1. 项目概述一份多模态提示词的“武林秘籍”如果你最近在玩GPT-4V、DALL-E 3这类多模态大模型并且常常对着输入框发呆不知道除了“描述这张图”还能问点什么或者总感觉生成的图片差那么点意思那么你大概率需要一份“提示词Prompt手册”。langgptai/Awesome-Multimodal-Prompts这个项目就是一份由社区自发整理、持续更新的多模态提示词“武林秘籍”。它不是一个工具库而是一个知识库里面塞满了经过实战检验的、针对图像、视频理解以及图像生成的“咒语”配方。简单来说这个项目解决了一个核心痛点如何与能“看”能“画”的AI进行高效、精准的沟通。多模态模型的能力边界远比我们想象的要宽但它的表现好坏几乎完全取决于我们给它的指令是否清晰、是否巧妙。这个仓库就像一位经验丰富的向导它不教你底层算法而是直接给你一张张藏宝图上面标注了“在这里输入这段咒语可以挖出代码”、“用这个句式提问能让AI看懂流程图并转换成Python”。对于开发者、设计师、内容创作者乃至任何想提升AI使用效率的人来说这都是一座可以即查即用的金矿。2. 核心内容架构与使用逻辑解析这个仓库的结构非常清晰遵循了“Awesome-List”类项目的经典范式即分门别类地聚合优质资源。它的核心不是代码而是方法Methods、场景Images/Videos/Audios和灵感DALL-E 3 Gallery。理解它的架构你就能像查字典一样快速找到所需。2.1 方法论不止于“看图说话”仓库开篇就点出了几个高阶玩法这不仅仅是提示词更是一种与AI交互的思维模式。2.1.1 多模态思维链Multimodal CoT这个方法借鉴了文本模型中的“思维链Chain-of-Thought”技术。核心思想是不要让AI直接给出答案而是引导它先“思考”出推理过程。对于多模态任务就是让AI先根据图文信息生成一段“理由”再基于这个理由推导出最终答案。实操要点当你需要AI进行复杂推理比如解数学题、分析图表趋势时在提示词末尾加上“Let‘s think step-by-step.”或“请逐步推理。”这能显著提升答案的准确性和逻辑性。因为模型被迫将其“内心活动”外显减少了跳跃性错误。2.1.2 视觉指向提示Visual Referring Prompting这是GPT-4V的一个特色能力。你可以在上传的图片上直接画箭头、画圈、写文字AI能理解这些标注并针对你标记的特定区域进行回答。这彻底改变了人机交互方式从模糊的文本描述升级为精确的视觉对话。实操心得这个功能在处理复杂图表、设计稿评审时尤其有用。比如你可以在一张UI设计图上圈出一个按钮并问“这个按钮的颜色和旁边的图标匹配吗” AI会结合视觉上下文给出针对性反馈。这比用文字描述按钮位置要直观准确得多。2.1.3 多模态提示注入Multimodal Prompt Injection这部分展示了一个非常有趣的“越狱”思路。众所周知AI模型被设计为不能直接识别验证码CAPTCHA。但提示注入通过构造一个合法的、符合伦理的“场景”绕过了这个限制。例子中将验证码图片P到人的背上以“我想纹身但不认识这文字”为由请求AI帮助识别。注意事项与伦理思考这个方法极具启发性它揭示了提示工程的本质——为AI的任务执行构建一个合理的上下文。但务必注意这仅应用于学习研究和测试模型边界绝对不可用于任何恶意或违反服务条款的行为。它更像一个安全测试案例提醒我们模型的安全护栏可能以意想不到的方式被绕过。2.2 图像理解从识别到创造的实用场景这是仓库最丰富的部分涵盖了数十个具体场景。我们可以将其归纳为几个大类2.2.1 信息提取与结构化这是多模态AI当前最成熟、最实用的领域。仓库提供了从数学公式转LaTeX、医生处方解读、老旧文档解码到从图片中提取信息并生成JSON的完整提示词。其核心逻辑是将非结构化的图像信息转化为结构化的、可处理的数据。数学公式识别提示词要求输出LaTeX代码这直接对接了学术写作和笔记工具实现了从手写或印刷公式到可编辑代码的一键转换。数据提取给出的例子是读取美国绿卡并生成特定JSON字段。这里的提示词设计精髓在于明确指定了输出格式并对缺失字段做了兜底处理“N/A”。在实际使用时你可以根据你的业务如发票、名片、报告自定义这个JSON结构。2.2.2 代码相关应用这对开发者而言是效率神器。Figma设计稿转代码提供的提示词非常详细不仅要求重建组件还包含了多标签页、密码校验等业务逻辑并指定了技术栈Node.js, Tailwind CSS, TypeScript。这提示我们给AI的指令越接近一份清晰的“产品需求文档”得到的代码可用性就越高。代码转换与编辑支持将Python代码截图转换成JavaScript。更酷的是“通过编辑图像来编辑代码”的演示你可以在手机App里直接在代码截图上涂改AI能理解你的修改意图并生成新的代码。这代表了未来编程的一种新范式——视觉化编程辅助。2.2.3 创意与内容生成让AI基于图片进行创意写作例如“为我的图片写一首诗”。提示词分为两步先要求详细描述图片以锁定细节再基于此描述创作诗歌。这种分步指令能有效提升创作质量避免AI凭空发挥。2.2.4 专业领域分析展示了AI在垂直领域的潜力如地标识别与描述、物体定位输出边界框、场景文本识别OCR、流程图理解与转码、工业安全检测是否佩戴安全帽以及科学知识问答。这些提示词的特点是任务定义极其明确例如物体定位会要求AI同时返回图片尺寸这为后续的坐标计算提供了上下文。2.3 DALL-E 3 提示词灵感库解锁风格化生成如果说图像理解部分是“读心术”那么DALL-E 3部分就是“造物指南”。这里收集了大量能生成特定风格、布局或主题图片的“魔法关键词”。2.3.1 风格控制关键词这是提升出图质量的关键。仓库总结了许多有效的风格词例如“Assembly Diagram”装配图、“Schematic diagram”示意图能生成具有技术绘图风格的清晰图像。“sketch”草图、“Wash drawing”水墨画控制生成艺术风格。“Pixel Art”像素艺术生成复古游戏风格的素材。“Ethereal aerial photograph”空灵航拍赋予照片一种梦幻的、鸟瞰的质感。“粗线条插画风格”、“可爱的描边插画风格”提供了可直接套用的中文风格描述模板。核心技巧风格词通常放在提示词末尾作为对整体画风的定调。多个风格词可以组合使用但要注意它们之间是否冲突如“写实照片”和“卡通插图”。2.3.2 构图与格式控制“wide aspect ratio”宽幅、“extreme detailed”极度详细控制画面比例和细节密度。“2x2 grid images”2x2网格图像一次性生成多张关联图片非常适合制作对比图或系列图。“ASCII style”ASCII风格生成由字符组成的艺术画。2.3.3 高级控制技巧使用Seed种子DALL-E 3生成的每张图都有一个随机种子。你可以向ChatGPT询问已生成图片的Seed值并在下次提示时加入“seed: XXXX”这样能极大程度上保持人物角色、画风的一致性适合进行角色或品牌的系列创作。生成指定文本虽然DALL-E 3在生成精确文本方面仍有局限但通过如“people holding signs saying ‘we the people’”这样的描述可以引导它在画面中融入文本元素。2.3.4 趣味性与边界探索部分示例展示了DALL-E 3的“幽默感”和社区发现的某些“梗”比如结合“迪士尼皮克斯风格”生成一些黑色幽默或戏仿内容。这部分内容更多是展示模型的潜力和社区文化在实际创作中应注意符合平台内容政策。2.4 视频与音频及其他资源目前视频部分主要展示了视频帧序列预测的能力即上传多帧连续画面让AI预测接下来会发生什么。这证明了多模态模型具备初步的动态场景理解能力。音频部分尚待完善TBD。仓库还链接了其他重要的多模态模型如LLaVA和CogVLM这些都是开源的、可本地部署的视觉语言模型为无法直接使用GPT-4V的研究者和开发者提供了备选方案。3. 如何高效利用这个仓库从克隆到实战这个仓库的价值在于“开箱即用”但要想把它变成你自己的生产力还需要一些正确的打开方式。3.1 获取与浏览第一步是克隆仓库到本地或直接在线浏览GitHub页面。由于内容主要是Markdown文档和图片克隆下来方便随时查阅是个好习惯。git clone https://github.com/yzfly/Awesome-Multimodal-Prompts.git浏览时建议沿着README.md的主线顺序阅读先理解方法再按图索骥查找你需要的场景。中文用户可以直接查看README_zh.md。3.2 提示词的“拆解”与“改装”不要直接复制粘贴提示词而要理解其结构。一个高效的提示词通常包含以下几个部分任务指令明确要AI做什么“Convert this screenshot to Javascript”。上下文/角色设定可选告诉AI它处于什么场景“You are a helpful coding assistant”。输入格式说明如果输入是特殊的需要说明“Upload your [image of Doctor‘s Notes] and then use following prompts:”。输出格式要求这是保证结果可用性的关键“output in LaTex Code”, “return the information in the following JSON format”。约束与细节限制范围提高质量“The component should look exactly like the one shown”, “Use Tailwind CSS for styling”。当你需要解决自己的问题时参考仓库中最接近的场景然后按照这个结构“改装”提示词。例如仓库有“从图片提取JSON”你的需求是“从发票图片提取信息”那么你就把JSON的字段定义换成发票的如发票号、日期、金额、销售方。3.3 在GPT-4V和DALL-E 3中的实操步骤对于GPT-4V图像理解在ChatGPT支持GPT-4V的版本中点击输入框旁的“上传文件”按钮选择你的图片。在输入框中粘贴或根据仓库灵感编写你的提示词。发送请求等待AI分析并回复。关键步骤如果第一次结果不理想进行“多轮对话”。你可以基于AI的回复进一步追问、修正或要求它以不同格式输出。对话上下文能让AI持续优化结果。对于DALL-E 3图像生成在ChatGPT或Microsoft Designer等集成DALL-E 3的平台上直接在对话中输入描述词。描述词应尽可能详细遵循“主体细节环境风格构图”的公式。例如“一只柯基犬主体戴着飞行员护目镜吐着舌头细节在布满云层的夕阳天空背景下飞翔环境皮克斯动画风格3D渲染色彩鲜艳风格中心构图广角镜头构图”。生成后如果喜欢其风格但想调整细节可以询问ChatGPT这张图的Seed值并在新的提示词中加入“seed: XXXX 但是请把护目镜换成牛仔帽”。3.4 构建你自己的提示词库这个仓库是公共的灵感源泉但真正高效的做法是建立个人的提示词库。你可以使用笔记软件如Notion、Obsidian为不同的任务工作、学习、娱乐创建分类记录下经过你验证有效的提示词模板。记录成功案例不仅保存提示词同时保存输入的图片和AI生成的输出结果。这能帮你直观地分析哪些指令更有效。进行A/B测试对于同一个任务尝试用两种不同的提示词句式对比结果差异总结规律。例如对于图片描述对比“描述这张图”和“用充满诗意的语言描述这张图的意境和细节”的区别。4. 常见问题、避坑指南与进阶思考在实际使用中你肯定会遇到各种问题。以下是我根据经验总结的一些常见坑点和解决思路。4.1 图像理解常见问题问题现象可能原因排查与解决思路AI拒绝回答或回答模糊1. 图片内容可能涉及隐私、版权或敏感信息。2. 提示词过于开放AI无法把握重点。1. 检查图片内容避免上传人脸特写、证件、暴力血腥等图片。2. 将提示词具体化。将“描述这张图”改为“描述图中人物的衣着、动作和场景并推断他们可能在进行什么活动。”识别文字OCR错误率高1. 图片分辨率低、文字模糊或带有复杂背景。2. 字体特殊或手写体。1. 上传前尽量使用图像处理软件如Photoshop、在线工具提高对比度、锐化文字区域。2. 在提示词中指明文字区域或语言如“请识别图片中央白色标签上的英文数字编号”。提取信息格式不对AI没有严格按照指定的格式如JSON、XML输出。在提示词中强化格式要求。例如“请严格按照以下JSON格式输出不要包含任何其他解释性文字{“name”: “”, “age”: “”}”。如果第一次失败可以指出错误并要求它重试。无法理解图中的专业图表图表过于复杂或专业术语过多。采用“分步拆解”策略。第一步“识别这张图表的所有坐标轴、图例和数据类型。” 第二步“根据图表描述数据A和数据B之间的关系趋势。”一个重要心得GPT-4V有时会“幻觉”Hallucinate即编造图中不存在的内容。对于需要高准确性的任务如数据提取务必进行人工复核。可以要求AI在回答中标注其不确定的部分例如“如果你对某个信息不确定请用‘可能’或‘疑似’标注”。4.2 DALL-E 3图像生成常见问题问题现象可能原因排查与解决思路生成的图片与描述严重不符1. 提示词存在歧义或文化差异。2. 提示词中包含相互冲突的描述。1. 使用更具体、无歧义的词汇。例如用“萨摩耶犬”代替“白色的狗”。2. 检查提示词避免同时要求“卡通风格”和“超写实照片”。一次只强调一种主要风格。无法生成特定文字DALL-E 3的文本生成能力是其弱项它更擅长渲染文字的外观而非精确拼写。不要强求。如果必须要有文字尝试在提示词中描述文字出现的“场景”如“一个商店招牌上面写着‘Open’的霓虹灯字样”。或者生成无文字的图片后用其他工具如Photoshop后期添加。人物面容或风格不一致每次生成都是独立的随机过程。使用Seed控制。这是保持一致性的核心技巧。生成一张满意的图后立即向ChatGPT索要该图的Seed并在后续所有相关提示词中带上这个Seed。构图或细节不满意提示词对构图和细节的描述不够。学习并使用构图术语如“close-up shot”特写、“low-angle view”仰视、“symmetrical composition”对称构图。在提示词末尾追加细节要求如“intricate details, 8k, hyperrealistic”。4.3 关于提示工程的进阶思考这个仓库展示的是“术”的层面。而真正要掌握多模态AI需要理解一些“道”的原则系统思维将AI视为一个具有强大能力但需要精确指令的“实习生”。你的提示词就是给它的“工作说明书”。说明书越清晰、越无歧义结果就越好。迭代思维很少有提示词能一次完美。把与AI的对话看作一个迭代调试的过程。基于不满意的结果分析是哪个指令出了问题然后修正、重试。例如AI生成了一个穿现代服装的古代武士你可以在下一轮指令中强调“穿着准确的唐代明光铠”。上下文思维多模态对话的上下文同样重要。前几轮关于图片风格、人物设定的对话会持续影响后续的生成。善用这个特性来维持一致性但也要注意在开启全新任务时有时需要开启一个新对话来清除不必要的上下文干扰。伦理与版权意识生成内容时避免创建涉及真人肖像、受版权保护的特定角色如米老鼠、或可能造成伤害和误解的内容。对于商用项目要特别注意AI生成内容的版权归属问题。Awesome-Multimodal-Prompts这个项目是一个宝贵的起点它降低了多模态AI的应用门槛。但它的终极价值在于启发你形成自己的提示工程方法论。最好的提示词永远是在你解决自己具体问题的过程中通过不断试验和总结而锤炼出来的。现在就挑一个你感兴趣的场景复制那条提示词上传你的第一张图片开始这场与视觉AI的对话吧。你会发现当指令得当这些模型所能带来的创造力和效率提升远超你的想象。