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提示词反推

Answer

以下是关于提示词反推的相关内容：

一、第二十一期港风胶片

  1. 活动介绍
    • 墨悠大佬的胶片 lora 模型搭配 flux1 dev 大模型，具有文艺复兴、唯美胶片复古的风格。
    • lora 模型链接：https://www.liblib.art/modelinfo/e16a07d8be544e82b1cd14c37e217119?from=personal_page
  2. 教程
    • 方法 1：利用上一期活动图片反推工作流，使用唯美港风图片进行反推提示词，在大模型后接一个墨悠_胶片 lo。上一期活动链接：第二十期图片提示词反推提示词生成。胶片 lora 链接：https://www.liblib.art/modelinfo/e16a07d8be544e82b1cd14c37e217119?from=personal_page
    • 方法 2：利用抱脸的 joy-caption 图片反推提示词，然后在哩布上跑 flux 文生图工作流。
      • joy-caption 链接（需要魔法）：https://huggingface.co/spaces/fancyfeast/joy-caption-pre-alpha
      • 文生图工作流：flux 文生图.json
      • 在哩布上跑文生图：https://www.liblib.art/modelinfo/e16a07d8be544e82b1cd14c37e217119?from=personal_page

二、【SD】真人转二次元

  1. 相比于文生图，图生图功能除了文本提词框以外还多了一个图片框的输入口，因此，我们还可以通过图片来给与 AI 创作的灵感。
  2. 随便照一张照片，直接拖入进来。
  3. 在文本输入框的旁边有两个反推提示词的按钮：CLIP 是可以通过图片反推出完整含义的句子；DeepBooru 是可以反推出关键词组。
    • 示例：上面的那一张图，通过两种反推方式得到的提示词分别为：
      • CLIP——a young boy sitting on a bench with a toy train and a lego train set on the floor next to him,Adam Rex,detailed product photo,a stock photo,lyco art。（一个小男孩坐在长凳上，旁边的地板上放着一辆玩具火车和一辆乐高火车，亚当·雷克斯，详细的产品照片，一张库存照片，莱科艺术，）
      • DeepBooru——shoes,solo,hat,orange_background,yellow_background,smile,socks,black_hair,sitting,sneakers。（鞋子，独奏，帽子，橙色背景，黄色背景，微笑，袜子，黑发，坐着，运动鞋）
  4. 两种方式生成的提示词都有些瑕疵，需要手动补充提示词的信息。写好提示词之后，调整宽度和高度，让红框刚好匹配图片。接下来，最重要的是提示词相关性和重绘幅度这两个参数。

三、ComfyUI 图片提示词反推

  1. 在 ComfyUI 里使用 MiniCPM 做图片提示词反推与文本提示词生成，可以和 flux 模型配合生成图片。建议使用量化版本的模型（int4 结尾），可以节省显存。
  2. ComfyUI-MiniCPM-Plus 安装方法
    • 进入 ComfyUI 自定义节点目录。
    • 克隆此仓库。
    • 重启 ComfyUI。
  3. 网盘：https://pan.quark.cn/s/00b3b6fcd6ca 。下载后放入 ComfyUI 的 models 文件夹下 MiniCPM 文件夹中，没有就新建一个。
Content generated by AI large model, please carefully verify (powered by aily)

References

第二十一期 港风胶片

墨悠大佬的胶片lora模型搭配flux1 dev大模型文艺复兴，唯美胶片复古lora模型链接：https://www.liblib.art/modelinfo/e16a07d8be544e82b1cd14c37e217119?from=personal_page[heading2]示例图片[content]|||||-|-|-|||||[heading1]二、教程[heading2]方法1、利用上一期活动图片反推工作流，使用唯美港风图片进行反推提示词，在大模型后接一个墨悠_胶片lo[content]上一期活动链接：[第二十期图片提示词反推提示词生成](https://waytoagi.feishu.cn/wiki/JYMiwUJ03iYZDzkkW3tcAdFMn4f)胶片lora链接：https://www.liblib.art/modelinfo/e16a07d8be544e82b1cd14c37e217119?from=personal_page[heading2]方法2：利用抱脸的joy-caption图片反推提示词，然后在哩布上跑flux文生图工作流[content]1、joy-caption链接（需要魔法）：https://huggingface.co/spaces/fancyfeast/joy-caption-pre-alpha2、文生图工作流：[flux文生图.json](https://bytedance.feishu.cn/space/api/box/stream/download/all/XwEhbF9GBoGxJDxuDaIcqeFpnUb?allow_redirect=1)3、在哩布上跑文生图：https://www.liblib.art/modelinfo/e16a07d8be544e82b1cd14c37e217119?from=personal_page

【SD】真人转二次元？图生图如此强大

作者：白马少年介绍：SD实践派，出品精细教程发布时间：2023-05-02 20:00原文网址：https://mp.weixin.qq.com/s/l-O9vT9-_xzy0uvxnkjV-w相比于文生图，图生图功能除了文本提词框以外还多了一个图片框的输入口，因此，我们还可以通过图片来给与AI创作的灵感。我们随便照一张照片，直接拖入进来。然后可以看到，在文本输入框的旁边有两个反推提示词的按钮：CLIP是可以通过图片反推出完整含义的句子；DeepBooru是可以反推出关键词组。上面的那一张图，我们通过两种反推方式得到的提示词分别为：CLIP——a young boy sitting on a bench with a toy train and a lego train set on the floor next to him,Adam Rex,detailed product photo,a stock photo,lyco art。（一个小男孩坐在长凳上，旁边的地板上放着一辆玩具火车和一辆乐高火车，亚当·雷克斯，详细的产品照片，一张库存照片，莱科艺术，）DeepBooru——shoes,solo,hat,orange_background,yellow_background,smile,socks,black_hair,sitting,sneakers。（鞋子，独奏，帽子，橙色背景，黄色背景，微笑，袜子，黑发，坐着，运动鞋）可以看到两种方式生成的提示词都有些瑕疵，比如第一组里面没有描述小孩的穿着，第二组里面没有描述小孩的性别和周围的物品，所以我们需要手动来补充提示词的信息。写好提示词之后，我们再调整一下宽度和高度，让这个红框刚好匹配我们的图片即可。接下来，最重要的是这两个参数：提示词相关性和重绘幅度。

ComfyUI 图片提示词反推 提示词生成 MiniCPM节点与FLUX配合使用 再也不怕想不出提示词了

在ComfyUI里使用MiniCPM做图片提示词反推与文本提示词生成。可以和flux模型配合生成图片。建议使用量化版本的模型（int4结尾）可以节省显存。[heading3]ComfyUI-MiniCPM-Plus[heading3]安装方法[content]1.进入ComfyUI自定义节点目录:2.克隆此仓库:3.重启ComfyUI。[heading3]图片提示词反推长文本描述+短标签[content][heading3]图片提示词反推用于Flux出图[content][heading3]提示词生成[content][heading3]生成提示词用于Flux出图[content][heading3]模型[content]网盘https://pan.quark.cn/s/00b3b6fcd6ca下载后放入ComfyUI的models文件夹下MiniCPM文件夹中，没有就新建一个。

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提示词反推工具
以下是关于提示词反推工具的相关信息： LayerStyle 副本中的 LayerUtility 部分： PromptTagger：根据图片反推提示词，可以设置替换词。使用 Google Gemini API 作为后端服务，需在申请 API key，并填到插件根目录下的 api_key.ini 文件中（默认名字是 api_key.ini.example，初次使用需将文件后缀改为.ini，用文本编辑软件打开，在 google_api_key=后面填入 API key 并保存）。节点选项包括：api（目前只有"geminiprovision"一个选项）、token_limit（生成提示词的最大 token 限制）、exclude_word（需要排除的关键词）、replace_with_word（替换 exclude_word 的关键词）。 PromptEmbellish：输入简单的提示词，输出经过润色的提示词，支持输入图片作为参考。使用 Google Gemini API 作为后端服务，同样需按上述方式处理 API key。节点选项包括：image（可选项，输入图像作为提示词参考）、api（目前只有"googlegemini"一个选项）、token_limit（生成提示词的最大 token 限制）、discribe（在这里输入简单的描述，支持中文）。 SD 中的相关内容： 在图生图功能中，除了文本提词框外还有图片框输入口。随便照一张照片拖入后，文本输入框旁边有两个反推提示词的按钮：CLIP 可以通过图片反推出完整含义的句子；DeepBooru 可以反推出关键词组。但两种反推方式生成的提示词可能存在瑕疵，需要手动补充信息。写好提示词后，调整宽度和高度使红框匹配图片，同时注意两个重要参数：提示词相关性和重绘幅度。 其他： ImageScaleByAspectRatioV2 是 ImageScaleByAspectRatio 的 V2 升级版，在其基础上做了改变，节点选项包括 scale_to_side（允许按长边、短边、宽度、高度或总像素指定尺寸缩放）、scale_to_length（这里的数值作为 scale_to_side 指定边的长度，或者总像素数量）。 QWenImage2Prompt：根据图片反推提示词，是 ComfyUI_VLM_nodes 中 UFormGen2 Qwen Node 节点的重新封装。需从下载模型到 ComfyUI/models/LLavacheckpoints/files_for_uform_gen2_qwen 文件夹。节点选项包括 question（对 UFormGenQWen 模型的提示词）。
2025-03-21
SD 反推模型
以下是关于 SD 反推模型的相关内容： Fooocus 模型： LoRA 模型默认放在：Fooocus_win64_1110\\Fooocus\\models\\loras 程序默认用到 3 个 SDXL 的模型，包括一个 base、一个 Refiner 和一个 LoRA。单独安装需下载三个模型： SDXL 基础模型：https://huggingface.co/stabilityai/stablediffusionxlbase1.0/resolve/main/sd_xl_base_1.0_0.9vae.safetensors refiner 模型：https://huggingface.co/stabilityai/stablediffusionxlrefiner1.0/resolve/main/sd_xl_refiner_1.0_0.9vae.safetensors LoRA 模型：https://huggingface.co/stabilityai/stablediffusionxlbase1.0/resolve/main/sd_xl_offset_examplelora_1.0.safetensors 若部署了 SD 秋叶包，可共用模型（大模型和 LoRA），通过修改 Fooocus_win64_1110\\Fooocus\\modules\\path.py 文件中的路径来配置，修改为秋叶包模型对应的路径，如： 大模型路径：sdwebui\\models\\Stablediffusion\\SDXL LoRA 模型路径：sdwebui\\models\\lora 配置好后点击 run.bat 文件启动。 Comfyui SD 学社做黏土头像的相关插件： 提示词反推 WD14Tagger：https://github.com/pythongosss/ComfyUlWD14Tagger，首次使用会自动下载模型（需要网络环境） 处理人物一致性： IPAdapter：https://github.com/cubiq/ComfyUI_IPAdapter_plus 也可以用 instantID，这里使用的是 IPadpter，后续很多地方也会用到，建议先使用起来。关于 IPAdapter 的使用，之前有文章介绍。 ControlNet： 预处理的插件：comfyui_controlnet_aux https://github.com/Fannovel16/comfyui_controlnet_aux ControlNet 模型： XLCN 模型下载：https://huggingface.co/lllyasviel/sd_control_collection/tree/main 1.5 理模型下载：https://huggingface.co/lllyasviel/ControlNetv11/tree/main ControlNet 的 tile 模型： 随着 ControlNet1.1 的更新，tile 模型横空出世，其强大的功能让之前的一些模型变得有点黯然失色。 可用于高清修复小图，比如将分辨率不高的食物图片拖进“WD 1.4 标签器”反推关键词，然后发送到图生图。使用大模型“dreamshaper”调整参数尺寸，放大为 2K，提示词引导系数官方推荐在 15 以上，重绘幅度在 0.5 以上。 可用于修复和增加细节，如处理一张细节不足且结构错误的小屋图。tile 的预处理器用来降低原图的分辨率，为新图添加像素和细节提供空间。若图片本身像素很低，可以不使用预处理器，直接使用 tile 模型。
2025-03-13
ai提示词反推工具
以下是关于 AI 提示词反推工具的相关信息： 在图生图功能中，除了文本提词框外还有图片输入口，可通过图片给 AI 创作灵感。有两种反推提示词的按钮，CLIP 能通过图片反推出完整含义的句子，DeepBooru 可反推出关键词组。但生成的提示词可能存在瑕疵，需要手动补充信息。调整好提示词后，还需注意宽度、高度以及提示词相关性和重绘幅度等参数。 另外，LayerStyle 副本中的 PromptTagger 可根据图片反推提示词并设置替换词，使用 Google Gemini API 作为后端服务，需申请 API key 并正确填写配置文件。PromptEmbellish 输入简单提示词能输出润色后的提示词，也支持输入图片作为参考，同样依赖 Google Gemini API 服务。 同时，为您提供以下提示词相关的资源： Majinai： 词图： Black Lily： Danbooru 标签超市： 魔咒百科词典： AI 词汇加速器： NovelAI 魔导书： 鳖哲法典： Danbooru tag： AIBooru：
2025-03-05
ai提示词反推
在 AI 中，关于提示词反推，以下是一些相关信息： 在图生图功能中，除了文本提词框，还有图片框输入口。通过图片可给与 AI 创作灵感，文本输入框旁有两个反推提示词的按钮，CLIP 能通过图片反推出完整含义的句子，DeepBooru 能反推出关键词组。但两种方式生成的提示词可能存在瑕疵，需要手动补充信息。调整宽度和高度，使红框匹配图片。此外，提示词相关性和重绘幅度这两个参数很重要。 样例驱动的渐进式引导法能充分发挥 AI 自身的逻辑分析和抽象总结能力，从用户提供的样例中总结方法论，用户判断方法论正确与否并提出意见，为提示词爱好者提供低门槛生成途径。但 LLM 有上下文长度限制，在长对话中可能导致 AI 遗忘早期内容，影响输出质量，所以需要引入“提示词递归”的概念与方法，具体步骤包括初始提示、定期总结、重新引入、细化和拓展、验证和优化。
2025-03-05
可以反推关键词的AI
以下是关于可以反推关键词的 AI 的相关内容： 在 Midjourney 中，AI 以半抽象方式解析提示，更倾向处理整体概念。获得理想结果的关键在于具体性，可从简单提示或参数修改开始逐步调整。此外，还可通过反推关键词来解析，方法如下： 1. 初始提示：例如“Prompt：A banana is floating in the airv 6.1 提示：一个香蕉漂浮在空中v 6.1”，查看生成结果，若不错但缺乏特定艺术方向，可进一步迭代优化。 2. 优化描述：如“Prompt：Banana shaped hologram of molten liquid metal,floating in air,isolated on a lilac background,minimalist design,vector illustration,high resolution photographyv 6.1 提示：香蕉形态的液态金属全息图，漂浮在空气中，在淡紫色背景上，极简设计，矢量插图，高分辨率摄影v 6.1”。 在 StableDiffusion 中，图生图功能除文本提词框外还有图片框输入口，可通过图片反推提示词。例如，随便一张照片拖入后，文本输入框旁有两个反推提示词的按钮：CLIP 可反推出完整含义的句子；DeepBooru 可反推出关键词组。但两种方式生成的提示词可能有瑕疵，需手动补充信息。 在使用 AI 生成图片时，若想让生成的图片更可控，可利用 seed 参数反向生成。Midjourney 会用种子号绘图，默认随机，可使用Seed 或same eseed 参数指定相同种子号和提示符以产生类似结尾图片。例如“caiyunyiueji is a cute sports anime girl,style by Miyazaki Hayao,emoji,expression sheet,8kseed 8888”，能保证每次生成相同的图，还可反向利用此特性对已确定的效果图进行微调。
2025-02-26
图片提示词反推工具
以下是关于图片提示词反推工具的相关信息： LayerStyle 副本：根据图片反推提示词，可设置替换词。使用 Google Gemini API 作为后端服务，需在申请 API key，并填到插件根目录下的 api_key.ini 文件中（默认名字为 api_key.ini.example，初次使用需将后缀改为.ini，用文本编辑软件打开，在 google_api_key=后面填入 API key 并保存）。节点选项包括：api（目前只有"geminiprovision"一个选项）、token_limit（生成提示词的最大 token 限制）、exclude_word（需要排除的关键词）、replace_with_word（替换 exclude_word 的关键词）。 PromptEmbellish：输入简单的提示词，输出经过润色的提示词，支持输入图片作为参考。使用 Google Gemini API 作为后端服务，同样需申请并填写 API key。节点选项包括：image（可选项，输入图像作为提示词参考）、api（目前只有"googlegemini"一个选项）、token_limit（生成提示词的最大 token 限制）、discribe（在这里输入简单的描述，支持中文）。 【SD】真人转二次元：图生图功能除文本提词框外还有图片框输入口，可通过图片给与 AI 创作灵感。有两个反推提示词的按钮：CLIP 可通过图片反推出完整含义的句子；DeepBooru 可反推出关键词组。但生成的提示词可能有瑕疵，需手动补充信息。调整宽度和高度使红框匹配图片，同时注意提示词相关性和重绘幅度这两个参数。 第二十一期港风胶片： 活动介绍：墨悠大佬的胶片 lora 模型搭配 flux1 dev 大模型，文艺复兴，唯美胶片复古。lora 模型链接：https://www.liblib.art/modelinfo/e16a07d8be544e82b1cd14c37e217119?from=personal_page 教程： 方法 1：利用上一期活动图片反推工作流，使用唯美港风图片进行反推提示词，在大模型后接一个墨悠_胶片 lo。上一期活动链接： 胶片 lora 链接：https://www.liblib.art/modelinfo/e16a07d8be544e82b1cd14c37e217119?from=personal_page 方法 2：利用抱脸的 joycaption 图片反推提示词，然后在哩布上跑 flux 文生图工作流。joycaption 链接（需要魔法）：https://huggingface.co/spaces/fancyfeast/joycaptionprealpha 文生图工作流： 在哩布上跑文生图：https://www.liblib.art/modelinfo/e16a07d8be544e82b1cd14c37e217119?from=personal_page
2025-02-18
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