人工智能AIGC培训课程内容：提示词工程与创意激发

以下是人工智能AIGC培训课程中关于提示词工程与创意激发的核心内容框架及教学重点，综合多篇行业报告和课程设计： 一、提示词工程基础理论 核心概念与设计原则 提示词（Prompt）的定义：输入给AI模型的指令或描述，用于引导生成内容。 设计原则：清晰易懂、简洁性、相关性、上下文关联性。 分类：指令型、续写型、问句型；按场景分文本、图像、视频生成等。 范式与公式化应用 ICDO范式：Instruction（指令）+ Context（上下文）+ Data（输入数据）+ Output（输出要求）。 WH范式：通过Who/What/When/Where/Why/How构建完整场景描述。 分步提问法：将复杂任务拆解为多轮对话，逐步细化需求。 二、实战应用与优化技巧 基础范式训练 单词/短语提示：快速生成基础内容（如“写一篇科技评论”）。 完整句子提示：结合上下文生成连贯文本（如“以环保为主题，描述未来城市”）。 高级优化策略 角色扮演法：模拟特定身份（如“以产品经理视角撰写需求文档”）。 负面提示词（Negative Prompt）：排除不相关元素（如“避免血腥场景”）。 多模态融合：结合文本、图像、视频生成需求（如“根据照片描述场景故事”）。 三、创意激发与行业应用 创意设计方法论 想象力引导：通过开放式提示词激发AI生成独特内容（如“设计一个赛博朋克风格的咖啡馆”）。 风格迁移：指定艺术流派（如“梵高风格的星空夜景”）或文化元素（如“中国水墨风山水”）。 行业落地案例 电商领域：生成虚拟模特、商品场景图、营销文案。 影视创作：剧本生成、分镜设计、AI数字人制作。 教育领域：个性化学习内容生成、智能辅导系统。 四、工具与工作流设计 主流工具实操 文本生成：ChatGPT、Claude的提示词优化。 图像生成：Midjourney、Stable Diffusion的参数设置与风格控制。 视频生成：Runway、Descript的AI剪辑与特效应用。 高效工作流构建 自动化流程：结合AI工具与脚本实现批量生成（如“一键生成张海报”）。 质量评估与迭代：通过A/B测试优化提示词效果。 五、课程特色与教学方法 项目驱动：通过电商视觉设计、影视分镜脚本等真实项目实践。 案例库与模板：提供跨行业提示词模板库（如营销、设计、教育）。 伦理与版权：探讨AI生成内容的法律边界与商业合规。 如需具体课程安排或工具操作细节，可参考来源中的培训大纲及工具手册。