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comfyui提示词验证异常怎么解决

Answer

如果 ComfyUI 提示词验证异常,您可以尝试以下解决方法:

  1. 对于翻译失效的问题:
    • 双击“embedded_instail”进行安装。
    • 用记事本打开 BaiduTranslate.py,填入在百度翻译开发平台申请的 ID 和密码,以实现正常翻译。
  2. 注意如果想要引用负向 embedding,要确保文件夹路径中没有中文,否则可能导致路径错误。

此外,ComfyUI 本身自带的【clip 文本编码器】对权重的识别可能不够准确,您可以使用插件提供的更高级的编码器,并选择不同的权重插值方式。例如,当从别的网址复制提示词过来效果不一样时,可能是因为 ComfyUI 读不懂提示词中的权重表达。

在模型使用和工作流方面,可能会遇到诸如 inspire 节点安装问题、负向提示词和系数权重的疑问、添加提示词队列报错、工作流的保存和使用、放大图片未显示及节点未跑通、只跑工作流后面一段等问题,相应的解决方法包括更换并加载默认工作流尝试、将随机换成固定等。同时,还包括节点打包操作、报错处理、模型选择及参数设置、快捷键及资源获取等方面的内容。

Content generated by AI large model, please carefully verify (powered by aily)

References

【ComfyUI】爽玩必备!6大插件汇总推荐

安装完成之后,在【新建节点】-【Alek节点】下面,我们就能看到这个插件下的所有的节点。它一共包含了【预览文本】、【绘画】、【姿态】、【clip文本编码器】和【翻译文本】这五个节点。【clip文本编码器(翻译)】可以代替自带的【clip文本编码器】,接下来直接输入中文就好了。需要注意的是,如果想要引用负向embedding的话,要确保你的文件夹路径中没有中文,不然它给你翻译一下之后路径就不对了。我们使用一个简单的文生图流程,可以看到翻译信息是可以正确的传递到最终的输出的。【翻译文本】节点呢,是可以用来替换【元节点】的,在sdxl的流程中,当我们需要将文本信息单独列出来的时候,就可以使用这个节点来代替。【预览文本】节点是可以连接到【翻译文本】上的,用来检查翻译的对不对。[heading1]注意!这里的翻译默认是连接的外网,所以大家在使用的时候,很有可能翻译会失效。这里如果翻译不成功的话,[content]双击“embedded_instail”进行安装。然后用记事本打开BaiduTranslate.py,填入我们在百度翻译开发平台申请的ID和密码,这样我们就能正常的翻译了。[heading1]#05

【ComfyUI】爽玩必备!6大插件汇总推荐

comfyUI本身自带的【clip文本编码器】(左1)对权重的识别不是那么准确,我们这个插件呢,提供了一种更高级的编码器(右2),可以选择不同的权重插值方式。举个例子,我先使用自带的编码器,提示词设置为“(1男孩),1女孩”。按照我们以往的经验,男孩的权重得到了加强,画面中应该主要出现男孩。但是得到的结果,却还是一个女孩的照片,说明它对我们提示词的权重没有很好的识别。现在我们就编码器换成插件提供的高级编码节点,切换编码方式为“A1111”,也就是我们在webUI中常用的形式。可以看到,男孩和女孩就均等地出现了。再试一次,这一次为了让对比更严谨一些,我们锁定随机种子。提示词设为“(1男孩:1.3),1女孩”,使劲强调男孩,但是也需要女孩出现,我们先使用comfyui自带的编码器来绘制一下。画面中出现了两个男孩,和提示词不符。接下来使用高级编码器,切换一个“权重差值方式”,其他参数完全一样。这次的效果就比较符合我们提示词的描述,一个大男人和一个小女孩。所以有的时候,我们从别的网址复制提示词过来却发现效果不一样,可能是因为comfyui读不懂我们提示词中的权重表达。介绍完了,ComfyUI的插件很多,这6个是我建议大家在一开始学习的时候就装上的,可以很大程度的提高学习的体验。这些插件我会放到到网盘当中,大家想要的可以关注我的公众号【白马与少年】,发送【ComfyUI】即可获取链接。-END-白马与少年Stable Diffusion、Blender等学习心得分享139篇原创内容(持续更新中)公众号微信扫一扫关注该公众号

8月13日ComfyUI共学

[heading2]总结关于模型使用和工作流相关问题的讨论inspire节点安装问题:许键表示inspire节点未找到,郭佑萌称其不是当前课程内容,之后再讲。负向提示词和系数权重的疑问:许键对负向提示词和加系数权重后图的奇怪效果提出疑问,郭佑萌解释了原因。提示词的后续课程安排:郭佑萌表示关于提示词的详细内容下节课再讲。添加提示词队列报错的处理:白状在添加提示词队列时报错,郭佑萌指出VE错误,建议更换并加载默认工作流尝试。工作流的保存和使用:AJ和郭佑萌介绍了工作流保存为json文件或工作流图像的方法及使用方式。放大图片未显示及节点未跑通:谭轶骅放大后的图片未显示,原因是节点未跑通,郭佑萌建议截整个工作流查看。只跑工作流后面一段的操作:杨元询问只想跑工作流后面一段的操作,郭佑萌告知将随机换成固定即可。关于图像生成相关问题的讨论节点打包操作:将部分节点打包成组,可通过Control+B或框选加Shift键实现,便于一起拖动。报错处理:杨天朗线上使用飞甲时生成图像报错,可能是平台问题,可刷新重试;林鸿光生成的图片有斑点,可能是CFG值过高、VE配置错误或模型选择不当。模型选择及参数设置:杨天朗使用XL模型时分辨率不宜过低;林鸿光可更换为自带VE的模型,并调整CFG和部署参数;不同模型有不同特点,要选择合适的。快捷键及资源获取:锁定种子值可在相应位置选择固定;快捷键列表可在GitHub官方页面获取,小田的教程会分享;模型及VE的保存路径和获取方式有相应说明。

Others are asking
comfyui工作流
ComfyUI 工作流主要包括以下内容: FLUX 低显存运行工作流:目的是让 FLUX 模型能在较低的显存情况下运行。分阶段处理思路为:先在较低分辨率下使用 Flux 模型进行初始生成,然后采用两阶段处理,即先用 Flux 生成,后用 SDXL 放大,有效控制显存的使用,最后使用 SD 放大提升图片质量。工作流的流程包括初始图像生成(Flux)的一系列操作,如加载相关模型、处理输入提示词、生成初始噪声和引导等,以及初始图像预览;图像放大和细化(SDXL)的一系列操作,如加载 SDXL 模型、对初始图像进行锐化处理等,还有最终图像预览。 工作流网站: “老牌”workflow 网站 Openart.ai:https://openart.ai/workflows/ 。流量比较高,支持上传、下载、在线生成,免费账户总共有 50 个积分,加入 Discord 可以再加 100 积分,开通最低的每个月 6 美元的套餐后,每个月会有 5000 积分。 ComfyWorkflows 网站:https://comfyworkflows.com/cloud 。支持在线运行工作流,从 workflow 的实际下载量和访问量来看,略少于 openart。 Flowt.ai:https://flowt.ai/community 。 绿幕工作流:包含两个组,即生成绿幕素材和绿幕素材抠图。因为 SD 无法直接生成透明背景的 png 图片,所以要先生成一张素材图,前景是重要的主体素材,背景是纯色(方便识别),选择绿幕是为了方便抠图。工作流文件可通过链接 https://pan.quark.cn/s/01eae57419ce 提取(提取码:KxgB),下载拖入 ComfyUI 中自动加载工作流进行学习。
2025-04-14
ComfyUI
ComfyUI 是一个基于节点流程式的 stable diffusion AI 绘图工具 WebUI,类似于集成了 stable diffusion 功能的 substance designer,通过将 stable diffusion 的流程拆分成节点,实现了更精准的工作流定制和完善的可复现性。 其优势包括: 1. 对显存要求相对较低,启动速度快,出图速度快。 2. 具有更高的生成自由度。 3. 可以和 webui 共享环境和模型。 4. 可以搭建自己的工作流程,可以导出流程并分享给别人,报错时能清晰发现错误所在步骤。 5. 生成的图片拖进后会还原整个工作流程,模型也会选择好。 劣势有: 1. 操作门槛高,需要有清晰的逻辑。 2. 生态没有 webui 多(常用的都有),也有一些针对 Comfyui 开发的有趣插件。 官方链接:从 github 上下载作者部署好环境和依赖的整合包,按照官方文档按照即可:https://github.com/comfyanonymous/ComfyUI 。 安装部署方面: 1. 地址:https://github.com/comfyanonymous/ComfyUI ,可以下载安装包也可以直接 Git clone https://github.com/comfyanonymous/ComfyUI.git ,或者下载安装包 file:ComfyUI.zip ,下载安装包或者点击链接下载并解压至本地除 C 盘外的任意盘。然后找到文件名称为 run_nvidia_gpu 的文件双击并启动。启动完成即进入基础界面。 2. 节点存放目录:comfyUI 的节点包括后面安装的拓展节点都存放在本目录下 D:\\COMFYUI\\ComfyUI_windows_portable\\ComfyUI\\custom_nodes 。 3. 模型存放目录: 大模型:D:\\COMFYUI\\ComfyUI_windows_portable\\ComfyUI\\models\\checkpoints 。 Lora:D:\\COMFYUI\\ComfyUI_windows_portable\\ComfyUI\\models\\loras 。 Vae:D:\\COMFYUI\\ComfyUI_windows_portable\\ComfyUI\\models\\vae 。 4. 模型共用:已经安装了 SDWebUI 的同学可以通过修改文件路径和 WebUI 共用一套模型即可,这样就不用重复下载模型了。找到已安装好的 ComfyUI 目录文件下的 extra_model_paths.yaml.example 文件,将后缀.example 删除,然后右键用记事本打开。 此外,还可以直接在 Comfy UI 中训练 LoRA 模型。
2025-04-14
comfyui
ComfyUI 是一个基于节点流程式的 stable diffusion AI 绘图工具 WebUI,可想象成集成了 stable diffusion 功能的 substance designer,将 stable diffusion 流程拆分成节点,实现更精准工作流定制和完善的可复现性。 其优势包括: 1. 对显存要求相对较低,启动和出图速度快。 2. 生成自由度更高。 3. 可以和 webui 共享环境和模型。 4. 能搭建自己的工作流程,可导出流程并分享,报错时能清晰发现错误所在。 5. 生成的图片拖进后会还原整个工作流程,模型也会选择好。 劣势有: 1. 操作门槛高,需要有清晰逻辑。 2. 生态没有 webui 多(但常用的都有),也有一些针对 Comfyui 开发的有趣插件。 官方链接:https://github.com/comfyanonymous/ComfyUI 。 安装部署方面: 1. 地址:https://github.com/comfyanonymous/ComfyUI ,可以下载安装包也可以直接 Git clone https://github.com/comfyanonymous/ComfyUI.git ,或者下载安装包 file:ComfyUI.zip ,下载安装包或者点击链接下载并解压至本地除 C 盘外的任意盘。然后找到文件名称为 run_nvidia_gpu 的文件双击并启动,启动完成即进入基础界面。 2. 节点存放目录:comfyUI 的节点包括后面安装的拓展节点都存放在 D:\\COMFYUI\\ComfyUI_windows_portable\\ComfyUI\\custom_nodes 。 3. 模型存放目录: 大模型:D:\\COMFYUI\\ComfyUI_windows_portable\\ComfyUI\\models\\checkpoints 。 Lora:D:\\COMFYUI\\ComfyUI_windows_portable\\ComfyUI\\models\\loras 。 Vae:D:\\COMFYUI\\ComfyUI_windows_portable\\ComfyUI\\models\\vae 。 4. 模型共用:已经安装了 SDWebUI 的同学可以通过修改文件路径和 WebUI 共用一套模型,找到已安装好的 ComfyUI 目录文件下的 extra_model_paths.yaml.example 文件,将后缀.example 删除,然后右键用记事本打开。 此外,还可以直接在 Comfy UI 中训练 LoRA 模型。默认情况下,训练结果直接保存在 ComfyUI lora 文件夹中,训练后只需刷新并选择 LoRA 就可以测试。
2025-04-13
comfyui漫画工作流
ComfyUI 漫画工作流包含以下内容: 1. 绿幕工作流:包含两个组,即生成绿幕素材和绿幕素材抠图。因为 SD 无法直接生成透明背景的 png 图片,所以要先生成一张素材图,前景是重要的主体素材,背景为纯色(方便识别),选择绿幕是为了便于抠图。工作流文件链接:https://pan.quark.cn/s/01eae57419ce 提取码:KxgB 2. 动画工作流: 啊朔提供的动画工作流文件,如:
2025-04-13
comfyui动画片工作流怎么构建
构建 ComfyUI 动画片工作流的步骤如下: 1. 打开 Comfyui 界面后,右键点击界面,找到 Comfyui LLM party 的目录。您可以学习手动连接节点来实现最简单的 AI 女友工作流,也可以将工作流文件拖拽到 Comfyui 界面中一键复刻提示词工程实验。 2. 从 ollama 的 github 仓库找到对应版本并下载。启动 ollama 后,在 cmd 中输入 ollama run gemma2 将自动下载 gemma2 模型到本地并启动。将 ollama 的默认 base URL=http://127.0.0.1:11434/v1/以及 api_key=ollama 填入 LLM 加载器节点即可调用 ollama 中的模型进行实验。 3. 若 ollama 连接不上,很可能是代理服务器的问题,请将 127.0.0.1:11434 添加到不使用代理服务器的列表中。 此外,还有以下相关工作流搭建的信息供您参考: 1. 搭建艺术二维码工作流:打开 ComfyUI 导入相应工作流。工作流所用到的节点包括大模型节点(可选择如 AWPainting、primemixanything、xxmix9realistic v40 等,并提供了相应链接)、关键词节点、Lora 节点、ControlNet 节点(选用 qrcode_monster V2 版本,下载链接:https://huggingface.co/monsterlabs/control_v1p_sd15_qrcode_monster/tree/main/v2 )、采样器节点(Step 选择高步数,35 50 即可,采样器默认的 euler a/dpmpp 2m sde )。 2. 搭建 ComfyUI 基础工作流:从零开始搭建时,首先准备加载大模型的节点,在工作区鼠标右键点击,选择 Add Node > 选择 loaders > 选择 Load Checkpoint,并选择对应的模型。然后加载 Conditioning(条件),在工作区鼠标右键点击,选择 Add Node > 选择 Conditioning > 选择 CLIP TEXT Encode,输入正反向提示词。添加采样器时,部分参数设置与 WEB_UI 有所不同,如 seed 值只有固定、随机、每次增加、每次减少这四个选项,采样器和调度器是分开的。
2025-04-13
comfyui如何本地安装
以下是在本地安装 ComfyUI 的详细步骤: 安装方式有两种,分别是安装到本地和安装到云端。本部分主要介绍本地安装方法。 本地安装方法: 1. 命令行安装: 这是普适性最强的方法,安装后二次遇到问题的概率相对较低,但对于不熟悉命令行以及代码的用户来说,可能会有一定的门槛。 ComfyUI 的源码地址在:https://github.com/comfyanonymous/ComfyUI ,安装方法写在了 Readme 中。您也可以按照 Readme 文档进行操作。 如果会 Git 请在 Terminal 运行以下代码: 如果不会用 Git,推荐使用 Github 的客户端(https://desktop.github.com/)拉代码。 下载并安装好 Github Desktop 后,打开该应用。 然后打开 ComfyUI 的 Github 页面(https://github.com/comfyanonymous/ComfyUI),点击右上角的绿色按钮,并点击菜单里的「Open with GitHub Desktop」,此时浏览器会弹出是否要打开 GitHub Desktop,点击「是」。 GitHub Desktop 会让您选择一个保存位置,按需调整,然后点击确定。看到下方特定界面,意味着完成了代码同步。 2. 安装包安装: 这种方法安装比较简单,下载就能用。 ComfyUI 的官方安装包:目前仅支持 Windows 系统,且显卡必须是 Nivida。下载地址是:https://github.com/comfyanonymous/ComfyUI/releases ,只需下载最新的版本,解压就能使用。 安装完成后: 1. 节点存放目录:comfyUI 的节点包括后面安装的拓展节点都存放在本目录下:D:\\COMFYUI\\ComfyUI_windows_portable\\ComfyUI\\custom_nodes 2. 模型存放目录: 大模型:D:\\COMFYUI\\ComfyUI_windows_portable\\ComfyUI\\models\\checkpoints Lora:D:\\COMFYUI\\ComfyUI_windows_portable\\ComfyUI\\models\\loras Vae:D:\\COMFYUI\\ComfyUI_windows_portable\\ComfyUI\\models\\vae 3. 模型共用:已经安装了 SDWebUI 的同学可以通过修改文件路径和 WebUI 共用一套模型即可,这样就不用重复下载模型了。找到您已经安装好的 ComfyUI 目录文件下的 extra_model_paths.yaml.example 文件,将后缀.example 删除,然后右键用记事本打开。 希望以上内容对您有所帮助。
2025-04-10
产品经理如何验证prompt效果
产品经理验证 prompt 效果可以参考以下方法: 1. 以自动驾驶产品为例,先向 ChatGPT 阐述宏观的业务背景,如“我们公司研发 L4 级别的自动驾驶卡车系统。我们的车辆拥有一辆 L4 自动驾驶车辆所需要的算力,传感器与能力,但是目前车上会有司机作为安全员,自动驾驶系统会辅助司机的驾驶,帮助卡车司机开车更轻松,更安全,更节油。我将提供产品经理日常工作中的一些实际问题。这可能涉及设计具体的自动驾驶功能,进行数据分析,分析具体的行驶场景并提供有效的反馈等。你能够明白这件事吗?”然后通过 ChatGPT 的回应来检验效果。 2. 对于 Claude ,为每个子任务设计专门的 Prompt ,如市场分析、产品特性提炼、渠道策略、创意概念、预算规划等,然后整合结果。建立评估体系,定义成功标准如准确性、相关性、创新性等,实施 A/B 测试,收集反馈。 3. 对于渐进式引导法,若提示词效果不符合预期,可与 AI 再进行几轮对话调整输出结果。最终询问 AI “怎么样修改现有的 Prompt ,可以让你稳定输出当前的预期”来迭代 Prompt 。得到 Prompt 后,新开 1 个 AI 对话,输入 Prompt 验证其可用性和稳定性。例如输入 MECE 法则进行测试。
2025-03-12
假如你是一名测试工程师,要写一个关于《AI智能体输入输出验证》专利申请书,申请书的内容包括以下几点: 1、发明名称(一种xxxxxxxx算法/架构/设计/外观等等等等) 2、发明背景技术 3、具体的技术方案描述 4、本发明的有益效果
以下是为您生成的关于《AI 智能体输入输出验证》的专利申请书内容: 发明名称:一种基于 Coze 工作流的 AI 智能体输入输出验证算法 发明背景技术: 在当前的 AI 应用中,构建和测试智能体的功能至关重要。特别是在处理复杂的任务,如生成思维导图时,需要确保输入和输出的准确性和有效性。然而,现有的技术在配置子任务节点和验证其可用性方面存在不足,导致效率低下和结果不稳定。 具体的技术方案描述: 1. 对于生成思维导图的任务,首先确定处理方式为“单次”,因为一次精读任务仅需生成一张思维导图。 2. 在输入方面,<generateTreeMind>插件节点仅需设置{{query_text}}变量,格式为 string 字符串,通过引用“标题、导语、大纲”节点的{{enTreeMind}}变量来提供输入。 3. 在输出方面,观察输出区的众多字段,根据字段名称、「查看示例」中的示例说明或试运行来确定所需的字段。对于生成图片格式的思维导图,确定 pic 为所需的输出。 4. 完成任何一个节点的配置后,进行试运行测试。具体步骤包括:点击「测试该节点」,按格式要求输入待测试的内容(对于 array 等其他格式,自行对话 AI 或搜索网络确认格式要求),点击「展开运行结果」,检查输入、输出项是否有误。若有误,依次检查“测试输入内容”、“节点配置”以及优化“提示词”,以提升对生成内容的约束力。 本发明的有益效果: 1. 提高了 AI 智能体在处理生成思维导图等任务时输入输出配置的准确性和效率。 2. 通过明确的步骤和规范的测试流程,有效减少了错误和不确定性,提升了智能体的稳定性和可靠性。 3. 能够更好地满足用户在复杂任务中的需求,为相关领域的应用提供了更优质的解决方案。
2025-03-04
AI 在早期创业需求验证和市场调研的落地应用有哪些
以下是 AI 在早期创业需求验证和市场调研的落地应用: 1. 辅助创作与学习:如 AI 智能写作助手帮助用户快速生成高质量文本;AI 语言学习助手、诗歌创作助手、书法字体生成器、漫画生成器等为用户的学习和创作提供支持。 2. 推荐与规划:包括 AI 图像识别商品推荐、美食推荐平台、旅游行程规划器、时尚穿搭建议平台、智能投资顾问等,根据用户的需求和偏好为其推荐合适的产品、服务或制定个性化的计划。 3. 监控与预警:如 AI 宠物健康监测设备、家居安全监控系统、天气预报预警系统、医疗诊断辅助系统等,实时监测各种情况并提供预警。 4. 优化与管理:涉及办公自动化工具、物流路径优化工具、家居清洁机器人调度系统、金融风险评估工具等,提高工作效率和管理水平。 5. 销售与交易:有 AI 艺术作品生成器、书法作品销售平台、摄影作品销售平台、汽车销售平台、房地产交易平台等,为各类产品和服务提供销售渠道。 对于中小企业利用人工智能(AI)进行转型中的创新产品和服务,特别是 AI 驱动的产品/服务开发,包括以下方面: 首先,探索基于 AI 的新产品或服务。通过开发基于 AI 的新产品或服务,创造新的市场机会和客户价值。调查和分析市场需求,探索 AI 技术在不同领域的应用潜力。鼓励团队进行创新思维,探索如何将 AI 技术融入新产品或服务中。开发 AI 驱动产品或服务的原型,并进行测试以验证其可行性和市场吸引力。例如,开发智能分析工具,帮助企业自动分析市场趋势;或创建 AI 辅助应用程序,如个性化健康指导应用。 其次,利用 AI 技术提升现有产品的智能化程度。通过集成 AI 功能,提升现有产品或服务的智能化水平和竞争力。识别现有产品或服务中可以通过 AI 技术优化的部分,如添加智能推荐、自动化流程等。利用 AI 改善用户界面和交互体验,使产品更加直观和易用。基于客户反馈和市场变化,不断迭代和更新 AI 集成的功能。例如,对于在线零售平台,可以通过集成 AI 来优化产品搜索和推荐算法,提供更精准的购物建议。 总之,这些 AI 应用为创业者提供了丰富的选择和广阔的发展前景,创业者可以根据自己的兴趣、技能和市场需求,选择适合自己的项目进行创业。同时,对 AI 产品经理要求懂得技术框架,不一定要了解技术细节,而是对技术边界有认知,最好能知道一些优化手段和新技术的发展。产品经理要关注的还是场景、痛点、价值。
2024-11-19
cozeAPI身份验证无效的解决方案
很抱歉,目前知识库中没有关于“cozeAPI 身份验证无效”的解决方案。但一般来说,遇到身份验证无效的问题,您可以尝试以下几种常见的解决方法: 1. 检查您输入的认证信息是否准确,包括用户名、密码、密钥等。 2. 确认您的账号是否已被激活或处于正常状态。 3. 检查网络连接是否稳定,有时网络问题可能导致验证失败。 4. 查看相关的 API 文档,了解身份验证的具体要求和可能的错误情况。 5. 尝试重新生成或更新认证凭证。 如果问题仍然存在,建议您进一步查阅相关技术资料或联系 API 提供方的技术支持获取更准确的帮助。
2024-10-14
现在有哪些GenAI原生应用验证了PMF?
目前,一些 GenAI 原生应用已展现出产品市场契合度(PMF)的早期成功迹象。例如,ChatGPT 成为增长最快的应用,在学生和开发者中具有很强的产品市场契合度;Midjourney 成为集体创意的灵感来源,据报道仅 11 人的团队就实现了数亿美元的收入;Character 推动了 AI 娱乐和伴侣领域的发展,创造了用户平均在应用中花费两小时的消费者“社交”应用。然而,尽管有这些成功案例,仍有许多 AI 公司尚未实现产品市场契合度(PMF)或拥有可持续的竞争优势,整个 AI 生态系统的繁荣也并非完全可持续。
2024-08-30
生成提示词的提示词
以下是关于生成提示词的相关内容: 生成提示词的思路和方法: 可以根据效果好的图片中的高频提示词去反推效果,结合不同字体效果的描述,打包到一组提示词中。提示词给到 AI 后,AI 会根据给定文字的文义,判断适合的情绪风格,然后给出适合情绪的字体和风格描述、情感氛围等,加上一些质量/品质词,形成输出提示词结构。为了让 AI 更能描述清晰风格,可以先给定多种参照举例。 具体操作步骤: 打开 AI 工具的对话框,将相关提示词完整复制粘贴到对话框。推荐使用 ChatGPT 4o。 当 AI 回复后,发送您想要设计的文字。可以仅发送想要的文字,也可以发送图片(适合有多模态的 AI)让 AI 识别和反推。 将 AI 回复的提示词部分的内容复制到即梦 AI。 对生成提示词的一些观点: 提示词生成提示词并非必要,不一定能生成最好的 Prompt 框架,修改过程可能耗时且不一定能修改好,不如花钱找人写。 一句话生成完整符合需求的 Prompt 非常困难,只能大概给出框架和构思,需要更低成本地调整需求和修改 Prompt。 不同生图工具生成提示词的特点: 即使是简短的描述,生成的提示词也非常细节、专业。 会解析需求,找出核心要点和潜在的诠释点,并给出不同的提示词方案。 提示词构建更多在于增强,而不是发散,生成的内容更符合期望。 同时生成中、英双版本,国内外工具通用无压力。 14 款 AI 生图工具实测对比: 本次实测用到的工具包括国内版的即梦 3.0(https://jimeng.jianying.com/aitool/home)、WHEE(https://www.whee.com)、豆包(https://www.doubao.com/chat)、可灵(https://app.klingai.com/cn/texttoimage/new)、通义万相(https://tongyi.aliyun.com/wanxiang/creation)、星流(https://www.xingliu.art)、LibiblibAI(https://www.liblib.art),以及国外版的相关工具。
2025-04-20
大模型的系统提示词
大模型的系统提示词主要包括以下方面: 1. 在“五津:一键生成‘摸鱼打工猫’视频”中,针对用户选择的主题和回答,总结用户的创作意图,如“打工猫摸鱼的 2 小时,在巴厘岛能看一场日落”,并根据此生成 4 组体现幽默风趣、以宫崎骏风格描绘主角为摸秋刀鱼橘猫的绘图提示词,以数组形式输出到“tishici”,将用户意图输出到“biaoti”。 2. 在“云中江树:智能对决:提示词攻防中的 AI 安全博弈”中,系统提示词的相关防御措施分为输入侧、模型侧和输出侧三个部分。输入侧可进行意图识别、语义匹配等综合判断用户输入是否恶意;模型侧对于有能力的厂商应增强安全性并平衡性能,开发者则要在开发中带着安全意识优化系统提示词,加入安全引导和禁止内容等;输出侧可使用传统防御和内容过滤手段,并针对大模型特点进行私有数据泄露等检查。此外,还提到间接注入和提示词泄露的情况,间接注入常发生在应用获取依赖外部数据资源时,攻击者通过隐藏恶意指令完成攻击;提示词泄露指试图操纵模型输出获取部分或全部系统提示词,大模型输出内容可分为系统提示词、用户提示和助手提示词三段,通过攻击手段可获取系统提示词。
2025-04-18
你是福州市政府工作人员,中国移动拟邀请福州市委书记参加中国移动人工智能生态大会并致辞,该大会是第八届数字峰会的组成部分,需要撰写市委书记的致辞稿,需要中国移动准备哪些素材,请告诉我提示词
以下是为您整理的相关内容: 《促进创新的人工智能监管方法》:包含了关于通用人工智能价值链、相关案例研究以及对人工智能监管框架的探讨等内容。 陶力文律师关于律师写好提示词用好 AI 的方法:包括初始化的欢迎语、遵循的规则、获取案例洞察报告和目标群体、输出纲要和写作方案、根据用户反馈调整等流程。 开幕式主持稿:涉及基地代表发言的时间、主题、物料配合和人员配合等信息。 但这些素材似乎与为中国移动准备市委书记致辞稿所需的素材关联不大。一般来说,为撰写市委书记在中国移动人工智能生态大会上的致辞稿,中国移动可能需要准备以下素材: 1. 本次大会的详细介绍,包括主题、目标、议程安排等。 2. 中国移动在人工智能领域的发展成果、战略规划和未来愿景。 3. 中国移动人工智能生态的构建情况,如合作伙伴、合作项目等。 4. 本次大会在第八届数字峰会中的地位和作用。 5. 相关行业的人工智能发展现状和趋势。 6. 福州市在人工智能领域的发展情况和与中国移动合作的展望。
2025-04-18
调教ai的利器,提示词工程
提示词工程是调教 AI 的重要手段,以下是关于提示词工程的相关知识: 作用:避免 AI 掉入“幻觉”陷阱,引导 AI 生成更可靠的内容。 原理:AI 对提示词的理解能力与幻觉的产生密切相关,清晰、具体的提示词能帮助其更好地理解意图,减少错误。 技巧: 明确要求 AI 引用可靠来源,如在询问历史事件时要求引用权威文献,询问科学事实时要求引用科研论文,询问法律条款时要求引用官方文件。 要求 AI 提供详细的推理过程,如询问数学公式时展示推导过程,询问代码功能时逐行解释含义。 明确限制 AI 的生成范围,如询问名人名言时指定名人姓名和相关主题,询问新闻事件时指定时间范围和关键词。 通过这些清晰、具体、有针对性的提示词技巧,可以引导 AI 生成更准确和可靠的内容。但提示词工程只是辅助手段,从根本上解决 AI 幻觉问题还需从数据、模型、训练方法等多方面努力。 提示词工程就像与博学但有点固执的老教授交流,精心设计输入文本能引导 AI 更好地理解需求并给出更准确有用的回答。比如,问“请用简单的语言,为一个 10 岁的小朋友解释什么是人工智能,并举一个生活中的例子”,AI 更可能给出通俗易懂的解释。 在使用 AI 工具的过程中,可能会出现答非所问、回答格式不标准等问题,为让 AI 更好地服务,需要学习提示词工程。当用户的需求接近 AI 真实范围时,可通过写提示词甚至创建 BOT 来优化使用效果。
2025-04-15
提示词
提示词是让 AI 听懂您的需求并生成想要画面的关键。 基础公式(新手必学):景别+运镜+主体+动作+风格。示例:特写镜头|镜头旋转|发光水晶球悬浮|星尘特效|赛博朋克风格。 进阶公式(提升质感):景别+运镜+主体(细节)+动作(速率)+场景(层次)+氛围+光影。示例:全景俯拍|无人机跟拍|雪山湖泊(镜面倒影)|慢动作|冷色调光线|自然纪录片风格。 在星流一站式 AI 设计工具中,prompt 输入框可输入提示词,使用图生图功能辅助创作。 提示词用于描绘您想生成的画面,支持中英文输入。不同模型对输入语言有不同要求,如通用大模型与基础模型 F.1、基础模型 XL 使用自然语言,基础模型 1.5 使用单个词组。 写好提示词要做到: 1. 内容准确,包含人物主体、风格、场景特点、环境光照、画面构图、画质等,比如:一个女孩抱着小猫,背景是一面红墙,插画风格、孤独感,高质量。 2. 调整负面提示词,点击提示框下方的齿轮按钮,弹出负面提示词框,负面提示词可帮助 AI 理解不想生成的内容,如不好的质量、低像素、模糊、水印。 3. 利用“加权重”功能,让 AI 明白重点内容,可在功能框增加提示词,并进行加权重调节,权重数值越大,越优先。还可对已有的提示词权重进行编辑。 4. 借助辅助功能,如翻译功能可一键将提示词翻译成英文,还有删除所有提示词、会员加速等功能。 如果您接触过大量提示工程相关的示例和应用,会注意到提示词由一些要素组成,包括指令(想要模型执行的特定任务或指令)、上下文(包含外部信息或额外的上下文信息,引导语言模型更好地响应)、输入数据(用户输入的内容或问题)、输出指示(指定输出的类型或格式)。但提示词所需的格式取决于想要语言模型完成的任务类型,并非所有要素都是必须的。
2025-04-15
如何成为提示词工程师
提示词工程师是在与人工智能模型交互时,负责设计和优化提示的专业人员,旨在通过精心构造的提示引导模型产生准确、有用和相关的回答。 其主要职责包括: 1. 设计提示:根据用户需求和模型能力设计有效的提示,考虑提示的长度、结构、措辞和信息量等因素,以清晰传达用户意图并引导模型生成满意结果。 2. 优化提示:通过收集用户反馈、分析模型结果和实验不同的提示策略等方式不断优化提示,提高模型性能。 3. 评估提示:使用各种指标如模型的准确率、流畅度和相关性等来评估提示的有效性。 提示词工程师需要具备以下技能和知识: 1. 领域知识:对所工作的领域有深入了解,以便设计出有效的提示。 2. 自然语言处理(NLP):了解 NLP 的基本原理和技术,能够理解和生成自然语言文本。 3. 人工智能(AI):了解 AI 的基本原理和技术,以便理解和使用 AI 模型。 4. 沟通能力:具备良好的沟通能力,与用户、团队成员和其他利益相关者有效沟通。 以下是一些提示词工程师工作的实际案例,比如在市场营销类和商业类中,有自动优化 Prompt 的案例,如 JackeyLiu 熟悉的转化步骤包括: 1. 角色和能力:基于问题思考 chatGPT 最适合扮演的角色,应是该领域最资深的专家,适合解决问题。 2. 上下文说明:思考提出问题的原因、背景和上下文。 3. 任务陈述:基于问题进行陈述。 提示词工程师是一个新兴职业,随着人工智能技术的不断发展,对其需求将会越来越大。
2025-04-15
trae ai编程客户端的buide模式“客户端异常,请稍后再试”
Trae 的 Builder 模式相关信息如下: Trae 提供了两种模式,其中 Builder 模式可以帮助从 0 开发一个完整的项目,对代码文件的任何更改都会自动保存。 使用 Builder 模式的步骤: 在电脑上新建一个文件夹,文件夹名字可自定义,如“helloworld”。 使用 Trae 打开这个文件夹,在弹出的弹层里选中新建的文件夹。 点击右上角的“Builder”按钮切换到 Builder 模式。 在 Builder 模式下的使用案例,如生成一个贪吃蛇游戏:打开 Builder 模式,直接输入“使用 web 技术栈生成一个贪吃蛇游戏”,排队完成后,Trae 开始思考和代码编写过程,期间需要手动接入进行文件审查,在提示中点击“全部接受”。代码生成完成之后,Trae 自动运行命令启动页面,点击运行,在 Webview 中即可看到实现的游戏效果。 如果您在使用 Trae 的 Builder 模式时出现“客户端异常,请稍后再试”的提示,建议您稍后再尝试操作,或者检查网络连接等是否正常。
2025-03-10
请介绍聚类分析、异常检测算法
聚类分析是一种将数据集中相似的数据点分组在一起的方法。当数据集中的簇不是明显的球形或高斯分布时,KNN 算法也可用于聚类任务。 异常检测算法用于识别数据集中偏离常态的异常数据点。KNN 算法由于可以识别与大多数邻居不同的点,常用于异常检测。此外,大语言模型(LLM)在识别模式和趋势方面表现出色,也适用于异常检测任务,能够基于一个或多个列值来识别异常数据点。
2024-08-23