我认为学习图片类的 prompt，跟学习画画是类似的，最好的学习方法不是直接用模板。
而是拿真图，或者别人生成的图来临摹。英文不好，也可以先写中文，然后让 ChatGPT 翻译。当你临摹了几张后，你就会慢慢搞懂如何做出类似的图了。
拿上面的那个握手图为例，我们仔细观察上面那张图，图中元素有什么：
再归纳总结下，大概的信息：
这时候，我们就能尝试写一下 prompt 了（如果你觉得自己英文水平还不太行，也可以尝试用翻译软件翻译）。
Midjourney 生成的结果如下所示。
Emm 🤔 好像跟我们的预期不一样。不要慌，刚开始用 Midjourney 一定会遇到这种问题，重要的是多尝试。
我们再来分析下 Midjourney 为何生成了这样的图片？复盘下：
那我们调整下 prompt，增加焦点和背景虚化关键词：
再来看看生成的结果，结果好很多，图 1 和 图4 基本满足需求了，图 2 和图 3 裁剪一下，也能满足我们的需求。不过需要注意，Midjourney 在人手的生成上，暂时还有点问题，你细看图 2和图 4，其中有一个人的手有 6 个手指 😂，但我认为未来应该会修复：
那我们来总结一下 prompt ，该 prompt 分成以下几个部分：
我还想教给各位第二个技巧：多试验。
图片生成遇到不符合预期的情况，不要慌，分析问题，然后使用控制变量法，一个个调整图片，不要急，上面我写的 prompt 还有一个地方，不知道各位有没有注意，就是开头的 stock photo，试试将这两个词删掉会怎样？
生成结果也依然满足需求，而且手指的数量也准确了，说明这个 Stock Image 对模型的影响不是很大。
在 Stock Photo 场景里，还有一个非常厉害的技巧，这个方法我一开始觉得不太适合教，因为这个对 Stock Photo 库影响太大了 😂
但本着工具中立的原则，并且这个技巧，其实在很多场景都能用（比如生成头像等），所以还是觉得有必要教给大家。
各位一般用 Stock Photo 库会遇到以下几个问题：
要解决这三个问题，最好的方式就是让 AI 改一改原来的图片。让 AI 改图，只需要用到 Image2Image（或者叫 Blend） 功能即可。操作步骤如下：
:::info
后来在某书刷到类似的教程，我才知道这个方法大家一般叫垫图。老外好像一般都叫 Image2Image，或者 img2img。
:::
生成的结果是这样的，我在 prompt 里没有提任何西装，以及场景背景信息，就说我要一个非裔的手，一个亚裔女性的手：
抛开6 根手指的问题，这个技巧是不是很高效？不过需要注意，blend 功能（这个后续教程会讲到）我发现更适合两张图融合，图片+文字不是很稳定，各位要有耐心，多测试一下。
前面生成的 logo ，有一些估计各位会觉得平平无奇，比如 Lettermark Logo，原因并不是 Midjourney 能力不强，而是我们给的指令太少了，只要在 prompt 里加几个单词，就能生成不一样的 Logo：左边四个的 prompt 是这样的，我仅仅在原来的 prompt 上加了两个单词 Pop Art：
Pop Art 是什么？
波普艺术（Pop Art，又译为普普艺术或通俗艺术），是一种起源于20世纪50年代和60年代的艺术运动，它强调对大众文化、大众媒体和消费主义文化的反思和表达。Pop 来自“流行艺术”（popular art）一词里的 popular，由1956年英国艺术评论家罗伦斯·艾伟（Lawrence Allowey）所提出。
Pop Art 的特点是：
右边边四个的 prompt 是这样的，我在 prompt 里加上了 De Stijl 。
De Stijl 是什么？
它是一个荷兰艺术运动，始于 1917 年，致力于简化视觉元素，包括直线，平面和基本色彩。
它的成员包括画家 Piet Mondrian 和 Theo van Doesburg 等人。De Stijl 的成员致力于将艺术与设计融合，以创造出具有实用性和功能性的美学。
De Stijl 的特点有：
当然也不是说只能加 Logo 设计师，加上没有设计过 Logo 的设计师名字，也很有意思。比如右边四张图我加的就是 Piet Cornelies Mondrian，第三张 logo 有 Composition II in Red, Blue, and Yellow 那味了。左边四张则是 Paul 的，第二张红色框加黑色 A，有他的经典眼镜 logo 那味，非常喜欢：
最后需要注意，增加艺术家名，有可能出现以下情况：
PS：在本教程里的 Artist List 可以看到我比较喜欢的艺术家。
在徽章 Logo 的案例里，你应该还看过单色的徽章，比如校徽。但 Midjourney 有个习惯就是倾向于生成复杂的内容，生成单色内容，你可以在 prompt 里加入颜色，背景等等词，让其变得简洁。
还有一个技巧是用 no 参数。比如我想制作一个单色校徽，校徽主体是一本书，同时因为 Midjourney 对文字不是很擅长，我还要去掉 text。以下是我的 prompt，我在最后加了 no realistic color（没有颜色）text（字）。
然后我把上面那个 Instant Noodles company 的 prompt 也加了 no text，最后生成的两组图片是这样的（最后需要注意，no 参数在 logo 里使用时，--no text 有的时候会失效，但如果你去掉 — 直接输入 no text 就会生效，很神秘，估计是个 bug）：
在使用 img2img 的方法生成头像时，我发现问题是「文字权重比图片权重高」，导致其生成的图片不像原图，iw 参数在 V5 里最多提升图片权重到 2，所以我就在想有没有可能进一步降低文字的权重。
然后我就试了下 s 参数，发现的确好了很多。
如果生成的图片还是不像，你可以在 —iw 2 基础上，再加一个参数 —s 200 ，注意同时用两个参数时，中间不要有逗号。我发现加了 s 参数之后的确像了很多，我个人猜测是 s 和 iw 连用会进步一削弱 text 的权重。
s 是控制生成图片的风格化程度。简单理解，这个值越低会更符合 text prompt 的描述，数值越高艺术性就会越强，但跟 text prompt 关联性就会比较弱。所以如果你生成的图还是不像，就加大这个值，比如调到 500。
我想通过这个案例告诉大家，多个参数一起使用，有可能会形成合力，进一步放大模型的能力。未来有新的参数能力，不妨也想想有没有可能一起用？
注意：这个技巧，我个人觉得未来潜力比较大，但目前 Midjourney 的实现效果还比较一般，效果得不到保证。官方的社区的帮助文档也提到这个功能在 V5 非常不稳定。详细可以看看我整理的 Midjourney 官方 FAQ 一章。
你可能遇到类似这样的场景：
基于某一次生成的结果进行二次 prompt 修改，理论上我认为是可以的，以赛博朋克头像为例，我先用上述 prompt 生成了四张图片，然后在消息的右上角点击 emoji 按钮（下图1），然后再输入框里（下图2）输入 envelope，然后点击信封 emoji（下图3），接着 bot 就会将 seed 号码发给你。
然后我修改上面的赛博朋克头像的 prompt，将其背景改为 China Town，此时需要注意：
以下是我的案例：
原 prompt：
新 prompt（seed 码只是示例，你要填写自己的 seed）：
以下是生成的效果（左图为原图，右图是用了 seed 后生成的图），可以看到，背景的确换了，但人的外观也有点变化 😂
效果不是很好，但我觉得值得探索，这样能提高渐进优化的成功率：
这个技巧，说实话，我感觉不能称其为技巧，但这又是一个 Midjourney 非常重要的 feature，所以在这里着重介绍一下。
这个功能使用起来非常简单，在 Discord 输入框里 /blend，然后点击这个菜单：
之后你的输入框就会变成这样：
然后你就可以点击这两个框，然后选择你电脑上的照片，添加完成后，大喊一声「使用融合卡」（不是），然后点击回车：
然后 Midjourney 就会生成这样牛逼的结果，左边是融合钢铁侠，右边是融合巴斯光年：
这个功能我第一次看到时，我是非常震惊的，以为是小时候看游戏王里主角们使用「融合卡」的那种效果。可惜并不是，这个功能非常不稳定，仅有在满足多个未知条件才能达到上述的效果。
我本来打算用这个方法用于生成头像，但我发现只要用自己的照片，融合其他风格的照片，效果都不太好，目前实验下来效果最好的是名人头像，我的感觉是因为 Midjourney 喂了不少名人的头像给模型，所以这种融合的效果都很好。
但我觉得它真的很适合做头像，将自己的头像跟另一张图片融合一下，就能生成一张不错的图，方便又快捷。可惜目前这个功能感觉还不太好用。
当然这个功能还不仅仅止于此，它还有很多使用场景，在后续会介绍给大家。
很多人把 AI 生成图片比喻为炼丹，我觉得非常贴切，很多时候，也不知道为啥，在 prompt 里加一点神秘配方，图片就会很不一样。
不过我觉得虽然过程很像炼丹，但并不代表我们需要像古人那样，用撞大运的方式炼制丹药。我认为目前使用 Midjourney 最好的方法是：控制变量渐进优化法。
拿上面那个装备集的图片为例，我希望它生成的是装备，并且是一件件地排布，而且光剑的效果也很奇怪，首先我们来逐条排查 prompt：
从这个表里可以看到，我们发现了三个问题，其中第一个黏土风格问题，跟最后一个问题有关，此时我的建议是：
OK，按照以上原则，我们修改一下我们的 prompt，看看生成了什么，的确加了 different types of 后，光剑就多了，问题解决了：
然后我们修改下 blender 3d，将其改为 clay render （黏土渲染），我改完之后发现生成的结果（左边四张），好像质感还是差了一点，于是我又试了下保留 3d blender 加 oily 的效果（中间四张），以及 clay render 加 oily 两个一起用（右边四张）。
我个人觉得好像两个都改了效果是最好的（右边四张）。
对比一下最开始的 prompt 生成的图片，是不是最终的图片效果更好？所以这个技巧主要想告诉大家，写 prompt 没有必要照抄答案，你也有能力自己写好 prompt。
说到手办，大家应该第一反应会想起日本，再介绍一个技巧，在 prompt 里加入 Japanese style 即可，拿圣女贞德作手办，以及之前做的 logo 作为例子：
圣女贞德是不是有种 FF 的感觉？Logo 也比较简洁，猫的外观也有点像动漫里猫的外观，当然除了 Japanese 还有 Chinese（左边4张），甚至 African Style：
各位有没有发现，上面那个 Chinese 手办生成的结果好像只有第三张是中国人面孔？原因是 Chinese style 的权重太低，所以仅输出了一个结果。你在实践的过程中，也肯定会遇到，AI 忽略了某些 prompt 词的情况，比如你提到画面中要有一只鸟，但它就是没画出来。
那为何会产生这样的结果？原因 Midjourney 的 prompt 权重是按照顺序逐个降低（详情请见我翻译的 Midjourney 官方 FAQ），在我们上面的 prompt，我们将 Chinese Style 放到了最后，所以生成的结果也是最少的。忽略了某些词，这个原因暂时为止，但应该很可能是权重导致的问题。
增加权重的方法有很多，最简单的方法就是调整顺序，比如将上面的 Chinese Style 放到最前面（然后生成的结果就是眯眯眼 style 了 🤣，我生成了两次，第二次好一些）：
调整下顺序，效果就大不一样，所以各位不要迷信所谓的 prompt 模板，多试试。
第二种方法是 Slider 方法。
你需要在 prompt 最后加 ，然后加上你需要调整权重的词语，接着再加 ，最后加上权重值。比如还是上面的例子，我想突出 Chinese style 但不想调整顺序，就可以改为：
然后你会发现，好像权重太高了，生成了跟 prompt 无关的图（下方左图），那我们可以在原来的基础上，再加以下 Joan of Arc 的权重（下方右图）：
你可以看到，调整参数后，生成的 4 张图有 2 张具备较强的 Chinese 风格：
不过坦率说来，这个方法，并不特别适合这个案例，调整主体内容，或者顺序， ROI 会更高一些，这个方法更适合 miss 掉某个 prompt 词时使用，比如官方的案例是这样的：
生成的图片里（左四张图），猫咪们都看着你（你可能才是 crying woman 😂），如果用 slider 的功能（右边四张），crying woman 就出现在画面里了：
另外需要注意，slider 可用的参数有 0.25、0.5、0.6、0.7，也可以用这个方法降低权重，区间是 -0.7、-0.6、-0.5、-0.25：
如果你用了 slider 还是没有出现应该有的画面，那还有一个大招 cowbell，坦率说来，这个并不符合 Midjourney 的官方最佳实践，但的确是个可行的方法，以下面这个 prompt 为例，生成的图片里，woman 看起来并不 shy（左边四张图）：
此时你可以重复重复再重复（我觉得这就是为何这个方法叫 cowbell 的原因）：
言归正传，摄影中，常用摄影灯光有以下几种：
上面的老照片场景，我们用了 1990s 风格，严格地说，这个 1990s 更适合放在主体，或者环境里，放在风格里也不是不行，因为不仅仅希望主体是 1990s 还希望图片生成的风格也是 1990s。
这就是最后一种风格词用法：年代。
拿插画那一章的两个 prompt 修改一下，我都没在 prompt 里加艺术家的名字，而是改为 style of 1920s，玫瑰的图有点那味，猫的图右上角那张太逗了。
这里的多样性其实是指人的高矮胖瘦，甚至身体的一些特殊性等。
不知道各位有没有发现，大多数用 AI 生成的图片，人物都非常漂亮和英俊，但这并不好，这其实某种程度上代表了社会的偏见。
所以我想在本章重点介绍下，如何让 Midjourney 生成更多样的人体。
方法一：Slider 方法
在上一章，我介绍了增加权重的方法，这个方法还可以帮助你生成不同体型的人物，以下是 Midjourney 官方社区的案例：
你可以控制 plus-sized 后面的参数，从而使画面中的人物变胖或者变瘦。这里需要注意，并不是负数就是越瘦的意思，而是削弱了 plus-sized 权重，如果你的 prompt 词是 thin 你加个负数 slider 参数那就是变胖了：
方法二：直接描述
Midjourney 是知道一些多样性的词语的，比如：
可能有些朋友用过一些手机 App ，它并不像 PS 工具那样，允许你修改图片的白平衡等参数，而是让你体验用旧相机（如胶卷相机）拍照，虽然本质上来说，它也是通过各种参数来模拟当年的相机效果，但的确挺有意思的。
在 Midjourney 里，你也可以通过增加相机或者镜头的名称，从而达到类似的效果。根据我的实验，Midjourney 可以改变以下几类：
我很喜欢双重曝光的效果，以及长曝光：
不过各位使用时，需要根据自己的场景选择合适的相机和镜头，比如无人机视角，都不太适合拍近物：
最简单的方法，当然就是直接问。
如果问不到，倒是可以借助一些工具，Midjourney 支持图片转 prompt 功能。方法很简单。第一步在输入框输入 /describe：
点击 describe 后，会弹出一个添加文件的入口，上传文件，并点击回车。
Midjourney 就会返回结果，点击图片下方的 1、2、3、4 按钮，可以直接发 prompt 给 bot，让其生成图片，右边是分别用 #1 和 #4 prompt 生成的图片，我觉得用它来探寻原图的构图、主体、风格应该都不错，但不要预期能生成一个完全一样的图：
参考链接：
1. 批量思想：批量操作数据库优化前：//循环单笔入库(TransDetail detail:transDetailList){ insert(detail); }优化后：batchInsert(transDetailList);打个比喻：打个比喻:假如你需要搬一万块砖到楼顶,你有一个电梯,电梯一次可以放适量的砖（最多放500）, 你可以选择一次运送一块砖,也可以一次运送50
? 突破单机瓶颈！ 本文深入讲解 Spring JDBCTemplate 的高级用法，涵盖 数据库分片路由、多数据源操作、动态方言支持、性能监控、全链路追踪 等企业级场景，助你轻松应对高并发、大数据量挑战！✨ 核心亮点：? 分库分表实战：手把手实现订单数据分片存储与查询，解决单机性能瓶颈。? 多数据源管理：配置主从数据源，实现数据双向同步与事务隔离。? 性能监控与优化：集成 Micrometer 实时统计 SQL 执行指标，自动捕获慢查询并告警。? 全链路追踪：结合 OpenTelemetry 追踪数据库操作，快速定位性能瓶颈。? 动态方言支持：一套代码兼容 MySQL、Oracle、PostgreSQL 等多种数据库分页语法。
开发后台管理系统，在业务上接触的最多就是表单（输入）和表格（输出）了。对于使用 Vue 框架进行开发的同学来说，组件库 Element 是肯定会接触的，而其中的 el-table 和 el-form 更是管理系统中的常客。然而，一旦项目的表格或表单多起来，每个不同的配置，以及多一个字段少一个字段，都要在 template 中重新写一大段组件代码，显得非常麻烦。或许你会考虑将这些代码封装起来，可是又
Midjourney|文心一格prompt教程[基础篇]：注册使用教程、风格设置、参数介绍、隐私模式等
Midjourney|文心一格prompt教程[Text Prompt（下篇）]：游戏、实物、人物、风景、动漫、邮票、海报等生成，终极模板教学场景6：游戏Prompt 真的越长越好吗？按照 Midjourney 的官方文档里的说法，并不一定：Prompts can be very simple. Single words (or even an emoji!) will produce
Midjourney|文心一格prompt教程[Text Prompt（上篇）]：品牌log、App、徽章、插画、头像场景生成，各种风格选择：科技风、运动风1.撰写 Text Prompt 注意事项Midjourney 跟 ChatGPT 在 prompt 的使用上有很多不一样的地方，本章会详细介绍下 Midjourney 的 text prompt 区别。语法首先 Midjourn
一、isometric art 提示词 - 等轴艺术风格二、blacklight 提示词 - 黑光特效三、naive art 提示词 - 淳朴艺术风格四、mascot logo 提示词 -
一、8-bit 16bit 提示词 - 怀旧像素风二、A out of B 提示词 - 物体 A 被物体 B 包围三、layered paper 提示词 - 折纸艺术风格
文心一言、文心一格怎么样？文心一言刚刚发布申请了内测；我们一起期待一下吧~文心一格体验了一下AI 生成的图片，有的还是不错的，只要描述的准确，生成的都还可以；你要保守你心，胜过保守一切。作者：刘俊涛的博客
一、Midjourney 的 Prompt 详细指令规则二、Midjourney 的画风指令关键词1、超现实主词2、萨尔瓦多·
1、简介当下，越来越多AI领域前沿技术争相落地，逐步释放出极大的产业价值，其中最受关注的方向之一便是 大规模预训练模型（简称“大模型”），大模型不仅效果好、泛化能力强、通用性强，而且具有强大的生成能力。在此基础上，AIGC（Artificial Intelligence Generated Content，人工智能生成内容）赛道也正在如火如荼地发展。这一代内容生产者正在逐渐掌握一种新的生产方
1. 引言在前篇博文中，我们详细讲述了Midjourney中风格化技巧的一些基础使用方法，事实上我们可以通过控制参数和提示权重进行更多的自定义操作，在本文中，我将向大家介绍我在网上搜集到的一些提升风格化效果的三个技巧。闲话少说，我们直接开始吧！2. 设置相对权重事实上，我们可以使用:: 来控制改变提示权重。 什么是提示权重？当使用双冒号::将提示词分隔成不同部分时，大家可以在双冒号后添加一个数字，
文心一格小程序旨在让创作更便捷，分析更自在！不再依托PC机，只需要有一部智能手机就可以完成AI作画的需求，小程序的功能和PC端大致相似，完全可以满足绝大部分场景下的AI作画。
撰文 | 617 责编 | 兮 肠道微生物组发挥着多种多样的功能，比如营养代谢、参与免疫调控等。研究发现肠道微生物组的改变与许多疾病都存在一定关联，且疾病人群的肠道微生物组的α-多样性往往会发生变化（α多样性指某个群落或生境内部的种的多样性，主要指群落内的物种多样性），比如炎症性肠病患者的α-多样性显著下降【1-3】。最近的研究报道发现粪便
多样性、丰富性、简约性、实用性、精美性 ...
近日，百度文心重磅发布三项功能，新增定制多标签文本分类、情感倾向分析模型等功能，同时数据管理能力也进一步增强，更好地满足自然语言处理（NLP）领域开发者需求，开发者可通过百度AI开发平台EasyDL进行使用。文心(ERNIE)是依托百度深度学习平台飞桨打造的语义理解技术与平台，集先进的预训练模型、全面的NLP算法集、端到端开发套件和平台化服务于一体，为企业和开发者提供一整套NLP定制与应用能力。在
Beta多样性和生态相似性 Beta多样性（β多样性，Beta diversity），即在一个梯度上从一个生境到另一个生境所发生的种的多样性变化的速率和范围，它是研究群落之间的种多度关系。Beta多样性本身代表了一个复杂的问题，可以被视为物种更替（物种沿空间、时间或环境梯度的定向过程）或物种组成的差异（数据集内物种组成的异质性的非定向过程）。下图展示了Alpha多样性、Beta多样性和G
在CASS软件中导入SHP文件时出现文字乱码问题，通常与编码格式不匹配或数据属性设置有关。以下是综合多个解决方案的详细排查步骤和修复方法： 一、检查原始数据编码1.确认原始数据是否正常 在ArcGIS或其他GIS软件中打开SHP文件，若原始数据本身显示乱码，需先修复源文件编码问题。若SHP文件在Ar ...
---恢复内容开始---以前对于各种引擎也稍微有点理解，可是却并没有深入研究过，最近打算看看Innodb引擎，InnoDB 存储引擎前言：数据库：物理操作系统文件或其他形式文件类型的集合，数据库实例：有数据库后台进程/线程以及一个共享内存区组成mysql被设计成了一个单进程多线程架构的数据库开始：1、默认的InnoDB存储引擎的后台线程有7个，4个IO threa
对于示例消息x (信息, 11位): 10110100110c (编码, 15位): 111001110100110r (接收, 15位): 111001100100110 ← 第8位有错误s (伴随式, 4位): 1000 = 8(十进制) ← 指示错误位置e (错误, 15位): 000000010000000 ← 错误向量ĉ (纠正, 15位): 111001110100110 ← 纠正后的码字x̂ (译码, 11位): 10110100110 ← 恢复的信息。
在UI设计领域，动态设计（motion design）因为Google的参与开始被诸多人士关注，其原因在于能够打造出生动有趣的效果的能力。应用中所有元素都按序排列，而动态设计则便于引导用户操作。每一个按键的点触，每一个屏幕的转换，都讲述着生动鲜活的故事，如创建和删除条目的动画效果。删除条目等同于破坏应用中原有的元素，如果单单让它消失就太无趣了。难道忍心直接把它扔出屏幕，任其在手机数据库的角落里挨灰
总时间限制: 1000ms内存限制: 5000kB描述 我们经常遇到两多项式相加的情况，在这里，我们就需要用程序来模拟实现把两个多项式相加到一起。首先，我们会有两个多项式，每个多项式是独立的一行，每个多项式由系数、幂数这样的多个整数对来表示。如多项式2x20- x17+ 5x9- 7x7+ 16x5+ 10x4 + 22x