AI 出图合成技巧

目前在游戏领域应用的前沿 AI 技术点主要包括以下几个方面： 1. 利用 AIGC 技术实现游戏产业的生产力革命： 降低开发成本：借助人工智能的内容创作工具，如生成新的游戏内容（地图、角色和场景）、驱动游戏中的非玩家角色（NPC）、改进游戏的图像和声音效果等，能够缩减游戏开发的成本。 缩短制作周期：例如通过程序化内容生成，包括利用人工智能生成文字、图像、音频、视频等来创作游戏剧本、人物、道具、场景、用户界面、配音、音效、配乐、动画和特效等，从而减少游戏开发时间。 提升游戏质量和带来新交互体验：AIGC 技术为游戏带来不同以往的新体验，甚至创造出新的游戏类型以及新的交互方式。 2. 游戏内容辅助生成： 生成文、生成图、生成 3D 以及生成音乐。应用场景包括游戏策划人和制作人、美术设计师等。 对于工业化的游戏公司，基于 Stable Difussion 的生成能够通过 2D 美术素材的辅助生成提高创业效率 50%，降低 20%80%的成本。 文生图：通过提示词加参数就可以形成 2D 的参考图，适配度高。 图生图：原画师或美术可以使用，用一个线稿或原画，在原画基础上加一些 Prompt 和参数，就可以形成一个效果图和二级的素材。 动画辅助渲染：用 Lora 对角色背景、关键帧进行风格渲染，例如将真人视频渲染成二次元风。 3. 游戏的智能运营： 智能 NPC 互动：保持长期记忆，保持人物个性和对话表现形式，同时满足成本平衡。 客服、攻略的问答、代码和脚本的生成。主要针对游戏的产品经理、运营经理和社区的运营经理。 游戏社区运营：如海外的 Discord，国内的 Fanbook，让更多玩家在游戏之外，在社群里面很好地互动，基于游戏的美术素材进行二创、查询攻略和使用智能客服。 这些技术的技术逻辑和技术细节如下： 1. AIGC 技术：基于大语言模型和扩散模型，通过机器学习、强化学习等先进技术进行训练，能够理解和生成各种游戏相关的内容。 2. 游戏内容辅助生成：利用深度学习算法对大量的游戏相关数据进行学习和分析，从而能够根据给定的提示或参数生成相应的游戏内容。 3. 智能运营方面：通过构建智能模型，对玩家的行为和需求进行分析和预测，从而提供个性化的服务和互动。

以下是为您整理的关于数据采集的 AI 工具的相关信息： 宝玉日报：数据收集采用 AI 搜索与手动下载权威资料相结合，并结构化提取数据。报告拆分按任务需求分步完成，使用 Excel 等工具进行数据处理。分析与写作中，AI 辅助分析并提供初步文字撰写，但需人工主导校验关键内容。亮点在于把 AI 作为辅助，优化信息处理和写作效率，注重人工与 AI 配合，确保数据准确性和结论可靠性。相关链接：https://baoyu.io/blog/aiwriteprofessionalregionaleconomicreport Istra 发布的 Pixtral Large 124B 聊天应用：特点是免费使用的大型多模态模型，支持网络搜索、写作画布、Flux Pro 画图。亮点是网络搜索和画图功能实用且强大，适合多场景需求。相关链接：http://chat.mistral.ai 、https://chat.mistral.ai 、https://x.com/dotey/status/1858644663046930601 RPA+财务税务问答机器人：以在京东查询感冒灵并采集价格为例，通过拖拉拽指令控件来构建机器人任务，包括打开浏览器、填写搜索框、点击搜索、采集数据等步骤，采集数据后会生成数据表格且无需代码。编辑器有拖拉拽功能适合业务人员，也可切换为 Python 界面写代码，还封装了很多控件，如 Excel 控件等。

目前在游戏领域最前沿的 AI 技术点主要包括以下几个方面： 1. 探索将游戏环境中的成果迁移至现实世界：电子游戏作为人工智能算法的测试场，为人工智能模型的构建与训练提供了理想化的场所。但将游戏中的技术推广到现实世界应用仍面临诸多挑战。 2. 利用 AIGC 技术实现游戏产业的生产力革命： 借助人工智能的内容创作工具，降低开发成本、缩短制作周期、提升游戏质量和完成度，带来新体验，创造新游戏类型和交互方式。 应用于电子游戏开发的多个方面，如生成新的游戏内容（地图、角色和场景）、驱动游戏中的非玩家角色（NPC）、改进游戏的图像和声音效果等。 3. 为通用人工智能的孵化提供帮助：经过多个复杂游戏训练后的“玩游戏”的人工智能体。 4. 借助人工智能完成大型游戏的制作：如《微软模拟飞行》通过与 blackshark.ai 合作，利用人工智能从二维卫星图像生成无限逼真的三维世界，且模型可随时间改进。 5. 生成式人工智能模型在游戏资产中的应用：出现了用于游戏中几乎所有资产的生成式人工智能模型，包括 3D 模型、角色动画、对话和音乐等。 6. 降低游戏制作的内容成本：整合生成式 AI 可大幅降低制作游戏的时间和成本，例如为一张图片生成概念图的时间从 3 周下降到 1 小时。

目前在游戏领域最前沿的 AI 技术点包括以下方面： 1. 生成式 AI：这是一种机器学习类别，计算机能根据用户提示生成新内容，在文本和图像方面应用较为成熟，甚至可用于创造具有完整性格的虚拟角色。 2. 智能对手的进化：早期游戏中的虚拟对手只是简单脚本程序，如今借助更快的微处理器和云技术，可构建大型神经网络，实现更复杂的模式识别和表示，使对手具备学习能力。 3. 未来发展方向： 探索将游戏环境中的成果迁移至现实世界，虽然在特定游戏环境中成果显著，但推广到现实世界仍面临诸多挑战。 利用 AIGC 技术实现游戏产业的生产力革命，如生成新的游戏内容、驱动非玩家角色、改进图像和声音效果等。 为通用人工智能的孵化提供帮助，经复杂游戏训练后的人工智能体有望在通用人工智能领域发挥作用。 此外，狭义的游戏人工智能研究致力于创造类人水平的智能体在多种游戏中战胜人类玩家，广义的还包括探索用于设计和开发游戏的人工智能技术，如游戏图像生成、关卡生成等。随着深度学习技术的发展，人工智能不仅用于“玩游戏”，还用于游戏的设计、开发和测试等多个方面。

AI 的训练是指通过大数据训练出一个复杂的神经网络模型。这一过程需要使用大量标记过的数据来训练相应的系统，使其能够适应特定的功能。训练具有以下特点： 1. 需要较高的计算性能，以处理海量的数据。 2. 具有一定的通用性，以便完成各种各样的学习任务。 机器学习是人工智能的一个分支，其发展有着从以“推理”为重点，到以“知识”为重点，再到以“学习”为重点的脉络。机器学习是实现人工智能的途径之一，涉及概率论、统计学、逼近论、凸分析、计算复杂性理论等多门学科。 自然语言（NLP）是人工智能和语言学领域的分支学科，包括认知、理解、生成等部分。自然语言的认知和理解是让电脑把输入的语言变成有意义的符号和关系，然后根据目的再处理，自然语言生成系统则是把计算机数据转化为自然语言。 推理是指利用训练好的模型，使用新数据推理出各种结论。借助神经网络模型进行运算，利用输入的新数据来一次性获得正确结论的过程，也称为预测或推断。

对于小白学习 AI，以下是一些建议： 1. 了解 AI 基本概念： 阅读「」部分，熟悉 AI 的术语和基础概念，包括人工智能的定义、主要分支（如机器学习、深度学习、自然语言处理等）以及它们之间的联系。 浏览入门文章，了解 AI 的历史、当前的应用和未来的发展趋势。 2. 开始 AI 学习之旅： 在「」中，找到为初学者设计的课程，特别推荐李宏毅老师的课程。 通过在线教育平台（如 Coursera、edX、Udacity）上的课程，按照自己的节奏学习，并有机会获得证书。 3. 选择感兴趣的模块深入学习： AI 领域广泛，如图像、音乐、视频等，可根据兴趣选择特定模块深入学习。 掌握提示词的技巧，它上手容易且很有用。 4. 实践和尝试： 理论学习后，实践是巩固知识的关键，尝试使用各种产品做出作品。 在知识库中有很多大家实践后的作品、文章分享，欢迎实践后分享。 5. 体验 AI 产品： 与现有的 AI 产品如 ChatGPT、Kimi Chat、智谱、文心一言等聊天机器人互动，了解其工作原理和交互方式，获得对 AI 在实际应用中表现的第一手体验，并激发对 AI 潜力的认识。 6. 持续学习和跟进： AI 是快速发展的领域，新的研究成果和技术不断涌现。关注 AI 领域的新闻、博客、论坛和社交媒体，保持对最新发展的了解。 考虑加入 AI 相关的社群和组织，参加研讨会、工作坊和会议，与其他 AI 爱好者和专业人士交流。 以下是一些通俗易懂的技术原理与框架内容： 1. 视频一主要回答了什么是 AI 大模型，原理是什么。 生成式 AI 生成的内容，叫做 AIGC。 相关技术名词： 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。监督学习是有标签的训练数据，算法目标是学习输入和输出之间的映射关系，包括分类和回归。无监督学习是学习的数据没有标签，算法自主发现规律，经典任务包括聚类。强化学习是从反馈里学习，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（因有很多层所以叫深度）的方法。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 即大语言模型。对于生成式 AI，其中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，比如谷歌的 BERT 模型，可用于语义理解（不擅长文本生成），如上下文理解、情感分析、文本分类。 技术里程碑：2017 年 6 月，谷歌团队发表论文《Attention is All You Need》。这篇论文首次提出了 Transformer 模型，它完全基于自注意力机制（SelfAttention）来处理序列数据，而不需要依赖于循环神经网络（RNN）或卷积神经网络（CNN）。GPT 含义：Transformer 是关键。Transformer 比 RNN 更适合处理文本的长距离依赖性。

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。

以下是为您推荐的国内较好的 AI 设计出图网站： 爱设计 PPT：在国内 AI 辅助制作 PPT 的产品领域表现出色，其背后有强大的团队，能敏锐把握 AI 与 PPT 结合的市场机遇，已确立市场领先地位。对于经常制作 PPT 的商务人士、教育工作者、学生等都是值得尝试的工具，能提高效率并保证高质量输出。 如果您想了解关于 AI 生成 CAD 图的相关资料，可以参考以下几个方面： 学术论文：通过 Google Scholar、IEEE Xplore、ScienceDirect 等学术数据库搜索。 专业书籍：查找相关专业书籍。 在线课程和教程：参加 Coursera、edX、Udacity 等平台上的相关课程，在 YouTube 等视频平台上查找教程和演示视频。 技术论坛和社区：加入如 Stack Overflow、Reddit 的 r/AI 和 r/CAD 等，关注相关博客和新闻网站。 开源项目和代码库：探索 GitHub 等开源平台上的相关项目，例如 OpenAI 的 GPT3、AutoGPT 等在 CAD 设计中的应用。 企业案例研究：研究 Autodesk、Siemens 等公司在 AI 在 CAD 设计中的应用案例。 以下是一些用户在工作中对出图的需求示例： |用户|联系方式|需求| |||| |kone|18616571618|AI 短片、AI 商业广告| |晓涵|17801234978|做视频| |uohigher|13902973307|个人学习| |卿卿子|18610036923|图片批处理| |lok|18529409793|设计| |hell 小明|13590623865|产品图| |iseeu|15532394695|提高工作效率，页面设计，配文出图| |大白光|17704034008|出图和视频| |三川|18681537236|出图和 AI 出视频| |李小蜗|18366606265|动漫真人电影| |Lucky|18475643966|出图，视频| |无名之辈|15813236448|自媒体 ip 打造，影音行业的创新，母婴等电商行业的赋能| |龙|13911904101|画图，工作，变现| |colour|19977743192|工作流设计| |小熠|13242135972|视频、图片处理| |顺势上马|/|自媒体和电商办公等| |叉子|15103211190|儿童绘图，小红书引流| |harry|15921430685|兴趣学习，自媒体素材，自定义节点开发| |古戈尔|18975394699|视频，动画| |二师兄|13818462550|图像流制作，装修工程和建筑工程| |fyu|15880036058|生图|

理论上，在应用完全相同参数（如 Step、CFG、Seed、prompts）的情况下，SD ComfyUI 出图和 SD WebUI 出图应当能保持图片效果一模一样。但在实际操作中可能会存在一些差异，比如： 提示词的多个条件下，SD 生成的图像可能无法全部满足，这与提示词引导系数有关，该系数关系到出图与文字的相关程度。 不同的模型和配置也可能影响出图效果，例如 SDXL 的大模型分为 base、refiner 以及配套的 VAE 模型，用于调节图片的画面效果和色彩。 需要注意的是，相同参数下要达到完全一致的出图效果并非绝对，还会受到多种因素的综合影响。

SD（Stable Diffusion）和 MJ（Midjourney）出图效果各有特点： 初步生成方面：DALLE 3 具有强大的文本识别能力，能快速生成符合意图的画面；MJ 则通过垫图功能（Sref 和iw 组合）确保图像风格一致。 图像优化方面：对于 DALLE 3 和 MJ 跑不出来的图，SD 可用于图像的细节处理，尤其是局部重绘，如调整人物手部细节。 角色原画设计方面：相较于 SD，MJ 能生成更多样、更具设计感的角色设计，不受制于特定模型风格。使用 Midjourney + Stable Diffusion 混合模式进行原画设计，有两到三次的 Prompt 调整空间，能运用 SD Controlnet 的各种功能对设计细节进行更多更细致的调节，可产出更合理的结构、更丰富的细节，效率极高，在合适条件下一个完整方案产出示例不超过十五分钟，还能极大避免 Midjourney 可能造成的版权争议和信息泄露风险。 模型表现方面：在 UI 设计的图标类型中，SDXL 的训练素材可能较久远，表现不如 MJ。Stability AI 称 SDXL 能识字，能还原文字内容，但字形和图像效果不如 MJ。您可以在使用 SDXL 的 API 构建内容。

以下是关于 Recraft 使用技巧的相关内容： Recraft 是由 Recraft AI 推出的多功能人工智能图像生成与编辑工具，自 2022 年成立，总部位于伦敦，受到全球超过 150 万设计师的青睐，包括 Netflix、Airbus 等大型企业团队。 其具有以下卓越功能： 卓越的文本渲染：能将描述性文字精确转化为图像中的清晰文本，适用于品牌设计、广告文案和书籍封面等创意场景。 高级控制：提供多种风格控制功能，确保品牌在图像中的视觉一致性，并支持生成矢量图形，对设计行业友好。 多功能编辑：集成多种 AI 工具，包括擦除、修改、放大和背景去除，便于调整图像细节。 实时协作：无限画布功能支持多用户实时编辑，适合团队合作。 2024 年 10 月，Recraft 推出全新的 Recraft V3 模型，在 Hugging Face 的文本到图像生成基准测试中以 1172 分位居榜首，超越了 MidJourney 和 OpenAI 等，提升了图像生成的精度和速度，优化了生成内容的风格一致性与细节控制。 关于 Remix 的使用： 在使用 Remix 模式时，可以添加或删除参数，但必须使用有效的参数组合。比如将/imagine prompt illustrated stack of pumpkins version 3 stylize 10000 更改为 illustrated stack of pumpkins version 4 stylize 10000 会返回错误，因为 Midjourney Model Version 4 与 Stylize 参数不兼容。 只有通常影响变化的参数在使用 Remix 时才有效，如 Aspect Ratio、Chaos、Image Weight、No、Quality、Seed、Same Seed、Stop、Stylize、Tile、Video 等。使用 Remix 改变宽高比将会将图像拉伸，并不会扩展画布、添加丢失的细节或修复错误。 在 Udio 中： Udio 具有混音功能，混音是现有剪辑的微妙或不那么微妙的变化。要创建混音，首先选择适当的曲目（目前只能重新混合 30 首曲目），然后在曲目页面或上下文菜单中单击“重新混合”。 与标准创建模式相比，提示框中新增了一个区域。左侧与扩展模式的原始剪辑区域相同，右侧的滑块允许控制混音效果（方差）的强度。滑块在最左侧时，混音不改变原始音频，向右移动（设置滑块位置后单击“重新混合”）效果更明显，某些方面开始改变。强度低值主要影响细节，而保持原始的整体结构和和谐。强度高值会引入更显著的变化，滑块最右侧位置的结果与原始剪辑几乎没有相似之处。

以下是关于文生视频 prompt 写作技巧及为您生成的一个宠物做饭视频的文字 prompt 示例： 文生视频 prompt 写作技巧： 1. 明确视觉样式：要具体描述视频的视觉基调和风格，比如是想要现实的、电影的、动画的还是超现实的。对美学的描述越具体，生成的效果就越接近期望。 2. 考虑视觉风格创意：如电影感要注重戏剧性照明、镜头光晕和高对比度；逼真风格要追求自然光、清晰细节和逼真角色；动画风格可使用卡通、3D 动画或 2D 动画等术语；艺术风格可用印象派、极简主义或抽象等形容词来指导艺术方向。 宠物做饭视频的文字 prompt 示例：“创建一个 2D 动画、色彩鲜艳的视频，一只可爱的猫咪在厨房里熟练地烹饪美味的鱼餐，画面具有温馨的灯光和可爱的卡通风格。”

以下是关于豆包使用技巧的相关内容： Prompt 之术： 三板斧中的分配角色：“你是一个哲学家。” 不分配角色时，⇒角色模式，行为模式包括知识域、语言风格、决策倾向等。 给出示例：给我讲个笑话，如“小时候我家特别穷。有多穷呢？不管每次我生什么病，我妈都从抽屉里拿出风油精。” 不使用 Fewshots 时，⇒类比学习。 思维链⇒逻辑推理。 Prompt 之用： 豆包划词：包括场景一的翻译，如测试“cognitive distinguish”；场景二的汉语新解，如测试“奢华游戏”。 利用 AI 批量生成、模仿和复刻《小林漫画》： 扣子使用链接：https://www.coze.cn/s/iMCq73wp/ 批量生产图片：有相关视频演示

以下是为您制定的为期一个月的《通往 AGI 之路》学习规划： 第一周： 了解并选择感兴趣的学习小组，如 AI 音乐之路、关键词学社（AI 绘画）、SD 学社（AI 绘画）、AI 视频学社等。按照相应要求进群，如添加微信或飞书群，并备注相关信息。 第二周： 熟悉所选学习小组的活动规则和学习内容。 对于 AI 绘画相关的小组，开始学习相关软件的基本操作。 第三周： 积极参与小组活动，如根据关键词出图测试、案例实操等。 尝试将所学应用到实际操作中，如创建图像流智能体等。 第四周： 总结所学知识和实践经验。 巩固 AI 基本操作技巧，确保能够熟练运用。 在学习过程中，要注重学以致用，通过学习、分享不断填补知识的缝隙，成长进步。同时，要记住“少就是多”“先有个初识”“目录索引推荐”“兴趣最重要”“先动手”等学习要点，找到适合自己的学习路径。

写 prompt（提示）是一个关键步骤，决定了 AI 模型如何理解并生成文本。以下是一些编写 prompt 的技巧和建议： 1. 明确任务：清晰定义任务，如写故事时包含背景、角色和主要情节。 2. 提供上下文：若任务需特定背景知识，提供足够信息。 3. 使用清晰语言：用简单、清晰的语言描述，避免模糊或歧义词汇。 4. 给出具体要求：明确格式、风格等特定要求。 5. 使用示例：提供期望结果的示例，帮助模型理解需求。 6. 保持简洁：避免过多信息导致模型困惑。 7. 使用关键词和标签：有助于模型理解任务主题和类型。 8. 测试和调整：生成文本后检查结果，根据需要调整 prompt。 此外，还有“Fewshots”的技巧，即在写 Prompt 时，通过提供 1 3 个输入 输出示例，让 GPT 学到样本共性，提升输出结果质量。比如： 初始 Prompt： 你是一个优秀的翻译人员，你会把我说的汉字翻译成英文和日语，日语同时展示日语汉字和假名。不要有任何额外的解释说明。 输入:邻居 输出:Neighbor 输入:自行车 输出:Bicycle 结构化的 prompt 方法论中，结构化是对信息进行组织，使其遵循特定模式和规则，方便有效理解。常用模块包括： Role:<name>:指定角色让 GPT 聚焦对应领域输出。 Profile author/version/description:Credit 和迭代版本记录。 Goals:一句话描述 Prompt 目标，让 GPT 聚焦。 Constrains:描述限制条件，帮 GPT 剪枝。 Skills:描述技能项，强化对应领域信息权重。 Workflow:重点，希望 Prompt 按特定方式对话和输出。 Initialization:冷启动时的对白，强调重点。

以下是关于 Liblib 的生图技巧： Lora 模型地址： 原作者：C 站 DucK113 在线下载地址：https://civitai.com/models/802364/flux1orlabubulora 本地下载：file:flux_labubu.safetensors 使用方式： 方式一：Liblib 在线生图 方式二：本地 ComfyUI Flux + Lora 工作流，相关介绍可参考之前的作业：，工作流中涉及的主要模型网盘：https://pan.quark.cn/s/2797ea47f691 ，包括 FLUX.1schnell：https://huggingface.co/blackforestlabs/FLUX.1schnell/blob/main/flux1schnell.safetensors ，file:ae.safetensors ，file:clip_l.safetensors ，t5xxl_fp8_e4m3fn：https://huggingface.co/comfyanonymous/flux_text_encoders/blob/main/t5xxl_fp8_e4m3fn.safetensors Lora 效果提示词： Labubu，monkey Labubu,Chinese style 1cowboy,Labubu 简易上手教程： 简明操作流程： 定主题：确定生成图片的主题、风格和表达的信息。 选择 Checkpoint：根据主题选择贴近的模型，如麦橘写实、麦橘男团、墨幽人造人等。 选择 lora：寻找内容重叠的 lora 控制图片效果及质量。 设置 VAE：选择 840000 那一串。 CLIP 跳过层：设成 2。 Prompt 提示词：用英文写需求，使用单词和短语组合，用英文半角逗号隔开。 负向提示词 Negative Prompt：用英文写避免产生的内容，单词和短语组合，用英文半角逗号隔开。 采样方法：一般选 DPM++ 2M Karras，也可参考模型作者推荐的采样器。 迭代步数：选 DPM++ 2M Karras 时，在 30 40 之间。 尺寸：根据喜好和需求选择。 生成批次：默认 1 批。 概念与功能说明： 生图入口 1：网页顶部的右方有生图按钮，点击进入生图界面。 生图入口 2：点进模型广场上任意一个模型（checkpoint 或 lora），有立即生图按钮。 生图入口 3：点进任意一个模型下面的返图区，点开一张喜欢的图片，右侧有在线生成的按钮。点开之后可以选择自动复制所有设置，尝试复现图片。

以下是一些能够输入拍摄好的图片和视频，并自动合成生成视频的工具及相关操作： 1. TecCreative 创意工具箱： 数字人口播配音：输入口播文案，选择期望生成的数字人形象及目标语言，即可生成数字人口播视频。操作指引：输入口播文案——选择目标语言——选择数字人角色——选择输出类型——点击开始生成。 图片换脸：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：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：上传原始视频——上传换脸图片——点击生成。 音频合成数字人：上传音频文件，即可基于音频合成对应的数字人视频，工具支持使用 100+数字人模板。操作指引：上传音频文件——选择数字人角色——选择输出类型——点击开始生成。注意：音频文件支持 MP3 和 WAV 格式，文件大小上限 5M。 AI 配音：多语种（包含菲律宾语、印地语、马来语等小语种）智能配音，同时支持区分男声和女声。操作指引：输入需配音文案——选择音色——点击立即生成。注意：输入的配音文案需和选择音色语种保持一致。 AI 字幕：智能识别视频语言并生成对应字幕。操作指引：点击上传视频——开始生成——字幕解析完成——下载 SRT 字幕。注意：支持 MP4 文件类型，大小上限为 50M。 2. 如果想用 AI 把小说做成视频，制作流程如下： 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。 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。 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。 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。 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。 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。 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。 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。 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。 3. 生成带有文本提示和图像的视频：在 Adobe 产品（https://www.adobe.com/products/fi ）的 Camera 部分，使用 Shot size 下拉菜单指定视频中主要主题的框架。包括极度特写、特写镜头、中景照片、远景、极远镜头等不同的拍摄方式。 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。

AI 可以合成视频。将小说制作成视频的流程通常包括以下步骤： 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。 以下是一些可以利用的工具及网址： 1. Stable Diffusion（SD）：一种 AI 图像生成模型，可以基于文本描述生成图像。网址：https://github.com/StabilityAI 2. Midjourney（MJ）：另一个 AI 图像生成工具，适用于创建小说中的场景和角色图像。网址：https://www.midjourney.com 3. Adobe Firefly：Adobe 的 AI 创意工具，可以生成图像和设计模板。网址：https://www.adobe.com/products/firefly.html 4. Pika AI：文本生成视频的 AI 工具，适合动画制作。网址：https://pika.art/waitlist 5. Clipfly：一站式 AI 视频生成和剪辑平台。网址：https://www.aihub.cn/tools/video/clipfly/ 6. VEED.IO：在线视频编辑工具，具有 AI 视频生成器功能。网址：https://www.veed.io/zhCN/tools/aivideo 7. 极虎漫剪：结合 Stable Diffusion 技术的小说推文视频创作提效工具。网址：https://tiger.easyartx.com/landing 8. 故事 AI 绘图：小说转视频的 AI 工具。网址：https://www.aihub.cn/tools/video/gushiai/ 在 Adobe Firefly 的 Advanced 部分，您可以使用 Seed 选项添加种子编号（https://helpx.adobe.com/firefly/generatevideo/generatevideoclips/generatevideofaq.htmlwhatisaseed），以帮助启动流程并控制 AI 创建的内容的随机性。如果使用相同的种子、提示和控制设置，则可以重新生成类似的视频剪辑。然后选择 Generate（生成）。 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。内容由 AI 大模型生成，请仔细甄别。

AI 可以合成视频。将小说做成视频通常包括以下步骤： 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。 以下是一些可以利用的工具及网址： 1. Stable Diffusion（SD）：一种 AI 图像生成模型，可以基于文本描述生成图像。网址：https://github.com/StabilityAI 2. Midjourney（MJ）：另一个 AI 图像生成工具，适用于创建小说中的场景和角色图像。网址：https://www.midjourney.com 3. Adobe Firefly：Adobe 的 AI 创意工具，可以生成图像和设计模板。网址：https://www.adobe.com/products/firefly.html 4. Pika AI：文本生成视频的 AI 工具，适合动画制作。网址：https://pika.art/waitlist 5. Clipfly：一站式 AI 视频生成和剪辑平台。网址：https://www.aihub.cn/tools/video/clipfly/ 6. VEED.IO：在线视频编辑工具，具有 AI 视频生成器功能。网址：https://www.veed.io/zhCN/tools/aivideo 7. 极虎漫剪：结合 Stable Diffusion 技术的小说推文视频创作提效工具。网址：https://tiger.easyartx.com/landing 8. 故事 AI 绘图：小说转视频的 AI 工具。网址：https://www.aihub.cn/tools/video/gushiai/ 在 Adobe Firefly 的 Advanced 部分，您可以使用 Seed 选项添加种子编号（https://helpx.adobe.com/firefly/generatevideo/generatevideoclips/generatevideofaq.htmlwhatisaseed），以帮助启动流程并控制 AI 创建的内容的随机性。如果使用相同的种子、提示和控制设置，则可以重新生成类似的视频剪辑。然后选择 Generate（生成）。 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。内容由 AI 大模型生成，请仔细甄别。

对 TTS 合成效果的评价主要分为主观评价和客观评价。 主观评价是通过人类对语音进行打分，常见的方法包括平均意见得分（MOS）、众包平均意见得分（CMOS）和 ABX 测试。其中 MOS 评测较为宽泛，可测试语音的不同方面，如自然度 MOS 和相似度 MOS。国际电信联盟将 MOS 评测规范化为 ITUT P.800，其中绝对等级评分（ACR）应用广泛，其根据音频级别给出 1 至 5 分的评价标准，分数越大表示语音质量越好，MOS 大于 4 时音质较好，低于 3 则有较大缺陷。但人类评分结果易受干扰，如音频样本呈现形式、有无上下文等。 客观评价是通过计算机自动给出语音音质的评估，在语音合成领域研究较少。客观评价可分为有参考和无参考质量评估，有参考评估方法需要音质优异的参考信号，常见的有 ITUT P.861（MNB）、ITUT P.862（PESQ）、ITUT P.863（POLQA）、STOI 和 BSSEval 等；无参考评估方法不需要参考信号，常见的包括基于信号的 ITUT P.563 和 ANIQUE+、基于参数的 ITUT G.107（EModel），近年来深度学习也应用到无参考质量评估中，如 AutoMOS、QualityNet、NISQA 和 MOSNet 等。 获取平均意见得分时，实验要求获取多样化且数量足够大的音频样本，在具有特定声学特性的设备上进行测评，控制被试遵循同样标准，确保实验环境一致。实验方法有实验室方式和众包两种，实验室方式能稳定保证实验环境，但人力成本高；众包方式易于获得有效评估结果，但无法确保试听条件。

对 TTS 合成效果的评价主要分为主观评价和客观评价。 主观评价是通过人类对语音进行打分，常见的方法有平均意见得分（MOS）、众包平均意见得分（CMOS）和 ABX 测试。MOS 评测较为灵活，可测试语音的不同方面，如自然度 MOS 和相似度 MOS。国际电信联盟（ITU）将 MOS 评测规范化为 ITUT P.800，其中绝对等级评分（ACR）应用广泛，其根据音频级别给出 1 至 5 分的评价，分数越大表示语音质量越好，MOS 大于 4 时音质较好，低于 3 则有较大缺陷。但人类评分结果受干扰因素多，如音频样本呈现形式、上下文等。 客观评价是通过计算机自动给出语音音质的评估，在语音合成领域研究较少。客观评价可分为有参考和无参考质量评估，有参考评估方法需要音质优异的参考信号，常见的有 ITUT P.861（MNB）、ITUT P.862（PESQ）、ITUT P.863（POLQA）、STOI 和 BSSEval 等；无参考评估方法不需要参考信号，常见的包括基于信号的 ITUT P.563 和 ANIQUE+、基于参数的 ITUT G.107（EModel），近年来深度学习也应用到无参考质量评估中，如 AutoMOS、QualityNet、NISQA 和 MOSNet 等。 获取平均意见得分时，实验要求获取多样化且数量足够大的音频样本，在具有特定声学特性的设备上进行，控制被试遵循同样标准，确保实验环境一致。实验方法有实验室方式和众包，实验室方式能控制测试要素，但人力成本高；众包易于获得评估结果，但无法确保试听条件。

以下是根据您提供的资料进行的汇总评述： 一、收集资料的情况 1. 来源情况：资料来源于陶力文律师的相关论述、关于 AI 音乐的论文、质朴发言的研究报告等。 2. 数量情况：共收集到 3 份相关资料。 二、资料分类及专家观点 1. 关于律师如何写好提示词用好 AI 观点：强调结构化内容组织、规定概述内容解读结语结构、案例和挑战结合、结合法规和实际操作、使用商业术语等。 结论：通过多种方式提升文章的专业性和针对性。 思路：从标题、文章结构等方面进行规划。 方案：按照特定的结构和要求进行写作。 2. 基于频谱图的音乐录音中自动调谐人声检测 观点：聚焦音乐中人声音高的自动调音检测，提出数据驱动的检测方法。 结论：所提方法在检测上表现出较高的精确度和准确率。 思路：包括音频预处理、特征提取和分类等步骤。 方案：创建新数据集，进行全面评估。 3. 文生图/文生视频技术发展路径与应用场景 观点：从横向和纵向梳理文生图技术发展脉络，分析主流路径和模型核心原理。 结论：揭示技术的优势、局限性和未来发展方向。 思路：探讨技术在实际应用中的潜力和挑战。 方案：预测未来发展趋势，提供全面深入的视角。 三、综合性评述 当前在这些领域的研究取得了一定的进展，如在音乐自动调音检测方面提出了新的方法和数据集，在文生图/文生视频技术方面梳理了发展路径和应用场景。 优点在于研究具有创新性和实用性，为相关领域的发展提供了有价值的参考。但也存在一些不足，如音乐检测研究中缺乏专业自动调音样本，部分技术在实际应用中可能面临一些挑战。 未来发展方面，有望在数据样本的丰富性、技术的优化和多模态整合等方面取得进一步突破，拓展更多的应用场景。