一、Midjourney绘画工具SparkAi创作系统是基于ChatGPT进行开发的Ai智能问答系统和Midjourney绘画系统，支持OpenAI-GPT全模型+国内AI全模型。本期针对源码系统整体测试下来非常完美，可以说SparkAi是目前国内一款的ChatGPT对接OpenAI软件系统。那么如何搭建部署AI创作ChatGPT？小编这里写一个详细图文教程吧！支持GPT-4-Turbo模型、支持DALL-E3文生图，支持最新GPT-4-Turbo模型、GPT-4-1106-Preview多模态模型。支持GPT-4图片对话能力上传图片并识图理解对话。ChatFile文档对话总结。绘画效果：新增
风格类绘画风格的提示词展示主题：首先需要确定绘画的主题，例如动物、自然景观、人物等。描述：根据主题提供详细的描述，包括颜色、情感、场景等。绘画细节：描述绘画中的细节，例如表情、纹理、光影等。场景描述：提供更详细的场景描述，包括背景、环境、氛围等。画面比例：指定画面的比例，例如3:2、16:9等。其他要求：根据需要，提供其他要求，例如摄影器材、颜色模式等。当涉及到prompt设计表现形式的颜色、线条和质感的搭配时，以下是一些建议和详细说明：渲染图：颜色：渲染图通常使用较为真实和饱和的颜色，以模拟自然光的效果。可以使用自然色调或温暖色调，以营造温馨、舒适的氛围。线条：渲染图通常注重细节和轮廓的表现
一些结论：Coze可以理解为字节跳动版的GPTs。2023年12月26日测试，国内用户需要科学上网才能够使用Coze的服务，否则会提示“服务在该地区不可用”。Coze目前支持通过GPT-3.5（16K）和GPT-4（8K）来创建聊天机器人。Coze目前是免费开放，意味着目前可以白嫖GPT4模型及DALLE3、GPT4V插件。生成的聊天机器人可发布至Discord、Telegram和Cici，未来会支持WhatsApp和Twitter。Coze是什么？Coze是由字节跳动在海外推出的一个AI聊天机器人和应用程序编辑开发平台，可以理解为字节跳动版的GPTs。无论你是否有编程经验，这个平台都可以让您
文章目录系列生成图片（StableDiffusion）生成文章（ChatGPT）代码生成（GitHubCopilot）Prompt编写模式Prompt模板Prompt即代码系列LLM、AGI、多模态AI篇一：开源大语言模型简记LLM、AGI、多模态AI篇二：Prompt编写技巧LLM、AGI、多模态AI篇三：微调模型生成
一、Midjourney绘画工具SparkAi创作系统是基于ChatGPT进行开发的Ai智能问答系统和Midjourney绘画系统，支持OpenAI-GPT全模型+国内AI全模型。本期针对源码系统整体测试下来非常完美，可以说SparkAi是目前国内一款的ChatGPT对接OpenAI软件系统。那么如何搭建部署AI创作ChatGPT？小编这里写一个详细图文教程吧！支持GPT-4-Turbo模型、支持DALL-E3文生图，支持最新GPT-4-Turbo模型、GPT-4-1106-Preview多模态模型。支持GPT-4图片对话能力上传图片并识图理解对话。ChatFile文档对话总结。绘画效果：新增
一、图书简介：本书是一本全面的指南，介绍了各种Prompt技术的理解和利用，用于从ChatGPT中生成高质量的答案。我们将探讨如何使用不同的Prompt工程技术来实现不同的目标。ChatGPT是一种先进的语言模型，能够生成类似人类的文本。然而，了解正确的提问方式以获取我们所需的高质量输出非常重要。这就是本书的目的。无论您是普通人、研究人员、开发人员，还是想将ChatGPT作为您领域的个人助手的人，本书都是为您编写的。本书使用简单的语言和实用的解释，结合每种Prompt技术的示例和Prompt公式。通过本书，您将学习如何使用Prompt工程技术控制ChatGPT的输出，生成符合您特定需求的文本。
一、图书简介：本书是一本全面的指南，介绍了各种Prompt技术的理解和利用，用于从ChatGPT中生成高质量的答案。我们将探讨如何使用不同的Prompt工程技术来实现不同的目标。ChatGPT是一种先进的语言模型，能够生成类似人类的文本。然而，了解正确的提问方式以获取我们所需的高质量输出非常重要。这就是本书的目的。无论您是普通人、研究人员、开发人员，还是想将ChatGPT作为您领域的个人助手的人，本书都是为您编写的。本书使用简单的语言和实用的解释，结合每种Prompt技术的示例和Prompt公式。通过本书，您将学习如何使用Prompt工程技术控制ChatGPT的输出，生成符合您特定需求的文本。
已经唠了三章的RAG，是时候回头反思一下，当前的RAG是解决幻觉的终点么？我给不出直接的答案，不过感觉当前把RAG当作传统搜索框架在大模型时代下的改良，这个思路的天花板高度有限~反思来源于对RAG下模型回答的直观感受，最初我们被ChatGPT的能力所震惊，并不是它能背诵知识，而是模型在知识压缩后表现出的“涌现能力”，更具体到RAG所属的问答领域，是模型能够精准的基于上文从压缩的参数中召回并整合相应的知识，甚至进行知识外推的能力。通俗点说它有可能生成我在任何地方都检索不到的答案！但RAG当前的多数使用方法，采用只让模型基于检索到的内容进行回答的方案，其实限制了模型自身对知识压缩形成的智能，大模型
已经唠了三章的RAG，是时候回头反思一下，当前的RAG是解决幻觉的终点么？我给不出直接的答案，不过感觉当前把RAG当作传统搜索框架在大模型时代下的改良，这个思路的天花板高度有限~反思来源于对RAG下模型回答的直观感受，最初我们被ChatGPT的能力所震惊，并不是它能背诵知识，而是模型在知识压缩后表现出的“涌现能力”，更具体到RAG所属的问答领域，是模型能够精准的基于上文从压缩的参数中召回并整合相应的知识，甚至进行知识外推的能力。通俗点说它有可能生成我在任何地方都检索不到的答案！但RAG当前的多数使用方法，采用只让模型基于检索到的内容进行回答的方案，其实限制了模型自身对知识压缩形成的智能，大模型
上篇介绍了触手ai绘画平台的prompt生成教程指南，里面涵盖了成图片的方法，写prompt基本模板，学习prompt的方法等方法，今天介绍一个用prompt控制镜头距离及角度的方法和提示词。镜头距离我们把可以使用的视角prompt放进X/Y/Zplot比较一下，为了突出效果要提高权重，尽量不要加入面部描述e.g.，否则多数都会变成半身照。以下prompts会加上权重。beautifulface1.5extremeclose-up超近镜close-up近镜mediumclose-up中近镜mediumshot中景镜longshot远镜establishingshot场景镜point-of-vi
