使用多模态提取图片中的表格信息

以下为您推荐几个国内能用的支持多模态交流的 APP 及相关模型： 1. 百度（文心一言）：https://wenxin.baidu.com 2. 抖音（云雀大模型）：https://www.doubao.com 3. 智谱 AI（GLM 大模型）：https://chatglm.cn 4. 中科院（紫东太初大模型）：https://xihe.mindspore.cn 5. 百川智能（百川大模型）：https://www.baichuanai.com/ 6. 商汤（日日新大模型）：https://www.sensetime.com/ 7. MiniMax（ABAB 大模型）：https://api.minimax.chat 8. 上海人工智能实验室（书生通用大模型）：https://internai.org.cn 此外，智谱·AI 开源的多模态模型有： 1. CogAgent18B：基于 CogVLM17B 改进的开源视觉语言模型。拥有 110 亿视觉参数和 70 亿语言参数，支持 11201120 分辨率的图像理解，具备 GUI 图像的 Agent 能力。 代码链接： 模型下载： 2. CogVLM17B：强大的开源视觉语言模型（VLM），在多模态权威学术榜单上综合成绩优异。 代码链接：无 模型下载： 3. Visualglm6B：开源的支持图像、中文和英文的多模态对话语言模型。 代码链接： 模型下载：

以下几家的大模型支持通过手机视频多模态实时交流： 1. PandaGPT：能够理解不同模式的指令并根据指令采取行动，包括文本、图像/视频、音频、热、深度和惯性测量单位。 2. VideoLLaMA：引入了多分支跨模式 PT 框架，使语言模型能够在与人类对话的同时处理给定视频的视觉和音频内容。 3. 视频聊天 GPT：专门为视频对话设计，能够通过集成时空视觉表示来生成有关视频的讨论。 4. NExTGPT：端到端、通用的 anytoany 多模态语言模型，支持图像、视频、音频、文本的自由输入输出。

以下是关于多模态大模型的相关信息： Google 的多模态大模型叫 Gemini，是由 Google DeepMind 团队开发的。它不仅支持文本、图片等提示，还支持视频、音频和代码提示，能够理解和处理几乎任何输入，结合不同类型的信息，并生成几乎任何输出，被称为 Google 迄今为止最强大、最全面的模型，从设计之初就支持多模态，能够处理语言、视觉、听觉等不同形式的数据。 多模态大模型（MLLM）是一种在统一的框架下，集成了多种不同类型数据处理能力的深度学习模型，这些数据可以包括文本、图像、音频和视频等。通过整合这些多样化的数据，MLLM 能够更全面地理解和解释现实世界中的复杂信息，在面对复杂任务时表现出更高的准确性和鲁棒性。其典型架构包括一个编码器、一个连接器和一个 LLM，还可选择性地在 LLM 上附加一个生成器，以生成除文本之外的更多模态。连接器大致可分为基于投影的、基于查询的和基于融合的三类。 有基于多模态大模型给现实世界加一本说明书的应用，例如将手机置于车载摄像机位置，能够实时分析当前地区今年新春的最新流行趋势。在这种架构中，后端采用 llama.cpp 挂载 LLaVA 模型，为应用提供推理服务。同时，部署了一个 Flask 应用用于数据前处理和后处理，提供 Stream 流服务。前端页面采用 HTML5，用于采集画面和用户输入，整体设计以简单高效为主。下载模型 ggml_llavav1.513b，这里选择是 13b 4bit 的模型。BakLLaVA 推理速度更快，但对中文的支持较差，7b 的模型在语义理解方面普遍存在不足，特别是在需要规范数据格式进行交互的场合。对于 function call 和 action 操作，极度依赖模型的 AGI 能力。

CLIP 模型能应用于跨模态检索。以下是关于 CLIP 模型的一些详细信息： 对比语言图像预训练（CLIP）通过将图像和文本转换成固定大小的向量，使它们在一个共同的嵌入空间中对齐来训练模型，对于多模态信息检索和相关任务非常重要。 在 Stable Diffusion 中，CLIP 模型作为文生图模型的文本编码模块，决定了语义信息的优良程度，影响图片生成的多样性和可控性。它包含 Text Encoder 和 Image Encoder 两个模型，分别用于提取文本和图像的特征，可灵活切换，且具有强大的 zeroshot 分类能力。其庞大的图片与标签文本数据的预训练赋予了其强大的能力，把自然语言领域的抽象概念带到了计算机视觉领域。 自 2021 年以来，多模态模型成为热门议题，CLIP 作为开创性的视觉语言模型，将 Transformer 架构与视觉元素相结合，便于在大量文本和图像数据集上进行训练，可在多模态生成框架内充当图像编码器。 为解决 CLIP 模型在仅文本任务中表现不如专门用于文本的模型，导致信息检索系统处理仅文本和多模态任务时效率低下的问题，已提出新颖的多任务对比训练方法训练相关模型，使其在文本图像和文本文本检索任务中达到最先进性能。

多模态 AI 是指能够处理和生成多种数据类型（如文本、图像、音频、视频等）交互的人工智能技术，从而能够提供更接近人类感知的场景。 多模态 AI 与深度学习有着密切的关系。在深度学习时期，深度神经网络等技术的发展为多模态 AI 提供了基础。当前，多模态 AI 是 AI 领域的前沿技术之一。 多模态 AI 具有以下特点和应用： 1. 能够无缝地处理和生成多种音频或视觉格式的内容，将交互扩展到超越语言的领域。 2. 像 GPT4、Character.AI 和 Meta 的 ImageBind 等模型已经能够处理和生成图像、音频等模态，但能力还比较基础，不过进展迅速。 3. 多模态模型可以为消费者提供更加引人入胜、连贯和全面的体验，使用户能够超越聊天界面进行互动。 4. 多模态与工具使用密切相关，能够使用设计给人类使用但没有自定义集成的工具。 5. 从长远来看，多模态（特别是与计算机视觉的集成）可以通过机器人、自动驾驶车辆等应用程序，将大语言模型扩展到物理现实中。

Google 的多模态大模型叫 Gemini，是由 Google DeepMind 团队开发的。它不仅支持文本、图片等提示，还支持视频、音频和代码提示，能够理解和处理几乎任何输入，结合不同类型的信息，并生成几乎任何输出，被称为 Google 迄今为止最强大、最全面的模型，从设计之初就支持多模态，能够处理语言、视觉、听觉等不同形式的数据。 以下是 26 个多模态大模型的部分介绍： XLLM 陈等人扩展到包括音频在内的各种模式，并表现出强大的可扩展性。利用 QFormer 的语言可迁移性，XLLM 成功应用于汉藏语境。 VideoChat 开创了一种高效的以聊天为中心的 MMLLM 用于视频理解对话，为该领域的未来研究制定标准，并为学术界和工业界提供协议。 InstructBLIP 基于预训练的 BLIP2 模型进行训练，在 MM IT 期间仅更新 QFormer。通过引入指令感知的视觉特征提取和相应的指令，该模型使得能够提取灵活多样的特征。 PandaGPT 是一种开创性的通用模型，能够理解 6 不同模式的指令并根据指令采取行动：文本、图像/视频、音频、热、深度和惯性测量单位。 PaLIX 使用混合 VL 目标和单峰目标进行训练，包括前缀完成和屏蔽令牌完成。事实证明，这种方法对于下游任务结果和在微调设置中实现帕累托前沿都是有效的。 VideoLLaMA 张引入了多分支跨模式 PT 框架，使 LLMs 能够在与人类对话的同时同时处理给定视频的视觉和音频内容。该框架使视觉与语言以及音频与语言保持一致。 随着 ChatGPT 的蓬勃发展，大型模型正深刻地影响着各个行业。多模态技术作为行业前沿突飞猛进，呈现出一统计算机视觉（CV）和自然语言处理（NLP）的势头。有一款基于多模态大型模型的应用能够迅速解释现实世界，将手机置于车载摄像机位置，能实时分析当前地区今年新春的最新流行趋势。该应用后端采用 llama.cpp 挂载 LLaVA 模型，为应用提供推理服务。同时，部署了一个 Flask 应用用于数据前处理和后处理，提供 Stream 流服务。前端页面采用 HTML5，用于采集画面和用户输入，整体设计以简单高效为主。

以下是一些可以帮助您快速提取网页内容并将数据提取为表格或文档的 AI 软件及相关建议： 1. 利用 AI 搜索与权威网站结合获取关键数据，AI 可辅助提取结构化表格数据或编写抓取程序。但要注意，信息收集过程中，AI 仅作辅助，最终内容需人工主导校验，避免误导性结论。 2. 对于数据处理，可以借助传统工具如 Excel，结合 AI 指导高效操作数据筛选与图表生成。 3. 分析与撰写时，通过整理数据，利用 AI 辅助分析后撰写报告初稿，可指定风格并校验数据与结论准确性。 此外，Mistral 发布了全新聊天应用，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。其网络搜索工具可获取最新信息，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。您可以通过在线体验： 了解更多。

以下是一些关于 Excel 表格智能处理的相关内容： 目前有几种不同的工具和插件可以增强 Excel 的数据处理和分析能力，如 Excel Labs，它是一个基于 OpenAI 技术的 Excel 插件，新增了生成式 AI 功能，可用于数据分析和决策支持。 Microsoft 365 Copilot 是微软推出的 AI 工具，整合了多种办公软件，用户通过聊天形式告知需求，Copilot 会自动完成任务，包括 Excel 中的数据分析和格式创建等。 Formula Bot 提供数据分析聊天机器人和公式生成器两大功能，用户可通过自然语言交互进行数据分析和生成 Excel 公式。 Numerous AI 是一款支持 Excel 和 Google Sheets 的 AI 插件，除公式生成外，还能根据提示生成相关文本内容、执行情感分析、语言翻译等任务。 在实际应用中： 可以在 Excel 里自动累加一行的美元数额，并将总和显示在右边名为“总计”的列里。 让 ChatGPT 编写 Python 程序来做 Excel 数据处理，如一个文件修改成功后可提要求批量修改所有文件，所有文件都批量处理完后可提下一步需求进行汇总。 对于学生交的实习报告，可通过 Python 将所有.doc 和.docx 文件聚集在一起，还能统计报告字数并排序。 用 GPT4 写代码的基本操作包括文字提需求直接出代码、贴代码进去让其按新需求修改、贴错误信息进去让其解 bug 以及直接询问一些技术问题的解法和思路。 处理腾讯文档的 Bug 时，多人同时填写触发保护机制导致内容被复制很多份，需要先“查重合并”再统计名字出现次数，还可以让其帮忙合并一个单元格或整个表格所有单元格内的重复内容，只要用自然语言交待清楚需求，不需要编程。 随着技术的不断发展，未来可能会有更多 AI 功能被集成到 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。

如果 AI 文档中的表格不被识别，您可以参考以下内容： 召回排序过程中会过滤掉标题里携带了【已废弃】、【已过期】、【已停用】、【已删除】、【已作废】、【已过时】、【弃用】等字眼的片段。如果某些文档已经过期、内容不再准确，但是又需要保留存档，可以在文档总标题里加上关键字眼，避免这些文档进入问答、影响答案的准确性。 当前文档里插入的表格（包括普通表格、电子表格、多维表格）内容虽然已经能被 AI 识别，但是识别效果还在进一步提升中。某篇文档如果主要用于 AI 智能问答，现阶段为了保证更好的问答效果，可以尽量都使用普通文本描述，避免大量有价值的信息都包含在表格中。 随着飞书团队持续丰富支持识别的数据类型，这些局限会逐渐消除、问答效果也会持续提升。

以下是一些可以直接制作 Excel 表格的 AI 工具： 1. Excel Labs：这是一个 Excel 插件，基于 OpenAI 技术，新增了生成式 AI 功能，允许用户在 Excel 中利用 AI 进行数据分析和决策支持。 2. Microsoft 365 Copilot：微软推出的 AI 工具，整合了多种办公软件，用户通过聊天形式告知需求，Copilot 可自动完成如数据分析、格式创建等任务。 3. Formula Bot：提供数据分析聊天机器人和公式生成器两大功能，用户可通过自然语言交互式地进行数据分析和生成 Excel 公式。 4. Numerous AI：支持 Excel 和 Google Sheets 的 AI 插件，除公式生成外，还能根据提示生成相关文本内容、执行情感分析、语言翻译等任务。 5. GPTExcel：在相关排行中有所体现。 6. SheetGod：在相关排行中有所体现。 7. 酷表 ChatExcel：在相关排行中有所体现。 8. GPT Workspace：在相关排行中有所体现。 9. OpenAI in Spreadsheet：在相关排行中有所体现。 10. Ajelix AI Excel Tools：在相关排行中有所体现。 随着技术的不断发展，未来可能会有更多 AI 功能被集成到 Excel 中，进一步提高工作效率和数据处理的智能化水平。但请注意，内容由 AI 大模型生成，请仔细甄别。

以下是一些能够进行 AI 数据表格处理的工具： 1. Excel Labs：这是一个 Excel 插件，新增了基于 OpenAI 技术的生成式 AI 功能，可在 Excel 中直接利用 AI 进行数据分析和决策支持。 2. Microsoft 365 Copilot：微软推出的 AI 工具，整合了多种办公软件，用户通过聊天形式告知需求，Copilot 自动完成任务，包括 Excel 中的数据分析和格式创建等。 3. Formula Bot：提供数据分析聊天机器人和公式生成器两大功能，用户可通过自然语言交互式地进行数据分析和生成 Excel 公式。 4. Numerous AI：支持 Excel 和 Google Sheets 的 AI 插件，除公式生成外，还能根据提示生成相关文本内容、执行情感分析、语言翻译等任务。 此外，以下是一些 AI 相关的产品数据表格排行： |AI 产品数据表格_排行|AI 产品数据表格_产品名|AI 产品数据表格_分类|AI 产品数据表格_4 月访问量（万 Visit）|相对 3 月变化| |||||| |1||表格|175|0.036| |2|Highcharts|表格|127|0.257| |3|Numerous.ai|表格|73.4|0.911| |4|Coefficient|表格|69|0.213| |5|GPTExcel|表格|37|1.139| |6|Rows AI|表格|34|0.115| |7|SheetGod|表格|26|0.016| |8|AI Excel Bot|表格|25.3|0.103| |9|OpenAI in Spreadsheet|表格|17|0.091| |10|GPT Workspace|表格|17|0.189|

以下是关于表格数据分析的相关内容： ChatGPT 助力数据分析： 第一个用户提示：限定 SELECT SQL，要求不要用 SELECT 查询全部列，仅回复一条 SELECT SQL 语句，至少查询两列（数据项、数据值），不能直接查询长类型字段，可用 count/substring 等函数处理。 系统提示是表结构信息，对难以理解的字段可告知 GPT 其意义，若有多个表可分开描述。 需校验 GPT 生成的 SQL，不通过直接返回提示“抱歉，不支持此类请求”，通过再执行 SQL 查询数据。 数据分析的用户提示：提示数据分析，限定返回的 JSON 格式（conclusion、keyMap、title），keyMap 用于数据 key 的映射以渲染图表，根据结果数据的维度选择不同的 prompt 传递给 GPT，且结果数据 tableData 已通过 SQL 查询，不能让 GPT 再次生成，以免耗时。 生成式 AI 季度数据报告 2024 月 1 3 月： 数据来源：Similarweb、Visit，单位：万，变化公式：3 月/2 月 1 100%。 包括数据分析（446 万）、天花板潜力（1000 亿美元）、对标公司（oracle）、总体趋势（快速增长，88.19%）、月平均增速（70 万 PV/月）、原生产品占比（高）、竞争情况（Top1、Top3 占比，马太效应、网络效应强弱，大厂是否入局及占比，技术门槛）、Top1 公司（非大厂）的相关信息等。 还提供了 23 年 12 月至 24 年 3 月月访问量排行榜及变化情况、赛道月访问总量及构成、23 年 4 月访问量 Top10 等数据。 58 数据分析 161 万： 包含名称、二级分类、三级分类、网址、2 月至 11 月的数据及 11/5 月的变化计算等信息，如帆软数据、RATH、rows.com、亚信科技数智产品、神策数据等。

以下是关于类器官图像特征提取和分析软件的相关信息： LORA 是一种能够提炼图片特征的工具，在画风、人物、物品、动作姿态等方面都能固定下来。它与 Embedding 的区别在于体量，LORA 文件通常有几十上百兆，承载信息量远大于只有几十 kb 的 Embedding，尤其在还原真人物品时，LORA 的细节精度更高。下载的 LORA 放在根目录的【……\\models\\Lora】文件夹下，使用时点击红色小书，找到 LORA 选项卡加载，注意作者使用的大模型，通常配套使用效果最佳，同时可能需要加入特定触发词保证正常使用。 Hypernetworks 主要针对画风训练，可像 LORA 一样加载，文件放在根目录的【…\\models\\hypernetworks】文件夹下，使用时同样点击红色小书找到 Hypernetworks 选项卡加载。 当下载了很多模型、Embedding、Hypernetworks 和 LORA 后，由于文件后缀名几乎相同（包括.pt/.safetensors/.ckpt 等），无法通过后缀名区分，可将文件拖到秋叶大佬整理的网站 https://spell.novelai.dev/ 查看文件类型及应放置的文件夹。

以下是关于提取视频中音乐的相关信息： 音乐类型与视频类型的匹配： 严肃适用场景：政府宣传片、企业宣传片，推荐乐器：交响乐、管弦乐。 时尚动感适用场景：品牌宣传片、网络广告，推荐乐器：电子音乐、打击乐。 怀旧适用场景：纪录片、情感驱动的视频，推荐乐器：口琴、手风琴。 感性适用场景：任何可能触动情感的场景，推荐乐器：吉他、钢琴。 儿童适用场景：儿童节目、教育内容，推荐乐器：轻快乐器、偏向诙谐。 音乐来源与版权： 版权音乐的获取方式：购买版权音乐、使用免费版权库。 版权音乐网站推荐：Audio Network，网址：https://www.audionetwork.com/track/searchkeyword?facets=ProductionGenres_children 、Premium Beat 。 实战教程：基于 Sovits 的声音训练及推理 准备数据集：百度网盘：https://pan.baidu.com/s/14iK32JKIPvjmf1Kfq21mzg?pwd=hjhj 提取码：hjhj 。 选择好输入输出路径，选择模型，提取人声的最佳模型是 mdxnet，提取伴奏用 VR 。 介绍 2 个处理声音的软件：iZotope RX ，用来去掉混响和杂音。链接：https://pan.baidu.com/s/1NXh67SViKm39zT08U7zg?pwd=kmhd ，提取码：kmhd 。安装时记得把 vst3 和 aax 勾上，主程序安装完成后，替换补丁直接复制粘贴。 用 Noisee 制作 MV ： 加入 Noisee 的 Discord 邀请链接：https://discord.com/invite/ESDaEPGDDe 。 提供音乐给 Noisee ：键入/imagine，输入音乐 URL 并发送命令。Noisee 支持来自 Suno、Youtube 和 Soundcloud 的 URL 。如果使用 mp3 文件，使用命令/url 并将文件发送到uploadfileurl 通道，Noisee bot 将返回文件的 URL 。 将 Noisee 添加到服务器：找到@Noisee Bot 的个人资料，然后单击添加 APP ，添加到服务器即可。 优化视频： 添加时间参数：如果要在音乐中指定一个片段，请输入时间参数。例如：<01:0001:30> 。 风格一致性：可以将图像链接作为参考图片，如果是本地图片请使用/url 命令，视频将匹配图片的风格。 不同平台不同比例：默认支持 YouTube 的 16：9 格式。如果要上传到其他平台可以根据平台选择合适的比例。

以下是一些可以用于提取视频图片和声音的工具及方法： 1. 提取视频帧：可以使用 OpenCV 从视频中提取帧。 2. 处理和讲述视频：可以利用 GPT 的视觉功能和 TTS API。 3. 制作小说视频： 小说内容分析：使用 AI 工具如 ChatGPT 提取关键场景、角色和情节。 生成角色与场景描述：使用工具如 Stable Diffusion 或 Midjourney 生成视觉描述。 图像生成：使用 AI 图像生成工具创建图像。 视频脚本制作：将关键点和生成的图像组合成脚本。 音频制作：利用 AI 配音工具如 Adobe Firefly 转换语音，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 合成视频。 后期处理：对视频进行剪辑、添加特效和转场。 审阅与调整：根据需要调整。 输出与分享：完成编辑后输出并分享。 4. 声音训练及推理：基于 Sovits 进行训练。 准备数据集：百度网盘：https://pan.baidu.com/s/14iK32JKIPvjmf1Kfq21mzg?pwd=hjhj 提取码：hjhj 处理提取的声音：使用 iZotope RX 去掉混响和杂音。链接：https://pan.baidu.com/s/1NXh67SViKm39zT08U7zg?pwd=kmhd 提取码：kmhd 安装时记得勾选 vst3 和 aax。 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。

以下是一些能够高效提取文章或文件核心信息的 AI 工具： 1. 文献管理和搜索方面： Zotero：结合 AI 技术，可自动提取文献信息，助力管理和整理参考文献。 Semantic Scholar：由 AI 驱动的学术搜索引擎，能提供文献推荐和引用分析。 2. 内容生成和辅助写作方面： Grammarly：通过 AI 技术提供文本校对、语法修正和写作风格建议，提升语言质量。 Quillbot：基于 AI 的重写和摘要工具，可精简和优化内容。 3. 研究和数据分析方面： Google Colab：提供基于云的 Jupyter 笔记本环境，支持 AI 和机器学习研究，便于数据分析和可视化。 Knitro：用于数学建模和优化的软件，助力复杂数据分析和模型构建。 此外，在收集和整理资料方面，可利用以下工具和方法： 1. 收集资料： 如使用 Perplexity.AI 的强大搜索功能，还可启用 Pro 功能获取更专业深入的结果。也可使用微软的 Bing 搜索引擎等具备联网搜索功能的工具，快速搜集大量相关资料。 2. 整理资料： 可使用月之暗面开发的 Kimi 这个 AI 会话助手，分批次提供资料以克服其阅读能力限制，让其整理资讯内容。 需要注意的是，使用这些工具时，应结合自身写作风格和需求，选择最合适的辅助工具。同时，内容由 AI 大模型生成，请仔细甄别。

以下为您推荐几个视频文案提取的 AI 工具： 1. Reccloud：这是一个免费的在线 AI 字幕生成工具，能直接上传视频进行精准识别，还能对识别的字幕进行翻译，自动生成双语字幕。它宣称已处理 1.2 亿+视频，识别准确率接近 100%。 2. 绘影字幕：一站式专业视频自动字幕编辑器，提供简单、准确、快速的字幕制作和翻译服务。支持 95 种语言，准确率高达 98%，还能自定义视频字幕样式，包括字体、颜色、大小、位置等。 3. Arctime：可对视频语音自动识别并转换为字幕，甚至支持自动打轴。支持 Windows 和 Linux 等主流平台，支持 SRT 和 ASS 等字幕功能。 4. 网易见外：国内知名语音平台，支持视频智能字幕功能，转换正确率较高，支持音频转写功能。 以上工具各有特点，您可根据自身需求选择最适合的视频自动字幕工具。请注意，内容由 AI 大模型生成，请仔细甄别。

以下是一些能将文字融合成图片的工具： 1. Photoshop：为图像编辑、构思、3D 设计等提供强大的创新。具有增强细节、文本到图像等功能，能提高 Generative Fill 创作的清晰度和细节，快速构思和创建新资产。 2. LayerStyle 副本：支持从文字生成图片以及遮罩，可调整字间距、行间距、横排竖排、文字的随机变化等。 3. 常见的文生图工具： DALL·E：由 OpenAI 推出，能根据输入的文本描述生成逼真的图片。 StableDiffusion：开源工具，可生成高质量图片，支持多种模型和算法。 MidJourney：因高质量的图像生成效果和用户友好的界面设计在创意设计人群中流行。 您可以在 WaytoAGI 网站（https://www.waytoagi.com/category/104）查看更多文生图工具。需要注意的是，相关内容由 AI 大模型生成，请仔细甄别。

以下是一些常见的图片水印去除工具： 1. AVAide Watermark Remover：这是一个在线工具，运用 AI 技术去除图片水印。支持多种图片格式，如 JPG、JPEG、PNG、GIF 等。操作简便，上传图片、选择水印区域，保存并下载处理后的图片即可。还提供去除文本、对象、人物、日期和贴纸等功能。 2. Vmake：提供 AI 去除图片水印功能，用户可上传最多 10 张图片，AI 自动检测并移除水印，处理完成后可保存生成的文件，适合需快速去水印并在社交媒体分享图片的用户。 3. AI 改图神器：具备 AI 智能图片修复去水印功能，可一键去除图片中的多余物体、人物或水印且不留痕迹。支持直接粘贴图像或上传手机图像，操作简单。 此外，如果想去除图片中特定的物体，如右手的手串，除了 PS，还可以使用以下工具： SD 局部重绘。 Firefly、Canva、Google photo 都有局部重绘功能。 微软 Designer 免费。 https://clipdrop.co/cleanup 。 这些工具各有特点，您可以根据具体需求选择最适合的去水印工具。请注意，内容由 AI 大模型生成，请仔细甄别。

以下为您介绍一个基于 COW 框架的 ChatBot 实现步骤，其最新版本支持的功能包括： 1. 多端部署：可接入个人微信、微信公众号、企业微信应用。 2. 基础对话：私聊及群聊的消息智能回复，支持多轮会话上下文记忆，支持 GPT3、GPT3.5、GPT4、文心一言模型。 3. 语音识别：可识别语音消息，通过文字或语音回复，支持 azure、baidu、google、openai 等多种语音模型。 4. 图片生成：支持图片生成和图生图（如照片修复），可选择 DellE、stable diffusion、replicate、Midjourney 模型。 5. 丰富插件：支持个性化插件扩展，已实现多角色切换、文字冒险、敏感词过滤、聊天记录总结等插件。 6. Tool 工具：与操作系统和互联网交互，支持最新信息搜索、数学计算、天气和资讯查询、网页总结，基于实现。 7. 知识库：通过上传知识库文件自定义专属机器人，可作为数字分身、领域知识库、智能客服使用，基于 LinkAI 实现。 项目地址 项目地址 该项目的图片生成功能或许能满足您智能客服系统实现回复图片的需求。

以下是一些关于图片处理的方法： 快影（可灵）处理图片： 步骤：打开快影（需先通过内测申请），选择 AI 创作，选择 AI 生成视频，选择图生视频，上传处理好的图片，填写想要的互动动作和效果，点击生成视频，排队等待生成结束后点击下载。 效果展示：由于图片本身效果稍差，转换为视频后效果可能不太理想。 移动端试卷拍照去除书写笔迹的图片视觉处理方法： 图像预处理：包括图像去噪（如高斯滤波、中值滤波）和图像增强（如直方图均衡化、对比度增强）。 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。 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识别出试卷上的文字区域。 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。 后处理：根据需求进行去除残余噪点、填补文字区域空白等操作。 机器学习模型训练（可选）：如有足够数据，可采用机器学习技术训练模型，学习样本中的书写笔迹特征来自动去除试卷上的笔迹。 优化算法：采用并行计算、硬件加速等方法提升处理速度和准确度。 移动端集成：将算法和模型集成到移动应用程序中，可使用移动端开发框架（如 iOS 的 Core ML、Android 的 TensorFlow Lite）实现模型的部署和调用。 二维码处理： 对于 sd 扩图，若原本图片尺寸为 1152x1152 需增高高度，可设置为（1152x1526）。 无法识别处理： 提高 ControlNet 的权重（增加预处理权重，降低引导介入时机直到为 0，增加引导终止时机直到为 1）。 降低重绘幅度（高清修复大图时适用）。 把原始的黑白二维码叠加在二维码上方（正片叠底，保留 4 个定位点，擦去其他地方），调节透明度。 使劲抽卡。

以下为您介绍一些在图片搜索相关方面表现出色的 AI 工具： 图片去水印工具： 1. AVAide Watermark Remover：在线工具，支持多种图片格式，操作简单，可去除水印、文本、对象等。 2. Vmake：可上传最多 10 张图片，自动检测并移除水印，适合快速处理。 3. AI 改图神器：能一键去除图片中的多余物体、人物或水印，支持粘贴或上传手机图像。 图生图产品： 1. Artguru AI Art Generator：在线平台，生成逼真图像，为设计师提供灵感。 2. Retrato：将图片转换为非凡肖像，有 500 多种风格选择。 3. Stable Diffusion Reimagine：通过稳定扩散算法生成精细、具细节的全新视觉作品。 4. Barbie Selfie Generator：将上传照片转换为芭比风格。 图片生成 3D 建模工具： 1. Tripo AI：在线 3D 建模平台，能利用文本或图像快速生成高质量 3D 模型。 2. Meshy：支持文本、图片生成 3D 及 AI 材质生成。 3. CSM AI：支持从视频和图像创建 3D 模型，Realtime Sketch to 3D 可通过手绘草图实时设计 3D 形象。 4. Sudo AI：通过文本和图像生成 3D 模型，适用于游戏领域。 5. VoxCraft：免费工具，能将图像或文本快速转换成 3D 模型，提供多种功能。 请注意，以上内容由 AI 大模型生成，请仔细甄别。这些工具各有特点，您可以根据具体需求选择最适合您的工具。

以下是一些可以一键去除图片马赛克的工具： 1. AVAide Watermark Remover：这是一个在线工具，使用 AI 技术从图片中去除水印。它支持多种图片格式，如 JPG、JPEG、PNG、GIF 等。操作简单，只需上传图片，选择水印区域，然后保存并下载处理后的图片即可。这个工具还提供了其他功能，如去除文本、对象、人物、日期和贴纸等。 2. Vmake：同样提供 AI 去除图片水印的功能。用户可以上传最多 10 张图片，AI 会自动检测并移除图片上的水印。处理完成后，用户可以选择保存生成的文件。适合需要快速去除水印的用户，尤其是那些需要在社交媒体上分享图片的用户。 3. AI 改图神器：提供 AI 智能图片修复去水印的功能，可以一键去除图片中的多余物体、人物或水印，不留任何痕迹。支持直接粘贴图像或上传手机图像，操作简单方便。 此外，如果想去除图片中特定的物体，如右手的手串，除了 PS，还可以选择以下工具： PS 的 AI 版，操作相对简单。 SD 局部重绘。 Firefly、Canva、Google photo 都有局部重绘功能。 微软 Designer 免费。 https://clipdrop.co/cleanup 请注意，以上内容由 AI 大模型生成，请仔细甄别。