经典提示词

1分钟让AI自动化编写60条结构化prompt，小白作弊神器！就算你是0基础的提示词小白，也能用我这方法写出一套60分的提示词！

在人工智能的世界里，有效的沟通是解锁智能潜力的关键。CSDN博客上的一篇文章《Prompt 18个经典框架方法论》为我们提供了18种提升与AI对话效率的框架方法论。本文将深入探讨这些框架，并展示它们如何帮助我们更精准地与AI沟通。

1. APE（Action Purpose Expect）框架

• 行动 (Action)：定义需要完成的具体任务。
• 目的 (Purpose)：讨论任务背后的意图或目标。
• 期望 (Expectation)：明确期望的结果。

2. BROKE框架

• 背景 (Background)：提供足够的背景信息。
• 角色 (Role)：设定特定的角色。
• 目标 (Objectives)：明确任务目标。
• 关键结果 (Key Results)：定义关键的、可衡量的结果。
• 演变 (Evolve)：通过试验和调整来测试结果，并进行优化。

3. CHAT框架

• 角色 (Character)：提供用户身份和角色信息。
• 背景 (History)：提供相关的历史信息和背景知识。
• 目标 (Ambition)：描述用户希望实现的目标。
• 任务 (Task)：明确用户希望AI执行的具体任务。

4. CRISPE框架

• 能力和角色 (Capacity and Role)：定义AI应扮演的角色。
• 洞察 (Insight)：提供请求的幕后洞察、背景和上下文。
• 声明 (Statement)：说明要求AI完成的任务。
• 个性 (Personality)：定义AI回应时的风格、个性或方式。
• 实验 (Experiment)：要求AI提供多个示例。

5. PICO框架

• 问题 (Patient or Problem)：明确要解决的问题或目标人群。
• 干预 (Intervention)：描述将要实施的干预措施。
• 比较 (Comparison)：确定比较的对照组或标准治疗。
• 结果 (Outcome)：定义预期的结果或效果。

6. SMART框架

• 具体 (Specific)：目标应该是具体的。
• 可衡量 (Measurable)：目标应该是可衡量的。
• 可达成 (Achievable)：目标应该是可达成的。
• 相关 (Relevant)：目标应该是相关的。
• 时限 (Time-bound)：目标应该有明确的时间限制。

7. 5W1H框架

• 谁 (Who)：涉及的人是谁？
• 什么 (What)：需要完成什么？
• 何时 (When)：何时需要完成？
• 何地 (Where)：在哪里完成？
• 为什么 (Why)：为什么要这么做？
• 如何 (How)：如何完成？

8. MECE框架

• 相互独立 (Mutually Exclusive)：确保各个部分之间没有重叠。
• 完全穷尽 (Collectively Exhaustive)：确保所有部分加起来能够覆盖整个问题。

9. STAR框架

• 情境 (Situation)：描述背景或情境。
• 任务 (Task)：明确需要完成的任务。
• 行动 (Action)：描述采取的行动。
• 结果 (Result)：展示行动的结果。

10. IF-THEN框架

• 如果 (If)：设定一个条件。
• 那么 (Then)：定义在该条件下的行动。

11. WOOP框架

• 愿望 (Wish)：明确愿望或目标。
• 结果 (Outcome)：想象实现愿望的最佳结果。
• 障碍 (Obstacle)：识别实现愿望的障碍。
• 计划 (Plan)：制定克服障碍的计划。

12. SWOT框架

• 优势 (Strengths)：识别优势。
• 劣势 (Weaknesses)：识别劣势。
• 机会 (Opportunities)：识别机会。
• 威胁 (Threats)：识别威胁。

13. SOAR框架

• 情况 (Situation)：描述当前情况。
• 目标 (Objective)：明确目标。
• 行动 (Action)：描述为实现目标而采取的行动。
• 结果 (Result)：展示行动的结果。

14. NOW框架

• 需求 (Need)：识别需求。
• 目标 (Objective)：设定目标。
• 方式 (Way)：选择实现目标的方式。
• 结果 (Result)：预期的结果。

15. HEAR框架

• 听到 (Hear)：听到用户的需求。
• 理解 (Empathize)：理解用户的感受。
• 回答 (Answer)：回答用户的问题。
• 行动 (Respond)：采取行动。

16. LEAN框架

• 问题 (Problem)：识别问题。
• 实验 (Experiment)：进行实验以解决问题。
• 分析 (Analyze)：分析实验结果。
• 学习 (Learn)：从实验中学习。

17. HERO框架

• 英雄 (Hero)：故事的主角。
• 任务 (Epic)：英雄面临的重大任务。
• 资源 (Resource)：英雄拥有的资源。
• 障碍 (Obstacle)：英雄面临的障碍。

18. SCQA框架

• 情境 (Situation)：描述当前的情境。
• 复杂性 (Complication)：引入复杂性或问题。
• 问题 (Question)：提出问题。
• 答案 (Answer)：提供答案。

结语

掌握这些提示框架，我们不仅能够更有效地与AI进行交互，还能提升我们的问题解决能力和工作效率。随着人工智能技术的不断进步，这些框架将成为我们与AI合作的重要工具，帮助我们解锁更多的可能性。让我们开始实践这些框架，提升我们的AI交互艺术，共同迈向更智能的未来。

在人工智能领域，大型语言模型（LLM）的迅猛发展正引领着技术创新的潮流。然而，要充分发挥这些模型的潜能，并使其在不同场景下产生准确、有价值的输出，关键在于如何设计和优化提示词（Prompt）。本文将基于金融领域Prompt工程方法的浅析，总结AI提示词设计的通用要点，并探讨其在AI提词设计中的重要性及应用。

一、AI提示词设计的通用要点

1. 明确任务目标：
   • 无论是金融领域还是其他行业，设计提示词的首要步骤是明确任务目标。这要求我们深入理解任务场景，明确模型需要完成的具体任务，并将其与模型的能力特性相结合。
2. 分层拆解原则：
   • 对于复杂任务，采用分层拆解原则，将任务分解为若干独立且相对简单的子任务。这有助于提高模型输出的可解释性，并便于后期的优化和Prompt管理。
3. 样例学习原则：
   • 提供典型和代表性的学习样例，帮助模型更好地理解任务要求，提升在特定任务中的输出准确性。样例学习不仅能缓解模型因数据专业性而产生的“幻觉”问题，还能通过模仿学习提升性能。
4. 底线把控原则：
   • 在设计提示词时，必须设定底线规则，确保模型输出符合特定行业的合规性和准确性要求。这尤其在金融等高风险领域至关重要，以降低因模型错误输出而带来的潜在风险。
5. 上下文补充：
   • 根据任务需要，为模型提供额外的上下文知识，以增加其在特定任务中的知识储备。这有助于提升模型的理解能力，使其能更准确地回答问题或生成内容。
6. 输出格式控制：
   • 设定明确的输出格式要求，确保模型输出的内容便于后续开发和应用。这包括控制输出的数据类型、结构以及呈现方式等。

二、AI提词设计的重要性

AI提词设计是连接人类与大型语言模型的桥梁，它直接关系到模型能否准确理解人类意图并产生有价值的输出。一个精心设计的提示词能够激发模型的潜能，使其在特定任务中表现出色；而一个设计不当的提示词则可能导致模型输出偏离预期，甚至产生误解或误导。

在金融领域，AI提词设计的重要性尤为突出。金融文本通常具有复杂性和专业性，且涉及大量资金和资源。因此，一个准确、合规的提示词对于确保模型输出的准确性和降低潜在风险至关重要。

三、AI提词设计的应用实践

在实际应用中，我们可以根据上述要点来设计AI提词。以金融领域的信息抽取任务为例，我们可以设计一个包含学习样例、任务指令、底线规则、上下文补充以及输出格式要求的完整提示词框架。通过这个框架，我们可以引导模型准确地从金融监管类数据中抽取关键信息，并将其以结构化的形式输出。

此外，我们还可以将AI提词设计应用于其他场景，如问答系统、文本生成等。在问答系统中，我们可以通过设计合适的提示词来引导模型回答特定问题；在文本生成任务中，我们可以利用提示词来控制生成文本的主题、风格以及长度等。

四、结论

AI提示词设计是解锁大型语言模型潜能的关键。通过明确任务目标、分层拆解任务、提供样例学习、设定底线规则、补充上下文以及控制输出格式等要点，我们可以设计出高效、准确的提示词，引导模型在不同场景下产生有价值的输出。在金融等高风险领域，AI提词设计的重要性更加凸显，它不仅能够提升模型的输出准确性，还能有效降低潜在风险。随着人工智能技术的不断发展，AI提词设计将在更多领域发挥重要作用，为人类社会带来更多的便利和价值。

前言

轻松上手！文生图到图生视频的全流程详解，大小朋友都能秒懂！

在大语言模型和绘图模型的助力下，我们和小伙伴们一同探索了从视频剧本构思到视频落地的奇妙旅程。无需过多繁文缛节，我们直接带来这份详尽易懂的教程，确保你能够轻松掌握每一个步骤！

在学习之前，不妨先欣赏一下我们精心制作的视频短片，它将是你学习的最佳预热材料。

一、前期准备

1.1  确定主题

鉴于当前AI技术的飞速发展，央视已率先发布了多组AI制作的视频短片。为了响应这一潮流，我们也计划利用AI技术，创作一部紧扣时代脉搏的短片，聚焦于“一带一路”倡议下的丝绸之路主题。经过团队深入讨论和思维碰撞，我们确定了这一创意方向，并准备借助先进的大语言模型来进一步激发创意灵感。以下是部分可供参考的创作方向，它们将为我们的小视频提供丰富的素材和灵感来源。

1.2 工具探索

在深入探索了AI工具的广阔领域与视频制作的各个环节后，我们发现了众多高效能的视频生成利器。为了打造出既具创意又符合标准的视频作品，我们精心挑选并测试了一系列工具。最终，我们决定采用以下组合来构建我们的项目：

1. 剧本与分镜设定：我们选择了大语言模型ChatGPT和Kimi作为我们的创意伙伴。这两个工具凭借其强大的自然语言处理能力和智能建议系统，帮助我们精准地构建了视频剧本，并细致规划了每一帧的分镜设计，为视频奠定了坚实的基础。
2. 视觉画面生成：为了将剧本中的文字转化为生动的视觉形象，我们采用了Midjourney这款文生图工具。它能够根据我们提供的描述，自动生成高质量的图像，为视频提供了丰富多彩的视觉元素。
3. 图生视频制作：在即梦Dreamina的助力下，我们将静态的图像转化为流畅的动态画面。这款工具以其卓越的图生视频技术，让视频中的每一个场景都栩栩如生，极大地增强了观众的沉浸感。
4. 音乐编曲：为了营造恰到好处的氛围，我们选择了Suno音乐编曲工具来创作背景音乐。Suno的丰富曲库和灵活编曲功能，使我们能够轻松地为视频搭配出最符合情感基调的音乐。
5. 主角台词配音：为了赋予视频角色以生命，我们使用了Ondoku进行台词配音。Ondoku的语音合成技术能够模拟出各种逼真的声线，让我们的主角更加鲜活、立体。
6. 视频剪辑：在视频制作的最后阶段，我们选用了剪映这款功能强大的视频剪辑软件。它不仅提供了丰富的剪辑工具和特效选项，还内置了大量无版权音效，极大地简化了我们的后期制作流程。当然，对于某些特定需求的音效，我们也从网上下载了无版权资源，以确保视频的合法性和完整性。

1.3 风格与时长

时长确立：制作一个1分钟左右的AI生成画面，加上闭幕不超过2分钟。

风格确立：大致定义为中国风，当然即便风格定义成中国风也有不同的风格展示，我们采用同一提示词，进行了风格测试对比。

这里我们使用了Fanbook中的niji6模型以及 --sref 指令，最后加上每张图片的提示词，完成了整个视频风格保持一致性的确定。（当然 风格一致性......等等诸多详细教程，后续.....赶紧小关小注）尺寸选择16:9。

1.4 剧本分镜设定

根据丝绸之路的古风主题，风格和时长的确定。接下来就需要设定故事主线和镜头。

有了以上故事剧本及相关资料的基础，就可以进一步扩充每一个画面啦。我们可以参考分镜头的基本格式要求，按照场景、地点、镜号、画面描述、台词、音效等维度进行填充。这里提一个小建议，画面数量与台词长短密切相关，比如，主角一句话有6个字，按照3~4字/秒核算，需要有2秒的时长，而通常1个画面可以生成2~3秒的短视频，因此，6个字的台词长度，使用一个画面便可以满足。换句话说，当台词越长，所需的画面量越多，生图的工作量也越大。所以我们要尽可能精简人物的对话，提炼重点。

当然，当你对某一句台词，没有足够的画面灵感，你还可以借助语言大模型来帮助你。比如，在这次的分镜头创作过程中，我们便与Kimi进入了深入的交流。你可以要求Kimi帮你写好画面描述（如下左图）。你还可以直接将台词抛给Kimi，让他帮你写好画面描述，甚至加上对音效的需求（如下图）

大模型可以为你提供足够多的灵感，你可以多提问，多尝试。当然，最终选取哪个画面，如何平衡画面之间的联系，这都需要你进一步思考。就在以上的AI辅助下，我们的分镜头剧本就完成啦。（如下图）

二、AIGC视觉画面生成阶段

2.1主角人物生成

剧本中的两位主人公，共3个形象，分别是年轻船员：开朗积极、充满好奇；老船长：经验丰富、坚韧不拔，以及老船长年轻时候的形象。通过性格特征和时代背景，描绘人物的提示词、上传角色参考图--cref，最后将角色背景扣除以便于进行角色加背景的融合生成时进行垫图操作。以老船长年轻形象为例，生成了全身、半身、侧身多角度人物图。

2.2 场景画面生成

根据剧本创作，场景主要概括为三个场景部分，分别是海上、沙漠、市集。提示词从剧本中的画面描述进行提取。生成过程均采用文生图模式，画面风格选择前准备好的风格图进行垫图。

2.3 带主角人物的画面生成

上传角色图、场景背景进行参考生成，使得人物和场的融合度更高。

通过以上阶段，我们的台词、剧本、风格、人物形象、画面场景就都确立好啦。

小插曲：感谢团队小伙伴积极投入在本次创作中，分工明确，协同并进，最终产出一份较为满意的作品。当然最最最可爱且重要的是：留下关注、收藏、认知看完文章的你~

现在画面静态图片有了，那么接下来该让图片动起来了吧......

三、AIGC视觉动态生成阶段

使用即梦进行图生视频，只需上传图片至视频生成模块，提示词简单描绘画面中的动态内容即可。能生成时长为3秒钟的画面。

运镜类型可根剧本中的镜头描绘设置，主要设置以随机运镜为主。生成速度根据我们的视频节奏，选择了慢速。生成效果：下方这类由图片+简单提示词生成出的3秒时长的短视频。

四、AIGC音乐生成阶段

4.1音乐生成

AI生成音乐的工具使用的是Suno，它能够根据用户对音乐的具体描述，快速生成符合预期的音乐作品。这不仅能够为我们的视频增添独特的音乐元素，也能进一步提升视频作品的艺术性和观赏性。本次制作共生成了30首歌曲，从中挑选出符合视频节奏的背景音乐。

4.2人声配音生成

本次人物对白比较简单，经过对比我们选择了即开即用的ondoku进行配音，输入文字后就可以快速得到配音文件。

五、后期合成

后期合成主要使用了剪映，即梦AI生成的视频时长是3秒钟，并非整个3秒都能使用，根据剧本和画面内容，需要做部分截取。合成的过程中，会发现画面内容出现不协调情况，或者出现画面内容缺少的情况，需要重新生成画面视频进行补充。不过大多数情况下，画面原有的素材能够应对剪辑工作。视频音乐再合成时也可以进行画面匹配后再听听音乐是否协调。

视频轨道层分别是：台词层、效果层（关键帧、蒙版）、视频画面（AI生成的视频画面加闭幕）、人声台词、音效、背景音乐。

结语

随着AI技术飞跃，其在视频创作中的应用日益广泛。尽管《丝路追风》存在不足，但创作过程充满乐趣。此次分享旨在让大家了解AI生成视频的基本流程，从剧本到画面，再到音乐与配音，AI工具贯穿始终。期待技术革新，工具完善，推动我们创作更上一层楼。感谢支持与关注，共迎AI视频创作的璀璨未来！

作者：桂大阳
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