直达「 通往AGI之路 」飞书知识库 →
首页/问答列表/问答详情

图片生成图片模型

回答

以下是关于图片生成图片模型的相关信息：

  • Stable Diffusion（SD）：
    • 输入：图像 + prompt。
    • 输出：图像。
    • 工作流程：Load Checkpoint 模块对 SD 模型的主要结构进行初始化（VAE，U-Net），CLIP Text Encode 输入 prompt 和 negative prompt 控制图像生成，Load Image 表示输入图像，KSampler 表示调度算法及 SD 相关生成参数，VAE Encode 使用 VAE 的编码器将输入图像转换成低维度的隐空间特征，VAE Decode 使用 VAE 的解码器将低维度的隐空间特征转换成像素空间的生成图像。
    • 与文字生成图片过程相比，图片生成图片的预处理阶段会先把噪声添加到隐空间特征中，通过设置去噪强度（Denoising strength）控制加入噪音的量，若为 0 则不添加，为 1 则添加最大量，相当于文本转图像，因为初始潜像完全是随机噪声。
  • Sora：
    • 能够生成图像，通过在具有一个帧的时间范围的空间网格中排列高斯噪声的分块来实现，可生成不同大小的图像，分辨率高达 2048x2048。
  • Rodin Gen 1：
    • 输入文本后文生图，不满意可重复生成图片，图片满意后点击 GENERATING 生成 3D。很快获得快速生成的粗模，右上可选择是否对称、是锋利边缘还是光滑边缘、是否简单几何模式，选择后查看模型是否满意，不满意可 redo，满意后选择 confirm 进行下一步，可选择产出的面数，完成后下一步生成材质，可选材质复杂度及参考图片的影响，生成后在左边查看，满意点击 confirm，左侧预览区可选择多种形式查看，模型基本完成后可选择对应格式规格下载，压缩包里会有 obj 格式 + PBR 材质，也可发布到 sketchfab。
内容由 AI 大模型生成，请仔细甄别（powered by aily）

参考资料

教程：深入浅出完整解析Stable Diffusion（SD）核心基础知识 - 知乎

输入：图像+ prompt输出：图像其中Load Checkpoint模块代表对SD模型的主要结构进行初始化（VAE，U-Net），CLIP Text Encode表示文本编码器，可以输入prompt和negative prompt，来控制图像的生成，Load Image表示输入的图像，KSampler表示调度算法以及SD相关生成参数，VAE Encode表示使用VAE的编码器将输入图像转换成低维度的隐空间特征，VAE Decode表示使用VAE的解码器将低维度的隐空间特征转换成像素空间的生成图像。与文字生成图片的过程相比，图片生成图片的预处理阶段，先把噪声添加到隐空间特征中。我们设置一个去噪强度（Denoising strength）控制加入多少噪音。如果它是0，就不添加噪音。如果它是1，则添加最大数量的噪声，使潜像成为一个完整的随机张量，如果将去噪强度设置为1，就完全相当于文本转图像，因为初始潜像完全是随机的噪声。去噪强度（Denoising strength）控制噪音的加入量

Sora 原理解释

[title]Sora 原理解释[heading1]Sora：可作为世界模拟器的视频生成模型[heading2]Image generation capabilities 图像生成功能[content]Sora is also capable of generating images.We do this by arranging patches of Gaussian noise in a spatial grid with a temporal extent of one frame.The model can generate images of variable sizes—up to 2048x2048 resolution.Sora也能够生成图像。我们通过在具有一个帧的时间范围的空间网格中排列高斯噪声的分块来实现这一点。该模型可以生成不同大小的图像——分辨率高达2048x2048。和MJ V6的对比博主：https://twitter.com/doganuraldesign/status/1758444092328194217

Rodin Gen 1：接近生产级别的的3D生成模型

输入文本后会文生图，不满意可重复生成图片，图片满意后即可点击GENERATING生成3D很快你会获得一个快速生成的粗模右上可以选择是否对称、是锋利边缘还是光滑边缘，是否简单几何模式选择后可以查看模型是否满意，不满意可以redo，满意后选择confirm进行下一步，这里可以先选择产出的面数（开始扣积分）完成后下一步是生成材质，可选材质的复杂度以及参考图片的影响生成后，可以在左边查看，满意点击confirm左侧预览区可以选择多种形式查看进行到这里，模型基本就完成了可以选择对应的格式规格下载即可，压缩包里会有以下文件（obj格式+PBR材质）也可以发布到sketchfab

其他人在问
我想让图片的嘴巴动起来
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。
2024-09-15
图片超分
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。
2024-09-15
有没有将图片像素化处理的ai工具，最好是在线网站
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。
2024-09-14
可以图片生成文字吗
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。
2024-09-14
图片生成线稿图
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。
2024-09-14
图片生成线笔画
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。
2024-09-14
算法和模型是什么关系
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。
2024-09-15
有什么大模型是可以预测人的行为或者将来发展的
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
2024-09-15
有什么模型是可以预测人的行为和发展的
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。
2024-09-15
推荐几个好用的大语言模型
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。
2024-09-14
ai生产3D模型
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
2024-09-14
AI生成3D模型
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
2024-09-14
想找一个强大的生成视频文本解读分镜头解读的AI工具
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。
2024-09-16
用文本生成PPT的AI工具
以下是一些用文本生成 PPT 的 AI 工具： 1. 熊猫 Jay：点击文本转 PPT，在提示框中选择确定，即可得到转换后的 PPT，并可在线编辑。 2. 讯飞智文：由科大讯飞推出的 AI 辅助文档编辑工具，利用科大讯飞在语音识别和自然语言处理领域的技术优势，可能提供智能文本生成、语音输入、文档格式化等功能，旨在提高文档编辑效率。网址：https://zhiwen.xfyun.cn/ 3. Gamma：在线 PPT 制作网站，允许用户通过输入文本和想法提示快速生成幻灯片，支持嵌入多媒体格式，如 GIF 和视频，以增强演示文稿的吸引力。网址：https://gamma.app/ 4. 美图 AI PPT：由知名图像编辑软件“美图秀秀”的开发团队推出，允许用户通过输入简单的文本描述来生成专业的 PPT 设计，包含丰富的模板库和设计元素，适用于多种场合。网址：https://www.xdesign.com/ppt/ 5. Mindshow：AI 驱动的 PPT 辅助工具，提供自动布局、图像选择和文本优化等智能设计功能，还包括互动元素和动画效果，以增强演示文稿的吸引力。网址：https://www.mindshow.fun/ 目前市面上大多数 AI 生成 PPT 按照如下思路完成设计和制作： 1. AI 生成 PPT 大纲 2. 手动优化大纲 3. 导入工具生成 PPT 4. 优化整体结构 推荐 2 篇市场分析的文章供参考： 1. 《》 2. 《》
2024-09-15
表格生成的ai
以下是关于表格生成的 AI 相关内容： 1. 在 Excel 方面，有以下几种增强数据处理和分析能力的 AI 工具和插件： Excel Labs：是一个 Excel 插件，新增了基于 OpenAI 技术的生成式 AI 功能，可在 Excel 中进行数据分析和决策支持。 Microsoft 365 Copilot：微软推出的整合了多种办公软件的 AI 工具，能通过聊天形式完成如数据分析、格式创建等任务。 Formula Bot：提供数据分析聊天机器人和公式生成器两大功能，支持自然语言交互进行数据分析和生成 Excel 公式。 Numerous AI：支持 Excel 和 Google Sheets 的 AI 插件，可生成公式、文本内容，执行情感分析、语言翻译等任务。 2. 多模态数据生成产业中，表格生成通过变分自编码器（VAEs）和序列到序列模型（Seq2Seq）等技术实现，包括生成表格文件、表格公式，以及进行表格结构设计、数据分析表、表格自动化等操作。 3. 相关产品推荐： GPT3.5 Tableinator：输入主题可生成带有维基百科链接的信息表，但需要使用自己的 Open AI API key。 随着技术发展，未来可能会有更多 AI 功能集成到 Excel 中，进一步提高工作效率和数据处理的智能化水平。请注意，以上内容由 AI 大模型生成，请仔细甄别。
2024-09-15
文档自动生成PPT
以下是关于文档自动生成 PPT 的相关内容： 生成 PPT 的方法： 1. 点击文本转 PPT，并在提示框中选择确定，得到转换后的 PPT 后可在线编辑。 2. 利用讯飞智文等工具，它是由科大讯飞推出的 AI 辅助文档编辑工具，利用了科大讯飞在语音识别和自然语言处理领域的技术优势，可能提供智能文本生成、语音输入、文档格式化等功能。网址：https://zhiwen.xfyun.cn/ 3. 目前市面上大多数 AI 生成 PPT 的思路是：AI 生成 PPT 大纲，手动优化大纲，导入工具生成 PPT，优化整体结构。 相关案例： 卓 sir 的做法是先让 GPT4 生成 PPT 大纲，然后把大纲导入到 WPS 当中，启用 WPS AI 一键生成 PPT，为了让 PPT 更有灵动性和观感，让 chatPPT 添加一些动画，最后手动修改细节，比如字体、事实性错误等。 扩展阅读： 1. 《》 2. 《》 相似问题： 1. 有没有生成 PPT 的应用推荐，不用翻墙的 2. 免费生成 PPT 的网站有哪些 3. 推荐一款文字生成 ppt 的工具
2024-09-14
Ai生成漫画，进行商业，会侵权吗
在进行 AI 生成漫画的商业活动时，是否侵权需要具体分析。以下是一些相关要点： 作品价值开发：公开发表在网络平台、在展馆陈列、与商业合作创建品牌等，要注意保留相关材料，如发表平台的账号、上传时间、商业合作合同等。 发现受到侵权后的维权流程： 1. 先核实他人是否获得合法授权或存在合法使用的情形，确定是否侵权。 2. 保留对方侵权行为的证据，可以通过截图、视频、公证等方式收集。 3. 直接联系他人或采取律师函通知等方式告知对方侵权行为。 4. 联系后与对方进一步沟通和协商，将损失尽量减少到最小。 5. 向有关部门投诉或向人民法院起诉，申请第三方介入来解决侵权争端。 6. 让侵权方承担停止侵权、消除影响、赔偿损失的责任。
2024-09-14