使用多模态提取图片中的表格信息

多模态是指多数据类型交互，能够提供更接近人类感知的场景。大模型对应的模态包括文本、图像、音频、视频等。 随着生成式 AI 和大模型的发展，我们逐渐进入多模态灵活转换的新时代，即利用 AI 实现文本、图像、音频、视频及其他更多模态之间的互相理解和相互转换，这一变革依靠一系列革新性的算法。 在感知不同模态数据时，AI 不再局限于传统的单一模态处理方式，而是借助高维向量空间来理解数据，将图像或文字“压缩”成能够捕捉深层关系的抽象向量。 Gemini 模型本身就是多模态的，展示了无缝结合跨模态的能力，在识别输入细节、聚合上下文以及在不同模态上应用等方面表现出强大性能。

多模态大模型的原理如下： 基于大圆模型，能够识别页面组件结构和位置绝对值信息，并与组件、文本映射。由解码器、backbone、Generator 等部件组成，左侧进行多模态理解，右侧生成输出。 典型的多模态大模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。编码器接收图像、音频或视频并输出特征，这些特征经由连接器处理，使 LLM 能更好地理解。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，前两种类型采用词元级融合，将特征处理成词元，与文本词元一起发送，最后一种类型则在 LLM 内部实现特征级融合。

以下是关于多模态搜索的相关信息： ThinkAny 搜索引擎： 产品特性： 支持多模态检索（MultiModeSearch），可检索链接、图片、视频等模态内容。 支持多维度输出（MultiFormOutput），能以对话、大纲、思维导图、时间线等形式输出搜索问答内容。 支持多信源检索（MultiRetrieveSource），可检索 Google、Wikipedia、Github 等信息源的内容。 开源了 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。 长期发展方向是走 AI Search+Anything 的平台化路线，允许用户挂载自定义信息源、创建自定义智能体、实现自定义的流程编排。 其他推荐的 AI 搜索引擎： 秘塔 AI 搜索：提供多模式搜索、无广告干扰、结构化展示和信息聚合等功能。 Perplexity：聊天机器人式搜索引擎，用自然语言提问，从各种来源收集信息并给出答案。 360AI 搜索：通过 AI 分析问题，生成清晰、有理的答案，并支持增强模式和智能排序。 天工 AI 搜索：采用生成式搜索技术，支持自然语言交互和深度追问，未来将支持图像、语音等多模态搜索。 Flowith：创新的 AI 交互式搜索和对话工具，基于节点式交互方式，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、软件开发和人工智能等领域的专业建议和指导。 Phind：专为开发者设计的 AI 搜索引擎，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。 提升 AI 搜索准确度： 在提示词的设计和调试方面需要下功夫，很多环节都需用到提示词，如请求大模型判断是否需要联网、改写问题、提取关键词、回答问题、标注引用来源、以思维导图形式输出答案、做 Function Calling 判断使用的 Agents 等。 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，多模态检索为获取不同形式信息再聚合起来作为引用参考。但多模态检索实现困难，现阶段可在谷歌搜索基础上，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、音视频转录等方法拿到多模态信息的文本内容。

以下是一些支持多模态输入和输出的 C 端产品： 1. 宝玉日报：支持文本或音频输入，输出可为文本、音频或混合数据。价格方面，1 小时音频输入成本为$12.8，输出为$25.6。相关链接： 2. Imagic 发布的 AI 驱动的无代码应用构建工具：支持多模态输入输出，包括文本、图片、3D 和视频。创建出来的应用立刻就能使用和发布。相关链接：https://get.imagica.ai/s 3. 面壁智能推出的 MiniCPMo 2.6：具有多模态能力，如 OCR、视频理解、连续视频与音频流处理，实时直播与多模态上下文理解，支持 30 多种语言的文本和语音输入输出。资源链接： 4. 世界首个支持手持产品展示的 AI 数字人 Product Avatar：上传产品图片，数字人即可手持产品进行口播展示，支持多语言，覆盖 28 种语言，可快速生成产品宣传视频。相关链接：

以下是一些多模态的 AI 工具： GPT4VAct：这是一个多模态 AI 助手，能够模拟人类通过鼠标和键盘进行网页浏览。它可以识别网页上的元素并理解其功能，目的是自动完成一些人工操作任务以提高效率。主要特点包括有限的视觉处理能力、自动标记、鼠标和键盘操作等，但目前存在一些功能暂不支持。 Sora：是第一个能够根据人类指令生成长达一分钟视频的模型，标志着在生成式 AI 研究和开发中的重大突破。 DiT：能将视频分解为一帧帧图像并逐帧去噪生成流畅连贯的视频，不仅能生成高质量逐帧图像，还能在时间维度上保持一致性。 Topview.ai：是一款面向海外市场的多模态转换工具，作为 AI 驱动的营销视频生成工具，可自动实现模态转换，帮助社交媒体达人将素材一键转换为爆款商业短视频。

以下是对您所提到的这些内容含义的解释： 大语言模型：是一种基于大量文本数据进行训练的语言处理模型，其工作原理包括训练数据、算力、模型参数等。在训练数据一致的情况下，模型参数越大能力越强。 多模态：指能够处理多种不同类型的数据模态，如文本、图像、音频等，并将它们融合进行理解和生成。 数据：是大语言模型训练和应用的基础，包括各种文本、图像、音频等信息。 算力：指用于支持大语言模型训练和运行的计算能力。 算法：是大语言模型实现各种功能的数学和逻辑方法。 预训练：在大语言模型中，先在大规模数据上进行无特定任务的初步训练。 微调：基于通用大模型，针对特定领域任务提供数据进行学习和调整，以适应特定领域的需求。 RAG：检索增强生成，通过引用外部数据源为模型做数据补充，适用于动态知识更新需求高的任务。其工作流程包括检索、数据库索引、数据索引、分块、嵌入和创建索引、增强、生成等步骤。 自注意力机制：是 Transformer 架构中的重要部分，能理解上下文和文本关联，通过不断检索和匹配来寻找依赖关系，处理词和词之间的位置组合，预测下一个词的概率。 Transformer：是大语言模型训练架构，用于翻译等任务，具备自注意力机制。 Token：在自然语言处理中，是文本的基本单位。 神经网络：是大语言模型的基础架构，模拟人脑神经元的连接和信息处理方式。 向量：在大语言模型中，用于表示文本等数据的数学形式。 Scaling Law：关于大语言模型规模和性能之间关系的规律。

以下是一些可以将文档性质的内容转化为表格形式的 AI 工具和相关方法： 1. GPT4：可以通过指令让其以表格形式输出细节描述，具有打破叙事习惯、便于局部调整和确保内容具体细节等优点。 2. Claude：可用于处理相关内容，但可能存在修改关键情节等问题。 3. Langchain： 对于表格： 方法 1：读入表格 markdown 格式，嵌入 template。 方法 2：直接使用 function call，绕过 langchain 定义数据库读取的方式。 对于文字：包括文字相似度检索过程，如读入文字、进行清洗、句子切分、向量化、计算相似度、取前几的答案等。 此外，还可以参考相关的代码和脚本，如 https://github.com/yuanzhoulvpi2017/DocumentSearch 。同时，https://gitee.com/cyz6668/langchainsimplerag 也对相关内容进行了整理。

|序号|已有产品|主题|使用技术|市场规模|一句话介绍|项目功能| |||||||| |81|下厨房口味调整功能|AI 菜谱口味调整工具|自然语言处理、数据分析|数亿美元|根据用户反馈调整菜谱口味|下厨房的口味调整功能可根据用户对菜谱的评价，利用 AI 分析后给出口味调整建议，如增加甜度、减少辣味等| |82|英语流利说纠错功能|AI 语言学习纠错平台|自然语言处理、机器学习|数十亿美元|帮助语言学习者纠正错误|英语流利说通过 AI 技术识别用户在语言学习中的发音、语法等错误，并提供纠正建议和练习| |83|豆瓣电影剧情分析工具|AI 电影剧情分析系统|数据分析、自然语言处理|数亿美元|分析电影剧情，提供深度解读|豆瓣电影的剧情分析工具利用 AI 对电影剧情进行分析，为用户提供剧情解析、主题探讨等内容| |84|腾讯文档分类功能|AI 办公文件分类系统|数据分析、机器学习|数亿美元|自动分类办公文件，方便管理|腾讯文档利用 AI 对用户上传的文件进行分类，如合同、报告、方案等，提高文件管理效率| |85|美丽修行定制方案功能|AI 美容护肤方案定制平台|图像识别、数据分析|数亿美元|根据用户肤质定制护肤方案|美丽修行根据用户上传的照片和肤质信息，利用 AI 定制个性化的护肤方案，包括产品推荐和使用顺序| |91|游戏内商城推荐功能|AI 游戏道具推荐系统|数据分析、机器学习|数亿美元|根据玩家需求推荐游戏道具|在一些游戏中，利用 AI 分析玩家的游戏风格和进度，为玩家推荐合适的游戏道具，如武器、装备等| |92|彩云天气分时预报|AI 天气预报分时服务|数据分析、机器学习|数亿美元|提供精准的分时天气预报|彩云天气利用 AI 提供每小时的天气预报，帮助用户更好地安排出行和活动| |93|医渡云病历分析系统|AI 医疗病历分析平台|数据分析、自然语言处理|数十亿美元|分析医疗病历，辅助诊断|医渡云利用 AI 分析医疗病历中的症状、检查结果等信息，为医生提供辅助诊断建议| |94|讯飞听见会议总结功能|AI 会议发言总结工具|自然语言处理、机器学习|数亿美元|自动总结会议发言内容|讯飞听见在会议中利用 AI 自动总结发言者的主要观点和重点内容，方便回顾和整理| |95|书法临摹软件|AI 书法作品临摹辅助工具|图像识别、数据分析|数亿美元|帮助书法爱好者进行临摹|书法临摹软件利用 AI 识别书法作品的笔画和结构，为用户提供临摹指导和评价| |7|AI 简历优化工具|超级简历优化助手|自然语言处理|数亿美元|帮助用户优化简历提高求职成功率|超级简历优化助手分析简历内容并提供优化建议| |8|酷家乐|AI 室内设计方案生成|图像生成、机器学习|数十亿美元|快速生成个性化室内设计方案|酷家乐允许用户上传户型图，通过 AI 生成多种设计方案| |9|Amper Music|AI 音乐创作辅助工具|机器学习、音频处理|数亿美元|协助音乐创作者进行创作|Amper Music 根据用户需求生成旋律和编曲| |10|松果倾诉智能助手|AI 情感咨询助手|自然语言处理、情感分析|数亿美元|提供情感支持和建议|松果倾诉智能助手通过文字或语音交流为用户提供情感咨询| |11|小佩宠物智能设备|AI 宠物健康监测设备|传感器数据处理、机器学习|数十亿美元|实时监测宠物健康状况|小佩宠物智能设备可监测宠物活动、饮食等，提供健康预警| |12|马蜂窝智能行程规划|AI 旅游行程规划器|数据分析、自然语言处理|数十亿美元|根据用户需求生成个性化旅游行程|马蜂窝智能行程规划根据目的地、时间等因素为用户定制旅游路线|

以下是关于输入观点一键生成文案短视频的详细介绍： 基于其它博主开源的视频生成工作流进行了功能优化，实现了视频的全自动创建。 先看效果： 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： 1. 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） 2. 飞书（消息） 3. 飞书多维表格（字段捷径、自动化流程） 大体路径： 1. 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。 2. 发布 coze 智能体到飞书多维表格。 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。 选择发布渠道为飞书多维表格，填写上架信息（为了快速审核，选择仅自己可用），等待审核。审核通过后，即可在多维表格中使用。 3. 在多维表格中使用字段捷径，引用该智能体。 创建飞书多维表格，添加相关字段。配置后选择“自动更新”，输入相关字段后，“文案视频自动化”字段捷径会自动调用工作流，生成视频。 表单分享，实现填写表单自动创建文案短视频的效果。 4. 点击多维表格右上角的“自动化”，创建想要的自动化流程。 希望以上内容对您有所帮助。

以下是关于使用 deepseek 加飞书多维表格制作短视频的详细步骤和相关信息： 概述： 基于其他博主开源的视频生成工作流进行功能优化，实现了视频的全自动创建。感谢开源，现提供教程供参考。 先看效果： 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： 1. 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） 2. 飞书（消息） 3. 飞书多维表格（字段捷径、自动化流程） 大体路径： 1. 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。 2. 发布 coze 智能体到飞书多维表格。 3. 在多维表格中使用字段捷径，引用该智能体。 4. 在多维表格中创建自动化流程，推送消息给指定飞书用户。 智能体发布到飞书多维表格： 1. 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，智能体通过卡片回复。绑定卡片数据可自行研究，不明白可留言。 2. 发布时选择需要的发布渠道，重点是飞书多维表格。记得智能体提示词的 4 个变量，发布时会自动出现。目的是为了在多维表格中选择关联字段，控件要选择“字段选择器”。填写上架信息（为快速审核，选择仅自己可用），确认发布等待审核。审核通过后，即可在多维表格中使用。 多维表格的字段捷径使用： 1. 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。选择“自动更新”，输入前边的 4 个字段后，“文案视频自动化”字段捷径会自动调用工作流，生成视频。 2. 表单分享，实现“填写表单，自动创建文案短视频”的效果。 自动化推送： 点击多维表格右上角的“自动化”，创建想要的自动化流程。

要接入 DeepSeek 到多维表格，您可以参考以下内容： 在多维表格字段简介中可调用，提供官方、火山、轨迹流动三家服务商选择。 选方舟和轨迹流动需写自定义模型 ID，配置处理字段和指令。 您可以通过以下链接获取更详细的信息： 另外，关于 API 申请与额度，官网 API 申请每人有 10 元额度，但目前因用量大暂停注册。

以下是一些适用于表格数据分析的 AI 工具： 1. Excel Labs：这是一个 Excel 插件，新增了生成式 AI 功能，基于 OpenAI 技术，可在 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，通过聊天形式，用户告知需求后，Copilot 会自动完成任务，包括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：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，还有一些专门的数据分析工具，如： 1. Kalodata：专注于数据分析。网址：kalodata.com 2. Text2SQL：将英文转换为 SQL 查询。链接：https://toolske.com/text2sql/?ref=theresanaiforthat 3. ai2sql：高效且无错误的 SQL 构建器。链接：https://www.ai2sql.io/ 4. EverSQL：从 SQL 查询翻译英文文本。链接：https://www.eversql.com/sqltotext/ 5. SupaSQL：从 NLP 生成 SQL 查询。链接：https://supasql.com/ 6. SQLgenius：使用自然语言的 SQL 查询生成器。链接：https://sqlgenius.app/ 7. SQL Chat：与数据库进行自然语言聊天的 SQL 客户端。链接：https://www.sqlchat.ai/ 8. SQL Ease：从自然语言输入生成 SQL 查询。链接：https://sqlease.buildnship.in/ 9. Talktotables：翻译和查询数据库。链接：https://talktotables.com/ 随着技术的不断发展，未来可能会有更多更好的工具出现，您可以根据自己的需求和使用习惯进行选择。请注意，内容由 AI 大模型生成，请仔细甄别。

以下是一些可以通过视频提取文案的方法和工具： 1. 对于有字幕的视频，如 B 站视频，如果视频作者已上传字幕或后台适配了 AI 字幕，可以通过安装油猴脚本“Bilibili CC 字幕工具”来获取字幕。安装后刷新浏览器，点击字幕会出现“下载”按钮，可选择多种字幕格式，然后将字幕文字内容全选复制发送给 GPT 进行总结。 2. 利用 360 浏览器的字幕提取功能来获取视频文案。 需要注意的是，GPT 本身不能直接处理视频内容，而是通过对视频字幕的处理来实现对视频相关内容的分析和总结。在实际应用中，还可以将获取的文案分别让不同的 AI 模型如 kimi 和 GPT 进行分析和学习，以获得更好的效果。

很抱歉，目前知识库中没有关于视频硬字幕提取的相关内容。但一般来说，视频硬字幕提取可以通过一些专业的视频处理软件来实现，例如 Adobe Premiere Pro、Final Cut Pro 等。您也可以尝试使用一些在线工具，如 Kapwing 等。在提取过程中，可能需要考虑字幕的格式、视频的编码等因素。

以下为您推荐几款网页视频字幕提取的工具： 1. Reccloud：免费的在线 AI 字幕生成工具，可直接上传视频进行精准识别，能对识别的字幕进行翻译，自动生成双语字幕。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，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。

以下是为您提取的视频文案相关内容： 在“夙愿：用 AI 化繁为简，解决复杂问题的指南”中提到： 对于一些需求，如“GPT 能帮我快速在小红书上起号吗？帮我直接写做出爆款文案吗？”，GPT 不能做到全部事情。 例如提取视频文案，GPT 不能完成，需要人类使用批量提取文案工具。 Prompt Chain 本质上：需要将需求做细颗粒度的分解，把大任务拆成小任务，小任务拆成更小的任务；将每个小任务选择合适的工具/模型来实现。 在“白马：6000 字超详细复盘！《AI 你·南京》AIGC 城市宣传 MV 全流程制作解析”中提到： 一开始打算用旁白朗诵方式做片子，对文案要求高，直接让 GPT 写结果平淡，需把需求提更具体。 利用 360 浏览器字幕提取功能捕捉《爱我中华》的视频文案，让 kimi 和 GPT 进行分析和学习，对比两者结果，kimi 在中文理解和写作能力上更突出，整合两段文案并调整，让文案更顺口。 在“使用 GPT 的视觉功能和 TTS API 处理和讲述视频”中提到： 首先使用 OpenCV 从包含野牛和狼的自然视频中提取帧。 制作提示并向 GPT 发送请求（不需要发送每一帧给 GPT 来了解发生了什么），并给出了视频的标题、描述等内容。

要把视频的内容包括对话文字提取并总结成文字，可以按照以下步骤进行： 1. 对于有字幕的 B 站视频，如果视频栏下面有字幕按钮，说明视频作者已上传字幕或后台适配了 AI 字幕。 2. 安装油猴脚本： 。 3. 安装之后刷新浏览器，点击字幕会出现“下载”按钮。 4. 点击下载按钮，选择多种字幕格式，如带时间或不带时间的。 5. 将下载的字幕文字内容全选复制发送给 GPTs 进行总结。 此外，还有一个集成的视频理解系统 MMVid，它由 Microsoft Azure AI 开发，结合了 GPT4V 的能力和其他视觉、音频和语音处理工具，能处理和理解长视频和复杂任务，能够自动识别和解释视频中的元素，如人物行为、情感表达、场景变化和对话内容，从而实现对视频故事线的理解，其核心功能是将视频中的多模态信息转录成详细的文本脚本，方便大语言模型理解视频内容。

视频内容提取的方法主要有以下几种： 1. 使用 OpenCV 从视频中提取帧，例如从包含野牛和狼的自然视频中提取帧，显示帧以确保正确读取。 2. 对于谷歌 Gemini 多模态提示词培训课中的示例，在数字营销中从视频提取关键元素，如标题、描述和元数据。首先加载数据，包括视频的 URI、URL 和 Path，然后导入视频，写好提示，为模型指定角色和明确任务，如提取标题、撰写摘要、提供以 JSON 格式的元数据。 3. 如果想用 AI 把小说做成视频，流程如下： 小说内容分析：使用如 ChatGPT 等 AI 工具分析小说，提取关键场景、角色和情节。 生成角色与场景描述：用如 Stable Diffusion 或 Midjourney 等工具生成视觉描述。 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：利用如 Adobe Firefly 等工具将文本转换为语音，添加背景和音效。 视频编辑与合成：使用如 Clipfly 或 VEED.IO 等软件合成视频。 后期处理：进行剪辑、添加特效和转场以提高质量。 审阅与调整：观看视频并根据需要调整。 输出与分享：完成编辑后输出并分享。 请注意，具体操作步骤和所需工具可能因项目需求和个人偏好不同而有所差异，且 AI 工具的可用性和功能可能会变化，建议获取最新信息和使用指南。

生成特定风格的图片可以使用以下工具： 1. 悠船： 进入官网，可以选择桌面端下载或浏览器使用。为方便起见，可选择浏览器使用。首次使用需注册，选择企业用户注册，输入名称和手机号即可注册成功（目前无需填写企业信息）。 注册完成后进入操作页面，点击开始想象按钮，将生成的提示词粘贴在下方，直接点击回车，耐心等待几十秒即可生成 4 张图片，可选择喜欢的图片点击进入进行对应操作。 若想生成不同尺寸风格的图片，可对创作参数进行调整： 风格化：数字越大越艺术，但并非越大越好，取决于创作，人像不用调整过高。 怪异化：数字越大越奇怪，可不碰。 多样化：数字越大结果越意想不到，越低越接近提示词。建议新手一开始不用怪异和多样化，可做实验测试。 模式：默认标准，朴实 raw 会让图片质感更好，依个人喜爱选择。 版本：默认最高 V6，二次元可选 NIJI。 生成图片的速度：默认快速，越快对支付套餐要求越高。 2. 吐司： 在首页有对话生图对话框，输入文字描述即可生成图片，不满意可通过对话让其修改。 Flex 模型对语义理解强，不同模型生成图片的积分消耗不同，生成的图片效果受多种因素影响。 可通过电图基于图片做延展，生图时能调整尺寸、生成数量等参数，高清修复会消耗较多算力建议先出小图。 国外模型对中式水墨风等特定风格的适配可能存在不足，可通过训练 Lora 模型改善。 新用户通过特定链接注册或填写邀请码 BMSN，7 天内可额外获得 100 算力。

要完全本地化部署 DeepSeek 并使用您的文档、文本、图片等内容进行训练和微调，以下是一些相关的信息和步骤： 1. 模型训练与平台服务： 模型复现与微调：1:1 复现通常没问题，但理解细节并自行制作需要基础知识。有手把手教程、数据集等可帮助 1:1 复现，微调在特定领域可降低幻觉，参数量不变但权重变化。 训练模型的学习方法：先会用再学会训，从训的过程中倒推学习参数调整，这是以用导学的学习方法。 模型回答效果对比：微调后的模型在回答排列组合等问题时，思考前几乎无反馈，答案多为英文且格式稳定，但仍可能答错。 2. 平台服务介绍： 阿里云提供多种解决方案。 百炼是提供多种模型服务的 Maas 平台。 派平台是提供云服务的 PaaS 平台，二者在定位、服务内容和核心差异上有所不同。 3. 关于模型训练与数据集相关问题： 数据资源情况：默认提供公共数据训练集，百派平台能匹配模型和数据，通义开源了不少数据集。 多模态训练：多模态有自身标注方式，如视频拉框标注。 参数量变化：通常训练模型参数量固定，若想改变需改模型层，但可能要从头调。 本地微调框架：可使用 llama factory 等框架，需搭建并部署。 开源数据下载：可在 GitHub、hugging face、Mo Model Scope 等平台获取。 数据集转化：将文档资料转成数据集可先手动形成 SOP，再逐步自动化，初期需大量人力。 4. 本地部署介绍：讲解了如果拥有云服务器如何进行本地部署，以及满血版本地部署的实际情况。 5. 免费额度说明：在 freely.aliyun.com 可领取 500 元免费额度，但有使用限制，不能部署满血版和较大的增流模型。 6. 平台服务差异：介绍了 DLC、DSW 和 EAS 等模型部署平台服务的差别。 7. 模型蒸馏微调：会带着大家复现模型的蒸馏和微调，并讲解相关知识。 R1 模型的强化学习：通过强化学习，在训练过程中给予模型反馈，如路线规划是否成功到达终点、输出格式是否符合期望等，对正确路线增强权重，使做对的概率变高，导致思考逻辑变长。 R1 模型的蒸馏与微调：用 Deepseek RE Zero 蒸馏出带思考的数据，基于 Deepseek V3 微调，进行冷启动，再做强化学习，还从非公布模型提取微调数据，加上人类偏好，最终形成 R1。 R1 与其他模型的差别：R1 是原生通过强化学习训练出的模型，蒸馏模型是基于数据微调出来的，基础模型能力强，蒸馏微调模型能力也会强。 模型的相互帮助：Deepseek R1 反过来蒸馏数据微调 V3，形成互相帮助的局面，使两个模型都更强。 请注意，在进行本地化部署和训练微调时，需要具备一定的技术知识和经验，并且要遵循相关的法律法规和道德规范。

以下是关于生成图片的相关内容： PS Beta 版本 Firefly Image 3 模型： 生成图像：局部生成图像自然，英文关键词生成效果比中文好。 参考图像：产品外形还原不太像，颜色还原较好。 调整画笔：功能多且实用。 生成类似的内容：右侧可选择生成类似内容，效果还行。 生成背景：有添加背景的 3 种方式，包括生成背景、导入背景和油漆桶，效果各有特点，自动生成的图片质量不高，部分细节处理较好。 增强细节：生成蝴蝶后点击左上角的增强细节图标，效果有但不明显。 SD 入门操作： 生成图片的参数设置：Progressbar and preview update period 为 1000 毫秒。单张或几张调试参数时建议选择能看到生成过程的预览图设置，多张生成时建议选速度最快的设置。右键可进入无限跑图模式，有插件可解决无限跑图参数无法修改的问题。 全国首例 AI 生成图片著作权案例： Stable Diffusion 模型根据文本指令生成图片，图片样子取决于使用者输入的提示词，非排列组合工作模式下难有相同输出图片，类似于画笔，使用者的设计决定最终成果。 人工智能无自由意志，使用者如李某通过增删提示词、修改参数选定图片，体现其智力和独创思想，类似使用相机拍摄时的调节，生成图片属美术作品，受著作权保护，相关法律依据为《中华人民共和国著作权法》第三条和《中华人民共和国著作权法实施条例》第四条。案例中 AI 软件使用者享有生成图片的著作权。

以下是为您提供的相关信息： 目前有一些 AI 工具可以根据给定的几张例图生成其他图片。例如 Stable Diffusion 模型，它能依据用户输入的文本指令，利用文本中的语义信息与图片中的像素对应关系生成匹配的图片。其生成的图片样式完全取决于使用者输入的提示词，难以出现完全相同的两张输出图片，类似于画笔，最终的图画构造取决于使用者的设计。 在实际应用中，如列宾、穆夏等著名画家的作品风格可作为 AI 生图的参考。我们曾基于列宾的真迹「伏尔加河上的纤夫」让 AI 生成了「伏尔加河上的海盗」「伏尔加河上的商人」「伏尔加河上的帮工」等仿画，也基于穆夏的代表作生成了多幅仿画。 在 AI 作图的创作中，有一些要点和方法。比如要注重趣味性与美感的结合，通过反差、反逻辑、超现实方式带来视觉冲击，同时在美术基础不出错的前提下将形式与内容结合。在纹身图创作时要强调人机交互，对输出图片根据想象进行二次和多次微调，确定情绪、风格等锚点再发散联想。编写提示词时要用自然语言详细描述画面内容，避免废话词。 此外，全国首例 AI 生成图片著作权案例表明，人工智能并不具备自由意志，使用者根据自己的审美个性通过增删提示词、修改相关参数得出并选定的图片，完全体现出本质上是使用者在利用工具创作，投入了自己的智力以及独创思想，这样生成的图片属于美术作品，具有独创性和智力投入，受到著作权的保护。

以下是关于如何用 AI 按照描述制作一张图片的相关内容： 一、关键词和主题描述 1. 图片内容通常分为二维插画和三维立体两种表现形式。 2. 描述场景、故事、元素、物体或人物细节时，要清晰明确。对于场景中的人物，应独立描述，避免长串文字，以便 AI 识别。 3. 大场景中多个角色的细节较难通过关键词生成。 二、设计风格 1. 设计师难以直接表达设计风格时，可参考风格类关键词或垫图/喂图，让 AI 结合主题描述生成相应风格的图片。 2. 某些材质的关键词运用有较多门道，需针对特定风格进行“咒语测试”。 三、使用 Midjourney 生成图片 1. 图片描述可理解为以图生图，将设计参考图上传到 Midjourney 中，通过“参考图链接+文本描述”的方式生成图像。 2. 例如生成带有交互流程的 UI 界面图，先上传素材图，再用“参考图链接+node UI”等文字提示生成类似设计图，还可通过调整文字提示获得不同效果，如纯正面、扁平、手绘、黑白等风格。 3. 生成不同比例的图，需在文字描述中加入特定参数，如“aspect”或“ar”。 4. Midjourney 还可生成设计组件，探索多种设计风格的可能性，如扁平组件系统，关键词为“UI kit,flat design,outline,ar 16:9”。 四、AI 生成图片的著作权 1. 如 Stable Diffusion 模型根据文本指令生成图片，其生成的样子取决于使用者输入的提示词，非排列组合工作模式下难有相同图片。 2. 人工智能无自由意志，使用者通过增删提示词、修改参数得出不同图片并选定，体现使用者的创作，生成的具有独创性和智力投入的图片受著作权保护。 3. 相关法律适用包括《中华人民共和国著作权法》第三条和《中华人民共和国著作权法实施条例》第四条。案例中人工智能软件生成的图片著作权由使用者享有。

以下是关于将 AI 把 logo 合成到图片里的相关内容： 试运行抠图操作，将抠图结果合到海报上，包括进入画板、添加画板、调整元素等操作。 为锅的海报添加背景及调整图片显示，处理品牌 LOGO 相关操作，如抠图、添加、调整位置和大小。 用 LLM 生成图像提示词，将提示词和 Logo 图片放到 Comfyui 工作流。 整个流程分为获取 Logo 图片的描述、生成图片提示词、将图片和提示词输入 Comfyui 工作生成。