AI 换脸换装

要去除 AI 味，可以从以下几个方面入手： 1. 对于聊天 AI，使其变得不正经、放肆、幽默、通俗。注意语气的自然化，比如使用语气词嗯、吧、啊、哈哈哈等，让回答更自然、贴近日常对话风格。还要注意口语化词语（相对于书面语）的使用，不过增加网络语言语料库需谨慎，以免生搬硬套带来副作用。 2. 对于睿声生成的配音，若语速慢有 AI 味儿，可使用剪映的音频变速功能加速配音，以消除 AI 味儿并配合视频前段的快节奏。 3. 对于 GPT 的回复，避免其用 1、2、3、4 或“首先、其次、最后”这种模式，可让其扮演特定角色并给出明确输出要求。但这种方法可能换汤不换药，要想让其更有趣，可让它在回复中加点感情，比如用括号补充动作，营造特定环境等。

以下是一些可以建立知识库的 AI 工具和平台： 1. 飞书软件：例如“通往 AGI 之路”，您可以在飞书大群中与机器人对话获取对应的资料。 2. Coze：在“大圣：胎教级教程：万字长文带你使用 Coze 打造企业级知识库”中有相关介绍。 3. Mem：如 https://get.mem.ai/ ，它可以保存组织中每次会议的记录，并在人们开始新项目时主动建议相关的决策、项目或人员，节省时间。 4. GPT：通过 OpenAI 的 embedding API 解决方案，可以搭建基于 GPT API 的定制化知识库，但需要注意其免费版 ChatGPT 一次交互的容量限制。

Notion AI 具有以下功能： 直接在 Notion 中接入 AI 的能力，能让工作更迅速，写作更出色，思考更伟大。 可以在笔记和文档中应用 AI 的力量。 能够实现 AI 数据库自动填充功能。 可以改变知识管理的方式，让人们摆脱繁琐的信息组织工作，用户只需简单地将信息丢到 Notion 中，就可以通过各种方式进行检索。

PopAI 是一款办公效率工具，具有以下功能： 1. 类似 ChatGPT 的聊天功能。 2. 集成了众多工作中可用的效率工具，如 PPT 和流程图生成、提示生成等。 3. 率先集成了 GPT4V 的图像 API 且调教良好，能清晰解释图像相关内容。 4. 具有创新的交互，在回答内容后可进行如翻译为中文、扩写重新排版并添加内容变为一篇文章等“Enrich”操作。 5. “Enrich”操作不仅不是干巴巴的填充，还会配合相关图片，必要时绘制流程图。

Poe 是一个 AI 聊天网站，支持与多个智能 AI 机器人（如 GPT4 等）进行实时在线交流。注册账号后可免费使用，部分功能需要付费订阅。不同的 AI 机器人有不同特点，可根据需求选择使用。总体而言，Poe 为用户提供了便捷的智能对话体验。其官网地址是：https://poe.com/ ，在官网帮助中心上可以找到具体教程。 此外，Poe 平台还推出了其他多种功能，比如多个机器人一起聊天、文件上传和视频输入等。Odyssey 是一个能提供好莱坞级别的 AI 视频生成和编辑工具的项目。PaintsUndo 可以输入静态图像自动生成整个绘画的全过程视频，该项目主要研究和再现数字绘画中的绘画行为，为数字艺术创作提供新的工具和方法。更多详细介绍可参考：https://xiaohu.ai/p/10996 、https://x.com/imxiaohu/status/1810574723048489063 、https://xiaohu.ai/p/11005 、https://x.com/imxiaohu/status/1810589354114626008 、https://xiaohu.ai/p/11010 、https://lllyasviel.github.io/pages/paints_undo/

以下是一些可用于记笔记的 AI 相关产品： 1. MeetRecord：这是一家专注于销售通话记录和辅导的软件公司。其核心功能包括 AI 驱动的笔记记录，能通过人工智能技术自动记录和分析销售通话，提供会议内容的关键词和主题分析，自动生成会议纪要和行动项；还有个性化辅导计划，能生成个性化的辅导计划，模仿表现最好的销售人员，并实施自动呼叫评分系统；此外，还具备交易智能和推荐、CRM 自动化、多语言支持以及安全性与企业化支持等功能。 2. 目前没有更多明确提及专门用于记笔记的其他 AI 产品的相关信息。但在一些关于人工智能的讨论中，提到了手写笔记对于信息留存和思维培养的重要性，例如在关于防止 AI 取代人类思考的论述中，指出手写笔记有助于将信息从短期记忆转移到长期记忆，成为更好的概念思考者。

以下是一些制作 AI 换脸、AI 数字人视频的工具和方法： 1. 整体流程：数字人视频的制作大致分为三步，包括创建视频内容（通过输入文稿内容确定数字人播出的内容）、生成数字人（通过工具及视频内容生产数字人形象及播放语音）、AI 换脸（通过 AI 工具将数字人的脸转换成指定宣传的形象）。 2. 生成数字人：在生成数字人的过程中，需要对背景图片等进行相关操作，如添加新轨道、拖拽轨道、调整图片大小和位置、增加字幕等。 3. AI 换脸工具：可以使用 facefusion 进行 AI 换脸。首先创建实例并启动服务器，然后通过 JupyterLab 中的终端窗口输入相关命令启动程序，注意要加上“executionproviders cuda cpu”参数以使用 GPU 能力加快推理速度。

以下是关于 AI 视频换脸的详细介绍： 整体流程： 数字人视频的整体制作流程大致分为三步： 1. 创建视频内容：通过输入文稿内容，确定数字人播出的内容。 2. 生成数字人：通过工具，以及视频内容生产数字人形象及播放语音。 3. AI 换脸：通过 AI 工具，将数字人的脸转换成您指定宣传的形象，以便以自己的品牌形式宣传。 AI 换脸步骤： 1. 打开 facefusion 软件，需要返回实例列表，点击自定义服务按钮，会打开一个新的浏览器窗口。这样，我们才能够通过 web 浏览器来访问 facefusion 提供的 UI 界面。 2. 在 facefusion 软件界面上，上传准备好的图片、视频后，在右侧可以看到预览效果。点击下方的开始按钮，执行换脸处理。 3. 执行完成后，在输出的位置，会出现处理后的视频，输出窗口的右上角有一个下载按钮，点击它可以导出变量后的视频到本地。 成本和时间： 1. 时间：大约 10 分钟左右。 2. 制作数字人视频：免费。 3. 数字人换脸：约 0.8 元。 4. 数字人换脸时长：经实际测试 1 分 28 秒的视频，总转换时间在 200 秒。本次 GPU 服务器的使用花费，GPU 服务器此次整体运行时长所需花费 0.97 元，facefusion 软件运行其实只占服务器运行时长的一部分，所以换脸的成本应该在 0.8 元左右。 生成数字人步骤： 1. 此时，书架图片就会在视频轨道的下面，添加一条新轨道。 2. 为了让图片在整个视频播放的时候都显示，可以点击这个轨道最右侧的竖线，向右拖拽，直到视频的最后，也就是和视频对齐。 3. 背景图片所在的轨道是选中状态。如果没选中，鼠标点击一下这个规定即可。 4. 在显示区域，拖动背景图的一个角，将图片放大到适合的尺寸，比如覆盖视频窗口。并将数字人拖动到合适的位置。 5. 点击文本 智能字幕 识别字幕，点击开始识别，软件会自动将文字智能分段并形成字幕。 6. 至此，数字人视频就完成了。点击右上角的“导出”按钮，导出视频以作备用。如果希望数字换成自己希望的面孔，就需要用另一个工具来进行换脸了。

以下为一些常见的视频 AI 换脸工具： 1. Viggle： 网址：http://viggle.ai 有免费额度。 功能包括： /mix：将角色图像混合到动态视频中。操作步骤为上传一张字符清晰的图片和上传一段清晰运动的视频。 /animate：使用文本运动提示为静态角色设置动画。操作步骤为上传一张字符清晰的图片和描述想让角色做的动作（也可以从 https://viggle.ai/prompt 中复制动作提示词）。 /ideate：纯粹从文本创建角色视频。操作步骤为描述想要创造的角色和描述希望角色执行的动作（或从 https://viggle.ai/prompt 中复制动作提示词）。 /character：通过文本提示创建角色并将其动画化。操作步骤为描述想要创造的角色、从四个结果中选择一个图像和描述希望角色执行的动作（或从 https://viggle.ai/prompt 中复制动作提示词）。 /stylize：使用文本提示符重新设计角色的样式并将其动画化。操作步骤为上传一张字符清晰的图片、描述想改变角色的任何地方来重新塑造它、从四个结果中选择一个图像和描述想要角色做的动作（或者从 https://viggle.ai/prompt 中复制动作提示词）。 2. Swapface： 网址：https://swapface.org//home 有免费额度。 需要下载电脑客户端使用，没有在线版，可以通过邀请好友、点评软件获取积分。 支持图片换脸、视频换脸，直播实时换脸，视频换脸可以上传视频或者 gif 图，且能识别图片、视频里的多张脸进行替换。操作流程包括效果预览，左边为原视频，右边为换脸后效果。 此外，还有一种通过已制作好的镜像来进行 AI 换脸的方法： 包含了模型所需要的各种环境软件的安装，可以直接启动 facefusion。 点击右侧的镜像（左侧的试过，有问题不好使），点击右下角的创建实例按钮。创建实例，并启动这个实例（就是启动一台服务器）。将会看到在容器实例列表中，刚才创建的实例。 点击快捷工具中顶部的：JupyterLab，打开这个工具。这个工具提供了执行 python 程序的说明和控制服务器的终端使用。我们需要通过终端来启动 facefusioin。此处是唯一需要一点技术能力的地方。 点击顶部的+号选项卡，新打开一个终端窗口，点击终端区域，启动一个终端的选项卡。 在打开的终端窗口中，输入 3 条命令做 3 件事情： 查看文件列表。输入 ls 并按回车，显示当前位置所在目录下的文件列表。 进入 facefusion 目录，输入 cd facefusion 并按回车，进入程序目录。 启动 facefusion。输入：p4.ython./run.py executionproviders cuda cpu 启动程序。注意：后面的参数 executionproviders cuda cpu 非常重要，如果不加 cuda，则默认不使用 GPU 能力，推理将非常慢。当出现相关提示信息时，说明启动成功。

以下是关于 AI 换脸的详细介绍： AI 换脸的整体流程大致分为三步： 1. 创建视频内容：通过输入文稿内容，确定数字人播出的内容。 2. 生成数字人：通过工具，以及视频内容生产数字人形象及播放语音。 3. AI 换脸： 打开 facefusion 软件，返回实例列表，点击自定义服务按钮，通过 web 浏览器访问其提供的 UI 界面。 在 facefusion 软件界面上传准备好的图片、视频，在右侧可看到预览效果，点击下方的开始按钮执行换脸处理。 执行完成后，在输出位置会出现处理后的视频，输出窗口右上角有下载按钮，可导出变量后的视频到本地。 本次 GPU 服务器的使用花费情况： 1. 时间：大约 10 分钟左右。 2. 制作数字人视频：免费。 3. 数字人换脸：约 0.8 元。 4. 数字人换脸时长：经实际测试 1 分 28 秒的视频，总转换时间在 200 秒。GPU 服务器此次整体运行时长所需花费 0.97 元，facefusion 软件运行只占服务器运行时长的一部分，所以换脸的成本约在 0.8 元左右。

以下为您介绍一些利用 AI 给视频人物换脸的工具及相关操作方法： 1. 利用剪映和 facefusion 软件： 生成数字人：通过一系列操作如添加新轨道、调整背景图片、拖动数字人位置、增加字幕等完成数字人视频制作。 AI 换脸：打开 facefusion 软件，返回实例列表，点击自定义服务按钮，通过 web 浏览器访问其 UI 界面，上传准备好的图片和视频，可看到预览效果，点击开始按钮执行换脸处理，完成后可导出处理后的视频。制作数字人视频免费，数字人换脸约 0.8 元，总转换时间约 10 分钟。 2. viggle（有免费额度）： 网址：http://viggle.ai discord 免费体验：https://discord.com/invite/viggle 功能及操作： /mix：将角色图像混合到动态视频中，上传一张清晰的图片和一段清晰运动的视频。 /animate：使用文本运动提示为静态角色设置动画，上传一张清晰的图片，描述想让角色做的动作。 /ideate：纯粹从文本创建角色视频，描述想要创造的角色和希望角色执行的动作。 /character：通过文本提示创建角色并将其动画化，描述想要创造的角色，从四个结果中选择一个图像，描述希望角色执行的动作。 /stylize：使用文本提示符重新设计角色的样式并将其动画化，上传一张清晰的图片，描述想改变角色的地方，从四个结果中选择一个图像，描述想要角色做的动作。

以下是关于 AI 换脸的方法： 1. 打开 facefusion 软件，返回实例列表，点击自定义服务按钮，通过 web 浏览器访问其提供的 UI 界面。 2. 在 facefusion 软件界面上传准备好的图片、视频，在右侧可看到预览效果，点击下方开始按钮执行换脸处理。 3. 处理完成后，在输出位置会出现处理后的视频，输出窗口右上角有下载按钮，可导出视频到本地。 4. 如制作蜘蛛侠生日海报换脸时，若蜘蛛侠是 3D 动漫风格，直接导入真实人像畸变概率高，可先将人像 3D 化，再换脸，能获得较好效果。 本次 GPU 服务器的使用花费： 1. 时间：大约 10 分钟左右。 2. 制作数字人视频：免费。 3. 数字人换脸：约 0.8 元。 4. 数字人换脸时长：经实际测试 1 分 28 秒的视频，总转换时间在 200 秒。GPU 服务器此次整体运行时长所需花费 0.97 元，facefusion 软件运行只占服务器运行时长的一部分，所以换脸的成本约在 0.8 元左右。

Stable Diffusion 是一种强大的生成模型，常用于图像生成和修改任务。利用 Stable Diffusion 实现模特换装可以通过以下步骤和工作流程进行： 工作流程 1. 准备环境 确保你有合适的硬件配置，特别是具有高性能 GPU 的计算机。 安装必要的软件和依赖项，如 Python、CUDA、PyTorch 等。 2. 获取模型 下载并安装 Stable Diffusion 模型。 可以从 Hugging Face 的模型库中找到合适的预训练模型，也可以使用自己的数据进行微调。 3. 数据准备 模特图像：准备高质量的模特图像，确保背景简单以便后续处理。 服装图像：收集或创建各种服装的图像，最好是带有透明背景的 PNG 格式。 4. 图像预处理 使用图像编辑工具（如 Photoshop 或 GIMP）将模特图像和服装图像裁剪成合适的大小和比例。 如果需要，可以使用 OpenCV 或 PIL 进行自动化预处理。 5. 定义输入格式 将模特图像和服装图像输入 Stable Diffusion 模型的方式需要提前定义。 典型输入包括模特的基本特征（如位置、姿态）和服装的特征（如颜色、纹理）。 6. 生成换装图像 使用 Stable Diffusion 模型，输入模特图像和服装图像，生成换装后的模特图像。 可以调整生成参数（如扩散步数、采样方法）以获得最佳结果。 7. 后处理 对生成的图像进行后处理，如调整亮度、对比度，或者进一步修正细节。 使用图像编辑工具或自动化脚本完成后处理步骤。 8. 评估和优化 评估生成图像的质量，根据需要进行微调或更改模型参数。 可以使用人工评估或引入评价指标（如 FID、IS 分数）进行量化评估。 示例代码 以下是一个简化的 Python 示例代码，展示如何使用 Stable Diffusion 模型进行图像生成： ```python import torch from transformers import StableDiffusionPipeline 加载模型 model_id = "CompVis/stablediffusionv14" pipe = StableDiffusionPipeline.from_pretrained 准备输入 prompt = "A model wearing a red dress standing on a white background" 生成图像 image = pipe.images 保存图像 image.save ``` 工具和资源 1. Hugging Face： 提供预训练的 Stable Diffusion 模型和相关文档。 链接： 2. OpenCV 和 PIL： 用于图像预处理和后处理。 安装：`pip install opencvpython pillow` 3. 图像编辑工具： 如 Photoshop 或 GIMP，用于手动处理图像。 提示 硬件要求：高性能的 GPU 可以显著加快图像生成速度。 数据质量：高质量的输入图像和精细的预处理可以提高生成图像的效果。 参数调整：根据生成结果不断调整模型参数以获得最佳效果。 模型微调：如果预训练模型不能完全满足需求，可以考虑使用自己的数据集进行微调。 通过这些步骤和工具，您可以使用 Stable Diffusion 模型生成模特换装的图像，创建高质量的视觉效果。

以下是一些优质的 AI 换装工具： 1. YouCam Makeup 这是一款移动应用程序，可以让你在照片中轻松更换衣服。只需上传照片，从应用程序的服装库中选择喜欢的服装即可。除了换装，还提供各种滤镜和编辑工具。 2. AI 抠图魔术师 这是一款强大的照片编辑软件，主要功能是可以为照片中的人物换装。运用先进的 AI 技术，能够精准识别照片中的人物，将选定的服装图案应用到人物身上。 3. FaceApp 这是一款非常受欢迎的照片编辑应用程序，可以让照片显得更年轻、更老，或者为照片更换服装。使用先进的 AI 技术，可以精准地修改照片，效果看起来非常自然。 4. PicsArt Photo Editor 这是一款知名的照片编辑软件，具有强大的"更换服装"功能。可以从各种服装风格中选择，无论是休闲、正式还是潮流，一键在照片上换上新衣服。 5. Canva AI Canva 推出的 AI 文本到图像生成工具，可以根据文字描述生成相应的图像。虽然不是专门的换装工具，但也可以尝试生成穿着特定服装的人物图像。 总的来说，这些 AI 换装工具都利用了先进的 AI 技术，能够精准地识别照片中的人物，并将各种服装图案应用到人物身上，达到逼真的换装效果。用户可以根据自己的需求选择合适的工具使用。

实现AI人物换装是一个复杂的项目，涉及到多个技术领域，包括计算机视觉、图像处理、机器学习以及深度学习等。以下是一个基本的步骤指南，用于实现AI人物换装： 1. 数据收集与预处理 收集大量包含不同人物和衣物的图片作为训练数据。 对图片进行预处理，如调整大小、裁剪、归一化等，以适应模型训练。 2. 特征提取与对象检测 使用深度学习方法，如YOLO、Faster RCNN等，进行人物和衣物的对象检测。 提取衣物的关键特征，如颜色、款式、材质等。 3. 风格迁移与图像合成 使用风格迁移技术，将新衣物的风格与人物图片中的原有衣物风格相匹配。 通过神经网络学习源图像和目标图像之间的风格差异，并将其应用于目标图像。 使用图像合成技术，将新衣物与人物图片中的相应部位合成。 4. 优化与调整 对合成后的图像进行优化和调整，以改善细节和消除不自然的部分。 可能需要对合成结果进行微调，以达到最佳效果。 5. 用户交互 设计用户友好的界面，允许用户选择或上传衣物图片，并实时预览换装效果。 提供调整功能，如大小、颜色、透明度等，以满足用户的个性化需求。 6. 遵守法律法规和伦理标准 确保AI换装技术的应用符合当地的法律法规。 关注伦理问题，如个人隐私保护，确保技术使用符合社会伦理标准。 实现AI人物换装需要跨学科的技术知识和团队合作。随着技术的不断进步，市场上也出现了许多平台和工具，可以帮助简化实现过程。