Anthropic 正式发布 了Stable Diffusion 3.5，这是他们迄今为止最强的模型，此公开版本包含多个型号变体，包括 Stable Diffusion 3.5 Large 、Stable Diffusion 3.5 Medium和Stable Diffusion 3.5 Large Turbo。
在深入分析之前，让我们先了解这三个版本的基本特性：
* Stable Diffusion 3.5 Large: 专为需要高细节和高分辨率图像的用户设计，通常用于需要精细处理的项目。
引言
在人工智能和自然语言处理领域，提示工程（Prompt Engineering）正成为推动模型性能提升的重要手段。通过精心设计输入提示，我们可以极大地提高AI系统的理解和生成能力。在本文中，我们将探讨提示工程中的重要术语，并结合示例帮助您更好地理解和应用这一策略。
1. 上下文提示（Contextual Prompting）
背景与细化：
上下文提示是提示工程中一种关键技术，它通过在提示中包含相关的背景信息，提升AI模型对任务的理解。通过提供精确的背景信息，模型可以生成更连贯、准确且相关性强的输出。
引用示例：
“想象一下，当AI被要求撰写关于气候变化的文章时，使用诸如‘全球变暖的原因和影响’这样的上下文提示，将能够帮助AI生成更为贴切的内容。”
2. 零样本提示（Zero-shot Prompting）
Introduction
In the realm of artificial intelligence and natural language processing, prompt engineering has emerged as a pivotal technique for enhancing model performance. By meticulously designing input prompts, we can significantly improve the
Introduction：你是否也遇到这些 AI 写作难题？
在使用人工智能生成内容时，是否经常感到输出的文章“缺乏灵魂”？很多人都有这样的体验：输入的提示词看似清晰，但 AI 的输出总是千篇一律，既缺乏深度，也缺乏吸引力。
作为一位研究 Prompt 工程的其中一员，我也曾苦恼于这些问题。于是，我需要系统分析自己的提示词，找出其中的问题，并优化生成的效果。接下来，我将带你探索改进 Prompt 的步骤，以及如何让 AI 的输出从平庸走向精彩。
Step 1：原始提示词的分析
先来看看一个常见的例子：
Introduction: Have You Encountered These AI Writing Problems?
When using artificial intelligence to generate content, do you often feel that the output lacks "soul"? Many people have experienced this: despite entering
