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图片的前后一致性,如何实现

回答

要实现图片的前后一致性,可以参考以下步骤:

  1. 确定画面元素:优先出一张图,保证风格、构图样式及人物角色。
  2. 确定前后图的构图风格:出第二张图时,描述其内容并在提示词中加入第一张图的构图风格(使用 iw 参数)。需注意,输入 --ar、--iw 等参数时,要与前面的提示词用空格隔开,否则会报错。例如:“a dog 空格 --ar 16:9 空格 --iw 1”。将生成的多张图中选择一张图作为垫图,通过右键图片获取其地址。按照格式将提示词、垫图关键词写入。通过微调提示词,得出满意图。
  3. 确定图片角色一致性:在得到构图相同后,利用 MJ 重绘功能对画面里的角色重绘。在重绘提示词里输入 --cref --cw 来保证角色一致性,cref 所垫图还是用之前的图,因为它包含构图和人物两个内容。如果出现黑边,可将黑边部分框住,重绘输入关键词“background”去除黑边,保证背景一致。

由于 MJ 存在不可控因素,如果要保证前后两张图画风、构图等都保持一致,可以按照上述三个确定来处理。需要注意的是,MJ 在重绘时,相较于改变整个画面结构,固定位置重绘局部内容会容易很多。先保证构图再确认角色一致性,就好比美术课画画,把背景风格做好了在固定位置添加内容,比将整个页面内容全部重绘且保证画面主题内容与参考图一样要容易,后者随机性更大。

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参考资料

Jerry:MJ多张图保证构图、人物一致性实战教学

第一张图完成后,难点是在第二张图如何保证和第一张图完全一致,那我们首先描述第二张图的内容:“健身房卧推的人们”,有内容后在确认构图,即使用iw参数。注:这里需要垫的图的地址链接将生成的4张图中选择一张图作为即将垫的图,U1-U4代表从左到右,从上到下,将对应图单独拧出来,比如U3就是将第二行第一张图拧出来。点开图片,右键图片地址,即得到需要垫图地址。接着按照上文的格式将提示词,垫图关键词写入进去。保证图像构图一致性可以用上--iw参数(下面提示词最前方需要垫图的图片地址,即上图复制的图片地址,在提示后用iw,这是iw的使用基本格式)提示词如下:PS:温馨提醒,输入--ar --iw等参数时,需要和前面一个提示词用空格隔开,否则不生效报错。例如"a dog空格--ar 16:9空格--iw 1通过微调提示词,得出满意图。

Jerry:MJ多张图保证构图、人物一致性实战教学

[title]Jerry:MJ多张图保证构图、人物一致性实战教学[heading1]三、不同画面构图、人物一致性保证由于MJ不可控因素,如果需要前后两张图画风、构图等都保持一致,这里总结了一个SOP,可以按照三个确定来处理。1.确定画面元素优先出一张图,保证风格、构图样式及人物角色2.确定前后图的构图风格出第二张图时,将第二张图提示词描述后加入第一张图的构图风格(iw参数)3.确定图片角色一致性在第二步得到构图风格没有问题的基础上,在保证人物一致性即可。WHY先保证构图再确认角色一致性?因为MJ在重绘时,如果要将一个角色从镜头一个位置挪到另外一个指定位置,非常难处理。整个MJ出图基本也是靠降噪重绘,那相较于把整个画面结构都变了,固定位置重绘局部内容会容易很多,如果整个画面结构变了先保证人物内容的话,会很依赖MJ抽卡(因为你不知道何时才能出到与你之前相同的构图样式)。这就好比美术课画画一样,给你一张参考图,一个是把背景风格都做好了,让你在固定位置添加内容,另外一个是让你将整个页面内容全部重绘,还要保证画面的主题内容要和参考图一样,相比之下后者的随机性会大非常多(抽卡次数也会很多)。

Jerry:MJ多张图保证构图、人物一致性实战教学

在得到构图相同后,基本就离成功不远啦。可以看到MJ没有办法记住上一张图的角色样子,所以面孔差别非常大,所以我们需要在生成的图里,对画面里的角色重绘,保证图片一致性。[heading3]3.3.1角色一致性[content]利用MJ重绘功能(上文讲过),对画面进行局部重绘,在重绘提示词里输入--cref --cw来保证角色一致性。cref所垫图还是用的是刚才一张图,因为第一张图有两个内容我们都要拿:构图、人物重绘关键词如下,需要注意的是cref的垫图可以将链接放在文末,和iw不同,它需同时配合cw参数来确定人物一致性:[heading3]3.3.2黑边处理[content]到这里基本上就大功告成了,但是发现每张图上会有黑边,那这个怎么处理呢?答案还是重绘。将黑边部分框住,重绘输入关键词:background就能去除黑边,保证背景一致了欢迎来尝试下~

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stable diffusion 绘本一致性
Stable Diffusion 绘本一致性相关知识如下: 工作原理: Stable Diffusion 生成随机噪声,并逐步更改噪声以努力获得与提示一致的图像。其基本结构包括 encoder + diffusion + decoder 的流程。Checkpoint 记录某个训练周期整个 diffusion 及可能的 encoder decoder 的参数,VAE 是 encoder decoder 的参数,在 SDXL 等大型模型中需配对以避免花屏现象。LoRA 模型训练时先冻结 SD 模型权重,然后在 UNet 结构中注入 LoRA 模块并与 CrossAttention 模块结合,只对部分参数微调。 相关论文: AnyDoor: MixofShow: LyCORIS: 影响生成结果的因素: 影响生成的图与他人不同的因素包括随机数种子(Seed)。随机数种子控制最底层形状,决定照片基础轮廓,如人物外形轮廓、姿势和站位等。当随机数为“1”时,SD 会随机生成种子。可在点击生成的照片下面的一大串英文中查看 seed 值。只有所有参数包括随机数种子都与他人相同时,才能生成相似的照片。
2024-09-30
如何用midijurney生生人物一致性
在 Midjourney 中实现人物一致性,主要通过以下方式: 1. Midjourney V6 更新了角色一致性命令“cref ”。您可以根据需要重复此过程,但要注意不要过多操作,以免丧失保真度。添加角色参考图像,并选择一个“cw”以达到效果。Midjourney 能够从参考图像中识别的角色属性将与提示混合,从而创建出角色的最终表现。您可以通过使用“cw N”参数(cref 权重)来大致控制转移,其中 N 的值可以从 1 到 100,默认值为 100。“cw”参数不会改变角色参考图像的强度/影响力,其作用如下: “cw 100”的值(默认值)将捕捉整个角色。 “cw 99 到cw 1”之间的值将开始捕捉较少的整个角色,仅集中于转移面部。 “cw 0”的值将仅捕捉面部,大致类似于面部替换。且无法关闭面部的转移。 2. 在群像人物一致性保持及空间深度控制方面,以双人画面人物一致性的保持为例,分为 5 步: Step 1:将初始图(A)以及人物图(B)作为风格(sref)及人物(cref)的参考内容,提示词中需要注意: 描述好空间关系(下方画线部分),视角问题可以略过(风格参考会自带角度)。 成功输出图(C),可能会遇到女同事 Lisa 无法保持跟初始图(A)一致的问题。其中:sref 为风格参考,cref 为人物参考,cw 范围为 0 100,默认 100 但建议写上去确保万无一失。 Step 2:找到已生成的 Lisa 纯人物的图,提取图片链接(url)做准备工作。 Step 3:基于 Step 1 生成的构图清晰但人物失控的成图(C)基础上,进行重绘 Vary Region,步骤为: 框选需要被替换的人物。 然后将 Step 2 准备好的链接,贴入框内界面 cref 后面,注意先把原始的 cref(即红色部分)删掉。
2024-09-23
ipadapter的作用是什么,能实现人物的一致性吗?比如参考人物的脸部特征
IP Adapter 即图像提示词适配器,其作用包括: 能够“复刻图像”,用户输入图像可直接生成内容或风格相似的图像。 注重图像风格和语义的复刻,兼容性强,可与结构控制插件一起使用,既控制结构,也控制图像的语义和风格。 是解决角色和风格一致性的优雅方法,能够非常精准地提取风格参考图中的角色和风格特征。 在处理人物一致性方面,IP Adapter 有一定的应用,例如在相关的图生图操作中会用到。关于其使用,之前有文章介绍。同时,Midjourney 也有类似的人物一致性相关功能。
2024-08-25
lora训练的数据集没有闭眼,如何保证人物一致性前提让角色闭眼
在训练 Lora 模型以保证人物一致性的前提下让角色闭眼,以下是一些可能的方法和参考信息: 得益于对 AI 大模型微调 finetuning 技术的研究,摸索出的训练特定画风 Lora 和特定角色 Lora 的方法,对角色一致性的锁定有决定性帮助。比如完善哪吒短褂、小短裤、额前火焰印记、流苏耳饰等细微之处的统一,最终针对不同主要角色分别训练角色 Lora,保障多人同框镜头的一致性。 实现角色一致性最好的方法是使用 Lora。训练 Lora 时,至少要有 15 到 20 张图片的训练集。对于固定形象,面部五官最重要,其次是体型、服装、配饰等。收集训练集时,收集形象的头部图片很重要。对于现实人物可通过照片训练,虚构角色则要能稳定输出多张不同角度的图片以达到训练集要求。 在预处理生成 tags 打标文件后,对文件中的标签进行优化。保留全部标签适用于训练画风或省事快速训练人物模型,优点是省时省力、过拟合出现情况低,缺点是风格变化大、训练时间长。删除部分特征标签适用于训练特定角色,将特征与 Lora 做绑定,优点是调用方便、更精准还原特征,缺点是容易过拟合、泛化性降低。需要删掉如人物特征 long hair、blue eyes 这类标签,不需要删掉如人物动作 stand、run,人物表情 smile、open mouth,背景 simple background、white background,画幅位置 full body、upper body、close up 这类标签。过拟合会导致画面细节丢失、模糊、发灰、边缘不齐、无法做出指定动作、在一些大模型上表现不佳等情况。
2024-08-12
生成橘猫图片怎么保持一致性
要生成橘猫图片并保持一致性,可以参考以下方法: 1. 采用 InstantStyle 技术,通过内容与风格分离以及只往特定的风格块注入特征这两个关键方法,来实现生成图片风格的一致性。 2. 在 runway 分镜选图中,对于橘猫的描绘要注意保持角色一致性,比如胖瘦统一、衣服统一、造型统一等。 3. 利用 DALL·E 和 Custom Instrctions 的组合,将解决 DallE 生成图一致性问题的 prompt 进行优化并添加到 Custom Instrctions 中。添加之后,正常打开 DallE 会话,生成的图片会有唯一 ID。有了唯一 ID,可以进行微调图形细节和多图融合时,可以指定两张不同图片的 ID 让它们进行融合,例如“please blend image 00X and 00Y”。 希望以上信息对您有所帮助,让您能够更有效地生成具有一致性的橘猫图片。
2024-07-15
关于seed值 和风格一致性cref sref的文章
关于 seed 值和风格一致性 cref sref 的文章 在 Midjourney 中,cref 和 sref 都是用于引用图片的功能,但它们的作用和使用方式有所不同。 1. 角色参考(cref): cref 的功能是保持图像角色的一致性。根据你提供的现有角色图像的 URL,生成与之相似的角色。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。 如果你想引用一张图,但只是把它作为新图的一部分,你可以使用 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,如果你想引用一张图的风格,但只希望它占新图的一部分,你可以这样写提示:/imagine prompt beautiful girl sref\sw 500。这样,生成的图像将会在保持原有风格的同时,融入一部分引用图像的风格¹。 希望这些信息对您有所帮助!
2024-05-08
生成分享图片工具
以下为一些生成分享图片的工具及相关方法: 1. Midjourney V6:可用于生成场景模型。 放大工具:Comfy Ui、Magnific Ai、Upscayl 深度图:Leia Pix 法线图:Shadermap 2. 辅助工具生成透明背景图像: 安装好插件后,在生成图片时勾选“layerdiffusion enabled”。 在“layerdiffusion method”中选择生成透明图像的模式,如“Only Generate Transparent Image”。 提示中输入透明物体的描述,如“玻璃杯”,点击生成可得到透明背景的玻璃杯图像。 也可上传背景图像,在“layerdiffusion method”中选择“From Background to Blending”,然后生成透明图像。 反之,也可以先生成透明的前景,然后选择“From Foreground to Blending”模式,生成背景。 特定模型: layer_xl_transparent_attn:用于将 Stable Diffusion XL 模型转化为透明图像生成器的模型。 layer_xl_transparent_conv:与 layer_xl_transparent_attn 类似,通过修改 conv 层的 offset 实现。 layer_xl_fg2ble:用于将 XL 模型转化为前景图像到混合图像的生成模型。 layer_xl_fgble2bg:用于基于前景和混合图像生成背景的模型。 layer_xl_bg2ble:将 XL 模型转化为根据背景图像生成混合图像的模型。 layer_xl_bgble2fg:将 XL 模型转化为根据背景和混合图像生成前景的模型。 vae_transparent_encoder:图像编码器,用于从像素空间中提取潜在偏移,帮助透明图像的生成。 vae_transparent_decoder:图像解码器,输出真实的 PNG 图像。 3. Aimwise WaytoAGI 百家号文旅分享中的方法: 开启 controlnet 边缘类模型,导入需要处理的 logo,调整合适的 cn 参数。 开启 controlnet IP adapter 功能性模型,导入风格参考图,调整合适的 cn 参数,可快速进行风格迁移和融合,提升出图效率。
2024-10-18
ai现在拍摄一本书的图片能够识别到这是什么书么
目前的 AI 技术在拍摄一本书的图片并识别其是什么书方面已经取得了一定的进展。 在图像识别领域,神经网络发挥着重要作用。例如,对于识别印刷体图片,通常会先将图片转换为黑白,调整至固定尺寸,然后与数据库中的内容进行对比以得出结论。但实际情况较为复杂,存在多种字体、不同拍摄角度等多种例外情况,单纯依靠添加规则的方法不可行,而神经网络专门处理这类未知规则的情况。 不过,要准确识别一本书,还面临一些挑战,如书籍的版本、封面设计的多样性等。但随着技术的不断发展和数据的积累,未来 AI 识别一本书的准确性有望不断提高。 同时,也有一些相关的实验和研究,比如通过设计工作流让 AI 自举式地进行创造,从作家的作品中提取名场面并转译成绘画指令等。
2024-10-17
怎么用AI绘制一个我指定的动漫人物原型的各类图片,例如日漫《好想告诉你》中的黒沼爽子
要使用 AI 绘制指定的动漫人物原型,如日漫《好想告诉你》中的黑沼爽子,您可以按照以下步骤进行: 1. 选择合适的 AI 绘画工具:目前有许多在线的 AI 绘画平台和软件可供选择,例如 DALL·E2、StableDiffusion 等。 2. 明确描述特征:在输入描述时,尽可能详细地描述黑沼爽子的外貌特征,包括发型(如黑色的长直发)、眼睛(如大而明亮的眼睛)、服装(如校服的款式和颜色)、表情(如羞涩的微笑)等。 3. 参考相关图片:如果可能,找到黑沼爽子的官方图片或其他粉丝绘制的作品,作为参考提供给 AI 绘画工具,以帮助其更好地理解您的需求。 4. 不断调整和优化:根据生成的初步结果,对描述进行调整和优化,例如修改某些特征的描述、增加更多细节等,以获得更符合您期望的图片。 需要注意的是,AI 绘画的结果可能会受到多种因素的影响,不一定能完全符合您的预期,但通过不断尝试和优化,您有机会获得较为满意的作品。
2024-10-17
有可以查询图片的快速方法吗?
以下为一些快速查询图片的方法: 1. 利用 Perplexity.AI 的 Search Images 功能:点击搜索结果旁的加号,可快速浏览并选择与主题紧密相连的图片资源。在挑选图片时,要避免使用带有水印、画质不清晰或分辨率较低的图片。图片出处主要在 twitter 和官方网站。 2. 对于 Midjourney 生成的图片: 作业 ID 是其唯一标识符,格式类似于 9333dcd0681e4840a29c801e502ae424,可以在图像文件名的第一部分、网站上的 URL 和图像文件名中找到。 在网页上,可通过选择...> Copy...>作业 ID 来在作品库中查找任何图像的作业 ID。 从 URL 中,可在打开作品的网页链接末尾找到 Job ID。 从文件名中,Job ID 在文件名的最后一部分。 使用表情符号✉️可以将已完成的作业发送到私信中,私信中将包括图像的 seed 号和作业 ID,但✉️表情符号只适用于您自己的作业。 3. 如果不喜欢用模板找封面图,可根据文章内容搜索匹配的封面。比如在公众号中搜索同行的封面,直接“拿来主义”。若文章正文里没有封面图,可用壹伴浏览器插件的“查看封面”按钮(需会员),或者使用秘塔 AI 搜索工具,输入文章链接获取封面。相关在线工具链接:https://www.mgpaiban.com/tool/wxfm.html ,为方便使用可将其收藏。
2024-10-16
有相关图片识别的相关知识和工具么?
以下是关于图片识别的相关知识和工具: 知识: 图片识别中,对于印刷体图片的识别,可能先将图片变为黑白、调整为固定尺寸,再与数据库对比得出结论。但实际情况复杂,存在多种字体、拍摄角度等例外情况,传统基于规则的方法不可行。 神经网络专门处理未知规则的情况,其发展得益于生物学研究支持和数学方向的指引,能处理如手写体识别等未知情况。 图像融合是将两个或多个图像合成为一个新的图像,以获得更全面和丰富的信息,可通过像素级、特征级和决策级融合等技术实现,在多个领域有应用。 目标检测是在图像或视频中准确识别和定位特定对象,多模态信息融合可提高其性能和鲁棒性。 工具和参考文献: 推荐阅读《这就是 ChatGPT》这本书,有助于深入了解相关内容。 以下是一些相关的参考文献: VisionLanguage Models for Vision Tasks:A Survey Visual Instruction Tuning towards GeneralPurpose Multimodal Model:A Survey ViTs are Everywhere:A Comprehensive StudyShowcasing Vision Transformers in Different Domain Multimodal Foundation Models:From Specialists to GeneralPurpose Assistants VisionLanguage Pretraining:Basics,Recent Advances,and Future Trends An Image is Worth 16x16 Words:Transformers for Image Recognition at Scale COGVLM:VISUAL EXPERT FOR LARGE LANGUAGE MODELS CogAgent:A Visual Language Model for GUI Agents AppAgent:Multimodal Agents as Smartphone Users Gemini:A Family of Highly Capable Multimodal Models QwenVL:A Versatile VisionLanguage Model for Understanding,Localization,Text Reading,and Beyond arxiv:ChatVideo:A Trackletcentric Multimodal and Versatile Video Understanding System arxiv:Video Understanding with Large Language Models:A Survey arxiv:Vid2Seq:LargeScale Pretraining of a Visual Language Model for Dense Video Captioning CSDN 博客:视频理解多模态大模型(大模型基础、微调、视频理解基础) CSDN 博客:逐字稿| 9 视频理解论文串讲(下)【论文精读】_视频理解论文串讲(下) Youtube:Twostream Convolutional Networks for Action Recognition in Videos arxiv:Is SpaceTime Attention All You Need for Video Understanding? 相关算法: 图像融合的相关算法有:小波变换、基于金字塔变换的多分辨率融合、基于区域的图像融合、基于特征的图像融合等。 目标检测的相关算法有:基于深度学习的目标检测算法(如 RCNN、Fast RCNN、Faster RCNN、YOLO、SSD 等)、基于传统计算机视觉技术的目标检测算法(如 HOG、SIFT、SURF 等)。
2024-10-16
现在最新的 AI 生成图片产品有哪些
目前最新的 AI 生成图片产品主要有以下这些: 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 多种风格供选择,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,效果出色。 此外,还有一些用于设计海报的 AI 产品: 1. Canva(可画):https://www.canva.cn/ ,是受欢迎的在线设计工具,提供大量模板和设计元素,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/ ,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。 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,用户可使用 AI 工具创建个性化海报,智能建议功能可帮助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,可快速创建演示文稿、社交媒体帖子等视觉内容,集成丰富模板库和自动图像编辑功能。 以下是图像生成的 Top30 AI 产品数据: |排名|产品名|分类|6 月访问量(万 Visit)|相对 5 月变化| |||||| |1|Adobe firefly|图像生成|28890|0.053| |2|Freepik|图像生成|8341|0.076| |3|Shutterstock|图像生成|6389|0.068| |4|Civitai|图像生成|2592|0.046| |5|Leonardo.Ai|图像生成|1680|0.027| |6|Midjourney|图像生成|1673|0.109| |7|Yodayo|图像生成|1554|0.044| |8|Ideogram|图像生成|1140|0.081| |9|Picsart Al|图像生成|1103|0| |10|Sea Art AI|图像生成|912|0.018| |11|PixAI|图像生成|899|0.07| |12|Openart|图像生成|650|0.074| |13|NovelAI|图像生成|639|0.052| |14|Playground|图像生成|631|0.065| |15|Krea|图像生成|611|0.119| |16|nightcafe|图像生成|606|0.039| |17|Media.io|图像生成|551|0.086|
2024-10-16
我的app应用想要对接大语言模型,结合APP用户自身的数据,实现更精准的对话,是否有行业比较成功的案例可以借鉴
以下是一些在 APP 应用对接大语言模型方面比较成功的案例,可供您借鉴: 1. Poe: 由 Quora 开发,有 APP 版本,支持跨端使用。 集成了 Chat GPT、GPT4、Claude+、Claude、Dragonfly 等模型,同时支持用户自建 Chatbot。 不同语言模型回复效果有差异,适合需要调用多种大语言模型的用户。 Dragonfly 擅长给出较短的回答,并擅长在输入中给出示例时遵循指示。 Claude 更擅长创造性回复,配合 Poe 中的提问引导,非常适合在查阅资料时使用。 支持分享用户和模型的对话内容,但 GPT4、Claude+产品需要付费订阅使用。 访问地址: Poe 中的提问引导真的能够启发到用户,midjourney prompt 扩写 Chatbot 能力很惊人。 2. Perplexity.ai: 本质是个可联网的搜索引擎,完全免费,支持网页版、APP(目前支持 iOS,安卓即将推出)、Chrome 插件。 网页版能力全面,能够根据提问从互联网上搜寻信息并给出总结后的答案。 很多 Chat GPT 中调用插件才能解决的事情(联网查询、旅行、住宿、商品推荐)靠 Perplexity 就可以解决。 能给出信息来源网址,并根据搜索内容给出继续对话的问题建议。 最新推出的 Copilot 能力支持根据搜索内容进行信息补充,每 4h 内使用 5 次,调用 GPT4。 支持分享聊天内容到多渠道。 首页推荐当下流行的新闻、搜索内容。 支持筛选 Academic(包含不同领域的学术研究论文)、Wolfram|Alpha(包含数学、科学、经济学、语言学、工程学、社会科学、文化等领域的知识库)、Wikipedia(维基百科)、Youtube、Reddit(娱乐、社交和新闻网站)、News 进行搜索。 Chrome 插件可针对当前页面给出即时摘要。 访问地址:
2024-10-18
我有一个文档字数可能比较多,我希望ai能基于这个文档内容对我的问题进行回答,目前市面上能实现这一功能比较好的工具有哪些?
目前市面上能实现基于文档内容回答问题这一功能较好的工具包括: 1. 飞书:通过企业搜一搜或者自定义问答,智能伙伴可以基于用户有权限的文档内容回答用户提问。 2. Grammarly:不仅是语法和拼写检查工具,还提供一些排版功能,可改进文档整体风格和流畅性。 3. QuillBot:AI 驱动的写作和排版工具,能改进文本清晰度和流畅性,保持原意。 4. Latex:常用于学术论文排版,使用标记语言描述文档格式,有许多 AI 辅助的编辑器和插件简化排版过程。 5. PandaDoc:文档自动化平台,使用 AI 帮助创建、格式化和自动化文档生成,适合商业和技术文档。 6. Wordtune:AI 写作助手,重新表述和改进文本,使其更清晰专业,保持原始意图。 7. Overleaf:在线 Latex 编辑器,提供丰富模板和协作工具,适合学术写作和排版。 8. Excel Labs:Excel 插件,新增生成式 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。 9. Microsoft 365 Copilot:微软推出的整合 Word、Excel、PowerPoint、Outlook、Teams 等办公软件的 AI 工具,通过聊天形式完成用户需求。 10. Formula Bot:提供数据分析聊天机器人和公式生成器功能,可自然语言交互进行数据分析和生成 Excel 公式。 11. Numerous AI:支持 Excel 和 Google Sheets 的 AI 插件,能生成相关文本内容、执行情感分析、语言翻译等任务。 选择合适的工具取决于您的具体需求,如文档类型、出版标准和个人偏好。对于学术论文,Latex 和 Overleaf 较受欢迎;对于一般文章和商业文档,Grammarly 和 PandaDoc 等可能更适用。
2024-10-18
可以写出一个两数之和的Python实现代码吗
以下是一个用 Python 实现求两数之和的代码示例: ```python def sum_two_numbers: return num1 + num2 示例用法 num1 = 5 num2 = 10 result = sum_two_numbers print ```
2024-10-18
有哪款工具可以进行多语种对话?或者实现中文转英文和英文语音
以下是一些可以进行多语种对话或实现中文转英文和英文语音的工具: 1. 11labs:官网为 https://elevenlabs.io/ ,英文效果较好,但无法使用语速、情绪调节等控件,只能通过标点符号改变语音效果。 2. 出门问问的魔音工坊:国内工具,可使用情绪调节控件。 3. Voice control for ChatGPT Chrome 插件:用于和 ChatGPT 进行语音对话,支持多种语言,可当英语口语/听力老师使用。下载地址:https://chrome.google.com/webstore/detail/voicecontrolforchatgpt/eollffkcakegifhacjnlnegohfdlidhn?hl=zhCN 。但该工具提供的 TTS 效果较生硬。 4. VALLEX:一个开源的多语言文本到语音合成与语音克隆模型,支持多种语言(英语、中文和日语)和零样本语音克隆,具有语音情感控制和口音控制等高级功能。
2024-10-17
我想借助AI这个工具学习创意文本生产,写小说或者是具有知识产权的作品,最终实现财务自由,我可以如何规划,应该 做什么?
要借助 AI 工具学习创意文本生产并实现财务自由,您可以参考以下规划: 首先,深入学习和了解 AI 在创意文本生成方面的应用和技术。掌握常见的 AI 写作工具,如某些具有辅助创作功能的软件。 其次,不断提升自己的写作基础和创意能力。阅读大量优秀的小说和文学作品,学习不同的写作风格和技巧,积累丰富的素材和灵感。 然后,制定明确的创作计划。确定自己擅长和感兴趣的小说类型或主题,设定合理的写作目标和进度安排。 在创作过程中,充分利用 AI 工具提供的创意启发和辅助功能,但要注意保持作品的独特性和原创性,避免过度依赖 AI 生成的内容。 完成作品后,积极寻求出版或在合适的平台发布,通过版权销售、付费阅读等方式获取收益。 同时,持续关注市场需求和趋势,不断改进和优化自己的作品,以提高其市场竞争力。 需要注意的是,实现财务自由并非一蹴而就,需要长期的努力和坚持。
2024-10-11
我是一名研究生,我想利用python实现机器学习,对碳排放进行预测,需要你帮我写出代码,我应该问你哪些问题或者给你哪些前提条件
在您希望利用 Python 实现机器学习对碳排放进行预测并让我为您编写代码时,您需要向我提供以下关键信息和问题: 1. 您所拥有的碳排放相关数据的格式和特征,例如数据的类型(数值型、分类型等)、数据的字段(如时间、能源消耗、生产活动等)。 2. 您对预测模型的性能要求,比如预测的精度、召回率等指标的期望。 3. 您是否有特定的机器学习算法倾向,或者是否希望我根据数据特点为您推荐合适的算法。 4. 数据的规模和分布情况,这会影响模型的训练时间和复杂度。 5. 您是否有可用的预处理步骤,例如数据清洗、特征工程的想法或已经完成的部分。 6. 对于模型的可解释性是否有要求。 7. 您的计算资源情况,例如内存、CPU 核心数等,以便选择适合的模型和训练策略。
2024-10-10