GPT 提词器主要解决了这 4 个问题。
用一个短提示语就能创作，边用边学。
获得专业、完整的结构参考。中文的构成和连贯的描述部分让人看懂，清晰、明确的绘图 prompt 交给 MJ。
萃取绘图 prompt 精华，更精准，更好替换。
可以指定风格、题材、画幅比例等细节，让你对画面有更好的把控。
实现的方法是通过多维击破来教给 GPT。这个过程中，除了需要综合运用已掌握的 prompt 技巧，还需要靠自身的专业理解来完成系统化的拆解和示例。比如前面的 3 段结构，也就是主题框架、环境细节和中文描述，交待绘图 prompt 的来龙去脉，最后基于对 MJ 的理解，再进行降噪和转移，形成一套系统、可用的输出。这就是 AI 还无法取代的能力，人类还没有那么不堪嘛。
通过跑机验收，我们掌握了几个新技巧。
安排一个范例主题，让 GPT 根据范例才生成第一套参考。
用提示词优化指令 /shorten 来做 prompt 质检。
初始质量验收满意，就可以使用批量生成参数来加速创作。
多指令合并设置，省去繁琐的多次确认。
小参数，大影响，改动参数也能控制画面表现。
此文章为8月Day16学习笔记，内容来源于极客时间《零基础应用GPT 》，强烈推荐该课程
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