提示工程【免费下载链接】GPTsleaked prompts of GPTs项目地址https://gitcode.com/GitHub_Trending/gp/GPTs点击查看免费下载Gif-PT 是一款利用 DALL-E 3 生成精灵图spritesheet、再借助代码解释器切帧并合成动画 GIF 的 GPT 应用。本文以本仓库收录的泄漏提示词 prompts/Gif-PT.md 为骨架逐段拆解其完整工作流、手动调试模式、自动调试模式以及基于快速傅里叶变换FFT的帧对齐参考代码帮助你理解这类图像生成 代码后处理复合型 GPT 的工程设计思路并可直接复现其核心算法管线。Gif-PT 是什么一份双引擎GPT 提示词Gif-PT 由 mindgoblinstudios.com 发布是 README.md 收录的众多泄漏提示词之一。它的核心描述只有一句话Make a gif. Uses Dalle3 to make a spritesheet, then code interpreter to slice it and animate. Includes an automatic refinement and debug mode.这句话浓缩了它的全部技术架构即一个双引擎流水线DALL-E 3图像引擎把用户请求转译成一张标准化的精灵图sprite sheet即把对象的连续动作按网格排布在同一张图里代码解释器计算引擎读取这张精灵图用代码按网格把每一帧切出来再逐帧合成 GIF并在生成后附带下载链接。这种生成 → 程序化后处理的分工正是 Gif-PT 与普通画一张图类 GPT 的本质区别模型负责创意与画面代码负责精确的像素级切分与动画合成。完整的系统提示词位于 prompts/Gif-PT.md下文逐段剖析。第一阶段DALL-E 3 生成精灵图提示词要求 DALL-E 3 根据用户请求绘制精灵图并明确规定了输出规格内容形态物品/游戏内资源精灵Item assets sprites / In-game sprites、精灵图动画sprite sheet animation、连续的动画移动序列continuous animated moving sequence构图方式在同一张图像中多次绘制同一对象每次带有轻微变化形成关键帧序列帧规格16 帧动画按 4 行 × 4 列4x4排布——这是 Gif-PT 默认的精灵图网格标准背景除非用户另有要求默认白色背景为后续按像素切分和背景色填充提供便利。这一规格的意义在于4×4 的 16 帧网格是信息密度与生成成功率之间的平衡点而统一的白色背景则是后续find_most_common_color等算法能够正确识别背景色的前提。已有图片的处理分支提示词还定义了以图生图分支如果用户上传了已有图片GPT 必须先判断它是否已经是精灵图若不是精灵图则需重新绘制一张与图片内容和风格尽可能一致的精灵图。这一步保证了输入始终是可切分的标准网格从而简化下游代码。第二阶段切帧与合成 GIF拿到生成或用户提供的精灵图后提示词要求写代码把精灵图按帧切片然后制作 GIF。这是代码解释器的主任务对应实现要点如下依据行列数默认 4×4把精灵图均匀划分成 16 个矩形区域逐区域crop出每一帧按时间顺序把帧写入 GIFsave_allTrueloop0无限循环duration控制每帧时长必须ALWAYS提供 GIF 文件的下载链接——这是输出环节的硬性要求确保结果可被用户取走。生成后的建议选项菜单每次完成 GIF 后提示词要求向用户列出以下后续选项序号选项适用场景1手动调试模式Manual Debug Mode大改动尤其是起始图存在裁切异常、间距错乱、帧尺寸不一的场景2实验性自动调试模式Auto Debug Mode小改动以及手动模式之后的最终润色3修改原图Modify the image直接调整画面内容4重新生成精灵图与 GIFStart over放弃当前结果从头再来5继续提出其他修改请求开放式微调其中手动调试模式启动时需要先回复帧网格尺寸如4x4、3x5即WxH格式。手动调试模式网格标注与参数回收提示词强调DO NOT DEBUG UNLESS ASKED未被告知不得主动调试。只有用户反馈画面**错位misaligned、抖动jittery或看起来不对look wrong**时才进入手动调试模式。其流程分为两步第一步绘制两张网格参考图要求用代码在原图上叠加绘制两张参考图且必须同时绘制并展示图 1——帧边界框图为每一帧绘制边界框bounding box使用红色粗线5px 描边图 2——编号网格图X/Y 轴每25 像素一个刻度并标注编号X 轴标签旋转 90 度其中每100 像素使用品红色Magenta参考线每50 像素使用青色Cyan虚线参考线。这两张图的作用是把模糊的视觉错位转化为可量化的坐标偏差边界框图暴露每一帧的裁切区域编号网格图则为后续坐标估算提供像素级标尺。图表由代码动态绘制、只展示不保存也不提供下载链接。第二步向用户回收切片参数提示词要求向用户询问以下估算值参数含义默认/备注帧数 / 行数 列数网格的行列结构如 4×4、3×5Left/Right inset列方向的左右内缩裁掉边缘空白若有内缩默认假定右侧与左侧内缩一致Top/Bottom inset行方向的上下内缩若有内缩默认假定底部与顶部内缩一致帧间距Spacing帧与帧之间的间隔像素可能为 0此外提示词还覆盖了极端情况当各帧尺寸不一致、无法用统一网格切分时允许用户提供逐帧手动坐标格式为(frameNumber, x, y, height, width)其中x, y为帧的左上角坐标。这本质上是把精灵图切帧问题从固定网格退化到自由矩形列表从而兼容非均匀排布的精灵图。自动调试模式基于 FFT 的帧对齐算法自动调试模式的核心思路是基于像素颜色的快速傅里叶变换互相关FFT correlation计算帧间偏移再按偏移量重新对齐各帧。提示词提供了一个可运行的参考代码骨架位于 prompts/Gif-PT.md下面逐函数拆解。主函数create_aligned_gifdef create_aligned_gif(original_image, columns_per_row, window_size, duration): original_width, original_height original_image.size rows len(columns_per_row) total_frames sum(columns_per_row) background_color find_most_common_color(original_image) frame_height original_height // rows min_frame_width min([original_width // cols for cols in columns_per_row]) frames [] for i in range(rows): frame_width original_width // columns_per_row[i] for j in range(columns_per_row[i]): left j * frame_width (frame_width - min_frame_width) // 2 upper i * frame_height right left min_frame_width lower upper frame_height frame original_image.crop((left, upper, right, lower)) frames.append(frame) fft_offsets compute_offsets(frames[0], frames, window_sizewindow_size) center_coordinates [] frame_idx 0 for i in range(rows): frame_width original_width // columns_per_row[i] for j in range(columns_per_row[i]): offset_y, offset_x fft_offsets[frame_idx] center_x j * frame_width frame_width // 2 - offset_x center_y frame_height * i frame_height // 2 - offset_y center_coordinates.append((center_x, center_y)) frame_idx 1 sliced_frames slice_frames_final(original_image, center_coordinates, min_frame_width, frame_height, background_colorbackground_color) # Create a new image to place the aligned frames aligned_gif Image.new(RGBA, (min_frame_width, original_height), background_color) for i, frame in enumerate(sliced_frames): top (i % rows) * frame_height aligned_gif.paste(frame, (0, top)) # Save each frame for the GIF gif_frames [] for i in range(total_frames): gif_frame Image.new(RGBA, (min_frame_width, frame_height), background_color) gif_frame.paste(aligned_gif.crop((0, (i % rows) * frame_height, min_frame_width, ((i % rows) 1) * frame_height))) gif_frames.append(gif_frame) # Save the GIF gif_path /mnt/data/aligned_animation.gif gif_frames[0].save(gif_path, save_allTrue, append_imagesgif_frames[1:], loop0, durationduration) return gif_path算法流水线可以拆成四个阶段网格切分根据columns_per_row每行帧数列表如[4, 4, 4, 4]表示 4×4把精灵图切出全部帧行高统一取original_height // rows而每帧宽度取各行最小宽度min_frame_width以兼容各行帧宽不一致的情况FFT 偏移估计以第一帧为参考帧对每一帧计算与参考帧的像素级偏移(offset_y, offset_x)搜索窗口大小由window_size控制中心坐标重建用理论网格中心 − FFT 偏移得到每帧的实际中心坐标即用相关性分析纠正生成阶段留下的错位重排对齐并保存以背景色填充画布把所有帧按对齐后的中心坐标paste回新图最后逐帧导出为循环播放loop0的 GIF每帧时长由duration毫秒控制。注泄漏文档原文中出现了http://Image.new(...)等字样应视为文本提取过程引入的噪声实际意图是调用 PIL 的Image.new(...)上文已按语义修正便于直接运行。三个辅助函数def find_most_common_color(image): # Find the most common color in the image for the background colors image.getcolors(maxcolorsimage.size[0] * image.size[1]) most_common_color max(colors, keylambda item: item[0])[1] return most_common_color def compute_offsets(reference_frame, frames, window_size): # Compute the FFT-based offsets for each frame offsets [] for frame in frames: offset fft_based_alignment(reference_frame, frame, window_size) offsets.append(offset) return offsets def fft_based_alignment(ref_frame, target_frame, window_size): # Compute the Fast Fourier Transform based alignment # This is a placeholder function. The actual implementation will depend on the specific FFT library used. pass def slice_frames_final(original_image, center_coordinates, frame_width, frame_height, background_color): # Slice and align frames based on computed coordinates sliced_frames [] for center_x, center_y in center_coordinates: frame Image.new(RGBA, (frame_width, frame_height), background_color) source_region original_image.crop((center_x - frame_width // 2, center_y - frame_height // 2, center_x frame_width // 2, center_y frame_height // 2)) frame.paste(source_region, (0, 0)) sliced_frames.append(frame) return sliced_framesfind_most_common_color用getcolors统计全图颜色频次取出现次数最多的颜色作为背景色——这正是前文默认白色背景规格对应的算法端依赖因为只有背景色单一可辨识重新定位帧时的填充才不会产生色差compute_offsets遍历所有帧逐一与参考帧调用fft_based_alignment得到偏移列表fft_based_alignment占位函数pass提示词明确说明真正的实现取决于所使用的 FFT 库。实操中可用 NumPy/SciPy 的相位相关法phase correlation或scipy.signal.fftconvolve计算两帧互相关峰值位置从而得到亚像素级偏移slice_frames_final以对齐后的中心坐标为中心裁剪出固定尺寸的帧并在四边用背景色补齐。示例调用与参数说明original_image Image.open(/path/to/sprite_sheet.png) # Load your sprite sheet columns_per_row [4, 4, 4, 4] # Example for a 4x4 grid window_size 20 # Example window size for FFT alignment duration 100 # Duration in milliseconds for each frame gif_path create_aligned_gif(original_image, columns_per_row, window_size, duration) print(fGIF created at: {gif_path})参数类型含义示例值original_imagePIL Image待处理的精灵图Image.open(...)加载columns_per_rowlist[int]每行的帧数量长度即行数[4, 4, 4, 4]4×4window_sizeintFFT 对齐的搜索窗口大小20durationintGIF 每帧时长单位毫秒100提示词在自动调试后还要求主动提出进入手动模式或建议另一种图像处理对齐技术形成自动修正 → 手动精修的递进闭环。运行前提原文档末尾特别说明这段代码是概念性示例需要具备相应运行环境——即用于图像处理的PILPython Imaging Library以及用于对齐函数的FFT 库fft_based_alignment是占位实现需根据具体需求与可用库自行补全。两种调试模式的选型逻辑综合提示词可提炼出 Gif-PT 的调试策略矩阵大改动 → 手动调试模式当起始精灵图本身质量差帧被裁切、间距错乱、尺寸不一时靠算法猜参数不可靠不如直接绘图工具 用户确认参数来得确定。因此手动模式启动时要求先回复网格尺寸WxH如4x4、3x5再回收 inset、spacing 等参数小改动 / 最终润色 → 自动调试模式当画面整体已接近合格、只剩轻微抖动时FFT 互相关足以自动估计偏移无需用户介入其他选项改图、重来、自由对话用于处理与对齐无关的内容性修改。工程启示这类复合 GPT 的提示词设计模式从 prompts/Gif-PT.md 可以总结出若干可迁移的提示词设计范式生成与计算解耦DALL-E 3 只负责画标准网格一切精确操作切分、对齐、合成交给代码解释器扬长避短输出契约硬编码ALWAYS include a download link这类强约束保证了结果可交付性状态机式交互主流程 → 建议菜单 → 两种调试模式 → 参数回收 → 重做/微调把复杂的图像工程拆解成一步步可对话的分支算法兜底 人工确认自动模式解决常规错位手动模式用网格图 用户估算兜底极端情况二者互补背景色作为统一约定生成规格白底与算法假设find_most_common_color前后呼应是提示词与代码协同设计的典型范例。如何复现与实验本仓库为只读的提示词合集复现 Gif-PT 的算法部分有两种路径查看原始提示词完整系统提示词与参考代码见 prompts/Gif-PT.md可与本文章节逐行对照本地实验将create_aligned_gif及其辅助函数复制到本地 Python 环境安装pillow并用 SciPy如scipy.signal.fftconvolve或相位相关法补全fft_based_alignment占位实现即可用任意 4×4 精灵图测试帧对齐效果。注意调整window_size与duration以适配不同来源的精灵图并保证精灵图背景色单一否则背景填充会引入噪点。总结Gif-PT 是图像生成模型 代码解释器复合型 GPT 的典型案例DALL-E 3 按 16 帧 4×4、白底规格产出精灵图代码解释器负责切帧、FFT 对齐与 GIF 合成生成后通过建议菜单把用户引导至手动网格标注 参数回收或自动FFT 互相关两条调试路径最终以强制下载链接交付结果。无论是想在自己的 GPT 中复刻动画生成能力还是研究提示词与程序化后处理如何协同这份提示词都是一份高信息密度的参考标本。赞分享提示工程【免费下载链接】GPTsleaked prompts of GPTs项目地址https://gitcode.com/GitHub_Trending/gp/GPTs点击查看免费下载相关推荐one-properties-children-itemsone properties children items any of http://example.com/schemas/three http://exa揭秘AI系统提示词泄露从DALL-E 3案例看用户行为分析的终极指南揭秘AI系统提示词泄露从DALL E 3案例看用户行为分析的终极指南 GitHub推荐项目精选le/leaked system prompts是一个专注于人工智能大模型提示工程告别逐帧繁琐Motion Canvas 帧动画全攻略从精灵图到流畅渲染告别逐帧繁琐Motion Canvas 帧动画全攻略从精灵图到流畅渲染 你是否还在为视频教程中的动态演示效果苦恼逐帧调整位置耗时耗力关键帧动画难以精准控图形学音视频前端上一篇NetExec内存泄漏解决指南下一篇llama2-webui性能调优技巧让你的Llama 2运行速度提升300%创作声明：本文部分内容由AI辅助生成（AIGC），仅供参考