以下是关于图片提示词生成的相关内容： 在“城市狂想”直接上手操作的教程中，为大家提供了猫叔写的一段提示词的 prompt，例如： 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 16:9 v 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 3:2 v 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 2:3 v 6.1 同时生成了 1 组共 12 段提示词供大家直接使用。需要注意的是，这些提示词在悠船和 MJ 中可直接使用，在其他平台工具中使用时请复制后删除包含“”以后的部分。然后进入对应的 AI 绘画工具界面，如悠船页面，点击开始想象按钮粘贴提示词，回车等待几十秒即可生成 4 张图片，可对喜欢的图片进行变化、高清、重塑、扩图等操作。 藏师傅教您用 AI 三步制作任意公司的周边图片，整个流程分为三个部分：获取 Logo 图片的描述；根据 Logo 图片的描述和生成意图生成图片提示词；将图片和提示词输入 Comfyui 工作生成。例如，为了帮助一位视障艺术家，需要详细描述图像内容，控制在 50 字左右。然后将第一步生成的提示词填入{图像描述}位置，将想生成的周边填入{周边描述}部分，参考相关内容和风格特点创作提示词。

以下是关于提示词学习的相关内容： 提示词的知识体系： 可以分为五个维度，从高到低依次是思维框架、方法论、语句、工具和场景。但对于初学者，舒适的学习顺序应是反过来的。 场景：直接切入提示词的场景去学，对比在不同场景下使用提示词的效果。 工具：使用现成的提示词工具，包括 Meta Prompt、Al 角色定制等。 有效语句：学习大量经典论文中提出的提示词语句。 方法论：将有效语句及其背后的原理整合成稳定可控的方法。 学习 Stable Diffusion 提示词的步骤： 学习基本概念，包括了解其工作原理、模型架构，理解提示词如何影响生成结果，掌握提示词的组成部分。 研究官方文档和教程，包括通读官方文档，研究开发团队和专家的分享。 学习常见术语和范例，熟悉相关领域的专业术语和概念，研究优秀的图像标题和描述。 掌握关键技巧，如组合词条精确描述效果、控制生成权重的符号使用、处理抽象概念等。 进行实践和反馈，尝试生成不同风格和主题的图像，对比结果并总结经验。 创建提示词库，根据主题、风格等维度建立，记录成功案例。 持续跟进前沿，关注最新更新和社区分享。 学习提示词运用的建议： 理解提示词的作用，其为模型提供上下文和指示，影响输出质量。 学习构建技巧，包括明确任务目标、提供背景信息和示例、使用清晰指令、明确特殊要求。 参考优秀案例，在领域社区、Github 等资源中寻找。 实践、迭代、优化，多与语言模型互动并根据输出改进。 活用提示工程工具，如 Anthropic 的 Constitutional AI。 跟上前沿研究。

绘制 3D 图片主要有以下两种方式： 1. 文生 3D 模型： 在「Create」界面底部的输入框中输入提示词（不支持中文）。不会写提示词的伙伴，可点击输入框左侧的</>按钮随机生成并自动填入。 填写好提示词后，点击右侧的「Create」生成 3D 模型，每次会生成 4 个基础模型。若不满意，可点击最下方白色的「Retry」按钮重新生成 4 个基础模型。 若有满意的模型，点击单个模型下方黄色的「Refine」精修此模型。在「My Models」中可查看精修进度，一般 5 分钟左右完成。 2. 图生 3D 模型： 点击输入框右侧的图标，上传图片来生成 3D 模型。 图生 3D 一次只会生成一个基础模型，同样支持「Retry」重生成和「Refine」精修。 以下是一些图片生成 3D 建模工具： 1. Tripo AI：VAST 发布的在线 3D 建模平台，能利用文本或图像在几秒钟内生成高质量且可立即使用的 3D 模型，基于数十亿参数级别的 3D 大模型，实现快速的 2D 到 3D 转换，并提供 AI 驱动的精准度和细节。 2. Meshy：功能全面，不仅支持文本生成 3D，还支持图片生成 3D 以及 AI 材质生成。用户可通过上传图片并描述需要的材质和风格生成高质量 3D 模型。 3. CSM AI：支持从视频和图像创建 3D 模型，Realtime Sketch to 3D 功能支持通过手绘草图实时设计 3D 形象，再转换为 3D 模型。 4. Sudo AI：支持通过文本和图像生成 3D 模型，特别适用于游戏领域的模型生成。用户可上传图片或输入文本提示词来生成 3D 模型。 5. VoxCraft：由生数科技推出的免费 3D 模型生成工具，能将图像或文本快速转换成 3D 模型，并提供图像到 3D、文本到 3D 和文本到纹理等多种功能。 这些工具通常具有用户友好的界面，允许用户通过简单操作生成 3D 模型，无需专业的 3D 建模技能，可广泛应用于游戏开发、动画制作、3D 打印、视觉艺术等领域。但请注意，内容由 AI 大模型生成，请仔细甄别。

以下是使用 SD 给线稿上色的方法： 1. 准备关键词：正关键词主要前面添加了增加照片质感常用的+mj 生成线稿的关键词调整（去掉 mj 里线稿的关键词，一开始嘴巴效果不好，添加了张开嘴巴等关键词，颜色都是可以单独调整控制）+风格参数。负关键词看自己的效果添加，添加一切您不想要的东西。例如正关键词：,CG,unity,official art,amazing,finely detail,an extremely delicate and beautiful,extremely detailed,3d,rendering,c4d,blender,octane render,Chinese festive color scheme,open mouth,1 tooth,The cat has a pair of white gloves,a cute cat cartoon IP character,black line sketch,wearing a hat,wearing a collar around the neck,carrying a huge red bag,matching rope and straps at his wrists,Chinese element style,poular toys,blind box toys,Disney style。负关键词：back and white,green,blue,purple。 2. 选择真实系大模型，如 revAnimated v1.2.2 版本。 3. 注意尺寸：尺寸最好和您的草稿图保持一致，如果尺寸太大爆显存可以保持和草图一样的比例缩小尺寸。 4. 最重要的 ControlNet 设置： 上传自己的草图到 ControlNet，点击启用。记得点?的图标让预处理器生效。 点击“反转输出颜色”。 在模型里面选择“canny”的模型。 接着去设置前面的内容： 选择合适的大模型，如想要生成二次元的图，就要选择相应的模型。 输入关键词，先写照片质量的关键词（比如：最高质量，大师杰作等），接着指定上什么颜色。 5. ControlNet 的预处理器分类理解： 线条约束类：通过轮廓线来规定绘图的范围。 canny 边缘检测：适用于线条比较精细的图片。 scribble 涂鸦：适合粗犷的画风。 softedge 软边缘检测：对边缘的细节保留得更多，特别是有头发这类细节的时候。 lineart 线稿提取：可能是 ControlNet 目前最强的线稿上色功能。 mlsd 直线线条检测：一般用在建筑或者室内设计上。 您可以根据具体需求和线稿特点选择合适的方法和参数进行上色。

以下是关于 AI 绘画给线稿上色的方法： 1. 使用 Stable Diffusion 上色： 点开“ControlNet”的状态栏。 在空白处上传自己的线稿图。 点击“启用”。 点击“反转输出颜色”。 在模型里选择“canny”的模型。 选择合适的大模型，如生成二次元的图就选择相应模型。 输入关键词，先写照片质量的关键词（如最高质量、大师杰作等），接着指定颜色（如 1 可爱女孩，五官精致，精致眼睛和嘴巴，银色长发，白皙的皮肤，水汪汪的大眼睛），还可加上简单背景。想要色彩更细节，可输入更多关键词控制照片，负面关键词复制前面的即可。 2. Midjourney + Stable Diffusion 组合上色： 用 Midjourney 生成线稿，PS 稍微修正错误的地方。 用 ControlNet 控制，Stable Diffusion 上色。 Midjourney 生成线稿的关键词如：Black and white line drawing illustration of a cute cat cartoon IP character,black line sketch,wearing a fortune hat,wearing a collar around the neck,Carrying a huge bag containing scrolls and ingots,matching rope and straps at his wrists,Chinese element style,popular toys,blind box toys,Disney style,white background niji 5 style expressive 3. 进阶玩法： 用 MJ 的 Retexture 功能，写提示词或垫图功能给着色画上色。 用即梦参考功能，写提示词或垫图功能给着色画上色。 此外，着色画是未上色原稿，提供基础框架让创作者添加颜色，其艺术效果体现在色彩丰富性、情感表达、细节和纹理、创意发挥等方面。在 AI 绘画中，关键词结构思路包括基础描述、风格指定、色彩要求、细节强调等。

目前没有特定的 AI 工具被明确认定为在写党政文件方面表现最为出色。党政文件的撰写需要严格遵循相关的政策、法规和规范，其内容具有高度的政治性、权威性和严肃性。AI 工具可以提供一定的辅助和参考，但不能完全替代人工的思考、判断和审核。

以下是一些提高提示词推理效率的方法： 1. 运用抽象 prompt：抽象可以理解为概括，从具体事物中提取共同特征，压缩信息，减少上下文，提取话题核心点，避免输入大量无效信息，尤其适用于大段信息需要嵌入和检索时。 2. 采用演绎 prompt：演绎是从已知情况推导出新情况的思维方式，在提问中效果显著，要求大模型具备文章理解和问题处理能力，能推动长对话的多轮交互。 3. 利用反应 prompt：过长的思维链会导致回复缓慢，反应 prompt 能快速和直观地回应输入，适用于需要快速反馈、测评或咨询的情况，迅速响应在表达中发挥关键决策作用。 此外，提示词工程是优化大型语言模型性能的重要任务，目前推理任务对于大语言模型具有挑战性，需要更高级的提示词工程技术。例如，在涉及数学能力的推理任务中已有一些改进，通过示例给模型说明能获得更准确结果，后续章节还会介绍更多常见应用示例及更高级的提示工程概念和技术。 另外，有研究表明提示词工程需要复杂推理来检查模型错误、明确任务等，如“PROMPT ENGINEERING A PROMPT ENGINEER”的研究，介绍并分析了关键组成部分，最终方法在多个数据集和任务中表现出色，展示了其多功能性和出色的编辑、推理能力。 将这些 prompt 融入工作流中，能更高效地训练智能体，改进大语言模型，探索新应用领域，实现低成本、高效能和模型效益最大化。

以下为您介绍免费做海报的 AI 相关内容： 使用工具：无界 AI 网址：https://www.wujieai.cc/ 做图逻辑类似于 SD，优势在于国内网络即可稳定使用，有免费出图点数，支持中文关键词输入，无需额外下载风格模型，可直接取用。 使用模型：皮克斯卡通 应用场景为朋友圈 po 图，画幅比例选择 1:1。 皮克斯卡通模型位置：二次元模型》模型主题》皮克斯卡通 关键词类别： 场景：向日葵花田、面包店等 氛围：温馨、温暖等 人物：父亲和女儿、父亲和儿子 造型：发型、发色、服饰、配饰（会同时影响到父亲和孩子的形象） 情绪：笑得很开心、大笑、对视等 道具：童话书等 构图：半身、中景等 画面：色彩明艳 大致流程： 需求场景：当您想在社交平台发布内容时，为避免网上图片质量差、易撞图等问题，可自己制作。 大致流程： 1. 主题与文案：确定海报主题后，可借助 ChatGPT 等文本类 AI 工具协助完成文案。 2. 风格与布局：选择想要完成的风格意向，背景不一定是空白的，可根据文案和风格灵活调整画面布局。 3. 生成与筛选：使用无界 AI，输入关键词，生成并挑选一张满意的海报底图。 4. 配文与排版：将上述素材进行合理排版，得到成品。排版同样可以参考 AIGC 海报成果。 此外，在 11 月 9 日至 10 日的文三路数字生活街区举办的“AI 切磋大会”中，有类似的 AI 应用展示，如根据 MBTI 和星座生成专属鸡尾酒配方并自动生成海报的 AI 调酒等。

以下是一些好用的类似 ChatGPT 的 AI 平台： 1. Google Bard：由谷歌推出，是 ChatGPT 的竞争者之一。 2. CharacterAI：规模约为 ChatGPT 的 21%，在移动领域表现强大，留存率较高。 3. Dora AI（Alpha）：可以通过一次 prompt 借助 AI 3D 动画生成强大网站。 4. Chat.DID：是首个允许人们以人类方式与 AI 进行视频聊天的 APP。 5. Pika：是一个能将创意转化为动态视频的概念视频平台。 此外，在生成式 AI 领域，ChatGPT 遥遥领先，占整个前 50 名列表每月流量的 60%，估计每月访问量为 16 亿次，每月用户数为 2 亿。普通 LLM 聊天机器人占前 50 名榜单消费者总流量的 68%，除 ChatGPT 外，该类别还包括 Google 的 Bard 和 Quora 的 Poe。同时，人工智能伴侣（如 CharacterAI）和内容生成工具（如 Midjourney 和 ElevenLabs）等类别也在推动大量使用，图像生成在内容生成类别中占比较高。模型中心的 Civitai（用于图像）和 Hugging Face 虽然网站数量少，但带来了显著流量。

以下是关于如何用 Coze 智能体调试提示词的相关内容： 大模型节点配置入门要点： 1. 输入与输出的变量名称可自定义，按习惯设定以便识别字段含义。 2. 输入方面，由于取得的是开始节点中用户输入的{{BOT_USER_INPUT}}，可直接选择引用。 3. 提示词区域中，因 LLM 需要根据输入信息处理，所以需两个双花括号写明输入项参数名，如{{input}}。 4. 输出方面，有几项子内容需生成就设置几项。 为让大模型理解最终输出形式要求，需在用户提示词最后添加输出格式段落，描述每个变量名称、输出内容、输出格式。 务必注意变量名称、对应的输出内容、输出格式要前后完全一致，否则会输出失败。 搭建 AI 智能体的配置过程： 1. 创建 Bot。 2. 填写 Bot 介绍。 3. 切换模型为“通义千问”（测试下来，通义对提示词理解和执行效果最好）。 4. 将配置好的工作流添加到 Bot 中。 5. 新增变量{{app_token}}。 6. 添加外层 bot 提示词（可按需求和实际效果优化调整）。完成上述步骤后，可在「预览与调试」窗口与 AI 稍后读智能体对话并使用全部功能。