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GitHub工程师分享开发Copilot所采用的提示词工程

Ziegler 和 Berryman 表示，对于 Copilot 来说，有用的上下文信息可能包括语言、文件路径、光标上方的文本、光标下方的文本、其他文件中的文本，等等。

开源模型

AI绘画：stable difussion SD插件之无限抽卡神器 dynamic prompts（动态提示词）

提示词语法 {red|black|blue} hair 用英文{} 括号包含用| 分割需要抽卡的同类型词。

AI图片

清华、面壁智能发布：主动式Agent 2.0

事件合并与文本描述：将原始数据合并成逻辑上连贯的段落，并使用语言模型将结构化数据转换为更自然的文本描述。

Agent 2.0 大模型

AIGC工作流: 新时代产品经理和创业者的秘密武器

# 四、展望未来目前，得益于ComfyUI的自定义节点的可扩展性，已有开发者创建了ChatGPT节点，为图像生成工作流赋予了大语言模型的思考能力，能快速生成提示词，可以方便快速创作大量的内容

大模型 AIGC

Google 模型解读 | MoveNet-SinglePose：自底向上做单人姿态估计

nbsp;快速下采样：尽量快地压缩图片尺寸，降低整体的计算量 · 残差结构：获取浅层特征和梯度，一定程度上弥补快速下采样造成的一些问题（下采样太快信息损失太严重，模型来不及学出一些高级的有意义的语义特征

MoveNet-SinglePose Google 模型

大模型文本生成——解码策略（Top-k & Top-p & Temperature）

在自然语言任务中，我们通常使用一个预训练的大模型（比如GPT）来根据给定的输入文本（比如一个开头或一个问题）生成输出文本（比如一个答案或一个结尾）。

大模型

OpenAI 上线新功能力捧 RAG，开发者真的不需要向量数据库了？

vector_db.add_texts([doc.page_content for doc in doc_data]) 至此，一个自定义的检索器已经搭建完成，可以支持私有数据下的语义搜索

RAG 检索向量库

生成式AI工作流#产品经理和创业者的秘密武器

# 四、展望未来目前，得益于ComfyUI的自定义节点的可扩展性，已有开发者创建了ChatGPT节点，为图像生成工作流赋予了大语言模型的思考能力，能快速生成提示词，可以方便快速创作大量的内容

AIGC 工作流

SD入门教程四：图生图基础用法

但是想保留某些特征，让原图和生成图保持相似度时，我们就需要进行提示词编写，此时反推区域就能帮助我们提取原图的特征提示词，例如： · CLIP反推 · 生成的提示词更像是一句话或者短语，

SD 入门图生图

Prompt提示优化工具

10.PromptSource https://github.com/bigscience-workshop/promptsource PromptSource 是一个用于创建、共享和使用自然语言提示的工具包

prompt 提示词

Stable Diffusion

16/180 Stable diffusion 抽卡神器 dynamic prompts

;这里每一种颜色都是1/4概率抽卡次数 {n$$blacklwhitelyellowlred} n 代表一次抽几种颜色这里4种颜色所以范围是1-4 这个语法主要是融合作用

提示词文生图

用GPT4创建一部连环画故事

结语： The story of the little boy's journey from digital distraction to discovering the joys of

GPT4 连环画故事书

Sora相关论文合集---全32套大放送

- Transformer架构在自然语言处理和视觉识别等领域展现出优越的扩展性和性能。

Sora 论文

强大高效的微信爬虫Wechat_Articles_Spider：快速获取公众号文章的利器

该工具基于Python语言开发，提供了丰富的功能和灵活的配置选项。

微信爬虫

爆火！腾讯开源PhotoMaker：高效地定制化生成任意风格的逼真人类照片！

此外，在推理阶段，这种融合操作也为定制生成过程提供了更强的语义可控性。

PhotoMaker 文生图

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