19.4 核心技术整合：Prompt优化+SD模型应用

最新推荐文章于 2025-12-22 15:52:18 发布
最新推荐文章于 2025-12-22 15:52:18 发布
阅读量85 收藏
点赞数 3
CC 4.0 BY-SA版权
分类专栏： AIGC 产品经理训练营 文章标签： prompt 人工智能 产品经理 ai 大模型 数据挖掘
版权声明：本文为博主原创文章，遵循 CC 4.0 BY-SA 版权协议，转载请附上原文出处链接和本声明。
本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/yonggeit/article/details/156146273
#『AI先锋杯·14天征文挑战第9期』#

19.4 核心技术整合：Prompt优化+SD模型应用

课程概述

在上一节课中，我们深入挖掘了用户在使用图像生成工具时遇到的主要痛点。本节课我们将探讨如何通过技术手段解决这些痛点，重点关注Prompt优化技术和Stable Diffusion模型的应用整合，为用户提供更可控、更易用的图像生成体验。

通过本节课的学习，你将能够：

  • 理解Prompt优化技术的原理和实现方法
  • 掌握Stable Diffusion模型的核心特性和应用方式
  • 学会如何整合多种技术来提升图像生成效果
  • 为产品技术实现奠定基础

Prompt优化技术详解

Prompt的作用与挑战

Prompt在图像生成中起着至关重要的作用，它充当了用户意图与AI模型之间的桥梁。然而，Prompt的编写面临着诸多挑战：

1. 专业性要求高
  • 需要了解特定的术语和表达方式
  • 需要掌握关键词的权重和顺序
  • 需要理解不同关键词间的相互影响
2. 效果不可预测
  • 同样的Prompt在不同模型上效果差异很大
  • 微小的改动可能导致截然不同的结果
  • 难以量化评估Prompt的质量
<
了解本专栏 订阅专栏 解锁全文 超级会员免费看
大模型之Spring AI实战系列（三十二）：Spring Boot + DeepSeek 实战指南：工具函数（Function Call）实战应用
寻道AI，探索AI无限可能！
06-24 3287
随着人工智能技术的飞速发展，大模型在各个领域的应用日益广泛，为开发者带来了前所未有的机遇和挑战。在众多的框架和平台中，Spring Boot以其简洁、高效的特点，成为了构建企业级应用的首选之一。而DeepSeek作为一款强大的人工智能平台，提供了丰富的API接口和功能，能够满足各种复杂的应用需求。本文将深入探讨如何将Spring Boot与DeepSeek相结合，通过工具函数（Function Call）的实战应用，帮助读者快速掌握这一前沿技术，实现高效、智能的应用开发。
【AI大模型应用开发】【LangChain系列】1. 全面学习LangChain输入输出I/O模块：理论介绍+实战示例+细节注释
同学小张的博客
02-05 2519
LangChain的输入输出模块的封装，包括Prompt模板、大模型接口、输出解析器的封装。本文带你全面学习这些模块，通过介绍+实战，对这些模块的用法和作用有深刻的认识。
51c大模型~合集157
whaosoft~aiotの开发板商城
07-21 1858
首先，研究者从模型拒绝回答不安全输入的响应中，统计出一组高频出现的、具有明确拒绝语义的 token（如 “sorry”, “unable”, “unfortunately” 等），并利用 one-hot 编码的方式，在词汇空间中构造出一个 “拒绝语义向量” （RV），作为模型拒绝行为的表示。有趣的是，研究者发现，仅仅为一条文本攻击提示加上一张图片，就可能让模型的拒绝反应变得延迟，原本中层就能激活的拒绝信号被 “推迟” 到了后层，整体响应强度也降低，从而削弱了模型的安全防护能力。
51c大模型~合集16
whaosoft~aiotの开发板商城
11-06 2129
​最近几年受益于巨大的参数规模和海量的训练语料，基于Transformer的大型语言模型（LLMs），如ChatGPT和LLaMA系列，在特定领域知识的生成和复杂推理任务中都表现出色的性能。此外，LLMs的能力随着参数规模的扩大而继续增强，给人们在通往AGI的道路上以无限遐想。然而，巨大的参数规模导致了模型需要巨大的存储和计算需求，这大大限制了LLMs的广泛应用和发展。量化技术通过将32位参数映射到更小的位数，有效地缓解了这些限制，该技术可以显著减少存储需求，并在推理过程中提升了计算速度和能源效率。
超大杯Stable Diffusion免费来袭！「最强文生图开放模型」，提示词也更简单
2401_84760527的博客
06-11 1698
Stable Diffusion最强版本，来了！刚刚，，可免费在线试玩。效果上，无论是以假乱真的写实大片：超现实的熊猫喝啤酒：还是赛博朋克漫画，都非常nice~Stability AI表示，SDXL 1.0能生成，在对比度、光线和阴影方面做了增强，可生成的图像（1024×1024）。而且还支持在网页上直接对生成图像进行后期编辑。（有一股和Midjourney、Firefly打擂台的味儿了）网友们已经按捺不住上手试玩了~
Google 手機程式設計
myspor的专栏
03-30 3504
Google 手機程式設計序<br />2007 年 10 月，Google Phone 即將出現的傳聞吵得沸沸煬煬，2007年11月12日，Google 終於公布答岸，原來、Google 並非要做手機，而是直接釋出了一個基於 Linux 的手機平台 - Android，Android 平台的核心採用了 GPL v2 的授權，應用部分則採用了 Apache Software License 授權，這意味著手機產業可能會有所改變，由於已經有 33 家廠商參與 Android 的 Open Handset Al
GraphRAG：知识图谱+大模型 LangChain实现
热门推荐
KQe397773106的博客
04-22 3万+
需要注意的是，生成的图谱质量很大程度上取决于您使用的模型。在 RAG 应用中，结合结构化的图数据和非结构化的文本向量搜索，可以让我们同时享受两者的优势，这也是本文将要探讨的内容。的引入，生成知识图谱的过程现在应该更加顺畅和易于访问，这使得任何想要通过知识图谱提供的深度和上下文来增强其基于 RAG 的应用的人更容易上手。接下来，我们将引入一个提示，它利用混合检索器提供的上下文来生成响应，从而完成 RAG 链的实现。正如我们一开始提到的，我们将结合非结构化和图检索器来创建最终的上下文，这将传递给 LLM。
Prompt技术详解：从基础原理到高级应用
墨顿随笔
06-14 1708
Prompt(提示词)是人类与大语言模型沟通的"遥控器按钮"，这个特殊的指令能唤醒AI预先学习的能力，像钥匙解锁保险箱一样，让模型精准调用文本理解、逻辑推理等技能解决实际问题。与简单提问不同，Prompt更像是操作手册，明确指导模型如何完成任务，而非仅仅查询知识库。不是简单提问：不是让AI当知识库查资料(如直接问"北京人口多少")而是操作手册：像教新人做事般明确指令(如"用小学生能听懂的话，把量子力学解释成3个生活例子")核心作用。
ChatGPT Prompt技术全攻略-精通篇：Prompt工程技术的高级应用
寻道AI，探索AI无限可能！
06-09 1837
Prompt Engineering的精通之路是一条不断探索和创新的旅程。在本系列博文的前几篇中，我们逐步深入，从基础概念到高级技巧，现在我们即将迈入一个全新的领域——精通篇。这里，我们将探索那些只有真正精通者才能驾驭的高级技巧和策略，这不仅是对AI创造力和智能潜力的深入挖掘，也是对我们自身能力极限的挑战。
FastMCP之Prompts
cosseen的专栏
12-17 1006
提示词就像给 AI 模型（比如 ChatGPT 这类）准备的「带填空的固定说法模板」—— 模板里的 “填空” 就是可替换的参数。FastMCP 先找到你提前定义好的这个模板；如果模板里有 “填空”（参数），就按你之前设定的规则（比如 “填空必须是数字”“不能空着”），检查对方填的内容合不合格；检查没问题后，你的程序（函数）就用这些填好的、合格的信息去干活；最后会生成一段完整的话，传给 AI 模型，告诉 AI 该怎么回应才对。
LangChain 中少样本提示（Few-shot Prompting）
KIKI3666的博客
12-21 502
少样本提示（Few-shot Prompting）是一种通过在提示中提供少量“输入-输出”示例（即“few-shot examples”），来引导大语言模型（LLM）按照指定风格或逻辑回答新问题的技术。特性（文本）（聊天）适用模型OllamaLLMOpenAI非聊天接口ChatOllamaChatOpenAI输入类型str格式化方法.format()示例格式是否支持角色不支持支持 system/human/ai若只需简单问答 → 使用若需多轮对话 → 使用。
Prompt工程 智能客服推荐应用案例
chenjian723122704的专栏
12-18 589
LangChain 是一个开源框架，旨在帮助开发者利用大语言模型（LLM）构建智能应用程序它通过提供模块化的工具和组件，使得开发者能够轻松集成外部数据、上下文记忆和工具调用，从而增强LLM的能力。截止2024年4月，LangChain 的最新版本为 v0.3。该框架支持 Python 和 JavaScript 两种主要编程语言，官方文档地址以为： https://python.langchain.com/docs/introduction/
LangChain 中 Prompt 模板
KIKI3666的博客
12-21 508
用于构建多轮对话式提示（聊天格式）：用于构建简单的文本提示模板两者都支持变量填充和参数化处理，但适用场景不同。专为聊天机器人设计，遵循通用聊天消息格式（如 OpenAI API 格式）。每条消息必须包含role和content字段。支持多轮对话结构，适合复杂交互任务。适用于单次文本提示，不涉及对话历史。支持变量插值{variable}，可动态替换内容。可显式声明变量，也可自动推断。特性用途多轮对话、聊天场景单次文本提示必需字段rolecontent仅template支持角色。
《Prompt Engineering》
PLANTTHESON的博客
12-22 726
《Prompt Engineering白皮书》摘要（147字） 这份谷歌2025年发布的权威指南系统阐述了提示工程的核心技术。关键要点包括： 基础配置：掌握温度、Top-K/P等参数调节输出特性 10大技术体系： 基础技术：零样本/少样本提示、角色设定 进阶方法：思维链(CoT)提升推理，自一致性优化准确性 复杂决策：Tree of Thoughts实现多路径探索 最佳实践：需结合任务特性选择技术，如创意任务调高温度，逻辑任务用CoT+自验证。提示工程能显著提升LLM输出质量，无需专业ML背景即可掌握。
我要搞个ai程序操控鼠标，截取屏幕，识别刀路，给ai一个刀路寻找规则的prompt，然后ai自己去按规则顺序点亮刀路
misuseds的博客
12-21 506
你提出的“AI 自主点亮刀路”本质上是智能制造中“感知-决策-执行”闭环的微型实现。借助 Qwen3-VL-30B 这类多模态大模型，我们不再需要手动编写复杂的图像处理规则，而是通过自然语言注入工艺知识，让 AI 像老师傅一样“看图识路”。配合pyautogui的自动化控制，即可构建一个低成本、高智能的刀路验证助手。正如11所述：“AI 让设备拥有了火眼金睛和智慧大脑”——你的项目正是这一理念的绝佳实践。
LLM - 从 Prompt 到 Context：2026 Agent 时代的核心战场
小工匠
12-20 1193
2025年大模型Agent从概念走向爆发，但多数产品仍停留在Demo阶段。Anthropic在AWS re:Invent上提出了2026年Agent发展的三大方向：更强的模型能力、可长时运行的Agent以及GUI操作能力，并提出以Context Engineering为核心的方法论。关键突破包括模型能力显著提升（SWE-bench得分从49%到80%）、成本逻辑从单价思维转向任务总成本思维，以及安全能力的强化。Agent与传统Workflow的根本区别在于运行时决策权归属，其本质是"模型+工具+循
上下文工程是什么，和Prompt、普通上下文区别
最新发布
Mamba的博客
12-22 272
Prompt工程是"怎么写好当前这一句话"，普通上下文是"把所有历史对话都记下来"，而上下文工程是"如何智能地记住、忘记、提取和利用历史信息"。记住用户偏好保持对话一致性避免上下文窗口爆炸在长对话中保持良好表现。
Vibe Coding提示词（Prompt）常见的6个坑
wumolin20130628的博客
12-18 226
添加登录表单，包含邮箱输入框、密码输入框和一个主按钮，按钮圆角 8px，突出主操作。下面这 6个坑，几乎是新手必踩，也是 Prompt 从“能用”到“好用”的分水岭。前面说“极简科技感”，后面又说“活泼可爱”，AI 会在不同提示词之间摇摆。同样是 AI，为什么别人生成得又快又稳，我的却总是差点意思？将这个按钮的文案改为“立即开始”，样式保持不变。AI 只能“自由发挥”，结果不可控。“好看”对人有意义，对 AI 没有。重新生成整个页面，把按钮文案改一下。坑 2：只说页面，不拆组件。问题往往不在工具，而在。
【快速入门】提示工程（PE,Prompt Engineering）：大模型时代的自然语言编程范式
Joy T的博客
12-22 498
提示工程是大模型时代的新型编程范式，通过优化输入文本语义结构激发大语言模型潜力。与传统编程不同，它采用概率性逻辑和自然语言交互，依靠语境学习而非修改模型参数来引导AI完成任务。工业级提示包含角色设定、任务描述、约束条件和示例样本四大要素，通过结构化语义约束提升输出稳定性。进阶技术如思维链（CoT）通过显性化推理步骤显著提升复杂任务准确率。提示工程正从简单指令发展为系统的认知引导方法论，成为连接人类意图与AI能力的关键桥梁。
大模型应用核心技术解析：Prompt与RAG实战
大模型应用技术是当前人工智能领域最具前景和实用价值的研究方向之一，涵盖了从基础的提示工程（Prompt Engineering）到复杂的智能体系统（Agent）、检索增强生成（Retrieval-Augmented Generation, RAG）以及向量...
评论
添加红包

请填写红包祝福语或标题

个

红包个数最小为10个

元

红包金额最低5元

当前余额3.43元 前往充值 >
需支付：10.00元
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包

打赏作者

少林码僧

你的鼓励将是我创作的最大动力

¥1 ¥2 ¥4 ¥6 ¥10 ¥20
扫码支付：¥1
获取中
扫码支付

您的余额不足，请更换扫码支付或充值

打赏作者

实付元
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明：

1.余额是钱包充值的虚拟货币，按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载，可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值