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图片生成线稿图

回答

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color_coding_semantic_segmentation_classes - Google 表格 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。

内容由 AI 大模型生成,请仔细甄别(powered by aily)

参考资料

【SD】最强控制插件ControlNet(1)附模型下载

lineart线稿提取:这个是ControlNet1.1版本新出的预处理和模型,可能是ControlNet目前最强的线稿上色功能了。我从花瓣上找了一张线稿图来试验一下,这幅线稿来自画师“原画人”的创作。我们可以先通过invert预处理将白底黑线处理成黑底白线,因为ControlNet中都是黑色作为背景。然后,将处理好的图拖到左边重新载入,切换到lineart预处理器和模型进行生成。文生图关键词填写——(Best quality,masterpiece),((girl)),solo,Blue hair,white clothes,white background。点击生成,得到上色稿。我接着用canny模型也绘制了一遍,可以对比一下这两款模型上色的差别,大家自己感受一下。mlsd直线线条检测:这个线条检测和之前的几个有一些不同,它一般用在建筑或者室内设计上。可以看到,这个预处理器提炼出了这个室内的结构线。我们输入关键词:木制、简约、无印良品。点击生成4张图,得到了与原图结构一致的设计图。好了,今天我们介绍了ControlNet中关于线条约束类的预处理器和模型。这些模型文件我也整理好了,如果想要这些模型的话,可以添加我的公众号【白马与少年】,回复【SD】即可。最后附上一张图,可以帮助大家理解ControlNet模型的命名规则,以便能够正确地使用模型。-END-白马与少年

教程:线稿上色Midjourney+Stable Diffusion

在学习AI绘画这段时间,发现AI绘画并不会完全替代设计师,而是可以让出图质量更好,效率更高。比如上面是用midjourney生成线稿,PS稍微做一些修正,再用controlnet控制,stable diffusion上色,多套AI组合拳,可以快速生成效果惊艳的图作者:三思先欣赏下作品

SD新手:入门图文教程

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,但边缘更柔和。mlsd用于识别输入图像的边缘信息,一种轻量级的边缘检测。它对横平竖直的线条非常敏感,因此更适用于于室内图的生成。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插件可以自行修改姿势,导出到文生图或图生图。scribble将输入图像作为线稿识别。如果线稿是白色背景,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分别是什么类型的物品,再用此构图信息生成图像。如果想绘制一张符合segementation规范的图像,可以使用以下色表绘制。[color_coding_semantic_segmentation_classes - Google表格](https://link.zhihu.com/?target=https%3A//docs.google.com/spreadsheets/d/1se8YEtb2detS7OuPE86fXGyD269pMycAWe2mtKUj2W8/edit%23gid%3D0)

其他人在问
照片转线稿
以下是关于照片转线稿的相关信息: 教程:线稿上色 Midjourney + Stable Diffusion sd 上色: 正关键词:主要前面添加了增加照片质感常用的 + mj 生成线稿的关键词调整(去掉 mj 里线稿的关键词,一开始嘴巴效果不好,添加了张开嘴巴等关键词,颜色都是可以单独调整控制)+ 风格参数。 负关键词:看自己的效果添加。添加一切您不想要的东西,前面调用了词嵌入(bad_prompt_version2neg, badhandv4, easynegative)需要去 c 站下载,这些主要是为了控制人手部错误的,在最后一步放大的时候,却起到了反作用,强行给小猫咪小动物 5 个手指(建议不加,或者建议生成的时候加,放大的时候去掉)。 正关键词示例:, CG, unity, official art, amazing, finely detail, an extremely delicate and beautiful, extremely detailed, 3d, rendering, c4d, blender, octane render, Chinese festive color scheme, open mouth, 1 tooth, The cat has a pair of white gloves, a cute cat cartoon IP character, black line sketch, wearing a hat, wearing a collar around the neck, carrying a huge red bag, matching rope and straps at his wrists, Chinese element style, poular toys, blind box toys, Disney style。 负关键词示例:back and white, green, blue, purple。 真实系大模型:revAnimated v1.2.2 版本。 尺寸:最好和您的草稿图保持一致(前面的步骤没有截图。这里重新做了一张)如果尺寸太大爆显存可以保持和草图一样的比例缩小尺寸。 最重要的 ControlNet 设置:上传自己的草图到 ControlNet,点击启用。记得点?的图标让预处理器生效。 摊位信息: AI 3D 打印纹身印章:通过 AI 将图片转绘成简约线条插画风格,然后现场 3D 打印出来,最终交付定制化的纹身印章产品。具体流程:适用 comfyui 工作流生成 + 输出线稿素材;将线稿生成模型文件;输入 3D 打印机,输出定制图案模型(预计打印时间 3 5 分钟)。印章图案为软性材料,印章颜料为可水洗安全材料,可另选半永久植物染料。摊位区域为 E,摊位编号为 69,摊位类型为 3D 印章。 星流一站式 AI 设计工具: 右侧生成器入门模式图片参考: 全部图片参考功能:原图、景深、线稿轮廓、姿势、Lineart 线稿、Scribble 线稿、光影、Segmant 构图分割。 其他参考功能:SoftEdge 线稿、配色参考、配色打乱、法线贴图、MLSD 线稿。
2025-02-20
线稿转3d
以下是关于线稿转 3D 的相关内容: 1. 教程:线稿上色 Midjourney + Stable Diffusion 3、sd 上色 正关键词:添加增加照片质感常用的 + mj 生成线稿的关键词调整(去掉 mj 里线稿的关键词,一开始嘴巴效果不好,添加了张开嘴巴等关键词,颜色都是可以单独调整控制)+ 风格参数 负关键词:看自己的效果添加。添加一切您不想要的东西,前面调用了词嵌入(bad_prompt_version2neg, badhandv4, easynegative)需要去 c 站下载,这些主要是为了控制人手部错误的,在最后一步放大的时候,却起到了反作用,强行给小猫咪小动物 5 个手指(建议不加,或者建议生成的时候加,放大的时候去掉) 正关键词:, CG, unity, official art, amazing, finely detail, an extremely delicate and beautiful, extremely detailed, 3d, rendering, c4d, blender, octane render 负关键词:back and white, green, blue, purple 真实系大模型:revAnimated v1.2.2 版本 尺寸:最好和您的草稿图保持一致,如果尺寸太大爆显存可以保持和草图一样的比例缩小尺寸 最重要的 ControlNet 设置:上传自己的草图到 ControlNet,点击启用。记得点?的图标让预处理器生效 2. 手把手教你用 AI 做 3d 新年表情包:ai 小鹿给您拜年啦! 直播回放 第一步:从设计稿到 3d 效果图 在平面设计稿——转 3d 这两个节点您可以直接用 AI(MJ 或国产 AI 如即梦等)生成角色,这里为了保持角色高一致性他们用 lllustrator 制作的平面稿转 3d 效果 在即梦图片生成界面中导入参考图参考选项为参考轮廓边缘生图模型选择 图片 2.0 输入提示词,生成图片。这里生成了十次左右然后选择高清放大。 提示词:角色 + 细节描述 + 场景 + 风格材质等,例如:可爱的拟人小鹿角色,米白色鹿角,戴着时尚耳机,穿着红色唐装,衣服中国圆环纹理,喜气洋洋,充满春节过年的氛围。迪士尼皮克斯工作室风格的肖像摄影,色调柔和,模型展示有精细的光泽,白色干净背景,3D 渲染,柔焦 C4D 渲染风格,Blender,知识产权风格,最佳画质,8K,超级详细,简洁,可爱 3. 摊位信息 摊位列表 AI 3D 打印纹身印章 通过 AI 将图片转绘成简约线条插画风格,然后现场 3D 打印出来,最终交付定制化的纹身印章产品。 具体流程: 适用 comfyui 工作流生成 + 输出线稿素材 将线稿生成模型文件 输入 3D 打印机,输出定制图案模型(预计打印时间 3 5 分钟) 印章图案为软性材料 印章颜料为可水洗安全材料,可另选半永久植物染料 摊位区域:E 摊位编号:69 摊位类型:3D 印章
2025-02-18
线稿上色
以下是关于线稿上色(Midjourney + Stable Diffusion)的详细步骤: 1. 线稿产出:使用 Midjourney 生成线稿,关键词如“Black and white line drawing illustration of a cute cat cartoon IP character, black line sketch, wearing a fortune hat, wearing a collar around the neck, Carrying a huge bag containing scrolls and ingots, matching rope and straps at his wrists, Chinese element style, popular toys, blind box toys, Disney style, white background niji 5 style expressive”。 2. PS 手动重绘错误的地方:对于生成的线稿,在 PS 中手动修正一些错误,比如添加阴影等。 3. SD 上色: 关键词:正关键词包括增加照片质感常用的、mj 生成线稿的关键词调整(去掉 mj 里线稿的关键词,针对效果不好的部分添加特定关键词,如嘴巴效果不好添加张开嘴巴等,颜色可单独调整控制)、风格参数,如“, CG, unity, official art, amazing, finely detail, an extremely delicate and beautiful, extremely detailed, 3d, rendering, c4d, blender, octane render, Chinese festive color scheme, open mouth, 1 tooth, The cat has a pair of white gloves, a cute cat cartoon IP character, black line sketch, wearing a hat, wearing a collar around the neck, carrying a huge red bag, matching rope and straps at his wrists, Chinese element style, poular toys, blind box toys, Disney style”;负关键词根据效果添加,如“back and white, green, blue, purple”。 模型选择:真实系大模型选择 revAnimated v1.2.2 版本。 尺寸设置:尺寸最好和草稿图保持一致,如果尺寸太大爆显存可以保持和草图一样的比例缩小尺寸。 ControlNet 设置:上传自己的草图到 ControlNet,点击启用,记得点击?的图标让预处理器生效。 ControlNet 的预处理器有 37 种,可分类理解为线条约束类、canny 边缘检测、scribble 涂鸦、softedge 软边缘检测、lineart 线稿提取等。其中 lineart 线稿提取可能是目前最强的线稿上色功能。例如,从花瓣上找一张线稿图,先通过 invert 预处理将白底黑线处理成黑底白线,然后拖到左边重新载入,切换到 lineart 预处理器和模型进行生成,文生图关键词填写如“, solo, Blue hair, white clothes, white background”。
2025-02-18
图像转线稿
以下是关于图像转线稿的相关内容: 在图像转线稿方面,有以下几种方法和流程: 1. 基于真实线稿的背景风格重绘: 可以将图像用蓝色的线连接到 cn 应用。 对于 cn 模型,可以采用深度学习的模型(个人感觉效果更佳),也可以采用“adapterxllineartfp16.safetensors”线稿模型。 对应的生成图片即可。 2. 星流一站式 AI 设计工具中的相关功能: 使用图像控制功能,如空间关系、线稿、人物长相、姿势等,来精准控制生成图像的内容和风格。 入门模式下有多种参考功能,如原图、景深、线稿轮廓、姿势、Lineart 线稿、Scribble 线稿、光影、Segmant 构图分割、SoftEdge 线稿、配色参考、配色打乱、法线贴图、MLSD 线稿等。每种参考功能都有其特定的作用,例如将参考图像转化为深度图以控制人物与背景的纵深关系,将参考图像转化为线稿以控制后续图像生成的轮廓等。 3. 基于 ipadapter 最新工作流“ipadapter_advanced.json”的方法: 工作流中 controlnet 模型(简称“cn”)用来控制 ipadapter 生成的图片。 基于深度学习的重绘,例如将一张黑白素材图片和一张彩色风格图片进行风格迁移完成转绘。 具体步骤包括创建节点加载图片、读取所需风格的图片作为参考图、将图像用蓝色的线连接到 cn 应用(通过 cn 的深度学习模型,如 SDxl 版本)、对要生成的图片进行填写提示词等。 相关资源:作者为 b 站 up 坏心眼猫特效,工作流和模型可参考:
2025-02-15
如何用SD给线稿上色
以下是使用 SD 给线稿上色的方法: 1. 准备关键词:正关键词主要前面添加了增加照片质感常用的+mj 生成线稿的关键词调整(去掉 mj 里线稿的关键词,一开始嘴巴效果不好,添加了张开嘴巴等关键词,颜色都是可以单独调整控制)+风格参数。负关键词看自己的效果添加,添加一切您不想要的东西。例如正关键词:,CG,unity,official art,amazing,finely detail,an extremely delicate and beautiful,extremely detailed,3d,rendering,c4d,blender,octane render,Chinese festive color scheme,open mouth,1 tooth,The cat has a pair of white gloves,a cute cat cartoon IP character,black line sketch,wearing a hat,wearing a collar around the neck,carrying a huge red bag,matching rope and straps at his wrists,Chinese element style,poular toys,blind box toys,Disney style。负关键词:back and white,green,blue,purple。 2. 选择真实系大模型,如 revAnimated v1.2.2 版本。 3. 注意尺寸:尺寸最好和您的草稿图保持一致,如果尺寸太大爆显存可以保持和草图一样的比例缩小尺寸。 4. 最重要的 ControlNet 设置: 上传自己的草图到 ControlNet,点击启用。记得点?的图标让预处理器生效。 点击“反转输出颜色”。 在模型里面选择“canny”的模型。 接着去设置前面的内容: 选择合适的大模型,如想要生成二次元的图,就要选择相应的模型。 输入关键词,先写照片质量的关键词(比如:最高质量,大师杰作等),接着指定上什么颜色。 5. ControlNet 的预处理器分类理解: 线条约束类:通过轮廓线来规定绘图的范围。 canny 边缘检测:适用于线条比较精细的图片。 scribble 涂鸦:适合粗犷的画风。 softedge 软边缘检测:对边缘的细节保留得更多,特别是有头发这类细节的时候。 lineart 线稿提取:可能是 ControlNet 目前最强的线稿上色功能。 mlsd 直线线条检测:一般用在建筑或者室内设计上。 您可以根据具体需求和线稿特点选择合适的方法和参数进行上色。
2024-12-04
AI绘画如何给线稿上色?
以下是关于 AI 绘画给线稿上色的方法: 1. 使用 Stable Diffusion 上色: 点开“ControlNet”的状态栏。 在空白处上传自己的线稿图。 点击“启用”。 点击“反转输出颜色”。 在模型里选择“canny”的模型。 选择合适的大模型,如生成二次元的图就选择相应模型。 输入关键词,先写照片质量的关键词(如最高质量、大师杰作等),接着指定颜色(如 1 可爱女孩,五官精致,精致眼睛和嘴巴,银色长发,白皙的皮肤,水汪汪的大眼睛),还可加上简单背景。想要色彩更细节,可输入更多关键词控制照片,负面关键词复制前面的即可。 2. Midjourney + Stable Diffusion 组合上色: 用 Midjourney 生成线稿,PS 稍微修正错误的地方。 用 ControlNet 控制,Stable Diffusion 上色。 Midjourney 生成线稿的关键词如:Black and white line drawing illustration of a cute cat cartoon IP character,black line sketch,wearing a fortune hat,wearing a collar around the neck,Carrying a huge bag containing scrolls and ingots,matching rope and straps at his wrists,Chinese element style,popular toys,blind box toys,Disney style,white background niji 5 style expressive 3. 进阶玩法: 用 MJ 的 Retexture 功能,写提示词或垫图功能给着色画上色。 用即梦参考功能,写提示词或垫图功能给着色画上色。 此外,着色画是未上色原稿,提供基础框架让创作者添加颜色,其艺术效果体现在色彩丰富性、情感表达、细节和纹理、创意发挥等方面。在 AI 绘画中,关键词结构思路包括基础描述、风格指定、色彩要求、细节强调等。
2024-12-04
生成提示词的提示词
以下是关于生成提示词的相关内容: 生成提示词的思路和方法: 可以根据效果好的图片中的高频提示词去反推效果,结合不同字体效果的描述,打包到一组提示词中。提示词给到 AI 后,AI 会根据给定文字的文义,判断适合的情绪风格,然后给出适合情绪的字体和风格描述、情感氛围等,加上一些质量/品质词,形成输出提示词结构。为了让 AI 更能描述清晰风格,可以先给定多种参照举例。 具体操作步骤: 打开 AI 工具的对话框,将相关提示词完整复制粘贴到对话框。推荐使用 ChatGPT 4o。 当 AI 回复后,发送您想要设计的文字。可以仅发送想要的文字,也可以发送图片(适合有多模态的 AI)让 AI 识别和反推。 将 AI 回复的提示词部分的内容复制到即梦 AI。 对生成提示词的一些观点: 提示词生成提示词并非必要,不一定能生成最好的 Prompt 框架,修改过程可能耗时且不一定能修改好,不如花钱找人写。 一句话生成完整符合需求的 Prompt 非常困难,只能大概给出框架和构思,需要更低成本地调整需求和修改 Prompt。 不同生图工具生成提示词的特点: 即使是简短的描述,生成的提示词也非常细节、专业。 会解析需求,找出核心要点和潜在的诠释点,并给出不同的提示词方案。 提示词构建更多在于增强,而不是发散,生成的内容更符合期望。 同时生成中、英双版本,国内外工具通用无压力。 14 款 AI 生图工具实测对比: 本次实测用到的工具包括国内版的即梦 3.0(https://jimeng.jianying.com/aitool/home)、WHEE(https://www.whee.com)、豆包(https://www.doubao.com/chat)、可灵(https://app.klingai.com/cn/texttoimage/new)、通义万相(https://tongyi.aliyun.com/wanxiang/creation)、星流(https://www.xingliu.art)、LibiblibAI(https://www.liblib.art),以及国外版的相关工具。
2025-04-20
有没有能根据描述,生成对应的word模板的ai
目前有一些可以根据描述生成特定内容的 AI 应用和方法。例如: 在法律领域,您可以提供【案情描述】,按照给定的法律意见书模板生成法律意见书。例如针对商业贿赂等刑事案件,模拟不同辩护策略下的量刑结果,对比并推荐最佳辩护策略,或者为商业合同纠纷案件设计诉讼策略等。 在 AI 视频生成方面,有结构化的提示词模板,包括镜头语言(景别、运动、节奏等)、主体强化(动态描述、反常组合等)、细节层次(近景、中景、远景等)、背景氛围(超现实天气、空间异常等),以及增强电影感的技巧(加入时间变化、强调物理规则、设计视觉焦点转移等)。 一泽 Eze 提出的样例驱动的渐进式引导法,可利用 AI 高效设计提示词生成预期内容。先评估样例,与 AI 对话让其理解需求,提炼初始模板,通过多轮反馈直至达到预期,再用例测试看 AI 是否真正理解。 但需要注意的是,不同的场景和需求可能需要对提示词和模板进行针对性的调整和优化,以获得更符合期望的 word 模板。
2025-04-18
如何自动生成文案
以下是几种自动生成文案的方法: 1. 基于其它博主开源的视频生成工作流进行优化: 功能:通过表单输入主题观点,提交后自动创建文案短视频,创建完成后推送视频链接到飞书消息。 涉及工具:Coze 平台(工作流、DeepSeek R1、文生图、画板、文生音频、图+音频合成视频、多视频合成)、飞书(消息)、飞书多维表格(字段捷径、自动化流程)。 大体路径:通过 coze 创建智能体,创建工作流,使用 DeepSeek R1 根据用户观点创建文案,再创建视频;发布 coze 智能体到飞书多维表格;在多维表格中使用字段捷径,引用该智能体;在多维表格中创建自动化流程,推送消息给指定飞书用户。 2. 生成有趣的《图文短句》: 实现原理: 先看工作流:包括第一个大模型生成标题、通过“代码节点”从多个标题中获取其中一个(可略过)、通过选出的标题生成简介、通过简介生成和标题生成文案、将文案进行归纳总结、将归纳总结后的文案描述传递给图像流。 再看图像流:包括提示词优化、典型的文生图。 最终的 Bot 制作以及预览和调试。 3. 腾讯运营使用 ChatGPT 生成文案: 步骤:通过 ChatGPT 生成文案,将这些文案复制到支持 AI 文字转视频的工具内,从而实现短视频的自动生成。市面上一些手机剪辑软件也支持文字转视频,系统匹配的素材不符合要求时可以手动替换。例如腾讯智影的数字人播报功能、手机版剪映的图文成片功能。这类 AI 视频制作工具让普罗大众生产视频变得更轻松上手。
2025-04-15
如何通过输入一些观点,生成精彩的口播文案
以下是通过输入观点生成精彩口播文案的方法: 1. 基于其它博主开源的视频生成工作流进行功能优化,实现视频全自动创建。 效果展示:可查看。 功能:通过表单输入主题观点,提交后自动创建文案短视频,并将创建完成的视频链接推送至飞书消息。 涉及工具:Coze平台(工作流、DeepSeek R1、文生图、画板、文生音频、图+音频合成视频、多视频合成)、飞书(消息)、飞书多维表格(字段捷径、自动化流程)。 大体路径: 通过 coze 创建智能体,创建工作流,使用 DeepSeek R1 根据用户观点创建文案,再创建视频。 发布 coze 智能体到飞书多维表格。 在多维表格中使用字段捷径,引用该智能体。 在多维表格中创建自动化流程,推送消息给指定飞书用户。 2. 智能体发布到飞书多维表格: 工作流调试完成后,加入到智能体中,可以选择工作流绑定卡片数据,智能体则通过卡片回复。 选择发布渠道,重点是飞书多维表格,填写上架信息(为快速审核,选择仅自己可用),等待审核通过后即可在多维表格中使用。 3. 多维表格的字段捷径使用: 创建飞书多维表格,添加相关字段,配置后使用字段捷径功能,使用自己创建的 Coze 智能体。 表单分享,实现填写表单自动创建文案短视频的效果。 4. 自动化推送:点击多维表格右上角的“自动化”,创建所需的自动化流程。 另外,伊登的最新 Deepseek+coze 实现新闻播报自动化工作流如下: 第一步是内容获取,只需输入新闻链接,系统自动提取核心内容。开始节点入参包括新闻链接和视频合成插件 api_key,添加网页图片链接提取插件,获取网页里的图片,以 1ai.net 的资讯为例,添加图片链接提取节点,提取新闻主图,调整图片格式,利用链接读取节点提取文字内容,使用大模型节点重写新闻成为口播稿子,可使用 Deepseek R1 模型生成有吸引力的口播内容,若想加上自己的特征,可在提示词里添加个性化台词。
2025-04-15
小红书图文批量生成
以下是关于小红书图文批量生成的详细内容: 流量密码!小红书万赞英语视频用扣子一键批量生产,这是一个保姆级教程,小白都能看得懂。 原理分析: 决定搞之后,思考生成这种视频的底层逻辑,进行逆推。这种视频由多张带文字图片和音频合成,带文字图片由文字和图片生成,文字和图片都可由 AI 生成,音频由文字生成,文字来源于图片,也就是说,关键是把图片和文字搞出来。 逻辑理清后,先找好看的模版,未找到好看的视频模版,最后看到一个卡片模版,先把图片搞出来,才有资格继续思考如何把图片变成视频,搞不出来的话,大不了不发视频,先发图片,反正图片在小红书也很火。 拆模版: 要抄这种图片,搞过扣子的第一反应可能是用画板节点 1:1 去撸一个,但扣子的画板节点很难用,Pass 掉。用 PS 不行,太死板不灵活,html 网页代码可以,非常灵活。经过 2 个多小时和 AI 的 battle,用 html 代码把图片搞出来了。这里不讲代码怎么写,直接抄就行。要抄,首先要学会拆,不管用什么方式批量生成这样的图片,都必须搞清楚里面有哪些是可以变化的参数,也就是【变量】,如主题、主题英文、阶段、单词数、图片、正文、翻译、普通单词、重点单词等。 想方法: 大概知道批量生成这样的图片需要搞清楚哪些参数,图片用 html 代码搞出来了。但问题是视频怎么搞,这种视频由多张不同的【带文字的图片】生成,比如读到哪句,哪句就高亮起来,图片也可以随着读到的句子变更。最后,视频就是用这样的图片一张张拼起来的。
2025-04-14
ai如何什么生成表格
AI 生成表格通常可以通过以下技术实现: 1. 利用变分自编码器(VAEs)和序列到序列模型(Seq2Seq)等技术生成表格文件、表格公式,并清理、创建、转换和分析表格中的文本数据,例如表格结构设计、数据分析表、表格自动化等。 2. 借助一些办公软件中的 AI 插件,如飞书中的相关插件,先通过 AI 理解图片中的内容并填充到表格列中,然后利用自带插件总结生成相关指令。 此外,在多模态数据生成中,结构化数据生成包括表格生成,多模态合成数据从大类来看有非结构化数据(图片、视频、语音等)和结构化数据(表格等)两大类。非结构化数据生成包括文本生成、图像生成、音频和语音生成、视频生成、3D 生成、合成数据生成等。
2025-04-14
可以增强图片清晰的的ai
以下是一些可以增强图片清晰度的 AI 工具: 1. Magnific:https://magnific.ai/ 2. ClipDrop:https://clipdrop.co/imageupscaler 3. Image Upscaler:https://imageupscaler.com/ 4. Krea:https://www.krea.ai/ 更多工具可以查看网站的图像放大工具库:https://www.waytoagi.com/category/17 此外,PMRF 也是一种全新的图像修复算法,它具有以下特点: 擅长处理去噪、超分辨率、着色、盲图像恢复等任务,生成自然逼真的图像。 不仅提高图片清晰度,还确保图片看起来像真实世界中的图像。 能够应对复杂图像退化问题,修复细节丰富的面部图像或多重损坏的图片,效果优质。 详细介绍: 在线体验: 项目地址: 这些 AI 画质增强工具都具有不同的特点和功能,可以根据您的具体需求选择合适的工具进行使用。
2025-04-18
图片提取文字
以下是关于图片提取文字的相关信息: 大模型招投标文件关键数据提取方案:输入模块设计用于处理各种格式的文档输入,包括 PDF、Word、Excel、网页等,转换成可解析的结构化文本。多种文件格式支持,对于图片,可以借助 OCR 工具进行文本提取,如开放平台工具:。网页可以使用网页爬虫工具抓取网页中的文本和表格数据。 谷歌 Gemini 多模态提示词培训课:多模态技术可以从图像中提取文本,使从表情包或文档扫描中提取文本成为可能。还能理解图像或视频中发生的事情,识别物体、场景,甚至情绪。 0 基础手搓 AI 拍立得:实现工作流包括上传输入图片、理解图片信息并提取图片中的文本内容信息、场景提示词优化/图像风格化处理、返回文本/图像结果。零代码版本选择 Coze 平台,主要步骤包括上传图片将本地图片转换为在线 OSS 存储的 URL 以便调用,以及插件封装将图片理解大模型和图片 OCR 封装为工作流插件。
2025-04-15
图片变清晰
以下是关于图片变清晰的相关内容: 使用清影大模型: 输入一张图片和相应提示词,清影大模型可将图片转变为视频画面,也可只输入图片让模型自行发挥想象生成有故事的视频。 选用尽可能清晰的图片,上传图片比例最好为 3:2(横版),支持上传 png 和 jpeg 图像。如果原图不够清晰,可采用分辨率提升工具将其变清晰。 提示词要简单清晰,可选择不写 prompt 让模型自行操控图片动起来,也可明确想动起来的主体,并以“主体+主题运动+背景+背景运动”的方式撰写提示词。 常见的 AI 画质增强工具: Magnific:https://magnific.ai/ ClipDrop:https://clipdrop.co/imageupscaler Image Upscaler:https://imageupscaler.com/ Krea:https://www.krea.ai/ 更多工具可查看网站的图像放大工具库:https://www.waytoagi.com/category/17 用 AI 给老照片上色并变清晰: 将照片放入后期处理,使用 GFPGAN 算法将人脸变清晰。然后将图片发送到图生图中,打开 stableSR 脚本,放大两倍。切换到 sd2.1 的模型进行修复,vae 选择 vqgan,提示词可不写以免对原图产生干扰。
2025-04-14
怎么让图片动起来
要让图片动起来,可以参考以下几种方法: 1. 使用即梦进行图生视频:只需上传图片至视频生成模块,提示词简单描绘画面中的动态内容即可生成时长为 3 秒钟的画面。运镜类型可根据剧本中的镜头描绘设置,主要设置以随机运镜为主。生成速度根据视频节奏选择,比如选择慢速。 2. 使用 Camera Motion: 上传图片:点击“Add Image”上传图片。 输入提示词:在“Prompt”中输入提示词。 设置运镜方向:选择想要的运镜方向,输入运镜值。 设置运动幅度:运动幅度和画面主体运动幅度有关,与运镜大小无关,可以设置成想要的任意值。 其它:选择好种子(seed),是否高清(HD Quality),是否去除水印(Remove Watermark)。 生成视频:点击“create”,生成视频。 3. 对于复杂的图片,比如多人多活动的图: 图片分模块:把长图分多个模块。 抠出背景图:智能抠图,用工具把要动的内容去除掉,用 AI 生成图片部分。 绿幕处理前景图:将要拿来动起来的部分抠出,放在绿幕背景里或者画的背景颜色,导出图片。 前景图动态生成视频:用 AI 视频生成工具写入提示词让图片动起来,比如即梦、海螺、混元等。不停尝试抽卡。 生成视频去掉背景:用剪映把抽卡合格的视频放在去掉内容的背景图片,视频的背景用色度抠图调整去掉。多个视频放在背景图片,一起动即可。
2025-04-12
图片文字转文档
图片文字转文档可以通过以下方式实现: coze 插件中的 OCR 插件: 插件名称:OCR 插件分类:实用工具 API 参数:Image2text,图片的 url 地址必填 用途:包括文档数字化、数据录入、图像检索、自动翻译、文字提取、自动化流程、历史文献数字化等。例如将纸质文档转换为可编辑的电子文档,自动识别表单、票据等中的信息,通过识别图像中的文字进行搜索和分类,识别文字后进行翻译,从图像中提取有用的文字信息,集成到其他系统中实现自动化处理,保护和传承文化遗产。 插件的使用技巧:暂未提及。 调用指令:暂未提及。 PailidoAI 拍立得(开源代码): 逻辑:用户上传图片后,大模型根据所选场景生成相关的文字描述或解说文本。 核心:包括图片内容识别,大模型需要准确识别图片中的物体、场景、文字等信息;高质量文本生成,根据图片生成的文字不仅需要准确,还需符合专业领域的要求,保证文字的逻辑性、清晰性与可读性。 场景应用: 产品文档生成(电商/零售):企业可以利用该功能将商品的图片(如电器、服饰、化妆品等)上传到系统后,自动生成商品的详细描述、规格和卖点总结,提高电商平台和零售商的商品上架效率,减少人工编写文案的工作量。 社交媒体内容生成(品牌营销):企业可使用图片转文本功能,帮助生成社交媒体平台的营销文案。通过上传产品展示图片或品牌活动图片,模型可自动生成具有吸引力的宣传文案,直接用于社交媒体发布,提高营销效率。 法律文件自动生成(法律行业):法律行业可以使用图片转文本技术,自动提取合同、证据材料等图片中的文本信息,生成法律文件摘要,辅助律师快速进行案件分析。
2025-04-11
如何去除图片中的文字内容
以下是去除图片中文字内容的方法: 1. 图像预处理: 图像去噪:使用去噪算法(如高斯滤波、中值滤波)去除图像中的噪声。 图像增强:通过增强算法(如直方图均衡化、对比度增强)提升图像的清晰度和对比度。 2. 图像分割:使用图像分割算法将图片中的文字和背景分离。常用的分割算法包括阈值分割、边缘检测和基于区域的分割方法。 3. 文字检测:在分割后的图像中,使用文字检测算法(如基于深度学习的文本检测模型)识别出文字区域。 4. 文字识别:对检测到的文字区域进行文字识别,将文字内容转换为计算机可处理的文本数据。常用的文字识别技术包括基于深度学习的端到端文本识别模型和传统的 OCR(Optical Character Recognition)技术。 5. 后处理:根据需求进行后处理,如去除残余的噪点、填补文字区域的空白等。 6. 机器学习模型训练(可选):如有足够的数据,可以采用机器学习技术训练模型,通过学习样本中的文字特征来自动去除图片上的文字。 7. 优化算法:对整个处理流程进行优化,提高处理速度和准确度。可以采用并行计算、硬件加速等方法提升算法的效率。 8. 移动端集成:将设计好的算法和模型集成到移动应用程序中,以实现去除图片文字的功能。可以使用移动端开发框架(如 iOS 的 Core ML、Android 的 TensorFlow Lite)来实现模型的部署和调用。 此外,像 Gemini 2.0 Flash 等工具也可以通过自然语言指令来去除图片中的文字,指令如“去掉 XXX”。DALL·E 也能实现去掉图片中的错误文字等操作。
2025-04-11