在 Midjourney 中，风格变化的提示词相关内容如下： 1. 修改提示： 语义细节太多：编写一个提示，用您认为可取的细节替换不需要的细节。 风格不够：修改您的提示，使其更符合您追求的风格。如果您想要质感丰富、厚涂、富有表现力的油画但是显示效果不够强烈，可以在提示中加入这些词以与您的风格参考图像保持一致。 2. 更改您的“sw”值： 语义细节太多：将“sw”从默认值 100 降低到不那么显著的值，例如“sw 20”。 风格不够：将“sw”从默认值 100 提高到更显著的值，例如“sw 800”（最大值为 1000）。 3. 使用小权重来强调或弱化您认为不需要的画布上的元素。突出与淡化说明地址：https://discord.com/channels/662267976984297473/1194021959806238821 。 例如：提示词“A man stands in a parking lot of futuristic cars against a neon cyberpunk cityscape.sref https://s.mj.run/9DFZsjKwkyE v 6.0 sw 22”，翻译为“一个男人站在未来车辆的停车场里，背景是霓虹的赛博朋克城市景观。sref https://s.mj.run/9DFZsjKwkyE v 6.0 sw 22”。 此外，生成场景图片时，prompt 可以是“场景+风格（一套绘本中风格词语不要改变）”，如“super high details,HDsmooth,by Jon Burgerman,s 400 niji 5 style expressive ar 3:4”。同时，还有 MidJourney 200 条风格词汇，详情可参考《》，@TheMouseCrypto 发表了一份 200 条风格词汇整理，MJ 创始人关注且转发，这些关键词条个人感觉还不错，值得推荐，页数是 77 页。

以下是关于人工智能发展前景的相关内容： 人工智能的普及与快速发展：如今，我们在日常生活中已频繁与人工智能互动，如交通、天气预测以及电视节目推荐等。AI 正以惊人速度发展，使计算机能以过去难以想象的方式观察、理解和与世界互动。 人工智能在科学领域的应用：对于人工智能在科学领域的发展，我们有了利用计算可归约性的新方式，它成为科学研究的新工具，有许多实际用途。但就发现的基本潜力而言，与从计算范式及不可约计算中构建的成果相比尚有差距。将人工智能和正式计算范式的优势结合，是推动科学进步的重要机会。 AI 进化的未来：对于每项任务，机器有望比人类做得更好。当计算机超越人类时，它们可能会不断自我提升，在持续改进的进化螺旋中可能导致超级智能的出现。从工具进化到数字生命，届时机器可能具有自我意识和超级智能，我们对机器意识的概念将发生重大转变，会面临真正的数字生命形式。一旦出现能快速进化和有自我意识的数字生命，围绕物种竞争会产生有趣问题，如合作与竞争的基础，以及对其模拟疼痛是否构成折磨等。

要让全公司人使用扣子 Bot ，可以按照以下步骤在飞书进行操作： 1. 登录平台。 2. 在左侧导航栏，选择打开个人空间或一个团队空间。 3. 在 Bots 页面，选择需要发布的 Bot。 4. 在 Bot 编排页面，单击发布。 5. 首次发布时需要进行授权，根据引导完成授权。 6. 单击配置： 在打开的页面，单击点击获取当前应用链接。 单击获取。 在打开的页面，（可选）配置安装范围，然后勾选隐私协议，最后单击授权并安装。 7. 应用安装完成后，返回扣子 Bot 的发布页面，再次单击配置。 8. 在弹出的页面，单击授权。 9. 输入发布信息，勾选飞书渠道，然后单击发布。 发布完成后，可点击在飞书中打开链接跳转至飞书应用中，与 Bot 对话。 如果这是您所在飞书租户第一次发布扣子 Bot 应用，您会收到飞书消息提醒。如果提醒应用审核通过，则您可以直接使用 Bot。否则您需要等待企业管理员审核完成之后，才可以使用 Bot。

学习 AI 首先要学习以下内容： 1. 了解 AI 基本概念： 阅读「」部分，熟悉 AI 的术语和基础概念，包括其主要分支（如机器学习、深度学习、自然语言处理等）以及它们之间的联系。 浏览入门文章，了解 AI 的历史、当前的应用和未来的发展趋势。 2. 开始 AI 学习之旅： 在「」中，找到为初学者设计的课程，特别推荐李宏毅老师的课程。 通过在线教育平台（如 Coursera、edX、Udacity）上的课程，按照自己的节奏学习，并有机会获得证书。 3. 选择感兴趣的模块深入学习： AI 领域广泛（比如图像、音乐、视频等），根据自己的兴趣选择特定的模块进行深入学习。 4. 对于中学生： 从编程语言入手学习，如 Python、JavaScript 等，学习编程语法、数据结构、算法等基础知识。 尝试使用 AI 工具和平台，如 ChatGPT、Midjourney 等，探索面向中学生的 AI 教育平台，如百度的“文心智能体平台”、Coze 智能体平台等。 学习 AI 基础知识，包括基本概念、发展历程、主要技术（如机器学习、深度学习等）以及在教育、医疗、金融等领域的应用案例。 参与 AI 相关的实践项目，如参加学校或社区组织的 AI 编程竞赛、创意设计大赛等活动，尝试利用 AI 技术解决生活中的实际问题。 关注 AI 发展的前沿动态，关注权威媒体和学者，思考 AI 技术对未来社会的影响。 5. 对于希望继续精进的学习者： 属性和方法：学习如何为类定义属性和方法，以及如何通过对象来调用它们。 继承和多态：了解类之间的继承关系以及如何实现多态。 异常处理：理解异常，学习如何使用 try 和 except 语句来处理程序中可能发生的错误。 文件操作：学习文件读写，理解如何使用 Python 来处理文件路径，以及如何列举目录下的文件。 对于 AI，可以尝试了解以下内容，作为基础： 背景知识：基础理论，了解人工智能、机器学习、深度学习的定义及其之间的关系；历史发展，简要回顾 AI 的发展历程和重要里程碑。 数学基础：统计学基础，熟悉均值、中位数、方差等统计概念；线性代数，了解向量、矩阵等线性代数基本概念；概率论，基础的概率论知识，如条件概率、贝叶斯定理。 算法和模型：监督学习，了解常用算法，如线性回归、决策树、支持向量机（SVM）；无监督学习，熟悉聚类、降维等算法。

打造一个智能体通常需要进行以下参数的调整： 1. 模型调整： 选择所需的模型。 设置模型的温度，温度会影响输出的随机性。 调整模型的输出长度参数，默认输出长度通常为 512，可能不足以满足需求。 2. 提示词相关： 输入提示词，可使用准备好的提示词模板编排进智能体。 编写开场白，其内容将作为提示词的一部分提供给模型进行推理分析。 3. 功能添加： 根据实际需求选择“添加功能”，如至少选择“开场白”功能。 4. 工具选择： 根据具体需求挑选并添加合适的工具，以确保智能体满足需求。 5. 特定插件参数（以空间风格化插件为例）： image_url：毛坯房的图片地址。 Strength：提示词强度，即提示词对效果图的影响度。 Style：生成效果的风格，如新中式、日式、美式、欧式、法式等。 user_prompt：用户输入的 Promot 提示词。 此外，像 OpenAI 和 Google 推出的智能体，还需要在保持模型能力不变的情况下缩小参数规模，升级架构来提升性能，并让终端参与分担一部分模型的计算量以应对实时性和多模态的需求。

Bot 即“机器人”，在不同的情境中有不同的含义和应用。 在 Coze 平台上，Bot 是自动化的程序，可以执行特定的任务，比如自动回复用户的消息。例如小红书文案专家 Bot，见过多个爆款文案，只需输入一个网页链接或视频链接，就能生成对应的小红书文案，辅助创作者 10 倍节约文字内容创作时间。 还有一种全能会议助手 Bot，具有全面性、智能化、用户友好和持续更新等特点。全面性体现在覆盖会议全流程，提供全方位支持；智能化表现在结合工作流和图像流，高效处理从内容理解到问题解决的过程；用户友好是因为有简洁直观的快捷指令，方便用户快速上手；持续更新则确保其能不断满足会议管理的需求和功能。

以下是使用 AI 开发小游戏的一些步骤和案例： 开发过程： 狼：将图片放入，调整大小即可。 栅栏：从上到下放入图片，调整大小完成。 洞：调整背景颜色，可让 AI 提供，然后改进背景颜色。 槌子：点击时旋转 90 度，放开时恢复，点击时洞的高度变短代表修复洞口。 羊：生成 20 只羊时，需处理羊的间隔避免重叠，实现一只羊移动并在到达屏幕右边时删除，再让下一只羊继续移动，这部分较为费时，可能需要多次让 AI 协助修改代码。 判断机制： 失败判断：在羊的跑的动作中实现，羊跑光显示失败图像。 胜利判断：在槌子事件中判断，洞全部修好即胜利。 此外，AI 不仅能推动更多游戏的创造，还能促进新型游戏的发展，使其更具动态性和个性化定制。例如基于文本的游戏如 AI Dungeon 和 Hidden Door。未来甚至可能仅需几句话就能设计自定义头像，乃至创建整个虚拟世界。 但需要注意的是，使用 AI 开发可能需要多轮干预，且可能存在一些小 BUG。

人工智能的发展前景十分广阔。如今，我们在日常生活中已频繁与人工智能互动，如交通、天气预测以及电视节目推荐等领域。AI 正以惊人速度普及和发展，使计算机能以过去难以想象的方式观察、理解并与世界互动。 对于人工智能在科学领域的发展，我们有了新的、类似人类的利用计算可归约性的方式，它成为科学研究的新工具，有许多实际用途，但在发现的基本潜力方面，与从计算范式及不可约计算中构建的成果相比仍有差距。将人工智能和正式计算范式的优势结合，是推动科学进步的重要机会。 在未来，对于每一项任务，机器都可能比人类做得更好。当计算机超越人类时，它们可能会不断自我提升，在机器之心进化的螺旋中可能导致超级智能的出现。届时，机器可能具有自我意识和超级智能，我们对机器意识的概念将发生重大转变，会面对真正的数字生命形式。同时，也会出现一些有趣的问题，如 DILIs 和人类之间合作与竞争的基础，以及让有自我意识的 DILIs 模拟疼痛是否属于折磨有感知的生命等。

以下是关于 AI 扩图的相关信息： 本地工具放大：https://www.upscayl.org/download SD 放大：扩散模型可以增加更多细节 开源工作流： stability.ai 的：https://clipdrop.co/tools 画质增强： https://magnific.ai/ https://www.krea.ai/apps/image/enhancer https://imageupscaler.com/ https://picwish.cn/photoenhancerapi?apptype=apsbdapi&bd_vid=8091972682159211710 腾讯 ARC：https://arc.tencent.com/zh/aidemos/humansegmentation?ref=88sheji.cn 腾讯开源的模型，能恢复老照片： https://github.com/TencentARC/GFPGAN 在线测试地址：https://replicate.com/tencentarc/gfpgan 美图老照片修复：https://www.xdesign.com/quality/?channel=sllbd90&bd_vid=11711254260543749686 Imglarger：https://imglarger.com/ Let's Enhance：https://letsenhance.io/ Waifu2x：http://waifu2x.udp.jp/ ，Waifu2x 能够提供图片的放大和降噪功能，通过使用深度学习技术可以提高图像的质量，同时保留细节和纹理。它简单易用且效果非常好。 关于 AI 图像中的“diffusion”（扩散）： 在 AI 图像生成中，“diffusion”（扩散）通常指的是一类生成模型，称为扩散模型（Diffusion Models）。这类模型通过逐步引入噪声到数据中，并训练网络学习逆向过程来生成数据。扩散模型在图像生成领域中应用广泛，特别是在文本到图像的生成任务中表现出色。 扩散模型的工作原理可以概括为以下几个步骤： 1. 正向扩散过程：向图像逐渐添加高斯噪声，直到图像完全无法识别，这个过程可以被形式化为顺序扩散马尔可夫链。 2. 潜空间表示：将图像压缩到低维的潜在空间（Latent Space）中，以减少计算量和提高生成速度。 3. 学习逆向过程：训练一个神经网络来预测每一步中噪声的分布，并逐步去除噪声，从而恢复出清晰的图像。 4. 文本到图像的生成：结合文本编码器和图像解码器，根据文本描述生成相应的图像。 扩散模型的关键优势在于其生成高质量的图像的能力，以及相比其他生成模型（如 GANs）在计算效率和稳定性上的优势。Stable Diffusion 等模型就是基于扩散模型的文本到图像生成工具，它们能够根据文本提示生成逼真的图像。 请注意，以上内容由 AI 大模型生成，请仔细甄别。

以下是关于 prompt 最佳实践的相关内容： 李继刚等的 prompt 最佳实践： 贡献者包括李继刚、Sailor、田彬玏、Kyle?、小七姐等群友。 李继刚的相关链接： 。 Role：文字排版大师，有适合私域群运营发公告通知等的版本 1，针对比较长的内容更适合的版本 2 以及最新版，案例包括群公告、群通知，小互的每日推文用的上面最新的 prompt： 。 小七姐：官方最佳 Prompt 实践的六个方法： 06 学习地图 | 编写清晰地说明 指定所需的格式/长度，用两个段落概括用三引号分隔的文本，用 3 个要点概括用三引号分隔的文本。要点总结：我们可以明确要求模型按特定数量的字、句子、要点来生成内容，但对于中文来说，由于字符和 token 的映射机制及中文的上下文生成机制问题，精确符合字数的生成不稳定，但对于引用文本的概括或修改，效果相对会变得好很多。