这是一张普通的旅行照,而这个是我用一 mini 二改造后的版本,所以这期视频我就把我用过的一些提示词分享出来。第一种是这种 ins 风手帐装饰风格, 左边这个就是我随手拍的一个美食照片,交给 g p t 处理之后,他帮我调了色,并且自己分析了照片内容,帮我加上了这些手帐装饰,整个画面明显更加丰富了一点,包括手帐上的这些文字也全部都是正确的,不会出现 ai 乱写字的情况。 下面这个是同一题词处理后的熊猫吃竹子,处理过后新增了很多这种灵动的文案,整体显得更加活泼。 第二种是这种霓虹涂鸦风格,本来我就是随手拍了瓶可乐,但处理之后新增了很多霓虹涂鸦风格的装饰内容,也都是他识别照片内容加上去的,这张也是收获了几万浏览量的作品。 下面这个呢,是同一组提示词带人物图像的处理,可以看到他的可以很好的保留人物的主体,同时呢增加了一些趣味性。 第三种是这种充满魔法感觉的迷你小人风格,他会根据照片里人物的形象,生成一堆迷你满的自己, 不同动作,不同表情,尤其在森林里或者山野里面,更有魔法的感觉,给照片增加了一些故事性,仿佛置身于童话世界。并且我们看这个案例,照片背景里面出现的路人也会被他一并消除掉,省得我们后期再 p 图。 第四种这个就是咱们的封面款,一个游客照,经过 ai 的 处理,自动帮我生成了一整套具有故事连贯性的迷你主角装饰, 同时还帮我调了色,整体画面更加鲜艳,背景也处理的很纯净,整个感觉瞬间都好了起来。 最后就是这种漫画背景人物的风格,这个就体现出来了伊米扎尔强大的一个抠图能力,可以看到这块头发丝他都抠的很好,同时还根据抠出来的人物形象生成了一整套漫画分镜效果的背景 改造之后呢,这种黑白配色也更容易让人家有眼前一亮的感觉。以上案例我已经整理到文档里面了,我们下期再见。
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很多人写提示有一个习惯,越长越放心,恨不得把每一步都给 ai 规划好,但 ai 输出的结果还是达不到预期,要反复沟通,一个好的提示词到底该怎么写呢? open ai 刚刚发布了一份官方提示词写作指导文档,手把手教你写出专业的、结果导向的提示词, 让 ai 回复更高效、更智能,而且呢,还能省下很多托肯。接下来呢,用一分钟的时间带你拆解 open ai 官方提示词,更精确、更高效。 首先呢,一个好的有效的提示词的核心是结果优先。过去因为模型推理不稳定,我们写提示词的时候需要规划路径,第一步做什么,第二步做什么,以防他跑题。现在大模型的推理能力已经大幅提升,你指挥的越详细,反而可能越会限制模型的发挥。 简单来说,就是你不用告诉 ai 怎么做,而是要告诉他要做什么,做好的标准是什么。比如说,你想让 ai 生成一个市场分析报告,这个是无效提示词,这个才是有效提示词。 open i 官方给了一个标准提示词的结构,那一共呢,包含六个要素,接下来呢,我们逐个来拆解。第一,角色设定。 用一两句话说清楚, ai 要以什么角色来跟你对话,具备什么样的特质,可以设定语气、互动风格、纠错方式,是否使用表情包,如何处理风险,或者是不确定型的呢?比如说,你可以告诉 ai, 你 是个稳健的、直接的、专注解决问题的写作者。 第二,写作风格定义,模型参与写作的方式。比如说,你可以告诉 ai, 在 不确定的时候先提出必要的澄清问题, 如果信息足够,直接推进任务,在工具使用前简要说明理由。第三,输出结果和验收标准。这个是最重要的部分,你要明确的告诉 ai, 你 想要什么样的结果,判断好内容的标准是什么。比如说让 ai 写市场分析报告,对于目标的描述应该是这样的。 第四,限制条件。可以是时间限制、风格限制等等。比如这样在这里强调一下,限制条件是用来限制边界的,不是用来替 ai 做决策的。 比如搜索的时候必须用这个关键词,每一段必须用转折句开头,这些都是你在替 ai 做决策,反而把它锁死了。真正值得写进去的限制条件是那种如果做了会出大问题的事情, 比如不能透露价格,不能做出承诺,字数不超过三百字等等。第五,输出格式。指定 ai 的 输出格式,你是要纯文字还是 markdown 格式,要分论年表述还是表格。如果你不需要特殊的格式呢?就不需要加格式要求,让 ai 自然输出反而会更干净。第六,停止规则。 这个是我觉得最有意思的一个要素,你可以告诉 ai 什么时候可以停下来,不需要继续搜索,继续追问,继续优化 这个设计呢?主要是因为新模型有时候会陷入一种觉得还不够好的状态,他会不停的调用工具搜索信息,反复检查拓客就会一直这么消耗下去。你给他一个明确的停止条件,他就知道够了,可以作答了。 比如说完成核心任务后停止输出,不要额外的做解释,把上面这六个模块合在一起,官方给出的标准结构是这样的,这个结构写出来的提示词 token 消耗比你写出一大段流水账要少了很多,但是呢,给 ai 的 信息密度反而会更高。这个模板几乎所有的常规任务都可以直接套用,你可以现在就去试试。

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提示词有多重要?当我们固定 ai 视频生成模型,不同的提示词会生成什么样的视频?开始实践。首先,我们固定使用千吻中的 happy horse 模型,视频主角是我家的猫猫,然后用 dipstick 和 gpt 分 别写了三段提示词,让我们看看差异。我说我要生成一段第一视角如猫的十秒短片, dipstick 给了我这样的提示词,视频展示手的皮肤,猫猫的毛发,空气中的尘埃,都很真实,光照恰到好处, 只是猫猫的配音有点拉胯。再看 gpt 的 简易版,提示词生成出来的视频变成了这样,缺少了暖暖的光照,但是猫猫增加了一些互动,显得更加喜人, 还有开心的呼噜声。最后看 gpt 给定的详细提示词, 视频展示毛发分明,背景中有光束, 猫猫的互动更加真实多样,还有养猫人无法抗拒的呼噜声。三个视频同一个模型,唯一的变量就是提示词。很多人以为 ai 视频的质量取决于模型,但其实真正决定上线的是你给他的那几句话。你觉得哪个 ai 写的最好?评论区告诉我。

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