在人工智能快速发展的今天,多模态大语言模型(LLM)正在引领一场革命性的变革。其中,GPT-4V和DALL-E3等模型展现出了令人惊叹的多模态理解和生成能力,为AI应用开辟了广阔的新天地。为了充分挖掘这些模型的潜力,GitHub上的Awesome-Multimodal-Prompts项目应运而生,旨在收集和分享各种创新的多模态提示工程技巧。本文将深入探讨这个引人注目的项目,带领读者一同领略多模态AI的魅力。
Awesome-Multimodal-Prompts是一个开源项目,专注于收集GPT-4V和DALL-E3等多模态大语言模型的提示示例。项目的核心目标是帮助用户更好地利用这些先进模型的多模态能力,探索图像理解、视觉问答、图文生成等多样化的应用场景。
项目维护者精心整理了大量实用的提示示例,涵盖了从基础任务到复杂应用的广泛范围。用户可以直接克隆该仓库,使用README.md文件中的提示作为GPT-4V的输入,或将其作为创建自定义提示的灵感来源。
Awesome-Multimodal-Prompts项目介绍了几种突破性的多模态方法,为用户提供了全新的思路:
这种方法将文本和视觉信息融入两阶段框架中。首先基于多模态信息生成推理过程,然后利用生成的推理进行答案推断。这种方法能够显著提高模型的推理能力和结果准确性。
GPT-4V展示了直接理解叠加在图像上的视觉指向的独特能力。基于此,用户可以通过编辑输入图像像素(如绘制视觉指针和场景文本)来提示感兴趣的任务。这种方法为精确的视觉交互提供了新的可能性。
这是一种巧妙的技术,通过创造性地构建提示,可以绕过某些限制。例如,将验证码图像放在人体背部,询问纹身目的,就可以让GPT-4V间接读取验证码内容。这种方法展示了多模态模型的灵活性和潜力。
Awesome-Multimodal-Prompts项目展示了多模态AI在各个领域的广泛应用,以下是一些典型案例:
用户可以上传包含数学公式的图像,然后使用以下提示:
Recognize the Math Formula in the image and output in LaTex Code.
模型将自动识别图像中的数学公式,并以LaTeX代码的形式输出。这大大简化了数学文档的数字化过程。
对于难以辨认的医生处方,用户可以上传图像并使用如下提示:
My doctor wrote me this prescription. Please help me understand what is it for?
模型将尝试解读处方内容,并解释药物用途,为患者提供便利。
项目展示了多模态AI在软件开发中的强大应用。例如,用户可以上传Figma设计稿的截图,并要求模型生成相应的代码:
I need you to do the following things:
1.Create the pictured component
2. Also create the tab for the passsword flow
- Should indlude password and confirm press
- Should have functlonality to check that they are the same
3. The component should look exactly like the one shown and include all of its components.
Here are your guidelines:
- Use Nodejs (the app is already set up)
- Use Tallwind CSS for styling.
- Use TypeScript.
这种方法大大加速了从设计到代码的转换过程。
GPT-4V不仅能分析静态图像,还能理解视频帧序列。用户可以上传视频帧,并使用如下提示:
Predict what will happen next based on the images.
模型将分析场景,理解活动背景,并预测可能的后续发展。这在视频分析、安全监控等领域有广泛应用。
作为OpenAI最新发布的图像生成模型,DALL-E3在Awesome-Multimodal-Prompts项目中也占据了重要位置。项目收集了大量DALL-E3的创新提示,展示了其强大的图像生成能力:
通过在提示中加入"Assembly Diagram",DALL-E3可以生成详细的装配图,对工程设计和产品说明书制作非常有帮助。
加入"Armament Variation Diagram"的提示可以让DALL-E3生成展示武器不同变体的图表,这在游戏设计和军事研究中有潜在应用。
使用"Evolutionary diagram"提示,DALL-E3能创造出生物进化过程的图示,为科普教育提供了生动的视觉材料。
加入"hologram"关键词,DALL-E3可以生成具 有未来感的全息投影图像,为科幻作品和高科技展示提供灵感。
DALL-E3还能生成精美的像素艺术风格图像,为复古游戏开发者提供了便利:
I want assets for a top-down pixel art rpg game on a white background. Potions and player equipment
这些多样化的图像生成能力,为创意工作者和设计师提供了无限可能。
Awesome-Multimodal-Prompts项目正在持续更新和扩展。维护者不断收集和整理新的提示示例,涵盖更多应用场景。同时,项目也在积极探索多模态AI的前沿发展,如:
随着GPT-4V、DALL-E3等模型的持续优化,以及更多创新模型的涌现,Awesome-Multimodal-Prompts项目将继续引领多模态AI应用的探索,为开发者和研究者提供宝贵的资源和灵感。
Awesome-Multimodal-Prompts项目为我们展示了多模态AI的无限潜力。通过巧妙的提示工程,我们可以充分发挥GPT-4V和DALL-E3等先进模型的能力,实现从图像理解到创意生成的广泛应用。这个开源项目不仅是一个宝贵的学习资源,更是激发创新的源泉。随着技术的不断进步,我们期待看到更多令人惊叹的多模态AI应用,推动各个领域的创新与发展。
让我们一起拥抱多模态AI的新纪元,在Awesome-Multimodal-Prompts的引领下,探索人工智能的无限可能!
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基于 UI-TARS 视觉语言模型的桌面应用,可通过自然语言控制计算机进行多模态操作。
UI-TARS-desktop 是一款功能强大的桌面应用,基于 UI-TARS(视觉语言模型)构建。它具备自然语言控制、截图与视觉识别、精确的鼠标键盘控制等功能,支持跨平台使用(Windows/MacOS),能提供实时反馈和状态显示,且数据完全本地处理,保障隐私安全。该应用集成了多种大语言模型和搜索方式,还可进行文件系统操作。适用于需要智能交互和自动化任务的场景,如信息检索、文件管理等。其提供了详细的文档,包括快速启动、部署、贡献指南和 SDK 使用说明等,方便开发者使用和扩展。
开源且先进的大规模视频生成模型项目
Wan2.1 是一个开源且先进的大规模视频生成模型项目,支持文本到图像、文本到视频、图像到视频等多种生成任务。它具备丰富的配置选项,可调整分辨率、扩散步数等参数,还能对提示词进行增强。使用了多种先进技术和工具,在视频和图像生成领域具有广泛应用前景,适合研究人员和开发者使用。
全流程 AI 驱动的数据可视化工具,助力用户轻松创作高颜值图表
爱图表(aitubiao.com)就是AI图表,是由镝数科技推出的一款创新型智能数据可视化平台,专注于为用户提供便捷的图表生成、数据分析和报告撰写服务。爱图表是中国首个在图表场景接入DeepSeek的产品。通过接入前沿的DeepSeek系列AI模型,爱图表结合强大的数据处理能力与智能化功能,致力于帮助职场人士高效处理和表达数据,提升工作效率和报告质量。
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Qwen2.5-VL 是一款强 大的视觉语言模型,支持图像和视频输入,可用于多种场景,如商品特点总结、图像文字识别等。项目提供了 OpenAI API 服务、Web UI 示例等部署方式,还包含了视觉处理工具,有助于开发者快速集成和使用,提升工作效率。
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HunyuanVideo 是一个专注于文本到图像及视频生成的项目。它具备强大的视频生成能力,支持多种分辨率和视频长度选择,能根据用户输入的文本生成逼真的图像和视频。使用先进的技术架构和算法,可灵活调整生成参数,满足不同场景的需求,是文本生成图像视频领域的优质工具。
一个基于 Gradio 构建的 WebUI,支持与浏览器智能体进行便捷交互。
WebUI for Browser Use 是一个强大的项目,它集成了多种大型语言模型,支持自定义浏览器使用,具备持久化浏览器会话等功能。用户可以通过简洁友好的界面轻松控制浏览器智能体完成各类任务,无论是数据提取、网页导航还是表单填写等操作都能高效实现,有利于提高工作效率和获取信息的便捷性。该项目适合开发者、研究人员以及需要自动化浏览器操作的人群使用,在 SEO 优化方面,其关键词涵盖浏览器使用、WebUI、大型语言模型集成等,有助于提高网页在搜索引擎中的曝光度。
基于 ESP32 的小智 AI 开发项目,支持多种网络连接与协议,实现语音交互等功能。
xiaozhi-esp32 是一个极具创新性的基于 ESP32 的开发项目,专注于人工智能语音交互领域。项目涵盖了丰富的功能,如网络连接、OTA 升级、设备激活等,同时支持多种语言。无论是开发爱好者还是专业开发者,都能借助该项目快速搭建起高效的 AI 语音交互系统,为智能设备开发提供强大助力。
一个用于 OCR 的项目,支持多种模型和服务器进行 PDF 到 Markdown 的转换,并提供测试和报告功能。
olmocr 是一个专注于光学字符识别(OCR)的 Python 项目,由 Allen Institute for Artificial Intelligence 开发。它支持多种模型和服务器,如 vllm、sglang、OpenAI 等,可将 PDF 文件的页面转换为 Markdown 格式。项目还提供了测试框架和 HTML 报告生成功能,方便用户对 OCR 结果进行评估和分析。适用于科研、文档处理等领域,有助于提高工作效率和准确性。
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