AI 出图合成技巧

以下是一些关于利用 AI 辅助完成您需求的建议： 1. 先拆解您的博士论文工作流程，搞清楚每个步骤的输入输出和相互关系。 2. 思考论文中的哪些环节可以引入 AI 工具来提效，一切要从业务逻辑出发，AI 是锦上添花，不能本末倒置。 3. 搭建选题库，明确论文的定位（可用 AI 辅助分析），找相关的对标论文和优秀研究。 4. 在写作环节，可用 AI 辅助拆解对标论文，提炼写作技巧，然后根据借鉴的技巧结合自身特色列出写作大纲，并使用 AI 优化大纲、查找资料、润色文章，但核心内容要自己完成，不能过度依赖 AI。 5. 起标题与配图方面，用 AI 辅助批量生成标题，再自己修改优化，评估标题是否足够吸引眼球，让 AI 分析论文提供配图建议，去免费图库搜索配图。 6. 养成习惯与总结，做每件事前都思考 AI 能提供什么帮助，把整套流程实践几次，形成肌肉记忆，不断打磨完善属于自己的 AI 辅助流程，同时警惕过度依赖，AI 只是辅助，核心能力要靠自己。 目前常见的可用于辅助您的 AI 工具如 ChatGPT 等，但具体的选择还需根据您的实际需求和使用体验来决定。

以下是一些不用翻墙且免费的可用于数据分析的 AI 工具： 1. Mistral 发布的全新聊天应用：基于 Pixtral Large 124B 多模态模型，支持网络搜索、写作画布与 Flux Pro 图像生成功能。亮点包括网络搜索工具获取最新信息、写作画布功能适合文档创作与协作、高质量图像生成工具 Flux Pro 支持免费使用。在线体验网址： 。 2. 亚马逊实验环境平台：安全性和体验不错，在国内不用翻墙就可体验，对有云需求和免费体验模型的伙伴有帮助。目前加入该平台的模型厂商包括 AI21 Labs、Anthropic、Cohere、Meta、Stability AI、Mistral 和 Amazon。但该测试网址目前只能记住添加的模型，无法像 Claude、GPT 网页一样记住过往交流信息。 在进行数据分析时，您可以利用 AI 进行信息收集，例如与权威网站结合获取关键数据，辅助提取结构化表格数据或编写抓取程序。针对报告需求将内容拆分，避免 AI 单次处理任务过长。借助传统工具如 Excel，结合 AI 指导高效操作数据筛选与图表生成。通过整理数据，利用 AI 辅助分析后撰写报告初稿，不过最终内容需人工主导校验，避免误导性结论。

天工 AI 的网址是：tiangong.cn 。 天工 AI 是昆仑万维推出的搜索引擎，采用生成式搜索技术，支持自然语言交互和深度追问，未来还将支持图像、语音等多模态搜索。在相关的月度榜单中，如 2025 年 1 月的国内流量榜和 11 月的榜单中均有出现。

以下是在课堂中可以使用的一些 AI 应用和方法： 1. 让 AI 出题，如出 Python 题，可先出 20 道再挑选修改。 2. 利用 AI 进行智慧课程设计，例如围绕巴以冲突出相关数学题，将维基百科的史料借助 AI 变成数学课教案，让孩子从生活中学习多学科知识。 3. 输入书上例题，让 AI 生成新颖解法，引发学生思考。 4. 进行交互式学习，随时要求 AI 解释关键代码并举例，为学生提供支架。 5. 利用 AI 分担低阶认知，让人有精力投入高阶认知加工。 6. 借助 AI 工具，将知识作为解决问题的方法来教。 7. 声音克隆：可在 Elevenlabs.io、speechify.com 等网站进行，还能通过 HeyGen 定制“数字分身”。 8. 视频生成：如用 runway 让互联网梗图动起来，用 lumalabs.ai 让图片动起来。 同时要注意对学生思维训练的引导，关注和设法引导“偷懒”的学生，避免差距拉大。

以下是一些在查文献方面较为靠谱的 AI 工具和平台： 专利审查方面： 1. 专利检索与分类： Google Patents：使用 AI 技术帮助用户检索和分析专利文献。 IBM Watson for IP：利用 NLP 和机器学习技术，自动化地检索和分类专利文献，提高检索的准确性和效率。 2. 专利分析和评估： TurboPatent：使用 AI 技术进行专利文档的自动审查和分析，评估专利的授权可能性和潜在风险。 PatentBot：AI 驱动的平台，可以自动分析专利文本，评估专利的技术范围和创新性。 3. 自动化专利申请： Specifio：利用 AI 技术自动生成专利申请文件，包括专利说明书和权利要求书，提高专利申请的效率。 PatentPal：使用 AI 技术自动生成和编辑专利申请文件，减少人工工作量。 4. 专利图像和图表分析： Aulive：利用 AI 技术分析专利中的图像和图表，自动识别技术内容和创新点。 AIpowered image recognition tools：用于专利文献中的图像识别和分析，提高图像处理的效率和准确性。 5. 专利趋势分析和预测： Innography：利用 AI 技术分析专利数据，提供技术趋势分析和竞争情报。 PatSnap：AI 驱动的平台，分析专利数据和技术趋势，提供全面的专利情报和市场分析。 论文写作方面： 1. 文献管理和搜索： Zotero：结合 AI 技术，可以自动提取文献信息，帮助研究人员管理和整理参考文献。 Semantic Scholar：一个由 AI 驱动的学术搜索引擎，能够提供相关的文献推荐和引用分析。 2. 内容生成和辅助写作： Grammarly：通过 AI 技术提供文本校对、语法修正和写作风格建议，帮助提高论文的语言质量。 Quillbot：一个基于 AI 的重写和摘要工具，可以帮助研究人员精简和优化论文内容。 3. 研究和数据分析： Google Colab：提供基于云的 Jupyter 笔记本环境，支持 AI 和机器学习研究，便于进行数据分析和可视化。 Knitro：一个用于数学建模和优化的软件，可以帮助研究人员进行复杂的数据分析和模型构建。 4. 论文结构和格式： LaTeX：虽然不是纯粹的 AI 工具，但结合了自动化和模板，可以高效地处理论文格式和数学公式。 Overleaf：一个在线 LaTeX 编辑器，提供丰富的模板库和协作功能，简化论文编写过程。 5. 研究伦理和抄袭检测： Turnitin：一个广泛使用的抄袭检测工具，帮助确保论文的原创性。 Crossref Similarity Check：通过与已发表作品的比较，检测潜在的抄袭问题。 使用这些平台时，通常需要以下步骤： 1. 注册和登录：在对应的平台上注册账户并登录。 2. 上传专利文献或输入检索关键词：如在专利审查平台上传待审查的专利文献，在论文写作平台输入相关主题关键词。 3. 选择分析功能：根据需要选择专利检索、分析、评估或生成等功能，在论文写作平台选择相应的辅助功能。 4. 查看结果和报告：查看 AI 生成的检索结果、分析报告和评估结果等。 5. 进一步处理：根据分析结果进行进一步的人工审查和处理，或者直接生成专利申请文件或完善论文内容。 需要注意的是，这些内容由 AI 大模型生成，请仔细甄别。

以下是关于 AI 工具换衣服面料的相关内容： 在使用某些 AI 工具进行换衣操作时，例如在 Stable Diffusion（SD）中，可按照以下步骤进行： 1. 进入图生图模式，若蒙版有 bug 看不见，错误时可手动保存。 2. 输入提示词如“蓝色毛衣”，将蒙版区域内容处理改为“填充”，尺寸改为和图像一致，重绘幅度设为 1。但由于蒙版区域较大，可能会出现与之前的手衔接不上的问题，此时可通过降低重绘幅度或添加 openpose 控制人物身体姿势来解决。 3. 除了图生图的局部重绘，还可使用 controlnet 的局部重绘功能，控制模式选择“更注重提示词”，具体效果可自行试验选择。 在 MidJourney 中，有以下实用技巧： 1. 角色一致性：使用 cref 后接角色图片的 URL 可保持角色形象一致性，通过 cw 调整参考强度，范围 100 到 0，默认 100 会使用面部、头发和衣服，强度为 0 时只专注面部，适合更换服装或发型等。 2. 风格一致性：使用 sref 后接风格参考图像的 URL，可生成风格一致的图像，可添加多个风格参考链接，并通过 :: 后跟权重数字设置不同风格的相对重要性。还可结合使用垫图和 sref，垫图影响画面构图和元素，sref 影响画风。 另外，关于基于 AI 的换衣工作流，可参考以下步骤： 1. 下载文件链接：https://ixqye9ulc13.feishu.cn/drive/folder/Q8D0fvjPll59o7dMKVvcWowOnQh?from=space_personal_filelist 。 2. 载入工作流后若发现缺少节点，需下载文件夹 custom_nodes 中的“ComfyUIIDMVTON.rar”压缩包，解压到 customs 路径下作为节点使用，并将文件夹“LayerNorm”放入指定路径（如 C:\\Users\\Admin\\Desktop\\ComfyUIakiv1.3\\custom_nodes\\comfyui_controlnet_aux\\ckpts）。 3. 若重新打开出现问题，可将节点 custom_nodes“Marigold”、“KwaiKolorWrapper”、"mixlabnodes"剪切放到桌面（不要放在 comfyui 中），先跑工作流。

以下是一些能直接输出图片的 AI 网站： 1. Artguru AI Art Generator：在线平台，生成逼真图像，给设计师提供灵感，丰富创作过程。 2. Retrato：AI 工具，将图片转换为非凡肖像，拥有 500 多种风格选择，适合制作个性头像。 3. Stable Diffusion Reimagine：新型 AI 工具，通过稳定扩散算法生成精细、具有细节的全新视觉作品。 4. Barbie Selfie Generator：专为喜欢梦幻童话风格的人设计的 AI 工具，将上传的照片转换为芭比风格，效果超级好。 5. 无界 AI：一款可以在线 AI 生成图片的网站（类似 SD Online 一键出图版），网址为 https://www.wujieai.cc/ （新用户扫码注册可领取积分）。 此外，还有用于鉴别图片是否为 AI 生成的网站，如 ILLUMINARTY（https://app.illuminarty.ai/）。但需注意，AI 鉴别仍存在一些局限性。

目前市面上有一些能够实现图片文字翻译并输出图片的应用。例如，百度翻译、腾讯翻译君等，它们在一定程度上具备这样的功能。但具体的效果可能会因图片的清晰度、文字的复杂程度等因素而有所不同。

很抱歉，目前没有关于使用 Macbook M3 Pro 芯片运行 ComfyUI 工作流出现黑屏且无输出图像的具体原因的相关知识。可能的原因有多种，比如软件与芯片的兼容性问题、显卡驱动异常、工作流设置错误、系统资源不足等。建议您检查软件的版本是否与您的系统兼容，更新显卡驱动，确认工作流的设置是否正确，以及关闭其他占用大量资源的程序以释放系统资源。

Flux 和 SDXL 出图主要有以下区别： 1. 生成人物外观：Flux 存在女生脸油光满面、下巴等相同外观问题，而 SDXL 相对在这方面有改进。 2. 模型构成：SDXL 由 base 基础模型和 refiner 优化模型两个模型构成，能更有针对性地优化出图质量；Flux 中 Dev/Schnell 是从专业版中提取出来，导致多样性丧失。 3. 处理方式：在低显存运行时，可采用先使用 Flux 模型进行初始生成，再用 SDXL 放大的分阶段处理方式，有效控制显存使用。 4. 模型参数和分辨率：SDXL 的 base 模型参数数量为 35 亿，refiner 模型参数数量为 66 亿，总容量达 13G 之多，基于 10241024 的图片进行训练，可直接生成 1000 分辨率以上的图片，拥有更清晰的图像和更丰富的细节；而 Flux 在这方面相对较弱。

Flux 和 SD3.5 出图存在以下区别： 1. 模型性质：Flux.1 有多种版本，如开源不可商用的 FLUX.1等。而 SD3.5 未提及相关性质。 2. 训练参数：Flux.1 的训练参数高达 120 亿，远超 SD3 Medium 的 20 亿。 3. 图像质量和提示词遵循能力：Flux.1 在图像质量、提示词跟随、尺寸适应、排版和输出多样性等方面超越了一些流行模型，如 Midjourney v6.0、DALL·E 3和 SD3Ultra 等。 4. 应用场景：Flux.1 可以在 Replicate 或 fal.ai 等平台上试用，支持在 Replicate、fal.ai 和 Comfy UI 等平台上使用，并且支持用户根据自己的数据集进行微调以生成特定风格或主题的图像。而 SD3.5 未提及相关应用场景。 5. 本地运行：文中尝试了在没有 N 卡，不使用复杂工作流搭建工具的 Mac Mini M1 上运行 FLUX.1，以及在边缘设备 Raspberry PI5B 上运行的情况，未提及 SD3.5 的相关内容。 6. 模型安装部署：对于 Flux.1，不同版本的模型下载后放置的位置不同，如 FLUX.1应放在 ComfyUI/models/unet/文件夹中。而 SD3.5 未提及相关安装部署内容。 7. 显存处理：对于 Flux.1，如果爆显存，“UNET 加载器”节点中的 weight_dtype 可以控制模型中权重使用的数据类型，设置为 fp8 可降低显存使用量，但可能会稍微降低质量。而 SD3.5 未提及相关显存处理内容。 8. 提示词使用：在训练 Flux 时，应尽量使用长提示词或自然语言，避免使用短提示词，因为 T5 自带 50%的删标。而 SD3.5 未提及相关提示词使用内容。

目前的 AI 技术在给定相关数据的情况下，是有可能进行小波分析并出图的。但这取决于多个因素，如数据的质量、数量、特征，以及所使用的 AI 模型和算法的能力和适应性。一些专门为数据分析和图像处理设计的 AI 模型，经过适当的训练和配置，能够处理数据并生成小波分析的结果图像。然而，要实现准确和有意义的小波分析及出图，还需要对数据进行预处理、选择合适的模型架构，并进行精细的调参和优化。

以下是一些教师使用 AI 的小技巧： 1. 利用 360AI 浏览器实现 AI 内容摘要、问答、思维导图等功能。 2. 用通义听悟整理录音笔记。 3. 利用 React 实现选中即解释。 4. 本机跑大语言模型工具可参考 https://ollama.com 。 5. 选词翻译、解读、拓展可使用 https://snapbox.app 。 6. 与各种 AI 机器人聊天，如 https://opencat.app 、https://chathub.gg/ 、https://www.elmo.chat/ 。 7. 利用提示语根据不同类型提取有用信息，可参考 https://memo.ac/zh/ 。 8. 解读图片。 9. 为孩子作业创作图片，可选择不折腾花钱找美感最强的，如 Midjourney 官方中文版 https://www.youchuan.cn/ ；爱折腾、个性张扬的 Stable Diffusion ；复杂工具一键安装 M 系列显卡加速包括 WebUI、ComfyUI、SDFX 等 https://lykos.ai/ ，还可参考教程、工作流、模版、达人 https://openart.ai/ 。 10. 接送娃路上，和娃一起对话 AI 。 11. 使用 Chat Excel 处理 Excel 数据。 12. 让 AI 辅助编写苹果系统右键“快速操作”实现一键视频压缩、一键视频加速 1.5x 。 13. 让 AI 辅助编写苹果“自动操作”实现批量统计学生作业字数。 在教学方面： 1. 个性化学习计划：分析学生表现并根据知识差距和个人学习风格创建定制的学习路径。 2. 课程开发/学习沉浸：包括生成模型生成图像、文本和视频，转化为补充教育材料、作业和练习题。 3. 社会互动/沟通：与新的 AI 工具（如口语形式的 GPT4o）结合学习，为学生提供更好的准备工具，以应对依赖口语/展示沟通的高等教育和职场环境。 此外，不同学科和阶段的教师也可以根据具体需求灵活运用 AI ，例如幼儿园老师、初中语文教师、大学物理教师等。在教学工作中，AI 可辅助完成诸如备课测试、制定教学目标、准备教案、课程计划、大单元教学计划等工作，还能帮助批改作业、拓展知识、编辑 PPT 演示文稿、电子表格、思维导图、总结报告等。

以下是关于 Coze 中 Doc Maker 插件的使用技巧： 1. 新建插件： 进入 Coze 个人空间，选择插件，新建一个插件并起个名字，如 api_1，可随意命名，甚至描述也可简单设置为 test。 在插件的 URL 部分，填入 Ngrok 随机生成的 https 的链接地址。如果服务还开着则继续，若已关闭则重新开始。 按照 Coze 的指引配置输出参数，完成后测试并发布插件。 2. 手捏简单 Bot： 完成插件创建后，创建一个测试 api 的 bot，并将自己创建的插件接进来。在 prompt 里面明确要求一定要调用创建的插件。 3. 后续说明： 整体过程仅为说明 Coze 的插件指引好用。若在生产环境中有准备好的 https 的 api，可直接接入。 本案例中使用的是 Coze 国内版，对模型无特殊要求。 Ngrok 在本案例中仅供娱乐，生产环境中勿用。 4. 通过 Coze API 打造强大的微信图片助手： 设置任务的参考提示词，如任务 1 总结图片内容对应【识图小能手】等。 准备好 Glif 的 Token，包括在 Glif 官网注册登录，打开 Token 注册页面等。 打开 Coze 中自定义的插件编辑参数选项，填入准备的 token 并保存，关闭对大模型的可见按钮。 Bot 通过 API 渠道发布更新。若多次尝试不成功，可优化 Coze Bot 中提示词，避免使用违规字词和图片内容。 5. 使用 Coze IDE 创建插件： 登录，在左侧导航栏的工作区区域选择进入指定团队。 在页面顶部进入插件页面或在某一 Bot 的编排页面，找到插件区域并单击+图标，单击创建插件。 在新建插件对话框，完成插件图标、名称、描述、插件工具创建方式、IDE 运行时等配置并单击确认。 在插件详情页，单击在 IDE 中创建工具，在弹出的创建工具对话框设置工具名称和介绍，创建后跳转到 Coze IDE 页面进行编码。 可在 IDE 左上角工具列表区域添加更多工具，在左下角依赖包区域管理依赖包。

以下是关于 AI 工具使用技巧的相关内容： 一、用好 AI 编程工具（如 Cursor）的关键技能 1. 准确描述需求：清晰表达目标和问题。 2. 架构能力：将复杂系统拆解为松耦合的模块，便于 AI 高效处理。 3. 专业编程能力：具备判断 AI 生成代码优劣的能力。 4. 调试能力：快速定位问题并解决，独立或借助 AI 完成调试。 二、使用 AI 完成阿里巴巴营销技巧和产品页面优化 1. 市场分析：利用 AI 分析工具研究市场趋势、消费者行为和竞争对手情况，快速识别关键信息。 2. 关键词优化：AI 分析和推荐高流量、高转化的关键词，优化产品标题和描述。 3. 产品页面设计：AI 设计工具根据市场趋势和用户偏好生成吸引人的页面布局。 4. 内容生成：AI 文案工具撰写有说服力的产品描述和营销文案。 5. 图像识别和优化：AI 图像识别技术选择或生成高质量产品图片。 6. 价格策略：AI 分析不同价格点对销量的影响，制定有竞争力的价格策略。 7. 客户反馈分析：AI 分析客户评价和反馈，优化产品和服务。 8. 个性化推荐：AI 根据用户购买历史和偏好提供个性化产品推荐。 9. 聊天机器人：AI 驱动的聊天机器人提供 24/7 客户服务。 10. 营销活动分析：AI 分析不同营销活动效果，了解哪些活动更吸引顾客并产生销售。 11. 库存管理：AI 帮助预测需求，优化库存管理。 12. 支付和交易优化：AI 分析不同支付方式对交易成功率的影响，优化支付流程。 13. 社交媒体营销：AI 帮助在社交媒体上找到目标客户群体，精准营销提高品牌知名度。 14. 直播和视频营销：AI 分析观众行为，优化直播和视频内容，提高观众参与度和转化率。 三、利用 AI 写课题 1. 确定课题主题：明确研究兴趣和目标，选择具有研究价值和创新性的主题。 2. 收集背景资料：使用 AI 工具如学术搜索引擎和文献管理软件搜集相关研究文献和资料。 3. 分析和总结信息：利用 AI 文本分析工具分析收集到的资料，提取关键信息和主要观点。 4. 生成大纲：使用 AI 写作助手生成课题大纲，包括引言、文献综述、方法论、结果和讨论等部分。 5. 撰写文献综述：利用 AI 工具帮助撰写文献综述部分。 6. 构建方法论：根据研究需求，利用 AI 建议的方法和技术设计研究方法。 7. 数据分析：若课题涉及数据收集和分析，使用 AI 数据分析工具处理和解释数据。 8. 撰写和编辑：利用 AI 写作工具撰写课题各部分，并进行语法和风格检查。 9. 生成参考文献：使用 AI 文献管理工具生成正确的参考文献格式。 10. 审阅和修改：利用 AI 审阅工具检查课题逻辑性和一致性，并根据反馈修改。 11. 提交前的检查：使用 AI 抄袭检测工具确保课题原创性，并进行最后的格式调整。 需要注意的是，AI 工具可以作为辅助，但不能完全替代研究者的专业判断和创造性思维。在使用 AI 进行课题写作时，应保持批判性思维，并确保研究的质量和学术诚信。

以下是关于 DeepSeek 的使用技巧： 特点与优势： 推理型大模型：核心是推理型大模型，通过理解用户真实需求和场景提供答案，无需用户提供详细步骤指令。 更懂人话：能理解用户用“人话”表达的需求，无需学习特定提示词模板。 深度思考：回答问题时能深度思考，非简单罗列信息。 文风转换器：可模仿不同作家文风写作，适用于多种文体和场景。 使用步骤： 搜索 www.deepseek.com，点击“开始对话”。 将装有提示词的代码发给 DeepSeek。 认真阅读开场白后正式开始对话。 设计思路： 将 Agent 封装成 Prompt，将 Prompt 储存在文件，保证最低成本的人人可用，减轻调试负担。 通过提示词文件，让 DeepSeek 实现同时使用联网功能和深度思考功能。 在模型默认能力基础上优化输出质量，减轻 AI 味，增加可读性。 照猫画虎参考大模型的 temperature 设计阈值系统，可能形式大于实质，之后根据反馈可能修改。 用 XML 进行更为规范的设定，而非 Lisp（有难度）和 Markdown（运行不稳定）。 提示词系统： 核心原理认知： AI 特性定位：支持多模态理解、动态上下文、任务适应性。 系统响应机制：采用意图识别+内容生成双通道处理，自动检测 prompt 中的任务类型、输出格式、知识范围，对位置权重、符号强调敏感。 基础指令框架： 四要素模板。 格式控制语法：强制结构使用```包裹格式要求，占位符标记用{{}}标注需填充内容，优先级符号>表示关键要求，!表示禁止项。 进阶控制技巧： 思维链引导：分步标记法、苏格拉底式追问。 知识库调用：领域限定指令、文献引用模式。 多模态输出。 更多提示词技巧请查看

对 DeepSeek 进行提问时，以下是一些技巧： 1. 身份定位技巧：目的是让 AI 理解您的背景和专业水平。例如，差的表述是“帮我写一篇营销方案”，好的表述是“作为一名刚入职的电商运营，需要为天猫美妆店铺制定 618 活动方案”。 2. 场景描述技巧：提供具体的应用场景和限制条件。比如，差的表述是“写一篇新品发布文案”，好的表述是“为新上市的儿童智能手表写一篇朋友圈文案，目标用户是 25 35 岁的年轻父母，预算 3000 以内，需强调安全定位功能”。 3. 结构化输出技巧：指定具体的输出格式和内容结构。例如，差的表述是“分析最近的新能源汽车销量数据”，好的表述是“请用表格对比 2024 年 Q1 特斯拉、比亚迪的销量数据，包含以下维度：月度销量、同比增长、市场份额，并在表格下方总结三个关键发现”。 4. 分步骤提问技巧：将复杂问题拆解为可管理的小任务。比如，差的表述是“怎么做短视频运营？”，好的表述是“请分三步指导新手做美食短视频：前期准备：需要哪些设备和技能 拍摄阶段：关键场景和机位选择 后期制作：剪辑节奏和音乐配合建议”。 5. 反馈优化技巧：通过追问获得更精准的答案。例如，第一轮“帮我做一份产品分析报告”，追问 1：“内容太专业了，能用更通俗的语言解释吗？”追问 2：“可以增加一些具体的用户案例来支撑观点吗？” 6. 深度思考引导技巧：目的是获得更深入的分析和见解。

以下是关于 Cursor 使用技巧的相关内容： 快捷键： 1. Ctrl+L = Chatbot, ctrl+enter：与 Chat 聊的好处在于不会直接修改文件，可接受截图，是拆解 AI 写完的代码并学习的好方法。 2. Ctrl+i = composer：这个聊天窗口拥有创建和修改的权利，可以创建文件夹和文件，自动修改所有文件，自动 save。 3. Ctrl+K = 终端命令：适合在装依赖时使用，没有任何废话，可以直接 Run。 黑客松里学来的小妙招： 1. 建议小白从 html 开始，先建立一个可以成功打开的 html，双击就能看到效果，正反馈极其明显。 2. 在第一个 html 文件打开成功之后，设置一个日志打印的功能。 3. 提对问题，成功率大大提升。对于更深入的项目，在 chat 中聊清楚整体构架、思考之后来决定怎么驱使它编程，比其他小技巧更重要。 @Web 相关： 借助@Web，Cursor 会根据查询和您提供的上下文构建搜索查询，并在 Web 上搜索以查找相关信息作为附加上下文，这对于查找最新信息特别有用。您可以通过打开 Chat>功能光标设置下的“始终搜索 Web”，使光标在每个查询中搜索 Web 聊天。 其他特点： 1. Cursor 旨在让您极其高效，是使用 AI 进行编码的最佳方式。 2. 能从您的代码库中获得最佳答案，或参考特定文件或文档，一键使用模型中的代码。 3. 通过预测您的下一个编辑，让您轻松完成更改。

以下是关于图片合成的相关介绍： ComfyUI BrushNet： 这个过程类似于小时候的连点成图游戏，现在由电脑在图片上操作。 1. 掩码：像有洞的纸覆盖在图片上，电脑程序通过洞了解需修复部分。 2. 编码器：是电脑的大脑，把需修复图片转换成能理解和处理的信息。 3. 噪声潜在空间：加入随机性让修复部分更自然。 4. BrushNet 和冻结的 UNet：像画家的画笔和调色板，帮助完成修复工作。 5. 去噪和生成图像：去除噪声，创建真实图片部分。 6. 模糊掩码和合成：用特殊技巧将新生成图片和原始图片融合。 Blend叠加： /blend 命令允许快速上传 2 5 张图片，通过对每张图片的概念和美学分析，将它们合并成新图。 与 /imagine 结合多个 。 在输入 /blend 命令后，会提示上传两张照片，可从硬盘拖放或在移动设备从照片库添加。要添加更多图像，选择 optional/options 字段并选 image3、image4 或 image5。 图像叠加默认 1:1 宽高比，可使用可选的 dimensions 字段选择方形（1:1）、肖像（2:3）或横向（3:2）的长宽比。 与其他 /imagine 命令一样，/blend 指令末尾可添加 ，指定在 /blend 命令中的宽高比会覆盖自定义后缀中的宽高比。为获得最佳处理效果，上传与期望结果相同的图像宽高比。

以下是一些与仿制药合成相关的 AI 应用和系统： 1. ChatGPT 引发的范式转移涉及医疗领域，在蛋白质结构预测和合成方面有大量突破。 2. AlphaFold 是由 DeepMind 开发的在蛋白质结构预测方面表现出色的 AI 系统，其预测准确度超过其他系统，为科学家和药物开发提供了巨大帮助。 3. Meta 的蛋白质结构预测 AI 模型 ESMFold，截至目前已经进行了 7 亿次预测。 4. 多伦多大学研究人员开发了一种新的 AI 系统，利用类似 Stable Diffusion、Midjourney 的生成扩散技术创造出自然界中不存在的蛋白质。 5. 华盛顿大学的 David Baker 教授的团队开发了基于 DALLE 的人工智能系统 RF Diffusion，用于根据科学家的需求生成合适的蛋白质结构。 6. 洛桑联邦理工学院的科学家们开发了一种基于神经网络的新工具 PeSTo，可以预测蛋白质如何与其他物质相互作用，速度快、且通用性强。 7. 在 Surrey 大学开发了一种人工智能系统，用于识别个体细胞中的蛋白质模式，这一进展可以用于理解肿瘤的差异并开发药物。 8. 肯特大学的研究团队使用名为 talin 的蛋白质制成凝胶，该凝胶具有吸收冲击的能力，他们的目标是将 talin 蛋白质制成防弹材料。 文献参考： https://www.sciencedaily.com/releases/2023/05/230504121014.htm https://www.wevolver.com/article/pestoanewaitoolforpredictingproteininteractions https://www.sciencedirect.com/science/article/pii/S0958166923000514

要把视频或图片中的人脸进行替换，生成新的合成图片或视频，可以参考以下方法： 1. 利用 TecCreative 创意工具箱： 图片换脸：仅需上传原始图片和换脸图片，即可一键实现素材换脸。操作指引为上传原始图片——上传换脸图片——点击开始生成。注意图片大小上限 5M，支持 JPG、PNG 格式。 视频换脸：自动识别视频中的人脸，并将其替换为选择的脸部。操作指引为上传原始视频——上传换脸图片——点击生成。 2. 实战方法： 点击快捷工具中顶部的 JupyterLab，打开这个工具。通过终端输入命令启动 facefusion： 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：python./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。 当出现提示信息时，说明启动成功。 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。 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。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。

视频合成是一个具有一定难度的任务，原因包括： 1. 视频合成需要不同帧之间保持时间一致性，这要求将更多世界知识编码到模型之中。 2. 收集大量高质量、高维度的视频数据，以及配对的文本视频数据更为困难。 如果想用 AI 把小说做成视频，可参考以下制作流程： 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。

目前的 AI 技术可以帮助您将自己原创清唱配乐合成一首完整作品。有多种相关的软件和工具可供使用，例如一些专业的音频编辑软件，它们具备音频合成、混音等功能，可以将您的清唱和配乐进行整合和优化。但具体的效果可能会受到您的清唱质量、配乐选择以及操作技巧等因素的影响。

目前没有相关的知识库内容为您提供将手和戒指合成一张图的具体方法。但一般来说，您可以使用专业的图像编辑软件，如 Adobe Photoshop 等。以下是大致的步骤： 1. 打开软件并导入手和戒指的图片。 2. 选择戒指图片，使用抠图工具将戒指抠出。 3. 将抠出的戒指移动到手的图片上，并调整大小、位置和角度，使其看起来像是套在手上。 4. 对合成后的图片进行细节调整，如颜色、光影等，以使合成效果更加自然。 希望这些信息对您有所帮助。