AI出图总翻车？新手闭眼入的结构化提示词模板，精准生成电影感大片_服务软件

1. 水下AI好权威（附提示词版

2. PS要被淘汰了吗?怎么现在到处都是AI修图了?

3. 用了这5大技巧后，原来AI人物还可以这么真？

4. #Seedance必玩提示词模板#千万码住🔥即梦3.0导演级运镜提示词，拿去抄‼在练习AI试试的时候发现运镜提示词真的太重要的，会写运镜提示词，直接把画面效果提升100倍！#HOW I AI##过个有ai年# seedance必玩提示词模板

5. 下午玩了一下豆包生图，写写感受： 1.想要生成高质量图片，你给它提供的图片一定要尽可能清晰无遮挡，最好是人物正面照，正面打光，不要背光或者侧光； 2.提示词指令清晰。这个倒不是很难，现在网上搜一大把，还可以根据个人需求做修改，非常方便。 3.如果第一次生成的图片没那么满意，可以多生成几次，每次把提示词做一些微调（比如人物动作，穿什么衣服，尽可能描述清楚），就能出比较理想的图了。

6. 如果你长期在做 AI 绘画，那你一定经历过这种疲惫感：写提示词写到像在写配置文件。人物、构图、材质、光线、参数、风格……越写越像 YAML。久而久之，备忘录里的 Prompt 越堆越乱，复制粘贴成了日常，稍微复杂一些的结构就得从旧记录里翻半天。明明是艺术工作流，操作却越来越像在写代码。给大家推荐一个宝藏开源项目：PromptFill ，一个专门为 AI 绘画 Prompt 设计的结构化生成工具，它把原本枯燥的“堆文本”变成了可视化的“填空式”交互，让写 Prompt 终于回到有序和掌控感之中。多数 Prompt 管理工具仍然停留在文本编辑层面，而 PromptFill 直接做了更底层的事情：把提示词拆成结构化的变量，再通过可视化 UI 把组合逻辑交回给创作者。它不是简单的替换模板，而是提供一套“可视化的可编程 Prompt”。比如在写人物角色时，你不再需要回忆之前用过哪些关键词，而是可以直接从“角色词库”里点选。在选择画风时，也不再需要复制粘贴一整串风格参数，而是用下拉菜单切换即可。看似简单，但本质是在把 Prompt 当作一种“可组合语言”来处理，让创作过程更接近编译器思维：可复用、可扩展、可视化。开源项目地址：github.com/TanShilongMario/PromptFill#科技先锋官##AI创造营##微博兴趣创作计划#

7. 【还在疯狂堆提示词？AI Agent最大的成本黑洞根本不在这】快速导读：别再盲目调试AI Agent了。真正的优化突破口，不在于你写了什么提示词，而在于你是否“看见”了它的思考过程。有人仅通过观察内部日志，就一夜之间砍掉了30%的token成本。---你是不是也这样调试AI Agent：改改提示词，看看输出，不行，再改改……感觉就像在黑暗中开枪，能不能打中全靠运气。大多数人下意识地认为，Agent不好用，就是提示词写得烂。于是花大量时间研究提示词工程，把系统提示词堆得越来越复杂。但真相是，你可能一直在和空气斗智斗勇。有人用OpenRouter配合LangFuse这类可观测性工具，只是简单看了一眼Agent运行的内部日志（traces），结果发现了惊人的浪费现场：一个任务里，Agent会傻乎乎地把同一个文件反复读4-5遍；执行一个简单的工具调用前，模型会先空转“思考”500个token；还有研究发现，40%的“卡顿”和“胡言乱语”，根源是工具响应太慢，而不是提示词有问题。一个开发者正是看到了这些，才一夜之间把token成本砍掉了30%。这揭示了一个正在变化的现实：AI开发的核心技能，正在从“提示词魔法师”，转向“AI认知侦探”。痴迷于调整那几句自然语言，可能正在让你错过系统中真正重要的问题。---简评：从“炼丹”到“手术”，AI开发终于开始进入可观测、可诊断的工程化阶段了。这篇文章就像一盆冷水，浇醒了那些还在“大力出奇迹”的提示词崇拜者。真正值钱的，永远是看到别人看不到的问题。---ref: x.com/nearlydaniel/status/2028567851108552862#AI创造营##人工智能#

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12. 这位网友的问题很典型：> 宝玉老师，以现在大模型的能力还需要prompt吗，我现在都直接描述问题就发出去了这个疑问其实特别普遍，甚至可以说，它代表了绝大多数用户的心声。包括还有人说：> 今天社交网络上被追捧的所谓AI高人,不过是Prompt Kiddie(提示词小子)。 > 整天转帖一些提示词,其实是在自动充当大模型的燃料。是不是还需要 Prompt 这个问题的答案，其实藏在你的需求里。如果你的任务很简单，比如问个天气、查个单词，或者写个请假条，那确实不需要什么复杂的提示词。这就好比做一道 1 加 1 等于 2 的数学题，直接心算就完事了，非要列个方程式反而显得矫情。但是，一旦涉及到复杂任务，情况就完全不同了。你可以把专业的提示词想象成解难题时的“数学公式”。当面对一道复杂的应用题时，光靠心算是不够的。你需要公式来规范步骤，需要设定变量。提示词就是在这个环节起作用，它把一个模糊的需求，拆解成了一条清晰的思维链，手把手教 AI 怎么思考。举个最常见的例子：把一篇晦涩的学术论文改成科普文章（参考提示词：网页链接）。如果你直接把论文丢给 AI，跟它说“帮我改写成科普文”，它大概率会给你扔回一篇删减版的论文，依然充满了你不懂的术语。因为它不知道你的“科普”是给谁看的，也不知道你需要什么风格。但如果你运用了“公式”，告诉它：你的读者是只有高中物理水平的普通爱好者，请多用生活中的比喻（比如把量子纠缠比作心灵感应），并且在写之前先去检索一下相关的背景趣闻。这时候，AI 输出的就不是冷冰冰的文字，而是一篇有血有肉、生动有趣的科普文章。这就是提示词的魔力——它填补了“指令”和“意图”之间的鸿沟。再进一步，提示词还能充当“工作流经理”的角色。比如你想做个 PPT。普通玩法是让 AI 帮你列个大纲，然后你自己根据大纲一页页去制作幻灯片。但高阶的玩法是，用一段精心设计的提示词（参考提示词：网页链接），让 AI 不仅生成大纲，还能根据每一页的内容，自动写出对应的 AI 绘画指令。它把“写大纲”和“想配图”这两个步骤串联起来了。这时候的 AI，就不再是一个简单的聊天机器人，而是一个自动化的生产线。还有大家最关心的 AI 画图提示词。为什么大神生成的图片光影绝美、细节拉满，而你生成的总是差点意思？因为在非专业人士眼里，只有“好看”这一个形容词；而在提示词里，包含了光线类型、渲染引擎、构图视角等各种专业参数。这些参数，就是大神手中的“秘密配方”。你想复刻那张图，光靠猜是猜不出来的，必须拿到那个具体的参数。即使你可以通过多模态模型来逆向，有时候就是差一点意思，毕竟专业的提示词，是经过无数次试验和优化才打磨出来的。所以，回到最初的问题。我们还需要 Prompt 吗？如果你只是把 AI 当作一个陪聊的网友，或者一个随身的百科全书，那你确实不需要。但如果你想把 AI 变成一个稳定输出的生产力工具，提示词就是必修课。因为聊天是一次性的，说完就散；而专业提示词就像是“程序”和“软件”。当你写好了一个完美的翻译提示词，或者一个生成信息图的提示词，它就不再是一句话了，它变成了一个只要你输入原料，就能稳定产出高质量产品的“工具”。我自己则一直是在尝试借助提示词来帮我提升效率：比如我要提取 YouTube 字幕，还要去对发言人名字进行标注，我就写了提取 YouTube 字幕的提示词网页链接，不仅有文稿，还能自动对上发言人，还能分章节。比如我要给文章配图网页链接，所以我写了一个生成信息图的提示词，文章贴进去，它就能帮我生成一张好看专业的信息图。比如我要要校对文稿，我不会肉眼去校对，而是写一个校对的提示词，让 AI 帮我找错别字、语法错误，提供修改建议。借助这些提示词，就能让我事半功倍。这才是提示词的真正价值：它让你从一个向 AI 提问的“用户”，变成了指挥 AI 干活的“工程师”。下次当你在干一些枯燥的任务的时候，不妨想一想：我每天在做的这些事情，如果写一个专业的提示词，是不是能让我事半功倍？

13. Seedance 2.0 到底怎么写提示词，才能真的有“电影感”？我测试下来一个结论：别堆参数，写“分镜”。Seedance最强的能力，是把文字拆成镜头语言。所以提示词一定要有结构：✅ 主体 + 场景 + 时间✅ 镜头顺序（特写 → 中景 → 远景）✅ 镜头运动（推近 / 跟拍 / 环绕 / 慢动作）✅ 情绪氛围 + 原生音效✅ 节奏设计（前慢后快 or 留白收尾）给你一条稳出片模板👇“雨夜老街，主角奔跑。开场手持跟拍，镜头突然推近面部特写，霓虹倒影映在积水中。背景有急促脚步声和远处警笛声，整体节奏紧张，电影级光影，结尾画面渐暗。”⚠️三点别踩坑：1️⃣ 一定写清镜头运动2️⃣ 音效是加分项3️⃣ 形容词控制在3个以内工具已经到位，拼的是表达能力。你们最近跑出什么好片？#Seedance必玩提示词模板##HOW I AI##过个有AI年#

14. 【如何构建任何场景的提示词：一套可复用的系统架构】互联网上到处都是“ChatGPT最强提示词合集”，人们收藏、粘贴、得到平庸的结果，然后继续寻找下一个。这就像戴着别人的近视眼镜，技术上能用，实际上没用。问题的根源在于：为别人的场景、别人的上下文、别人的输出需求构建的提示词，永远不会像你自己构建的那样有效。你需要的不是一个很少打开的收藏夹，而是一套系统架构。大多数人用自然段落写提示词。简单问题还行，稍微复杂一点就崩溃。因为模型必须猜测：角色在哪里结束？任务从哪里开始？约束是什么？输出应该长什么样？每一次猜测都是潜在的幻觉。XML标签消除了猜测。它们创建带标签的容器，告诉模型每条信息是什么、如何使用。这不是理论，Anthropic在自己的系统提示词中就使用XML标签，这是模型被设计来解析结构化指令的方式。核心标签有六个，几乎每个提示词都会用到：【角色】定义模型成为谁。不是“你是一个有帮助的助手”这种废话，而是“你是一位拥有15年经验的品牌策略师，专注于定位、信息架构和竞争差异化”。角色越具体，模型猜测越少。【任务】定义模型做什么。不是描述，是指令。“帮用户改进写作”是描述，“分析用户草稿，针对结构、清晰度和说服力提供具体可执行的反馈，找出三个最弱的点并重写作为示例”是指令。没有清晰任务的提示词会随心所欲，而随心所欲通常意味着平庸。【准则】控制模型如何行动。“永远不要假设用户没提供的上下文”“如果信息缺失就提问”“不要给泛泛的建议”。规则是覆盖模型默认行为的方式。【约束】是硬性限制，定义输出本身的边界。“回复必须少于280字符”“不要提及竞争对手名称”“所有建议必须在30天内可执行”。规则管行为，约束管产出，区分很重要。【格式】是最被忽视的标签。大多数人描述想要什么，却从不描述它长什么样。同样的角色和任务，“一句话”给你标题，“三段式摘要”给你简报，“带章节的详细报告”给你文档，“JSON格式”给你结构化数据。模型没变，你对输出格式的控制变了。【示例】是最强大也最少被使用的标签。一个好例子教给模型的东西，比一段指令多得多。它同时展示格式、深度、语气、结构和推理。两个例子通常就够了，目标不是全面覆盖，是校准。进阶标签处理那20%需要更高精度的场景：【上下文】提供背景信息，【个性】定义个性，【语气】定义情感基调，【受众】决定输出面向谁，【知识】注入领域知识，【方法】规定执行步骤，【反模式】展示什么是坏输出，【退路】定义无法完成任务时怎么办，【验证】让模型自检，【发现引擎】让模型先提问再行动，【链】把多个提示词串联起来。不是每个提示词都需要每个标签。简单任务用【角色】加【任务】加【格式】就够了。专业输出加上【准则】、【约束】和【示例】。交互式场景加【发现引擎】和【退路】。复杂工作流才需要全套。六个标签各司其职，比十二个标签一半在划水强得多。调试提示词有规律可循：输出太泛，【角色】不够具体；格式不对，【格式】缺失或太松；指令被忽略，【准则】埋得太深或相互矛盾；输出太保守，加【反模式】展示你不想要的样子；输出跑偏，【任务】有歧义；输出编造事实，加fallback告诉模型不知道时该怎么办；输出不稳定，加【示例】。框架是通用的，无论你构建代码审查、内容写作、数据分析还是任何其他场景的提示词。标签不变，里面的内容变。现在你可以随意构建和混搭提示词了。x.com/kloss_xyz/status/2018951817892442260

15. 大语言模型（LLM）提示词设计不只是“提问”，而是一门系统工程，是与模型高效交互的关键技能。掌握以下7大类提示技巧，才能真正释放AI潜能：1. 核心提示 - Zero-shot：无示例，直接给任务。 - One-shot：给一个示例。 - Few-shot：给多个示例，教模型识别模式。2. 推理增强 - Chain-of-Thought（思路链）：引导模型一步步推理。 - Self-Consistency（自洽采样）：多条推理路径，选最佳答案。 - Tree-of-Thought（思维树）：多条推理路径并行探索（进阶）。 - ReAct：结合推理和行动（如调用API）。3. 指令与角色设定 - 明确指令：“帮我总结这段内容”。 - 角色扮演：“你是法律助理”。 - 混合型：指令+示例，兼顾清晰和示范。4. 提示组合技巧 - 链式提示：用一个提示的输出作为下一个输入。 - 动态提示：实时注入变量和上下文。 - 元提示：让模型自我优化或验证回答。5. 多模态提示 - 图文结合，给出视觉+文本信息。 - 音视频+文本（依赖模型能力，如GPT-4o、Gemini 1.5）。6. 行业专用提示 - 编程提示：针对特定语言或工具。 - 医疗、法律提示：高精度、格式严格。7. 提示评估与调试（辅助工具） - 去除测试：删减元素看影响。 - 注入测试：验证提示在实际应用中的鲁棒性。需要明确的是，检索增强生成（RAG）和代理工具系统（如LangGraph、AutoGPT）不是提示技巧，它们是架构或框架，提示只是其中一环。提示设计已不仅是“技巧”，而是整体系统设计。理解输入输出工程，掌握推理链条和领域约束，才能让AI输出更可靠、更智能。真正的秘诀不在“神奇语句”，而在于结构化、系统化地设计提示。原文：x.com/techNmak/status/1995726428177137924

16. AI 编程是一种“框架” www.piglei.com/articles/ai-programming-is-a-new-framework/ 不要将 AI 编程作为一种框架，可以尝试将其看作“库” ----不再追求“写更少实现更多”：用更少的提示词（代码）实现更多功能，看上去很美，但也意味着大量的认知债务随之累积； ----找到编写提示词的“甜蜜区”，付出相对较少而非绝对意义上的最少的认知成本； ----关注程序结构：比起在前 AI 时代，你现在可能更需要关注程序的整体结构，作为总设计师去设计整个程序，将正确的结构和约束内化到 AGENTS.md 中； ----更精准的提示词：在理解已有程序的基础上，编写更精准的提示词来引导 AI 完成工作，而不是任其发挥，让 AI 主导一切； ----审查代码：即便使用同一种框架，在遇到棘手问题时，一位熟读框架文档的人也会比另一位愣头青更有效率，如果把 AI 编写的代码归为框架，那么你应该去审查这份代码，从而在不可避免的“抽象泄露”发生时，将其所产生的危害降到最低。 #HOW I AI#

17. 2025年AI提示词深度指南：从基础知识到高级技巧

18. 提示工程远不止“问AI一个问题”，它是与大型语言模型（LLM）合作时一项关键且系统化的设计技能。了解并掌握以下七大类提示技巧，将极大提升你的AI交互效率和效果：1. 核心提示方式： - 零样本（Zero-shot）：无示例，直接任务。 - 一样本（One-shot）：提供一个示例辅助理解。 - 少样本（Few-shot）：用少量示例教模型识别模式。2. 推理增强技巧： - 思路链（Chain-of-Thought）：引导模型逐步推理。 - 自洽采样（Self-Consistency）：多次推理取最佳答案。 - 思路树（Tree-of-Thought）：探索多条推理路径（进阶）。 - ReAct：结合推理与行动（如调用API）。3. 指令与角色提示： - 指令提示：清晰下达任务（“总结这段内容”）。 - 角色提示：定义身份和行为（“你是法律助理”）。 - 混合提示：结合指令和示例，提升准确度。4. 提示组合技巧： - 链式提示：前一提示输出作为下一提示输入。 - 动态提示：实时注入变量或上下文。 - 元提示：让模型自我改进或验证答案。5. 多模态提示： - 图文结合：同时提供视觉与文本信息。 - 音视频+文本：利用转录或感知输入（需支持的模型）。6. 领域专属提示： - 代码提示：针对编程语言或工具设计。 - 医疗/法律提示：要求高精准和严格格式。7. 提示评估与调试： - 提示消融：去除部分元素测试效果贡献。 - 注入测试：评估提示在应用中的鲁棒性。注意，某些相关技术如RAG架构、代理和工具系统，并非提示技术本身，而是包含提示的更大系统。提示工程已经升级为系统设计。掌握它，不只是会用AI，更是懂得与AI“对话”的新语言。正如有人所说，提示工程是当下最值钱的技能，精通它，你便拥有了打开未来智能世界的钥匙。原文：x.com/techNmak/status/1988095890402480225

19. 如何写出专家级提示词，充分发挥 GPT-5 的潜力：1、上下文层 - 正确喂养这台机器大多数人写提示词就像写搜索关键词……这样不对GPT-5 需要在开头就给足背景信息（角色、限制条件、成功标准）关键信息要放在前 100 个词内（注意力在早期最集中）用 XML 标签来组织结构，比如 <role> <task> <examples>模型处理结构化数据的效果比处理大段文字好 3 倍2、推理链 - 让它把思考过程说出来别急着要最终答案要求它一步步拆解："系统地想清楚整个过程"用这样的句式："先分析……然后考虑……最后给出建议"GPT-5 的思维链能力比 GPT-4 强得多推理链能让幻觉问题减少 60% 以上3、示例框架 - 做给它看，别光说零样本提示词是碰运气……少样本提示词才是工程化在提示词里提供 2-3 个输入/输出示例，按你想要的格式用这种结构："好的例子是这样：[示例] 不好的例子是这样：[反例]"GPT-5 从例子中学习的效果比从指令中学习好得多4、约束系统 - 边界创造品质模糊的提示词 = 平庸的输出（永远如此）明确你不想要什么："避免泛泛而谈、公司术语、大话空话"设定输出限制："最多 150 字"或"恰好 5 个要点"明确指定语气："写得像个导师，别像教科书"5、角色工程 - 打造专家人设"你是专家"这种说法太懒……要更精准这样用："你是一位资深数据科学家，向非技术背景的创始人解释复杂的机器学习概念"组合多个专业领域，获得独特视角具体的角色会激活特定的训练数据集群6、验证层 - 捕捉幻觉永远要求它提供来源或推理："引用你的推理"或"解释你的信心水平"让它给出替代观点来测试准确性加上这个："你做了什么假设？哪些地方可能错了？"GPT-5 可以自我批判，只要你在提示词里要求它这么做#提示词工程##提示词##AI创造营##微博兴趣创作计划#

20. #知乎崩了# 知乎挂了，移动端、电脑端全部打不开。提示525错误，这说明知乎的SSL出问题了。盲猜是知乎的SSL过期了（或吊销了），程序员去更新SSL证书，结果服务器或源站设置错了。这种错误应属比较重要事件了吧，要不要扣程序员的年终奖呢？

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26. 刚在X上看到一段海外用户通过Seedance 2.0生成的伊森·亨特VS约翰·威克AI影像，前12秒是影像本身，汤姆·克鲁斯与基努·里维斯打得难解难分，后12秒是影像在ChatCut这款AI剪辑软件界面下播放的状态，而这个软件刚刚宣布接入Seedance 2.0模型。从界面左侧展示的提示词片段来看，基本上就是纯描述性的自然语言。所以可以想象，起码从技术层面来讲，影视行业可能真的要迎来一次地震了#seedance2.0# UCG一刀的微博视频

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29. #Seedance必玩提示词模板#1分钟出大片！Seedance 2.0 正式终结了“AI视频不会剪辑”的时代！最近科技圈都在传这个 Seedance 2.0，最离谱的是它能直接生成“60秒长视频”，还自带电影级的分镜头切换！我也试了几组，整理出一份【必玩提示词模板】，建议先收藏再练手！万能提示词公式：[场景描述] + [核心角色] + [多段动作指令] + [分镜头要求] + [影调风格]案例分享“深夜的赛博朋克街道，霓虹闪烁（场景）。一名身穿银色风衣的侦探正穿梭在雨中（角色）。镜头先从背后跟拍特写，随后切到高楼俯瞰，最后停留在侦探推开酒馆大门的瞬间（多镜头动作）。胶片颗粒感，王家卫风格，高对比度影调（画质风格）。”如何用它做出爆款短视频？AI短剧流：利用60秒的长片段，保持角色一致性，直接出剧情。产品广告流：给你的产品起个酷炫的提示词，Seedance 能帮你生成极具质感的转场。梦境记录流：用最天马行空的描述，挑战它的多维度想象力。小乔说科技的微博视频

30. AI怎么做出电影感？AI大师级运镜玩法大全!

31. #Seedance必玩提示词模板# 以林间打斗场景为例，避开“林间两人打架，动作好看”这类模糊提示，按技巧优化后，AI能更精准捕捉画面。两名武侠在茂密林间激战，白衣剑客持长剑，黑衣刺客握短刃，动作凌厉流畅——剑客挥剑斩击、侧身闪避，刺客突进刺击、旋身格挡，剑刃碰撞迸发火花，落叶随动作飞溅，树枝被撞得轻轻晃动。阳光穿透树叶形成丁达尔光束，光影错落，采用中近景+全景切换，少量慢动作呈现剑招细节，电影级光影，高燃武侠风格，画面稳定，动作不僵硬，凸显林间打斗的灵动与紧张感。无需堆砌无关信息，重点明确主体、动作和场景细节，补充镜头和风格，就能让Seedance清晰理解诉求，生成贴合预期的林间打斗画面。#HOW I AI##过个有AI年# http://t.cn/AX5kiQWb

32. Google Nano Banana 最佳实践：1. 在描述上尽量具体。主体、颜色、灯光、构图等要素写得越细，结果越可控。2. 给出背景与意图。说明图像的用途或希望呈现的氛围，模型会据此做更贴合的创作。3. 通过迭代不断改进。首次生成往往不完美，可利用对话能力逐步微调与优化图像。4. 复杂场景可采用分步骤说明。将需求拆成清晰的顺序描述，有助于模型理解。5. 采用正向描述。避免使用“不要有车”（No Cars）这类否定式表达，改成“空旷、无交通迹象的街道”(an empty, deserted street with no signs of traffic)这样的正向描绘。6. 控制“镜头”。可用摄影或电影语言指定构图，如“广角镜头”“微距镜头”“低机位视角”等。7. 善用检索增强。当需要模型利用实时或真实世界数据时，要非常明确。例如：“检索最近一场里昂奥林匹克的比赛并制作信息图”比“做一张 OL 最近比赛的信息图”更可靠。8. 使用 Batch API 可降低成本并提升配额。Batch API 能批量提交请求（小批量或大批量皆可），处理可能需要最多 24 小时，但能节省约 50% 的生成成本，同时配额也更高。#ai创造营# #科技#

33. #Seedance必玩提示词模板# 玩了几天Seedance 2.0，发现写提示词抓准结构就很容易出片，分享个亲测好用的思路～不用堆复杂形容词，按“主体动作+镜头运动+氛围音效”来写就够，新手也能快速上手。比如想做氛围感短片，写“冬日雪林里少女漫步，先近景拍发丝落雪，再慢推成全景，背景有踩雪声和轻风声，暖调光影”，生成的画面运镜很顺，还自带原生音效。它对镜头语言的理解很到位，分镜衔接自然，比之前试过的模型可控性高不少，上传参考图还能精准贴合风格。实测15秒内的短片成片率高，复杂大动作偶尔会有小瑕疵，精简描述会更稳。小云雀新用户能免费试，想玩的可以先去薅羊毛，咱们一起过个有AI的年吧～ #HOW I AI##过个有AI年#

34. #ai创造营# 1个技巧+5步操作！教你做出通透B端无人机海报最近奔波于各种项目之间，抽空更新下我用即梦生成的登录页背景图思路，详解往后翻👉1️⃣提示词描述一个有底座的蓝色无人机图标，无人机图标是磨砂玻璃质感的，玻璃透明质感的，无人机主体在画面左侧，画面背景是浅蓝色的，OC渲染，C4D渲染，透明纹理，高细节，工作室照明，微软风，B端风格2️⃣补充描述一开始生成的主体比较抽象，因此我们需要将无人机主体更具象，例如可以加上知名无人机品牌的名称，加完之后的效果，主体更加具象化。3️⃣参考风格我们可以看到前面生成的主体造型已经有了，但是整体不够通透，不够轻量，此时我们可以添加偏好的参考风格，图片参考维度选择“风格”。3️⃣背景图处理我们在已生成的图中选取一张作为我们的背景图素材，用消除笔擦除前景主体。4️⃣主体抠图我们在已生成的图中选取一张作为我们的主体素材，并去掉背景。5️⃣主体+背景溶图我们在ps中进行溶图，增加投影、打光等细节。

35. 《扣子开发 AI Agent 智能体应用》017-提示词编写和优化（驱动智能体的核心指令）

36. AI提示词技巧！一文学会高效地对AI进行提问

37. 2025年AI生图“王”！Banana Pro玩法大分享～【建议收藏】

38. //@i陆三金:回复@笔谈随意:提示词太长，我教你方法吧，找到一张明星（最好是名人）的照片，发给 Gemini 3.0 Pro 之类的模型，并附提示词：「详细描述完整的图像复刻 JSON 提示词，包含物体、服装、头发、细节、配饰、摄像设备、环境、灯光、风格、身体动态，一切都要详细复刻原图」，然后把得到的提示词发给香蕉 Pro 去生图//@笔谈随意:有没有完整的 prompt 啊

39. 继Seedance出圈后，字节跳动又推出#Seedream5.0#图像生成模型，现在剪映、小云雀都能用，在即梦AI灰度测试，可I限时免费体验。支持直出2K/4K高清，编辑更精准，还能检索生图，对文字描述理解更准，细节也更细腻，以后想做张氛围感插画，直接说需求就能生成。补全AI创作矩阵，鲶鱼效应显现，看来2026的AI大战会非常精彩！#有点东西#

40. 我现在已经能熟练地给 magic tree house 配图了。我现在要出门，等一会儿把我配图好的版本发出来给大家看一下。我的工作流程是，先把文章中的角色场景的图片生成出来，放到一边作为参考图使用。在豆包上创建一个生成场景提示词的智能体，省得我每次都要输指令。让它生成提示词，就是把这个流程直接固定化。我只要每次选一段文中的片段扔给智能体，它就给我把提示词写好。然后把参考图还有这个提示词全部扔到豆包里画图。最后把生成的图片插入到我提前准备好的文档里面。效果还是挺不错的。当然，我把这个流程再改进一下，可以完全自动化。尤其是如果使用 nano banana 的话，做图会更方便。但是 nano banana 生成一张图片要3毛钱，如果这张图片作废了，那钱也白花了。暂时就先用豆包吧。

41. 【每日AI提示词】如何用AI生成一抹橘黄油画风格壁纸套图？#AI生图 #即梦AI #AI提示词100例

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45. 转 nano banana pro 提示词:来源：x.com/Goujulab/status/2008451957460267480---新中式水墨绘本，致敬80年代上美影风格。强调大巧若拙的毛笔触感与宣纸纹理，低饱和矿物色，极简留白构图。画面人物为主体视觉，比例3:4，[此处替换你的主体或场景描述]。

46. 可以啊，这个 AI 绘画提示词图库 OpenNana 网站又收了50+ Nano Banana Pro提示词，现在已经更新了 475 个案例了，对于 AI 生图不知道怎么提示词的，可以看看。网站：opennana.com/awesome-prompt-gallery#AI创造营##AI绘画##微博兴趣创作计划#

47. Zimage优质工作流推荐：15种艺术风格，一键生成

48. OpenAI发布的为各行各业提供即用型提示词包，涵盖多个领域！从IT行业、销售、产品到市场营销、客户服务等，助你提升工作效率，轻松应对各种任务！无论是工程师、管理者还是高管，都能快速找到合适的提示词，优化工作流程。提示词包地址：academy.openai.com/public/tags/prompt-packs-6849a0f98c613939acef841c#微博兴趣创作计划##AI创造营##微博新知##AI生活指南#

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