AI写诗教程:古诗现代诗生成技巧
最近发现不少小伙伴都对科技周边很感兴趣,所以今天继续给大家介绍科技周边相关的知识,本文《AI写诗攻略:古诗现代诗生成指南》主要内容涉及到等等知识点,希望能帮到你!当然如果阅读本文时存在不同想法,可以在评论中表达,但是请勿使用过激的措辞~
可借助AI工具创作诗歌,包括使用专业古诗平台、调用大模型API、本地部署开源模型、结合意象词库润色及图像反推诗境五种路径。

如果您希望借助人工智能工具创作诗歌,无论是古典诗词还是现代诗,当前已有多种AI模型和平台支持文本生成。以下是实现这一目标的具体操作路径:
一、使用专业古诗生成AI工具
部分AI平台专为中文古典诗词设计,内置平仄检测、押韵库与意象词典,能自动匹配格律要求并规避常见出律错误。
1、访问“诗界”或“墨韵AI”等网页端古诗生成平台。
2、在输入框中键入主题关键词,例如“秋江”“孤舟”“寒鸦”,并选择体裁(五言绝句、七律等)。
3、点击“生成”按钮,系统将输出符合《平水韵》或《中华新韵》的初稿。
4、对AI生成的诗句中平仄失替、对仗不工或用典偏差处进行人工校改。
二、调用大语言模型API定制生成
通过向通义千问、文心一言等模型发送结构化指令,可控制诗歌风格、字数、修辞手法及情感倾向。
1、登录对应平台的开发者控制台,获取API密钥。
2、构造请求参数,设置system提示词为:“你是一位精通唐宋诗词与新诗理论的诗人,严格遵循七言律诗格式:八句四联,颔联颈联必须对仗,押平声韵,禁用生僻字与网络语。”
3、在user输入中明确指定:“以‘听雪’为题,写一首表达寂然自省心境的七律,韵脚用‘东’部字。”
4、接收返回文本,检查首联是否起兴得当、尾联是否收束有力。
三、利用开源模型本地部署生成
基于Chinese-LLaMA或PoemGPT等开源权重,在本地运行轻量级模型,确保内容隐私且支持反复微调提示词。
1、从GitHub下载PoemGPT-7B-Chinese项目代码与量化模型文件。
2、使用Ollama或LM Studio加载模型,配置上下文长度不低于2048。
3、输入种子句如:“山月不知心底事,——”,启用“续写模式”生成下句及全篇。
4、对比多组输出结果,筛选出意象连贯、虚实相生且无逻辑断裂的版本。
四、结合意象词库与规则引擎辅助润色
单纯依赖生成结果易出现套语堆砌,需引入外部知识增强语义密度与文化准确性。
1、打开《佩文诗韵》在线检索页,查证所选韵字是否属同一韵部。
2、调用“古典诗词意象数据库”,搜索关键词“斜阳”,提取高频搭配词如“断鸿”“衰草”“旧垒”。
3、将AI初稿中空泛表述如“很美”“非常孤独”替换为数据库提供的具象词组。
4、逐字核查是否存在古今异义误用(如将‘可怜’作‘值得怜悯’解而非‘可爱’义)。
五、基于图像反推诗境生成现代诗
以视觉输入触发诗意联想,适用于缺乏文字灵感但具备画面感知力的创作者。
1、使用通义万相或DALL·E 3生成一张含铁轨、雾、半开信封的超现实主义图像。
2、上传该图至支持多模态理解的AI平台,指令设定为:“描述图中三个核心视觉元素,并以自由诗形式呈现其隐喻关系。”
3、接收输出后,删减说明性语句,仅保留具有张力的短语组合,如“铁轨吞下未寄的地址/雾是未拆封的时间”。
4、调整分行节奏,确保每行承载独立意象,避免动词过度使用导致诗意稀释。
以上就是本文的全部内容了,是否有顺利帮助你解决问题?若是能给你带来学习上的帮助,请大家多多支持golang学习网!更多关于科技周边的相关知识,也可关注golang学习网公众号。
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