想将一张图片中有下划线的英文单词提取出来，用什么工具？

很抱歉，目前知识库中没有关于扩大英文词汇量和记住英文单词方法的相关内容。但以下是一些常见且有效的方法供您参考： 1. 多阅读：通过阅读英文书籍、报纸、杂志等，在语境中理解和记忆单词。 2. 制作单词卡片：将单词写在卡片上，一面写单词，一面写释义和例句，随时进行复习。 3. 运用记忆技巧：比如联想、词根词缀记忆法等。 4. 听英语广播、看英语电影或剧集：有助于熟悉单词的发音和用法。 5. 参加英语学习小组或与他人交流：在交流中使用新学的单词，加深记忆。 6. 定期复习：根据遗忘曲线规律，定期回顾已学单词。 7. 利用手机应用程序：有许多专门用于单词学习和记忆的 APP，可根据个人需求选择。

大模型在文档投喂后解读文档并提取答案的过程通常包括以下步骤： 1. 问题解析阶段：接收并预处理问题，通过嵌入模型（如 Word2Vec、GloVe、BERT）将问题文本转化为向量，以确保问题向量能有效用于后续检索。 2. 知识库检索阶段：知识库中的文档同样向量化后，比较问题向量与文档向量，选择最相关的信息片段，并抽取相关信息传递给下一步骤。 3. 信息整合阶段：接收检索到的信息，与上下文构建形成融合、全面的信息文本。整合信息准备进入生成阶段。 4. 大模型生成回答：整合后的信息被转化为向量并输入到 LLM（大语言模型），模型逐词构建回答，最终输出给用户。 在这个过程中还包括以下信息处理步骤： 1. 信息筛选与确认：系统会对检索器提供的信息进行评估，筛选出最相关和最可信的内容，同时对信息的来源、时效性和相关性进行验证。 2. 消除冗余：识别和去除多个文档或数据源中可能存在的重复信息，以防在生成回答时出现重复或相互矛盾的信息。 3. 关系映射：分析不同信息片段之间的逻辑和事实关系，如因果、对比、顺序等，构建一个结构化的知识框架，使信息在语义上更加连贯。 4. 上下文构建：将筛选和结构化的信息组织成一个连贯的上下文环境，包括对信息进行排序、归类和整合，形成一个统一的叙述或解答框架。 5. 语义融合：在必要时，合并意义相近但表达不同的信息片段，以减少语义上的重复并增强信息的表达力。 6. 预备生成阶段：整合好的上下文信息被编码成适合生成器处理的格式，如将文本转化为适合输入到生成模型的向量形式。 最终，全新的上下文被一起传递给大语言模型。由于这个上下文包括了检索到的信息，大语言模型相当于同时拿到了问题和参考答案，通过 LLM 的全文理解，最后生成一个准确和连贯的答案。 相关概念： LLM：Large language model 的缩写，即大语言模型。 Prompt：中文译作提示词，是输入给大模型的文本内容，可以理解为和大模型说的话、下达的指令。 Token：大模型语言体系中的最小单元，不同厂商的大模型对中文文本的切分方法不同，通常 1Token≈12 个汉字，大模型的收费计算方法及对输入输出长度的限制通常以 token 为单位计量。 上下文：英文通常翻译为 context，指对话聊天内容前、后的内容信息，上下文长度和上下文窗口都会影响大模型回答的质量。

以下是一些可以帮助您提取视频里文字内容的 AI 工具和方法： 1. 对于 B 站视频，如果视频有字幕，您可以安装油猴脚本。安装之后，刷新浏览器，点击字幕，会出现“下载”按钮，您可以选择多种字幕格式，然后将下载的字文字内容全选复制发送给 GPTs 进行总结。 2. 如果您想用 AI 把小说做成视频，大致流程如下： 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。 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。 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。 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。 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。 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。 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。 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。 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。

以下是关于 AI 人声提取的相关信息： 在游戏 PV《追光者》的制作中，利用了一款分离人声的 AI 软件，对游戏宣传音乐进行人声去除和剪辑处理。同时，使用微软 AI 语音制作旁白，其语音库支持 147 种语言，还有定制声音选项。 以下是一些人工智能音频初创公司及相关工具： ：免费的 DAW，提供高质量的人声、鼓点、旋律、贝斯分离、全能音频分离、编辑和人声/乐器转 MIDI 功能。 ：AI 音频处理。 ：在音乐/视频流媒体和虚拟/增强现实中重新定义音频体验。 ：为音乐行业提供按需创建音轨的平台。 ：为娱乐行业提供音频分离解决方案。 ：在几秒钟内将任何歌曲的人声和音乐分离。 ：基于世界排名第一的 AI 技术的高质量音轨分离。 ：使用强大的 AI 算法免费将歌曲中的人声与音乐分离。 ：使用 HiFi AI 分离歌曲中的人声、鼓点、贝斯和其他乐器。 ：为 DJ 歌手提供的在线 AI 人声移除器。 ：人声移除和在线卡拉 OK。 ：使用多种不同算法（Demucs、MDX、UVR 等）免费分离歌曲。 2024 年 6 款最佳 AI 人声消除器： ：AudiFab 应用程序内的免费工具，运用人工智能技术将歌曲中的音乐分离成人声和伴奏，音频质量上乘，支持 Windows 和 Mac 系统。 ：EaseUS 在线人声消除器，专为网络用户设计的免费工具，允许用户从音频文件中提取人声和伴奏，使用简单。 ：能够分离人声、乐器等音轨，保持音频质量，支持批量处理，适用于个人和商业用途，包含声音清洁器可消除杂音。

以下是一些可以提取歌词的 AI 工具： Suno：在做 hiphop 时存在咬字太清楚等问题，可通过替换拟音歌词和手动断句等方法解决部分问题。 AIMS：人工智能驱动的音乐相似性搜索和自动标记，适合以音乐发现为业务的人。 FeedForward：用于音频和声音目录的直观音频搜索引擎。 Aimi：发现将音乐从歌曲和播放列表束缚中解放出来的艺术家。 Utopia Music：每次播放公平报酬。 Musiio（被 SoundCloud 收购）：使用人工智能帮助自动化工作流程。 niland（被 Spotify 收购）：构建人工智能驱动的音乐应用程序。 cyanite：用于音乐标记和相似性搜索的人工智能。 musicube（被 SongTradr 收购）：B2B AI 音乐元数据服务，例如自动标记、元数据丰富和语义搜索。 Musixmatch：基于歌词的音乐发现、推荐和搜索的算法和工具。 hoopr：人工智能驱动的引擎可帮助找到正确的配乐。 Pex：音乐识别和版权合规性，包括音频指纹、大规模翻唱识别。 SONOTELLER：AI 音乐分析，包括歌词摘要、主题提取和音乐特征。

以下是使用 Coze 做一个可以提取上传 PDF 文档相关内容的智能体的思路： 前期准备： 1. 简化“收集”： 实现跨平台收集功能，支持电脑（web 端）、安卓、iOS 多端操作。 考虑到待阅读内容通常都有网页链接，最理想的方式是只需输入一个 URL 就能完成收集。借鉴微信文件传输助手的直观操作方式，通过聊天窗口完成收集输入会更符合用户习惯。 2. 自动化“整理入库”： 为便于存储和回顾已收集的阅读清单，系统应在入库时自动整理每条内容的关键信息，包括标题、摘要、作者、发布平台、发布日期、收集时间和阅读状态。 同时，这份阅读清单最好也能支持跨平台查看，提高可访问性。 3. 智能“选择”推荐： 根据当前收藏记录，结合用户的阅读兴趣，进行相关性匹配，并生成最合适的阅读计划。 逐步搭建 AI 智能体： 1. 搭建整理入库工作流： 新建工作流「url2table」，根据弹窗要求自定义工作流信息。 工作流全局流程设置： 开始节点：输入 url，由于希望收到用户输入的待收藏 url 就开始流程，所以不需要额外配置（至于如何判断哪些用户输入是需要收藏的 url，则交由外层 bot 的大模型判断）。 变量节点：引入 bot 变量中保存的飞书多维表格地址，为了便于维护充当稍后读存储地址的飞书多维表格链接，我们需要将这个链接存储在 bot 的变量中，并在工作流运行时进行引用。 插件节点：获取页面内容，这一步直接把开始节点的{{BOT_USER_INPUT}}，引入到参数{{url}}中；随便设置{{timeout}}为 60000。 通过飞书机器人与 Coze 搭建的智能体进行对话，在聊天窗口中完成链接输入和阅读计划输出，由 Coze 调用大模型、插件，完成内容的整理、推荐，利用飞书多维表格存储和管理稍后读数据。这样一来，理论上无需开发任何插件、APP，也能实现跨平台的稍后读收集与智能阅读计划的推荐。

从图片提取文字可以通过以下几种方式： 1. 借助 OCR 工具：对于图片，可以使用开放平台工具，如进行文本提取。 2. 利用多模态技术：多模态技术能够从图像中提取文本，例如谷歌 Gemini 多模态模型。 3. 零代码版本工作流：选择 Coze 平台，搭建工作流，主要步骤包括上传输入图片、理解图片信息并提取其中的文本内容、进行场景提示词优化或图像风格化处理，最后返回文本或图像结果。搭建流程时，要将本地图片转换为在线 OSS 存储的 URL，将图片理解大模型和图片 OCR 封装为工作流插件以便便捷调用。

训练自己的模型来识别不同的图片类别可以参考以下方法： 对于扩散模型（如 Midjourney）： 强大的扩散模型训练往往消耗大量 GPU 资源，推理成本高。在有限计算资源下，可在强大预训练自动编码器的潜在空间中应用扩散模型，以在复杂度降低和细节保留间达到平衡，提高视觉保真度。引入交叉注意力层可使其成为灵活的生成器，支持多种条件输入。 Midjourney 会定期发布新模型版本以提升效率、连贯性和质量。最新的 V5 模型具有更广泛的风格范围、更高的图像质量、更出色的自然语言提示解读能力等。 用 SD 训练贴纸 LoRA 模型： 对于原始形象，可通过 MJ 关键词生成不同风格的贴图，总结其特征。注意关键词中对颜色的限制，保持正面和负面情绪数据比例平衡。若训练 25626 大小的表情包，初始素材可能够用，若训练更高像素图片，可能需进一步使用 MJ 垫图和高清扩展功能。 进行高清化时，从 256 到 1024 分辨率，输入左图并加入内容和风格描述，挑选合适的图片。 多模态模型（以 StableDiffusion 为例）： 多模态模型包括文生图、图生图、图生视频、文生视频等，底层逻辑通常从生图片源头开始。 扩散模型（如 StableDiffusion 中使用的）的训练是对图片加减噪点的过程。先对海量带有标注文字描述的图片逐渐加噪点，模型学习每一步图片向量值和文字向量值的数据分布演变规律，完成训练。输入文字后，模型根据文字向量指导充满噪点的图片减噪点生成最终图片。扩散模型加减噪点方式与大脑构思图片方式类似，且多模态模型会关联文字向量值和图片像素点向量值。

以下是一些关于在 AI 图片制作视频中保持人脸一致性的工具和方法： 1. U 传：在 U 传中，通过点击相应按钮参考角色、风格或图生图，可保持人物一致性。 2. PixVerse：其“角色（Character）”新功能能实现 AI 生成视频中的角色保持一致。用户只需单击“Character”功能，上传符合要求的真实人脸图像，点击创建自定义角色，训练一个新角色，然后可使用自定义角色生成视频，可在 AI 生成视频中轻松切换场景，同时保持同一角色身份。 3. Midjourney：在有了 Midjourney 的新功能 Cref 以后，可在一定程度上保持人物一致性。先跑一张主角的定妆照，然后在需要出现主角人物的地方，扔进去 Cref 以保持发型、人脸、衣服。但 Midjourney 对亚洲人脸的一致性效果，尤其是亚洲老人的一致性效果较差，且 Cref 在画面的审美和构图上有一定的破坏性，所以能不用则不用。 需要注意的是，目前对于场景一致性，基本上还没有任何有效的解决办法。

以下是为您整合的相关内容： 对于 AI 小白来说，使用 AI 工具简化工作中的费时费力之事是可行的。 在接触 AI 工具时，对于超出自己理解范围的事情，最简单有效的方法就是尝试。学习新事物，实践比听闻更重要。 比如在 AI 视频制作方面，人物设定与剧本是关键部分，包括主体、动作、场景等要素；分镜处理也较为重要，要考虑用几个镜头表述内容；生成环节如同抽卡，可多尝试，最后进行粗检和后期处理，如 AI 配音剪辑、加过渡滤镜等。小白制作 AI 视频要做好脚本即提示词，有耐心抽卡，并不断提升撰写提示词的能力。撰写提示词时要了解主体、动作、场景，避免使用专有名词和网络名词，给 AI 清晰描述。工具选用方面，没有绝对好的工具，只有适合的，如小白可使用剪映，主力机是 MacBook Pro 可使用 final cut。还可向 ChatGPT 询问获取灵感。 另外，在“AI 布道”活动中发现，AI 工具虽强大能做很多事，但也在其与普通人之间形成了一道墙。AI 是未来必然的方向，其科普还有很长的路要走，但尽可能简单地试用它，能让普通人更快受益。无论是什么身份、什么年龄段的人，都可以尝试使用 AI 工具。 如果您想要跟相关作者交朋友、一起在 AI 路上探寻，欢迎戳这里：

以下是为您推荐的生成图片的 AI 网站： 1. 无界 AI：这是一款可以在线 AI 生成图片的网站（类似 SD Online 一键出图版），网址为 https://www.wujieai.cc/ （新用户扫码注册可领取积分）。适合初次学习 AI 工具的小伙伴尝试。 2. Artguru AI Art Generator：在线平台，生成逼真图像，给设计师提供灵感，丰富创作过程。 3. Retrato：AI 工具，将图片转换为非凡肖像，拥有 500 多种风格选择，适合制作个性头像。 4. Stable Diffusion Reimagine：新型 AI 工具，通过稳定扩散算法生成精细、具有细节的全新视觉作品。 5. Barbie Selfie Generator：专为喜欢梦幻童话风格的人设计的 AI 工具，将上传的照片转换为芭比风格，效果超级好。 6. DALL·E：由 OpenAI 推出的一款文生图工具，可以根据输入的文本描述生成逼真的图片。 7. StableDiffusion：开源的文生图工具，能生成高质量的图片，支持多种模型和算法。 8. MidJourney：因其高质量的图像生成效果和用户友好的界面设计而受到广泛欢迎，在创意设计人群中尤其流行。 您还可以在 WaytoAGI 网站（https://www.waytoagi.com/category/104）查看更多文生图工具。但需要注意的是，这些 AI 模型可能存在一些局限，如偶尔会出现性能不稳定、生成内容不当等问题。

制作 R18 图片是不符合道德和法律规范的行为，因此没有合法的 AI 软件可以用于此目的。AI 技术应当被用于有益和合法的用途。

目前比较成熟的用于制作图片的 AI 产品主要有： 1. Artguru AI Art Generator：在线平台，能生成逼真图像，为设计师提供灵感，丰富创作过程。 2. Retrato：AI 工具，可将图片转换为非凡肖像，有 500 多种风格选择，适合制作个性头像。 3. Stable Diffusion Reimagine：新型 AI 工具，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：专为喜欢梦幻童话风格的人设计，能将上传的照片转换为芭比风格，效果很好。 这些 AI 模型通过组合技术如扩散模型、大型视觉转换器等，可根据文本或参考图像生成有创意且质量不错的相似图像输出，但也存在一些局限，如偶尔性能不稳定、生成内容不当等问题。 另外，藏师傅教您用 AI 三步制作任意公司的周边图片，不用到处找样机文件，流程如下： 1. 获取 Logo 图片的描述。 2. 根据 Logo 图片的描述和生成意图生成图片提示词。 3. 将图片和提示词输入 Comfyui 工作生成。 关于图片模型比语言模型小的问题，这是因为图像生成（无论是 text to image 还是 text to video）的核心质量实际上由文本控制，去掉图片只用文字表达，要求的模型复杂度会小很多。人类对图像的容错率相对较高，而对于语言，语法或逻辑错误很容易察觉，大脑在处理视觉信息时可以进行一定程度的“脑补”，但对语言的补偿有限，所以文字的准确性很重要。