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Banana的可控性（指令遵循能力）极强——无论你的提示词有多么复杂，它都能够准确理解你的意图，并完美地生成图片！
整体构图与视角
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构图：采用中国画经典的“
上留天，下留地”的构图法。远景是连绵的雪山，中景是辽阔的江面，近景是孤舟与渔翁。整体呈现出一种由近及远的深远空间感。
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视角：采用略带俯视的视角，仿佛观画者正站在江边的高处远眺，更能感受到天地的广阔与人的渺小。
画面元素详细描述1. 远景：千山鸟飞绝
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形态：远处是连绵起伏的
雪山，山形简练、朦胧，只用淡墨勾勒出轮廓，仿佛笼罩在一片雪雾之中。山峰顶部留白，表现出积雪覆盖的效果。
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氛围：不见任何飞鸟的踪迹，天空中也无日月，一片空濛，突出“绝”与“灭”的寂静感。
2. 中景：万径人踪灭
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江面：
江面占据画面大部分空间，大面积留白或用极淡的墨色渲染，表现出江水冰寒和平静的感觉。水天几乎一色，界限模糊，增强苍茫感。
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岸边：江岸被厚厚的积雪覆盖，隐约可见一两条被雪淹没的“小径”（“径”），但完全看不到任何人的足迹或生命的迹象。可画几株枯木寒林，枝叶凋零，挂着残雪。
3. 近景/画眼：孤舟蓑笠翁
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孤舟：一叶简陋的
扁舟，静静地漂在江心。船体用稍重一点的墨线勾勒，船头堆积着少许白雪。
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渔翁（核心）：舟上坐着一位披着
蓑衣、戴着
斗笠的老渔翁。他是整幅画唯一的人物，也是画面的视觉焦点。
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姿态：他
微微蜷缩着身体，背对着或侧对着观者，脸部和表情模糊，重点突出其专注垂钓的
姿态，而非具体相貌。这种处理能引发观者共鸣，使其成为一种精神符号。
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鱼竿：手中握着一根细长的钓竿，钓线垂入冰冷的江水中。
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细节：周围可略微波澜，或用极淡的墨点表现纷纷扬扬的
雪花仍在飘落，点明“寒江雪”的主题。
艺术风格与技法建议
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风格：
中国传统水墨写意山水画。重在表达意境，而非精细写实。
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用墨：以
黑白灰为主色调，通过墨色的浓、淡、干、湿来表现层次。
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浓墨：用于勾勒近处的船、渔翁和钓竿。
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淡墨：大量用于渲染远山、江面和天空。
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飞白：在表现山石肌理或水流时可用“飞白”笔法，增加画面的苍劲感。
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留白：大胆运用
留白来表现积雪、天空和江面的空灵之感。这是中国画意境营造的关键。
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色彩：可完全不用色彩，保持水墨的纯粹。若想稍加点缀，可在天空或江水处染以极淡的
花青或
赭石，营造更寒冷的氛围。
总结性画面描述（供绘画时参考）
应该说，Banana完全遵循了对画面的复杂指令！
1. 报头 (顶部醒目位置)主标题：诗韵端午设计：采用毛笔行书字体，墨色淋漓。可在笔画间加入龙舟船桨的水纹或粽子形状的墨点作为装饰。副标题：—— 一曲离骚咏千年，舟行万里寄相思设计：较小字号，置于主标题下方。背景：报头底部衬以淡淡的龙舟竞渡或山水画卷的剪影。2. 左栏：诗魂千古 (聚焦屈原与经典诗歌)栏目标题：诗魂千古核心内容：屈原画像：一幅古典线描风格的屈原仰天沉吟画像，衣袂飘飘。《离骚》经典名句：“长太息以掩涕兮，哀民生之多艰。”“路漫漫其修远兮，吾将上下而求索。”【简要解读】：这两句诗集中体现了屈原深沉的爱国情怀和追求理想、九死不悔的执着精神，成为中华民族精神的重要组成部分。张耒《和端午》：“竞渡深悲千载冤，忠魂一去讵能还。国亡身殒今何有，只留离骚在世间。”【简要解读】：这首诗直接点出了端午节龙舟竞渡的由来是为了纪念屈原的“千载冤屈”，表达了后世对屈原忠魂的深切怀念。3. 中栏：诗中的端午意象 (图文并茂解析)栏目标题：诗中的端午意象核心内容：采用“图+文”卡片式设计。意象一：龙舟竞渡插图：一幅简洁有力的龙舟插画，船员们奋力划桨。配诗：“鼓声三下红旗开，两龙跃出浮水来。”（刘禹锡《竞渡曲》）文字：龙舟竞渡象征着团结协作、奋勇争先的民族精神。意象二：粽香艾草插图：一串精巧的粽子和一束艾草菖蒲。配诗：“粽包分两髻，艾束著危冠。”（陆游《乙卯重五诗》）文字：粽子是美味的寄托，艾草菖蒲则代表了驱邪避疫、祈求健康的美好愿望。意象三：五彩长命缕插图：编织精美的五彩丝线手环。配诗：“五彩丝长系臂，宜男萱草绿。”（佚名）文字：五彩丝线，又称长命缕，寓意祈福纳吉，保佑孩童平安健康。5. 报尾 (底部)标题：端午溯源内容：一段简洁的总结性文字。端午节，又称端阳节、龙舟节，日期在每年农历五月初五。它起源于先民的龙图腾祭祀，后与纪念屈原等历史人物相结合，形成了赛龙舟、吃粽子、挂艾草等丰富多彩的习俗。2009年，端午节被列入联合国教科文组织《人类非物质文化遗产代表作名录》，成为举世瞩目的文化瑰宝。设计小贴士字体：标题用书法体，正文用宋体或楷体，确保清晰易读。留白：适当留白，避免画面过于拥挤，保持呼吸感。边框：可使用竹节纹、祥云纹等作为栏与栏之间的分隔线。
圆明园全景图详细描述一、 宏观布局与意境这是一幅鸟瞰视角下的“万园之园”。整座园林并非整齐划一，而是依山就水，宛若天成。总体格局：园林由三个核心部分组成，如同三颗璀璨的明珠镶嵌在广阔的山水之间。圆明园（本园）：位于西侧，是最大、最核心的部分，布局自由灵活，由无数个小园林景区组成，通过蜿蜒的水系和连绵的丘陵分隔与串联。长春园：位于东北侧，规划更为规整，拥有壮丽的水景和著名的西洋楼景区。绮春园：位于东南侧，由多个小型园林合并而成，景色更显秀丽婉约。山水骨架：水是园林的灵魂。福海如一面巨大的明镜居于东方，大小湖泊、河道如血脉般纵横交错，将全园贯通。山是园林的风骨。连绵起伏的土山不仅划分了空间，也构成了步移景异的观赏线，山上林木葱郁，四季色彩变幻。整体意境：这幅全景图展现的是一种“虽由人作，宛自天开”的最高造园境界。既有皇家宫苑的恢弘气派，又充满了江南水乡的诗情画意与田园牧歌的闲适情趣。二、 建筑风格与类型圆明园的建筑是集大成者，融合了多种风格：中式古典建筑（主流）：皇家宫殿式：采用等级最高的官式建筑，黄琉璃瓦歇山顶，红色立柱，金龙和玺彩画，显得富丽堂皇，如“正大光明”殿。江南园林式：大量运用白墙灰瓦、栗色门窗，造型轻巧玲珑，如“上下天光”、“曲院风荷”。田园村舍式：模仿农舍、草堂，用茅草、竹材等天然材料，营造返璞归真的意境，如“杏花春馆”。西洋建筑（点睛之笔）：位于长春园北部，风格为巴洛克式，大量使用汉白玉石柱、精美的雕刻、拱券和玻璃窗，但在细节上融入了中式元素（如琉璃瓦装饰），形成独特的“中西合璧”风格。三、 主要建筑群的外形与材质描述在您的画作中，可以重点刻画以下几组标志性建筑：1. 宫廷区 – “正大光明”殿建筑群位置：圆明园南部，入园后的核心区域。外形与材质：这是皇家的“金銮殿”。建筑群规整、对称、等级森严。主殿“正大光明”殿坐北朝南，建在高大的汉白玉台基上。殿身是厚重的砖木结构，红色立柱支撑着巨大的屋顶，屋顶覆盖着明亮的黄色琉璃瓦，在阳光下熠熠生辉。屋檐下是色彩斑斓的金龙彩画。殿前有宽阔的广场和精美的铜香炉。2. 核心景观 – “九州清晏”景区位置：圆明园中部，环绕后湖的九座岛屿。外形与材质：这是皇帝和后妃的居住区，也是全景的构图中心。九座小岛如同华夏“九州”，环抱一片开阔湖水。建筑错落有致地分布在岛上，通过小桥相连。这里是中式园林的精华，可见：歇山顶、攒尖顶等各式屋顶，覆盖着黄、绿、蓝、黑各色琉璃瓦，交织成华丽的乐章。建筑材质以木材（红柱、棕褐色门窗） 和砖石为主，与周围的垂柳、桃花相映成趣。3. 西洋楼景区 – “大水法”喷泉群位置：长春园最北端，在一片中式园林中显得格外独特。外形与材质：这里是石材的殿堂。主体建筑由巨大的汉白石砌成，充满了华丽的雕刻花纹、拱形门窗和曲线造型。核心景观“大水法”是一个大型喷泉，主体是数个巨大的石龛，门前有狮子头喷水，前方还有“猎狗逐鹿”的喷水雕塑群。旁边的“观水法”是皇帝观赏喷泉的宝座台，同样由汉白玉雕砌而成，气势不凡。4. 地标性建筑 – “海岳开襟”位置：长春园的一个大湖中心。外形与材质：这是一座建于圆形石基上的双层楼阁，犹如仙境琼楼。汉白玉的基座和栏杆使其纯净圣洁，主体建筑色彩绚丽，黄瓦红柱，在碧水蓝天的映衬下，倒影尤为壮观。四、 画面细节与氛围建议植被：山上松柏常青，水边垂柳依依，庭院内种植海棠、玉兰、牡丹等四季花卉。人物与活动：可在湖面点缀几艘精致的画舫游船，道路上出现太监、宫女的微小身影，为园林增添生机。光影与季节：建议描绘春夏之交的晴朗日子，阳光明媚，水面波光粼粼，建筑光影分明，更能体现其鼎盛时期的辉煌。总结提示：在构图时，请注意近大远小的透视关系，前景的建筑（如宫廷区）可以刻画得更精细，中景的“九州清晏”是视觉焦点，远景的福海和西洋楼景区则可处理得朦胧一些，以增强画面的空间感和层次感。
大模型（LLM）工作机制信息架构描述第一层：宏观工作流程
- 1.
输入 (Input)
- •
内容：用户提供的文本（问题、指令、上下文等）。
- •
形态：人类可读的自然语言。
- 2.
分词与编码 (Tokenization & Encoding)
- •
过程：将输入文本拆分成模型能理解的较小单元（Token，可以是词、子词或字符）。
- •
转换：将每个Token转化为对应的数字标识符（Token ID）。
- •
输出：一串代表输入文本的数字序列。
- 3.
模型推理 (Model Inference) – 核心处理层
- •
嵌入层 (Embedding Layer)：将每个Token ID转换为一个高维向量，捕获其语义信息。
- •
Transformer块 (Transformer Blocks)：数据流经多个（N个）相同的Transformer块。每个块包含：
- •
自注意力机制 (Self-Attention Mechanism)：计算每个Token与序列中所有其他Token的关联权重，从而理解上下文关系。
- •
前馈神经网络 (Feed-Forward Network)：对每个Token的表示进行非线性变换，增加模型的表达能力。
- •
残差连接与层归一化 (Residual Connections & Layer Normalization)：确保训练稳定，缓解梯度消失问题。
- •
位置：数字序列被送入已训练好的大模型核心。
- •
核心架构：基于
Transformer架构。
- •
关键机制：
- •
输出：经过所有层处理后，为序列中的
下一个位置生成一个概率分布，表示每个可能出现的Token的概率。
- 4.
解码与输出生成 (Decoding & Output Generation)
- •
常用策略：贪婪采样、束搜索、核采样等，用于平衡输出的准确性和多样性。
- •
过程：根据上一步生成的概率分布，选择一个Token作为输出。
- •
循环：将新生成的Token添加回输入序列，重复步骤3（模型推理），预测下一个Token，形成“自回归”生成。
- •
终止：循环直到生成一个特殊的
结束符或达到长度限制。
- 5.
输出 (Output)
- •
内容：模型生成的完整文本序列。
- •
形态：人类可读的自然语言。
第二层：模型能力来源（训练阶段）
- •
1. 预训练 (Pre-Training)
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目标：让模型学习通用的语言规律、知识和推理能力。
- •
方法：在海量无标注文本数据上，使用“自监督学习”完成核心任务，如
下一个词预测。
- •
结果：得到一个具备通用能力的
基座模型。
- •
2. 微调 (Fine-Tuning) – 可选但关键
- •
指令微调：训练模型更好地理解和遵循人类指令。
- •
人类反馈强化学习：利用人类偏好数据优化模型的输出质量，使其更有用、真实、无害。
- •
目标：使基座模型更适应特定任务或风格（如对话、代码生成）。
- •
方法：使用特定任务的高质量标注数据，对预训练好的模型参数进行进一步的训练。
- •
重要技术：
图表设计建议
- •
主流程线：从左到右展示
输入 -> 分词/编码 -> 模型推理 -> 解码/生成 -> 输出。
- •
展开“模型推理”模块：将其绘制为一个包含
N x Transformer Block的堆叠结构，并在旁边注解每个Block的核心组件（自注意力、前馈网络等）。
- •
区分“训练”与“推理”：可以用虚线框或不同颜色区域将“预训练”和“微调”阶段与主推理流程区分开，表明它们是模型上线前的准备阶段。
- •
使用图标：用数据库图标表示“海量训练数据”，用齿轮图标表示“微调过程”，用大脑或网络图标表示“Transformer架构”，以增加可视性
再让Banana生成，就相当准确了：
信息结构图设计规范1. 图的整体层次结构
- 1.
目标层 (根节点)：最顶层，代表项目的总体目标。
- 2.
模块层 (一级节点)：由总体目标直接分解出的四大核心模块。
- 3.
功能/组件层 (二级节点)：每个核心模块下属的关键组成部分、核心技术路径或主要功能。
- 4.
元素/实现层 (叶子节点)：最底层，描述具体的实现手段、技术细节、数据内容或交付物。
2. 各层次框图的表达方式
- •
目标层 (根节点)：使用
【圆角矩形】，表示一个概括性的概念或目标。
- •
示例框图： [ 计量经济学“智小思”智能教学体 ]
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模块层 (一级节点)：使用
【矩形】，表示系统的主要组成部分。
- •
示例框图： [ 知识图谱与智能答疑模块 ]
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功能/组件层 (二级节点)：使用
【扁平的六边形】，表示模块内部的关键功能或技术组件。
- •
示例框图： [ 构建知识图谱 ]
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元素/实现层 (叶子节点)：使用
【椭圆形】，表示具体的操作、数据、技术或产出。
- •
示例框图： ( 命名实体识别 )
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