AI 换脸换装

以下是一些在生成思维导图方面表现出色的 AI 工具： 1. GitMind：免费的跨平台 AI 思维导图软件，支持多种模式，如提问、回答、自动生成等。 2. ProcessOn：国内思维导图与 AIGC 结合的工具，可利用 AI 生成思维导图。 3. AmyMind：轻量级在线 AI 思维导图工具，无需注册登录，支持自动生成节点。 4. Xmind Copilot：Xmind 推出的基于 GPT 的 AI 思维导图助手，能一键拓展思路，生成文章大纲。 5. TreeMind：“AI 人工智能”思维导图工具，输入需求即可由 AI 自动完成思维导图生成。 6. EdrawMind：提供一系列 AI 工具，包括 AI 驱动的头脑风暴功能，有助于提升生产力。 此外，还有以下相关产品： 1. Mymap：打磨出色，图表种类多，能根据问题自动选择和询问合适的图表类型，速度快且信息准确。 2. AmyMind：特色是可将创建的思维导图变成 PPT 并下载编辑。

在学术论文文献查询方面，以下是一些表现较好的 AI 工具： 1. 文献管理和搜索： Zotero：结合 AI 技术，能自动提取文献信息，便于管理和整理参考文献。 Semantic Scholar：由 AI 驱动的学术搜索引擎，可提供相关文献推荐和引用分析。 2. 内容生成和辅助写作： Grammarly：通过 AI 技术进行文本校对、语法修正和写作风格建议，提升语言质量。 Quillbot：基于 AI 的重写和摘要工具，可精简和优化论文内容。 3. 研究和数据分析： Google Colab：提供基于云的 Jupyter 笔记本环境，支持 AI 和机器学习研究，利于数据分析和可视化。 Knitro：用于数学建模和优化的软件，有助于复杂的数据分析和模型构建。 4. 论文结构和格式： LaTeX：结合自动化和模板，高效处理论文格式和数学公式。 Overleaf：在线 LaTeX 编辑器，有丰富模板库和协作功能，简化论文编写。 5. 研究伦理和抄袭检测： Turnitin：广泛使用的抄袭检测工具，确保论文原创性。 Crossref Similarity Check：通过与已发表作品比较，检测潜在抄袭问题。 此外，还有一些专门的工具，如： 1. TXYZ： 帮助搜索、查询专业文献并进行对话，提供一站式服务。 是与预印本文库 arxiv.org 官方合作的 AI 工具，ArXiv 的每篇论文下有直达 TXYZ 的按钮。 支持用户上传 PDF 论文或链接，迅速找到所需答案和内容。 在对话中提供论文参考，给出可信背书。 2. 开搜 AI 搜索： 免费无广告，直达结果。 帮助在校学生快速搜集学术资料，智能总结关键信息，助力撰写论文和报告，且支持查看来源出处。 为教师群体获取教学资源、生成教案和课题研究报告提供帮助。 方便职场办公人群高效查找工作信息，简化文案撰写、PPT 制作和工作汇报准备。 为学术研究人员提供行业分析，整合和总结大量数据形成研究报告。 需要注意的是，使用这些工具时，应结合自身写作风格和需求，选择最合适的辅助工具。同时，内容由 AI 大模型生成，请仔细甄别。

以下是一些可以用于 AI 去图片水印的工具： 1. AVAide Watermark Remover：这是一个在线工具，使用 AI 技术去除图片水印。支持多种图片格式，如 JPG、JPEG、PNG、GIF 等。操作简单，上传图片、选择水印区域，保存并下载处理后的图片。还提供去除文本、对象、人物、日期和贴纸等功能。 2. Vmake：提供 AI 去除图片水印功能，可上传最多 10 张图片，AI 自动检测并移除水印，处理完成后可保存生成的文件，适合需快速去水印并在社交媒体分享图片的用户。 3. AI 改图神器：提供 AI 智能图片修复去水印功能，可一键去除图片中多余物体、人物或水印，不留痕迹。支持直接粘贴图像或上传手机图像，操作简便。 此外，还有以下辅助工具： 对于去除图片中特定物体（如右手的手串），除了 PS，还可以使用 PS 的 AI 版、SD 局部重绘，以及 Firefly、canva、Google photo 等的局部重绘功能，微软 Designer 也是免费的。 ProPainter 可一键移除视频内物体或水印，基于 E2FGVI 实现。 收费的去水印工具如 https://anieraser.media.io/app ，免费但效果一般的去水印工具如 https://onlinevideocutter.com/removelogo 。 这些工具各有特点，您可以根据具体需求选择最适合您的去水印工具。但还是建议购买正版去水印工具。内容由 AI 大模型生成，请仔细甄别。

以下是一些能够高效提取文章或文件核心信息的 AI 工具： 1. 文献管理和搜索方面： Zotero：结合 AI 技术，可自动提取文献信息，助力管理和整理参考文献。 Semantic Scholar：由 AI 驱动的学术搜索引擎，能提供文献推荐和引用分析。 2. 内容生成和辅助写作方面： Grammarly：通过 AI 技术提供文本校对、语法修正和写作风格建议，提升语言质量。 Quillbot：基于 AI 的重写和摘要工具，可精简和优化内容。 3. 研究和数据分析方面： Google Colab：提供基于云的 Jupyter 笔记本环境，支持 AI 和机器学习研究，便于数据分析和可视化。 Knitro：用于数学建模和优化的软件，助力复杂数据分析和模型构建。 此外，在收集和整理资料方面，可利用以下工具和方法： 1. 收集资料： 如使用 Perplexity.AI 的强大搜索功能，还可启用 Pro 功能获取更专业深入的结果。也可使用微软的 Bing 搜索引擎等具备联网搜索功能的工具，快速搜集大量相关资料。 2. 整理资料： 可使用月之暗面开发的 Kimi 这个 AI 会话助手，分批次提供资料以克服其阅读能力限制，让其整理资讯内容。 需要注意的是，使用这些工具时，应结合自身写作风格和需求，选择最合适的辅助工具。同时，内容由 AI 大模型生成，请仔细甄别。

AI 图像识别的发展历程如下： 早期处理印刷体图片的方法是将图片变成黑白、调整为固定尺寸，与数据库对比得出结论，但这种方法存在多种字体、拍摄角度等例外情况，且本质上是通过不断添加规则来解决问题，不可行。 神经网络专门处理未知规则的情况，如手写体识别。其发展得益于生物学研究的支持，并在数学上提供了方向。 CNN（卷积神经网络）的结构基于大脑中两类细胞的级联模型，在计算上更高效、快速，在自然语言处理和图像识别等应用中表现出色。 ImageNet 数据集变得越来越有名，为年度 DL 竞赛提供了基准，在短短七年内使获胜算法对图像中物体分类的准确率从 72%提高到 98%，超过人类平均能力，引领了 DL 革命，并开创了新数据集的先例。 2012 年以来，在 Deep Learning 理论和数据集的支持下，深度神经网络算法大爆发，如卷积神经网络（CNN）、递归神经网络（RNN）和长短期记忆网络（LSTM）等，每种都有不同特性。例如，递归神经网络是较高层神经元直接连接到较低层神经元；福岛邦彦创建的人工神经网络模型基于人脑中视觉的运作方式，架构基于初级视觉皮层中的简单细胞和复杂细胞，简单细胞检测局部特征，复杂细胞汇总信息。

对于 AI 小白的进阶学习，您可以参考以下步骤： 1. 了解 AI 基本概念： 阅读「」部分，熟悉 AI 的术语和基础概念，包括人工智能、机器学习、深度学习等主要分支及其之间的联系。 浏览入门文章，了解 AI 的历史、当前应用和未来发展趋势。 2. 开始 AI 学习之旅： 在「」中找到为初学者设计的课程，特别推荐李宏毅老师的课程。 通过在线教育平台（如 Coursera、edX、Udacity）按照自己的节奏学习，并争取获得证书。 3. 选择感兴趣的模块深入学习： AI 领域广泛，如图像、音乐、视频等，根据自身兴趣选择特定模块深入学习。 掌握提示词的技巧，因其上手容易且实用。 4. 实践和尝试： 理论学习后，通过实践巩固知识，尝试使用各种产品创作自己的作品。 分享实践后的经验和成果。 5. 体验 AI 产品： 与 ChatGPT、Kimi Chat、智谱、文心一言等 AI 聊天机器人互动，了解其工作原理和交互方式，获取实际应用中的体验，激发对 AI 潜力的认识。 同时，您还需要掌握以下基础知识： AI 背景知识： 基础理论：了解人工智能、机器学习、深度学习的定义及其之间的关系。 历史发展：简要回顾 AI 的发展历程和重要里程碑。 数学基础： 统计学基础：熟悉均值、中位数、方差等统计概念。 线性代数：了解向量、矩阵等线性代数基本概念。 概率论：基础的概率论知识，如条件概率、贝叶斯定理。 算法和模型： 监督学习：了解常用算法，如线性回归、决策树、支持向量机（SVM）。 无监督学习：熟悉聚类、降维等算法。 强化学习：简介强化学习的基本概念。 评估和调优： 性能评估：了解如何评估模型性能，包括交叉验证、精确度、召回率等。 模型调优：学习如何使用网格搜索等技术优化模型参数。 神经网络基础： 网络结构：理解神经网络的基本结构，包括前馈网络、卷积神经网络（CNN）、循环神经网络（RNN）。 激活函数：了解常用的激活函数，如 ReLU、Sigmoid、Tanh。

以下是一种用 10 分钟轻松制作 AI 换脸、AI 数字人视频的方法： 1. 整体流程介绍： 数字人视频的整体制作流程大致分为三步： 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，以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，转换成您指定宣传的形象，以便以自己的品牌形式宣传。 2. AI 换脸具体步骤： 点击右下角的创建实例按钮，创建并启动实例（即启动一台服务器），在容器实例列表中可看到创建的实例。 点击快捷工具中顶部的 JupyterLab 打开工具，通过终端启动 facefusion。 点击顶部的“+”号选项卡，新打开一个终端窗口，在终端区域启动一个终端选项卡。 在打开的终端窗口中，输入以下 3 条命令： 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。 启动 facefusion，输入“python./run.py executionproviders cuda cpu”，注意后面的参数“executionproviders cuda cpu”非常重要，如果不加“cuda”，默认不使用 GPU 能力，推理将非常慢。当出现提示信息时，说明启动成功。 打开 facefusion 软件，需返回实例列表，点击自定义服务按钮，会打开新的浏览器窗口，通过 web 浏览器访问 facefusion 提供的 UI 界面。 在 facefusion 软件界面上，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，输出窗口的右上角有下载按钮，点击可导出变量后的视频到本地。 3. 成本和时间： 总成本方面，制作数字人视频免费，数字人换脸约 0.8 元，时间大约 10 分钟左右。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。 您可以参考以上步骤进行 AI 换脸和数字人视频的制作。

以下是关于 AI 换脸的信息： 制作方法：每个人都可以用 10 分钟轻松制作 AI 换脸、AI 数字人视频。 变脸前和变脸后的视频示例： 变脸前的视频： 变脸后的视频： 本次 GPU 服务器的使用花费： 总成本： 时间：大约 10 分钟左右 制作数字人视频：免费 数字人换脸：约 0.8 元 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。 实现工具： 开源、免费的解决方案：facefusion 开源地址：https://github.com/facefusion/facefusion 本机解决方案：需要 python 环境，以及要安装视频解码器等多个依赖的软件，需要一定的编程知识。不推荐本地化安装，因为依赖 GPU，本地计算机没有 GPU 或者 GPU 显存较小，执行速度将会非常缓慢。 云服务解决方案：可利用云厂商如阿里云的 PAI 和 AutoDL 已提供好的大模型运行环境和计算能力。选择 AutoDL 时，注册完成后在算力市场中选择能接受价格的算力服务器，建议选取 GPU 配置更高的算力设备。通过模型镜像启动 GPU 服务器，在算法社区查找 facefusion 镜像。 辅助工具： E4S：精细化的面部交换（换脸）技术，更加精细和高级，能确保换出来的脸在形状、纹理和光照方面自然逼真，精确处理脸部细节。项目地址： Misgif：可以将脸放入喜欢的 GIF 表情包中的应用，具有娱乐性。网址： Face Swapper：AI 换脸工具，一次替换多张脸，支持 JPG、PNG、WEBP 格式，最大 1024px 分辨率。应用场景包括时尚、美容、电影、媒体、人力资源。网址：

以下为您推荐一些换脸工具： 1. ：在线换脸，可使用上传的图片。 2. ：在线视频操纵软件。 3. ：在照片上交换面孔，效果出众。 4. ：在自拍上叠加名人的脸。 5. ：实时换脸的视频通话。 6. ：在线媒体中的换脸。 7. ：在线图片换脸。 8. ：改进的实时换脸视频通话。 9. ：视频和图片的换脸解决方案。 此外，还有以下特殊的换脸工具： E4S：一个精细化的面部交换（换脸）技术，与传统换脸技术不同，更加精细和高级，能确保换脸在形状、纹理和光照方面自然逼真，精确处理脸部细节。项目地址： Misgif：一款可以将您的脸放入喜欢的 GIF 表情包中的应用，具有娱乐性。网址： Face Swapper：AI 换脸工具，可一次替换多张脸，支持 JPG、PNG、WEBP 格式，最大 1024px 分辨率，应用场景包括时尚、美容、电影、媒体、人力资源。传送门：

以下是一些常见的换脸 AI 工具： Face Swapper：一次可替换多张脸，支持 JPG、PNG、WEBP 格式，最大 1024px 分辨率。应用场景包括时尚、美容、电影、媒体、人力资源。传送门： Fal.ai：用摄像头进行输入，以 30+fps AI 实时生图，把您变成另一个人，可以使用提示词控制想要生成的图像或者模仿对象。网址：https://www.fal.ai/camera 此外，还有一种方法可以制作 AI 换脸视频。已经制作好的镜像包含了模型所需的各种环境软件的安装，可以直接启动 facefusion。具体操作步骤如下： 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，创建并启动实例（即启动一台服务器）。在容器实例列表中可看到刚才创建的实例。 点击快捷工具中顶部的 JupyterLab，打开这个工具。此工具提供了执行 python 程序的说明和控制服务器的终端使用。 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选项卡。 在打开的终端窗口中，输入以下 3 条命令： 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。当出现特定提示信息时，说明启动成功。

以下是关于数字人换脸的详细步骤和相关信息： 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： 书架图片会在视频轨道下面添加新轨道。 为让图片在整个视频播放时都显示，可点击轨道最右侧竖线向右拖拽至与视频对齐。 选中背景图片所在轨道，在显示区域拖动背景图的角将图片放大到适合尺寸，并将数字人拖动到合适位置。 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。 点击右上角“导出”按钮，导出视频以作备用。 3. AI 换脸： 打开 facefusion 软件，返回实例列表，点击自定义服务按钮，会打开新的浏览器窗口，通过 web 浏览器访问 facefusion 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。

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。