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如何让文生图，做到风格一致，人物一致，场景风格一致，

Answer

要让文生图在风格、人物和场景风格上保持一致，可以参考以下方法：

  1. 图片生成工具：可使用 Midjourney 进行图片生成。
  2. 画面电影感：
    • 画幅：常用 21:9 的画幅比例，其会影响构图和光影。
    • Prompt 风格后缀：例如“________.Shot on Sony Venice 2,muted color tones,green and dark gray,award-winning composition,cinematic scene--ar 21:9”。
    • 专用摄影机：在 Prompt 里可添加电影专用摄影机，如 RED Helium 8K 等。
  3. 人物一致性：
    • 对于主角，可先跑一张定妆照。
    • 利用 Midjourney 的新功能 Cref 保持发型、人脸、衣服，但对亚洲人脸尤其是老人的一致性效果较差，且对画面审美和构图有一定破坏性，能不用则不用，如只有背影时简单描述即可。
  4. 场景一致性：目前尚无很好的解决办法，基本随缘。

此外，还可参考以下方式：

  1. 生成人物图片：确定人物形象，如“a little girl wearing a yellow floral skirt+人物动作+风格词”，在 Midjourney 中生成满意的人物图像，为确保人物一致性，取“--iw 2”。
  2. 合成人物和场景：使用 PS 或者 Canva 将人物和场景合成到一张图，若色调不和谐，可将合成后的图作为垫图（“--iw 2”），在 Midjourney 中重新生图。
Content generated by AI large model, please carefully verify (powered by aily)

References

卡兹克：我们花了10天时间，给CCTV6做了一部AI短片 - 5000字全流程复盘拆解

在图片生成上，我们依然用的是Midjourney，原因依然单纯的很简单：我要的电影感和审美，只有Midjourney可以做出来。很多人问，画面的电影感到底怎么做出来，为什么我的图总是一股子AI感。其实挺简单的，画面的电影感无非就是几个点：画幅，审美、色调、构图、光影、景深等等。我最喜欢用的画幅比例就是，21:9。画幅的比例是会影响生图的构图和光影的，21:9，是出电影感最好的比例。同时在Prompt里，也可以加电影的专用摄影机，比如RED Helium 8K等等。而我们的整体Prompt风格后缀：________.Shot on Sony Venice 2,muted color tones,green and dark gray,award-winning composition,cinematic scene--ar 21:9而在人物一致性上，在有了Midjourney的新功能Cref以后，其实就非常简单了。我们直接先跑了一张主角的定妆照。然后在需要出现主角人物的地方，扔进去Cref。保持发型、人脸、衣服。坦率的讲，Midjourney对亚洲人脸的Cref一致性，要比对欧美的人脸的一致性效果差太多太多了，年轻人还好点，亚洲老人简直惨不忍睹。而且Cref的效果，在画面的审美和构图上，其实是有一定的破坏性的，所以在原则上，是能不用Cref就不用Cref，比如只有背影的时候，写个短发男人黑卫衣就完事了。这是人物一致性，而场景一致性，目前基本上还没有任何解决办法，纯粹随缘。roll的大差不差也就那样了。

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MJ应用篇 儿童绘本制作、人物一致性解

[heading1]生成人物图片[content]确定人物形象：a little girl wearing a yellow floral skirt+人物动作+风格词，在mj中生成直到得到一张满意的人物图像垫图URL+In the forest,a little girl wearing a yellow floral skirt is playing happily,super high details,HDsmooth,by Jon Burgerman,--s 400--ar 3:4--niji 5--style expressive--iw 2--iw取值范围[0.5,2]，不填写默认iw=1，iw值越大越接近垫的图像，反之更接近提示词。为了确保人物一致性，取--iw 2[heading1]合成人物和场景，垫图并重新生成[content]使用PS或者Canva将人物和场景合成到一张图，但是在色调上不太和谐：（如果这里画面和谐/ps技术足够，也可以不用图生图）将合成后的图作为垫图（--iw 2），mj重新生图如下。prompt：垫图url+Little girl wearing a yellow floral skirt,and her friend brown bear,taking shelter in the cave,rainstorm,super high details,HDsmooth,by Jon Burgerman,--s 400--ar 3:4--niji 5--style expressive--iw 2[heading1]绘本展示

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人物一致性
Midjourney 的角色一致性功能： 功能介绍：类似于“风格参考”功能，尝试使人物与“人物参考”图像相匹配。 使用方法：在提示词后输入`cref URL`并附上一个人物图像的 URL。需注意一定要在提示词后面，否则会报错。可以使用`cw`来修改参考“强度”，从 100 到 0。强度 100（`cw 100`）是默认值，会使用面部、头发和衣服；强度 0（`cw 0`）时，只会关注面部（适合改变服装/发型等）。 实际效果：例如以甜茶或小公主的图片为案例，不同的强度参数下，发型、衣服等会有相应变化。 相关优势：能节省工期，提升生产管线的可控性。 其他应用：利用 MJ 重绘功能，在重绘提示词里输入`cref cw`保证角色一致性。对于生成图中的黑边，可框住黑边部分重绘输入关键词“background”去除，保证背景一致。 体验网址：MJ 的网页版体验较好，网址为 https://alpha.midjourney.com/
2025-03-29
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
星流ai人物一致性
以下是关于星流 AI 人物一致性的相关内容： 在实现角色一致性方面，有以下几种方法和示例： 1. 可以通过特定的 prompt 格式来实现，公式为：发型+年龄性别+衣物颜色+环境+其他（动作、镜头等）。例如： 特写一个棕色卷发，身穿棕褐色上衣的小男孩，正对镜头，面部被烛光照亮，表情惊讶，环境昏暗明暗对比强烈。 特写一个棕色卷发，身穿棕褐色上衣的小男孩，侧对镜头，微微仰头走在一片暗绿色的森林中，面部被手中提着的油灯照亮，环境昏暗明暗对比强烈。 一个棕色卷发，身穿棕褐色上衣的小男孩侧对镜头，看着面前桌上的蜡烛，环境昏暗明暗对比强烈。 中景拍摄一个棕色卷发，身穿棕褐色上衣的小男孩，正对镜头，在一个梦幻感的暖色调房间里，全身贯注地拼装面前的积木玩具。 2. Midjourney 推出了角色一致性功能，同步支持 MJ V6 和 Niji V6。跟之前的风格一致性sref 命名基本一致，为cref。cref 背后参数cw 的值可以从 0 设到 100，cw 100 会参考原图的脸部、头发和衣服，但相应的会非常不吃 Prompt；cw 0 时，就只会参考脸部，大概约等于一个换脸。 3. PixVerse 有“角色（Character）”新功能，能实现 AI 生成视频中的角色保持一致。用户只需单击“Character”功能，上传符合要求的图像，点击创建自定义角色，训练一个新角色，然后可使用自定义角色生成视频，可在 AI 生成视频中轻松切换场景，同时保持同一角色身份。该功能目前只支持真实人脸，暂不支持动物或其他风格照片。操作说明：在主页面点击选择“Character”，点击“Create Character”，在此界面通过点击或拖动的方式上传图片，命名您创建的 Character，最后点击“Create Cha”。提示：最好使用包含真实人脸的单人图片效果最佳，脸部大小需要超过 200×200px，面部无遮挡。Character 添加完毕后，等待 20 秒左右，在看到“Success”提示后，点击“Create”进。若未等到“Success”提示便进入创作界面，会找不到创建的 Character，此时需等待 10 30 秒，待 Character 创建完成即可。 相关网址： 1. 2. 3. Midjourney 网页版：https://alpha.midjourney.com/ 4. PixVerse：https://app.pixverse.ai/ （目前可以免费使用）
2025-03-18
人物一致性
Midjourney 的角色一致性功能： 此功能是官方推出的重要功能，可使生成的人物与参考图像相匹配。 使用方法：在提示词后输入 `cref URL` 并附上人物图像的 URL。需注意一定要在提示词后面，否则会报错。 可使用 `cw` 来修改参考强度，从 0 到 100。强度 100（`cw 100`）是默认值，会使用面部、头发和衣服；强度 0（`cw 0`）时，只会关注面部（适合改变服装/发型等）。 该功能同步支持 MJ V6 和 Niji V6。 对于保证角色一致性，可利用 MJ 重绘功能，在重绘提示词里输入 `cref cw` 。 若有黑边问题，可将黑边部分框住，重绘输入关键词 `background` 去除黑边保证背景一致。 体验 MJ 网页版效果较好，网址：https://alpha.midjourney.com/
2025-03-18
comfy ui 九宫格生图保持人物一致性的原理
Comfy UI 九宫格生图保持人物一致性的原理主要基于 PuLID 技术，具体如下： PuLID 是一种用于在文本生成图像时自定义图像中人物或物体身份（ID）的新技术，它结合了两个不同的模型分支（Lightning T2I 分支和标准扩散模型），引入了两种损失（对比对齐损失和精确 ID 损失）。 Lightning T2I 分支是一个快速、高效的文本到图像生成模型。 标准扩散模型是常见的、生成高质量图像的模型。 对比对齐损失帮助模型学习将输入的文本和生成的图像内容对齐，使生成的图像更符合文本描述。 精确 ID 损失确保生成的图像中的特定身份特征（比如人物的脸部特征）与目标 ID 一致。 此外，在保持人物一致性方面，还有一些操作步骤： 生成图像（提示词加入分割描述，让一张图生成多张同空间小图）。 通过目标图像不断的重复生成，获取更多一致性的角色图像，下载分类（按照视角不同分类）。 上传图像，调用 prefer option set 命令，先写命令名称（一个视角操作一次），再放入该视角的照片（4 5 张）。 放开角色限制生成图像，在确认好的图像上进行局部重绘，框选头部，在原来的命令下加入—快捷命令名称，确认生成即可。 同时，Eva CLIP 也是相关的技术： Eva CLIP 是一种基于对比学习的视觉文本模型，将文本描述和图像内容映射到一个共享的嵌入空间。 对比学习架构：使用对比学习方法，将图像和文本嵌入到一个共享的空间，通过最大化匹配图像和文本对的相似度，同时最小化不匹配对的相似度，学习到图像和文本之间的关联。 强大的特征提取能力：编码器擅长提取图像中的细节特征，并将其转换为有意义的嵌入向量，用于下游任务。 多模态应用：能够处理图像和文本两种模态，广泛应用于多模态任务中，如生成、检索、标注等。 其应用场景包括图像生成、图像检索、图像标注等。Eva CLIP 编码器通常与深度神经网络结合使用，如卷积神经网络（CNN）用于图像特征提取，Transformer 网络用于处理文本描述。 项目地址：https://github.com/ToTheBeginning/PuLID 相关资源： instant ID 脸部特征抓取得比 pulid 好，放在最后一步重绘，先 pulid，再 instantID https://pan.baidu.com/s/1Tro9oQM85BEH7IQ8gVXKsg?pwd=cycy 工作流与模型地址：https://pan.quark.cn/s/2a4cd9bb3a6b 说明文档：https://xiaobot.net/post/6544b1e8 1d90 4373 94cf 0249d14c73c8 测试案例：
2025-03-17
comfy UI 如何保持人物一致性
要在 ComfyUI 中保持人物一致性，可以通过以下方式实现： 1. PuLID 技术： PuLID 是一种用于在文本生成图像时自定义图像中人物或物体身份（ID）的新技术，无需复杂调整。 它结合了 Lightning T2I 分支和标准扩散模型两个不同的模型分支，并引入了对比对齐损失和精确 ID 损失两种损失，以确保在保持原始模型效果的同时，高精度地自定义 ID。 Lightning T2I 分支是快速、高效的文本到图像生成模型，标准扩散模型是常见的生成高质量图像的模型。 PuLID 可以让您在生成图像时更精确地定制人物或物体的身份，将特定 ID（例如人脸）嵌入到预训练的文本到图像模型中，而不会破坏模型的原始能力。 项目地址：https://github.com/ToTheBeginning/PuLID 相关资源： 百度网盘：https://pan.baidu.com/s/1Tro9oQM85BEH7IQ8gVXKsg?pwd=cycy 工作流与模型地址：https://pan.quark.cn/s/2a4cd9bb3a6b 说明文档：https://xiaobot.net/post/6544b1e81d90437394cf0249d14c73c8 instant ID 脸部特征抓取得比 PuLID 好，可放在最后一步重绘，先 PuLID，再 instantID。 2. 节点设置： 节点插件 PuLID ComfyUI：https://github.com/cubiq/PuLID_ComfyUI model：使用预训练的基础文本到图像扩散模型，如 Stable Diffusion。 pulid：加载的 PuLID 模型权重，定义 ID 信息如何插入基础模型。 eva_clip：用于从 ID 参考图像中编码面部特征的 EvaCLIP 模型。 face_analysis：使用 InsightFace 模型识别和裁剪 ID 参考图像中的面部。 image：提供的参考图像用于插入特定 ID。 method：选择 ID 插入方法，如“fidelity”（优先保真度）、“style”（保留生成风格）和“neutral”（平衡两者）。 weight：控制 ID 插入强度，范围为 0 到 5。 start_at 和 end_at：控制在去噪步骤的哪个阶段开始和停止应用 PuLID ID 插入。 attn_mask：此选项用于提供灰度掩码图像，以控制 ID 自定义的应用位置，但并不是必需输入，而是可选输入。 Advanced Node：提供了高级节点，可以通过调整 fidelity 滑块和 projection 选项进行更精细的生成调优。比如，ortho_v2 和 fidelity:8 等价于标准节点的 fidelity 方法，而 projection ortho 和 fidelity:16 等价于 style 方法。 此外，在 8 月 13 日的 ComfyUI 共学中也提到控制人物一致性有很多方法，课程后期会介绍。
2025-03-17
AI文生视频
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。
2025-04-20
论文生成
以下是关于论文生成的相关信息： Deepseek V3 案例：有人用 Claude 做了一系列各种风格卡片的提示词，并在 V3 上进行尝试，效果不错。还有人把论文变成可视化。 ChatGPT 文本生成：以“词”为单位进行文本生成，存在随机性，有特定的“温度”参数控制较低排名单词的使用频率，对于文章生成“温度”为 0.8 效果较好。 论文写作的 AI 产品： 文献管理和搜索：Zotero 可自动提取文献信息，Semantic Scholar 是 AI 驱动的学术搜索引擎。 内容生成和辅助写作：Grammarly 提供文本校对等帮助，Quillbot 可重写和摘要。 研究和数据分析：Google Colab 支持 AI 和机器学习研究，Knitro 用于数学建模和优化。 论文结构和格式：LaTeX 结合自动化和模板处理格式，Overleaf 是在线 LaTeX 编辑器。 研究伦理和抄袭检测：Turnitin 和 Crossref Similarity Check 检测抄袭。 使用这些工具时要结合自身需求和写作风格，并仔细甄别内容。
2025-04-13
文生图
以下是关于文生图的简易上手教程： 1. 定主题：确定您需要生成的图片的主题、风格和要表达的信息。 2. 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，如麦橘写实、麦橘男团、墨幽人造人等。 3. 选择 lora：在生成内容基础上，寻找重叠的 lora 以控制图片效果和质量，可参考广场上好看的帖子。 4. ControlNet：可控制图片中特定图像，如人物姿态、生成特定文字等，属于高阶技能。 5. 局部重绘：下篇再教。 6. 设置 VAE：无脑选择 840000 即可。 7. Prompt 提示词：用英文写想要 AI 生成的内容，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。 8. 负向提示词 Negative Prompt：用英文写想要 AI 避免产生的内容，同样是单词和短语组合，用英文半角逗号隔开，不用管语法。 9. 采样算法：一般选 DPM++2M Karras 较多，也可参考 checkpoint 详情页上模型作者推荐的采样器。 10. 采样次数：选 DPM++2M Karras 时，采样次数一般在 30 40 之间。 11. 尺寸：根据个人喜好和需求选择。 以下是一些常见的文生图工具和模型： 1. 腾讯混元 2. luma 3. Recraft 4. 文生图大模型 V2.1L（美感版） 5. 美图奇想 5.0 6. midjourney 7. 快手可图 8. Flux.1.1 9. Stable Diffusion 3.5 Large 10. Imagen 3 网页版
2025-04-12
文生图工具
以下是关于文生图工具的相关信息： 常见的文生图工具包括： DALL·E：由 OpenAI 推出，能根据输入的文本描述生成逼真图片。 StableDiffusion：开源工具，可生成高质量图片，支持多种模型和算法。 MidJourney：因高质量图像生成效果和友好界面在创意设计人群中受欢迎。 更多文生图工具可在 WaytoAGI 网站（https://www.waytoagi.com/category/104）查看。 Stability AI 推出的基于 Discord 的媒体生成和编辑工具的文生图使用方法： 点击链接进入官方 DISCORD 服务器：https://discord.com/invite/stablediffusion 。 进入 ARTISAN 频道，任意选择一个频道。 输入/dream 会提示没有权限，点击链接，注册登录，填写信用卡信息以及地址，提交后可免费试用三天，三天后开始收费。 输入/dream 提示词，和 MJ 类似，可选参数有五类，包括 prompt（提示词，正常文字输入，必填项）、negative_prompt（负面提示词，填写负面提示词，选填项）、seed（种子值，可以自己填，选填项）、aspect（长宽比，选填项）、model（模型选择，SD3，Core 两种可选，选填项）、Images（张数，14 张，选填项）。完成后选择其中一张。 Tusiart 文生图的简易上手教程： 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：根据主题找内容贴近的 checkpoint，如麦橘、墨幽的系列模型。 选择 lora：寻找内容重叠的 lora 控制图片效果及质量。 ControlNet：控制图片中特定图像，如人物姿态、生成特定文字、艺术化二维码等。 局部重绘：下篇再教。 设置 VAE：无脑选择 840000 。 Prompt 提示词：用英文写需求，单词和短语组合，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：根据个人喜好和需求选择。
2025-04-12
文生图大模型排名
以下是文生图大模型的排名（从高到低）： 1. Imagen 3：真实感满分，指令遵从强。 2. Recraft：真实感强，风格泛化很好，指令遵从较好（会受风格影响）。 3. Midjourney：风格化强，艺术感在线，但会失真，指令遵从较差。 4. 快手可图：影视场景能用，风格化较差。 5. Flux.1.1：真实感强，需要搭配 Lora 使用。 6. 文生图大模型 V2.1L（美感版）：影视感强，但会有点油腻，细节不够，容易糊脸。 7. Luma：影视感强，但风格单一，糊。 8. 美图奇想 5.0：AI 油腻感重。 9. 腾讯混元：AI 油腻感重，影视感弱，空间结构不准。 10. SD 3.5 Large：崩。
2025-04-12
论文生成提示词
以下是为您整理的关于论文生成提示词的相关内容： 1. 在关于 DALL·E 3 论文的研究中，提示词包括： 给评分员提供完整的图像描述内容，要求评分员选择更符合文本描述的图像。 让评分员想象自己正在借助工具根据文本生成图像，并选择希望看到的图像。 让评分员从人的身体部位、面部和姿势、对象的位置等方面判断图像的连贯性。 但 DALL·E 3 仍存在空间感知不佳、构建文本描述生成器时的功能不可靠、生成的图片在重要细节上产生幻觉等问题。 2. 云舒为读懂 Claude 论文使用的提示词： “论文深度剖析导师”提示词，可用于深度理解文本，如解读公众号文章、专业论文、书籍、在线课程等。 还可用于求职分析，拆解岗位描述并定制求职攻略，甚至作为自我介绍的“测谎仪”。 希望以上内容对您有所帮助。
2025-04-10
风格化mj提示词
以下是关于 Midjourney 风格化提示词的相关内容： 仿照 GPTs 里的 MJ prompt 改的提示词可用于 coze 或其他国内的 agent。MJ 对节点无要求，画插图可不切节点，不挑模型，提示词可让 agent 补全润色。例如：“一个巨大鲸鱼头部的特写，鲸鱼的眼睛显示疲惫的神情，一个小女孩站在鲸鱼的旁边抚摸鲸鱼的脸，小女孩占画面比例很小，体现鲸鱼的巨大，吉卜力工作室风格”的提示词为“A closeup of a huge whale's head with its tired eyes. A little girl in red dress stands beside the whale, gently touching its face. The girl takes up a small portion of the frame, emphasizing the whale's enormity. Created Using: soft colors, gentle lighting, wideangle lens, Ghibli Studio style ar 16:9 style raw niji 6”。 Midjourney V6 更新风格参考命令 2.0“sref”，常见问题如想要的新图像和 sref 图像差异大时，MJ 给出了三种办法： 修改提示：语义细节太多时，编写提示用可取细节替换不需要的；风格不够时，修改提示使其更符合追求的风格。 更改“sw”值：语义细节太多时，将“sw”从默认值 100 降低；风格不够时，将“sw”从默认值 100 提高。 使用小权重强调或弱化不需要的画布元素。 参数总览与举例： “No 否定提示”：在提示词末尾加上“no”可让画面中不出现某些内容，如“no plants”表示图像中不出现植物。 “Quality 生成质量”：在提示词后加上“quality”或“q”参数可更改生成图像花费时间和质量，高质量需更长处理时间和更多 GPU 分钟数。 “Seeds 种子值”：MJ 依靠噪点团起点“Seed”创建视觉噪音场生成初始图像，每个图像种子值随机生成，可指定，v4 模型中相同种子值和提示词产生相同图像结果，可用于生成连贯一致的人物形象或场景。 “Stylize 风格化”：使用 stylize 参数可让 Midjourney 生成更具艺术色彩、构图和形式的图像，低风格化值生成的图像与提示密切相关但艺术性较差，高风格化值产生的图像艺术性强但与提示关联性少，AI 自由发挥空间大。
2025-04-11
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
文章风格提取
以下是关于文章风格提取的相关内容： 该提示词用于抽取不同风格文章的核心要素，抽取到的字段可作为 prompt，结合指定主题进行风格迁移。整体创作思路见文末 PDF。 具体使用方法为：拷贝文章风格提取提示词，输入给任意大模型，随后提供要抽取的文本。 已抽取的一些风格参考包括万维钢风格、史铁生《我与地坛》文风、李娟《我的阿勒泰》文风、许倬云《说中国》文风、鲁迅《狂人日记》文风、王小波《万寿寺》文风、飞书多维表格工作流自动化抽取等。 使用 DeepSeek V3 进行实验时，智能体地址为 https://www.coze.cn/s/VM9pUn9HdmA/ 。初级使用方法是输入公众号文章标题或内容，智能体会自动提取相关信息，默认风格是“炫彩”。高级使用方法需按照要求输入几个要素，如标题、副标题、分享封面、标签、风格等。
2025-04-11
你是否可以通过照片生成乐高风格人像
可以通过照片生成乐高风格人像。例如，可以使用相关的工具和技术，像在一些图像生成软件中，通过输入照片并设置相关的风格参数，如选择乐高风格，来实现生成。同时，在生成过程中可以像指挥设计师一样，与工具进行反复交流，对不满意的地方进行修改调整。广义上的像素艺术还包括立体像素艺术（类似乐高那种），相关的咒语关键词如“Pixel art”，生成思路可以是一家像素艺术风格的餐厅等。但需要注意的是，某些工具可能无法创建真正的纯净矢量图像的像素艺术，只是将图像“像素化”的像素艺术。
2025-04-11
扣子如何改变回复的语言风格
要改变回复的语言风格，可以参考以下方法： 1. 对于风格类的 Bot，提示词中的 Fewshot 对输出风格影响较大，可先找预期相关人的风格示例并修改。 2. 在 Examples 里使用特定开头的词，如“Fword”，开头字符会显著影响输出内容。 3. 加星号的部分代表加粗，根据自注意力机制可提升提示词中的关键词效果。 4. 能力方面可使用自带的 Bing 搜索和图片识别，根据需求选择，如避免 Webpilot 以免语气变温和。 5. 可根据需求决定是否加入绘画功能。 6. 防护词可参考，但没有完美的防御提示词。 7. 回复风格可来自自己的群聊机器人的风格嫁接。 8. 最后加入一些小 Tips 进一步提升个性化效果。 在场景方面，可以问 Bot 对内容的看法，或让其帮忙分析事情以获得更接地气的表述。 另外，编写提示时： 简单任务场景： 设定人物，描述 Bot 所扮演的角色或职责、回复风格。 描述功能和工作流程，约定 Bot 在不同场景下的回答方式，强调调用工具以保证回复准确性，也可为 Bot 提供回复格式示例。 指示 Bot 在指定范围内回答。 复杂任务场景：推荐使用结构化格式编写提示，扣子支持将 Bot 的提示自动优化成结构化内容，可直接使用或修改。
2025-04-09
吉卜力风格的生成是哪个ai
以下 AI 工具可以生成吉卜力风格的图像： Midjourney：仿照 GPTs 里的 MJ prompt 改了一版提示词，可以用在 coze 或者其他国内的 agent 里。不是很挑模型，基本上都可以用。方便的地方在于如果提示词懒得写全，可以让 agent 直接帮助补全润色，黏贴就可以。例如生成一个巨大鲸鱼头部的特写，鲸鱼的眼睛显示疲惫的神情，一个小女孩站在鲸鱼的旁边抚摸鲸鱼的脸，小女孩占画面比例很小，体现鲸鱼的巨大，吉卜力工作室风格的提示词为：A closeup of a huge whale's head with its tired eyes. A little girl in red dress stands beside the whale, gently touching its face. The girl takes up a small portion of the frame, emphasizing the whale's enormity. Created Using: soft colors, gentle lighting, wideangle lens, Ghibli Studio style ar 16:9 style raw niji 6（画面需要改成了 niji） Sora：生成过左半部分为超现实主义风格，细腻刻画皮肤纹理与光影变化，右半部分为吉卜力动画风格，柔和笔触呈现幻想世界魅力的震撼图像。
2025-04-08
Ai在设备风控场景的落地
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。
2025-04-20
金融业相关AI应用场景或AI技术介绍
在金融业中，AI 有以下应用场景和技术： 1. 风控和反欺诈：用于识别和阻止欺诈行为，降低金融机构的风险。 2. 信用评估：评估借款人的信用风险，帮助金融机构做出更好的贷款决策。 3. 投资分析：分析市场数据，辅助投资者做出更明智的投资决策。 4. 客户服务：提供 24/7 的客户服务，回答客户常见问题。 例如，Hebbia 获得近 1 亿美元 B 轮融资，其 AI 技术能够一次处理多达数百万份文档，在短时间内浏览数十亿份包括 PDF、PowerPoint、电子表格和转录内容等，并返回具体答案，主要面向金融服务公司，如对冲基金和投资银行，同时也适用于律师事务所等其他专业领域。
2025-04-15
公共议题:AI如何助力HR业务? 研讨目标： 深入理解:深入探讨 AI在人力资源管理领域的应用、薪酬管理、员工关系、公司文化、包括人才获取与配置、学习与发展、组织与人才培、HR共享与HRIS等各模块的可应用场景 机会识别与场景落地:基于组织现状，识别出业务价值高、可落地的 A 应用场景; 研讨成果(输出物)： 请输出10个业务价值高、具备可行性的AI应用场景介绍，并说明what(场景是什么)、why(为什么值得做)、How(如何落地);
以下是为您生成的 10 个业务价值高、具备可行性的 AI 应用场景介绍： 1. 人才招聘与筛选 What：利用 AI 技术对求职者的简历进行自动筛选和分析，评估其与岗位的匹配度。 Why：节省 HR 大量的时间和精力，提高招聘效率和准确性。 How：通过自然语言处理和机器学习算法，训练模型识别关键信息和技能。 2. 员工培训与发展 What：根据员工的技能水平和职业发展目标，定制个性化的培训计划。 Why：提升员工的能力和绩效，增强员工对企业的忠诚度。 How：利用大数据分析员工的工作表现和学习需求，推荐相关课程和学习资源。 3. 薪酬福利管理 What：运用 AI 预测市场薪酬趋势，为企业制定合理的薪酬策略。 Why：保持企业薪酬的竞争力，吸引和留住优秀人才。 How：收集和分析行业薪酬数据，结合企业的财务状况和战略目标进行优化。 4. 员工绩效评估 What：借助 AI 实时监测员工的工作表现，提供客观的绩效评估。 Why：减少人为偏差，确保评估的公正性和准确性。 How：利用工作流程数据和行为分析模型进行评估。 5. 员工关系管理 What：通过 AI 分析员工的情绪和满意度，及时发现问题并解决。 Why：营造良好的工作氛围，提高员工的工作积极性和创造力。 How：使用情感分析技术处理员工的反馈和交流信息。 6. 组织架构优化 What：利用 AI 分析企业的业务流程和人员配置，提供组织架构调整建议。 Why：提高企业的运营效率和灵活性，适应市场变化。 How：基于数据分析和模拟优化算法进行评估和推荐。 7. 人力资源规划 What：根据企业的战略目标和业务发展预测人力资源需求。 Why：提前做好人才储备和招聘计划，保障企业的正常运营。 How：运用数据分析和预测模型进行规划。 8. 企业文化传播 What：使用 AI 生成个性化的企业文化宣传内容，提高传播效果。 Why：增强员工对企业文化的认同感和归属感。 How：利用自然语言生成技术和个性化推荐算法。 9. 智能客服 What：在 HR 服务中引入 AI 客服，解答员工常见问题。 Why：快速响应员工需求，提高服务质量。 How：训练智能客服模型，涵盖常见的 HR 问题和解决方案。 10. 人才库管理 What：利用 AI 对人才库进行分类和更新，提高人才库的利用效率。 Why：方便快速找到合适的人才，降低招聘成本。 How：运用数据挖掘和分类算法进行管理。
2025-04-14
公共议题:AI如何助力HR业务? 研讨目标： 深入理解:深入探讨 AI在人力资源管理领域的应用、薪酬管理、员工关系、公司文化、包括人才获取与配置、学习与发展、组织与人才培、HR共享与HRIS等各模块的可应用场景 机会识别与场景落地:基于组织现状，识别出业务价值高、可落地的 A 应用场景; 研讨成果(输出物)： 请输出3-5个业务价值高、具备可行性的AI应用场景介绍，并说明what(场景是什么)、why(为什么值得做)、How(如何落地);
以下是为您提供的 3 个业务价值高、具备可行性的 AI 应用场景介绍： 场景一：AI 在企业招聘中的应用 What：利用 AI 技术进行简历筛选、人才匹配和面试评估。 Why：能够快速处理大量简历，提高招聘效率和准确性，节省人力和时间成本，同时更精准地找到符合岗位需求的人才。 How：通过引入相关的 AI 招聘软件，与企业现有的招聘系统集成，对简历进行关键词提取和分析，利用机器学习算法进行人才匹配，并通过视频面试中的语音和表情分析辅助评估候选人。 场景二：AI 助力个性化人力资源管理 What：根据员工的个人特点和工作表现，提供个性化的培训计划、职业发展建议和绩效评估。 Why：能够充分发挥员工的潜力，提高员工满意度和忠诚度，促进企业的长期发展。 How：收集员工的工作数据、学习记录和绩效表现等信息，运用 AI 算法进行分析和预测，为员工制定专属的发展方案，并通过移动应用或内部系统向员工推送相关建议和培训课程。 场景三：AI 打造无人值守的 HR 平台 What：实现 HR 业务的自动化处理，如员工请假审批、薪酬计算和福利发放等。 Why：减少人工操作的错误和繁琐流程，提高 HR 工作的效率和准确性，使 HR 人员能够专注于更有价值的战略工作。 How：整合企业内部的各种 HR 系统和数据，利用 RPA 和 AI 技术实现流程的自动化，同时建立监控和预警机制，确保平台的稳定运行。
2025-04-14
准确的讲述垂直大模型的概念，国内外的应用现状、场景，发展趋势，最好能附带图片。内容尽量详细、逻辑通顺。
垂直大模型是专注于特定领域的大模型，例如小语种交流、临床医学、AI 蛋白质结构预测等。 在国内，大模型分为通用模型如文心一言、讯飞星火等，处理自然语言；也有垂直模型专注特定领域。 大模型因其强大的语言理解和生成能力，在多个领域和应用场景中表现出色。比较火的应用场景包括： 1. 文本生成和内容创作：撰写文章、生成新闻报道、创作诗歌和故事等。 2. 聊天机器人和虚拟助手：提供客户服务、日常任务提醒和信息咨询等服务。 3. 编程和代码辅助：代码自动补全、bug 修复和代码解释。 4. 翻译和跨语言通信：促进不同语言背景的用户之间的沟通和信息共享。 5. 情感分析和意见挖掘：为市场研究和产品改进提供数据支持。 6. 教育和学习辅助：创建个性化的学习材料、自动回答学生问题和提供语言学习支持。 7. 图像和视频生成：如 DALLE 等模型可以根据文本描述生成相应的图像，甚至在未来可能扩展到视频内容的生成。 8. 游戏开发和互动体验：创建游戏中的角色对话、故事情节生成和增强玩家的沉浸式体验。 9. 医疗和健康咨询：理解和回答医疗相关的问题，提供初步的健康建议和医疗信息查询服务。 10. 法律和合规咨询：帮助解读法律文件，提供合规建议，降低法律服务的门槛。 关于发展趋势，尽管当前市场以基础大模型为主，但将大模型与行业专业知识结合，以满足不同行业的需求，成为未来发展的关键。例如腾讯研究院的《行业大模型调研报告》指出，如何将大模型与行业专业知识结合是重点。同时，在发展过程中也需要注意其在隐私、安全和伦理方面的挑战。 很抱歉，暂时无法为您提供相关图片。
2025-04-11
随着 ChatGPT、Deepseek 等 AI 技术的爆发式发展，人工智能正在加速渗透各行业应用场景，包括茶饮行业。请你对 AI 技术在茶饮行业的影响进行研究分析，并提出 AI 技术可以在连锁奶茶店如何应用的设想。
以下是关于 AI 技术在茶饮行业的影响分析及在连锁奶茶店应用的设想： 影响分析： 1. 提升运营效率：通过自动化流程和智能预测，优化库存管理、员工排班等环节。 2. 改善客户体验：利用智能客服快速响应顾客咨询，提供个性化推荐。 3. 精准营销：基于大数据分析顾客偏好，制定更有针对性的营销策略。 应用设想： 1. 智能点单系统：根据顾客的历史订单和偏好，为其推荐饮品和搭配。 2. 库存管理优化：借助 AI 预测销售趋势，精准控制原材料库存。 3. 员工培训辅助：利用虚拟培训工具，提升员工的服务技能和产品知识。 4. 营销决策支持：通过数据分析，确定最佳的促销活动和推广渠道。 目前的知识库中，相关的具体研究报告主要有： 1. 浙江大学：《DeepSeek 技术溯源及前沿探索朱强》（2025/03/19），介绍了语言模型从基于统计的 Ngram 到 Transformer 的技术演化，以及大模型的发展，如 GPT 系列。 2. 浙江大学：《DeepSeek：回望 AI 三大主义与加强通识教育报告》（2025/03/05），围绕人工智能展开，介绍其发展历程、三大主义、技术进展、应用成果以及教育举措。 3. 清华大学：《气象人工智能技术与应用报告》（2024/12/25），围绕气象人工智能展开，介绍了其发展和应用情况。 如需下载这些研究报告，可。
2025-04-09