AI关键词怎么写？偷懒指南
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本期是#NFT杂志的N3期，介绍了一种AIGC的工作流。
我们知道Prompt工程，需要做大量的实验，研究不同词语的组合效果，要求使用者的词汇量和大量的时间(算力)。
好在有另一项技术，可以从图片里直接反向推理出prompt词，为我们调配新的风格节省大量的时间。于是工作流就变成了到素材网，找风格的灵感，然后通过CLIP Interrogater提取出prompt后，再进行实验。此流程可以节省不少时间。
前面演示的工作流程:图片->文字->图片，由于不是端到端的模型，肯定会存在信息的损失。此方法，风格与原图存在差距，得到的结果可以作为初始风格，再通过不断实验来调配出理想风格。
除了在实验prompt词的时候可以“偷懒”，我们还可以自行训练属于自己的提示词--自定义提示词。
Stable Diffusion Conceptualizer，提出了自定义提示词的方法。预训练了上百种风格的自定义词，只需3-5张图片即可完成模型的微调训练。
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