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两个人物图合成一张图片,有什么好工具?

回答

以下是一些可以将两个人物图合成一张图片的工具和方法:

  1. Midjourney(MJ):
    • 确定人物形象,通过相关提示词生成人物图像。
    • 利用 PS 或者 Canva 将人物和场景合成到一张图,若色调不和谐,可将合成后的图作为垫图在 MJ 中重新生图。
  2. Stable Diffusion(SD):
    • 可使用 Roop 插件进行多人物脸部替换。例如生成一张包含两个古风人物的图片,通过图生图调整重绘幅度,并在 Roop 插件中载入相应人物照片形象进行脸部替换,最后使用 PS 扩图。
  3. 其他方法:
    • 利用 MJ 画图制作底图,使用 InsightFaceSwap 插件处理脸部,分割裁剪图片、处理后缝合,再用相关软件让图片动起来。
    • 直接在网上寻找能够融合两张照片的软件或项目,若没有则进行纯 P 图,然后利用图生视频的项目完成。
内容由 AI 大模型生成,请仔细甄别(powered by aily)

参考资料

MJ应用篇 儿童绘本制作、人物一致性解

确定人物形象:a little girl wearing a yellow floral skirt+人物动作+风格词,在mj中生成直到得到一张满意的人物图像垫图URL+In the forest,a little girl wearing a yellow floral skirt is playing happily,super high details,HDsmooth,by Jon Burgerman,--s 400 --ar 3:4 --niji 5 --style expressive --iw 2--iw取值范围[0.5,2],不填写默认iw = 1,iw值越大越接近垫的图像,反之更接近提示词。为了确保人物一致性,取-- iw 2[heading1]合成人物和场景,垫图并重新生成[content]使用PS或者Canva将人物和场景合成到一张图,但是在色调上不太和谐:(如果这里画面和谐/ps技术足够,也可以不用图生图)将合成后的图作为垫图(--iw 2),mj重新生图如下。prompt:垫图url + Little girl wearing a yellow floral skirt,and her friend brown bear,taking shelter in the cave,rainstorm,super high details,HDsmooth,by Jon Burgerman,--s 400 --ar 3:4 --niji 5 --style expressive --iw 2[heading1]绘本展示

【SD】多人物脸部替换,一键换脸插件Roop(2)

[title]【SD】多人物脸部替换,一键换脸插件Roop(2)我先正常地生成一张图片,内容是两个古风的人物形象,一男一女坐在一起,在大漠黄沙之下,互相对视。正向提示词是:best quality,official art,8k wallpaper,highly detailed,illustration,close-up,(a man and a woman sitting together:1.6),upper body,antique style,drifting snow,yellow sand fills the sky,withered tree,desert,gu,<lora:武侠V2_2.0:1>。模型使用的是majicmixRealistic,外加一个武侠lora。其余参数如下。得到这张图,仿佛两个古时的人转世来到了现在,回到曾经相识的大漠,相对而坐,往事如梭。发送到图生图中,调整重绘幅度为0.4。在roop插件中,默认是从左往右开始编号,0,1,2,3……这样依次往下。所以左边男人的编号为0,右边女人的编号为1。我们在第一个roop中载入至尊宝的照片形象。在第二个roop中载入紫霞的照片形象。脸部替换完成。这个插件最强大的地方就在于,它仅凭一张照片就能复刻出这个角色的其他角度和表情,而且能让人一眼感觉确实很像。放大看看特写。如果真的千年之后,两人再相见,他们心里会想什么呢?最后使用一下ps扩图,看看辽阔的黄沙大漠,七月飞雪。如果想要这个插件的话,可以添加我的公众号【白马与少年】,回复【SD】即可。鲜花总会凋谢但会再开一生所爱隐约在白云外-END-白马与少年Stable Diffusion、Blender等学习心得分享139篇原创内容(持续更新中)

AI 带你穿越时空,去拥抱儿时的自己

其实关于现在的图转视频,很容易做到让图片中的人物动起来,甚至做一些互动性的动作。不只是可灵很多图转视频的软件都可以做到。所以关键点其实是怎么让AI把两张照片更好的结合起来。那我们现在来思考下怎么样实现这个需求,其实一下子就想到了大概两种做法。下面我们分别尝试一下,看看效果。[heading3]一)方法一[content]利用MJ画图,先画出来一张想要的底图。然后使用InsightFaceSwap这个插件来换脸或者说让脸部更像。但是因为这个插件对多人脸部同时处理的效果并不好,所以我们先需要进行图片的分割裁剪,分别利用插件处理后,再把图片重新缝合。最后利用可灵或者其他软件来让图片动起来。流程如下[heading3]二)方法二[content]这个方法必要依赖于现有的项目,就是直接在网上寻找有没有直接能够融合两张照片的软件或者项目。直接对图片进行融合。如果没有那就是纯P图了...然后利用图生视频的项目完成内容。因为这个没什么操作感~我们先放在后面,大家想要简单点的处理办法可以直接翻到后面。

其他人在问
评价tts合成效果有什么通用标准吗
对 TTS 合成效果的评价主要分为主观评价和客观评价。 主观评价是通过人类对语音进行打分,常见的方法包括平均意见得分(MOS)、众包平均意见得分(CMOS)和 ABX 测试。其中 MOS 评测较为宽泛,可测试语音的不同方面,如自然度 MOS 和相似度 MOS。国际电信联盟将 MOS 评测规范化为 ITUT P.800,其中绝对等级评分(ACR)应用广泛,其根据音频级别给出 1 至 5 分的评价标准,分数越大表示语音质量越好,MOS 大于 4 时音质较好,低于 3 则有较大缺陷。但人类评分结果易受干扰,如音频样本呈现形式、有无上下文等。 客观评价是通过计算机自动给出语音音质的评估,在语音合成领域研究较少。客观评价可分为有参考和无参考质量评估,有参考评估方法需要音质优异的参考信号,常见的有 ITUT P.861(MNB)、ITUT P.862(PESQ)、ITUT P.863(POLQA)、STOI 和 BSSEval 等;无参考评估方法不需要参考信号,常见的包括基于信号的 ITUT P.563 和 ANIQUE+、基于参数的 ITUT G.107(EModel),近年来深度学习也应用到无参考质量评估中,如 AutoMOS、QualityNet、NISQA 和 MOSNet 等。 获取平均意见得分时,实验要求获取多样化且数量足够大的音频样本,在具有特定声学特性的设备上进行测评,控制被试遵循同样标准,确保实验环境一致。实验方法有实验室方式和众包两种,实验室方式能稳定保证实验环境,但人力成本高;众包方式易于获得有效评估结果,但无法确保试听条件。
2024-11-20
评价tts合成效果有什么通用标准吗
对 TTS 合成效果的评价主要分为主观评价和客观评价。 主观评价是通过人类对语音进行打分,常见的方法有平均意见得分(MOS)、众包平均意见得分(CMOS)和 ABX 测试。MOS 评测较为灵活,可测试语音的不同方面,如自然度 MOS 和相似度 MOS。国际电信联盟(ITU)将 MOS 评测规范化为 ITUT P.800,其中绝对等级评分(ACR)应用广泛,其根据音频级别给出 1 至 5 分的评价,分数越大表示语音质量越好,MOS 大于 4 时音质较好,低于 3 则有较大缺陷。但人类评分结果受干扰因素多,如音频样本呈现形式、上下文等。 客观评价是通过计算机自动给出语音音质的评估,在语音合成领域研究较少。客观评价可分为有参考和无参考质量评估,有参考评估方法需要音质优异的参考信号,常见的有 ITUT P.861(MNB)、ITUT P.862(PESQ)、ITUT P.863(POLQA)、STOI 和 BSSEval 等;无参考评估方法不需要参考信号,常见的包括基于信号的 ITUT P.563 和 ANIQUE+、基于参数的 ITUT G.107(EModel),近年来深度学习也应用到无参考质量评估中,如 AutoMOS、QualityNet、NISQA 和 MOSNet 等。 获取平均意见得分时,实验要求获取多样化且数量足够大的音频样本,在具有特定声学特性的设备上进行,控制被试遵循同样标准,确保实验环境一致。实验方法有实验室方式和众包,实验室方式能控制测试要素,但人力成本高;众包易于获得评估结果,但无法确保试听条件。
2024-11-20
撰写内容概要:以ai换脸诈骗和声音合成诈骗为蓝本查阅网站、文献期刊等专家在相关方面的研究进展及其成果,并进行汇总评述。(1)表述收集资料的来源情况、收集资料的数量情况;(2)将所收集的资料进行分类,按照几个分类方面逐一进行表述,表述涵盖专家的观点、结论、思路、方案等;(3)小组综合性的对所收集到的资料进行评述,描述当前的进展情况、优劣点、未来发展等。)
以下是根据您提供的资料进行的汇总评述: 一、收集资料的情况 1. 来源情况:资料来源于陶力文律师的相关论述、关于 AI 音乐的论文、质朴发言的研究报告等。 2. 数量情况:共收集到 3 份相关资料。 二、资料分类及专家观点 1. 关于律师如何写好提示词用好 AI 观点:强调结构化内容组织、规定概述内容解读结语结构、案例和挑战结合、结合法规和实际操作、使用商业术语等。 结论:通过多种方式提升文章的专业性和针对性。 思路:从标题、文章结构等方面进行规划。 方案:按照特定的结构和要求进行写作。 2. 基于频谱图的音乐录音中自动调谐人声检测 观点:聚焦音乐中人声音高的自动调音检测,提出数据驱动的检测方法。 结论:所提方法在检测上表现出较高的精确度和准确率。 思路:包括音频预处理、特征提取和分类等步骤。 方案:创建新数据集,进行全面评估。 3. 文生图/文生视频技术发展路径与应用场景 观点:从横向和纵向梳理文生图技术发展脉络,分析主流路径和模型核心原理。 结论:揭示技术的优势、局限性和未来发展方向。 思路:探讨技术在实际应用中的潜力和挑战。 方案:预测未来发展趋势,提供全面深入的视角。 三、综合性评述 当前在这些领域的研究取得了一定的进展,如在音乐自动调音检测方面提出了新的方法和数据集,在文生图/文生视频技术方面梳理了发展路径和应用场景。 优点在于研究具有创新性和实用性,为相关领域的发展提供了有价值的参考。但也存在一些不足,如音乐检测研究中缺乏专业自动调音样本,部分技术在实际应用中可能面临一些挑战。 未来发展方面,有望在数据样本的丰富性、技术的优化和多模态整合等方面取得进一步突破,拓展更多的应用场景。
2024-11-15
如何用两张照片,合成一张绘画效果的图
以下是将两张照片合成为一张绘画效果的图的步骤: 1. 利用 Dalle3 绘图,根据以下提示词分别把高中和大学时期的内容绘制成两幅四格漫画: 高中:中午,急急忙忙跑到食堂,排长队买饭。 大学:中午,懒洋洋在宿舍点外卖,直接送到宿舍楼下。 2. 利用 Python 进行图片处理: 统一设置:使用上传的字体,字体颜色黑色。 首先: 在每张图片的上面创建一个空白的白色背景区域(从原图片进行延长,而不是遮盖原图),用来放置文字(高中的图片写上“高中”,大学的图片写上“大学”)。 文字的字体大小设置成 65px,居中显示。 然后: 在图片下方创建一个空白的白色背景区域(从原图片进行延长,而不是遮盖原图),用来放置文字(高中的图片写上),如果句子过长,要注意换行显示。 文字的字体大小设置成 45px,居中显示。 最后把两张图片拼成一张图,高中的图片在左,大学的图片在右。两张图中间放置 50px 的空白区域。 另外,还有一些相关的知识供您参考: Double Exposure 是一种视觉艺术风格,将两个或多个照片合成到一起,创建出具有艺术效果的图像,灵感来自于传统的双重曝光摄影技术。最佳提示词:Double Exposure。 在 Stable Diffusion 中,可以使用【X/Y/Z plot】脚本来做参数对比,例如将 X 轴设置为提示词相关性,取值范围是 1 30。通过对比找到合适的参数,如提示词相关性在 6 11 中间为最佳。还可以使用绘图功能进行局部修改,如增加红色眼镜、去掉衣服上的图案、更换头部或帽子等部分。
2024-11-04
照片人物与虚拟人合成
以下是关于照片人物与虚拟人合成的相关内容: 使用 Midjourney(MJ)生成人物图片: 确定人物形象,如“a little girl wearing a yellow floral skirt + 人物动作 + 风格词”,在 MJ 中生成直到得到满意的人物图像。可使用垫图 URL 及相关提示词,如“In the forest,a little girl wearing a yellow floral skirt is playing happily,super high details,HDsmooth,by Jon Burgerman,s 400 ar 3:4 niji 5 style expressive iw 2”,其中“iw 取值范围,不填写默认 iw = 1,iw 值越大越接近垫的图像,反之更接近提示词。为了确保人物一致性,取 iw 2”。 合成人物和场景: 使用 PS 或者 Canva 将人物和场景合成到一张图,若色调不和谐,可将合成后的图作为垫图(iw 2),在 MJ 中重新生图,提示词如“垫图 url + Little girl wearing a yellow floral skirt,and her friend brown bear,taking shelter in the cave,rainstorm,super high details,HDsmooth,by Jon Burgerman,s 400 ar 3:4 niji 5 style expressive iw 2”。 在 StableDiffusion(SD)中绘制一致性多角度头像: 准备工作:准备一张人物的多角度图片,尺寸设置为 1328×800px,放大两倍后保证每张小图都是 512×512px。加上网格图,通过 lineart 来分割不同的块面。设置 controlnet,第一张图选择 openpose_face 得到人物的 15 个面部角度,第二张图选择 lineart_standard得到清晰的表格分区,为防止小图模式下人脸崩坏,可增加 ADetailer 的脸部修复插件。 制作数字人的工具: HeyGen:AI 驱动的平台,可创建逼真的数字人脸和角色,适用于游戏、电影和虚拟现实等应用。 Synthesia:AI 视频制作平台,允许创建虚拟角色并进行语音和口型同步,支持多种语言,可用于教育视频、营销内容和虚拟助手等场景。 DID:提供 AI 拟真人视频产品服务和开发,上传人像照片和输入要说的内容,平台提供的 AI 语音机器人将自动转换成语音,然后合成逼真的会开口说话的视频。 更多数字人工具请访问网站查看:https://www.waytoagi.com/category/42 。请注意,这些工具的具体功能和可用性可能会变化,使用时请遵守相关条款和政策,并注意版权和伦理责任。
2024-10-28
如何利用自动对齐技术,确保16位不同地点的人员录制的同一句口号音频同步且整齐,请推荐具有此功能的音频编辑工具、网站或AI工具,以便将这16段音频精确叠加并融合成一个协调一致的整体
以下是关于利用自动对齐技术确保 16 位不同地点人员录制的同一句口号音频同步且整齐的相关信息及工具推荐: 在音频编辑中,常见的步骤如下: 1. 选择合适的数字音频工作站(DAW),如 Studio One。上传 FLAC 无损格式的音频,只对融合部分进行 Inpaint 处理,保持其他音频信息不变,以避免音质问题。 2. 在 DAW 中对接音轨后,播放试听,并缩放波形图,检查波形是否正确对齐。若出现波形未对齐或播放时有咔哒声等问题,可能是在导出和处理过程中对音频施加了额外的效果器处理,如混响、限制器、压缩等,导致音频前后不一致,影响对接效果。因此,需要确保在不同的导出和处理步骤中,音频不受到额外的处理,或者在每次处理时保持相同的效果设置。 具有此功能的音频编辑工具和网站包括: 1. Studio One:可用于对齐拼接音轨,并进行后续的叠加额外音轨、调整音量和平衡等操作,以丰富音频的层次,注意叠加后各音轨的电平,避免过载或失衡。 2. Udio:具有混音功能,可对现有剪辑进行微妙或明显的变化。在提示框中有新的区域,通过滑块控制混音效果的强度。 此外,阿里的相关研究全面概述了大语言模型自动对齐的主要技术路径,将现有的自动对齐方法分为四大类:利用模型固有偏好实现对齐、通过模仿其他模型行为实现对齐、利用其他模型反馈实现对齐、通过环境交互获得对齐信号,并探讨了自动对齐背后的机理以及实现有效自动对齐的关键因素。但此研究主要针对大语言模型,对于音频对齐的直接应用可能有限。
2024-10-17
能把文字融和成图片的工具
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。
2024-11-22
图片水印去除工具
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。
2024-11-22
智能客服系统实现回复图片,不只是回复文字
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。
2024-11-22
你能处理图片吗?
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。
2024-11-22
请介绍图片搜索最好用的AI工具
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。
2024-11-21
一键去除图片马赛克的工具
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。
2024-11-21
如果选择一个最需要的AI工具,你会建议我学什么?比如视频剪辑?
如果要选择一个最需要学习的 AI 工具用于视频剪辑,以下是一些相关建议: 工具选择: 剪映是一个较为方便的选择,它具有很多人性化设计和简单的音效库、小特效。但也存在一些不足,如无法协同工作和导出工程文件,难以与其他软件进行工程联通,影响视频的商业化效果。 剪辑流程: 1. 视频粗剪:先确定画面逻辑,声音可作部分参考,快速对片子全貌有整体把握,把素材放上,再进行细节调整和画面替换。画面不需要精美,重点是把握整体。 2. 视频定剪:将画面素材调整和替换到满意效果。 3. 音效/音乐:以剪映为例,有简单音效库,复杂音效可能需另外制作。使用商用音乐要注意版权。 4. 特效:以剪映为例,可适当添加一些光的效果。 5. 包装(如字幕):字幕最后上,剪映可智能匹配字幕再修改。 故事创作: 除了工具,故事也很重要。故事来源有两条路径: 1. 原创(直接经验):自身或周围人的经历、做过的梦、想象的故事等。 2. 改编(间接经验):经典 IP、名著改编、新闻改编、二创等。 剧本写作: 编剧有一定门槛,不能仅套剧作理论和模版,要多写多实践,再结合看书总结经验。短片创作可从自身或朋友经历改编入手,或对触动自己的短篇故事进行改编。多与他人讨论故事,有助于修改和进步。 声音制作: 在传统影视制作中,声音部分包括现场录音、后期配音、音效音乐制作等。对于 AI 声音制作对话,如使用 11labs 进行英文对白制作,效果较好但存在没有情绪和情感的问题,需通过标点符号改变语音效果,不断抽卡调试。国内可使用魔音工坊,其有情绪调节控件。 剪辑软件: 对于 13 分钟的短片,剪映较方便;更长篇幅或追求更好效果,可能需使用 PR/FCP/达芬奇等传统剪辑软件。
2024-11-22
免费实用的ai PPT制作生成工具
以下为您介绍一些免费实用的 AI PPT 制作生成工具: 歌者 PPT(gezhe.com):是一款永久免费的智能 PPT 生成工具。具有话题生成、资料转换、多语言支持、海量模板和案例库、在线编辑和分享、增值服务等功能。其产品优势包括免费使用、智能易用、海量案例、资料转 PPT 专业、AI 翻译等。推荐理由为完全免费、智能化程度高、模板和案例丰富、支持多语言、几乎无需学习成本就能上手使用。 MindShow、爱设计、闪击、Process ON、WPS AI:这些工具各具独特优势,能助您快速、高效地完成 PPT 设计。 目前市面上大多数 AI 生成 PPT 通常按照以下思路完成设计和制作: 1. AI 生成 PPT 大纲 2. 手动优化大纲 3. 导入工具生成 PPT 4. 优化整体结构 此外,为您推荐 2 篇市场分析的文章供参考: 《》 《》 请注意,内容由 AI 大模型生成,请仔细甄别。
2024-11-21
我有一张图像,我要如何用stable Diffusion给它添加噪音。我是一个小白,请给出详细的步骤,用webui来操作。
以下是使用 WebUI 为图像添加噪音的详细步骤: 1. 首先,了解 Stable Diffusion 的加噪原理。从数据集中选择一张干净样本,然后用 random 函数生成 0 3 共 4 种强度的噪声,在每次迭代中随机选择一种强度的噪声添加到干净图片上,完成图片的加噪流程。 2. 在训练过程中,对干净样本进行加噪处理,采用多次逐步增加噪声的方式,直至干净样本转变成为纯噪声。 3. 加噪过程中,每次增加的噪声量级可以不同,假设存在 5 种噪声量级,每次都可以选取一种量级的噪声,以增加噪声的多样性。 4. 与图片生成图片的过程相比,在预处理阶段,先把噪声添加到隐空间特征中。通过设置去噪强度(Denoising strength)控制加入噪音的量。如果去噪强度为 0 ,则不添加噪音;如果为 1 ,则添加最大数量的噪声,使潜像成为一个完整的随机张量。若将去噪强度设置为 1 ,就完全相当于文本转图像,因为初始潜像完全是随机的噪声。
2024-11-18
我有一张图像,我要如何用stable Diffusion给它添加噪音
要使用 Stable Diffusion 给一张图像添加噪音,以下是相关的原理和过程: 在 Stable Diffusion 中,与 GAN 等生成式模型一样,它学习拟合训练集分布,并能够生成与训练集分布相似的输出结果。但与 GAN 相比,SD 模型训练过程更稳定,且具备更强的泛化性能,这归功于其核心的前向扩散过程和反向扩散过程。 在前向扩散过程中,SD 模型持续对一张图像添加高斯噪声直至变成随机噪声矩阵。而在反向扩散过程中,SD 模型进行去噪声过程,将一个随机噪声矩阵逐渐去噪声直至生成一张图像。 Stable Diffusion 的整个训练过程在最高维度上可以看成是如何加噪声和如何去噪声的过程,并在针对噪声的“对抗与攻防”中学习到生成图片的能力。 其训练逻辑为: 1. 从数据集中随机选择一个训练样本。 2. 从 K 个噪声量级随机抽样一个 timestep t。 3. 将 timestep t 对应的高斯噪声添加到图片中。 4. 将加噪图片输入 UNet 中预测噪声。 5. 计算真实噪声和预测噪声的 L2 损失。 6. 计算梯度并更新 SD 模型参数。 在训练时,需要把加噪的数据集输入模型中,每一次迭代用 random 函数生成从强到弱各个强度的噪声,通常会生成 0 1000 一共 1001 种不同的噪声强度,通过 Time Embedding 嵌入到训练过程中。Time Embedding 由 Timesteps(时间步长)编码而来,引入 Timesteps 能够模拟一个随时间逐渐向图像加入噪声扰动的过程。每个 Timestep 代表一个噪声强度(较小的 Timestep 代表较弱的噪声扰动,而较大的 Timestep 代表较强的噪声扰动),通过多次增加噪声来逐渐改变干净图像的特征分布。 以下是一个简单的加噪声流程示例:首先从数据集中选择一张干净样本,然后再用 random 函数生成 0 3 一共 4 种强度的噪声,然后每次迭代中随机一种强度的噪声,增加到干净图片上,完成图片的加噪流程。 在训练过程中,首先对干净样本进行加噪处理,采用多次逐步增加噪声的方式,直至干净样本转变成为纯噪声。接着,让 SD 模型学习去噪过程,最后抽象出一个高维函数,这个函数能在纯噪声中不断“优化”噪声,得到一个干净样本。其中,将去噪过程具像化,就得到使用 UNet 预测噪声,并结合 Schedule 算法逐步去噪的过程。加噪和去噪过程都是逐步进行的,假设进行 K 步,那么每一步,SD 都要去预测噪声,从而形成“小步快跑的稳定去噪”。与此同时,在加噪过程中,每次增加的噪声量级可以不同,假设有 5 种噪声量级,那么每次都可以取一种量级的噪声,增加噪声的多样性。
2024-11-18
我希望用即梦来生成一张图片,我想要实现的效果是:空中有悬浮的大理石加金子材质的悬浮台。请协助我生成提示词
以下是为您生成的使用即梦生成空中悬浮的大理石加金子材质悬浮台图片的提示词相关步骤: 1. 工具选择:即梦、可灵、Runway、Suno、剪映。 即梦:是最简单易用的图片重绘工具,云端访问且无需付费。 可灵:具有极强的运动笔刷控制力。 Runway:能很好地实现泼墨和画面上色。 Suno:可尝试新的使用视频制作歌曲的效果。 2. 即梦使用步骤: 使用即梦的图片生成功能,上传同一张图片 2 次,一次选择边缘轮廓,一次选择人物姿势(或者单独使用边缘轮廓也可以)。 在此场景下,不要添加景深,否则会出现“文物感”效果,而非所需的写实风。 可稍微提升精细度,由于原图是竖版,选择竖版切割,所得图片更适合用作首尾帧。 3. Runway 提示词:Static shot:colorful paint splashed onto canvas,transforming into a vibrant,lifelike display 4. 可灵提示词:一个帅气地老头从鹿背上跳下来,释放法术,漂浮在空中,非常自信,非常帅气。鹿向左走出了画面(鹿没有走出画面,但漂浮效果不错,决定不再抽卡,保留这个版本)。 希望这些信息对您有所帮助。
2024-11-10
我有一张图片,我想把他上面的文字给去掉换成我想要的文字这要怎么做呢
如果您想去掉图片上的文字并换成自己想要的文字,可以参考以下方法: DALL·E 推出了编辑功能,比如可以去掉错误文字、添加正确文字。但对于添加比较多区域小的文字识别可能不太好。 在 SD 中,先在 PS 中做一张任意文字的图片(黑底白字,文字可做任意变形处理,完成之后适当虚化,让边缘不至于很生硬),将图片放入 controlnet 中,预处理器选择 inpaint_global_harmonious 全局重绘,模型选择 lightingBasedPicture,控制权重和介入、终止时机需要反复调试以达到理想效果。 对于新春贺卡制作,通过调整提示词、抽卡等方式获得理想的图片效果,加上限制内容让生成的图片符合要求。
2024-10-30
想设计一张海报 用什么AI 工具啊
以下是一些可以用于设计海报的 AI 工具: 1. Canva(可画):https://www.canva.cn/ 这是一个非常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即可创建海报,其 AI 功能可帮助选择合适的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的人工智能技术,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/ 这是一个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,其智能建议功能可帮助快速找到合适的设计元素。 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,如智能布局和文字优化,大大简化设计流程。 如果您想使用无界 AI 快速做一张满意的海报,可以参考以下步骤: 1. 软件指引: 网址:https://www.wujieai.cc/ 无界 AI 的做图逻辑类似于 SD,其作为出图工具的优势在于国内网络即可稳定使用,有免费出图点数,支持中文关键词输入,无需额外下载风格模型,可直接取用。 2. 使用模型:皮克斯卡通 本案例应用场景为朋友圈 po 图,因此画幅比例选择 1:1。 无界 AI 的皮克斯卡通模型位置,根据相关指引找到。 3. 关键词类别: 场景:向日葵花田、面包店等。 氛围:温馨、温暖等。 人物:父亲和女儿、父亲和儿子。 造型:发型、发色、服饰、配饰(会同时影响到父亲和孩子的形象)。 情绪:笑得很开心、大笑、对视等。 道具:童话书等。 构图:半身、中景等。 画面:色彩明艳。 使用国内的 AIGC 绘图平台快速制作海报底图,并完成一张主题海报排版的大致流程如下: 1. 需求场景:当您想发条朋友圈/微博/twitter 等,干巴巴的文字看起来点赞少,百度图片的图又糊又 low 还容易撞图,相册里关于特定的照片又不理想时,可以考虑自己制作。 2. 大致流程: 主题与文案:确定海报主题后,可借助 ChatGPT 等文本类 AI 工具协助完成文案。 风格与布局:选择想要完成的风格意向,背景不一定是空白的,可根据文案和风格灵活调整画面布局。 生成与筛选:使用无界 AI,输入关键词,生成并挑选一张满意的海报底图。 配文与排版:将上述素材进行合理排版,得到成品。排版同样可以参考 AIGC 海报成果。 内容由 AI 大模型生成,请仔细甄别。
2024-10-23