图片变成 视频的模型

以下是一些根据一句话文生视频给出关键词数据的工具及相关信息： 在 SD 中，图生图功能除文本提词框外还有图片输入口，可通过图片反推提示词，如 CLIP 能反推出完整含义的句子，DeepBooru 能反推出关键词组，但生成的提示词可能存在瑕疵，需手动补充。 Morphstudio 中，文生视频的提示词指令为：/video。 文字生成视频的 AI 产品有：Pika 擅长动画制作且支持视频编辑；SVD 是 Stable Diffusion 的插件；Runway 是老牌收费工具，提供实时涂抹修改视频功能；Kaiber 能将原视频转换成各种风格；Sora 由 OpenAI 开发，可生成长达 1 分钟以上的视频。更多相关网站可查看。但请注意内容由 AI 大模型生成，请仔细甄别。

以下为您推荐一个强大的生成视频文本解读分镜头解读的 AI 工具——MMVid。 这是一个集成的视频理解系统，能处理和理解长视频内容并进行问答。其应用场景广泛，包括： 1. 快速的视频剪辑：只需输入镜头脚本，即可提取素材库内容进行拼接。 2. 快速的图生视频：结合图像识别，根据镜头脚本提取相同 seed 值的图片，通过 runwayml 思路生成 3 5 秒视频，再结合 comfy ui 自动化拼接。 3. 快速诊断：思路和之前的医疗诊断类似。 MMVid 属于 AI 学习模型，由 Microsoft Azure AI 开发，结合了 GPT4V 的能力和其他视觉、音频和语音处理工具，能够自动识别和解释视频中的元素，如人物行为、情感表达、场景变化和对话内容，从而实现对视频故事线的理解。其核心功能是将视频中的多模态信息（如视觉图像、音频信号和语言对话）转录成详细的文本脚本，以便大语言模型理解视频内容。 其官方网站等更多详细信息可进一步查询。

以下是一些可以生产 4K 画质视频的 AI 工具： 1. 国内： Etna（国内）：由七火山科技开发的文生视频 AI 模型，可根据简短文本描述生成相应视频内容。生成的视频长度在 8 15 秒，画质可达 4K（最高 38402160），画面细腻逼真，帧率 60fps，支持中文，具备时空理解能力。 2. 海外： Haiper（有免费额度）：支持文生视频、图生视频、素描生视频、扩展视频，能生成 HD 超高清的视频。文生视频支持选择风格、秒数（2s 和 4s）、种子值。还支持图生视频，不过只能写提示词、秒数（2s 和 4s）、种子值。此外，具有视频重绘功能，包括轻松修改颜色、纹理和元素以改变原视频的视觉内容，但大量背景的重绘效果一般，视频容易崩。 另外，在实际使用中，不同的 AI 视频工具在处理不同类型的画面时各有优劣，比如： Pika 对于奇幻感较强的画面把控较好，会比较自然，但真实环境的画面比较容易糊，更新的唇形同步功能虽未引发热议，但嘴形同步集成到平台上比较便捷。 Pixverse 在高清化方面有优势，对于一些偏风景和纪录、有特定物体移动的画面友好，但生成的视频有点帧率问题，导致处理到人物时会有种慢速播放的感觉，容易出戏。 Runway 在真实影像方面质感最好，战争片全景的镜头处理得最好，控件体验感较好，但特别爱变色，光影非常不稳定。 在制作视频时，可以根据不同工具对画面的处理能力进行组合使用。例如，Pixverse 擅长物体滑行运动，可用于生成相关视频，若其中部分画面有问题，可放到 Pika 里面去局部重绘。有手部特殊运动的画面，可用 Runway 来辅助完成。

以下是一些系统的 AI 相关视频教程资源： 关于 stable diffusion 的教程： 「AI 绘画」软件比较与 stable diffusion 的优势 「AI 绘画」零基础学会 Stable Diffusion 「AI 绘画」革命性技术突破 「AI 绘画」从零开始的 AI 绘画入门教程——魔法导论 「入门 1」5 分钟搞定 Stable Diffusion 环境配置，消灭奇怪的报错 关于 ComfyUI 的教程： ComfyUI 官方文档：提供了 ComfyUI 的使用手册和安装指南，适合初学者和有经验的用户。可在找到相关信息。 优设网：提供了一篇详细的 ComfyUI 入门教程，适合初学者，详细介绍了 ComfyUI 的特点、安装方法以及如何使用 ComfyUI 生成图像等内容。教程地址是。 知乎：有用户分享了 ComfyUI 的部署教程和使用说明，适合有一定基础并希望进一步了解 ComfyUI 的用户。可在找到相关教程。 Bilibili：提供了一系列的 ComfyUI 视频教程，涵盖了从新手入门到精通的各个阶段。可在找到视频教程。 请注意，上述内容由 AI 大模型生成，请仔细甄别。

以下是一些可以制作视频的 AI 软件： Opusclip：可将长视频剪成短视频。 Raskai：能将短视频素材直接翻译至多语种。 InvideoAI：输入想法后自动生成脚本和分镜描述，进而生成视频，还可人工二编并合成长视频。 Descript：通过屏幕或播客录制，以 PPT 方式做视频。 Veed.io：具备自动翻译和自动字幕功能。 Clipchamp：微软的 AI 版剪映。 Typeframes：类似 InvideoAI，内容呈现文本主体比重更多。 Google vids：目前情况未知。 以下是更多的 AI 视频软件及相关信息： |网站名|网址|费用|优势/劣势|教程| |||||| |Runway|https://runwayml.com| |有网页有 app 方便|| |haiper|https://app.haiper.ai/|免费| | | |SVD|https://stablevideo.com/|有免费额度|对于景观更好用|| |Pika |https://pika.art/ |收费 https://discord.gg/pika|可控性强，可以对嘴型，可配音|| |PixVerse|https://pixverse.ai/ |免费|人少不怎么排队，还有换脸功能|| |Dreamina |https://dreamina.jianying.com/|剪映旗下|生成 3 秒，动作幅度有很大升级|| |Morph Studio|https://app.morphstudio.com/| |还在内测| | |Heygen|https://www.heygen.com/| |数字人/对口型| | |Kaiber|https://kaiber.ai/| | | | |Moonvalley|https://moonvalley.ai/| | | | |Mootion|https://discord.gg/AapmuVJqxx| |3d 人物动作转视频| | |美图旗下|https://www.miraclevision.com/| | | | |Neverends|https://neverends.life/create|2 次免费体验|操作傻瓜| | |SD|Animatediff SVD deforum|免费|自己部署| | |Leiapix|https://www.leiapix.com/|免费|可以把一张照片转动态| | |Krea|https://www.krea.ai/|12 月 13 日免费公测了| | | |luma||30 次免费| | | |Kling|kling.kuaishou.com| | ||

如果您想利用 AI 修改视频，可以按照以下流程进行： 1. 小说内容分析：使用 AI 工具（如 ChatGPT）分析小说内容，提取关键场景、角色和情节。 2. 生成角色与场景描述：根据小说内容，使用工具（如 Stable Diffusion 或 Midjourney）生成角色和场景的视觉描述。 3. 图像生成：使用 AI 图像生成工具根据描述创建角色和场景的图像。 4. 视频脚本制作：将提取的关键点和生成的图像组合成视频脚本。 5. 音频制作：利用 AI 配音工具（如 Adobe Firefly）将小说文本转换为语音，添加背景音乐和音效。 6. 视频编辑与合成：使用视频编辑软件（如 Clipfly 或 VEED.IO）将图像、音频和文字合成为视频。 7. 后期处理：对生成的视频进行剪辑、添加特效和转场，以提高视频质量。 8. 审阅与调整：观看生成的视频，根据需要进行调整，比如重新编辑某些场景或调整音频。 9. 输出与分享：完成所有编辑后，输出最终视频，并在所需平台上分享。 请注意，具体的操作步骤和所需工具可能会根据项目的具体需求和个人偏好有所不同。此外，AI 工具的可用性和功能也可能会随时间而变化，建议直接访问上述提供的工具网址获取最新信息和使用指南。 另外，还有一些相关案例和资源供您参考： 爽文转简单动漫的视频，上了 B 站热门，一本小说改编的涨粉十万，链接：https://www.bilibili.com/video/BV1Pc411Q77b/?spm_id_from=333.999.0.0&vd_source=4f7659a23dafc8b331c8f784bf762298 。此视频可以简单拆解为人物站位调度+DNF/LOL 特效，纯视觉特效不考虑。随机摆放 SD 生成图片的小说改视频，都能看下去。这种简单构图的视频会比文本更有传播力，想要用 Ai 自动做这种视频，至少替换大量人为操作部分。本篇文章是想验证“人物站位的调度“这个步骤是否可以让 openai 的 GPT 来自动完成。 3 月 29 日的 Xiaohu.AI 日报中提到的相关资源： VideoSwap：替换视频中的人物、物体在不改变背景的情况下更换视频主体。提供交互式操作，实现个性化编辑。https://videoswap.github.io http://X.AI 发布 Grok1.5 128k 上下文长度，性能翻倍。在 MATH、HumanEval、GSM8K、MMLU 测试中表现出色。http://x.ai/blog/grok1.5 Looi：让你的手机变成桌面机器人集成 ChatGPT，实现富有表情的对话互动。支持情感识别、自适应互动等 AI 功能。正在众筹，129 美金！http://looirobot.com LTX Studio 发布一键生成电影工具由阿里福尔曼使用@LTXStudio 制作宣传片。展示将梦境变成现实影像的 AI 技术。

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。

以下是关于 AI 生产 3D 模型的相关信息： 使用 Tripo AI 生产 3D 模型： 在「Create」界面底部的输入框中输入提示词（不支持中文），不会写提示词可点击输入框左侧的</>按钮随机生成并自动填入。填写好后点击右侧的「Create」生成 3D 模型，每次会生成 4 个基础模型，不满意可点击最下方白色的「Retry」重新生成。若有满意的模型，点击单个模型下方黄色的「Refine」精修，在「My Models」中可查看精修进度，一般 5 分钟左右完成。 其他 AI 生成 3D 模型的工具： 1. xiaohu.ai 相关： BakedAvatar 动态 3D 头像：从视频创建逼真 3D 头部模型，实时渲染和多视角查看，兼容多种设备，交互性编辑。链接：https://buaavrcg.github.io/BakedAvatar/ 、https://x.com/xiaohuggg/status/1744591059169272058?s=20 MakeACharacter：一键生成 3D 数字人，可自定义面部特征，生成逼真 3D 角色，基于真实人类扫描数据，使用 Unreal Engine 渲染，支持中英文提示，兼容多个行业应用。链接：https://x.com/xiaohuggg/status/1743986486780076279?s=20 Rodin Gen1：3D 原生生成模型，拥有 1.5B 参数，可实现 3Dto3D 生成，生成 3D 模型及物理基础渲染材质，支持 3D LoRA 技术，类似于 Stable Diffusion。链接：https://x.com/xiaohuggg/status/1743638052097184102?s=20 Skybox AI 0.9 版本更新：可以从文本提示或草图生成 360 度 3D 世界，使用 NeRF 技术，增强图像的空间深度和真实感，提供不同分辨率的 3D 网格下载。 2. CSM_ai：文本、图像或草图转换为 3D 素材，可直接应用于游戏中，无需后期处理。体验地址：https://cube.csm.ai ，链接：https://x.com/xiaohuggg/status/1763758877999587757?s=20 3. Move AI 推出 Move API：从 2D 视频生成 3D 运动数据，支持多种 3D 文件格式导出，为 AR 应用、游戏开发等提供高质量 3D 运动数据。链接：https://move.ai/api ，https://x.com/xiaohuggg/status/1761590288576061573?s=20 4. ComfyUI 3D Pack：快速将图片转换为 3D 模型，支持多角度查看，使用 3D 高斯扩散技术提升模型质量，支持多种格式导出，集成先进 3D 处理算法。链接：https://github.com/MrForExample/ComfyUI3DPack/tree/main ，https://x.com/xiaohuggg/status/1755824687811346514?s=20 5. Medivis 的 SurgicalAR 手术应用：将 2D 医疗图像转化为 3D 互动视觉，提高手术精度，支持 3D 模型的放大、缩小、旋转，精确手术计划。链接：https://t.co/3tUvxB0L4I

以下是关于 AI 生成 3D 模型的相关信息： 使用 Tripo AI 生成 3D 模型： 在「Create」界面底部的输入框中输入提示词（不支持中文）。不会写提示词可点击输入框左侧的</>按钮随机生成并自动填入。填写好后点击右侧的「Create」生成 3D 模型，每次会生成 4 个基础模型。若不满意可点击最下方白色的「Retry」重新生成 4 个。若有满意模型，点击单个模型下方黄色的「Refine」精修，在「My Models」中可查看精修进度，一般 5 分钟左右完成。 其他 AI 生成 3D 模型工具： 1. xiaohu.ai 相关： BakedAvatar 动态 3D 头像：从视频创建逼真 3D 头部模型，实时渲染和多视角查看，兼容多种设备，交互性编辑。链接：https://buaavrcg.github.io/BakedAvatar/ 、https://x.com/xiaohuggg/status/1744591059169272058?s=20 MakeACharacter：一键生成 3D 数字人，可自定义面部特征，基于真实人类扫描数据，使用 Unreal Engine 渲染，支持中英文提示，兼容多个行业应用。链接：https://x.com/xiaohuggg/status/1743986486780076279?s=20 Rodin Gen1：3D 原生生成模型，拥有 1.5B 参数，可实现 3Dto3D 生成，生成 3D 模型及物理基础渲染材质，支持 3D LoRA 技术。链接：https://x.com/xiaohuggg/status/1743638052097184102?s=20 Skybox AI 0.9 版本更新：可以从文本提示或草图生成 360 度 3D 世界，使用 NeRF 技术，增强图像的空间深度和真实感，提供不同分辨率的 3D 网格下载。 2. CSM_ai：文本、图像或草图转换为 3D 素材，直接应用于游戏中，无需后期处理。体验地址：https://cube.csm.ai 链接：https://x.com/xiaohuggg/status/1763758877999587757?s=20 3. Move AI 推出 Move API：从 2D 视频生成 3D 运动数据，支持多种 3D 文件格式导出，为 AR 应用、游戏开发等提供高质量 3D 运动数据。链接：https://move.ai/api 、https://x.com/xiaohuggg/status/1761590288576061573?s=20 4. ComfyUI 3D Pack 引入 3D 图像处理：快速将图片转换为 3D 模型，支持多角度查看，使用 3D 高斯扩散技术提升模型质量，支持多种格式导出，集成先进 3D 处理算法。链接：https://github.com/MrForExample/ComfyUI3DPack/tree/main 、https://x.com/xiaohuggg/status/1755824687811346514?s=20 5. Medivis 的 SurgicalAR 手术应用：将 2D 医疗图像转化为 3D 互动视觉，提高手术精度，支持 3D 模型的放大、缩小、旋转，精确手术计划。链接：https://t.co/3tUvxB0L4I

以下是让图片嘴巴动起来的相关方法和教程： 1. 工具教程“清影”中，有关于图生视频的示例，如赛博女孩的案例中让人物的嘴部微动、眼睛微动，眼镜上的光有闪烁效果。 2. 实战教程“使用 Sadtalker 让照片说话”： 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。 点击 generate，由于涉及到视频的推理和转换，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，若想制作长视频，建议剪成小段分别推理后再合并。完成后可打开输出目录或下载视频文件。 利用主流开源程序让照片说话唱歌，达到基本唇形同步，相关链接：https://github.com/OpenTalker/SadTalker ，可独立使用或作为插件放入 stablediffusion 。 视频教程：https://www.bilibili.com/video/BV1Dc411W7V6/?vd_source=35e62d366d8173e12669705f7aedd122 。 对于编程、python、conda 不熟悉的，可使用整合包：用夸克网盘分享的「EZAIStarterv0.9.8.zip」，链接：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 。具体步骤为：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，会弹出独立窗口（非默认浏览器），选择 sadtalker 同步器，分别导入图片和声音。

以下是关于图片超分的相关信息： 扩散模型是新兴的图像生成技术，其中无条件扩散模型在许多用例中展现出潜力，例如可以从特定图像（如人脸）中训练并学习生成新的图像实例，还能应用于图像超分辨率，在增强低质量图像方面表现出色。 在 Stable Diffusion 中，超分辨率重建的流程为：输入 prompt/（图像 + prompt）、输入图像，其中包括对模型主要结构的初始化、文本编码器控制图像生成、初始化高斯噪声、对超分辨率重建模型初始化、调度算法及相关生成参数、将低维度隐空间特征转换成像素空间的生成图像、对生成的图片进行超分。

目前有一些在线网站可以实现图片像素化处理，例如： 1. Pixlr：功能较为丰富，提供多种图像编辑选项，包括像素化处理。 2. Canva：不仅能进行像素化处理，还能进行多种创意设计。 您可以根据自己的需求选择使用。

目前，一些 AI 模型已经能够实现图片生成文字的功能。 例如，MidJourney 已经具备了这一能力。 在 Stable Diffusion（SD）模型中，SDXL 可以直接生成带有文字的图片，能更好地识别自然语言，支持使用类似“XXX with the words 'XXX' written on it”这样的句式生成带有文字的图片，不过中文表现仍有待提升。 对于 Midjourney（MJ），使用英文文本输入，在提示词中将需要生成的文本使用双引号“text”包裹，输出的图片中便能出现所要求的文字。但在当前测试中，带文字的图片生成并非百分百优质，其效果会受到文本量、文字在画面中的占比、其他提示词数量以及画面复杂程度等因素的影响。 需要注意的是，这些系统可能存在一些问题，比如围绕具有内置偏见的模型构建，可能在法律和道德方面存在一定争议，法律规则也尚不明确。

以下是关于图片生成线稿图的相关内容： ControlNet 中的线稿相关功能： lineart 线稿提取：是 ControlNet 1.1 版本新出的预处理和模型，可能是目前最强的线稿上色功能。可先通过 invert 预处理将白底黑线处理成黑底白线，再切换到 lineart 预处理器和模型进行生成。 mlsd 直线线条检测：一般用于建筑或室内设计，能提炼出室内的结构线。 使用多种 AI 工具组合生成线稿图： 可以用 Midjourney 生成线稿，PS 做修正，再用 ControlNet 控制，Stable Diffusion 上色。 ControlNet 中可用的预处理/模型： canny：用于识别输入图像的边缘信息。 depth：用于识别输入图像的深度信息。 hed：用于识别输入图像的边缘信息，边缘更柔和。 mlsd：对横平竖直的线条敏感，适用于室内图生成。 normal：用于识别输入图像的法线信息。 openpose：用于识别输入图像的动作信息，OpenPose Editor 插件可自行修改姿势并导出到文生图或图生图。 scribble：将输入图像作为线稿识别，若线稿是白色背景，务必勾选“Invert Input Color”。 fake_scribble：识别输入图像的线稿，然后再将它作为线稿生成图像。 segmentation：识别输入图像各区域物品类型，再用此构图信息生成图像。 如果想绘制符合 segmentation 规范的图像，可以使用 中的色表绘制。 相关模型文件可添加公众号【白马与少年】，回复【SD】获取。

以下是关于图片生成线笔画的相关内容： 生成结果：“A cute,simple line drawing of a symmetricalis designed to be the only character in the image,with a focus on minimalistic lines and a symmetric structure.All auxiliary lines are removed to emphasize the simplicity of the drawing.” 基于黑白线条的图案及背景风格重绘步骤： 首先先创建节点加载图片。 其次读取一张所需风格的图片作为参考图。 可以将图像用蓝色的线连接到 cn 应用，通过 cn 的深度学习模型（SDxl 版本），因为深度学习 zoe 处理器。具体五种不同的处理器对比，可以参考飞书文档： 对要生成的图片进行填写提示词，正向提示词：illustration,bushes,calm,executable,high quality ，然后生成（添加到提示词队列）。 此外，关于如何判断一张图片是否 AI 生成的：人类的绘画创作通常是线性发展的，先学习线稿表达、再理解色彩搭配等，初级画手笔触生硬但完整。而 AI 是以积累数据、扩散噪声、再降噪收束的路径来生图，不是线性创作过程，常导致同一张图呈现出不同绘画级别的细节。

以下是一些能够将 PDF 格式的论文变成 PPT、Word 格式，以帮助用户阅读论文的 AI 应用和方法： 360AI 浏览器：不仅内嵌强大的 PDF 编辑工具和 ChatPDF 的强大 AI 助手，文章可一键翻译，支持快速定位原文，降低阅读门槛。遇到不会的概念可直接询问 AI，具有搜索增强能力，还免费开放 100 万字长文本阅读功能，正在内测 500 万字长文本处理功能。 DeepL（网站）：点击页面「翻译文件」按钮，上传 PDF、Word 或 PowerPoint 文件即可。 沉浸式翻译（浏览器插件）：安装插件后，点击插件底部「更多」按钮，选择「制作双语 BPUB 电子书」、「翻译本地 PDF 文件」、「翻译 THML / TXT 文件」、「翻译本地字幕文件」。 Calibre（电子书管理应用）：下载并安装 calibre，并安装翻译插件「Ebook Translator」。 谷歌翻译（网页）：使用工具把 PDF 转成 Word，再点击谷歌翻译「Document」按钮，上传 Word 文档。 百度翻译（网页）：点击导航栏「文件翻译」，上传 PDF、Word、Excel、PPT、TXT 等格式的文件，支持选择领域和导出格式（不过进阶功能基本都需要付费）。 另外，在 arxiv.org 阅读论文时，有将 PDF 论文转换为 HTML 版本以便阅读的方法。

普通人要将 AI 变成钱，可以从以下几个方面考虑： 1. 关注新的“人工智能工作”机会：尽管人工智能不会立即结束白领工作，但可能会创造出在人类成本或间歇性需求下原本不存在的新工作。 2. 利用平台转变：AI 革命使得看似庞大的企业软件市场与白领劳动力市场相比显得微不足道，许多增长最快的公司将现有的昂贵服务转化为大众的低价产品。 3. 认识到软件正在转变为劳动力：资本用于购买相关资源，产出承担劳动角色的代码，这既能壮大现有软件市场，又能创造新的软件市场。 4. 借鉴历史上软件数字化的经验：如 PeopleSoft 和 Workday 对人力资源文件柜的数字化，Zendesk 对客户支持“票据”的数字化等。 需要注意的是，这一过程可能存在一定的滞后性，例如护士工资提高后，短期内供应不会显著改变，但可能会促使更多人在未来进入相关领域。同时，要持续关注 AI 领域的发展和变化，以便及时把握机会。

以下是将一张图片背景变成透明的方法： 1. 安装好相关插件后，在生成图片时勾选“layerdiffusion enabled”。 2. 在“layerdiffusion method”中选择生成透明图像的模式，如“Only Generate Transparent Image”。 3. 在提示中输入透明物体的描述，例如“玻璃杯”，点击生成后可以得到透明背景的玻璃杯图像。 4. 也可以上传背景图像，在“layerdiffusion method”中选择“From Background to Blending”，然后生成透明图像。 5. 反之，也可以先生成透明的前景，然后选择“From Foreground to Blending”模式，生成背景。 此外，还有一些特定模型可用于生成透明背景图像： 1. layer_xl_transparent_attn：用于将 Stable Diffusion XL 模型转化为透明图像生成器的模型。通过在 XL 模型中注入这个模型，可以让其生成透明背景的图像。 2. layer_xl_transparent_conv：与 layer_xl_transparent_attn 类似，也是用于将 XL 模型转化为透明图像生成器，但方法不同，是通过修改 conv 层的 offset 实现的。 3. layer_xl_fg2ble：用于将 XL 模型转化为前景图像到混合图像的生成模型。 4. layer_xl_fgble2bg：用于基于前景和混合图像生成背景的模型。 5. layer_xl_bg2ble：将 XL 模型转化为根据背景图像生成混合图像的模型。 6. layer_xl_bgble2fg：将 XL 模型转化为根据背景和混合图像生成前景的模型。 7. vae_transparent_encoder：图像编码器，用于从像素空间中提取潜在偏移，帮助透明图像的生成。 8. vae_transparent_decoder：图像解码器，输出真实的 PNG 图像。 这些模型经过特殊设计和训练，可以更好地生成透明背景的图像。普通图像生成模型生成的结果中，透明背景区域往往会有一些噪声或残留的颜色。一些模型，如 layer_xl_fg2ble，可以实现条件性的图层生成，即根据输入的前景图层生成背景层。使用普通模型难以实现这种结构化的生成过程。编码器和解码器模型（vae_transparent_encoder 等）在实现透明图像生成流程中发挥关键作用，普通模型不含这些组件。作者特意设计了不同的模型变体，以适应不同的采样器要求，避免因采样器差异而出现伪影等问题。

以下是一些可以用于将课堂实录转变为论文的 AIGC 工具及相关介绍： 1. Turnitin：这是一个广泛使用的学术剽窃检测工具，最近也增加了检测 AI 生成内容的功能。使用方法为用户上传论文，系统会自动分析文本并提供详细报告，标示出可能由 AI 生成的部分。 2. ：提供了免费的 AI 内容检测工具，能够识别文本是否由 AI 生成。使用时将文本粘贴到在线工具中，点击检测按钮，系统会提供分析结果。 3. Content at Scale：具有 AI 内容检测功能，可帮助用户识别文本是否由 AI 生成。使用时将文本粘贴到在线检测工具中，系统会分析并提供结果。 这些工具和网站可以帮助教育机构、研究人员和编辑识别 AI 生成的内容，确保学术和出版的原创性和诚信。您可以根据具体需求，选择适合的工具来进行检测。需要注意的是，以上内容由 AI 大模型生成，请仔细甄别。

要将人物照片转变成会动的照片，可以参考以下几种方法： 1. 使用 SadTalker 工具： 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，下面的勾选项已有文字解释，可自行尝试几次。 点击 generate。 由于涉及到视频的推理和转换，输出时间要远远大于 AI 绘图和 sovits 的声音推理，需做好等待的准备。 导入音频后，预计生成时间较长（如 3060 12g 显卡，13 秒音频可能需要 3 5 分钟）。 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，然后合并。 完成后，可打开输出目录或下载视频文件查看效果。 2. 利用 Stable Diffusion 相关技巧： 对于局部重绘，原理是将蒙住的部分重新画，也可将未蒙住的部分重画，比如蒙住人物重画背景。 更进阶的用法，可进入涂鸦重绘，用颜色画笔画任意想添加的东西。 若想让照片变成横的，可在图生图中选择“缩放后填充空白”，重绘幅度 0.5，并增加宽度。 当背景拉伸重复度高时，可适当增加重绘幅度，但可能会改变人物细节。 若想既不改变人物又修改背景，可借助 PS 抠像制作精确蒙版，进入“上传重绘蒙版”界面进行操作。 3. 借助【SD】无需 Lora，一键换脸插件 Roop： 选择要替换的人物照片，面部修复选择“GFPGAN”。右边参数数值越低人物越像但图像模糊，数值越高人物越不像但图像清晰，可根据需求选择，如使用 0.5 测试。 最下面还有放大算法，可使用模型放大图像进行高清修复。 生成后人脸部分像素可能偏低模糊，可将图发送到“图生图”，开较小重绘幅度，然后使用 controlnet 中的 tile 模型进行重绘。

目前知识库中没有关于将写实照片转变为 3D 模型风格的具体方法和相关内容。但一般来说，要实现这种效果可能需要使用专业的图像处理软件，如 Adobe Photoshop、Blender 等。在这些软件中，可能会涉及到一些复杂的操作，例如建模、材质设置、光照调整等。您也可以尝试使用一些在线的 AI 图像处理工具，部分工具可能具备将照片转换为 3D 风格的功能。不过具体的效果和操作方式可能因工具而异。