等了两年，gpt5终于来了

最近非常火的Ai摄影Ai修图，我也想分享一下自己的一些看法和观点，并且回答一些粉丝私信的问题，和我看到一些相关的内容说起～不知道大家怎么看待

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flux kontext 终极换脸方案，任何角度、光影都能完美融合，吊打一众换脸模型

🔥还在为换脸效果不佳、操作繁琐而烦恼吗？本期视频将彻底颠覆你的认知！我将为你展示一个基于 ComfyUI 和 FLUX Kontext 模型的全自动换脸工作流，无需任何手动P图，就能实现照片级的高质量换脸效果。 我们将利用几个神奇的节点，让AI自动对齐、裁剪和粘贴人脸，最终通过 place it LoRA 和 FLUX 模型进行完美融合，效果惊人。告别“塑胶脸”和采样痕迹，让你的创意无限延伸！ 🎬 你将学到： 1 告别传统换脸，体验 FLUX 模型带来的超高画质与真实感。 2 揭秘核心技术：place it LoRA 的工作原理和使用技巧。 3 全自动流程搭建：学习如何使用 face analyze 和 auto crop face 节点，实现智能人脸处理。 4 完美处理各种挑战：轻松应对不同角度、复杂光影的换脸任务。 5 获取完整工作流：在视频中，我会告诉你如何直接在 Running Hub 平台上获取并运行这个强大的工作流。 ----------------------------------------------------------------------------------------------------------------------- place it lora： https://huggingface.co/ilkerzgi/Overlay-Kontext-Dev-LoRA runninghub 在线工作流 flux-kontext 高精度换脸工作流 体验地址：https://www.runninghub.cn/post/1948653600412184578/?inviteCode=kol01-rh107 runninghub粉丝福利 注册送1000点算力 国外用户 https://www.runninghub.ai/?utm_source=kol02-RH021 国内用户 https://www.runninghub.cn/?utm_source=kol01-RH107 工作流下载 https://github.com/amao2001/ganloss-latent-space/blob/main/workflow/2025-08-07%20flux-kontext%20%E9%AB%98%E7%B2%BE%E5%BA%A6%E6%8D%A2%E8%84%B8%E5%B7%A5%E4%BD%9C%E6%B5%81.json ------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------ 背景音乐由 AI 生成

【Anthropic官方分享】Prompt提示词工程技巧分享

一、 理念转变：从对话到任务指令 挑战： 简单的、对话式的指令往往导致模型产生误解（如将车祸报告理解为滑雪事故），输出结果不稳定、不自信，难以用于自动化流程。 目标： 构建一个“一次性成功”的提示词（Prompt），让模型在单次API调用中，就能精准、可靠地完成任务，并返回结构化的数据。 二、 优质提示词的黄金结构 (Anatomy of a Great Prompt) 一个高质量的提示词如同一个完整的任务简报，应遵循特定的结构，以确保模型能最大限度地理解并执行任务。 在任务开始前，为模型清晰地定义其角色和行为边界。 1. 明确角色与任务 (Define Role & Task): 做什么： 赋予模型一个专家角色。 示例： “你是一个专业的AI理赔员，负责审查瑞典语的交通事故报告。” 2. 设定语气与风格 (Set Tone & Style): 怎么做： 规定模型的行为准则，尤其是在信息不明确时。 示例： “你的分析必须基于事实，保持自信。如果信息不足以做出判断，必须明确指出，不要猜测。” 为模型提供完成任务所需的所有背景信息和工具。 3. 注入背景知识 (Inject Background Knowledge): 做什么： 将任务中恒定不变的信息（如固定的表单结构、文档模板、业务规则）直接提供给模型。 为什么： 提升效率： 模型无需每次都从零开始解析通用结构。 提高精度： 预先了解结构，能更准确地提取动态信息。 成本优化： 这部分内容非常适合使用“提示词缓存 (Prompt Caching)”。 示例： 在系统提示中详细描述事故报告表单的17个复选框的含义、表格的语言（瑞典语）、以及人类填写时可能出现的各种标记（圆圈、涂抹而非标准的X）。 4. 使用结构化分隔符 (Use Structural Delimiters): 做什么： 使用 XML 标签（如 <document>, <example>）或 Markdown 将提示词的不同部分清晰地包裹起来。 为什么： XML 标签能帮助模型更好地理解和引用特定信息区块，因为它经过了对此类结构的微调。 示例： 将整个事故报告表单的描述放在 <form_structure> 标签内。 这是提示工程的核心，你不是在“请求”结果，而是在“编程”模型的思考路径。 5. 提供分步指令 (Give Step-by-Step Instructions): 做什么： 将复杂的任务拆解成一个有序的、符合逻辑的步骤清单。指令的顺序至关重要。 为什么： 模仿人类专家的分析流程，可以显著提高复杂任务的准确性。 示例： 第一步：仔细检查事故报告表单，列出所有已勾选的选项。 第二步：在理解了表单内容后，再去分析手绘的事故示意图。 第三步：结合表单和示意图的信息，进行综合分析，并做出最终判断。 6. 提供优质示例 (Provide Quality Examples / Few-Shot Learning): 做什么： 对于棘手的、模糊的或容易出错的边缘案例，提供一到多个完整的“输入-输出”范例。 为什么： 这是引导模型处理特定场景、学习细微差别的最强大工具之一。 示例： 提供一个复杂的历史案例，包括其事故报告图片、示意图，以及一份由人类专家撰写的标准分析报告，并用 XML 标签（如 <example_case> 和 <example_output>）包裹。 确保模型的输出不仅正确，而且可用。 7. 强化关键指令 (Reinforce Key Instructions): 做什么： 在提示词的末尾，再次重复最重要的规则。 为什么： 防止模型在处理长提示词时“忘记”开头的关键指令（即“指令漂移”）。 示例： “重要提醒：你的最终结论必须严格依据提供的文件，仅在非常有把握时做出判断。” 8. 定义输出格式 (Define Output Format): 做什么： 强制模型以特定的、机器可读的格式（如 JSON）返回结果，或将最终答案包裹在特定的 XML 标签中。 为什么： 便于下游应用（如数据库、分析工具）进行自动解析和处理。 示例： “请将你的最终结论包裹在 <final_verdict> 和 </final_verdict> 标签内。” 9. (高级) 预填充响应 (Pre-fill Response): 做什么： 在API调用中，直接为模型的回答提供一个开头。 为什么： 这是强制模型输出特定结构（尤其是JSON）的有效技巧。 示例： 在API请求的“助手（assistant）”部分，直接填入一个左花括号 {，以引导模型续写一个完整的JSON对象。

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真正对打工人有用的AI，到底长啥样？

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嗨喽，大家好，今天分享我在Fold 7上体验到的Galaxy AI超强大功能！感谢收看！喜欢请三连！ ⚠️本期视频没收钱⚠️ 请加入充电会员支持我的创作！

让小春꒰ঌ(⸝⸝ ↀ ᯅ ↀ⸝⸝)໒꒱来教你语音生成是怎么做的吧

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AI伪装成人类？谁是卧底！

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基于Vue3+Flask的俊达萌表情包在线制作器。采用Deep Seek大语言模型根据文字语义对立绘图层进行选取，从而生成出最符合语境的表情包。 立绘：坂本アヒル 声音合成引擎：GPT-SoVITS 中文语音合成引擎 本程序为SSS合同会社发表的东北支援角色“俊达萌”的二创，仅限编程交流使用，无任何商业用途。 🔗项目地址：http://www.djyy24.top/zundaemoji.html