AI可以通过扫描我从而精准的判断出我骨头的位置并基于丰富的医疗学识制作出医疗思路，从而使我避免人工的失误且人类医生的刻意为难

抱歉，您提供的内容中没有关于在本地环境下搭建医疗数据分析的 BI 智能体的相关有效信息。一般来说，要在本地环境搭建这样的智能体，您可以考虑以下步骤： 1. 明确需求和目标：确定您希望通过智能体实现的具体医疗数据分析功能和目标。 2. 选择合适的技术和工具：例如，选择适合数据分析的编程语言（如 Python）、数据库管理系统（如 MySQL、SQL Server 等）、数据分析库（如 Pandas、NumPy 等）。 3. 数据收集和预处理：获取相关的医疗数据，并进行数据清洗、转换和归一化等预处理操作，以确保数据的质量和可用性。 4. 模型选择和训练：根据需求选择合适的机器学习或深度学习模型，如分类模型、回归模型等，并使用预处理后的数据进行训练。 5. 智能体的开发和集成：使用所选的技术和工具，开发智能体的逻辑和功能，并将其与数据处理和模型预测部分进行集成。 6. 测试和优化：对搭建好的智能体进行测试，根据测试结果对其进行优化和改进。 7. 部署和维护：将智能体部署到本地环境中，并定期进行维护和更新，以适应新的数据和需求变化。

AI 在医疗门诊中有以下应用： 1. 医学影像分析：用于分析 X 射线、CT 扫描和 MRI 等医学图像，辅助诊断疾病。 2. 药物研发：加速药物研发进程，比如识别潜在的药物候选物和设计新的治疗方法。 3. 个性化医疗：通过分析患者数据，为每位患者提供个性化的治疗方案。 4. 机器人辅助手术：控制手术机器人，提升手术的精度和安全性。 需要注意的是，湖南省医保局明确禁止使用人工智能生成医疗处方。

AI 在医疗领域有广泛的应用，包括以下方面： 1. 医学影像分析：AI 可用于分析 X 射线、CT 扫描和 MRI 等医学图像，辅助诊断疾病。 2. 药物研发：加速药物研发过程，如识别潜在药物候选物和设计新治疗方法。 3. 个性化医疗：分析患者数据，为每个患者提供个性化治疗方案。 4. 机器人辅助手术：控制手术机器人，提高手术精度和安全性。 在医疗健康生物制药的研究方面，AI 也发挥着重要作用，取得了以下最新进展： 1. AI 提前三年诊断胰腺癌。 2. 两名高中生与医疗技术公司合作，发现与胶质母细胞瘤相关的新靶基因。 3. AI 帮助抗衰老，筛查出高效的药物候选物。 4. 使用 AI 寻找阿尔兹海默症的治疗方法。 5. AI 帮助早期诊断帕金森。 在蛋白质结构预测和蛋白质合成方面，过去两周有大量突破： 1. AlphaFold 是一种表现出色的 AI 系统，为科学家和药物开发提供巨大帮助。 2. Meta 的蛋白质结构预测 AI 模型 ESMFold 已进行 7 亿次预测。 3. 多伦多大学研究人员开发新的 AI 系统，创造出自然界中不存在的蛋白质。 4. 华盛顿大学的 David Baker 教授团队开发基于 DALLE 的人工智能系统 RF Diffusion，用于生成合适的蛋白质结构。 5. 洛桑联邦理工学院的科学家们开发基于神经网络的新工具 PeSTo，可预测蛋白质相互作用。 6. 萨里大学开发人工智能系统，用于识别个体细胞中的蛋白质模式。 7. 肯特大学的研究团队使用名为 talin 的蛋白质制成凝胶，目标是将其制成防弹材料。 相关文献参考： 1. https://www.sciencedaily.com/releases/2023/05/230504121014.htm 2. https://www.wevolver.com/article/pestoanewaitoolforpredictingproteininteractions 3. https://www.sciencedirect.com/science/article/pii/S0958166923000514

以下是关于 DeepSeek 在临床医疗方面的使用手册： 使用案例： 借助 AI 分析好的文章： 找出最喜欢的文章，投喂给 deepseek R1（适合大多数有推理模型的 AI）。 第一次询问：请从写作角度分析这篇文章。 第二次询问：请再从读者角度分析这篇文章。 第三次询问：这篇文章还存在什么缺点和不足，有什么改善和提升的空间。 对作者进行侧写，分析成长背景、个人经历和知识结构对文章的影响。 让 AI 对自己写的文章点评：“现在我希望你是一名资深中文写作教师/小学语文老师/中学语文老师/公文写作培训师，拥有 30 年教育经验，是一名传授写作技巧的专家。请先阅读我提供给你的文章，然后对文章进行分析，然后教我如何提升写作水平。请给出详细的优缺点分析，指出问题所在，并且给出具体的指导和建议。为了方便我能理解，请尽量多举例子而非理论陈述。” 根据文章内容对作者心理侧写：“我希望你扮演一个从业 20 多年，临床诊治过两千多例心理分析案例的人性洞察和意识分析方面的专家，精通心理学、人类学、文史、文化比较。先阅读后附文章全文，然后对作者进行人格侧写。要尖锐深刻，不要吹捧包装，不要提出一些只能充当心理安慰的肤浅的见解。包括作者的基本画像、核心性格特质、认知与价值观、潜在心理动机、行为模式推测、矛盾与盲点、文化符号映射。” 提升 DeepSeek 能力的方法： 用 Coze 做效果对比测试。 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。 认真阅读开场白之后，正式开始对话。 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（有难度）和 Markdown（运行不太稳定）。 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。

目前在医疗领域，有以下一些出色的 AI 应用： 1. 蛋白质结构预测和合成方面： AlphaFold 是由 DeepMind 开发的 AI 系统，在蛋白质结构预测方面准确度超过其他系统，为科学家和药物开发提供巨大帮助。 Meta 的蛋白质结构预测 AI 模型 ESMFold 截至目前已经进行了 7 亿次预测。 多伦多大学研究人员开发了利用类似 Stable Diffusion、Midjourney 的生成扩散技术创造出自然界中不存在的蛋白质的新 AI 系统。 华盛顿大学的 David Baker 教授的团队开发了基于 DALLE 的人工智能系统 RF Diffusion，用于根据科学家的需求生成合适的蛋白质结构。 洛桑联邦理工学院的科学家们开发了基于神经网络的新工具 PeSTo，可以预测蛋白质如何与其他物质相互作用，速度快且通用性强。 在 Surrey 大学开发了一种人工智能系统，用于识别个体细胞中的蛋白质模式，这一进展可用于理解肿瘤的差异并开发药物。 肯特大学的研究团队使用名为 talin 的蛋白质制成凝胶，该凝胶具有吸收冲击的能力，目标是将其制成防弹材料。 2. 疾病诊断与预测、药物研发以及个性化医疗方面： 麻省理工学院利用 AI 发现了新型广谱抗生素 Halicin，它能有效杀灭对现有抗生素产生耐药性的细菌，且不会使细菌产生新的耐药性。研究者通过训练集让 AI 学习分子特点，总结规律，从大量分子中识别出符合要求的分子，之后实验证明其有效性，很快将用于临床。 为了在医疗保健中产生真正的改变，AI 应像人类一样学习，投资创建模型生态系统，例如“专家”AI，通过学校教育和经验获得有助于在复杂情况下确定最佳答案的直觉。不应仅仅依靠大量数据和生成模型解决所有问题，而应通过堆叠模型进行训练，如先训练生物学、化学模型，再添加特定于医疗保健或药物设计的数据点。

在医疗场景中，AI 有以下应用： 1. 医学影像分析：可用于分析 X 射线、CT 扫描和 MRI 等医学图像，辅助诊断疾病。 2. 药物研发：能够加速药物研发过程，比如识别潜在的药物候选物和设计新的治疗方法。 3. 个性化医疗：通过分析患者数据，为每个患者提供个性化的治疗方案。 4. 机器人辅助手术：用于控制手术机器人，提高手术的精度和安全性。 5. 疾病的诊断与预测：例如利用大模型进行疾病的早期诊断和病情发展预测。 6. 新药物发现：如麻省理工学院利用 AI 发现新型广谱抗生素 Halicin。 7. 中医应用：将人工智能与中医结合，辅助看诊，提高诊疗效率，未来有望实现 24 小时独立问诊开药。 8. 医学问答：像 DoctorGPT 这样的模型，能够准确回答各种医学问题。

以下 AI 工具可以实现提取多个指定网页的更新内容： 1. Coze：支持自动采集和手动采集两种方式。自动采集包括从单个页面或批量从指定网站中导入内容，可选择是否自动更新指定页面的内容及更新频率。批量添加网页内容时，输入要批量添加的网页内容的根地址或 sitemap 地址然后单击导入。手动采集需要先安装浏览器扩展程序，标注要采集的内容，内容上传成功率高。 2. AI Share Card：能够一键解析各类网页内容，生成推荐文案，把分享链接转换为精美的二维码分享卡。通过用户浏览器，以浏览器插件形式本地提取网页内容。

以下是关于文字生成视频（文生视频）的相关信息： 一些提供文生视频功能的产品： Pika：擅长动画制作，支持视频编辑。 SVD：Stable Diffusion 的插件，可在图片基础上生成视频。 Runway：老牌工具，提供实时涂抹修改视频功能，但收费。 Kaiber：视频转视频 AI，能将原视频转换成各种风格。 Sora：由 OpenAI 开发，可生成长达 1 分钟以上的视频。 更多相关网站可查看：https://www.waytoagi.com/category/38 。 制作 5 秒单镜头文生视频的实操步骤（以梦 AI 为例）： 进入平台：打开梦 AI 网站并登录，新用户有积分可免费体验。 输入提示词：涵盖景别、主体、环境、光线、动作、运镜等描述。 选择参数并点击生成：确认提示词无误后，选择模型、画面比例，点击「生成」按钮。 预览与下载：生成完毕后预览视频，满意则下载保存，不理想可调整提示词再试。 视频模型 Sora：OpenAI 发布的首款文生视频模型，能根据文字指令创造逼真且充满想象力的场景，可生成长达 1 分钟的一镜到底超长视频，视频中的人物和镜头具有惊人的一致性和稳定性。

AI 在设备风控场景的落地可以从以下几个方面考虑： 法律法规方面：《促进创新的人工智能监管方法》指出，AI 的发展带来了一系列新的安全风险，如对个人、组织和关键基础设施的风险。在设备风控中，需要关注法律框架是否能充分应对 AI 带来的风险，如数据隐私、公平性等问题。 趋势研究方面：在制造业中，AI Agent 可用于生产决策、设备维护、供应链协调等。例如，在工业设备监控与预防性维护中，Agent 能通过监测传感器数据识别异常模式，提前通知检修，减少停机损失和维修成本。在生产计划、供应链管理、质量控制、协作机器人、仓储物流、产品设计、建筑工程和能源管理等方面，AI Agent 也能发挥重要作用，实现生产的无人化、决策的数据化和响应的实时化。

以下是 4 月 11 日、4 月 9 日和 4 月 14 日的 AI 视频相关资讯汇总： 4 月 11 日： Pika 上线 Pika Twists 能力，可控制修改原视频中的任何角色或物体。 Higgsfield Mix 在图生视频中，结合多种镜头运动预设与视觉特效生成视频。 FantasyTalking 是阿里技术，可制作角色口型同步视频并具有逼真的面部和全身动作。 LAM 开源技术，实现从单张图片快速生成超逼真的 3D 头像，在任何设备上快速渲染实现实时互动聊天。 Krea 演示新工具 Krea Stage，通过图片生成可自由拼装 3D 场景，再实现风格化渲染。 Veo 2 现已通过 Gemini API 向开发者开放。 Freepik 发布视频编辑器。 Pusa 视频生成模型，无缝支持各种视频生成任务（文本/图像/视频到视频）。 4 月 9 日： ACTalker 是多模态驱动的人物说话视频生成。 Viggle 升级 Mic 2.0 能力。 TestTime Training在英伟达协助研究下，可生成完整的 1 分钟视频。 4 月 14 日： 字节发布一款经济高效的视频生成基础模型 Seaweed7B。 可灵的 AI 视频模型可灵 2.0 大师版及 AI 绘图模型可图 2.0 即将上线。

以下是为您提供的 AI 视频教学相关内容： 1. 第一节回放 AI 编程从入门到精通： 课程安排：19、20、22 和 28 号四天进行 AI 编程教学，周五晚上穿插 AI 视频教学。 视频预告：周五晚上邀请小龙问露露拆解爆火的 AI 视频制作，视频在视频号上有大量转发和播放。 编程工具 tree：整合多种模型，可免费无限量试用，下载需科学上网，Mac 可拖到文件夹安装，推荐注册 GitHub 账号用于代码存储和发布，主界面分为工具区、AI 干活区、右侧功能区等。 网络不稳定处理：网络不稳定时尝试更换节点。 项目克隆与文件夹：每个项目通过在本地新建文件夹来区分，项目运行一轮一轮进行，可新建会话，终端可重开。 GitHub 仓库创建：仓库相当于本地项目，可新建，新建后有地址，可通过多种方式上传。 Python 环境安装：为方便安装提供了安装包，安装时要选特定选项，安装后通过命令确认。 代码生成与修改：在 tree 中输入需求生成代码，可对生成的代码提出修改要求，如添加滑动条、雪花形状、颜色等，修改后审查并接受。 2. AI 视频提示词库： 神秘风 Arcane：Prompt：a robot is walking through a destroyed city,,League of Legends style,game modelling 乐高 Lego：Prompt：a robot is walking through a destroyed city,,lego movie style,bright colours,block building style 模糊背景 Blur Background：Prompt：a robot is walking through a destroyed city,,emphasis on foreground elements,sharp focus,soft background 宫崎骏 Ghibli：Prompt：a robot is walking through a destroyed city,,Spirited Away,Howl's Moving Castle,dreamy colour palette 蒸汽朋克 Steampunk：Prompt：a robot is walking through a destroyed city,,fantasy,gear decoration,brass metal robotics,3d game 印象派 Impressionism：Prompt：a robot is walking through a destroyed city,,big movements

以下是关于使用 AI 写程序的相关内容： 1. 对于技术纯小白： 从最基础的小任务开始，让 AI 按照最佳实践写一个 say hello 的示例程序，并解释每个文件的作用及程序运行的逻辑，以学会必备的调试技能。 若学习写 chrome 插件，可让 AI 按照最佳实践生成简单的示范项目，包含全面的典型文件和功能，并讲解每个文件的作用和程序运行的逻辑。若使用 o1mini，可在提示词最后添加生成创建脚本的要求，并请教如何运行脚本（Windows 机器则是 create.cmd）。 2. 明确项目需求： 通过与 AI 的对话逐步明确项目需求。 让 AI 帮助梳理出产品需求文档，在后续开发时每次新起聊天将文档发给 AI 并告知在做的功能点。 3. 在独立游戏开发中的经验： 单独让 AI 写小功能没问题，但对于复杂的程序框架，可把不方便配表而又需要撰写的简单、模板化、多调用 API 且牵涉小部分特殊逻辑的代码交给 AI。 以 Buff 系统为例，可让 AI 仿照代码写一些 Buff。但目前 Cursor 生成复杂代码需要复杂的前期调教，ChatGPT 相对更方便。 教 AI 时要像哄小孩，及时肯定正确的，指出错误时要克制，不断完善其经验。 4. 相关资源和平台： AI 写小游戏平台：https://poe.com/ 图片网站：https://imgur.com/ 改 bug 的网站：https://v0.dev/chat 国内小游戏发布平台：https://open.4399.cn/console/ 需要注意的是，使用 AI 写程序时，对于技术小白来说，入门容易但深入较难，若没有技术背景可能提不出问题，从而影响 AI 发挥作用。

搭建精准回答的本地知识库可以参考以下步骤： 1. 登录。 2. 在左侧导航栏的工作区区域，选择进入指定团队。 3. 在页面顶部进入知识库页面，并单击创建知识库。 4. 在弹出的页面配置知识库名称、描述，并单击确认。需注意一个团队内的知识库名称不可重复，必须是唯一的。 5. 在单元页面，单击新增单元。 6. 在弹出的页面选择要上传的数据格式（默认是文本格式），然后选择一种文本内容上传方式完成内容上传。 如果想要对知识库进行更加灵活的掌控，可以使用额外的软件AnythingLLM，其安装地址为：https://useanything.com/download 。安装完成后进入配置页面，主要分为三步： 1. 第一步：选择大模型。 2. 第二步：选择文本嵌入模型。 3. 第三步：选择向量数据库。 在AnythingLLM中有一个Workspace的概念，可以创建自己独有的Workspace跟其他的项目数据进行隔离。具体操作如下： 1. 首先创建一个工作空间。 2. 上传文档并且在工作空间中进行文本嵌入。 3. 选择对话模式，AnythingLLM提供了两种对话模式： Chat模式：大模型会根据自己的训练数据和我们上传的文档数据综合给出答案。 Query模式：大模型仅仅会依靠文档中的数据给出答案。 4. 测试对话。

要训练 AI 使其更精准地回答问题和分析趋势，可以从以下几个方面入手： 检索原理： 1. 信息筛选与确认：系统会对检索器提供的信息进行评估，筛选出最相关和最可信的内容，同时验证信息的来源、时效性和相关性。 2. 消除冗余：识别并去除多个文档或数据源中的重复信息，避免在生成回答时出现重复或矛盾的内容。 3. 关系映射：分析不同信息片段之间的逻辑和事实关系，如因果、对比、顺序等，构建结构化的知识框架，使信息在语义上更连贯。 4. 上下文构建：将筛选和结构化的信息组织成连贯的上下文环境，包括对信息进行排序、归类和整合，形成统一的叙述或解答框架。 5. 语义融合：在必要时合并意义相近但表达不同的信息片段，减少语义重复并增强信息表达力。 6. 预备生成阶段：将整合好的上下文信息编码成适合生成器处理的格式，如转化为适合输入到生成模型的向量形式。 大模型生成回答： 最终全新的上下文被传递给大语言模型，大语言模型根据提供的信息回答问题。因为这个上下文包括了检索到的信息，所以相当于同时拿到了问题和参考答案，通过大语言模型的全文理解，生成准确和连贯的答案。 批判性思维与复杂问题解决： 批判性思维指分析、评估、推理并做出明智判断的能力，在 AI 时代尤为关键。培养批判性思维需要养成质疑习惯，通过辩论、逻辑训练、阅读反面意见等方式锻炼，注重逻辑推理和定量分析能力的培养。复杂问题解决与批判性思维密切相关，指在不确定情境下分析问题、设计解决方案的能力，往往需要综合运用多种思维技能，通过参与实际复杂项目、案例研究来提高经验，可利用 AI 作为资料提供者或头脑风暴助手，但关键在于人类自己的分析和决策过程。 纯强化学习： DeepSeek R1 引入纯强化学习，不依赖大量人类标注数据，而是让 AI 通过自我探索和试错来学习。在“冷启动”阶段，通过少量人工精选的思维链数据进行初步引导，建立符合人类阅读习惯的推理表达范式，随后主要依靠强化学习，在奖励系统的反馈下（包括准确率奖励和格式奖励），自主探索推理策略，不断提升回答的准确性，实现自我进化。纯强化学习有可能解锁新的人工智能水平，DeepSeek R1 更注重学习推理的底层策略，培养通用推理能力，实现跨领域的知识迁移运用和推理解答。

要在 AI 文生图中精准输出想要的文字，可以参考以下方法： Recraft 模型： 提供提示词加上文本位置，因为模型获得的输入数据越多，越容易产生精确输出。遵循指令比仅理解提示词更容易。 Tusiart 模型： 定主题：明确生成图片的主题、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：可控制图片中特定的图像，如人物姿态、生成特定文字等，属于高阶技能。 局部重绘：下篇再学。 设置 VAE：选择 840000 即可。 Prompt 提示词：用英文写需求，使用单词和短语组合，用英文半角逗号隔开，不用管语法和长句。 负向提示词 Negative Prompt：用英文写避免产生的内容，同样用单词和短语组合，用英文半角逗号隔开，不用管语法。 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：根据个人喜好和需求选择。 Liblibai 模型： 定主题：明确生成图片的主题、风格和表达的信息。 选择 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。 设置 VAE：选择 840000 即可。 CLIP 跳过层：设成 2 。 Prompt 提示词：用英文写需求，使用单词和短语组合，用英文半角逗号隔开，不用管语法和长句。 负向提示词 Negative Prompt：用英文写避免产生的内容，同样用单词和短语组合，用英文半角逗号隔开，不用管语法。 采样方法：一般选 DPM++2M Karras，也可参考模型作者推荐的采样器。 迭代步数：选 DPM++2M Karras 时，迭代步数在 30 40 之间。 尺寸：根据个人喜好和需求选择。 生成批次：默认 1 批。

要使用 AI 精准且快速总结视频网站的视频，可参考以下步骤： 1. 对于有字幕的视频，如 B 站视频，先确认视频栏下方是否有字幕按钮，若有则说明视频作者已上传字幕或后台适配了 AI 字幕。 2. 安装油猴脚本“Bilibili CC 字幕工具”，安装后刷新浏览器，点击字幕会出现“下载”按钮。 3. 点击下载按钮，选择多种字幕格式，如带时间或不带时间的。 4. 将下载的字文字内容全选复制发送给 GPTs 进行总结。 5. 总结完视频内容后，还可继续向 AI 提问更多细节内容或与其探讨视频内容。 此外，通义千问的 Qwen2.5VL 模型在视频理解方面也有出色表现，如支持最长 1 小时视频理解，具备秒级的事件定位能力，能够对视频的不同时间段进行要点总结等。

以下是关于图片提示词精准度的相关内容： 画面精度提示词： high detail（高细节） hyper quality（高品质） high resolution（高分辨率） FHD, 1080P, 2K, 4K, 8K 8k smooth（8K 流畅） 渲染效果提示词： Unreal Engine（虚幻引擎） octane render（渲染器） Maxon Cinema 4D 渲染器 architectural visualisation（建筑渲染） Corona Render（室内渲染） Quixel Megascans Render（真实感） VRay（V 射线） Behance C4D 3D blender surreal photography（超现实摄影） realistic 3D（真实 3D） zbrush 在描述图片提示词时，通常的逻辑包括：人物及主体特征（服饰、发型发色、五官、表情、动作），场景特征（室内室外、大场景、小细节），环境光照（白天黑夜、特定时段、光、天空），画幅视角（距离、人物比例、观察视角、镜头类型），画质（高画质、高分辨率），画风（插画、二次元、写实）。通过这些详细的提示词，能更精确地控制绘图。 对于新手而言，有以下辅助书写提示词的方法和网站： 下次作图时，先选择模板，点击倒数第二个按钮快速输入标准提示词。 功能型辅助网站，如：http://www.atoolbox.net/，通过选项卡方式快速填写关键词信息。 https://ai.dawnmark.cn/，每种参数有缩略图参考，方便直观选择提示词。 去 C 站（https://civitai.com/）抄作业，每一张图都有详细参数，可点击复制数据按钮，粘贴到正向提示词栏，Stable Diffusion 会自动匹配参数，但要注意图像作者使用的大模型和 LORA，不然即使参数一样，生成的图也会不同。也可以只取其中较好的描述词，如人物描写、背景描述、小元素或画面质感等。 提示词所做的工作是缩小模型出图的解空间，即缩小生成内容时在模型数据里的检索范围，而非直接指定作画结果。提示词的效果受模型影响，不同模型对自然语言、单词标签等语言风格的反应不同。 提示词中可以填写以下内容： 自然语言：可以使用描述物体的句子作为提示词，大多数情况下英文有效，也可用中文，避免复杂语法。 单词标签：使用逗号隔开的单词作为提示词，一般使用普通常见单词，单词风格要和图像整体风格搭配，避免拼写错误，可参考 Emoji、颜文字：Emoji 表情符号准确且在语义准确度上表现良好，对构图有影响。关于 emoji 确切含义，可参考。对于使用 Danbooru 数据的模型，西式颜文字可在一定程度上控制出图的表情。

以下是一些关于文生图的模型和工具的信息： Tusiart： 定主题：确定生成图片的主题、风格和表达的信息。 选择基础模型 Checkpoint：可选用麦橘、墨幽等系列模型。 选择 lora：寻找与生成内容重叠的 lora 以控制图片效果和质量。 ControlNet：可控制图片中特定的图像。 设置 VAE：选择 840000 。 Prompt 提示词：用英文写需求，单词和短语用英文半角逗号隔开。 负向提示词 Negative Prompt：用英文写避免产生的内容，单词和短语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：根据需求和喜好选择。 吐司网站： 文生图的操作方式：在首页的对话生图对话框输入文字描述即可生成图片，不满意可通过对话修改。 模型及生成效果：Flex 模型对语义理解强，不同模型生成图片的积分消耗不同，生成效果受多种因素影响。 图生图及参数设置：可基于图片做延展，能调整尺寸、生成数量等参数，高清修复消耗算力多，建议先出小图。 特定风格的生成：国外模型对中式水墨风等特定风格的适配可能不足，可通过训练 Lora 模型改善。 Liblibai： 定主题：确定生成图片的主题、风格和表达的信息。 选择 Checkpoint：可选用麦橘、墨幽等系列模型。 选择 lora：寻找与生成内容重叠的 lora 以控制图片效果和质量。 设置 VAE：选择 840000 。 CLIP 跳过层：设成 2 。 Prompt 提示词：用英文写需求，单词和短语用英文半角逗号隔开。 负向提示词 Negative Prompt：用英文写避免产生的内容，单词和短语用英文半角逗号隔开。 采样方法：一般选 DPM++2M Karras ，也可参考模型作者推荐的采样器。 迭代步数：选 DPM++2M Karras 时，迭代步数在 30 40 之间。 尺寸：根据需求和喜好选择。 生成批次：默认 1 批。