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关于【AI作画提示词:Prompts工程技巧与最佳实践】
目录:
- 一、 什么是AI作画提示词工程(Prompt Engineering)
- 二、提示词工程的基本概念和作用
- 三、提示词工程的具体技巧和最佳实践
- 五、Prompt的一般结构介绍
- 六、Prompts工程技巧
一、什么是AI作画提示词工程(Prompt Engineering)
AI作画提示词工程是指通过精心设计的文本指令来指导AI生成符合预期的图像。这一过程涉及使用特定的提示词来明确创作意图、艺术风格和细节描述,从而确保AI能够生成高质量的艺术作品。
AI作画提示词工程是一个创造性和探索性的过程,通过掌握一些技巧和最佳实践,我们可以更有效地与AI合作,创作出符合预期的艺术作品。而Prompt提示语,指的是设计和编写提示文本,以引导模型生成符合特定要求的语言输出。Prompt能够帮助语言模型回忆起自己在预训练时学习到的东西,合适的Prompt对于提示学习的效果至关重要,因此产生了提示工程专门研究如何设计Prompt,目的是找到最优的提示语,使得模型的性能和效率达到最高,以适应不同的任务和应用场景。
二、提示词工程的基本概念和作用
AI作画提示词工程是通过输入特定的提示词来指导AI生成图像的过程。这些提示词通常包含明确的描述、上下文信息、艺术风格要求、关键词使用、限制条件和优先级设置等,以确保生成的图像符合预期。
三、提示词工程的具体技巧和最佳实践
- 明确和具体的描述:使用具体化的语言,增加细节描述,帮助AI更好地理解需求。例如,“一只在森林中奔跑的狼”比简单的“狼”更具体。
- 使用上下文:提供场景背景、时间和天气等信息,影响图像的整体氛围。例如,“在一片繁华的城市街道上”或“在傍晚的城市街道”。
- 指定艺术风格:明确艺术风格,如“油画风格”、“赛博朋克”或“水彩画”,甚至可以引用特定艺术家的风格。
- 使用关键词:利用颜色和灯光关键词,描述情感和氛围,如“柔和的蓝色”和“宁静的夜晚”12。
- 适当的限制和优先级:设置限制条件,如“没有现代科技的古老村庄”,并确定高优先级的元素。
- 实验和优化:反复试验不同的描述,记录并比较生成的结果,不断调整以找到最有效的组合。
四、提示词工程的实际应用案例
- 基础示例:如“一个在月光下的骑士”或“一位穿着红色斗篷的女巫”。
- 详细示例:如“在一个满是星星的夜晚,一个穿着银色盔甲的骑士在山顶眺望远方”或“一位穿着飘逸红色斗篷、站在古老城堡门前的女巫,背景是一片阴云密布的天空”。
通过这些技巧和最佳实践,可以有效地与AI合作,创作出符合预期的艺术作品。记住,创作是一个不断学习和适应的过程,不断实验和调整将帮助你更好地掌握如何与AI沟通。
五、Prompt的一般结构介绍
Prompt的一般结构包含四个部分:任务指令、背景信息、附加内容、输出要求。
任务指令:明确给到大模型需要执行的任务,比如扮演角色身份,给出内容方案
背景信息:提供任务和上下文背景,从而生成更相关的输出
附加内容:额外补充信息,包括领域知识库,参考样例等等
输出要求:指定输出的格式,比如JSON格式,限定输出在某几个选项内,限制不允许编造成分等等
Prompt中并非要包含以上所有部分,可以根据需要自行组合搭配。而通过不断学习和适应这些技巧,以及不断实验和调整,你将更好地掌握如何与AI沟通,从而创作出满意的画作!
六、Prompts工程技巧
Prompts工程技巧主要包括以下几个方面:
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明确描述:在编写提示词时,要尽可能具体和详细。例如,使用“一只在森林中奔跑的狼”而不是简单的“狼”,这样可以确保AI模型更准确地理解你的需求。
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使用上下文:提供场景背景、时间和天气等细节可以帮助AI更好地生成图像。例如,“在秋天的森林中,太阳刚刚落山,一只灰狼在落叶上奔跑”。
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指定风格:明确你想要的艺术风格或参考艺术家。例如,“油画风格”或“像毕加索画作中的人物”。
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使用关键词:使用具体的颜色、灯光、情感和氛围等关键词可以帮助AI更好地理解你的意图。例如,“柔和的蓝色”或“充满活力的市场”。
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适当的限制:通过限制某些因素来避免生成不符合预期的内容。例如,“没有现代科技的古老村庄”1。
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优先级:将高优先级的元素放在前面,确保它们在生成结果中得到更高的权重。
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实验和优化:通过反复试验和记录结果,找到最有效的提示词组合。
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编写清晰具体的指令:明确表达你的需求,减少模型对你的需求的猜测。使用标点符号来区分不同的文本部分,帮助模型更好地理解输入。
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请求结构化的输出:如果可能,请求模型以特定格式(如JSON)返回结果,便于解析。
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检查假设:在提示词中明确检查任务包含的假设,确保模型理解你的意图。
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提供示例:提供成功执行任务的示例,帮助模型理解你的意图。
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给模型时间思考:对于复杂任务,可以通过在提示词中要求模型思考一段时间,或者使用更复杂的提示词来实现。
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迭代开发:编写好的提示词通常需要多次尝试和修改,根据模型的输出来不断改进提示词。