Awesome-Multimodal-Prompts：开启多模态AI新纪元

Awesome-Multimodal-Prompts：开启多模态AI新纪元

Awesome-Multimodal-Prompts Prompts of GPT-4V & DALL-E3 to full utilize the multi-modal ability. GPT4V Prompts, DALL-E3 Prompts. 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/aw/Awesome-Multimodal-Prompts

随着人工智能技术的飞速发展，多模态提示词工程已成为当前的热点话题。今天，我们要介绍的这款开源项目——Awesome-Multimodal-Prompts，正是这样一个前沿的多模态提示词工程案例库。它不仅能够让GPT-4V等大型语言模型发挥更大的潜能，还能为开发者提供丰富的创意灵感。

项目介绍

Awesome-Multimodal-Prompts是一个开源的多模态提示词工程资源库，旨在为多模态大语言模型（如GPT-4V）提供多样化的提示词案例。用户只需复制项目资源，并在GPT-4V中输入readme.md文件的prompts，即可轻松使用这个资源库。

项目技术分析

该项目汇集了多种多模态提示词方法，包括多模式CoT提示词、视觉推理提示词、多模态提示注入等。这些方法能够让GPT-4V等模型更好地理解和处理图像、视频、音频等不同模态的输入，从而实现更丰富的应用场景。

项目技术应用场景

Awesome-Multimodal-Prompts的应用场景广泛，包括但不限于以下几个方面：

• 图像处理：如数学公式识别、医生处方识别、文档解读、从Figma屏幕截图生成代码等。
• 视觉理解：如图像目标定位、地标识别与描述、场景文本识别等。
• 视频分析：如视频内容理解、预测视频下一帧等。
• 艺术创作：如生成各种风格的艺术图像、诗歌创作等。

项目特点

• 多样化：提供多种多模态提示词案例，满足不同应用场景的需求。
• 易用性：只需简单复制项目资源，即可在GPT-4V中使用。
• 创新性：引入了多种前沿的多模态提示词方法，如多模式CoT、视觉推理等。
• 实用性：适用于多种实际应用场景，为开发者提供丰富的创意灵感。

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