我想改变一个图片的风格，要区别于一般的滤镜，例如写实照片变成3D模型的

写实风格的图片绘制需要考虑以下几个方面： 1. 模型选择：可以选择麦橘、墨幽等模型大佬的系列模型，如麦橘写实、麦橘男团、墨幽人造人等，这些模型在生成写实风格的图片方面表现出色。 2. lora 选择：lora 可以帮助控制图片效果及质量。可以多看看广场上做得好看的帖子，了解他们使用的lora。 3. 提示词设置：使用英文写提示词，用单词和短语的组合去表达需求，单词、短语之间用英文半角逗号隔开。同时，可以使用负向提示词来避免产生不想要的内容。 4. 其他设置：如 VAE、CLIP 跳过层等，可以根据需求进行调整。 总的来说，写实风格的图片绘制需要综合考虑模型、lora、提示词等多个因素，并进行不断地尝试和调整，以达到满意的效果。

麦橘写实 V7 是由 majicMIX 系列作者开发的 AI 模型，真实系模型世界排名第一。该模型在各大模型平台全面上线，可在 C 站、吐司和 liblib.ai 等平台上下载。V7 模型的发布引起了广泛的关注，许多插画师和设计师都对其进行了试用和评价。 宗 rich 是一位资深游戏美术和神级插画师，他在抖音上分享了自己使用麦橘写实 V7 模型创作的作品。这些作品细节拉满，让人惊叹不已。他的创作过程和心得也在文章中进行了介绍，让读者更好地了解了麦橘写实 V7 模型的特点和应用场景。 此外，文章还介绍了麦橘写实 V7 模型的主题创作活动，鼓励读者一起参与创作，展示自己的才华和创意。同时，文章也提供了麦橘写实 V7 模型的返图欣赏，让读者可以更好地了解该模型的创作效果和应用前景。 总的来说，麦橘写实 V7 是一款非常优秀的 AI 模型，具有很高的真实度和表现力。它的发布为插画师和设计师提供了更多的创作工具和灵感，也为 AI 绘画的发展注入了新的活力。

以下是一些可以尝试在 DALLE 中使用的提示词，来生成照片级的写实风格图像： 1. "一张拥有极高分辨率和令人惊艳的细节的照片..." 2. "拍摄于自然光线下，无滤镜，无修饰的写实..." 3. "使用高端相机和镜头拍摄的，能看到每一个毛孔的超高分辨率..." 4. "逼真到仿佛能从画面中嗅到气味的写实风格..." 5. "照片般的写实效果，清晰可见皱纹、纹理和细微表情..." 6. "令人难以区分真实照片与渲染图像的无与伦比的写实画面..." 7. "展现出 的肌肤质感、织物褶皱和光线细节..." 8. "使用热成像相机和光学变焦镜头拍摄的近乎真实的..." 9. "胶片级细节，颗粒感和动态光比的顶尖图像..." 10. "具备媲美 artsation.com 摄影作品般的逼真写实效果..." 这些提示词都强调了写实、细节、分辨率、真实感等关键词，有助于 DALLE 生成出照片般的高分辨率写实图像。你也可以继续探索其他组合，找到最佳的提示方式。

以下是一些能让照片说话的软件及相关信息： SadTalker： 开源程序，可让照片说话唱歌，达到基本唇形同步。 独立使用或作为插件放入 StableDiffusion。 整合包：史上最炸裂版 AI 工具箱，包含 SDAI 绘画、VITS 文本转语音、wav2lip、sadTalker 唇型同步、视频修复，支持 A 卡。 相关链接： GitHub 地址：https://github.com/OpenTalker/SadTalker 视频教程：https://www.bilibili.com/video/BV1Dc411W7V6/?vd_source=35e62d366d8173e12669705f7aedd122 夸克网盘整合包：https://pan.quark.cn/s/1d5ca9f57f5c 视频地址：https://www.bilibili.com/video/BV1ga4y1u7Ep/?spm_id_from=333.337.searchcard.all.click&vd_source=35e62d366d8173e12669705f7aedd122 具体步骤：点我启动，在启动界面中选择音频、图像口型同步的下载图标；下载完毕后启动应用，等待弹出独立窗口；选择 sadtalker 同步器，分别导入图片和声音。 图片预处理方式：crop 只截取图片头部，full 保留整张照片。 由于涉及视频推理和转换，输出时间较长，需做好等待准备。最终生成的视频长度与音频一致，制作长视频建议剪成小段分别推理后合并。完成后可打开输出目录或下载视频文件。 KreadoAI： 点击网址注册后获得 120 免费 k 币，选择“照片数字人口播”功能。 使用方法：点击开始创作，选择自定义照片；配音时可选择提供文字选择音色或直接上传音频；打开绿幕按钮，点击背景可添加背景图；最后点击生成视频。

上传一张照片是可以输出照片内容的文字说明的。以下为两种常见的实现方式： 1. 利用 Sadtalker 进行处理：在图片预处理方式中，crop 只截取图片的头部，full 就是保留整张照片，下面的勾选项有文字解释，可自行尝试几次。点击 generate 后，由于涉及到视频的推理和转换，输出时间会远远大于 AI 绘图和 sovits 的声音推理，需做好等待准备。例如导入一个 13 秒的音频，预计需要 3 5 分钟（3060 12g 显卡）。最终生成的视频长度与音频一致，若想制作长视频，最好剪成小段分别推理再合并。完成后，可打开输出目录或下载视频文件查看效果。 2. 借助 GPT 识图功能：我们可以借用 GPT 来对图片的内容进行细致描述，当然也可以自行描述。例如对一张人物照片的描述：图片中的人物是一位年轻的男性，年纪大约在 20 到 30 岁之间。他的头发黑亮，整齐地梳向后方，呈现出一种利落而正式的发型，发尾略有一些微卷，显得时尚而有型。他的肤色白皙，面部线条分明，五官端正。他的眉毛浓密而有形，眼睛大而有神，显得非常有精神。鼻梁高挺，鼻翼略窄，嘴唇薄而有弧度，整体面部表情略显严肃，但却不失英俊。下巴线条明显，脸部轮廓立体分明，整体给人一种非常帅气且有魅力的感觉。他穿着一套正式的黑色西装，内搭白色衬衫，并佩戴了一条黑色领结。西装的剪裁非常合身，显示出他的修长身材和优雅气质。他左手握着一只话筒，似乎正在参加某个正式场合或发表演讲。背景较为简约，以浅色为主，突出人物的主体地位，进一步增强了他正式而庄重的形象。总体来看，这位年轻男性看起来像是东亚人种，具有典型的亚洲男性特征，且散发出一种自信和专业的气质。

以下是一些可能有助于让 FLUX 生成的人物更像真人照片的建议： 1. 尝试使用特定的提示词，例如“abstract network out of glass made of holographic liquid crystal, dark background, blue light reflections, symmetrical composition, centered in the frame, highly detailed, hyperrealistic, cinematic lighting, in the style of Octane Rende ar 16:9 style raw personalize v 6.1”。 2. 可以训练 FLUX Lora 模型，如褪色胶片风格，推荐权重 0.6 0.8，人像会偏向复古褪色的胶片风格。 3. 对于生成人物，还可以参考 XLabsAI 发布的不同 Lora，如 mjv6_lora（Midjourney 风格）、realism_lora（写实风格）等，并使用相应的示例进行参考和调整。 4. 您还可以从以下地址下载相关的 Lora：https://hfmirror.com/Kijai/fluxlorascomfyui/tree/main/xlabs

以下是关于照片修复的相关知识： 1. 【SD】无需 Lora，一键换脸插件 Roop：启用 ROOP 插件，选择要替换的人物照片，面部修复选“GFPGAN”。右边参数数值越低人物越像但图像模糊，数值越高人物不像但图像清晰，可按需设置，如 0.5。最下面有放大算法，相当于高清修复。设置好后点击生成，若人脸像素偏低模糊，可将图发送到“图生图”，开较小重绘幅度，使用 controlnet 中的 tile 模型重绘。如需此插件，可添加公众号【白马与少年】回复【SD】。推荐使用最新秋叶整合包，科学上网很重要，此插件需谨慎使用，切勿触犯法律。 2. 图像高清修复，无损放大 N 倍： 实现技术拆解：第二部分进行高清修复，把原本模糊的图片修复，并进行 2 倍放大。 Checkpoint 大模型使用 Iceclear/StableSR，搭配 Stable SR Upscaler 模型，推理图片噪点以还原图像。提示词部分应包含想要达到的目的内容，如正向：（masterpiece），（best quality），（realistic），（very clear），反向：3d，cartoon，anime，sketches，（worst quality），（low quality）。全程采取两次高清修复。 3. 辅助工具：放大/扩图： 本地工具放大：https://www.upscayl.org/download SD 放大：扩散模型可增加更多细节 开源工作流： 相关工具和网站： stability.ai 的 https://clipdrop.co/tools 画质增强 magnific：https://magnific.ai/ Krea：https://www.krea.ai/apps/image/enhancer Image Upscaler：https://imageupscaler.com/ 佐糖：https://picwish.cn/photoenhancerapi?apptype=apsbdapi&bd_vid=8091972682159211710 腾讯 ARC：https://arc.tencent.com/zh/aidemos/humansegmentation?ref=88sheji.cn 腾讯开源的模型，能恢复老照片：https://github.com/TencentARC/GFPGAN 在线测试地址：https://replicate.com/tencentarc/gfpgan 美图老照片修复：https://www.xdesign.com/quality/?channel=sllbd90&bd_vid=11711254260543749686 Imglarger：https://imglarger.com/ Let's Enhance：https://letsenhance.io/ Waifu2x：http://waifu2x.udp.jp/ ，能够提供图片的放大和降噪功能，通过使用深度学习技术提高图像质量，同时保留细节和纹理，简单易用且效果好。

以下为您推荐一些 AI 智能消除照片背景杂物的工具： 1. RMBG1.4 去除照片背景模型：高精度背景去除，适用于电商、广告等场景。支持视频背景批量去除，提供蒙版输出功能。云端处理速度快，性能卓越。链接：https://github.com/ZHOZHOZHO/ComfyUIBRIA_AIRMBG ，https://x.com/xiaohuggg/status/1755075272410538450?s=20 2. AVAide Watermark Remover：在线工具，使用 AI 技术从图片中去除水印。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。 3. Vmake：提供 AI 去除图片水印的功能。可上传最多 10 张图片，AI 自动检测并移除水印。处理完成后可选择保存生成的文件。适合需快速去除水印、在社交媒体分享图片的用户。 4. 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。 这些工具各有特点，您可以根据具体需求选择最适合您的工具。

目前在将现实照片转换成动漫风格方面，以下为您推荐一些常见的网站和工具： 1. 美图秀秀：功能丰富，操作相对简单，有多种动漫风格转换效果可选。 2. 醒图：提供多种特效和滤镜，包括动漫风格的转换。 至于 Bot 方面，暂时没有特别突出和广泛使用的专门用于现实照片转动漫风格的 Bot。但您可以持续关注相关领域的发展，可能会有新的工具出现。

根据目前的测评报告，在国内大模型中，得分较高的有文心一言 4.0（API），其总分 79.02 分。在工具使用的测评中，智谱清言表现不俗，取得 83.78 的高分，排名国内模型第一。过去八个月国内模型在 SuperCLUE 基准上的第一名多次为文心一言 4.0。综合来看，国内大模型在不断进步，与国外模型的差距在逐渐缩小，但不同模型在不同方面的表现各有优劣。

以下是关于本地知识库系统如何利用大语言模型的相关内容： 一、部署大语言模型 1. 下载并安装 Ollama 根据电脑系统，从 https://ollama.com/download 下载 Ollama。 下载完成后，双击打开，点击“Install”。 安装完成后，将 http://127.0.0.1:11434/ 复制进浏览器，若出现相关字样则表示安装完成。 2. 下载 qwen2:0.5b 模型（0.5b 方便测试，设备充足可下载更大模型） Windows 电脑：点击 win+R，输入 cmd 点击回车。 Mac 电脑：按下 Command（⌘）+ Space 键打开 Spotlight 搜索，输入“Terminal”或“终端”，选择“终端”应用程序。 复制相关命令行并粘贴回车，等待自动下载完成。（下载久了若卡住，鼠标点击窗口，键盘点空格可刷新） 二、了解 RAG 利用大模型的能力搭建知识库是 RAG 技术的应用。在进行本地知识库搭建实操前，需对 RAG 有大概了解。大模型训练数据有截止日期，当需要依靠不在训练集中的数据时，主要通过检索增强生成 RAG 实现。RAG 应用可抽象为 5 个过程： 1. 文档加载：从多种来源加载文档，LangChain 提供 100 多种不同的文档加载器，包括 PDF 等非结构化数据、SQL 等结构化数据以及代码等。 2. 文本分割：文本分割器把 Documents 切分为指定大小的块，称为“文档块”或“文档片”。 3. 存储：涉及将切分好的文档块嵌入转换成向量形式，并将向量数据存储到向量数据库。 4. 检索：通过某种检索算法找到与输入问题相似的嵌入片。 三、通过 Open WebUI 使用大模型 1. 首先访问相关网址，打开页面时使用邮箱注册账号。 2. Open WebUI 一般有两种使用方式： 聊天对话。 RAG 能力，可让模型根据文档内容回答问题，这是构建知识库的基础之一。 3. ChatGPT 访问速度快、回答效果好的原因： 快：GPT 大模型部署的服务器配置高。 好：GPT 大模型的训练参数多、数据更优以及训练算法更好。

算法和模型是相互关联但又有所区别的概念。 模型是对问题或现象的一种抽象表示，它描述了数据之间的关系和模式。例如，在卷积神经网络（CNN）中，其结构就是一种模型，主要用于模式识别任务。 算法则是用于解决问题或实现模型的一系列步骤和方法。在 AI 领域，算法用于训练和优化模型。比如在自然语言处理和图像识别中，某些算法能够使 CNN 在计算上更有效、更快速，从而击败大多数其他算法。 随着我们对大脑工作机制的认知加深，神经网络的算法和模型也会不断发展和进步。 同时，在确保 AI 模型的道德和伦理性方面，也涉及到一系列的算法设计和处理步骤，如数据清洗、算法设计以减少偏见和不公平性、制定道德和伦理准则、保持透明度、接收用户反馈、持续监控、人工干预以及对相关人员进行教育和培训等。 另外，生成式人工智能模型正在从根本上改变我们与计算机的关系，使其有可能成为我们的伴侣，这也对我们对关系的定义提出了新的挑战。

以下是一些与预测人的行为或将来发展相关的大模型信息： 斯坦福大学和谷歌的生成式智能体能够产生令人信服的人类行为代理。相关链接：https://syncedreview.com/2023/04/12/stanfordugooglesgenerativeagentsproducebelievableproxiesofhumanbehaviours/ 关于大模型的未来展望，认为它们将能够读取和生成文本，拥有更丰富的知识，具备多种能力，如查看和生成图像与视频、听取发声创作音乐、利用系统 2 进行深入思考等，还可能在特定领域内自我优化和针对任务进行定制调整。 同时，还为您提供了一些大模型相关的其他资源链接： Google Research,2022 & beyond:Generative models:https://ai.googleblog.com/2023/01/googleresearch2022beyondlanguage.htmlGener ativeModels Building the most open and innovative AI ecosystem:https://cloud.google.com/blog/products/aimachinelearning/buildinganopengenerativ eaipartnerecosystem Generative AI is here.Who Should Control It?https://www.nytimes.com/2022/10/21/podcasts/hardforkgenerativeartificialintelligen ce.html Generative AI:Perspectives from Stanford HAI:https://hai.stanford.edu/sites/default/files/202303/Generative_AI_HAI_Perspectives.pd f Generative AI at Work:https://www.nber.org/system/files/working_papers/w31161/w31161.pdf The future of generative AI is niche,not generalized:https://www.technologyreview.com/2023/04/27/1072102/thefutureofgenerativeaiis nichenotgeneralized/ Attention is All You Need:https://research.google/pubs/pub46201/ Transformer:A Novel Neural Network Architecture for Language Understanding:https://ai.googleblog.com/2017/08/transformernovelneuralnetwork.html

以下是一些可以用于预测人的行为和发展的模型： 1. 思维模型： 战略与决策模型，如 SWOT 分析、MECE 原则等，专注于帮助个人或组织做出更好的决策和解决问题。 目标设定与执行的模型，如 SMART 原则、PDCA 循环等，提供了设置和实现目标的框架，确保行动的指向性和高效性。 系统思维模型，如反馈循环、杠杆点等，用于理解和处理复杂系统及其动态，促进整体观和互联性思考。 心理学模型，如认知偏误、习惯形成等，揭示人在认知和行为上的模式和偏差，帮助理解和预测人类行为。 学习与创新模型，如费曼学习法、思维导图等，旨在促进知识获取、深化理解和创造性思考。 2. Token 预测：看似简单的统计学技巧，其中蕴含巨大潜力。预测下一个语言符号（Token）的质量，反映了对语言背后隐藏的语义和知识的理解程度。一个足够强大的语言模型，可以模拟出超越现实的假想情况，通过人类数据进行推理和外推，从而有可能预测一个睿智、博学和能力非凡的人的行为举止。

以下是一些好用的大语言模型： 1. OpenAI 的 GPT4：在多种任务上表现卓越，包括文本生成、理解、翻译以及各种专业和创意写作任务。 2. Anthropic 公司的 Claude 3：在特定领域和任务上有出色能力。 3. 谷歌的 Gemini。 4. 百度的文心一言。 5. 阿里巴巴的通义大模型。 此外，还有一些在特定方面表现突出的大语言模型，如： 1. Meta 的 Llama2 系列。 2. 评估中的 GPT3（包括 textada001、textbabbage001、textcurie001 和 textdavinci002）。 3. LaMDA（有 422M、2B、8B、68B 和 137B 参数的模型）。 4. PaLM（有 8B、62B 和 540B 参数的模型）。 5. UL2 20B。 6. Codex（OpenAI API 中的 codedavinci002）。 如果想了解国内的大模型效果，可以参考第三方基准评测报告： 。内容由 AI 大模型生成，请仔细甄别。