推荐下好用的具备图像OCR能力的大模型

以下为您介绍一些与 OCR 文字识别相关的内容： 在“安仔：我用 Coze 免费手搓了一个 24 小时英语陪练，根治了我多年的哑巴英语”中提到使用了 Simple OCR 插件，它能够识别图片中的文字，并返回识别结果，用于读取用户上传图片或文件的文字，并做相应处理。 在移动端图片视觉处理方面，对于试卷拍照去除书写笔迹，有以下详细方法： 1. 图像预处理： 图像去噪：使用高斯滤波、中值滤波等去噪算法去除图像中的噪声。 图像增强：通过直方图均衡化、对比度增强等增强算法提升图像的清晰度和对比度。 2. 图像分割： 使用阈值分割、边缘检测和基于区域的分割等算法将试卷图像中的书写笔迹和背景分离。 3. 文字检测： 在分割后的图像中，使用基于深度学习的文本检测模型等文字检测算法识别出试卷上的文字区域。 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 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，通过学习样本中的书写笔迹特征来自动去除试卷上的笔迹。 7. 优化算法：

目前市面上有多种AI工具可以进行OCR（光学字符识别）和格式转换，以下是一些可用的工具： 1. 白描网页版OCR：提供在线图片文字提取服务，支持JPG/PNG/BMP/GIF/SVG格式的图片，并允许用户通过选择或拖拽图片到网页上进行文字识别 。 2. AI文字识别（OCR）工具：这是一个免费的在线OCR工具，支持中英文及数字的识别，并且基于浏览器运行，确保文件安全。用户可以通过选择图片来识别图像中的文本，并将其转换为可编辑的文本 。 3. iLoveOCR：这是一个在线OCR工具，可以将扫描的文档和图像转换成可编辑的Word、PDF、Excel、PowerPoint、ePub和Txt格式。支持多语言识别，并保证用户上传的文件在24小时后自动删除，注重隐私保护 。 4. 轻闪PDF OCR：提供在线服务，允许用户将PDF和图像文件转换成可编辑的格式，支持25种语言的OCR识别，并且界面简洁无广告，注重用户文件的安全性 。 这些工具通过AI技术提高了文字识别的准确性和效率，适用于将图片或PDF文件中的文字转换成可编辑的格式，非常适合需要大量文档处理和数据转换的用户。

Coze 上 OCR 识别手写插件推荐 Simple OCR：该插件可以识别图片中的文字，并返回识别结果。这个插件非常适合用于读取用户上传的图片或文件中的文字，并将其返回给用户或进行相应的处理。

Gemini 和 GPT 都是当前自然语言处理（NLP）领域中非常受欢迎的模型，它们在不同的应用场景中都有出色的表现。但是，在 OCR（光学字符识别）方面，哪个模型更好需要根据具体的任务和数据集来评估。 总的来说，GPT4 在多模态复杂数据问题和汉字的 OCR 方面表现较好，而 Gemini 在原生多模态能力和与搜索生态结合方面有一定的优势。但是，对于中文的理解能力，GPT4 可能更胜一筹。 需要注意的是，以上结论是基于已有数据和相关文章得出的，具体表现还需要根据实际应用场景进行评估。

以下是一些免费的图像生成工具： 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. 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 3. Civitai：用于图像生成。 网址：无 需要注意的是，部分工具可能存在功能限制或需要特定条件才能免费使用。

以下是关于图像生成 AI 的相关内容： 将小说制作成视频的流程： 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。 判断一张图片是否为 AI 生成： 要培养判断图片是否为 AI 生成的能力，需要训练大脑模型。对于不擅长的朋友，可以借助一些网站，通过对大量图片数据的抓取和分析来给出画作属性的判断可能性，例如 ILLUMINARTY（https://app.illuminarty.ai/）。但在测试过程中，可能会出现结构严谨的真实摄影作品被识别为 AI 作图的情况，这是因为鉴定 AI 自身的逻辑算法不能像人类一样综合考虑各种不符合逻辑的表现。 国内外 AIGC 技术在图像生成方面的最新进展： 图像生成离不开深度学习算法，如生成对抗网络（GANs）、变分自编码器（VAEs），以及 Stable Diffusion 等，以创建与现实世界图像视觉相似的新图像。图像生成可用于数据增强以提高机器学习模型的性能，也可用于创造艺术、生成产品图像等。 一些具有代表性的海外项目： Stable Diffusion：文本生成图像模型，主要由三个部分组成，分别是 VAE、UNet 网络和 CLIP 文本编码器。 DALLE 3（Open AI）：OpenAI 基于 ChatGPT 构建的一种新型神经网络，可以从文字说明直接生成图像。 StyleGAN 2（NVIDIA）：一种生成对抗网络，可以生成非常逼真的人脸图像。 DCGAN（Deep Convolutional GAN）：一种使用卷积神经网络的生成对抗网络，可生成各种类型的图像。 一些具有代表性的国内项目：（文中未提及具体国内项目）

以下是国内一些较好用可以替代 Midjourney 或 Stable Diffusion 的图像生成工具： 1. 吐司：https://tusiart.com/images/635511733697550450?post_id=635512498197535244&source_id=nzywoVHilkK7o_cqaH31xAh 2. 哩布：https://www.liblib.ai/ 此外，还有一些常见的图像生成工具： 1. DALLE：来自 OpenAI，已纳入 Bing（您必须使用创意模式）和 Bing 图像创建器。 2. Adobe Firefly：内置在各种 Adobe 产品中，但在质量方面落后于 DALLE 和 Midjourney。不过 Adobe 宣布它只使用有权使用的图像。

在 Midjourney 中生成风格一致的绘画图像，您可以参考以下方法： 1. 角色参考（cref）：cref 的功能是保持图像角色的一致性。使用方法是在提示后添加 cref，并紧接着指向人物参考图像的 URL。例如：/imagine prompt beautiful girl cref。您可以使用 cw 来调整参考图像对生成的图像的影响程度，数值范围从 0 到 100。 2. 风格参考（sref）：sref 的功能是生成类似风格的图片，保持画风的一致性。使用方法是在提示后添加 sref，并紧接着指向风格参考图像的 URL。例如：/imagine prompt beautiful girl sref。您可以使用 sw 来调整参考风格对生成的图像的影响程度，数值范围从 0 到 1000。 如果您想引用一张图，但只是把它作为新图的一部分，可以使用 sref 或 cref，并通过调整 sw 或 cw 的值来控制引用图像的影响程度。例如，若想引用一张图的风格，但只希望它占新图的一部分，可以这样写提示：/imagine prompt beautiful girl srefsw 500。 此外，在实际操作中，还可以通过以下方式优化： 初步生成：使用 DALLE 3 和 Midjourney（MJ）进行初步图像生成。DALLE 3 以其强大的文本识别能力帮助快速生成符合意图的画面，而 MJ 则通过垫图功能（Sref 和 iw 组合）确保图像的风格一致。 图像优化：D3 和 MJ 跑不出来的图，用 Stable Diffusion（SD）用于图像的细节处理，尤其是局部重绘，例如调整人物的手部细节。通过 magnific.ai 工具对图像进行超分处理，进一步提高画质。 同时，输入提示词时，可以把提示词总结成“形容词+主语+环境+行为+构图+参考风格+渲染程度+后缀”这样的公式。对人物、环境、摄影、灯光等方面进行详细描述，规定绘图的比例等，有助于生成更符合期望的图像。

以下是关于图像转文本的相关信息： 图像字幕任务是指基于输入的图像，生成描述该图像内容的一段文本。对于此任务，会使用一组成对的图像和文本数据，目标是建立和训练一个可以根据图像生成文本描述的模型。 目前语音转文本 API 提供了两个端点，即基于最先进的开源大型v2 Whisper 模型的转录和翻译，可用于将音频转录为任何语言，将音频翻译并转录成英语。目前文件上传限制为 25MB，并支持 mp3、mp4、mpeg、mpga、m4a、wav 和 webm 等输入文件类型。 在 Stable Diffusion 中，图片生成图片的过程中，输入为图像和 prompt，输出为图像。其中 Load Checkpoint 模块对 SD 模型的主要结构进行初始化（VAE，UNet），CLIP Text Encode 是文本编码器，可输入 prompt 和 negative prompt 控制图像生成，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，通过设置去噪强度（Denoising strength）控制加入噪音的量，如果为 0 则不添加噪音，为 1 则添加最大数量的噪音，使潜像成为一个完整的随机张量，若将去噪强度设置为 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。

AIGC 图像应用广泛，主要包括以下方面： 数据增强：通过生成新的图像来提高机器学习模型的性能。 艺术创作：用于生成艺术作品。 产品图像生成：如生成虚拟现实场景或进行图像修复。 一些具有代表性的海外项目有： Stable Diffusion（Stability AI）：文本生成图像模型，由 VAE、UNet 网络和 CLIP 文本编码器组成，通过特定流程实现图像生成。 DALLE 3（Open AI）：基于 ChatGPT 构建的新型神经网络，能从文字说明直接生成图像。 StyleGAN 2（NVIDIA）：生成对抗网络，可生成逼真的人脸图像。 DCGAN（Deep Convolutional GAN）：使用卷积神经网络的生成对抗网络，可生成各种类型的图像。 国内也有相关项目。 图像生成离不开深度学习算法，如生成对抗网络（GANs）、变分自编码器（VAEs）以及 Stable Diffusion 等，以创建与现实世界图像视觉相似的新图像。

以下是一些国内外好用的图生视频模型： 可灵（国内，免费） 网址：https://klingai.kuaishou.com/ 支持文生视频、图生视频。 支持图生视频首尾帧功能。 提示词可使用中文。 文生视频支持正向提示词、反向提示词、运镜控制、时长选择（5s、10s），支持 16:9、9:16、1:1 尺寸。 图生视频除了不可运镜控制以外，其他跟文生视频基本相同。 默认生成 5s 的视频。 ETNA（国内） 网址：https://etna.7volcanoes.com/ 由七火山科技开发的文生视频 AI 模型。 可以根据用户简短的文本描述生成相应的视频内容。 生成的视频长度在 8 15 秒，画质可达到 4K，最高 38402160，画面细腻逼真，帧率 60fps。 文生视频，支持中文，时空理解。 关于可灵的文生视频效果，测试者 Austin 周安鑫进行了以下测试： 1. 场景识别：包括室内和室外，如客厅的沙发、液晶电视、漂亮的波斯猫、超现实主义的蜿蜒河流、茂密森林、灿烂花海、碧绿草坪等。 2. 物体识别：涵盖静态和动态物体，如水晶球、跳动的火焰、翱翔的飞鸟、闪烁的流星、飞溅的水珠等。 3. 人物识别：包括面部和姿态，如一个人笑容灿烂、一个人惊恐愤怒，一位芭蕾舞女孩在冰面上跳舞等。 4. 动作识别：包含基本和复杂动作，如短跑运动员快速奔跑、赛车手驾驶跑车激烈漂移等。 5. 事件检测：有简单和复杂事件，如一位帅哥在喝水、外星文明和地球进行星际大战等。 6. 环境变化：涉及光线和天气，如奇幻的极光舞动变幻、城市写字楼灯光忽明忽暗、闪电交加、乌云密布、台风、大雨等。 7. 多对象场景：包括单一和多对象场景，如 1 个飞行员驾驶战斗机翱翔太空、海军指挥航母战斗群展开激烈战斗等。 8. 特殊场景：有遮挡和非标准场景，如城市大雾遮挡摩天大楼、一边是神秘海底世界，一边是梦幻糖果屋。 9. 细节检测：包含小物体和微表情，如崭新的苹果电脑屏幕上播放电影、瞳孔收缩、脸颊泛红、嘴唇微微颤抖。

以下是关于模型的相关信息： 新的 gpt3.5turbo 模型针对会话进行了优化，原始的 GPT3.5 模型针对文本补全进行了优化。 用于创建嵌入和编辑文本的端点有自己的一组专用模型。 在 AI 输入框下方有一个下拉列表，允许选择要使用的模型。默认情况下，Cursor 已准备好使用的模型包括：GPT4o、GPT4、Claude 3.5 Sonnet、cursorsmall。其中，cursorsmall 是 Cursor 的自定义模型，不如 GPT4 智能，但速度更快，用户可无限制访问。您可以在 Cursor Settings > Models > Model Names 下添加其他模型。 谷歌一直在测试自己的人工智能 Bard，由各种基础模型驱动，最近是名为 PaLM 2 的模型。 Anthropic 发布了 Claude 2，其最值得注意的是有非常大的上下文窗口，与其他大型语言模型相比，不太可能恶意行事。

AI 大模型中带有“instruct”通常与指令微调相关。在大模型的训练过程中，指令微调是其中一个重要阶段。此阶段模型被训练以理解并执行具体指令，例如翻译文本等，从而能够回答问题。指令微调阶段输入的内容通常包括三个部分，如“Instruct：请你翻译下面这段话”“Input：一段英文”“Output：一段中文”。通过指令微调，模型能够更好地按照人类的期望和具体要求进行输出。

我是 WaytoAGI 专属问答机器人，基于 Aily 和云雀大模型。 Aily 是飞书团队旗下的企业级 AI 应用开发平台，提供了简单、安全且高效的环境，帮助企业轻松构建和发布 AI 应用，推动业务创新和效率提升。 云雀是由字节跳动研发的语言模型，通过便捷的自然语言交互，能够高效地完成互动对话、信息获取、协助创作等任务。 此外，还有一些免费的大模型接口，如阿里的通义千问大模型接口，可创建 API key。智谱 AI（ChatGLM）、科大讯飞（SparkDesk）也有免费接口，但国内的大模型大多限制一定免费额度的 Token。 谷歌的 Gemini 大模型（gemini 1.5）、海外版 Coze 的 GPT4 模型是免费且能图片识别，但需要给服务器挂梯子。想使用的话，可参考张梦飞同学写的教程。 在深入了解 AI 运作原理和众多落地产品后，重新思考 AI 大模型引发的变革。此前曾有疑问，大模型与智能语音技能的 NLU 存在差异。语音技能 NLU 是通过一系列规则、分词策略等训练而成，运作逻辑规律可观测，具有 ifelse 式逻辑性。而大模型凭借海量数据在向量空间中学习知识的关联性形成，运作逻辑难以观测，脱离了 ifelse 的层面。

训练模型来协助运营跨境电商线上店铺，仅依靠一些精准的关键词通常是不够的。模型的训练需要多方面的数据和信息，包括但不限于产品的详细描述、客户的评价和反馈、市场趋势、竞争对手的情况等。精准的关键词可以作为其中的一部分输入，但不足以全面有效地训练模型以达到理想的辅助运营效果。

根据目前的测评报告，在国内大模型中，得分较高的有文心一言 4.0（API），其总分 79.02 分。在工具使用的测评中，智谱清言表现不俗，取得 83.78 的高分，排名国内模型第一。过去八个月国内模型在 SuperCLUE 基准上的第一名多次为文心一言 4.0。综合来看，国内大模型在不断进步，与国外模型的差距在逐渐缩小，但不同模型在不同方面的表现各有优劣。