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以下内容已由 AI 根据历史资料整理,供本地测试,未经人工复核。

内容创作主题配图

GPT IMAGE2 角色设计卡 Prompt 工程

从单张角色图自动生成官方设定级角色设计卡的 Prompt 工程方法

本收藏聚焦于 GPT IMAGE2(gpt-image-1.5)在角色设计卡(Character Sheet)场景下的 Prompt 工程方法论。核心能力是从单张角色图片自动生成包含三视图、表情变化、装备分解、色板和世界观设定的专业级角色设定图。传统制作需资深设计师 1-3 个工作日,而该方法可在约 10 秒内完成,成本约 $0.05-0.10/张。其原理基于 VQ Token 与 Text Token 的统一空间,使模型能同时理解图像与文字指令,保持多视图一致性并自动推理世界观。标准 Prompt 包含锚定指令、质量锚词、结构要求和风格约束。实际使用通常需要 1-3 轮迭代优化,中/日/英三种语言 Prompt 均有效。该方法适用于游戏角色概念设计、漫画设定集、VTuber 形象、TRPG 角色卡及 IP 授权资料等场景,但存在细节可能出错、文字渲染有限、风格依赖原图等局限。

多视图生成角色设计色板提取
09.08
minimind README 配图
其他项目GitHub 项目

minimind

从零开始用 PyTorch 原生实现并训练 GPT 风格语言模型的开源项目

MiniMind 是一个开源项目,目标是从绝对零开始训练一个 GPT 风格的语言模型。项目没有使用任何第三方框架的高级抽象,所有核心算法代码均使用 PyTorch 原生实现,开发者可以逐行阅读、理解、修改每一处计算逻辑。项目覆盖了从预训练、SFT 到 DPO 的完整训练链路,并支持推理、多模态、工具调用等能力。其最小模型为 26M 参数,最低硬件要求为单张 NVIDIA 3090,最短训练时间约 2 小时。项目强调“大道至简”的理念,不追求 SOTA,而是追求“最小可理解”,旨在帮助开发者理解 LLM 的每个组件如何工作。同时,项目兼容 llama.cpp、vllm、ollama 等推理部署方案,并兼容 OpenAI API,可接入 FastGPT、Open-WebUI。

预训练DPOLLM
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