使用多模态提取图片中的表格信息

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。 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。

以下是为您介绍的多模态搜索工具： 推荐的 AI 搜索引擎： 秘塔 AI 搜索：由秘塔科技开发，具有多模式搜索、无广告干扰、结构化展示和信息聚合等功能，提升用户搜索效率和体验。 Perplexity：聊天机器人式搜索引擎，允许自然语言提问，用生成式 AI 技术收集信息并给出答案。 360AI 搜索：360 公司推出，通过 AI 分析问题生成答案，支持增强模式和智能排序。 天工 AI 搜索：昆仑万维推出，采用生成式搜索技术，支持自然语言交互和深度追问，未来支持图像、语音等多模态搜索。 Flowith：创新的 AI 交互式搜索和对话工具，基于节点式交互，支持多种 AI 模型和图像生成技术，有插件系统和社区功能。 Devv：面向程序员的 AI 搜索引擎，提供编程等领域专业建议和指导。 Phind：专为开发者设计，利用大型语言模型提供相关搜索结果和动态答案，擅长处理编程和技术问题。 关于提升 AI 搜索准确度和多模态检索： 提升准确度的方法：通过提示词请求大模型以思维导图形式输出答案，通过提示词请求大模型做 Function Calling 判断使用的 Agents。提示词工程是系统学科，需大量调试设计适合业务的提示词。 多模态检索：是提升信息密度的重要措施，随着 5G 发展，互联网信息多元化，图片/视频/音频比重增大。多模态检索要获取不同形式信息聚合参考，实现困难，涉及海量信息源处理和识别，现阶段可基于谷歌搜索，先使用其图片/视频检索 API 拿到匹配内容，再通过 OCR 图片识别/音视频转录等方法获取文本内容。 ThinkAny 的相关情况： 冷启动：未提及具体冷启动方式。 产品特性： 部署方案：当前线上服务采用 Vercel + Supabase 的云平台部署，后续将迁移至基于 AWS 搭建的 K8S 集群，以提升服务稳定性和动态扩容表现。 功能创新：支持 Search / Chat / Summarize 三种模式，对应检索问答/大模型对话/网页摘要三种使用场景；集成包括 Llama 3 70B / Claude 3 Opus / GPT4 Turbo 在内的 10+大语言模型；支持检索链接/图片/视频等模态内容；支持以对话/大纲/思维导图/时间线等形式输出搜索问答内容；支持检索 Google / Wikipedia / Github 等信息源的内容，作为搜索问答的挂载上下文。此外，还开源了一个 API 项目 ragsearch，实现联网检索功能，并对检索结果进行重排和获取详情内容，得到准确度不错的检索结果。

目前具有多模态功能的模型主要有以下几种： 1. GPT4：能够处理和生成图像、音频等多种模态，但这方面能力还处于基础阶段。 2. Character.AI：具备多模态处理和生成能力。 3. Meta 的 ImageBind：可以处理和生成多种模态。 4. 智谱·AI 推出的多模态模型： Visualglm6B：开源的支持图像、中文和英文的多模态对话语言模型，语言模型基于 ChatGLM6B，具有 62 亿参数；图像部分通过训练 BLIP2Qformer 构建起视觉模型与语言模型的桥梁，整体模型共 78 亿参数。 RDM：Relay Diffusion Model，级联扩散模型，可以从任意给定分辨率的图像快速生成，而无需从白噪声生成。 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，在 CogVLM 功能的基础上，具备 GUI 图像的 Agent 能力。 CogVLM17B：强大的开源视觉语言模型（VLM），基于对视觉和语言信息之间融合的理解，能实现视觉语言特征的深度融合，是目前多模态权威学术榜单上综合成绩第一的模型，在 14 个数据集上取得了 stateoftheart 或者第二名的成绩。

建设多模态知识库可以参考以下方面： 1. 学习相关知识：例如了解 Vision Transformer 的入门知识及其相关应用，包括 ViT等。 2. 明确多模态任务、训练评测数据集和评测方法，例如 Video Action Recognition 任务、Image Text Retrival 任务、Image Caption 任务、Visual QA 任务、Visual Reasoning 任务、Visual Entailment 任务等。 3. 利用效率工具：有效组织各种文件，通过聊天界面访问存储的信息，与他人轻松共享知识，将有价值的内容从视频和音频中转录出来，创建多语言的知识库。 此外，还可以参考一些相关的知识库文章，如“ChatBot 是怎么炼成的?”等，了解大模型下游应用的研发过程。

多模态是指多种模态信息的融合，包括文本、图像、音频、视频等。多模态技术旨在结合不同模态的信息，以提高计算机系统的理解和处理能力。以下是多模态技术的一些应用场景和优势： 1. 多模态评估：多模态评估可以对模型在不同模态（图像、视频和音频）上的表现进行更详细的评估，以及对模型在图像生成和跨不同模态的信息组合能力方面进行定性示例评估。这些评估可以帮助研究人员和开发者更好地理解模型的性能和局限性，从而进一步改进和优化模型。 2. 多模态交互：多模态交互可以使计算机系统更好地理解和与多种模态进行交互。例如，在聊天应用程序中，用户可以发送文本、图片、语音等多种模态的信息，而计算机系统可以使用多模态技术来理解和处理这些信息，从而提供更加自然和智能的交互体验。 3. 多模态娱乐：多模态娱乐可以为消费者提供更加引人入胜、连贯和全面的体验。例如，在虚拟现实和增强现实应用程序中，用户可以通过语音、动作等多种模态与虚拟环境进行交互，从而提供更加身临其境的体验。 4. 多模态内容生成：多模态内容生成可以使用户能够超越聊天界面进行互动。例如，在视频聊天应用程序中，用户可以使用语音和图像等多种模态与对方进行交流，从而提供更加自然和真实的交流体验。 5. 多模态工具使用：多模态可以使计算机系统能够使用设计给人类使用但没有自定义集成的工具，例如传统的企业资源计划（ERP）系统、桌面应用程序、医疗设备或制造机械。这可以提高计算机系统的灵活性和可扩展性，从而更好地适应不同的应用场景和需求。 总之，多模态技术可以提高计算机系统的理解和处理能力，为用户提供更加自然和智能的交互体验，同时也可以为企业和组织提供更加高效和灵活的解决方案。

多模态用户体验是指在人工智能领域中，模型能够理解和处理多种不同的模态信息，例如文本、图像、音频和视频等。这种多模态的能力可以为用户提供更加丰富、全面和自然的交互体验。 多模态用户体验的实现需要依赖于自然语言处理（NLP）、计算机视觉（CV）、语音识别（ASR）等技术的不断发展和整合。通过将这些技术结合在一起，模型可以更好地理解和处理用户的输入，并根据用户的需求和上下文生成更加个性化和自然的响应。 多模态用户体验的应用场景非常广泛，包括娱乐、教育、医疗、金融等领域。例如，在娱乐领域，多模态用户体验可以为用户提供更加丰富和互动的体验，例如通过语音识别和图像识别技术实现的智能电视和游戏；在教育领域，多模态用户体验可以为学生提供更加生动和有趣的学习体验，例如通过虚拟实验室和交互式模拟器实现的科学实验和工程设计；在医疗领域，多模态用户体验可以为医生和患者提供更加高效和准确的医疗服务，例如通过图像识别和语音识别技术实现的医学影像诊断和语音病历记录。 虽然多模态用户体验具有广阔的应用前景和巨大的商业价值，但是在实现过程中也面临着许多挑战和困难。例如，如何将不同的模态信息整合在一起，如何提高模型的泛化能力和鲁棒性，如何设计更加友好和自然的用户界面等。这些问题需要不断地探索和研究，以实现更加优秀和个性化的多模态用户体验。

以下是关于表格生成的 AI 相关内容： 1. 在 Excel 方面，有以下几种增强数据处理和分析能力的 AI 工具和插件： Excel Labs：是一个 Excel 插件，新增了基于 OpenAI 技术的生成式 AI 功能，可在 Excel 中进行数据分析和决策支持。 Microsoft 365 Copilot：微软推出的整合了多种办公软件的 AI 工具，能通过聊天形式完成如数据分析、格式创建等任务。 Formula Bot：提供数据分析聊天机器人和公式生成器两大功能，支持自然语言交互进行数据分析和生成 Excel 公式。 Numerous AI：支持 Excel 和 Google Sheets 的 AI 插件，可生成公式、文本内容，执行情感分析、语言翻译等任务。 2. 多模态数据生成产业中，表格生成通过变分自编码器（VAEs）和序列到序列模型（Seq2Seq）等技术实现，包括生成表格文件、表格公式，以及进行表格结构设计、数据分析表、表格自动化等操作。 3. 相关产品推荐： GPT3.5 Tableinator：输入主题可生成带有维基百科链接的信息表，但需要使用自己的 Open AI API key。 随着技术发展，未来可能会有更多 AI 功能集成到 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。

关于 AI 做表格，以下是为您提供的相关信息： Excel 相关的 AI 工具和插件： Excel Labs：Excel 插件，新增基于 OpenAI 技术的生成式 AI 功能，用于数据分析和决策支持。 Microsoft 365 Copilot：整合了多种办公软件，通过聊天形式完成用户需求，如数据分析和格式创建。 Formula Bot：提供数据分析聊天机器人和公式生成器功能，支持自然语言交互。 Numerous AI：支持 Excel 和 Google Sheets 的 AI 插件，可生成公式、文本内容、执行情感分析和语言翻译等任务。 结构化思考工具辅助判断： 决策矩阵：面对多个选择时，可列出优缺点并量化评分，做出更理性决策，如选择旅游目的地。 检查清单：执行复杂任务时，确保每个步骤按计划完成，避免遗漏或错误，如飞行员起飞前的检查。 风险评估模型：做重要决策时，分析不同方案的风险并制定应对措施，如投资前的风险评估。 相关产品推荐： MobAI：AI 生成图像的移动应用。 GPT Hotline：what app 上使用 ChatGPT 的机器人。 Anyword：使用 AI 给营销内容打分并给出优化建议。 Detect GPT：扫描网页内容并分析是否有使用 GPT 语言模型生成的部分。 GPT3.5 Tableinator：输入主题生成带有维基百科链接的信息表，需使用自己的 Open AI API key。 Auto Photoshop StableDiffusion：Photoshop 里的 StableDiffusion 插件。 请注意，以上内容由 AI 大模型生成，请仔细甄别。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。

目前知识库中没有关于 AI 分析数据表格并形成数据报告的具体内容。但一般来说，要让 AI 分析数据表格并形成数据报告，您可以考虑使用一些专门的数据处理和分析工具，例如 Python 中的 Pandas 库，它提供了丰富的函数和方法来读取、处理和分析表格数据。另外，一些商业智能软件如 Tableau、Power BI 等也具备强大的数据处理和报告生成功能。在使用 AI 进行数据处理时，您需要明确数据的格式、分析的目标以及期望的报告形式和内容，以便更有效地利用相关技术和工具来实现您的需求。

以下是为您提供的 AI 视频制作任务安排表格相关内容： 画小二团队《李清照》AI 视频创作流程项目文档中的任务拆解： |任务|负责人|说明|状态|开始时间|截止时间| ||||||| |故事脚本|画小二| |❇️已完成|45355|45356| |故事分镜|画小二| |❇️已完成|45356|45356| |主视觉|画小二,,,,| |❇️已完成|45356|45357| |批量出图|画小二,,,,,,,,,|全体参与|❇️已完成|45358|45359| |视频制作|画小二,,,,,,,,,,|全体参与|❇️已完成|45360|45361| |配音| |全体参与|❇️已完成|45357|45360| |粗剪|画小二,|粗剪一版|❇️已完成|45361|45362| |补充出图|画小二,| |❇️已完成| | | |补充视频|画小二| |❇️已完成| | | |合并剪辑|画小二,| |❇️已完成| | | 第三课回放AI 文旅视频共学WaytoAGI 2024 年 9 月 7 日： 智能纪要中的待办智能章节： AI 视频制作的前期要素与操作思路介绍，本章节主要介绍了 AI 视频的制作相关内容，包括各阶段协作的审核问题，AI 视频的要素及操作，如合格视频应满足看到、听到、想到，还讲述了主题选择的步骤，以及构图、风格和可用技术等方面的考量，为相关人员提供了思路。 视频制作协作工作流模板介绍，本章节介绍了工作流模板，即视频制作协作模板，主要有整体流程、分工协作和项目管理三个步骤。整体流程含制作表、分镜统筹、过程审核和进度把控。分工协作提到根据人员擅长安排任务，有分镜表供认领。 关于项目管理和文旅片模板使用的讲解

在解决表格公式套用问题方面，常见的工具包括 Microsoft Excel、WPS 表格等。Microsoft Excel 功能强大，提供了丰富的公式和函数库，能够满足各种复杂的计算需求。WPS 表格也是一款不错的选择，其操作相对简便，同时也具备较为全面的公式功能。您可以根据自己的使用习惯和具体需求来选择适合您的工具。

|提示词类型|联系|区别| |||| |开放式提示词|都是提示词的不同形式，旨在引导模型生成相应的输出|没有明确的限制和指向，给予模型较大的创作空间| |封闭式提示词| |具有明确的限制和具体的指向，模型的输出范围较窄| |引导式提示词| |在一定程度上引导模型的输出方向，但又不像封闭式那么严格|

以下是快速提取视频内文字的两种方法： 1. 首先从视频网站上提取出视频的音频部分，然后利用飞书妙记的免费语音转文字功能，将音频上传并转换成文本。转写完成后，将文本下载下来，上传至相关工具中，以便对视频内容进行快速总结和知识提炼。 2. 将视频中的文字内容全选复制发送给 GPTs。总结完视频内容之后，还可以继续向 AI 提问更多细节内容或者与它探讨视频内容。

目前在提取图片中的数学公式方面，有以下几种常见的方法： 1. 使用专门的 OCR（光学字符识别）软件：许多 OCR 工具具备识别数学公式的能力，但准确性可能因软件和图片质量而异。 2. 利用在线的数学公式识别服务：部分在线平台提供针对图片中数学公式的提取和转换功能。 3. 借助某些图像处理软件的插件：一些图像处理软件的特定插件可以辅助进行数学公式的提取。 需要注意的是，图片的清晰度、公式的复杂程度以及字体等因素都会影响提取的效果和准确性。

目前，一些大模型具备从给出的视频中精准提取图片的能力。例如，多模态大模型可以实现这一功能。 多模态技术能够从图像中提取文本，理解图像或视频中发生的事情，识别物体、场景甚至情绪。像谷歌的 Gemini 多模态大模型，它可以处理多种不同的任务，应用范围广泛。 在实际应用中，比如有人想为一只猫买新衣服，可以给模型提供两张猫的图片，同时提供一个文本提示，询问什么样的衣服适合这只猫，模型会给出响应。又比如在解决物理问题时，提供包含问题和学生答案的图像以及文本提示，模型能够逐步推理并判断答案是否正确。 但需要注意的是，不同的大模型在具体的提取效果和精度上可能会有所差异，具体的应用效果还需要根据实际情况进行评估和选择。

以下是一些更好地从 Coze 的知识库提取正确内容的方法： 1. 对于创建智能体的知识库： 注意本地 word 文件的处理，要合理拆分内容以提高训练数据准确度，比如将海报内容训练进知识库时，不能一股脑全部放入，应先放入 11 章的大章节名称内容，章节内详细内容要按固定方式进行人工标注和处理，然后选择创建知识库自定义清洗数据。 2. 安装 Coze Scraper 用于采集数据： 扩展程序成功安装至浏览器后，登录，在左侧菜单栏选择一个工作区，在工作区内单击知识库页签，创建或点击已存在的知识库，在知识库页面单击新增单元，在文本格式页签下选择在线数据，然后单击下一步。接着单击手动采集，完成权限授予，输入要采集内容的网址，标注要提取的内容，查看数据确认无误后完成并采集。 3. 关于深入理解 RAG 中的文档切割： 包括定义和背景、算法种类、应用场景、发展趋势等方面。通过将长文档切割成小块，检索系统能更高效地找到用户查询所需的信息。

目前，在 AI 领域，存在能够从图片中提取文字的技术和应用。 例如，谷歌 Gemini 多模态技术可以实现从图像中提取文本，比如从表情包或文档扫描中提取文字。它不仅能提取文字，还能理解图像或视频中的内容，包括识别物体、场景和情绪等。在一些具体的应用场景中，比如有人想为猫买新衣服，可以给模型提供猫的图片和相关文本提示，模型会给出适合猫的衣服建议。而且输入的图像和文本顺序可以交错，不同的顺序可能会影响结果。 另外，Tipbot AI 具有图片 OCR 功能，能够从图片中提取文字并提供简洁的摘要。它适用于各种用户群体，如学生、专业人士、忙碌的父母等。用户可以通过拍照提取图片中的文字并获得摘要，还能根据自身需求和偏好创建和定制自己的 AI 助手，其用户友好的设计使得即使非技术专家也能轻松使用。 但需要注意的是，使用 Tipbot AI 时要注意保护个人隐私和数据安全，而且它可能在对某些特定图片的文字提取上存在不准确的情况。

以下是一些关于用 AI 提取自媒体账号标题的方法和建议： 可以在 Claude 中使用特定的提示词来生成标题。Claude 写的标题具有网感，效果较好，比如 Claude 3 Opus 输出的标题更像真人所写。您可以开通一个 Claude 3 Opus 账号，某宝一个月 168 元，能节省不少时间。 对于拆解爆款内容，可分四步进行：第一步建立自己的爆款库，并选择其中 1 个爆款内容；第二步让 ChatGPT 理解您拆解的角度；第三步让 ChatGPT 提出内容的修改建议，并分点式给出答案；第四步要求 ChatGPT 以特定风格去做修改。 此外，还有针对不同自媒体创作场景的案例，如创作剧本或脚本写作、创意营销文本素材、生成创意营销素材、社群的每日资讯、写科普内容、内容分发等，但这些案例主要侧重于相关内容的创作和分发，未直接提及标题提取的具体方法。

目前有一些可用于识别专业图片的大模型工具。例如，chatGPT 4.0、kimichat、智谱清言等。国产大模型中，像智谱和文心等也具备一定的相关能力。在使用图片相关工具时，比如清影，有一些技巧，如选用尽可能清晰的图片，上传图片比例最好为 3:2（横版），若原图不够清晰可采用分辨率提升工具将其变清晰，提示词要简单清晰等。

以下是将图片制作成视频的几种方法： 1. 使用 PixVerse 网站（https://app.pixverse.ai）：涂抹选区，给出相应的运动方向，最后加入配音，剪辑一下即可。 2. 利用快影（需先通过内测申请）： 打开快影，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，然后点击生成视频，排队等待生成结束后点击下载。 3. 采用 Midjourney 出图结合 AI 视频软件的方法： 使用 Midjourney 垫图加描述出图。 下载“素材”项里的深度图，打开 MJ 官网（https://www.midjourney.com/）上传深度图。 若图片完美可直接生成视频，若有黑边则需下载图片并用 PS 创成式充填处理黑边。

以下为您推荐一些去除图片中文字的工具： 1. AVAide Watermark Remover：在线工具，使用 AI 技术，支持多种图片格式如 JPG、JPEG、PNG、GIF 等。操作简单，上传图片、选择水印区域，保存并下载处理后的图片，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，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，适合需快速去除水印及在社交媒体分享图片的用户。 3. AI 改图神器：提供 AI 智能图片修复去水印功能，可一键去除图片中多余物体、人物或水印，不留痕迹。支持直接粘贴图像或上传手机图像，操作简便。 此外，还有以下工具或方法可供选择： 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

以下是一个移动端图片视觉处理以去除试卷拍照中书写笔迹的方法： 1. 图像预处理 图像去噪：运用去噪算法，例如高斯滤波、中值滤波，来去除图像中的噪声。 图像增强：通过增强算法，像直方图均衡化、对比度增强，提高图像的清晰度和对比度。 2. 图像分割 采用图像分割算法将试卷图像中的书写笔迹和背景分离，常用的分割算法有阈值分割、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，比如基于深度学习的文本检测模型，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，将文字内容转变为计算机可处理的文本数据。常用的文字识别技术包含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，例如去除残余的噪点、填补文字区域的空白等。 6. 机器学习模型训练（可选） 若有充足的数据，可以利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

以下是关于消除图片文字的方法和相关工具的介绍： 消除图片文字的方法： 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试卷图像中的书写笔迹和背景分离。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，通过学习样本中的书写笔迹特征来自动去除试卷上的笔迹。 AI 去水印的工具： 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：这个工具同样提供 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。这个工具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：这个工具提供 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。 这些工具各有特点，可以根据您的具体需求选择最适合您的去水印工具。但请注意，内容由 AI 大模型生成，请仔细甄别。

以下是一些免费的 AI 图片生成工具： 1. Canva（可画）：https://www.canva.cn/ 是一个受欢迎的在线设计工具，提供大量模板和设计元素，用户通过简单拖放操作创建海报，其 AI 功能可协助选择颜色搭配和字体样式。 2. 稿定设计：https://www.gaoding.com/ 稿定智能设计工具采用先进人工智能技术，自动分析和生成设计方案，稍作调整即可完成完美设计。 3. VistaCreate：https://create.vista.com/ 简单易用的设计平台，提供大量设计模板和元素，用户可用 AI 工具创建个性化海报，智能建议功能帮助用户快速找到合适设计元素。 4. Microsoft Designer：https://designer.microsoft.com/ 通过简单拖放界面，用户可快速创建演示文稿、社交媒体帖子等视觉内容，还集成丰富模板库和自动图像编辑功能。 以下是一些图片生成 3D 建模工具： 1. Tripo AI：VAST 发布的在线 3D 建模平台，能利用文本或图像在几秒钟内生成高质量且可立即使用的 3D 模型，基于数十亿参数级别的 3D 大模型，实现快速 2D 到 3D 转换，并提供 AI 驱动的精准度和细节。 2. Meshy：功能全面，支持文本生成 3D、图片生成 3D 以及 AI 材质生成，用户上传图片并描述材质和风格可生成高质量 3D 模型。 3. CSM AI：支持从视频和图像创建 3D 模型，Realtime Sketch to 3D 功能支持通过手绘草图实时设计 3D 形象，再转换为 3D 模型。 4. Sudo AI：支持通过文本和图像生成 3D 模型，适用于游戏领域模型生成，用户上传图片或输入文本提示词生成 3D 模型。 5. VoxCraft：由生数科技推出的免费 3D 模型生成工具，能将图像或文本快速转换成 3D 模型，并提供图像到 3D、文本到 3D 和文本到纹理等多种功能。 以下是一些文生图工具： 1. DALL·E：OpenAI 推出的文生图工具，可根据输入文本描述生成逼真图片。 2. StableDiffusion：开源的文生图工具，能生成高质量图片，支持多种模型和算法。 3. MidJourney：因其高质量图像生成效果和用户友好界面设计受到广泛欢迎，在创意设计人群中尤其流行。 您还可以在 WaytoAGI 网站查看更多文生图工具：https://www.waytoagi.com/category/104 请注意，内容由 AI 大模型生成，请仔细甄别。