ai模特换脸

AI 对小学生学习和生活的影响是多方面的。 在学习方面，AI 带来了新的学习体验和方式。例如，孩子们可以通过与像 ChatGPT 这样的 AI 进行交流和提问，获取各种知识和观点。这不仅能拓宽他们的视野，还能培养他们主动探索和思考的能力。然而，这也需要孩子们具备一定的知识储备作为基础。小朋友学习必要的知识，并将其作为预训练的方式是非常重要的。没有知识的积累，就难以在大脑中形成新的神经网络连接，从而影响创造力和想象力的发展。 在生活中，AI 也有着显著的影响。像迷宫题这样的游戏，借助 AI 技术可以有更多创新和变化。迷宫题能够促进孩子记忆力和认知能力的发展，让孩子在轻松愉快的氛围中学习和成长。过于强调学术知识可能会给孩子带来压力，而适度的游戏则能提供一种平衡，帮助孩子在游戏中学习，在学习中享受乐趣。 此外，有了 AI 之后，孩子们更应该学习团队协作和抗挫能力等情商课程，学习“如何用 AI ”本身也可以成为童年的第一课。总之，AI 为小学生的学习和生活带来了新的机遇和挑战，需要孩子们在掌握必要知识的基础上，合理利用 AI 资源，促进自身的全面发展。

以下是一份较为全面的学习 AI 工具的计划： 一、编程基础 1. 从 Python、JavaScript 等编程语言入手，学习编程语法、数据结构、算法等基础知识，为后续的 AI 学习打下基础。 二、工具和平台体验 1. 尝试使用 ChatGPT、Midjourney 等 AI 生成工具，体验 AI 的应用场景。 2. 探索面向中学生的 AI 教育平台，如百度的“文心智能体平台”、Coze 智能体平台等。 三、AI 基础知识学习 1. 了解 AI 的基本概念、发展历程、主要技术如机器学习、深度学习等。 2. 学习 AI 在教育、医疗、金融等领域的应用案例。 四、实践项目参与 1. 参加学校或社区组织的 AI 编程竞赛、创意设计大赛等活动。 2. 尝试利用 AI 技术解决生活中的实际问题，培养动手能力。 五、关注前沿动态 1. 关注 AI 领域的权威媒体和学者，了解 AI 技术的最新进展。 2. 思考 AI 技术对未来社会的影响，培养对 AI 的思考和判断能力。 六、利用 AI 进行学科学习 1. 英语学习 利用智能辅助工具如 Grammarly 进行英语写作和语法纠错。 使用语音识别应用如 Call Annie 进行口语练习和发音纠正。 借助自适应学习平台如 Duolingo 获得量身定制的学习计划和个性化内容。 与智能对话机器人如 ChatGPT 进行英语会话练习和对话模拟。 2. 数学学习 七、制定学习计划 1. 首先，明确学习目标或需要解决的问题。 2. 按照顺序询问并收集以下信息：学习目标与个人或职业发展目标的相关性、具体想要学习的内容、如何量化学习进度和成功、目标完成的时间框架、目标是否现实可行。 3. 综合用户提供的信息，形成整体综述。根据收集的信息，制定详细的、分步骤的学习计划，包括每日和每周的学习内容和目标。 推荐使用 GPT4，效果更加稳定，内容质量更高。 考虑到网络问题，也可使用百度的文心 4.0，但文心 4.0 偶尔会不稳定，可酌情使用。 总之，全面系统地从以上多个方面入手，能够帮助您更好地学习 AI 知识和技能。

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。

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。

以下是为您提供的一些可能适用于服装模特拍摄不同姿势的 AI 相关信息： Ready Player Me 服装设计创新：使用 Stable Diffusion 和 ControlNet 生成服装纹理，能根据文本描述自动创建样式，如“蒸汽朋克”风格，适用于 3D 模型，包含真实细节和质感，支持多种风格，快速试验设计理念，训练数据集包含约 1000 个 Ready Player Me 资产。 在 AI 原画设计中，如引导 Nijijourney 5 生成多样化二次元角色设计风格时，可以通过不同的科幻奇幻题材风格，如赛博朋克、蒸汽朋克等作为关键词生成角色设计。还可以尝试不同的服装设计品牌和风格，如山本耀司（Yamamoto Yohji）、川久保玲（Rei Kawakubo），为角色创作提供更广泛的可能性。 RADicalMotionAI 面部捕捉技术：能同时捕捉视频中的身体动作和面部表情，适用于单一视频并转化为动画数据，支持实时发送到 Blender、Unity、Unreal Engine，动画数据可导出为 FBX 格式。

目前有一些 AI 工具可以帮助生成服装款式图的模特图，例如 DALLE 3 和 Stable Diffusion。DALLE 3 已被用于广告，如亨氏和雀巢的案例。Stitch Fix 是一家服装公司，正在尝试使用 DALLE 2 根据客户对颜色、面料和款式的偏好创建服装可视化。而 Stable Diffusion 则可以通过局部重绘等方法，简单地代替请模特拍摄的过程，生成商品展示图。具体步骤包括真人穿衣服拍照、选好底模、根据不同平台换头以及进行局部重绘等。在使用这些工具时，需要注意选择合适的底模和根据目标市场进行调整。

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。