Midjourney 人物拍摄角度可以分为以下几种： 1. 人物构图的视角选择：可以选择俯视、仰视、正面、侧面等不同的视角来拍摄人物。 2. 人物角度的选择：可以选择拍摄人物的全身、半身、特写等不同的角度。 3. 人物距离的选择：可以选择拍摄人物的近景、中景、远景等不同的距离。 4. 人物表情的选择：可以选择拍摄人物的喜怒哀乐等不同的表情。 5. 人物氛围感的选择：可以选择拍摄人物的不同氛围，如自然光、灯光、夜景等。 6. 人物服装的选择：可以选择拍摄人物的不同服装，如正装、休闲装、运动装等。 7. 人物风格的选择：可以选择拍摄人物的不同风格，如写实、卡通、抽象等。

在Midjourney中，`cref`和`sref`都是用于引用图片的功能，但它们的作用和使用方式有所不同： 1. 角色参考（cref）：`cref`的功能是保持图像角色的一致性。根据你提供的现有角色图像的URL, 生成与之相似的角色。使用方法是在提示后添加 `cref`，并紧接着指向人物参考图像的 URL。例如：`/imagine prompt beautiful girl cref `。您可以使用 `cw` 来调整参考图像对生成的图像的影响程度，数值范围从 0 到 100。 2. 风格参考（sref）：`sref`的功能是生成类似风格的图片，保持画风的一致性。使用方法是在提示后添加 `sref`，并紧接着指向风格参考图像的 URL。例如：`/imagine prompt beautiful girl sref `。您可以使用 `sw` 来调整参考风格对生成的图像的影响程度，数值范围从 0 到 1000。 如果你想引用一张图，但只是把它作为新图的一部分，你可以使用 `sref` 或 `cref`，并通过调整 `sw` 或 `cw` 的值来控制引用图像的影响程度。 例如，如果你想引用一张图的风格，但只希望它占新图的一部分，你可以这样写提示：`/imagine prompt beautiful girl sref sw 500`。这样，生成的图像将会在保持原有风格的同时，融入一部分引用图像的风格¹。 希望这些信息对您有所帮助！如果您有其他问题，欢迎随时向我提问。

是的，ChatGPT有安卓版。您可以在Google Play商店中搜索"OpenAI ChatGPT"来找到并下载它。这款官方应用程序是免费的，可以在设备之间同步您的历史记录，并带给您OpenAI的最新模型改进。请注意，该应用程序需要Android 6.0或更高版本的操作系统。希望这个信息对您有所帮助！

在Midjourney中开启隐身模式，可以防止您的图片在Midjourney网站上被其他人看到。以下是开启隐身模式的步骤： 1. 在Discord中输入 `/stealth` 命令。 2. 使用 `/settings` 命令调整您的设置。 3. 当公开按钮（Public button）为绿色时，您正在公开模式下生成图片。当公开按钮为灰色时，您正在隐身模式下生成图片。 希望这些信息对您有所帮助！

图生文功能的开源数据集有一些，其中一个比较知名的是智源研究院 FlagEval 团队开源的ImageEvalprompt。这是一个细粒度的文生图模型测评数据集，从实体、风格、细节上拆分出 11 个评测子维度，并对 DALLE 2、Stable Diffusion、 AltDiffusionm18 、ERNIEViLG 等模型进行了对比测评。 此外，还有一些其他的开源数据集可以用于训练和评估图生文模型，但具体的选择取决于您的需求和目标。希望这个信息对您有所帮助！

有的，例如等。

"Mock" 在软件开发中通常指的是模拟对象或模拟数据，用于测试代码的行为和功能。具体来说，"Mock" 有以下几个常见的用法： 1. 模拟对象： 在单元测试中，为了隔离被测试对象的依赖关系，我们可能会使用 Mock 对象来代替真实的对象。Mock 对象是一个虚拟的对象，它模拟了真实对象的行为和接口，但不执行真正的操作。通过使用 Mock 对象，我们可以控制测试环境，使得测试更加可控和可靠。 2. 模拟数据： 在集成测试或端到端测试中，为了模拟真实的数据环境，我们可能会使用 Mock 数据来代替真实的数据源。Mock 数据是一组虚拟的数据，它模拟了真实数据的结构和内容，但不是真实存在的数据。通过使用 Mock 数据，我们可以在测试环境中模拟各种场景和情况，进行全面的测试覆盖。 3. 模拟行为： 有时候，我们可能需要模拟某个对象或系统的行为，以便测试其他组件的交互。这时我们可以使用 Mock 来模拟对象的行为，比如模拟某个函数的返回值或异常情况。通过使用 Mock，我们可以模拟各种情况下的行为，确保代码的正确性和健壮性。 总的来说，"Mock" 是一种在软件开发中常用的测试技术，用于模拟对象、数据或行为，以便进行测试和验证。通过使用 Mock，我们可以更好地控制测试环境，提高测试效率和质量。

以下是关于模拟面试的 Prompt 的一些建议： 1. 设置面试情景 Prompt 可以给出一个具体的面试场景，如"你正在参加一家科技公司的产品经理面试" 这样可以让被面试者有明确的背景和角色定位 2. 提供职位描述 Prompt 给出被面试的职位的主要职责和要求 让被面试者了解自己需要展现的关键技能和经验 3. 设置面试官 Prompt 可以扮演不同性格的面试官，如严厉、友善等 让被面试者体验不同风格的面试官 4. 设置问题 Prompt 准备一系列常见的面试问题，如自我介绍、工作经历、未来规划等 引导被面试者回答这些问题，展现自己的能力 5. 反馈 Prompt 在模拟面试过程中，给予被面试者及时的反馈和点评 帮助他们了解自己的表现，并提出改进建议 6. 情景变化 Prompt 可以设置一些意外情况，如被问到意外问题、遇到冲突等 考验被面试者的应变能力和临场反应 总的来说，设置丰富的 Prompt 可以让模拟面试更加贴近真实情况，帮助被面试者更好地准备和练习。同时也要注意 Prompt 的灵活性，让整个过程更具互动性和挑战性。

选择适合自己的智能体主要取决于您的具体需求和期望。以下是一些可能的考虑因素： 1. 功能性：不同的智能体可能在特定的功能或任务上表现更好。例如，一些智能体可能在文本创作、数学解析或代码编写等方面表现出色。 2. 使用体验：用户体验可能会因智能体的交互设计、响应速度、易用性等因素而有所不同¹。 3. 安全性和隐私：考虑智能体如何处理和保护您的数据和隐私。 4. 社区和支持：一些智能体可能有活跃的开发者社区和丰富的学习资源，这可能对某些用户来说很有吸引力。 5. 特定领域的应用：如果您在特定领域（如教育、金融、医疗等）有特定需求，那么某些智能体可能会更适合。 总的来说，选择哪个智能体最终取决于您的个人需求和偏好。建议您尝试几个不同的智能体，看看哪个最符合您的需求。希望这些信息对您有所帮助！

合理。因为LLM 应用优化是个迭代过程，应该不断尝试：尝试>验证>再尝试>再迭代。通过 prompt 工程（或结合 RAG）先获取第一批高质量输入输出数据，然后微调模型，模型性能提升后，数据质量进一步提升，将更优质的数据用于模型训练，然后更好的模型产出更好的数据，如此循环，构建正向迭代循环（也称数据飞轮）。