Learn Prompt-“标准“提示

news2024/12/23 14:50:30

在前面的教程中,我们介绍了指令+输入的简单提示,提供实例的提示和角色扮演类的提示,那么是否有一个公式来列出提示的各个部分,并将其组合成一个标准化的提示?答案是肯定的。

角色扮演(Role)+ 指令/任务(Instruction)+ 示例(Few-shot) + 语境(Context) + 问题(Question)

备注

  • 语境(Context)就是我们希望ChatGPT生成的时候读取到的相关信息,可以是对任务的补充说明,也可以是对输出格式做出限制

回顾我们上次使用的提示语,你会发现并不是所有的提示语都包含上述的所有部分。你可以用

  • Instruction+Question
  • Role+Context+Question
  • Few-shot+Question

在实践中,我们不需要严格按照上面给出的顺序来写提示语,这个公式本身是为了让你更容易地思考构建提示语而设计的。

下面我们通过拆解一个复杂的prompt提示语来说明各个部份:

我们课程不仅是支持ChatGPT的,Midjourney也会有对应的学习模块。那我们不妨提前看看,如何用 ChatGPT 生成 Midjourney 提示词。

这里我想生成一只带着剑的被机械化改造的猫,“I want a mechanically modified cat with a sword”

备注

//:这个符号是注释,如果你想要使用这个prompt的话,需要把//连同跟它在同一行的文字删除。

// 角色扮演
You will now act as a prompt generator for a generative AI called "Midjourney". Midjourney AI generates images based on given prompts. 

// 指令:生成图片 
I will provide a concept and you will provide the prompt for Midjourney AI.

// 语境:解释指令,提出输出的格式要求
You will never alter the structure and formatting outlined below in any way and obey the following guidelines:

You will not write the words "description" or use ":" in any form. Never place a comma between  [ar] and [v]. 

You will write each prompt in one line without using return.

// 语境:使用Midjourney生成图像,你可以定制图像的场景、风格、方向、景深等。
// 在这里,图像生成所需的元素被逐步确定,并定义为[1][2]等符号。这样就无需在同一个提示中反复提起。
// 这里使用了一个思维链技术,将复杂的任务分解成较小的任务。我们将在下一节中进一步讨论这个问题。
Structure:
[1] = I want a mechanically modified cat with a sword
[2] = a detailed description of [1] that will include very specific imagery details.
[3] = with a detailed description describing the environment of the scene.
[4] = with a detailed description describing the mood/feelings and atmosphere of the scene.
[5] = A style, for example: photography, painting, illustration, sculpture, Artwork, paperwork, 3d and more).[1] 
[6] = A description of how [5] will be realized. (e.g. Photography (e.g. Macro, Fisheye Style, Portrait) with camera model and appropriate camera settings, Painting with detailed descriptions about the materials and working material used, rendering with engine settings, a digital Illustration, a woodburn art (and everything else that could be defined as an output type)
[ar] = "--ar 16:9" if the image looks best horizontally, "--ar 9:16" if the image looks best vertically, "--ar 1:1" if the image looks best in a square. (Use exactly as written)
[v] = If [5] looks best in a Japanese art style use, "--niji". Otherwise use, "--v 5" (Use exactly as written)

// 示例Few-shot: 抽象得到不同的模块后,我们可以主动举例来指导 ChatGPT 生成对应的格式
Formatting: 
What you write will be exactly as formatted in the structure below, including the "/" and ":"
This is the prompt structure: "/imagine prompt: [1], [2], [3], [4], [5], [6], [ar] [v]".

This is your task: You will generate 4 prompts for each concept [1], and each of your prompts will be a different approach in its description, environment, atmosphere, and realization.

Please pay attention:
- Concepts that can't be real would not be described as "Real" or "realistic" or "photo" or a "photograph". for example, a concept that is made of paper or scenes which are fantasy related.
- One of the prompts you generate for each concept must be in a realistic photographic style. you should also choose a lens type and size for it. Don't choose an artist for the realistic photography prompts.
- Separate the different prompts with two new lines

那么这个提示实际的效果是什么样子的呢?

Generate_Cat

在实践中,你可以在生成自己的提示时,通过添加、删除和改变现有开源提示的部分来缩短优化的时间。

本文来自互联网用户投稿,该文观点仅代表作者本人,不代表本站立场。本站仅提供信息存储空间服务,不拥有所有权,不承担相关法律责任。如若转载,请注明出处:http://www.coloradmin.cn/o/1018604.html

如若内容造成侵权/违法违规/事实不符,请联系多彩编程网进行投诉反馈,一经查实,立即删除!

相关文章

Ae 效果:CC Hair

模拟/CC Hair Simulation/CC Hair CC Hair(CC 毛发)可以在源图像上模拟生成毛发、绒线等,并可调整它们的长度、方向、重量等属性,从而创建出非常独特的效果。 CC Hair 本质上是基于 Alpha 通道来生成毛发,无毛发处将变…

多款大模型向公众开放,百模大战再升级?

作为一种使用大量文本数据训练的深度学习模型,大模型可以生成自然语言文本或理解语言文本的含义,是通向人工智能的一条重要途径。大模型可以应用于各种机器学习任务,包括自然语言处理、计算机视觉、语音识别、机器翻译、推荐系统、强化学习等…

【电子元件】常用电子元器件的识别之二极管

目录 前言1. 二极管的识别1.1 普通整流二极管/开关二极管的识别1.2 快速恢复二极管的识别1.3 肖特基二极管的识别1.4 稳压(齐纳)二极管的识别1.5 发光二极管的识别1.6 整流桥的识别1.7 检波二极管的识别1.8 变容二极管的识别1.9 双向触发二极管的识别1.10 二极管在电路图中的…

【记录】深度学习环境配置(pytorch版)

1080面对Transformer连勉强也算不上了,还是要去用小组公用的卡 完整记一个环境配置,方便后面自用✍️ nvidia-smi查看GPU信息 ** CUDA版本12.2 conda -V查询conda版本 22.9.0 新建conda环境 准备装python3.8 conda create --name caiman python3.8.2激…

五层网络模型

分层的意义 当遇到一个复杂问题的时候,可以使用分层的思想把问题简单化 比如,你有半杯82年的可乐,想分享给你的朋友王富贵,但你们已经10年没有联系了。要完成这件事,你可能要考虑: 我用什么装可乐&#x…

shell脚本学习教程(一)

shell脚本学习 一、什么是 Shell?1. shell概述2. Shell 的分类3. 第一个shell脚本4. 多命令执行 二、Shell 变量3.1 变量的命名规则3.2 变量的特殊符号3.3 用户自定义变量3.4 环境变量3.5 位置参数变量3.6 预定义变量3.7 接受键盘输入 三、Shell 运算符3.1 算术运算…

NSSCTF web 刷题记录2

文章目录 前言题目[广东强网杯 2021 团队组]love_Pokemon[NCTF 2018]Easy_Audit[安洵杯 2019]easy_web[NCTF 2018]全球最大交友网站prize_p2[羊城杯 2020]easyser[FBCTF 2019]rceservice方法一方法二 前言 今天是2023年9月13号,刷题记录2正式开始。时间来到九月十七…

Doris数据库FE——SQL 接收

SQL 接收 首先看定义在fe/fe-core/src/main/java/org/apache/doris/qe/QeService.java文件中的public class QeService类,该类is the encapsulation of the entire front-end service, including the creation of services that support the MySQL protocol是整个前…

89 # express 构建 layer 和 route 的关系

上一节实现了实现应用和路由的分离,这一节来构建 layer 和 route 的关系 先看个例子如下:路由中间件,将处理的逻辑拆分成一个个的模块 const express require("express"); const app express();app.get("/",(req, re…

大语言模型之十-Byte Pair Encoding

Tokenizer 诸如GPT-3/4以及LlaMA/LlaMA2大语言模型都采用了token的作为模型的输入输出,其输入是文本,然后将文本转为token(正整数),然后从一串token(对应于文本)预测下一个token。 进入OpenAI官…

六、数学建模之插值与拟合

1.概念 2.例题和matlab代码求解 一、概念 1.插值 (1)定义:插值是数学和统计学中的一种技术,用于估算在已知数据点之间的未知数据点的值。插值的目标是通过已知数据点之间的某种函数或方法来估计中间位置的数值。插值通常用于数…

服务器管理

腾讯云服务器相关管理 linux下安装python3 linux自带2.x,有时候需要2.x执行一些工具,开发的时候又想用p3,就需要同时装python2和python3 依次执行以下命令 ssh xxxxx.xx.xx.xx #进入linux服务器 su #输入密码,如果不知道管理员…

基于讯飞人脸算法(调用API进行人脸比对)

先看结果 必须遥遥领先 所需准备 这里我调用了: 人脸比对 API 文档 | 讯飞开放平台文档中心https://www.xfyun.cn/doc/face/xffaceComparisonRecg/API.html#%E6%8E%A5%E5%8F%A3%E8%AF%B4%E6%98%8E 代码里所涉及的APPID、APISecret、APIKey 皆从讯飞的控制台获取&…

ARM Linux DIY(十三)Qt5 移植

前言 板子带有屏幕,那当然要设计一下 GUI,对 Qt5 比较熟悉,那就移植它吧。 移植 Qt5 buildroot 使能 Qt5,这里我们只开启核心功能 gui module --> widgets module 编译 $ make ODIY_V3S/ qt5base编译报错:找不…

旅游门户/旅行社网站-pc+移动端+可小程序+app强大功能-适合运营周边游/国内游/出境游

很美观的一款旅游门户/旅行社网站-pc+移动端+强大功能-适合运营周边游/国内游/出境游/酒店/门票/签证/租车/攻略都有,看演示地址 可以封装APP 套餐一:源码+包安装=400 套餐二:全包服务 包服务器+域名+APP+免费认证小程序+H5+PC=1000 可做小程序+app,请提前联系卖家 主…

【C#】【源码】直接可用的远程桌面应用

【背景】 封闭环境无法拷贝外来的远程桌面软件,所以就直接自己用C#写一个。 【效果】 【说明】 本篇会给出完整的编程步骤,照着写就能拥有你自己的远程桌面应用,直接可以运行在局域网。 如果不想自己敲代码,也可以选择直接下载…

LeetCode 周赛上分之旅 #45 精妙的 O(lgn) 扫描算法与树上 DP 问题

⭐️ 本文已收录到 AndroidFamily,技术和职场问题,请关注公众号 [彭旭锐] 和 BaguTree Pro 知识星球提问。 学习数据结构与算法的关键在于掌握问题背后的算法思维框架,你的思考越抽象,它能覆盖的问题域就越广,理解难度…

python 二手车数据分析以及价格预测

二手车交易信息爬取、数据分析以及交易价格预测 引言一、数据爬取1.1 解析数据1.2 编写代码爬1.2.1 获取详细信息1.2.2 数据处理 二、数据分析2.1 统计分析2.2 可视化分析 三、价格预测3.1 价格趋势分析(特征分析)3.2 价格预测 引言 本文着眼于车辆信息,结合当下较…

6. 装饰器

UML 聚合(Aggregation)关系&#xff1a;大雁和雁群&#xff0c;上图中空心菱形箭头表示聚合关系组合(Composition)关系&#xff1a;大雁和翅膀 &#xff0c;实心菱形箭头表示组合(Composition)关系 测试代码 #include <iostream> #include <stdio.h> #include &l…

IDEA2023.2.1中创建第一个Tomcat的web项目

首先&#xff0c;创建一个普通的java项目。点击【file】-【new】-【project】 创建一个TomcatDemo项目 创建如下图 添加web部门。点击【file】-【project structure】 选择【modules】-选中项目“TomcatDemo” 点击项目名上的加号【】&#xff0c;添加【web】模块 我们就会发现…