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comfy UI在服饰电商行业有什么应用

回答

ComfyUI 是一个基于节点式的 Stable Diffusion AI 绘画工具，它将 Stable Diffusion 模型生成推理的 pipeline 拆分成独立的节点，实现了更加精准的工作流定制和清晰的可复现性。在服饰电商行业，ComfyUI 可以应用于以下几个方面：

商品展示：通过 ComfyUI 生成的图片可以用于展示商品，包括服装、鞋子、配饰等。生成的图片可以根据商品的特点和品牌风格进行定制，以吸引消费者的注意力。
广告宣传：ComfyUI 可以用于制作广告宣传图片，包括海报、宣传册、广告视频等。生成的图片可以根据广告的主题和目标受众进行定制，以提高广告的效果和转化率。
设计灵感：ComfyUI 可以为设计师提供灵感和创意，帮助设计师更快地生成设计方案。设计师可以通过调整 ComfyUI 中的参数和节点，探索不同的设计风格和效果，以满足客户的需求。
用户体验：ComfyUI 可以用于改善用户体验，例如在购物网站上提供 AI 试衣功能。用户可以上传自己的照片，然后通过 ComfyUI 生成试衣效果，以提高用户的购买意愿和满意度。

总之，ComfyUI 在服饰电商行业中的应用非常广泛，可以帮助企业提高商品展示效果、广告宣传效果、设计效率和用户体验，从而提高企业的竞争力和盈利能力。

内容由 AI 大模型生成，请仔细甄别（powered by aily）

参考资料

问：ComfyUI 是什么？

优势：1.对显存要求相对较低，启动速度快，出图速度快；2.具有更高的生成自由度；3.可以和webui共享环境和模型；4.可以搭建自己的工作流程，可以导出流程并分享给别人，报错的时候也能清晰的发现错误出在哪一步；5.生成的图片拖进后会还原整个工作流程，模型也会选择好。劣势：1.操作门槛高，需要有清晰的逻辑；2.生态没有webui多（常用的都有），也有一些针对Comfyui开发的有趣插件。

教程：深入浅出完整解析Stable Diffusion（SD）核心基础知识 - 知乎

[ComfyUI](https://link.zhihu.com/?target=https%3A//github.com/comfyanonymous/ComfyUI)是一个基于节点式的Stable Diffusion AI绘画工具。和Stable Diffusion WebUI相比，ComfyUI通过将Stable Diffusion模型生成推理的pipeline拆分成独立的节点，实现了更加精准的工作流定制和清晰的可复现性。目前ComfyUI能够非常成熟的使用Stable Diffusion模型，下面是Rocky使用ComfyUI来加载Stable Diffusion模型并生成图片的完整Pipeline：使用ComfyUI来加载Stable Diffusion模型大家可以看到上图是文生图的工作流，另外大家只需关注Rocky的公众号WeThinkIn，并回复“ ComfyUI ”，就能获取文生图，图生图，图像Inpainting，ControlNet以及图像超分在内的所有Stable Diffusion经典工作流json文件，大家只需在ComfyUI界面右侧点击Load按钮选择对应的json文件，即可加载对应的工作流，开始愉快的AI绘画之旅。话说回来，下面Rocky将带着大家一步一步使用ComfyUI搭建Stable Diffusion推理流程，从而实现上图所示的生成过程。首先，我们需要安装ComfyUI框架，这一步非常简单，在命令行输入如下代码即可：安装好后，我们可以看到本地的ComfyUI文件夹。

问：有没有comfy ui相关的学习资料？

是的，根据搜索结果，有几个网站提供了关于ComfyUI的学习教程：1.ComfyUI官方文档：提供了ComfyUI的使用手册和安装指南，适合初学者和有经验的用户。你可以在[ComfyUI官方文档网站](https://www.comfyuidoc.com/zh/)找到相关信息。1.优设网：提供了一篇详细的ComfyUI入门教程，这篇教程适合初学者，详细介绍了ComfyUI的特点、安装方法以及如何使用ComfyUI生成图像等内容。教程地址是[优设网的ComfyUI入门教程](https://www.uisdc.com/comfyui-3)。1.知乎：有用户分享了ComfyUI的部署教程和使用说明，这篇介绍适合那些已经有一定基础并希望进一步了解ComfyUI的用户。可以在[知乎的ComfyUI介绍](https://zhuanlan.zhihu.com/p/662041596)找到相关教程。1.Bilibili：提供了一系列的ComfyUI视频教程，涵盖了从新手入门到精通的各个阶段。这些视频教程可以帮助用户更直观地学习ComfyUI的使用。可以在[Bilibili的ComfyUI系列教程](https://www.bilibili.com/video/BV14r4y1d7r8/)找到视频教程。这些资源为用户提供了丰富的学习材料，从基础操作到高级技巧，可以帮助用户更好地掌握ComfyUI的使用。

其他人在问

智能体在电商领域的应用

智能体在电商领域有以下应用： 1. 电商导购：以“什么值得买”智能体为例，当用户输入“我想买个笔记本电脑”，智能体会先提取关键词“笔记本电脑”，通过相关 API 检索商品信息，与内置提示词组装成上下文，请求大模型回答，提供更好的商品推荐效果。 2. 工作流协作：工作流也可理解为多智能体协作，通过多个智能体的组装解决复杂场景的搜索问题。例如给新产品取名，涉及多个步骤和检测，人工操作费时，而 AI 搜索与 Workflow 模式可有效解决，通过定义多个智能体完成各项功能，并由调度中枢协调工作和决策。在品牌卖点提炼方面： 1. 构建中对结构的理解和控制最为重要，旨在提供结构化思路，单点可通过不断迭代完善。品牌卖点提炼助手本质是办公助手，能为有营销思维的团队提供思路，提高团队效率。 2. 实际搭建需根据公司业态调整，给智能体更多提示词提升分析合理性。不同行业的线上、线下和人员触点不同，遵循营销管理流程保证输出，调整提示词提升准确度。营销管理结构化提示词中避免依赖举例，决策和洞察力仍依赖人员，智能体作为灵感助手辅助决策。 3. 最终提炼的品牌卖点应用于与用户交互的所有场景，即触点，包括线上（如微信、抖音等平台）、线下（产品到达消费者手上的场景或线下实体门店场景）和人员（线上直播间、人工客服或线下销售人员等）触点。在最终步骤，需找到所有传达品牌卖点的场景，结合需求制作落地页或沟通话术，建立品牌价值。

当前电商领域有哪些智能体可以用

在电商领域，以下是一些常见的智能体类型及应用示例： 1. 简单反应型智能体：如温控器，根据当前的感知输入直接采取行动，不维护内部状态和考虑历史信息。 2. 基于模型的智能体：像自动驾驶汽车，维护内部状态，对当前和历史感知输入进行建模，能推理未来状态变化并据此行动。 3. 目标导向型智能体：例如机器人导航系统，具有明确目标，能评估行动方案并选择最优行动。 4. 效用型智能体：如金融交易智能体，能量化不同状态的效用值，选择效用最大化的行动。 5. 学习型智能体：例如强化学习智能体，通过与环境交互不断学习最优策略。以“什么值得买”智能体为例，当用户输入“我想买个笔记本电脑”，智能体会先提取关键词，再通过相关 API 检索商品信息，与内置提示词组装后请求大模型回答，成为电商导购类的垂直搜索应用，在商品推荐方面效果较好。此外，工作流（Workflow）也可理解为多智能体协作（MultiAgents），通过多个智能体的组装解决复杂场景的搜索问题。例如给新产品取名，可定义多个智能体分别负责不同功能，还需要有调度中枢协调工作和做决策。还有“买买买！💥产品买点提炼神器强化版🚀”智能体，专注于市场营销领域，能帮助用户从产品出发挖掘卖点并转化为买点，生成小红书文案和抖音短视频脚本等，并保存至飞书文档。

AI智能体在电商领域可落地的应用

AI 智能体在电商领域有以下可落地的应用： 1. 电商导购：以“什么值得买”智能体为例，当用户输入“我想买个笔记本电脑”，智能体会先提取关键词“笔记本电脑”，通过相关 API 检索商品信息，与内置提示词组装成上下文，请求大模型回答，从而提供更好的商品推荐效果。 2. 工作流优化：工作流也可理解为多智能体协作，通过多个智能体的组装解决复杂场景的搜索问题。例如给新产品取名，涉及多个步骤和检测，人工操作费时，而 AI 搜索与 Workflow 模式可有效解决，通过定义多个完成不同功能的智能体，并由调度中枢协调工作和决策。 3. 品牌卖点提炼：AI 在逻辑推理、数据分析、内容理解和输出上有独特优势，可搭建品牌卖点提炼助手。但在搭建前需明确 AI 的能力边界，如对公司产品、独特之处、核心渠道等了解有限。AI 更适合做引导型助手，在寻找卖点陷入停滞时提供更多思考维度。实际搭建时，除遵循营销管理流程保证输出合理，还需根据公司业态调整智能体提示词以提升信息准确度。对于电商产品，需考虑线上线下不同触点和人员等因素。

AI智能体在电商领域营销助手应用

AI 智能体在电商领域营销助手方面有以下应用： 1. 品牌卖点提炼：智能体的构建中，理解和控制结构最为重要，其本质是办公助手，能为有营销思维的团队提供思路，提高效率。实际搭建要根据公司业态调整，给智能体更多提示词提升分析合理性。例如电商产品，线上触点有淘系、京东系等电商平台和抖音、小红书等兴趣电商内容平台，线下触点包括产品包装、包裹等，人员触点有销售人员等；线下实体服务行业，线上触点有大众点评/美团等，线下触点有门店展示等。遵循营销管理流程构建智能体可保证输出准确，调整提示词能提升某部分助手信息准确度，但注意营销管理结构化提示词中不要依赖举例，以免限制 AI 创造性思维。 2. 电商导购：以“什么值得买”智能体为例，用户输入“我想买个笔记本电脑”，智能体会提取关键词，通过 API 检索商品信息，与提示词组装后请求大模型回答，成为电商导购类垂直搜索应用，提升商品推荐效果。工作流 Workflow 可理解为多智能体协作，通过多个智能体组装解决复杂场景搜索问题，如新产品取名，涉及多个步骤和智能体，还需调度中枢协调工作和决策。 3. 搭建智能体提炼品牌卖点： AI 在逻辑推理、数据分析等方面有强项，可用于品牌卖点提炼，搭建品牌卖点提炼助手。搭建前要明确 AI 能力边界，如 AI 不了解公司产品、独特之处等。 AI 真正的能力是逻辑推理、处理分析数据等，确定的智能体更适合做引导型助手，在寻找卖点陷入停滞时提供思考维度。

AI智能体在电商领域到底能做什么

AI 智能体在电商领域主要有以下应用： 1. 电商导购：以“什么值得买”智能体为例，当用户输入购买需求，如“我想买个笔记本电脑”，智能体会提取关键词，通过相关 API 检索商品信息，与内置提示词组装成上下文，请求大模型回答，提供更精准的商品推荐。 2. 工作流协作：通过多个智能体的组装，解决复杂场景的搜索问题。例如给新产品取名，定义多个智能体分别负责不同功能，如给出建议名字、检索是否同名等，同时需要调度中枢协调工作，决定是继续下一步还是回溯。 3. 决策支持：如在理赔提交审核中，将付款方规则转换为有向无环图，智能体遍历决策树，利用语言模型评估相关文件是否符合规则，并在复杂任务中选择最佳方法。 4. 品牌卖点提炼：实际搭建中，遵循营销管理流程保证输出合理性，根据电商业态调整单独智能体的提示词提升信息准确度，为营销团队提供更广阔思路和灵感。

有那些AI工具能运用到抖音电商中

以下是一些能运用到抖音电商中的 AI 工具： 1. 像这样的工具，可帮助品牌创建引人注目的产品照片。 2. 能够制作用于电子邮件或社交媒体的营销材料。 3. 可以编写经过 SEO 优化的产品描述。此外，使用 AI 来完成电商相关的优化还可以采取以下步骤： 1. 市场分析：利用 AI 分析工具研究市场趋势、消费者行为和竞争对手情况，快速识别关键信息。 2. 关键词优化：AI 分析和推荐高流量、高转化的关键词，优化产品标题和描述。 3. 产品页面设计：AI 设计工具根据市场趋势和用户偏好生成吸引人的页面布局。 4. 内容生成：AI 文案工具撰写有说服力的产品描述和营销文案。 5. 图像识别和优化：AI 图像识别技术选择或生成高质量的产品图片。 6. 价格策略：AI 分析不同价格点对销量的影响，制定有竞争力的价格策略。 7. 客户反馈分析：AI 分析客户评价和反馈，优化产品和服务。 8. 个性化推荐：AI 根据用户购买历史和偏好提供个性化产品推荐。 9. 聊天机器人：AI 驱动的聊天机器人提供 24/7 客户服务。 10. 营销活动分析：AI 分析不同营销活动效果。 11. 库存管理：AI 预测需求，优化库存管理。 12. 支付和交易优化：AI 分析支付方式对交易成功率的影响，优化支付流程。 13. 社交媒体营销：AI 帮助在社交媒体上找到目标客户群体，精准营销提高品牌知名度。 14. 直播和视频营销：AI 分析观众行为，优化直播和视频内容。还有，它收集了十几款电商领域能用得上的 AI 工具，按照电商的角色进行区分，有产品形态和具体的使用描述，无论您是买家、卖家、渠道还是生产者，都能找到合适的 AI 工具。

ComfyUI 是一个基于节点流程式的 stable diffusion AI 绘图工具 WebUI，可想象成集成了 stable diffusion 功能的 substance designer，将 stable diffusion 流程拆分成节点，实现更精准工作流定制和完善的可复现性。其优势包括： 1. 对显存要求相对较低，启动和出图速度快。 2. 生成自由度更高。 3. 可以和 webui 共享环境和模型。 4. 能搭建自己的工作流程，可导出流程并分享，报错时能清晰发现错误所在。 5. 生成的图片拖进后会还原整个工作流程，模型也会选择好。劣势有： 1. 操作门槛高，需要有清晰逻辑。 2. 生态没有 webui 多（但常用的都有），也有一些针对 Comfyui 开发的有趣插件。官方链接：从 github 上下载作者部署好环境和依赖的整合包，按照官方文档安装即可：https://github.com/comfyanonymous/ComfyUI 。相关学习资料： 1. ComfyUI 官方文档：提供使用手册和安装指南，适合初学者和有经验用户，网站：https://www.comfyuidoc.com/zh/ 。 2. 优设网：有详细的入门教程，适合初学者，地址：https://www.uisdc.com/comfyui3 。 3. 知乎：有用户分享部署教程和使用说明，适合有一定基础并希望进一步了解的用户，地址：https://zhuanlan.zhihu.com/p/662041596 。 4. Bilibili：有一系列涵盖从新手入门到精通各个阶段的视频教程，地址：https://www.bilibili.com/video/BV14r4y1d7r8/ 。 ComfyUI 共学 WaytoAGI 共学计划中的高频问题及自学资料： 1. 知识库跳转，展开菜单。 2. 。 3. 【海辛】因为一直被几个好朋友问 comfyui 怎么入门，给朋友录了几节 comfyui 基础课，顺手分享给大家～看完这 5 节应该就基本入门啦，然后可以看互联网上任何的进阶教程了。安装部署：界面介绍：文生图、图生图： ComfyUI 中使用 ControlNet： ComfyUI 中不同放大图像方式：

comfyui工作流

ComfyUI 工作流包括以下内容：低显存运行工作流：目的是让 FLUX 模型能在较低显存情况下运行。分阶段处理思路为，先在较低分辨率下使用 Flux 模型进行初始生成，然后采用两阶段处理，即先用 Flux 生成，后用 SDXL 放大，有效控制显存使用，最后使用 SD 放大提升图片质量。工作流流程包括初始图像生成（Flux）阶段，如加载相关模型、处理输入提示词、生成初始噪声和引导等，以及图像放大和细化（SDXL）阶段，如加载 SDXL 模型、对初始图像进行锐化处理等，并进行最终图像预览。工作流网站： “老牌”workflow 网站 Openart.ai：https://openart.ai/workflows/，流量较高，支持上传、下载、在线生成，免费账户有 50 个积分，加入 Discord 可再加 100 积分，开通最低每月 6 美元套餐后每月有 5000 积分。 ComfyWorkflows 网站：https://comfyworkflows.com/cloud，支持在线运行工作流，实际下载量和访问量略少于 openart。 Flowt.ai：https://flowt.ai/community 提示词自动生成 ComfyUI 工作流：英伟达整了个花活，通过画图提示词自动生成匹配的 ComfyUI 工作流，命名为 ComfyGen（comfy 生成器），目前仅支持文生图模型。英伟达称其可以生成高质量的图并泛化到其他领域，效果基本与其他模型一致甚至更优，但项目未开源。

有没有根据布料照片和模特照片生成衣服上身效果的工具或 comfyUI 工作流

以下是一些与根据布料照片和模特照片生成衣服上身效果相关的工具和工作流： 1. 藏师傅的方法：将第二步的提示词和 Logo 图片放到 Comfyui 工作流就行。Lora 需要用到 InContext LoRA 中的 visualidentitydesign，可从以下地址下载：https://huggingface.co/alivilab/InContextLoRA/tree/main 。工作流下载：https://github.com/op7418/Comfyuiworkflow/blob/main/FLUX/Logo%20%E5%91%A8%E8%BE%B9%E7%94%9F%E6%88%90.json 。 2. 彭青云分享的内容：本地部署 Comfyui 有多种方式，如官方的本地部署包、秋叶整合包和二狗子老师制作的通往 AGI 之路黑猴子流专属包。处理好软件和模型后，打开一键启动，稍等片刻就会进入工作界面。通过正反提示词、文本链接图像，点击右侧队列即可生成图像。 3. ComfyUI BrushNet：原项目 https://tencentarc.github.io/BrushNet/ ，插件地址 https://github.com/kijai/ComfyUIBrushNetWrapper ，模型下载 https://huggingface.co/Kijai/BrushNetfp16/tree/main 。第一次运行会自动下载需要的模型，如果是用的 ComfyUIBrushNetWrapper 节点，模型将自动从此处下载：https://huggingface.co/Kijai/BrushNetfp16/tree/main 到 ComfyUI/models/brushnet，也可手动下载放在这个文件夹里面。另外，BrushNet 提供了三个模型，个人测试下来，random 这个效果比较好。工作流方面，可配合 mj 出底图，在底图不变的基础上，添加文字或者图片内容。还可以使用 GDinoSAm（GroundingDino+Sam），检测和分割底图上的内容，做针对性的修改。

我想学习comfyui

以下是关于 ComfyUI 的相关学习信息：学习资料： ComfyUI 官方文档：提供使用手册和安装指南，适合初学者和有经验的用户。网站：https://www.comfyuidoc.com/zh/ 优设网：有详细的入门教程，适合初学者，介绍了特点、安装方法及生成图像等内容。教程地址：https://www.uisdc.com/comfyui3 知乎：有用户分享部署教程和使用说明，适合有一定基础并希望进一步了解的用户。地址：https://zhuanlan.zhihu.com/p/662041596 Bilibili：有一系列涵盖从新手入门到精通阶段的视频教程。地址：https://www.bilibili.com/video/BV14r4y1d7r8/ 自动生成抠图素材：作者学习使用 ComfyUI 的原因包括更接近 SD 的底层工作原理、自动化工作流、作为强大的可视化后端工具可实现 SD 之外的功能、可根据定制需求开发节点或模块等。作者的工作室常需要抠图素材，传统途径存在问题，近期在 github 上看到相关项目创建了工作流，可自动生成定制需求的抠图素材，全程只需几秒。简介： ComfyUI 是基于节点流程式的 stable diffusion AI 绘图工具 WebUI，可想象成集成了 stable diffusion 功能的 substance designer，通过拆分流程为节点实现精准工作流定制和完善的可复现性。优势：对显存要求相对较低，启动和出图速度快；生成自由度高；可和 webui 共享环境和模型；能搭建工作流程，导出并分享，报错时能清晰发现错误所在；生成的图片拖进后会还原工作流程并选好模型。劣势：操作门槛高，需要清晰逻辑；生态没有 webui 多，但有针对 Comfyui 开发的有趣插件。官方链接：从 github 下载作者部署好环境和依赖的整合包，按照官方文档安装。https://github.com/comfyanonymous/ComfyUI 请注意，以上内容由 AI 大模型生成，请仔细甄别。

有什么 comfyui 的第三方 api 服务

ComfyUI 是一个开源的用于生成 AI 图像的图形用户界面，主要基于 Stable Diffusion 等扩散模型。以下是关于 ComfyUI 的一些详细信息：生图原理： 1. 在去噪过程中，模型使用编码后的文本向量来引导图像生成，以确保生成的图像与输入的文本描述相符。 2. 提供了多种采样算法（如 Euler、DDIM、DPM++等）来控制去噪过程，不同采样器可能产生不同结果或影响生成速度。 3. VAE 由编码器和解码器组成。编码器输入图像并输出表示其特征的概率分布，解码器将概率分布映射回图像空间。 4. 最终生成的图像显示在界面上，用户可保存、编辑或用于其他目的。 5. 支持多种高级功能，如图像到图像、Lora、ControlNet、ipadapter、放大和后处理等。节点认识： 1. 核心是节点式界面，用户可通过拖放和连接各种节点创建自定义图像生成工作流。 2. 节点类型包括输入节点（如文本提示节点、图像输入节点、噪声节点）、处理节点（如采样器节点、调度器节点、CFG Scale 节点、步数节点）、输出节点（如图像输出节点）、辅助节点（如批处理节点、图像变换节点、图像融合节点）。 3. 用户可通过拖动节点间的连接线构建工作流，连接线代表数据流动。 4. 除内置节点，用户还可创建自定义节点扩展功能，自定义节点安装目录为 D:\\ComfyUI\\custom_nodes。 5. 提供丰富的节点管理功能，包括保存/加载节点图、复制/粘贴节点、批量编辑等。其他原理： 1. 涉及 Pixel Space（像素空间）和 Latent Space（潜在空间），输入图像的像素空间对应于可能通过“图像输入”模块或直接从文本提示生成的随机噪声图像，许多操作在潜在空间中进行。 2. 扩散过程表示从噪声生成图像的过程，通过调度器控制，可选择不同调度器控制在潜在空间中处理噪声及逐步去噪回归到最终图像，生成图像时会进行多个去噪步，可通过控制步数影响图像生成的精细度和质量。

COMFYui安装包

以下是关于 COMFYui 安装包的相关信息： 1. 安装地址： https://github.com/comfyanonymous/ComfyUI 可以下载安装包也可以直接 Git clone https://github.com/comfyanonymous/ComfyUI.git 或者下载安装包。安装包文件：ComfyUI.zip 、 2. 安装步骤：下载安装包并解压至本地除 C 盘外的任意盘。找到文件名称为 run_nvidia_gpu 的文件双击并启动，启动完成即进入基础界面。 3. 相关环境安装（安装过 WebUI 的同学请忽略）：依次下载并安装 python（版本 3.10 以上）、VSCode、Git，安装过程中一直点击勾选对应选项，一直下一步。安装 Python：安装 VSCode：安装 Git： 4. 节点存放目录：comfyUI 的节点包括后面安装的拓展节点都存放在本目录下：D:\\COMFYUI\\ComfyUI_windows_portable\\ComfyUI\\custom_nodes 5. 模型存放目录：大模型：D:\\COMFYUI\\ComfyUI_windows_portable\\ComfyUI\\models\\checkpoints Lora：D:\\COMFYUI\\ComfyUI_windows_portable\\ComfyUI\\models\\loras Vae：D:\\COMFYUI\\ComfyUI_windows_portable\\ComfyUI\\models\\vae 6. 模型共用：已经安装了 SDWebUI 的同学可以通过修改文件路径和 WebUI 共用一套模型即可，这样就不用重复下载模型了。找到已安装好的 ComfyUI 目录文件下的 extra_model_paths.yaml.example 文件，将后缀.example 删除，然后右键用记事本打开。目前安装 ComfyUI 的方法有在本地安装和在云端安装两种，本部分主要介绍本地安装方法，包括命令行安装和安装包安装。命令行安装普适性最强但有一定门槛，ComfyUI 的源码地址在 https://github.com/comfyanonymous/ComfyUI ，安装方法写在了 Readme 中。安装包安装比较简单，下载就能用。ComfyUI 的官方安装包下载地址是 https://github.com/comfyanonymous/ComfyUI/releases ，目前仅支持 Windows 系统，且显卡必须是 Nivida。

有没有一个ai，可以把一篇文档变成像Quizlet这样的填空或选择题

目前可能没有专门将文档直接转换为像 Quizlet 那样的填空或选择题形式的单一 AI 工具。但您可以利用一些自然语言处理和文本编辑的工具，结合一定的人工处理来实现类似的效果。例如，使用一些在线的文本编辑软件，先对文档进行分析和标记，然后手动创建填空或选择题。

ai可以画出来服饰吗

AI 可以画出服饰。以下为您介绍一些相关案例和制作方法：电商方面，如 AI 小绿裙，单价 239 卖了 1160 多份，几个月共卖 27 万。制作此类 AI 服装，如果您对 AI 操作熟练，可以用 sd 或者 mj 来做；如果是新手，可以用 mewxai 或者幻火来做。前者上手有难度但可控性强，后者难度较低。 DynamicWang 制作了充满前卫时尚与沉浸式、强烈梦境景象的服装设计，Post Dreamcore 美学暗示了这件服饰不仅是用来穿的，而是用来体验的，仿佛穿戴者用生动梦境的碎片装饰自己。小码哥创作了 AI 绘画十二生肖之唐装系，如“A little white rat in a soft Chinese Tang Dynasty Chinese costume,super cute,cinematic lighting,intricate filigree design,Pixar style,anthropomorphic,holding a pink lantern,big eyes,smile,peach blossom,flow,charming,immortal,fluffy,shiny bristles,ptals,fairy tale,unreal engine 5 and octane rendering,incredibly detailed,4K,trending in art station,gorgeous,Super wide angle,4K ar 10:16 test video upbeta”等。