下的图片 在摄影和视觉艺术中，"景深"是指照片或图像中前景和背景之间的空间感知。通过使用不同的技术和工具，摄影师可以创造出不同程度的景深，从而引导观众的目光并突出主题。以下是一些用于描述不同程度景深的prompt： 浅景深： 描述：焦点集中在主体上，背景呈现柔和的虚化。 Prompt：将焦点集中在前景的物体上，使背景变得模糊而抽象，创造一种隔离感，让观众的目光聚焦在主体上。 中景深： 描述：前景和背景都相对清...

文章目录 1. 实用的prompt灵感和技巧 小技巧 常用prompt保存到输入法中 普通prompt prompt通用公式保存到输入法快捷指令中 尝试用英语去写prompt 沉浸式翻译软件 3. 补充 1. 实用的prompt灵感和技巧 解释***，并且给出暗喻/隐喻/类比（解释术语、专业名称，用一个词或短语指出常见的一种物体或概念以代替另一种物体或概念，从而暗示它们之间的相似之处）以暗喻的方式就，解释一...

文章目录 怎么获得优质的答案 设计一个优质prompt的步骤： Prompt公式： 示例 怎么获得优质的答案 影响模型回答精确度的因素 我们应该知道一个好的提示词，要具备一下要点： 清晰简洁，不要有歧义； 有明确的任务/问题，任务如果太复杂，需要拆分成子任务分步完成； 确保prompt中包含解答问题的必要说明/信息； 指定输出长度，避免浪费token/生成内容过长； 使用分隔符，划分prompt的不同部分，...

当今数字化时代，人工智能系统已经成为我们生活的一部分。我们可以在智能助手、聊天机器人、搜索引擎等各种场合与AI进行对话。然而，要获得有益的回应，我们需要学会与AI进行有效的沟通，这就涉及到如何编写好的Prompt。 与AI对话时，Prompt是一种指导工具，帮助AI理解我们的需求和问题。因此，编写清晰、明了和具体的Prompt非常重要。在本文中，我们将探讨如何创建好的Prompt，以确保我们与AI的对话更加顺...

第六章，处理输入-链式 Prompt Chaining Prompts 在本章中，我们将学习如何通过将复杂任务拆分为一系列简单的子任务来链接多个 Prompt。 您可能会想，为什么要将任务拆分为多个 Prompt，而不是像我们在上一个视频中学习的那样，使用思维链推理一次性完成呢？我们已经证明了语言模型非常擅长遵循复杂的指令，特别是像 GPT-4 这样的高级模型。 那么让我们用两个比喻来解释为什么我们要这样做...

基于 sd-webui-animatediff 生成动画或者动态图的基础功能，animatediff-cli-prompt-travel突破了部分限制，能让视频生成的时间更长，并且能加入controlnet和提示词信息控制每个片段，并不像之前 sd-webui-animatediff 的一套关键词控制全部画面。 动图太大传不上来，凑合看每一帧的图片吧。 目前该方法没有Web UI界面，全部都是由命令行完成，...

关闭梯子 清空镜像源： conda config --remove-key channels 在pytorch官网找到对应的版本与命令：PyTorch conda install pytorch torchvision torchaudio pytorch-cuda=12.1 -c pytorch -c nvidia （我的电脑CUDA版本为12.1.103，故下载12.1的版本） 复制命令、下载 然后就是漫...

果。然后您可以查看该输出，进行错误分析，找出哪些地方工作或不工作，然后甚至可以改变您要解决的问题或如何处理它的确切想法，并更改实现并运行另一个实验等，一遍又一遍地迭代，以获得有效的机器学习模型。 在写prompt提示词的时候，该过程可能非常相似，您可以有一个关于您想要完成的任务的想法，然后尝试编写第一个提示，希望它清晰具体，并可能在适当的情况下给系统一些时间来思考，然后运行它并查看结果。 Be clear a...

为在环境中设置了API密钥。 定义帮助函数 定义帮助函数，以便更轻松地使用提示并查看生成的输出。 函数getCompletion接收提示并返回该提示的完成结果。 def get_completion(prompt, model="gpt-3.5-turbo"): messages = [{"role": "user", "content": prompt}] response = openai.ChatCom...

tenv()) # read local .env file openai.api_key = os.getenv('OPENAI_API_KEY') 定义函数 def get_completion(prompt, model="gpt-3.5-turbo"): messages = [{"role": "user", "content": prompt}] response = openai.ChatCom...