大家好,我是嘉布,今天给大家教几句简单的藏语,方便以后过来游玩的时候跟本地藏族人沟通。大家看到美女的时候叫汤极慢,大家看到帅哥的时候叫他三爷 后节目就是你好的意思,一般是我们藏族人经常用的词语,等有人给你献哈达的时候,你就可以说关正切,就是谢谢的意思。我在景区被问的最多的 啊,是就控股那种的,就是厕所在哪里,你们学会了吗?
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哈喽,大家好,欢迎来到新一期的 cable diffusion 教程,今天我们来讲一讲提示词的写法。首先第一个大家一定要去看一下我之前发过的这一篇,当时虽然是针对 me dreaming 去写了一个提示词书写的逻辑,但是它的原理都是相同的。 这一期呢,主要来讲一些 s d 提示词当中的也法和一些小技巧。首先最基础的我们都知道提示词我们是需要用英文去书写, 然后呢,在每个单词之间需要用英文的逗号去隔开它。除此之外呢,无论我们是用空格或者是用回车,都没有办法实现这种分割的效果。所以给大家推荐一个提示词的书写格式,我们可以用回车来给提示词分行,无论我们后面加多少个空格,或者是加多少个回车,他都不会占用我们 提示词的 top 数,所以呢,我们可以把它尽可能的分行。分行的目的呢,是为了让我们书写更有逻辑性,比如说第一行我单纯来写我的 主体,第二行针对主体的外观进行描述,第三行呢,我在写一些环境的词,第四行呢,我可以写一些质量词,当然这个顺序没有先后关系啊,我们认为重要的呢,就把它写在前面,这样写有利于我们去添加和修改关键词,让我们的逻辑更清晰。第二个点就是我们都知道 提示词是有权重的,从前到后依次他的权重会逐渐降低,我们经常会复制别人一大段的提示词,甚至有上百个字符,不能说这样写法是错误,只能说它里面有非常多的无用功,提示词太多,靠近后面的一些部分就已经不生效了, 所以我们在写提示词的时候一定要惜字如金,同类型的词我们一定要不要去多写,尤其我们经常喜欢写质量最佳,质量大师制作高清四 k、 八 k, 经常我们还会把它放在前面,当我们开始写我们的主体以及主体的描述 数的时候,他已经被排在了很后面,他的权重会非常的低,所以导致我们经常写的内容不生效。第三个,既然谈到权重,我们经常看到提示词当中会有这样的括号,这个其实就是代表对权重的修改, 修改权重的方法有几种。首先第一个,我们给一个提示词加上英文的小括号,这个代表呢我们给提示词增加了一点一倍的权重,两个小括号呢就代表是一点一乘以一点一,也就是一点二一倍的权重,以此类推。最多我们应该是可以加到三个,就是一点一乘一点一乘以一点一 减小权重的方法就是在英文的输入法下,我们输入这个中括号,以此类推,跟小括号是一样的,我们经常用到的一种方法呢,是在提示词的外侧给它加这个小括号,然后呢在里面输入英文的冒号,后面加入我们的权重,比如说一 点二,这样写就代表着我们给这个 shirt 添加了一点二倍的权重。我们这里还有一个快捷键的方式,比如说当我们选中这个提示词之后,摁住键盘上的 ctrl, 然后摁键盘上的上下键,摁摁一下上就是增加一点一倍权重,再摁一下就是一点二一倍, 反过来呢按下就是减小权重。我们学会了权重的写法之后呢,一定要注意,这个权重在什么时候要加,很多人喜欢在第一个这里呢,再给他加个一点三,一点四倍的权重,这样的写法是绝对错误的, 因为本身这个单词放在开头,他的权重就已经非常高了,这个时候如果我们再给他添加权重的话,那相当于 ai 把所有的注意力都给到了前面这个词,那后面的词的权重就会更小了。一般权重呢,基本都是加在我们提示词的靠后方。 接下来呢讲两个特殊的写法,这两个写法我个人认为它的用处是非常少的,但是还是给大家介绍了。第一个叫 融合写法,准确的来说叫交替迭代,我们写一个中括号,中间呢我们加两个词,比如说是 cat, 然后 dog, 这两个词中间呢,我们用这个管道符来分割,管道符就是这条竖线,他是怎么打出来的呢?在英文的输入法下,按住 shift, 然后按我们回车上面那个键, 就是能输出这个管道符。呃,这样的格式来输出的是一个什么样的内容呢?我们可以点击生成一下,我们得到了一个这样的 狗里狗气的一只猫啊,因为它既像猫又像狗。这个的原理呢,其实就是在我们的二十个迭代步数之内,第一个迭代步数是用猫这个词来走的,第二个迭代步数是用狗这个词来走的,以此类推,交叉进行,所以它叫交替迭代。 当然了,这种写法呢,不仅限于两个,我们还可以再给他增加一个猫和狗还有猪,我们让他迭代多一点,然后 看看它的效果,我们会看到得到一张既像猫又像狗又像猪的一个一个四不像的东西,大家可以具体思考一下它的用途。 第二种方法呢叫分布写法,外面的中括号没变,但是中间分隔的地方我们用一个冒号把它隔开。之后呢,我们在两个词的后面再加一个冒号,我们填上一个比如说零点七这样的数字, 这样的话是什么意思呢?它代表我们有两个词,一个是猫,一个是狗。在前百分之七十的迭代步数当中,也就是说我们这里是三十步,百分之七十就是二十一步,前二十一步我们跑的是猫,后面的九步我们跑的是狗, 这个就是一个分布的写法,我们可以看看他生成是什么效果,可以看到他大部分还是像一个猫吧,但是我们可以看到嘴这里,其实在最后的九步他是有点往狗的方向去撇的,这个就是叫分布写法,大家也可以去思考 下他具体的用途是什么。这一节其实讲了一些非常基础的书写方法,但是呢更重要的是书写提示词的逻辑,大家一定要去看一下之前我发过的这一篇内容,真正了解了之后,我们才能写出自己想要的画面内容,就不需要一直去复制别人的提示词了。

这也许是全网最实用的镜头视角提示词总结,并且同时适用于 stable diffusion 和 meet journey, 让你能随心所欲控制画面构图,创作出有故事性的作品。首先,我们将这些提示词分为景别和角度两大类。第一类,景别是用来控制主体在画面中的大小, 而这与镜头距离远近有关,由近到远依次排序如下,标红的是 s d 常用提示词。其中近景部分展示局部特写,用于强调细节或人物情绪变化。中景部分展示腰部及以上, 能表现主体与环境的关系,也可以表现多人互动场景,叙事性强。远景部分展示人物全部或场景,多用于介绍背景环境、抒情过度等。此外,还有用于展示场景全貌的鸟看镜头,展示微观世界的微距镜头, 凸显画面张力构图的超广角加鱼眼镜头。接着是第二大类角度,水平方向的角度可以分为正面、侧面和背面视角。垂直方向角度可以分为这些,一般默认为水平视角 常用的是仰视和俯视视角。最后,景别加角度就等于取景。比如我第一张是男女主角的中景加测试图,第二张为男主的特写加仰射图,第三张为女主的特写加俯视图。三张串起来就是被壁咚后的对话故事场景。我是橘大,分享更多 ai 干货!

一个提示词可以生成一千种不同风格的美女,是如何做到的?这个呢就是 stable difference, 一个非常有意思的插件,叫做动态提示词 dnamic prompt。 当然如果我们想达到这样的效果的话呢,必须先安装好这个插件,进入到 stable difference 的 extension 界面,点击加载所有可用的插件, 在插件的列表当中呢,搜索 denemic prompt, 你就能找到这个插件,点击安装。在启用了这个插件之后呢,我们就可以使用动态提示词的功能, 那到底怎么来用呢?别着急,我们一步一步来看。首先呢,我们先来生成今天的美女模特主模型呢,我们采用持有奥特 mix。 然后呢就是写提示词,这呢再次提醒大家,提示词呢一定要写的简单,这呢我们玩个有意思的,我不写任何的提示词,仅仅是使用三个不同的 lora 进行组合来生成四张图片,来看一下 效果。很多小伙伴呢都想尝试使用复杂的提示词,让人物变得更漂亮,其实呢,这个很难,人物长得有多漂亮其实是靠捞绕模型来进行控制的,就像上面的例子当中,我们没有使用任何实质性的提示词,但是生成的人物呢依然不丑。 下面呢,我们来使用动态提示词,我们想让下面的美女呢拥有四种不同颜色的头发,金色,黑色,粉色和银色。于是呢,我们在正向的提示词当中呢输入下面的内容。同时呢,我们启用提示词的组合模式,将最大值呢设置为四, 点击生成。最终呢,我们得到了四张图片,每张一个发色, 当然我们可以进行更多的组合,比方我们再加上两个发型,这个时候呢,最大的值就应该改成八,再次点击生成。 看到这呢,很多同学可能已经明白动态提示词的好处了,但是也有一个非常致命的问题,那就是这些关键的提示词他是从哪来的?难道让我们自己一个一个去写吗?这个啊,真的不用啊,你可以去问拆的 jpt, 比如我问他二十五岁的女性都有哪些发型, 然后呢,拆的 gpd 就会给你很多的答案,你直接拿来用就可以了。可能很多人也发现了,在这写这么多的提示词呢,其实看起来还是乱哄哄的。那下面呢,还有一个方法,就是将所有的提示词呢写到一个文件当中,那这个文件在哪呢?就在这个位置, 如果你想使用它呢,就可以在提示词当中写入下划线下划线这个文件的文件名,下划线下划线这种格式, 把它掉入到你的提示词当中,这样就可以起作用了。注意啊,这的文件名呢,不用带后缀。当然我们不可能把所有的颜色都生成一遍,这样太多了,所以说最大值呢,我们依然选择四,点击生成。 最后我们来看一个综合的例子吧,还是选定我们之前生成的那个女孩,那这个呢,是这个人物的原始效果,下面呢,我们同时来改变他的发型和发色来看最终效果。 其实呢,你可以玩一些更有意思的,比方说你可以让 chit gpt 呢,给出很多女孩的微表情,然后使用动态提示词工具呢,将他们全部生成出来表情呢,是一个非常有意思的事情,尤其是微表情,当你去盯着一张图片去看 看的时候呢,可能看不出什么效果来,但是如果你对比来看,你就会发现每个人他拥有不同的微表情,给人的感觉呢也是完全不一样的,不信呢,你可以试试。在平时的时候呢,你可以像玩游戏一样用这样的方式呢来出图, 一方面呢,可以带给大家很多生成图的灵感,另外的话呢,也可以构建自己的关键词库。另外动态提示词呢,不单单可以用在文生图当中,也可以用在图生图甚至局部绘制这样的功能当中。 比如在局部绘制功能里边,我们可以采用动态提示词加上 ctrl net 来改变美女的头发颜色,或者你有什么更好的玩法呢?欢迎评论区交流,关注我,让知识变得更有意思。

s d 提示词这个插件就够了,不仅整理了多个分类的上千个提示词,而且可以无需英文快速输入提示词,从此英文不好再也不是你画不好 ai 绘画的理由了。安装方法也特别简单,在 githof 搜索 o six, 点击第一个,点击 code 复制地址,打开 s d, 点击扩展,从网址安装 复制地址,安装后点击应用更改并重启,就大功告成了。嫌麻烦的粉丝,我这里有下载好的安装包,私信我,解压到 sd 安装目录下的 attention, 再重启 sd 就可以了。

有的人只是拿鼠标点一点,就有无数的提示词可以使用,这并不是魔法,而是用到了一款很神奇的提示词插件。我们先来到 github 网站, 在搜索框当中搜索这个关键词,然后点击进入这个链接,点击绿色的扣的,然后直接选择下载压缩包,将下载好的压缩包放到 stable diffusion 跟目录下的 extension 文件夹里, 然后回到主页,重启外部 ui, 我们就能看到差价已经在导航栏里出来了。我们点击太个选择器,可以看到有很多提示词分类,比如常用的优化太个,或者是发色或者 是实物,点击他们会出现相应的提示词,也可以直接在搜索框里面搜索,比如我们搜索一个环境, 那么在下面会自动弹出所有跟环境相关的词,通过这个滑条还可以控制出现词的数量。我们可以任意点击几个提示词,选好后点击右侧的添加单个咒语, 然后我们的提示词就会出现在上方的提示词框里。选中一个词之后,在右侧可以增加或减少他的权重, 也可以使用这个按钮来删除某个提示词。在右侧导航栏的下面可以调节各种各样的参数,比如采样、叠带步数,采样方法等。在选择好 之后,我们点击转到纹身图,就会发现刚才选择的提示词和参数都被复制过去了。像这样子的工作流程是不是更加的方便呢?如果你没有办法安装这款插件,可以私信我领取。

之前不是说有个提示词可以套出来别人 gbts 的 pro 吗?但是有 bug 就能够得到解决,但实际上 gbt 用多了,特别是内容创作类的,你看他怎么回答你,你都能够猜的七七八八。就比如说这个小红书爆款文案专家,先试试这个旅游攻略, 大底的工作流程,就是收集具体的信息以及表达的语气,然后直接生成五个标题正文和标签。我想着再试试种草文案,看能不能多摸些信息出来。 这个呢,是收集主要信息,目标受众跟语气风格。那么这条提示词的工作流程应该是长这样,再试一下干货分享,看能不能测出点别的。这个他是直接生成,再回 看看这几个生成的结果,技巧上呢,是运用了之前分享的标题技巧,爆款关键词倒是没有看到。等等,这个正文写作好像随机生成,又好像有点套路存在,哎,他前面有问我这些语气风格, 那么这个正文应该就是限定了风格开头文本结构,按道理不会没有其他的,无非就是一些笔记规则,直接上接就行。找原来的信息再测试一下。 其实就算人家直接给你这个提示词,对你来说也不一定有用,你还是要根据你自己的东西改一改,才能够出你自己想要的东西,有时候啊,改可不比写容易哦。

大家好,今天给大家带来一款超好用的 sd 出图插件,通过这个插件,你不用大量输入正反面词,只需要用中文简单描述一下角色外观,就可以在更小的迭代步数下出高质量图片。并且像我这样显卡不好的玩家,也可以在二十秒内轻松跑出四张高质量图片。 你可以在下方任意选择你喜欢的画风以及你想要的时代背景。 你可以直接将 gpt 写好的人物形象或者小说分镜直接跌到剧本框进行批量跑图。漫画助手会帮助我们深层高度贴合文本的图片,从而帮助你更好地完成高质量原创作品。 此外,使用漫画助手适配的推文大模型可以更好地生成各种类型的图片,无论是古风选换 还是末世小说,这个模型都可以轻松驾驭。插件评论区自提。

这应该是 ai 绘画最好用的关键词工具,适用于 misterni 以及 stable defusion。 重点是完全免费传送门播放左上角了,搜索打开即可使用,需要的同学记得点赞收藏,有了它就能轻松拆分翻译关键词。在这里就能选择编辑米 jenny 或者 stable defusion 的提示词, 这里是输入框,比如我在这里输入一段中文关键词,他就会在右边自动分词显示,并且是翻译好的。在右侧某个关键词,单击就可以对原文或者译文进行修改。 在空白处双击就可以添加关键词,如果输入是中文,就会自动翻译成英文,反之则是中文。你还可以对关键词进行移动,调整你需要的位置,点击这里可以添加多个工作区。输入一段 英文关键词,他同样会帮你进行翻译,并自动分词显示。不仅如此,在右上角他还有提示词,词典质量、绘画画面效果等等都为你分类好了。 点击选择就可直接调用,大大方便了我们的提示词编辑。完成提示词编辑后,点击这里复制关键词,再点击这里返回 meat, 就可以提交关键词生成图片了。集合在一起后,真的就是一站式操作,以后画图再也不用一个个页面跳来跳去了。私信六六六,领取 gpt ai 人工智能学习资料!

ai 绘画劝退的理由有很多,不会写提示词绝对是很重要的一个原因。很多人会告诉你可以来买我的课程,我会附赠你海量的提示词。 可是看着几个 g 的文件,你真的会打开吗?这个视频会教会你一个讨巧的办法,虽然不一定能用在所有场景,但效果绝对惊艳。闲言少叙,赶紧点赞收藏,干货立马奉上!不会写提示词的记住这四个口诀, a 作为 ba 牛逼之城引流话 a bb 的混合题, 我们来看一下这些案例。浣熊作为厨师,不是作为功夫高手猫咪作为厨师,狐狸作为警察, 水晶制成的浣熊,糖果制成的猫咪,火焰制成的猴子,液态金属制成的狐狸。只要你有足够的想象,通过这样简单的组合, mz 都能帮你实现。这里插一嘴,很多 想要感受为爱绘画的小伙伴们,因为没整理高昂的会员费,不得不遗憾离场。加我粉丝,让你感受一下什么叫拼车的快乐,不但降低了使用成本,还能和一群小伙伴一起交流学习,简直不要太香。我们继续。女人画的山羊,穿着复古西装。女人画的老虎,看起来非常凶猛。女人画的企鹅, 女人画的泰迪熊老虎嗨龙的混合体,马合龙的混合体兔子含猫的混合体 兔子嗨狗的混合体。不得不说, ai 绘画就是这么神奇,创作不出好看的画面,只是你缺乏想象力,还没找到合适的方法罢了。在这些组合的基础上,再加上一些背景描述就可以了,学会了就赶紧去试试吧!关注我,每天学点有用的知识!

价格两万块钱一条的提示词怎么写?我已经卖了好几条出去了。那想要知道怎么写,你首先就要知道是哪一种提示词 值钱,它的标准是什么?我用两根线把提示词分了四类,横向是提示词的复杂程度,那对应的就是简单。竖线是提示词的目的的明确性, 那他对应的就是模糊。也就是我们虽然好像要去写一个方案,但是这个方案的方向是怎么样的,我们的定位是怎么样的,我们的目标用户是怎么样的,我们有可能只是是不知道的,所以目标指定的明确性也要作为一个考核的维度。那么第一类呢,就是目标明确而又复杂的, 叫 make up pro, 也就是超值指令,它能够解决很具体的一个问题,也能够给出很高质量的内容。那第二类是目的 很明确,但是非常简单的,叫 basic 基础类的提示词,比如我想你帮我写一篇短视频的文案,那其实大部分的人现在还是在用基础的提示词。那第三类呢?是目的模糊不明确。 提示词是非常简单的,叫 progress 渐进式指令,是我们通过不断的去给大模型更新或输入信息来获得一个更好的结果。 那第四类呢?是目的很模糊,但是指令非常复杂,叫做 mate pro, 也叫原指令,就是可以生成指令的指令。我虽然我的目的很明确,就比如说我想做项目管理, 但是这是我第一次做,我没有经验,于是我先让 gpd 帮我把任务给拆分了,第一天需要做什么,第二天需要做什么,第三天需要做什么?然后通过明确每天的任务,接触相对应的 pro, 再用这一条 pro 去生成 第二天的 pro, 如此类推。我有一个写好 mate pro 的一个绝佳的方法,以后会展开说,如果想学的话,就先点个关注吧。当我们理解了提示词这几个类型之后,我们写提示词就有了方向。那回到这个视频的问题里面,哪一种提示词值钱呢? 没错,就是 make up pro 的提示词,也就是超级指令。看个例子, make up pro 他是有明确的背景、角色 目标、步骤以及最后的输出格式,这样 gpt 就可以直接输出一条质量非常不错的回答。再看第二个例子,这是之前分享给大家的一个超级指令, 我们看到他只有角色设定,下面全是引导的步骤。这条指令的目的不明确,但是很复杂,所以他是 meta 类的提示词。这一类的提示词也非常的 之前,它的好处是可以让客户自己跟 g p t 互动,然后提供更多有用的信息来达到更好的效果。所以这四类的提示词,你平时都是用哪一类呢?

你听说过结构化提示词吗?学员用了团队设计的自动化提示词,心动了,总是跑来问,这些符号都是啥意思啊?什么情况用?有什么使用规则还是方法太? 哪有那么复杂呢?他说搞不清楚,永远不太会跟机器沟通。你去让那些学员试一下,把中括号变成大括号,大括号变成小括号,数名号、变频号,引号变数名号一样的。其实 他不是一个编文体,他只能够识别你的城市的。咱就是说给 gpd 的指令也就三种格式。陈主任觉得这条视频大概率会被白嫖,不让我发, 除非你的数据特别好,不然你就给我一个,你管我。如果指令简单,像这样能够直接说明白的多些,符号反而更乱,你们说是不是?但是如果要求多,像这样一大片就能 下面啊啊,人看到这一大坨都得蒙圈,更何况一个 ai, 对吧?那有人呢?就手动分盘编写,看起来更清晰。 他说作区分,我懂,我就是想搞清楚这些符号,便于写提示词。年轻人就是年轻人,咱就说自然沟通跟多轮对话的叠加,还拿不到结果,到底是啥子问题,复杂的指定。像这样这样这样,只要简单的提示,做做选择,就开始全流程运作, 整个过程不仅仅能够快速得到想要的结果,同时还能够帮你理清全过程的思路,全程一步一步进行,实现过程可控,结果可靠。但是你也得看到,这不仅仅是一个流程的设计,还有定义、技巧、规则等等细节的阐述。这一场上的东西 包含的可是几节课或者是十几节课的内容,你直接一大串发过去,哎呀,能懂吗?不能吧,区分层次这个就挺重要的,用什么符号一点都不重要。你那些井号都有用啊, 有没有一个警号、两个警号、三个警号都不一样的人都需要多轮沟通反馈才能做完的工作,不是一段话就能够说清楚,讲明白的男人 ai 理解,就需要把提示词的内容进行排版,你想想,平时做个汇报,不管是 word 还是 ppt 都需要排版,这是为什么 要说啊?中括号、间括号这些符号无非就是划分模块,让结构更加清晰,而治愈这些残疾事情啊。 其实就是对拿到好结果,自然对话的过程进行封装。那这一个封装是实现你提效的真正工具,除了装备用,那我们说他是基于好的结果出发,目的就是为了提效,无中生有的,那确实就只剩下装备了。

秘制力为什么在你手里总是词不达意?是 ai 还不够智能,还是你没人表达清楚?这期视频来帮你解决与 ai 沟通的问题,有了这个工具的加持,写提示词再也不成问题了。老歌曲,点赞、收藏干货立马放上! 我们以这张极具中国风的画面为例,在这里输入画面中主体的部分,闲云、溪流、小船,松树、山脉,还有房屋,汉中四古建筑, 浅蓝和墨蓝底色,然后在风格设置这里加入我们想要画面呈现的整体画风,蓝底的中国插画作为指示屏幕,超级丰富的细节,广阔的视野,在这里加上一个暖光,会让画面看起来更加柔和,最后在这里加上一个高清就完成了。 当然,如果你不想自己费脑子,也可以使用系统推荐的一些提示词,效果好不好还是得你们自己试过了才知道。在这里点击生成之后,我们就得到了一组 调理清晰的提示词。把这组提示词保存下来,然后返回密则里,在下面执行 emat 指令,把刚刚生成的提示词粘贴进去,最后添加二指令,输入你想要的图像比例,按下回车键,等待出图即可。 看起来这么复杂的画面,其实只要思路清楚,至于没整理,强大的运算能力,生成起来还是很容易的。接下来再根据自己的需求对原色和焊细节做一些细微的调整就可以了。想要体验这个工具的小伙伴加我粉丝免费领取,地址关注我,每天学点有用的知识。

今天告诉大家一条惊为天人的宝藏级题词,用来专属定制你的 ai 聊天工具。视频有些长,但是内容非常干, 你会不会觉得别人用的 ai 聊天工具跟你用的不是一个?别人的奋笔疾书,而你的却呆若木鸡。今天的福利来了,一条指令就可以专属定制你的聊天工具,就是这个。 看到英文,别着急,我来翻译成中文。他的置顶命令是让他扮演一个专家级别的提示词工程师,互动中让他叫我赵同学,目标都是根据我的需求给我最佳答案。之后是所有我跟他的互动方式,一共有二十一种情况组成步骤逻辑是,首先告诉他我的需求, 其次,他创建符合我需求的角色,我来确认角色是否符合我的需求,确认后铲除我所需要的内容。最后是如果他明白我所说的回复我怎么帮助你。 赵同学,请注意,每一步都是支持变量情况的,就是他回答的结果,我不满意的处理方式,直到达到符合我的预期结果。下面我们就来实际操作看看。把这一段英文复制给 gpt 发送, ok, 他已经明白我所说的。在这里我随便举个例子, 假如我要组织一个六百人的论坛活动,主办方是政府,我是承办方,我们需要做哪些准备工作?首先,他根据我的需求创建了三个专家角色,分别是事件规划专家、政府关系专家和中文专家。这里我可以根据我的需求来对角色进行调整, 比如我同意以上专家的角色,但是我还需要添加一个线上营销的专家。 ok, 他已经明白了,这里我回复不需要修改了,让他开始,他说他需要做什么。我让他列出本次论坛所需要准备的方案。 这里他在搜索内容,我是 plus 版本,其实国内的聊天工具和三点五版本也是可以的。最终他从地点选择到受众群体、新闻稿件、活动拍摄到活动总结等等,一共十五个步骤。那下面管他根据上述步骤制定每一个工作人员的计划安排表格和各个执行团队的沟通清单。 后面我就没有让他再继续了。当然,你还可以根据你的需求让他逐步把方案细化。如果你想获得这段题日词,在评论区里回复赵同学,免费来领取。 ok, 这里是分享 ai 资讯和应用案例的,赵同学,记得关注哦!

如果你只将 child gvt 作为一个聊天机器人,或者让他帮你写文案的话,那你只用了他不到百分之一的能力。 而这个系列视频呢,将会有直白的范例,教你如何将 chat g b t 的能力发挥出来。以下将是本节课的内容,你可以现在就截屏收藏,记住他们有助于让你更高效的使用它。第一个原则是使用明确和具体的指令。通常呢,我们会输入提示词来给 g b t 下达指令, 提示词中的文本则是我们具体需要 gdp 处理的内容。有时候,我们为了尽可能避免误会,需要用一些策略来让 gdp 更清楚的知道他具体要做什么。第一个策略是使用分割服务。 我们先看例子啊,我要求 j b t 将指定的文本转化为一个短句。 j b t 识别出了我标识处的文本,并且按照指令呢将文本转为了一个短句。那在这个例子里边,我使用了三个连接号来进行分割。除此之外呢,你还可以使用 三引号,三单引号,各种括号,甚至 xml 的标签来告诉 gdp 哪些内容是与需要它处理的部分。第二个策略是让模型按照要求输出结构化的内容。有时候,我们会需要将一些文本整理为表格或者 jason。 这时候我们可以要求 gbt 按照我们指定的结构化来进行输出,比如使用表格展示, 或者按照以下给定的键结构输出为 jason 的方式。模型就会理解这句话,并且输出你想要的结果。 第三个策略是家务条件判断。我们看一段例子,给 gpt 一段包含操作步骤的文本,让他按步提取出来。如果我们给的文本没有包含步骤,则让他输出未提供任何步骤。 可以看到 g b t 成功地提取出的操作步骤。然后我们将文本替换为一个没有操作步骤的文本, g b t 也成功地识别到这里没有任何操作步骤,所以它返回来未提供任何步骤。第四个策略 是加入成功执行任务的视力。有时候我们需要模型来输出我们想要的格式,这时候我们可以在提示词中加入一些视力来引导他。比如这个例子,孩子说,请教会我什么是, 然后爷爷用比喻的方式来回答他。我们可以要求模型在我们输入这个提示词上半句后,模型将用下半句来回答我们。第二个原则呢,是给模型思考的时间。 跟我们人处理问题一样,如果你让一个人执行任务,但不给他思考时间的话,他一定会出错。我们的第一个策略呢,是我们可以指定模型完成任务所需的步骤。 这里有一段文本,我需要模型呢,做四件事。第一件事是用一句话来总结这段文本中的摘要。第二件事是将这个摘要翻译成英语。第三件事呢,是提取摘要中所出现的人名。最后呢,我需要让他用表格来帮我展示出来他整理的东西。可以看到模型成功的按照我们要求输出的内容。 有时候我们还会遇到一种情况,就是即使给他的步骤,模型还是依然给出了错误的答案。这时候我们可以采取另外一个策略,就是指导模型先思考解决方案,然后再作答。 比如我现在是一个老师,需要让他帮我判断学生的作答是否正确。我给出了一道很简单的数学题,而学生呢,回答是有错误的,因为他在维护费用的部分多打了一个零,将十 x 写成了一百 x。 但是如果我们按照以下内容写提示词的话,你会发现模型做出了错误的判断,他认为学生的解答是正确的。 如果要解决这个问题,我们可以让模型先自己进行一次解答,然后让他比对。我们将提示词改写为以下内容,要求模型先自己得出答案,然后将他的答案和学生的对比,再判断学生的作答是否正确,最后按照我们所需要的格式来进行输出。 如此呢,我们就能得到正确的解答。好了,以上就是本次的课程,如果对你有帮助的话,请点赞、收藏、支持我继续更新。下一期我们会讲如何通过迭代思路持续优化你的提示词。我是六桑,我们下期再见。

大家好,上期视频给大家介绍了如何安装 stable defusion 以及简单的纹身图功能。本期视频我们继续探讨那些强力的模型网站以及高级的纹身图玩法。在上一期视频中让大家了解了如何从启动器里面下载你想要的模型,今天给大家带来一些更加优质的网站介绍。 save time docum, 也就是大家一直提的西站。在这个网页里有很多非常强大的模型,各种画风的分类也很全面, 大家可以看到很多小姐姐模型还要长到十八岁才能看呢,我替大家看过了,不是很好看。这里需要强调一下的是, stabled fusion 大模型的功能是决定图片的整体画风, lower 模型则是在不改变整体画风的情况下增加新的修饰场来影响整体的输出结果。模型的左上角带有 checkpoint 字样的则为 stable division 大模型,左上角带有 lola 字样的则为 lola 小模型。我们随机点击打开一个 doctorships 模型,进来之后我们可以看到这个模型的相关信息介绍,我有评论以及大家上传的用这个模型生成的作品。我们点击这些作品右下角的感叹号,可以看到生成这个作品的相关参数信息。真相, prompt 副项, prompt 采样类型、模型名称、提示指引导系数等。 点击右上角的 download 下载这个模型,将它粘贴到 swab, ui 是文件夹中的 models, stable diffusion 文件夹,重新启动 ybui 就可以在左上角选择我们下载的这个模型。大家在刚开始不知道如何去写参考词或者想生成又类似画风的作品时,可以参考这些优质作品的参数,我们将这些参数复制到自己的页面中生成,看看效果。 这里我们选择一批生成数量为四,图片尺寸设置成宽五百一十二,高一千零二十四像素,点击生成就可以得到四张根据我们选择的模型填写的提示词参数得来的小姐姐作品。我们来看看填写的提示词代表什么意思, 这里有杰作、最佳质量等通用的真相提示词,还有白发、复杂的裙子等描述细节的提示词,这些都能够告诉 a i。 我们需要什么类型的作品。当你脑海里有画面,但是不知道怎么去描述一些提示词时,给大家推荐第二个网站, number one i type 生成器。这里有非常多常用的提示词, 我随机来选择一些,比如 go to face、 who d 连帽三等,点击复制粘贴到 y b y 中生成看看效果。这里我们就得到了相同画风,但这是根据我们自己提示词而生成的好看的小姐姐,这些图的细节都做的非常到位, 同样如果大家手上有一些别人深层的图,但是不知道其中的参数,再给大家推荐一个网站, stable d fu 正法术解析,我们将已有的照片拖入到这个网站,就可以看到这个图片深层使用的模型、提示词和采样方式等所有参数。 今天给大家介绍了纹身图的高级玩法,以及三个优秀的网站后面的视频,我们将会对图、声图、 ctrl 奈等功能进行实战介绍。欢迎大家在评论区积极留言讨论,大家下期见!

so this one is called prompte and basically prompte is your personal prompt engineer so it's trained on data on creating good prompts so it's trained on things like chain of thought prompting or one shot or few shot prompting and it's going to give you basically a better version of any type of prompt that you want to give chat gpt prompt engineering is a big deal to get better results out of chat gpt so this should be a very useful one so here i asked that what's a good prompt for writing an seo blog and he basically gave me a big picture overview but more importantly it created the prompt for me so it says write a detail engage as you optimize block post about and you could see it's a much larger prompt than the one i gave up here right so this is a great way to copy this now and then open up a chat gpt conversation or you could do it inside of here too and basically filling these red sections with your very specific use case and then get a much better results on a chatupt so this is the one i wanted to start with i think you'll find this one really useful。

那你觉得 lcm laura 这个技术带给我们的仅仅是一个加速吗?其实不是,那在这个技术的加持之下呢,有很多的技术就变得可行了,比方说实时绘画, 那原来如果生成图片的时间太长,我们去绘制一幅画,想实时看到效果呢,就变得不太可能,你不可能去等十秒或者是二十秒 去看到一幅图像的状态,但是 l c m 的出现就有可能让我们画一笔看到一个效果,画一笔看到一个效果。并且呢最近很多类似的软件呢就已经出现了。那今天呢,我来教你一种不使用任何附属软件,在我们的 stabled phone 当中如何来实现实时绘画的效果。 我们先看一下 steadboard defusionybui 当中的 lcm 是如何去做的。那首先呢,我们需要做一个基本的设置, 在这呢,我们可以打开 setting 这个功能选项卡,然后我们可以在左侧的菜单栏当中看到 user interface, 也就是用户界面的这样一个选项。然后当你往下拉的时候呢,我们这有一个 呃自定义模块的这样一个操作,那你可以搜一下 lora, 然后找一下啊 s d 下滑线 lora 这样的一个功能模块,然后我们选上它。 下面呢,我们点击一下应用我们的修改,然后这个时候呃 web u i 呢会重启,让它重新启动。之后呢,我们可以在呃整个界面的最上边看到我们的 s d lara 这个选项卡,然后你可以选择 不同的 logo。 然后呢,我们可以选一下 lcm sdl 五这个模型,就是我们在康复友爱当中用到的那个 lcm 模型,那这个模型呢,对于大家来讲呢,它应该是通用的,然后呢我们随便写一个提示词, 然后选一个你比较喜欢的主模型,我这呢用的是麦菊 v 七,采用算法的话呢,由于这个里边没有 l c m 这项,所以说呢,你可以选一个其他的,这呢我们选择欧拉杠 a。 呃,其他的设置呢,跟康复 u i 当中差不多, 那我们需要对主要的设置做一些更改,比方说我们的采样步数呢,不能太大,这儿呢我们可以设一个五看一下。然后呢我们的 c f g skill 啊呢设的也比较小,这儿我设的是一点五, 你点一下生成,这时候呢,你可以看到这样一幅图像,你会发现这个加速的效果还是非常明显的,那由于他这个面部不是特别漂亮,所以说呢,我们让他的 面部这个地方更精致一些,所以说我们可以加上微吹性,就是光线追踪这样的一个提示词,那这样他的脸呢就会有很多的光感出现,那也就白里透红了。 下边呢我们就来看一下怎么使用 l c m 来做实时绘画。 l c m 为什么和实时绘画会相关呢?是因为它加速了绘画的过程,所以说呢,你画的东西可能立马会有一个反馈, 就有很多人呢就会想到这样一个玩法,那我们需要进到图生图里边的 sketch 啊,也就是这个简笔画 这样一个功能里边。然后我们上传一张灰度的底图作为参考图,你可以穿白的或者黑的,但是我建议还是灰的啊,因为,呃,我们一般把灰的叫猪步长是吧?哎,然后呢把这个 太高光的或者太暗敞的这个部分其实我们画的是有的时候看不太清楚,所以说呢,我们建议大家使用啊,幺二八幺二八幺二八啊,就这样一个 rgb 颜色的 这个会赌场来作为一个背景图,那同样我们启用 lcm, 然后把这个采样步数呢改成五,然后 降噪的这个部分一定要调的够大,因为你调的不够大的话,你画半天他可能是出不来的,这样呢,一定要调到, 呃,零点五或者是零点七五,大概是这样一个范围啊,然后我们的 c, f, g 啊 scale 同样调到一点五左右, 然后最关键的一步啊,就是你一定要右击这个生成按钮,选择 generate forever, 你这样的话呢,你就可以永远的渲染下去,他会一直渲染啊,然后你画的呢,他就会渲染出来。 那么其实这种神兽绘画呢,我可以把它分成三种啊,第一种叫做这个,呃,毫无专业技能的人呢,胡胡乱画啊,那我现在呢就是我会把这个 啊降噪系数射的比较高,那你虽然感觉我在左侧是在画画,但是他右侧呢,其实之间的这种变化呢是没有什么连续性的,其实你并不能感觉出来说你在 画板上一点点在涂抹,呃,他虽然每次成型的这个图片呢都比较漂亮,但是这张图片和上次画的那一比呢,其实没有什么太大的关系,这个大家试试就知道我在说什么啊。 如果你的绘画能力比较强的话呢,你可以采用第二种方法,第二种方法就是你要将这个降噪系数这个值呢调到零点五左右,我刚才用的是零点七五,但你调成零点五左右之后呢,你会发现这种重绘的能力或者想象的能力就比较少了。当你左侧去画的时候, 你右侧呢,其实呢会根据你画的这个啊来做一些基本的调整,但是如果你画的要是不好看,那么右侧的图像就不可能特别好看啊。所以说你会发现对于我一个完全不懂 绘画的人来讲呢,我可能想把这个画的比较漂亮。嗯,那他在右侧的时候呢,变化也是比较比较有意思的啊,那到最后这轮绘画呢,只能以失败而告终啊。 那有没有办法有一种折中的方案呢?就是我既能体验这种绘画的快乐,但是又不需要我有很高的这个绘画水平呢。这个是有的啊,你可以将降噪系数设到零点七五,但是一定要注意一个关键点,就是你要把这个种子给它固定下来, 不要设成负一。然后这样你在画的时候,你会发现右侧这个图像呢,一般不会有太大的变化,那他会根据你的涂抹呢,不断的去产生新的元素。呃,那这样的话呢,就会好一些啊,就是说他会呃基本的构图不会发生变化,的确给你一种就是你 在上面画的一个感觉啊。当然呢,这个跟真正的画画还是有区别的,我们只是说 l c m 对于实时绘画这个东西可能会带来很多新的影响,那既然会实时绘画能够实现,那实时渲染啊,实时的 很多的东西可能都可以。哎,放在这个人工智能的绘图领域去研究了,那在上面的演示当中呢,我们提到了三种不同的应用手法, 那你可以根据你自己的绘画技巧以及绘画的能力呢,来选择不同的一个处理方式。呃,但总体上来讲呢,你会发现 所有这种技术的核心呢,来源于渲染的速度以及生成的速度,而生成和渲染速度核心呢则来源于整体的算力或者是加速算法。当算力固定的时候, l c, m lara 的这 这种加速算法呢,就变得非常的重要。当然呢,我们在很多情况下需要舍去一定的质量,这个呢,是不可避免的,因为你不要忘了,不管是信息领域还是真实世界,万物都是守恒的。还等什么,赶紧自己试一下吧,关注我,让知识变得更有意思!