SwarmUI新增卡片内容搜索与自动补全功能解析
2025-07-01 18:50:56作者:霍妲思
SwarmUI项目近期实现了一项重要的功能升级——支持从已安装的卡片(Wildcards)中搜索特定内容并自动补全提示。这项功能显著提升了用户在使用模板时的效率和便捷性。
功能背景
在AI绘画提示词工程中,Wildcards(通配符卡片)是一种常用的模板技术。用户可以在卡片文件中预存大量相关特征描述(如角色属性、场景元素等),通过<wildcard:cardname>语法随机调用其中一条内容。然而在实际创作过程中,用户经常需要精确调用卡片中的特定条目而非随机选择。
技术实现
新功能通过扩展语法规则实现精确搜索:
- 语法格式:
<wc:卡片名称:搜索关键词> - 工作原理:
- 解析器首先定位指定卡片文件
- 对卡片内容进行全文搜索匹配
- 返回包含关键词的所有条目
- 在用户界面显示补全建议列表
使用示例
假设存在名为"characters"的卡片,其中包含条目:
lina inverse, slayers, red hair, fiery personality
gourry gabriev, slayers, blonde, swordsman
当用户输入:
<wc:characters:lina>
系统将自动显示匹配条目:
lina inverse, slayers, red hair, fiery personality
用户可通过方向键选择后自动补全完整内容。
技术优势
- 精确控制:避免随机选择的不确定性
- 效率提升:减少手动输入和查找时间
- 智能提示:基于内容的自动补全机制
- 兼容性:保持与现有wildcard语法的兼容
应用场景
这项功能特别适用于:
- 角色库管理:快速调用特定角色属性
- 场景构建:精确选择预设场景元素
- 风格控制:准确匹配艺术风格描述
- 团队协作:确保提示词的一致性
实现细节
该功能采用前端搜索算法实现即时匹配,具有以下特点:
- 支持模糊匹配(包含式搜索)
- 保持原始格式和标点
- 多结果时提供选择列表
- 低延迟响应
这项改进使SwarmUI在提示词工程领域的功能更加完善,为创作者提供了更高效的工作流程。对于需要精确控制输出内容的专业用户尤其有价值,标志着项目在用户体验方面的重大进步。
登录后查看全文
热门项目推荐
相关项目推荐
kernelopenEuler内核是openEuler操作系统的核心,既是系统性能与稳定性的基石,也是连接处理器、设备与服务的桥梁。C040
MiniMax-M2.1从多语言软件开发自动化到复杂多步骤办公流程执行,MiniMax-M2.1 助力开发者构建下一代自主应用——全程保持完全透明、可控且易于获取。Python00
kylin-wayland-compositorkylin-wayland-compositor或kylin-wlcom(以下简称kywc)是一个基于wlroots编写的wayland合成器。 目前积极开发中,并作为默认显示服务器随openKylin系统发布。 该项目使用开源协议GPL-1.0-or-later,项目中来源于其他开源项目的文件或代码片段遵守原开源协议要求。C01
PaddleOCR-VLPaddleOCR-VL 是一款顶尖且资源高效的文档解析专用模型。其核心组件为 PaddleOCR-VL-0.9B,这是一款精简却功能强大的视觉语言模型(VLM)。该模型融合了 NaViT 风格的动态分辨率视觉编码器与 ERNIE-4.5-0.3B 语言模型,可实现精准的元素识别。Python00
GLM-4.7GLM-4.7上线并开源。新版本面向Coding场景强化了编码能力、长程任务规划与工具协同,并在多项主流公开基准测试中取得开源模型中的领先表现。 目前,GLM-4.7已通过BigModel.cn提供API,并在z.ai全栈开发模式中上线Skills模块,支持多模态任务的统一规划与协作。Jinja00
agent-studioopenJiuwen agent-studio提供零码、低码可视化开发和工作流编排,模型、知识库、插件等各资源管理能力TSX0120
Spark-Formalizer-X1-7BSpark-Formalizer 是由科大讯飞团队开发的专用大型语言模型,专注于数学自动形式化任务。该模型擅长将自然语言数学问题转化为精确的 Lean4 形式化语句,在形式化语句生成方面达到了业界领先水平。Python00
项目优选
收起
deepin linux kernel
C
26
10
OpenHarmony documentation | OpenHarmony开发者文档
Dockerfile
434
3.29 K
本项目是CANN提供的数学类基础计算算子库,实现网络在NPU上加速计算。
C++
694
367
Ascend Extension for PyTorch
Python
240
272
暂无简介
Dart
693
162
Nop Platform 2.0是基于可逆计算理论实现的采用面向语言编程范式的新一代低代码开发平台,包含基于全新原理从零开始研发的GraphQL引擎、ORM引擎、工作流引擎、报表引擎、规则引擎、批处理引引擎等完整设计。nop-entropy是它的后端部分,采用java语言实现,可选择集成Spring框架或者Quarkus框架。中小企业可以免费商用
Java
9
1
React Native鸿蒙化仓库
JavaScript
269
328
🔥LeetCode solutions in any programming language | 多种编程语言实现 LeetCode、《剑指 Offer(第 2 版)》、《程序员面试金典(第 6 版)》题解
Java
65
19
🎉 (RuoYi)官方仓库 基于SpringBoot,Spring Security,JWT,Vue3 & Vite、Element Plus 的前后端分离权限管理系统
Vue
1.22 K
673
仓颉编译器源码及 cjdb 调试工具。
C++
138
869