来源Claude 3.5 Sonnet：最得力的助手

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DeepSeek辅助写论文
以下是关于 DeepSeek 辅助写论文的相关信息： DeepSeek 在写文方面全面领先，但长文可能太发散、文风用力过猛，导致审美疲劳，且模型多样性不够，相同 prompt 提问多次答案雷同。 写理性文章时，可先与 DeepSeek 讨论思路，再用 Cloud 3.5 批量生成。 用 O1 模型对 AI 创作的字数控制有一定效果，也可通过多轮对话让 AI 增删改查来调整字数。 有人用 DeepSeek 辅助写论文，如 Yvonne。 此外，还有以下关于 DeepSeek 的其他信息： 清华大学发布了《DeepSeek 政府应用场景与解决方案（2025 年）》报告，围绕其在政务领域的应用展开，指出政务数字化正迈向“AI+政务”阶段，DeepSeek 在城市治理、便民服务、数据安全等方面有广泛应用，还可辅助公文写作，采用混合部署，涉及本地知识库、模型微调等多种技术。 人们还利用 DeepSeek 做了很多其他事情，如脑爆活动方案、会议纪要、分析总结复盘内容、生成专业专用软件详细使用过程、代码编写、分析感情问题、写营销方案、写小红书笔记、做设计头脑风暴、写周报等。
2025-04-12
请问DeepSeek如何与生产型企业进行结合创造效益 ？
DeepSeek 与生产型企业的结合可以从以下几个方面创造效益： 1. 模型优化与性能提升：英伟达基于 FP4 优化的 DeepSeekR1 检查点现已在 Hugging Face 上开源。这种优化将模型Transformer 模块内的线性算子的权重和激活量化到了 FP4，适用于 TensorRTLLM 推理。每个参数从 8 位减少到 4 位，使磁盘空间和 GPU 显存的需求减少约 1.6 倍。使用 TensorRTLLM 部署时，需要支持 TensorRTLLM 的英伟达 GPU（如 B200），并且需要 8 个 GPU 来实现 tensor_parallel_size=8 的张量并行。代码利用 FP4 量化、TensorRT 引擎和并行计算，实现高效、低成本的推理，适合生产环境或高吞吐量应用。 2. 部署指南：社区伙伴 Hua 投稿的《在 Azure AI Foundry 部署 DeepSeek 大模型全指南》，手把手指导在微软 Azure AI Foundry 平台上完成 DeepSeek R1（671B）模型的完整部署流程，包含环境准备、资源管理、模型测试及 API 调用说明。 3. 为企业带来实质提升：DeepSeek 的强化学习和联网搜索能力改变了信息获取方式，从“检索—阅读—摘要”转变为“提问—获得答案”，大幅提升工作效率。其开源策略打破了技术垄断，让国内大模型能力迅速提升。在企业级部署方面，通过行业知识蒸馏和领域自适应训练，实现对企业非结构化数据的深度解析能力。特别是在实时决策支持、多模态交互及复杂知识图谱构建方面，为企业打造具备持续进化能力的数字神经中枢。这种“AI 即服务”的部署模式，重构了传统工作流效率，并通过预测性分析和认知自动化开启企业智能化的第二增长曲线。同时，还可以考虑垂直场景强化学习机制的增加，如在智能制造场景中嵌入设备故障模式自发现的奖惩机制；以及可信计算架构的升级，针对金融、医疗等高合规需求场景。
2025-04-10
DeepSeek，里面搜索怎么能出来图片？
要在 DeepSeek 中搜索出图片，您可以参考以下信息： 在即梦 AI 平台上找到 DeepSeek 入口，简单描述您想要的画面，DeepSeek 会生成详细的提示词，将提示词复制到生图功能的输入框，选择 3.0 模型，点击生成。 DeepSeek 使用平台包括 DeepSeek 官网、API（V3 需要为 0324 更新的版本，DS 官网及 API 已更新，如调用其它平台 API 需要查看 DS 版本号）。Deepseek 需要复制代码到 html 文件里，然后保存进行查看。 将下载的 html 文件及图片放到同一个文件夹，让 Cursor 进行图片增加即可。 此外，DeepSeek 深夜发布了大一统模型 JanusPro，将图像理解和生成统一在一个模型中。其具有统一 Transformer 架构，提供 1B 和 7B 两种规模，全面开源，支持商用，MIT 协议，部署使用便捷，Benchmark 表现优异等特点。模型地址： 模型（7B）：https://huggingface.co/deepseekai/JanusPro7B 模型（1B）：https://huggingface.co/deepseekai/JanusPro1B 下载地址：https://github.com/deepseekai/Janus
2025-04-09
DeepSeek使用技巧
以下是关于 DeepSeek 的使用技巧： 1. 了解其特点与优势： 推理型大模型：通过理解用户真实需求和场景提供答案，无需详细步骤指令。 更懂人话：能理解用户自然表达的需求，无需特定提示词模板。 深度思考：回答问题时能深度思考，非简单罗列信息。 文风转换器：可模仿不同作家文风写作，适用于多种文体和场景。 2. 具体使用步骤： 搜索 www.deepseek.com，点击“开始对话”。 将装有提示词的代码发给 DeepSeek。 认真阅读开场白后正式开始对话。 3. 更多提示词技巧请查看 。 4. 在“AI 切磋大会第十期2 月 23 日 deepseek 专场”中，分享了使用 DeepSeek 的方法技巧，包括： 运用在工作生活上的案例。 输出“超预期结果”的惊艳场景。 与其他工具的协同方案。 模型微调/部署的技巧方法。 用 DeepSeek 获取流量/客户等。
2025-03-23
推荐网内有关DeepSeek知识
以下是为您推荐的有关 DeepSeek 的知识： 微博上热搜，主流媒体全报道。 通往 AGI 之路：关于 DeepSeek 的所有事情【知识库持续更新中】，链接：https://mp.weixin.qq.com/s/n0WrrJL0fVX6zLeTBWpZXA 数字生命卡兹克：DeepSeek 的提示词技巧，就是没有技巧，链接：https://zhuanlan.zhihu.com/p/20544736305（错误） 宝玉：教你如何破解 DeepSeek R1 系统提示词，类型：提示词破解，链接：https://mp.weixin.qq.com/s/vAp2wI5ozTw7R6jreLMw 橘子汽水铺：中国开源，震撼世界：DeepSeek R1 的变革、启示与展望，类型：基础认知，链接：https://mp.weixin.qq.com/s/yGUgehbxKisVaHlOkxhuaw 橘子汽水铺：自学成才之路，DeepSeek R1 论文解读，类型：基础认知，链接：https://mp.weixin.qq.com/s/gmdHyh6fsUdj1JhM1sV9bg 新智元：史上首次，DeepSeek 登顶中美 AppStore！NYU 教授：全球「AI 霸权」之争已结束，类型：基础认知，链接：https://mp.weixin.qq.com/s/ybvV8RMX0yyS5YfG1qNWgg 一支烟花 AI：用流程图对比 DeepSeekR1,OpenAI O1,Claude 说明强化学习在 AI 大模型训练、推理的创新和意义，类型：基础认知，链接：https://mp.weixin.qq.com/s/mdGtOcg1RuQOEBn31KhxQ 腾讯科技：一文读懂｜DeepSeek 新模型大揭秘，为何它能震动全球 AI 圈，类型：基础认知，链接：https://mp.weixin.qq.com/s/cp4rQx09wygE9uHBadI7RA 张小珺腾讯科技：一场关于 DeepSeek 的高质量闭门会：比技术更重要的是愿景，类型：进阶思考，链接：https://mp.weixin.qq.com/s/a7C5NjHbMGh2CLYk1bhfYw 此外，在《雪梅 May 的 AI 学习日记》中也有相关内容，如： 学习材料： 还有 1 月 30 日社区动态速览中的《》，详细讲述了 DeepSeek 相关的基本术语、省钱原因、蒸馏工作原理等。
2025-03-21
个人用户使用DeepSeek 卡顿怎么办
个人用户使用 DeepSeek 卡顿可参考以下解决方法： 1. 创建工作流： 创建一个对话流，命名为 r1_with_net。 开始节点直接使用默认的。 大模型分析关键词设置：模型选择豆包通用模型lite，输入直接使用开始节点的 USER_INPUT 作为大模型的输入，系统提示词设为“你是关键词提炼专家”，用户提示词为“根据用户输入`{{input}}`提炼出用户问题的关键词用于相关内容的搜索”。 bingWebSearch搜索：插件选择 BingWebSearch，参数使用上一个节点大模型分析输出的关键词作为 query 的参数，结果中 data 下的 webPages 是网页搜索结果，将在下一个节点使用。 大模型R1 参考搜索结果回答：这里需要在输入区域开启“对话历史”，模型选择韦恩 AI 专用 DeepSeek，输入包括搜索结果、选择开始节点的 USER_INPUT，开启对话历史并设置 10 轮。 结束节点设置：输出变量选择大模型R1 参考搜索结果回答的输出，回答内容里直接输出:{{output}}。 测试并发布工作流：输入测试问题，测试完成后直接发布工作流。 2. 核心路径：通过工作流+DeepSeek R1 大模型，实现联网版的 R1 大模型。 3. 拥有扣子专业版账号：如果还是普通账号，请自行升级或注册专业号后使用。 4. 开通 DeepSeek R1 大模型：访问地址：https://console.volcengine.com/cozepro/overview?scenario=coze ，打开火山方舟，找到开通管理，找到 DeepSeek R1 模型，点击开通服务，添加在线推理模型，添加后在扣子开发平台才能使用。 5. 创建智能体：点击创建，先完成一个智能体的创建。 6. 多种可以使用的方法和途径： 使用 Coze 接入：2 月 14 日 8 点直播进行中，火山引擎解决方案专家带大家在 Coze 搭建满血版 R1 bot。飞书会议直播结束，回放看： 。 创建账号：如果还是普通账号，请自行升级或注册专业号后使用。创建智能体：点击创建，先完成一个智能体的创建。如果在最上面的教程里已经创建好自己的推理点了，那么直接在 Bot 编排里就可以直接看到和选择创建好的推理模型了。测试一下，可以用了直接发布。注意事项：如果发布到公共空间，其他人用的是你的 API，要注意 Token 消耗（也可以设置成仅自己使用）。如果想搭建联网及复杂的工作流，可以看完整搭建教程：
2025-03-20
我公司想部署一个deepseek-R1，用云服务器请问大概需要多少钱？
部署 DeepSeekR1 模型使用云服务器的价格因云计算厂商而异： 华为昇腾社区：部署 DeepSeekR1 模型用 BF16 权重进行推理至少需要 4 台 Atlas 800I A2（864G）服务器，用 W8A8 量化权重进行推理则至少需要 2 台 Atlas 800I A2。服务器调用 Docker 下载部署权重资源，非 API 调用模式。 阿里云（人工智能平台 PAI）：以 R1 为例，所需计算资源价格 316.25/小时。模型部署成在线服务，在人工智能平台 PAI 下的模型部署下的模型在线服务 EAS。 阿里云（阿里云百炼）：免费额度：10000000/10000000，通过 API 调用。 腾讯云（自建服务器）：多机分布式部署，节点数量：2 个，单节点配置：HCCPNV6 机型，可在线体验（需开通 T1 平台服务）。 腾讯云（调用 API）：API 调用 DeepSeek 系列模型限时免费。即日起至北京时间 2025 年 2 月 25 日 23:59:59，所有腾讯云用户均可享受 DeepSeekV3、DeepSeekR1 模型限时免费服务，单账号限制接口并发上限为 5。在此之后，模型价格将恢复至原价。 京东云：“deepseekr1:1.5b、“deepseekr1:7b”、“deepseekr1:32b”，1.89/小时起；服务器部署的方式。 gitee ai：R1 价格 0.1 元/次，基于沐曦曦云 GPU 及曦源一号国产替代算力集群，有在线体验。 需要注意的是，价格可能会有所变动，具体以各云计算厂商的最新公布为准。
2025-03-25
DeepSeek R1卡顿如何解决
以下是解决 DeepSeek R1 卡顿的方法： 1. 拥有扣子专业版账号：如果您还是普通账号，请自行升级或注册专业号后使用。 2. 开通 DeepSeek R1 大模型： 访问地址：https://console.volcengine.com/cozepro/overview?scenario=coze 打开火山方舟，找到开通管理，找到 DeepSeek R1 模型，点击开通服务。 添加在线推理模型，添加后在扣子开发平台才能使用。 3. 创建智能体：点击创建，先完成一个智能体的创建。 4. 创建工作流： 创建一个对话流，命名为 r1_with_net。 开始节点，直接使用默认的。 大模型分析关键词设置：模型选择豆包通用模型lite，输入直接使用开始节点的 USER_INPUT 作为大模型的输入，系统提示词为“你是关键词提炼专家”，用户提示词为“根据用户输入`{{input}}`提炼出用户问题的关键词用于相关内容的搜索”。 bingWebSearch搜索：插件选择 BingWebSearch，参数使用上一个节点大模型分析输出的关键词作为 query 的参数，结果中 data 下的 webPages 是网页搜索结果，将在下一个节点使用。 大模型R1 参考搜索结果回答：在输入区域开启“对话历史”，模型选择韦恩 AI 专用 DeepSeek，输入包括搜索结果和开始节点的 USER_INPUT，开启对话历史并设置 10 轮。 结束节点设置：输出变量选择大模型R1 参考搜索结果回答的输出，回答内容里直接输出:{{output}}。 测试并发布工作流：输入测试问题，测试完成后直接发布工作流。 此外，您还可以通过以下途径获取更多相关信息： 1. 2 月 14 日 8 点直播进行中：火山引擎解决方案专家带大家在 Coze 搭建满血版 R1 bot，飞书会议直播结束，回放看： 2. 学习文档： 3. 模板更新了：
2025-03-20
我想从Nanobrowser里植入DeepSeek的R1模型，来让它帮我做网页搜索之类的工作，我该怎么做，给出详细教程
以下是从 Nanobrowser 里植入 DeepSeek 的 R1 模型来进行网页搜索的详细教程： 1. 阿里云百炼平台相关： 模型广场：百炼平台的模型广场有各种模型，包括音频理解、视频理解等，通义的一些强模型也在其中。 无需部署：百炼平台无需部署，可直接使用 Deepseek R1 模型。 价格与免费额度：Deepseek R1 模型价格与各大平台差不多，有大量免费额度，如 100 万 token，不同版本的模型如 7B、14B、32B 等也送了 100 万 token，LLAVA 限时免费。 授权与实名认证：使用 Deepseek R1 模型需要解锁和授权，没有授权按钮的需要对阿里云进行实名认证，可通过支付宝扫码或在右上角头像处进行，共学群里有相关指引。 模型效果对比：在首页体验模型页面可对比不同模型的效果，如 V3 和 R1，R1 会先思考，速度较快。 多模态能力：多模态可以识别更多输入信息，如读文件、图片等，而 Deepseek R1 本身不是多模态模型。 连接 Chat Box：通过模型广场的 API 调用示例获取链接，截断后粘贴到 Chat Box 的设置中，添加自定义提供方，设置模型名称为 Deepseek R1，并获取 API key。 API key 重置：可删除旧的 API key 并重新创建，方便本地软件连接。 2. 工作流创建： 创建一个对话流，命名为 r1_with_net。 开始节点，直接使用默认的。 大模型分析关键词设置：模型选择豆包通用模型lite，输入直接使用开始节点的 USER_INPUT 作为大模型的输入，系统提示词为“你是关键词提炼专家”，用户提示词为“根据用户输入`{{input}}`提炼出用户问题的关键词用于相关内容的搜索”。 bingWebSearch搜索：插件选择 BingWebSearch，参数使用上一个节点大模型分析输出的关键词作为 query 的参数，结果中 data 下的 webPages 是网页搜索结果，将在下一个节点使用。 大模型R1 参考搜索结果回答：在输入区域开启“对话历史”，模型选择韦恩 AI 专用 DeepSeek（即火山方舟里配置的 DeepSeek R1 模型），输入包括搜索结果（选择搜索节点 data 下的 webPages）和开始节点的 USER_INPUT，开启对话历史，设置 10 轮，默认不开启对话历史，开启后默认是 3 轮，系统提示词不需要输入，用户提示词为空。 结束节点设置：输出变量选择大模型R1 参考搜索结果回答的输出，回答内容里直接输出:{{output}}。测试完成后，直接发布工作流。 3. 网页聊天相关： 安装插件：使用 Chrome 或 Microsoft Edge 浏览器，点击此链接，安装浏览器插件，添加到拓展程序：https://chromewebstore.google.com/detail/pageassist%E6%9C%AC%E5%9C%B0ai%E6%A8%A1%E5%9E%8B%E7%9A%84web/jfgfiigpkhlkbnfnbobbkinehhfdhndo 。 打开聊天页面：点击右上角的插件列表，找到 Page Assist 插件，点击打开。 配置“DeepSeekR1”模型的 API key：基础 URL 为 https://ark.cnbeijing.volces.com/api/v3 ，填好之后，点击保存，关掉提醒弹窗。 添加“DeepSeekR1”模型。 打开联网功能，支持联网搜索使用 R1。
2025-03-20
以DeepSeek R1为代表的推理模型，与此前模型（如 ChatGPT-4、Claude 3.5 sonnet、豆包、通义等）的差异点主要在于
以 DeepSeek R1 为代表的推理模型与此前模型（如 ChatGPT4、Claude 3.5 sonnet、豆包、通义等）的差异点主要在于： 1. 技术路线：DeepSeek R1 与 OpenAI 现在最先进的模型 o1、o3 一样，属于基于强化学习 RL 的推理模型。 2. 思考方式：在回答用户问题前，R1 会先进行“自问自答”式的推理思考，模拟人类的深度思考，从用户初始问题出发，唤醒所需的推理逻辑与知识，进行多步推导，提升最终回答的质量。 3. 训练方式：在其他模型还在接受“填鸭式教育”时，DeepSeek R1 已率先进入“自学成才”的新阶段。 4. 模型制作：R1 是原生通过强化学习训练出的模型，而蒸馏模型是基于数据微调出来的，基础模型能力强，蒸馏微调模型能力也会强。此外，DeepSeek R1 还能反过来蒸馏数据微调其他模型，形成互相帮助的局面。 5. 与 Claude 3.7 Sonnet 相比，Claude 3.7 Sonnet 在任务指令跟随、通用推理、多模态能力和自主编程方面表现出色，扩展思考模式在数学和科学领域带来显著提升，在某些方面与 DeepSeek R1 各有优劣。
2025-03-19
我想在飞书云中用DeepSeek-R1模型提取链接中的信息，请问如何写指令呢?我刚刚进行了尝试，发现提取出的信息和我点开链接看到的信息不一致，这个问题又该如何解决呢？
在飞书云中使用 DeepSeekR1 模型提取链接中的信息并解决提取信息不一致的问题，您可以参考以下内容： 对于指令编写： 虽然 R1 推理能力较强，但您想表达的不一定完全与模型吻合，因此建议多加清晰指令。 模糊指令优化方面，比如对于宽泛需求可添加维度约束，如原句“写小说”可修正为“创作以 AI 觉醒为背景的悬疑短篇，采用多视角叙事结构”；对于主观表述可量化标准，如原句“写得专业些”可修正为“符合 IEEE 论文格式，包含 5 项以上行业数据引用”。 迭代优化法包括首轮生成获取基础内容、特征强化（如加强第三段的技术细节描述）、风格调整（如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）。 对于提取信息不一致的问题： 信息幻觉：追加请标注所有不确定陈述，并提供验证方法。 格式偏离：使用严格遵循以下模板：第一行...第二行... 深度不足：触发请继续扩展第三章节内容，添加案例佐证。 另外，关于获取字节火山 DeepSeek 系列 API 完整教程及使用方法： 1. 注册并登录火山引擎，点击立即体验进入控制台。 2. 创建一个接入点，点击在线推理创建推理接入点。 3. 为接入点命名为 DeepSeekR1。 4. 若有提示“该模型未开通，开通后可创建推理接入点”，点击“立即开通”，勾选全部模型和协议一路开通（免费）。 5. 确认无误后，点击“确认接入”按钮。 6. 自动返回创建页面，复制多出的接入点名为“DeepSeekR1”的推理点 ID 并保存。 7. 点击【API 调用】按钮，进入后点击【选择 API Key 并复制】。 8. 若已有 API key 直接查看并复制，没有则点击【创建 API key】。 9. 复制并保存好 API key。 在实现新闻播报自动化工作流方面： 第一步是内容获取，输入新闻链接，系统自动提取核心内容。开始节点的入参包括新闻链接和视频合成插件 api_key。添加网页图片链接提取插件，获取网页里的图片。接着利用调整图片的节点，将 url 属性的图片内容转化为 image 属性的图片。然后使用链接读取节点，将文字内容提取出来。在提取链接后面接上一个大模型节点，用 DeepSeekR1 模型生成有吸引力的口播内容。若想加上自己的特征，可在提示词里写“开头加上‘这里是伊登 AI’之类的个性化台词防伪”。
2025-03-18
Deepseek-R1的系统提示词
以下是关于 DeepSeekR1 的系统提示词的相关内容： 核心原理认知： AI 特性定位：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，对位置权重（开头/结尾）、符号强调敏感。 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。 进阶控制技巧： 思维链引导：分步标记法，苏格拉底式追问。 知识库调用：领域限定指令，文献引用模式。 多模态输出。 此外，还有关于 DeepSeekR1 的其他相关报道，如宝玉日报 1 月 26 日中对其的介绍，以及利用 DeepSeekR1 一分钟生成小红书爆款单词视频的相关内容，包括生成单词的步骤、角色、技能和限制等。
2025-03-18
能画技术路线图的prompt
以下是关于能画技术路线图的 prompt 相关内容： Midjourney Bot 的 Prompt 类型： 基本 Prompts：可以只是一个单词、短语或表情符号。 高级 Prompts：包括一个或多个图片 URL、多个文本短语以及一个或多个参数。其中，图片 URL 始终位于 prompt 的最前面，以影响完成结果的风格和内容。提示文字是对希望生成的图像的文本描述，精心编写的提示有助于生成惊艳的图像。参数可以改变生成图片的方式，需放在提示语的末尾。 ComfyUI Flux 与 runway 制作绘画视频： 生成图片：提示词告诉 flux 生成一张技术草图，如 CAD。 绘制的视频：在 runway 里面，使用提示词从空白页面开始逐行创建，并把生成的图片作为尾帧。 草图上色：使用 flux 的 controlNet，depth 固定，目前 Union 版本不建议权重调太高，结束时间也需注意。 Prompt engineering（提示工程）： 开发测试用例：定义任务和成功标准后，创建多样化的测试用例，包括典型示例和边界情况，以确保提示具有鲁棒性。 设计初步提示：制定初步提示，概述任务定义、良好响应的特征及必要上下文，添加规范输入和输出的示例供参考。 根据测试用例测试提示：使用初步提示将测试用例输入，评估模型响应与预期输出和成功标准的一致性，使用一致的评分标准进行系统性的性能评估。
2025-04-19
整理会议纪要的prompt
以下是一些关于整理会议纪要的 prompt： 【?会议精要】整理生成高质量会议纪要，保证内容完整、准确且精炼。 会议记录员：将会议浓缩成简明摘要，包括讨论主题、重点内容、行动事项。 CEO 秘书会议纪要：专注于整理和生成高质量的会议纪要，确保会议目标和行动计划清晰明确。需严格遵守信息准确性，不对用户提供的信息做扩写，仅做信息整理，将一些明显的病句做微调。
2025-04-15
作为一个想要使用AI工具提升工作效率的AI小白，我已经学习了怎么编写prompt，接下来我应该学习什么
如果您已经学习了如何编写 prompt ，接下来可以学习以下内容： 1. 理解 Token 限制：形成“当前消耗了多少 Token”的自然体感，把握有效记忆长度，避免在超过限制时得到失忆的回答。同时，编写 Prompt 时要珍惜 Token ，秉承奥卡姆剃刀原理，精简表达，尤其是在连续多轮对话中。 熟练使用中英文切换，若 Prompt 太长可用英文设定并要求中文输出，节省 Token 用于更多对话。 了解自带方法论的英文短语或句子，如“Chain of thought”。 2. 学习精准控制生成式人工智能：重点学习提示词技术，编写更清晰、精确的指令，引导 AI 工具产生所需结果。 探索构建智能体（AI Agents），将工作单元切割开，赋予其特定角色和任务，协同工作提高效率。 在实际应用中遵循准则，如彻底变“懒人”、能动嘴不动手、能让 AI 做的就不自己动手、构建自己的智能体、根据结果反馈调整智能体、定期审视工作流程看哪些部分可用更多 AI 。 3. 若想进一步提升： 学习搭建专业知识库、构建系统知识体系，用于驱动工作和个人爱好创作。 注重个人能力提升，尤其是学习能力和创造能力。 您还可以结合自身生活或工作场景，想一个能简单自动化的场景，如自动给班级孩子起昵称、排版运营文案、安排减脂餐、列学习计划、设计调研问卷等。选一个好上手的提示词框架开启第一次有效编写，比如从基础的“情境:”开始。
2025-04-15
对于用cursor来开发，有没有好好用prompt来使cursor变得更加好用
以下是关于如何用 prompt 使 Cursor 变得更好用的相关内容： 在 prompt 方面，Devin 有一个特别有帮助的文档（https://docs.devin.ai/learnaboutdevin/prompting），它会教您什么样的 prompt 在与 Devin 沟通时最有效，比如明确定义成功的标准，如跑通某个测试或访问某个链接能对得上等。将同样的原则应用到 Cursor 中，会发现 Cursor 变得聪明很多，能自主验证任务完成情况并进行迭代。 Cursor 在生成单测方面表现出色。相对 GPT 等工具，Cursor 解决了上下文缺失和难以实现增量更新的问题。它可以向量化整个代码仓库，在生成单测代码时能同时提供目标模块及对应的上下游模块代码，生成结果更精确。例如，使用适当的 Prompt 能返回基于 Vitest 的结果，调整成本较小。 Cursor 支持使用.cursorrules 文件设定项目的系统提示词，针对不同语言可设定不同的 Prompt。@AIChain 花生做了一个 Cursor 插件解决提示语管理问题，可选择不同的.cursorrules 文件，还可从 https://cursor.directory/ 和 https://cursorlist.com/ 寻找提示词。此外，还有一个提示语小技巧，给已有的提示语追加上特定规则，可使模型在搜索资源和思考时默认使用英语，回复转换成中文，或更灵活地根据提问语言进行回复。
2025-04-14
有什么 prompt engineering 的好材料
以下是一些关于 prompt engineering 的好材料： 文本类 Prompt 网站： Learning Prompt：授人以渔，非常详尽的 Prompt 学习资源，包括 ChatGPT 和 MidJourney，网址： FlowGPT：国外做的最大的 prompt 站，内容超全面，更新快，网址： 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，网址： ClickPrompt：轻松查看、分享和一键运行模型，创建 Prompt 并与其他人分享，网址： Prompt Extend：让 AI 帮你自动拓展 Prompt，网址： PromptPerfect：帮你自动优化提示词，你可以看到优化前后的对比，网址： PromptKnit：The best playground for prompt designers，网址： 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，网址： Prompt Engineering Guide：GitHub 上点赞量非常高的提示工程指南，网址： Claude 3.7 核心提示词相关： 您可以在中找到他们往期开源的更多系统提示词，涵盖了从 Claude 3 Haiku 到现在所有的模型。 一泽 Eze 整理的相关学习资料： Claude 3.5 sonnet 内置提示词详细拆解与解说：https://mp.weixin.qq.com/s/0R4zgH3Gc5TAfAPY1oJU4A Anthropic 的三位顶级提示工程专家聊《如何当好的提示词工程师》：https://mp.weixin.qq.com/s/VP_auG0a3CzULlf_Eiz1sw 往期 Claude AI 核心系统提示词：https://docs.anthropic.com/en/releasenotes/systemprompts Claude 官方用户手册 提示工程指南：https://docs.anthropic.com/en/docs/buildwithclaude/promptengineering/overview Claude 官方提示库：https://docs.anthropic.com/en/promptlibrary/library 基本概念： 简单的提示词可以包含指令、问题等信息，也可以包含上下文、输入或示例等详细信息，以更好地指导模型获得更好的结果。 当使用 OpenAI 的聊天模型时，可以使用 system、user 和 assistant 三个不同的角色来构建 prompt，system 有助于设定 assistant 的整体行为。 提示工程就是探讨如何设计出最佳提示词，用于指导语言模型帮助我们高效完成某项任务。
2025-04-12
生成可视化网页的 prompt
以下是关于生成可视化网页的 prompt 相关内容： 1. 利用 AI 将 PDF 一键变成可视化网页： 整体思路来自归藏。 目前只有 Claude 3.7 Sonnet 效果最好，可将 prompt 发给能使用它的产品，如 Claude 自己的官网、trea 海外版、cursor 等。 Prompt 基本复制可用，但需将作者信息和媒体资源部分改成自己的内容。媒体资源若为网上现成图片，可复制图像链接；若为自己的图片，可使用图床服务生成公链，以 Markdown 格式贴到媒体资源处。 2. 为生成更漂亮的可视化网页编写的工具： 解决了模型生成结果过于随机的问题。 可在网页上自定义基础样式或随机生成，直到满意。 工具网址：https://60mcp23013.yourware.so/ 3. 3 月 25 日 AI 资讯汇总中的相关用例： 动态图表制作：输入“请给我输出红楼梦的人物关系，并与 html 的形式输出可视化图表，可以参考我给你的图表形式”，可添加参考的个性化图表示例，以 html 附件形式上传。 提供文案输出可视化网页：输入“来自归藏大大 我们输入我们的 AI 周刊内容”。 小红书卡片：输入“来自向阳乔木大大的提示词”。
2025-04-10
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