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

以下是一些利用 GPT4 写有水平实习契约的建议： 1. 先确定实习契约的大纲目录，可以参考老师提供的示例或相关模板，也可以用手机识别截图获取。 2. 明确整体的语言风格和特色，比如要求逻辑清晰、层层递进、条理分明。您可以把范文提供给类似 Claude 2 的工具，让其总结语言风格。 3. 详细描述实习契约的各项条款，包括实习的时间、地点、职责、报酬、保密条款等。 4. 注意语言表达的准确性和规范性，避免模糊不清或产生歧义的表述。 需要注意的是，GPT4 有时会产生语法无效或语义不正确的内容，您需要仔细检查和修改。

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。

以下是一些让老照片动起来的方法和相关信息： 1. 参加“时光印记”AI 公益挑战赛：该挑战赛采集了杨浦 20 位老一辈建设者老照片与故事，期望用 AIGC 技术创作影视频、AIMV、动图。作品要求任选百年主题，创作视频短片、音乐 AIMV 或动态老照片，AI 制作内容不低于 70%，视频短片时长 60 秒以上，音乐 AIMV 至少 30 秒，图片组让老照片动起来 5 10s。报名及创作时间为即日起至 2024 年 11 月 20 日。参赛方式为填写报名问卷和进群获取素材。 2. 使用 Dreamina 即梦工具：不需要🪜，每天有免费额度。注册可用抖音号或手机号，上传照片即可尝试让老照片动起来。 3. 使用 Sora 工具：优点是发布的成果好，集成在 openai 一套里可用，但需要🪜，需要 gmail 注册，需要订阅后才能使用。

以下是将照片变清晰的方法： 1. 将照片放入后期处理中，使用 GFPGAN 算法将人脸变清晰。您可以参考文章——。但此步骤无法将照片中的头发、衣服等其他元素变清晰。 2. 接着将图片发送到图生图当中，打开 stableSR 脚本，放大两倍。此放大插件是所有插件中对原图还原最精准、重绘效果最好的。您可以参考文章——。切换到 sd2.1 的模型进行修复，vae 选择 vqgan，提示词可以不写以免对原图产生干扰。 3. 对于修复，需要使用 StabilityAI 官方的 Stable Diffusion V2.1 512 EMA 模型，放入 stablediffusionwebui/models/StableDiffusion/文件夹中。StableSR 模块（约 400M 大小）放入 stablediffusionwebui/extensions/sdwebuistablesr/models/文件夹中。还有一个 VQVAE（约 750MB 大小）放在 stablediffusionwebui/models/VAE 中。 4. 在使用清影工具时，输入一张图片和相应的提示词，清影大模型会根据提示将图片转变为视频画面。也可以只输入一张图片，清影大模型将自行发挥想象力把图片扩展为一段有故事的视频。选用尽可能清晰的图片，上传图片比例最好为 3:2（横版），清影支持上传 png 和 jpeg 图像。如果原图不够清晰，可采用分辨率提升工具将图片变清晰。提示词要简单清晰，可选择不写 prompt 让模型自己操控图片动起来，或者明确想动起来的主体并以「主体」+「主题运动」+「背景」+「背景运动」的方式撰写提示词。如果不明确大模型如何理解图片，推荐将照片发送到清言对话框进行识图，明确主体的描述。

在手机上通过宠物照片给宠物建模并实现一定的动态性，可以考虑以下几种方式： 1. 利用 3D 引擎：目前有一些公司提供通过手机摄像头快速创建虚拟人身体的服务，例如 NextHuman。不过，3D 引擎在拟真程度高的同时，定制化成本也较高。 2. 借助 AIGC：虽然 AIGC 省去了建模流程，能直接生成数字人的展示图片，但可能存在数字人难以保持 ID 一致性、帧与帧连贯性不佳等问题。典型的相关项目有 wav2lip等。但需要注意的是，如果对模型真实度要求较高，AIGC 方式可能不太理想，因为算法发展很快，未来可能会有更好的连贯度生成方式。 目前利用 AIGC 来快速实现可能存在一些挑战，但随着技术的发展，未来有可能更便捷高效地达成您的需求。

以下是一些可以实现上传 8 张照片一键生成短视频的 AI 工具及相关操作： 1. PixVerse： 网址：https://app.pixverse.ai 操作：涂抹选区，给出相应的运动方向，最后加入配音，剪辑一下即可。 2. 出门问问 Mobvoi： 网址：https://openapi.mobvoi.com/pages/videointroduce 操作： 第一步：api 申请，打开网址，找到视频生成>开始体验>登录>创建应用>查看详情，获取自己的 APP key。 第二步：启动 ComfyUI，打开 json 文件。 第三步：在 api 节点输入第一步获取的 key 进行适配，获取 key 后查看详情找到账号和密码进行输入。 第四步：上传一张照片即可。 3. 即梦： 操作：将图片上传至视频生成模块，用简单提示词描绘画面中的动态内容，可生成时长为 3 秒钟的画面。运镜类型可根据剧本中的镜头描绘设置，主要设置以随机运镜为主，生成速度可选择慢速。

以下是一些好用、免费且无水印的照片抠图工具： 1. AVAide Watermark Remover：在线工具，使用 AI 技术去除水印，支持多种图片格式，操作简单，可上传图片选择水印区域并保存下载处理后的图片，还提供去除文本、对象等功能。 2. Vmake：提供 AI 去除图片水印功能，可上传最多 10 张图片，适合快速去除水印及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，可一键去除多余物体、人物或水印，支持粘贴或上传手机图像，操作方便。 此外，还可以使用以下方式进行抠图： 1. Iphone 手机自带的抠图功能、美图秀秀或一些网站，如 https://www.remove.bg/zh ，直接上传图片即可。 希望这些工具能满足您的需求。

以下是一些好用的照片抠图工具： 1. Iphone 手机自带的抠图功能。 2. 美图秀秀。 3. 在线网站，如：https://www.remove.bg/zh ，直接上传图片即可抠图。 4. 在 PS 里安装相关插件进行抠图操作。 5. SD 中的抠图神器 Segment Anything，它是一种基于深度学习算法的图像分割工具，能自动检测，大大提高分割效率，可将图像中每一个像素分配到对应区域，实现精准边缘识别。

以下是关于大模型评测的相关信息： FlagEval（天秤）大模型评测体系及开放平台： 地址： 简介：旨在建立科学、公正、开放的评测基准、方法、工具集，协助研究人员全方位评估基础模型及训练算法的性能，同时探索利用 AI 方法实现对主观评测的辅助，大幅提升评测的效率和客观性。创新构建了“能力任务指标”三维评测框架，细粒度刻画基础模型的认知能力边界，可视化呈现评测结果。 CEval：构造中文大模型的知识评估基准： 地址： 简介：构造了一个覆盖人文，社科，理工，其他专业四个大方向，52 个学科（微积分，线代…），从中学到大学研究生以及职业考试，一共 13948 道题目的中文知识和推理型测试集。此外还给出了当前主流中文 LLM 的评测结果。 SuperCLUElyb：SuperCLUE 琅琊榜 地址： 简介：中文通用大模型匿名对战评价基准，这是一个中文通用大模型对战评价基准，它以众包的方式提供匿名、随机的对战。他们发布了初步的结果和基于 Elo 评级系统的排行榜。 此外，还有小七姐对文心一言 4.0、智谱清言、KimiChat 的小样本测评，测评机制包括： 测评目标：测评三家国产大模型，以同组提示词下 ChatGPT 4.0 生成的内容做对标参照。 能力考量：复杂提示词理解和执行（结构化提示词）、推理能力（CoT 表现）、文本生成能力（写作要求执行）、提示词设计能力（让模型设计提示词）、长文本归纳总结能力（论文阅读）。 测评轮次：第一轮是复杂提示词理解和执行，包括 Markdown+英文 title 提示词测试、Markdown+中文 title 提示词测试、中文 title+自然段落提示词测试；第二轮是推理能力（CoT 表现）；第三轮是文本生成能力（写作要求执行）；第四轮是提示词设计能力（让模型设计提示词）；第五轮是长文本归纳总结能力（论文阅读）。 测试大模型质量好坏时，常用的问题包括检索和归纳、推理性、有日期相关历史事件等。以下是几个专业做模型测评的网站：

AI 大模型是一个复杂但重要的概念。以下为您详细介绍： 1. 概念：生成式 AI 生成的内容称为 AIGC。 2. 概念与关系： AI 即人工智能。 机器学习是电脑找规律学习，包括监督学习、无监督学习、强化学习。 监督学习使用有标签的训练数据，目标是学习输入和输出之间的映射关系，包括分类和回归。 无监督学习的数据没有标签，算法自主发现规律，经典任务如聚类。 强化学习从反馈中学习，以最大化奖励或最小化损失，类似训小狗。 深度学习是一种参照人脑有神经网络和神经元的方法（因层数多而称深度），神经网络可用于监督学习、无监督学习、强化学习。 生成式 AI 可以生成文本、图片、音频、视频等内容形式。 LLM 是大语言模型，对于生成式 AI，生成图像的扩散模型不是大语言模型；对于大语言模型，生成只是其中一个处理任务，如谷歌的 BERT 模型可用于语义理解（不擅长文本生成），像上下文理解、情感分析、文本分类。 3. 技术里程碑：2017 年 6 月，谷歌团队发表论文《Attention is All You Need》，首次提出 Transformer 模型，它完全基于自注意力机制处理序列数据，不依赖循环神经网络或卷积神经网络。

以下为您推荐两个语言大模型的提示词优化工具： 1. 星流一站式 AI 设计工具： 在 prompt 输入框中可输入提示词，使用图生图功能辅助创作。 支持自然语言和单个词组输入，中英文均可。 启用提示词优化后可扩展提示词，更生动描述画面内容。 小白用户可点击提示词上方官方预设词组进行生图。 写好提示词需内容准确，包含人物主体、风格、场景特点、环境光照、画面构图、画质等。 可调整负面提示词，利用“加权重”功能让 AI 明白重点内容，还有翻译、删除所有提示词、会员加速等辅助功能。 2. Prompt Perfect： 能够根据输入的 Prompt 进行优化，并给出优化前后的结果对比。 适合写论文、文章的小伙伴，但使用该能力需要消耗积分（可通过签到、购买获得）。 访问地址：

开源模型和闭源模型的情况如下： 专有模型（闭源模型）：如 OpenAI、Google 等公司的模型，需访问其官方网站或平台（如 ChatGPT、Gemini AI Studio）使用。 开源模型： 可使用推理服务提供商（如 Together AI）在线体验和调用。 可使用本地应用程序（如 LM Studio）在个人电脑上运行和部署较小的开源模型。 例如 DeepSeek、Llama 等开源模型。 Qwen 2 开源，具有多种尺寸的预训练和指令调整模型，在大量基准评估中表现出先进性能，超越目前所有开源模型和国内闭源模型，在代码和数学性能等方面显著提高。 金融量化领域的大模型正趋向闭源，几个巨头的核心模型如 OpenAI 最新一代的 GPT4、Google 的 Bard 以及未来的 Gemini 短时间内不会公开。Meta 的 LLaMA 目前开源，但未来可能改变。OpenAI 未来可能开源上一代模型。

大模型的基本原理如下： 1. 模仿人类大脑结构，表现出人的特征，应对大模型回答不及预期的解决之道与人与人交流沟通的技巧相似。 2. GPT 全称是生成式预训练转换器模型（Generative Pretrained Transformer）： 生成式（Generative）：大模型根据已有的输入为基础，不断计算生成下一个字词（token），逐字完成回答。例如，从提示词“How”开始，依次推理计算出“are”“you”等，直到计算出下一个词是的概率最大时结束输出。 3. 通俗来讲，大模型通过输入大量语料来让计算机获得类似人类的“思考”能力，能够进行文本生成、推理问答、对话、文档摘要等工作。其训练和使用过程可类比为上学参加工作： 找学校：训练大模型需要大量计算，GPU 更合适，只有购买得起大量 GPU 的才有资本训练。 确定教材：大模型需要大量数据，几千亿序列（Token）的输入基本是标配。 找老师：用合适算法讲述“书本”内容，让大模型更好理解 Token 之间的关系。 就业指导：为让大模型更好胜任某一行业，需要进行微调（fine tuning）指导。 搬砖：就业指导完成后进行推导（infer），如进行翻译、问答等。 4. 在 LLM 中，Token 被视为模型处理和生成的文本单位，可代表单个字符、单词、子单词等，在将输入进行分词时会对其进行数字化，形成词汇表。 5. 相关技术名词及关系： AI 即人工智能。 机器学习包括监督学习、无监督学习、强化学习，监督学习有标签，无监督学习无标签自主发现规律，强化学习从反馈里学习。 深度学习参照人脑有神经网络和神经元，神经网络可用于多种学习方式。 生成式 AI 可生成多种内容形式，LLM 是大语言模型，生成只是大语言模型的一个处理任务。 6. 技术里程碑：2017 年 6 月，谷歌团队发表论文《Attention is All You Need》，首次提出 Transformer 模型，基于自注意力机制处理序列数据，不依赖 RNN 或 CNN。

百度智能云的千帆大模型平台在解决大模型的调用、开发和应用开发方面表现出色。它支持调用文心大模型全系列模型，并提供全面的工具链，支持定制化的模型开发。在应用开发上，通过 AppBuilder 提供企业级 Agent 和企业级 RAG 开发能力，还能将企业应用中产生的数据经过评估和对齐进一步反馈到模型中，形成良性循环，持续优化模型性能。 2024 年上半年，百度智能云在 MaaS 市场和 AI 大模型解决方案市场中均获得第一名，市占率分别为 32.4%和 17%。MaaS 业务主要依托百度智能云千帆大模型平台提供服务，AI 大模型解决方案方面沉淀了八大行业解决方案。在 2024 百度世界大会上，百度智能云千帆大模型平台发布了工作流 Agent 能力，有助于企业更稳定、高效地实现多任务分解和执行。