视频咒语

作为短视频创作者，你可以通过以下方法来更精准、生动和形象地描述视频提示词： 1.细化视觉元素 具体化场景：比如“现代都市夜晚街道”而不是“城市街道”。加入细节：如“高耸的摩天大楼、霓虹灯在玻璃幕墙上的反射效果”。颜色和氛围：描述颜色（如“深蓝色调”）、氛围（如“寒冷而充满张力”）。 2.明确音乐与节奏 音乐风格：如“紧张刺激的电子音乐、轻快活泼的背景音乐”。节奏感：描述“缓慢的节奏”或“欢快的节奏”。 3.加入情感和氛围 情感色彩：如“悲伤、绝望、紧张、兴奋等情绪”。整体氛围：如“高密度人群中的孤独感”、“寒冷与温暖交织的氛围”。 4.描述关键动作或场景 动态画面：如“一群人在咖啡馆里交谈，镜头聚焦在一位穿着休闲装的年轻人脸上”。静态画面+动态动作：如“一张古旧照片旁站着一位老人，背景是繁忙的街景”。 5.加入视觉效果（如果AI支持） 模糊、虚化、光晕效果：增加画面层次感。渐变色、发光等特效：突出视觉吸引力。 6.描述角色和互动 人物形象：如“一位穿着黑色外套的年轻男子，背景是雨夜街道”。角色动作和表情：如“微笑、皱眉、奔跑等表情”。 7.加入时间或季节信息（可选） 季节特征：如“冬天的清晨”、“夏日的黄昏”。特定时间段：如“午夜12点”、“凌晨3点”。 示例提示词： “现代都市夜晚街道，高耸摩天大楼、霓虹灯反射在玻璃幕墙上，深蓝色调，紧张节奏感，背景音乐是轻快的电子音乐。”“一群年轻人在咖啡馆里交谈，镜头聚焦在一位穿着休闲装的年轻人脸上，表情是温柔而专注的微笑。” 通过详细描述这些元素，你可以帮助AI更好地理解你的创意需求，生成更符合你预期的视频。

可灵图生视频提示词简单指南，快速上手无压力 在这个快节奏的时代，我们都希望能在短时间内创造出令人惊艳的作品。最近，我发现了一个神奇的工具——可灵图生视频，它让我轻松实现了这个愿望！ 当时，我在浏览社交媒体时，突然被一段看似真实却又充满梦幻感的视频吸引了。那是我从未见过的视觉盛宴，仿佛是一扇通往新世界的大门。我好奇地问身边的朋友：“这是怎么做到的？”他们告诉我，这是AI技术的杰作。 可灵图生视频是一款非常简单的工具，只需输入几个关键词，它就能自动生成与之相关的视频。我当时确实感到有些惊讶，这么神奇的事情真的会发生吗？于是，我决定亲自尝试一下。 操作过程非常简单，就像是在玩一个有趣的拼图游戏。我只需要输入一些关键词，比如“海滩、夕阳、海浪”，然后点击生成按钮，短短几秒钟内，一段美丽的海滩夕阳视频就呈现在了我眼前。当时确实感到非常惊喜和兴奋。 可灵图生视频的魅力远不止于此。它不仅可以生成各种类型的视频，还能根据用户的需求进行个性化的调整。无论是电影预告片、广告宣传片，还是个人Vlog，它都能轻松应对。而且，它的生成速度非常快，几乎是在输入关键词的瞬间，视频就已经生成完毕。 在我看来，可灵图生视频不仅仅是一款工具，更是一个充满无限可能的创意伙伴。它让我们看到了AI技术在影视制作领域的巨大潜力，也为我们普通人提供了实现创意的新途径。 你准备好尝试一下这款神奇的工具了吗？快来下载可灵图生视频，开启属于你的创意之旅吧！相信在不久的将来，你也能创造出属于自己的梦幻视频，让世界为之惊叹！

（prompt）可以通过以下步骤实现。虽然 DeepSeek 本身不直接生成视频，但可以借助其自然语言处理能力帮助您构思更优质的视频生成提示词（适用于 Runway、Pika Labs、Sora 等工具）： — ### **一、基础提示词生成流程** 1. **明确需求** – 向 DeepSeek 描述视频主题：`科幻城市夜景，赛博朋克风格，无人机视角穿越街道` – 补充细节要求：`需要突出霓虹灯光、全息广告、雨夜反光效果` 2. **生成初步提示词** “` /想象 你是一个AI视频生成专家，请为以下场景创建提示词： 主题：未来科幻城市夜景 关键元素：无人机视角、全息投影、雨夜、霓虹招牌、悬浮汽车 风格参考：赛博朋克电影《银翼杀手2049》 “` 3. **优化结构** – 要求 DeepSeek 按此格式输出： “` [场景描述][镜头类型][视觉风格][特效要求][参考作品] “` — ### **二、进阶提示词技巧** 1. **动态元素强化** “`markdown /优化 在原有提示词基础上增加动态元素： – 雨滴在镜头前飞溅的特效 –...

新智元报道   编辑：好困 Aeneas【新智元导读】如何才能让大规模语言模型输出自己想要的结果？现在，一本超全超详提示工程指南来了，GitHub已标星4.7k。提示工程，可以说是玩转ChatGPT、DALL·E 2等等这类AI模型的「必修课」。但这个「提示」（prompt）具体要怎么写，多少都有些玄学在里面……也难怪由此诞生的新职业——提示工程师，年薪已经达到了25万-33万美元。就在前不久，一位来自斯坦福大学的华人本科生Kevin Liu，就通过prompt injection的方法，让微软ChatGPT搜索的全部prompt泄露。此后，更是掀起了一股调戏ChatGPT的热潮。而今天新发布在GitHub上的一个项目，整理了提示工程的指南、论文、讲座和资源，堪称史上最全prompt资料包。 项目地址：https://github.com/dair-ai/Prompt-Engineering-Guide凭借着一天近1k星的增长，这篇「提示工程指南」同时登上了GitHub Trending，和Hacker News热榜。 指南内容 语言模型的输出需要通过输入的提示实现，但结果的质量取决于你为它提供多少信息。随着我们介绍越来越多的例子和提示工程的应用，你会注意到，一个提示通常会由几种不同的元素构成： 指令：希望模型执行的具体任务或指示 背景：补充的外部或上下文信息，可以引导模型做出更好的反应 输入数据：想要解决的输入或问题 输出指示：输出的类型或格式究竟该怎样玩转提示工程呢？GitHub上的这份指南，会提供很大的帮助。这份指南包括演讲、提示介绍、论文、工具和库、数据集、博客和教程等读物，总共6个部分。 50页PPT，一小时超详细讲座 在「讲座」这部分，包含了长达一小时的视频，代码示例，以及一份配合讲座的50页PPT。其中，视频包含4个部分，分别是提示工程简介、提供工程的技术、工具和应用程序、未来方向。视频和PPT都对prompt的定义做了详细介绍：prompts是指为了实现特定任务，传递给语言模型的指令和上下文。而提示工程是创建一组提示或问题的过程，用于引导用户获得自己期望的结果。为什么提示工程如此重要？因为它对研究、发现很重要，能够用来帮助测试大语言模型的各种极限，还能在大语言模型上的基础上开发各种创新型的应用。为什么提示工程如此重要？因为它对研究、发现很重要，能够用来帮助测试大语言模型的各种极限，还能在大语言模型上的基础上开发各种创新型的应用。 提示指南 团队开发的提示工程指南，主要由5部分构成：简介 基础提示 文本归纳 问题回答 对话 代码生成 推理 进阶提示 few-shot提示 思想链（CoT）提示 zero-shot CoT 自洽性 生成知识提示 自动提示工程师（APE） 对抗性提示 忽略以前的指令 提示泄漏 越狱 其他 程序辅助的语言模型 ReAct 多模态CoT提示 图提示 论文合集 团队每天都会更新有关提示工程的最新论文，并且每周都会将这些论文的摘要纳入上述指南中。比如，LeCun今年2月的新作「Augmented Language Models:...