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用哪个ai可以将图片中的公示提取出来

Answer

目前常见的能够提取图片中公式的 AI 工具包括但不限于以下几种:

  1. 一些专门的 OCR(光学字符识别)工具,它们经过训练可以识别图片中的文字和公式,并将其转换为可编辑的文本格式。
  2. 部分具有图像识别和文本处理能力的综合性 AI 平台,可能具备提取图片中公式的功能。

需要注意的是,不同工具的识别准确率和适用场景可能会有所差异,您可以根据具体需求进行选择和尝试。

Content generated by AI large model, please carefully verify (powered by aily)

References

生成式人工智能艺术形态想象 | 精简版

生成式人工智能是一种全新的信息获取方式,而midjourney等工具所代表的是图形领域的信息获取通过背后的人工智能模型,可以根据用户提供的文本描述生成高度相关和创造性的图像。这种通过文本命令获得图像的方式叫做Prompting,是一种全新形态的人机交互。比如我输入:想象:安塞尔亚当斯的风光摄影,平遥,全景图,云隙光,丁达尔光,史诗的,明暗对照法就能获得以上图像。为什么能达成这样的能力。我们把复杂的计算机专业领域概念拆解成为三个简单的词汇。数据,映射和扩散。首先是数据,包括从公共数据库中获取世界上万事万物的图像存档、历史文献图片,或者创建特定的数据集以覆盖特定的风格或元素。最终,收集数据的目的是,获得足够的基础。用以特征化每一个世界上的物体、风格或概念。第二个部分是映射,在数据处理阶段,AI使用如卷积神经网络的算法,来识别和提取图片中的关键视觉特征,如颜色、形状、纹理等。这个过程涉及到从原始数据中学习到的特征的映射这些映射后的特征将用于生成新的艺术作品。核心本质是将信息进行蒸馏,抛弃干扰的部分将特征得以呈现。比如我们现在看到的这个苹果。最后一个概念是扩散(Diffusion)利用学习到的数据和视觉特征,AI能够通过创造性扩散的过程,不仅仅是复制或模仿已知的艺术风格,而是在现有数据的基础上,通过AI的内部处理机制,探索和创造新的视觉表达形式。归根结底,这样的核心机制,授予了创作者一只自己会动的笔。本雅明把摄影时代称作为机械复制时代,那也许我们这个时代就是人工智能执笔时代。不需要笔也能画画,拍电影。只需站在“画架”之前思考我们的观念,题材,实现路径。

南瓜博士:让 AI 画了十万只猫后,我终于明白了人类的独特价值

那有没有可能用一套提示词架个agent flow,让AI自举式的开始创造呢?还真有可能。我给AI设计了一套工作流,依次做以下几件事:1.根据画风匹配作家2.从几个干扰选项中确认作家、排除步骤一瞎匹配的那些3.根据作家的作品描绘名场面4.将名场面转译成绘画指令5.将指令用对应画风画出来例如下图左上角的猫猫,AI能非常到位地识别匹配到作家奥斯卡·王尔德。从四幅图中挑出最配王尔德的它也能挑准,说明那是真匹配。(我做了好些这个实验,收到很多令人惊叹的结果,后面另写文章介绍。)然后,它从《道林·格雷的画像》这部小说中提取出名场面,转译成prompt,得到了如下的图画。注意到左侧,年青俊美的道林格雷那空洞的眼神了吗?注意到右侧,手握匕首的道林,和都柏林Merrion广场里的王尔德雕塑是同样的姿势吗?这些细节,真的让我鸡皮疙瘩都起来了。当给到的方法足够好,让AI能从人类知识的宝库里获取足够多信息,AI也可以有精彩的自举式创造。[heading1]6[heading2]

AI 带你穿越时空,去拥抱儿时的自己

The young boy and the young man,both Chinese,are standing together,displaying a harmonious and friendly scene.The young boy stands on the right side of the young man,leaning slightly forward with a bright smile,showing his neat baby teeth.His black short hair is fluffy and styled,with slightly curly bangs,and his big eyes are full of innocent curiosity.He is wearing a blue shirt with a white knitted vest over it,looking clean and neat.The young man stands on the left side of the young boy,bending slightly to be at the same height,with a gentle smile on his face and a look of fondness in his eyes.His black shiny hair is neatly combed back with a slight wave at the ends,his facial features are well-defined,eyebrows thick and shaped,eyes large and expressive,nose high and straight,and lips thin with a subtle curve.He is dressed in a formal black suit with a white shirt underneath and a black bow tie,looking very handsome and charming.They stand shoulder to shoulder,with the young man's right hand gently resting on the young boy's shoulder,showing warmth and closeness.The young boy's left hand naturally rests on the young man's arm,displaying a sense of trust and reliance.Their posture and expressions convey a deep bond and mutual support,filling the scene with warmth and harmony.

Others are asking
想学习Ai制作用哪些免费软件好
以下是一些适合学习 AI 制作的免费软件: 1. 图像制作: 最透明的选项:Adobe Firefly(https://www.adobe.com/sensei/generativeai/firefly.html) 开源选项:Stable Diffusion(https://stablediffusionui.github.io/) 最佳免费选项:Bing 或 Bing Image Creator(https://www.bing.com/images/create)(使用 DALLE),Playground(https://playgroundai.com/)(允许您使用多个模型) 最佳质量图像:Midjourney(https://midjourney.com/) 2. 数字人制作: HEYGEN:人物灵活,五官自然,视频生成很快,但中文人声选择较少。 DID:制作简单,人物灵活,免费版下载后有水印。 KreadoAI:免费,功能齐全,但音色较 AI。 对于想出点子,最佳免费选项是必应(https://www.bing.com/search?q=Bing+AI&showconv=1&FORM=hpcodx),付费选项是 ChatGPT 4.0。 在制作视频方面: 用于在视频中为人脸制作动画的最佳工具是 DiD(https://www.did.com/)。 用于从文本创建视频的最佳工具是 Runway v2(https://app.runwayml.com/)。 最佳语音克隆:ElevenLabs(https://beta.elevenlabs.io/speechsynthesis)
2025-02-23
如何用AI撰写汉语言文学论文
在撰写汉语言文学论文时,可以利用以下 AI 工具和平台来提供辅助: 1. 文献管理和搜索: Zotero:结合 AI 技术,能自动提取文献信息,便于管理和整理参考文献。 Semantic Scholar:由 AI 驱动的学术搜索引擎,可提供相关文献推荐和引用分析。 2. 内容生成和辅助写作: Grammarly:通过 AI 技术进行文本校对、语法修正和写作风格建议,提升语言质量。 Quillbot:基于 AI 的重写和摘要工具,有助于精简和优化论文内容。 3. 研究和数据分析: Google Colab:提供基于云的 Jupyter 笔记本环境,支持 AI 和机器学习研究,方便进行数据分析和可视化。 Knitro:用于数学建模和优化的软件,可进行复杂的数据分析和模型构建。 4. 论文结构和格式: LaTeX:结合自动化和模板,高效处理论文格式和数学公式。 Overleaf:在线 LaTeX 编辑器,有丰富模板库和协作功能,简化论文编写。 5. 研究伦理和抄袭检测: Turnitin:广泛使用的抄袭检测工具,确保论文原创性。 Crossref Similarity Check:通过与已发表作品比较,检测潜在抄袭问题。 使用这些工具时,要结合自身写作风格和需求,选择最合适的辅助工具。同时需注意,AI 生成的内容仅供参考,仍需自己进行深入思考和创作。
2025-02-23
什么是AI?目前市场上主要的AI工具有哪些?
AI 即人工智能,是指让计算机模拟人类智能的技术。它旨在使计算机能够像人类一样学习、推理、解决问题和执行任务。 目前市场上主要的 AI 工具包括: 开发者工具:可让用户对 AI 伴侣的外形和个性有最大控制权,组合多种工具创造理想伴侣,通过短信、电话、实时视频聊天等互动。 个性(LLM 的文本):一些开源模型如 Vicuna 和 Pygmalion 经过微调,在特定应用场景表现出色。 记忆(向量存储):像 Pinecone 这样的向量存储系统可建立持续关系,存储长期记忆等信息。 语音(语音合成):如 ElevenLabs 可赋予声音,控制年龄、性别和口音。 外表(SD 模型作图):LoRAs 可对图像风格等有精细控制。 动画(视频动画):像 DID 和 HeyGen 等工具可使图像“说话”。 平台:如 GCP、AWS 以及 Steamship 等。 UI 层:如 SillyTavern、Agnaistic 和 KoboldAI 等。 在健身领域的 AI 工具: Keep:中国最大的健身平台,提供全面健身解决方案。 Fiture:集硬件、课程内容、明星教练和社区于一体。 Fitness AI:利用人工智能进行锻炼,增强力量和速度。 Planfit:提供家庭训练与 AI 健身计划,AI 教练使用大量文本数据和 ChatGPT 实时指导。 在 AIGC 方面: AIGC 指利用生成式 AI 创建的内容,如图像、视频、音频、文本和三维模型。生成式 AI 基于深度学习技术和机器学习算法,从已有数据中学习并生成新数据或内容。典型的生成式 AI 包括 OpenAI 推出的 ChatGPT、GPT4、图像模型 DALLE 以及百度的文心一言、阿里云的通义千问等。国内主要在相关法律法规框架下,由多部规定共同监管 AIGC 行业。
2025-02-23
生成图片的AI
以下是关于生成图片的 AI 的相关信息: 全国首例 AI 生成图片著作权案例解读:Stable Diffusion 模型可根据文本指令生成与文本信息匹配的图片,其生成结果取决于使用者输入的提示词,非排列组合工作模式下难有完全相同的输出图片,类似于画笔,使用者的设计决定最终成果。案例中法官承认依靠使用者输出设计生成的图片属美术作品,受著作权保护,鼓励创作,为艺术创作提供支持与新思路,节省创作成本。法律适用包括《中华人民共和国著作权法》第三条及《中华人民共和国著作权法实施条例》第四条。 文生图工具:是利用人工智能技术通过分析输入文本描述生成图片的工具。受欢迎的工具包括 DALL·E(OpenAI 推出,可生成逼真图片)、StableDiffusion(开源,能生成高质量图片,支持多种模型和算法)、MidJourney(因高质量生成效果和友好界面在创意设计人群中流行)。在 WaytoAGI 网站可查看更多文生图工具。 AIGC 法律风险研究报告中的图像生成类:图像生成离不开深度学习算法,如生成对抗网络(GANs)、变分自编码器(VAEs)、Stable Diffusion 等,可用于数据增强、创造艺术、生成产品图像等。具有代表性的海外项目包括 Stable Diffusion(Stability AI)、DALLE 3(Open AI)、StyleGAN 2(NVIDIA)、DCGAN(Deep Convolutional GAN)。
2025-02-23
AI大模型的类别
AI 大模型主要包括以下类别: 1. 生成式 AI:能够生成文本、图片、音频、视频等内容形式,生成的内容称为 AIGC。 2. LLM(大语言模型):例如谷歌的 BERT 模型,可用于语义理解,如上下文理解、情感分析、文本分类等,生成只是其处理任务之一。对于生成式 AI,生成图像的扩散模型不属于大语言模型。 相关技术名词及概念关系: 1. AI:即人工智能。 2. 机器学习:电脑找规律学习,包括监督学习、无监督学习、强化学习。 监督学习:使用有标签的训练数据,算法目标是学习输入和输出之间的映射关系,包括分类和回归。 无监督学习:学习的数据没有标签,算法自主发现规律,经典任务如聚类。 强化学习:从反馈中学习,以最大化奖励或最小化损失,类似训练小狗。 3. 深度学习:一种参照人脑神经网络和神经元的方法(因有很多层所以叫深度),神经网络可用于监督学习、无监督学习、强化学习。 技术里程碑:2017 年 6 月,谷歌团队发表论文《Attention is All You Need》,首次提出了 Transformer 模型,其完全基于自注意力机制处理序列数据,不依赖于循环神经网络或卷积神经网络。
2025-02-23
AI学习路径
以下是为新手提供的 AI 学习路径: 1. 了解 AI 基本概念: 阅读「」部分,熟悉 AI 的术语和基础概念,包括其主要分支(如机器学习、深度学习、自然语言处理等)以及它们之间的联系。 浏览入门文章,了解 AI 的历史、当前的应用和未来的发展趋势。 2. 开始 AI 学习之旅: 在「」中,找到为初学者设计的课程,特别推荐李宏毅老师的课程。 通过在线教育平台(如 Coursera、edX、Udacity)上的课程,按照自己的节奏学习,并有机会获得证书。 3. 选择感兴趣的模块深入学习: AI 领域广泛,如图像、音乐、视频等,可根据兴趣选择特定模块深入学习。 掌握提示词的技巧,它上手容易且很有用。 4. 实践和尝试: 理论学习后,实践是巩固知识的关键,尝试使用各种产品做出作品。 可在知识库分享实践后的作品和文章。 5. 体验 AI 产品: 与现有的 AI 产品如 ChatGPT、Kimi Chat、智谱、文心一言等聊天机器人互动,了解其工作原理和交互方式,获得对 AI 在实际应用中表现的第一手体验。 如果您的学习路径偏向技术研究方向,您需要: 1. 掌握数学基础,如线性代数、概率论、优化理论等。 2. 学习机器学习基础,包括监督学习、无监督学习、强化学习等。 3. 深入研究深度学习,如神经网络、卷积网络、递归网络、注意力机制等。 4. 钻研自然语言处理,如语言模型、文本分类、机器翻译等。 5. 探索计算机视觉,如图像分类、目标检测、语义分割等。 6. 关注前沿领域,如大模型、多模态 AI、自监督学习、小样本学习等。 7. 进行科研实践,包括论文阅读、模型实现、实验设计等。 如果您的学习路径偏向应用方向,您需要: 1. 具备编程基础,如 Python、C++等。 2. 学习机器学习基础,如监督学习、无监督学习等。 3. 掌握深度学习框架,如 TensorFlow、PyTorch 等。 4. 深入应用领域,如自然语言处理、计算机视觉、推荐系统等。 5. 学会数据处理,包括数据采集、清洗、特征工程等。 6. 掌握模型部署,如模型优化、模型服务等。 7. 进行行业实践,包括项目实战、案例分析等。 记住,学习 AI 是一个长期的过程,需要耐心和持续的努力。不要害怕犯错,每个挑战都是成长的机会。随着时间的推移,您将逐渐建立起自己的 AI 知识体系,并能够在这一领域取得自己的成就。完整的学习路径建议参考「通往 AGI 之路」的布鲁姆分类法,设计自己的学习路径。同时,请注意内容由 AI 大模型生成,请仔细甄别。
2025-02-23
把数学公示可视化的工具
以下是为您找到的一些与数学公式可视化工具相关的信息: Google DeepMind 发布了一套可视化工具,可用于了解语言模型的内部工作原理,该工具像“显微镜”一样能提取有意义的特征,揭示语言模型内部的激活状态。详细原理解释:https://xiaohu.ai/p/12186 链接:https://x.com/imxiaohu/status/1818825233778061560 MathGPTPro 是一款数学问题 AI 解决工具。
2025-02-23
如何把视频的内容,包括对话的文字提取并总结成文字?
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。
2025-02-20
视频内容提取
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。
2025-02-20
有哪些AI网站是支持视频文字提取的?
以下是一些支持视频文字提取的 AI 网站及相关操作方法: 对于 B 站视频,如果视频有字幕,您可以安装油猴脚本“Bilibili CC 字幕工具”(https://greasyfork.org/zhCN/scripts/378513bilibilicc%E5%AD%97%E5%B9%95%E5%B7%A5%E5%85%B7 )。安装后刷新浏览器,点击字幕会多出一个“下载”按钮,可选择多种字幕格式,如带时间或不带时间的。然后将下载的字幕文字内容全选复制发送给 GPTs 进行总结。 需要注意的是,目前大部分用 AI 总结视频的工具、插件或应用都是通过提取视频字幕来实现的。
2025-02-20
图片提示词提取工具
以下是一些图片提示词提取工具: MidLibrary:Midjourney 最全面的流派、艺术技巧和艺术家风格库,网址: MidJourney Prompt Tool:类型多样的 prompt 书写工具,点击按钮就能生成提示词修饰部分,网址: OPS 可视化提示词:这个网站有 Mid Journey 的图片风格、镜头等写好的词典库,方便快速可视化生成自己的绘画提示词,网址: AIart 魔法生成器:中文版的艺术作品 Prompt 生成器,网址: IMI Prompt:支持多种风格和形式的详细的 MJ 关键词生成器,网址: Prompt Hero:好用的 Prompt 搜索,Search prompts for Stable Diffusion,ChatGPT&Midjourney,网址: OpenArt:AI 人工智能图像生成器,网址: img2prompt:根据图片提取 Prompt,网址: MidJourney 提示词工具:专门为 MidJourney 做的提示词工具,界面直观易用,网址: PromptBase:Prompt 交易市场,可以购买、使用、销售各种对话、设计 Prompt 模板,网址: AiTuts Prompt:精心策划的高质量 Midjourney 提示数据库,提供了广泛的不同风格供选择,网址: 关于悠船工具的基础使用教程: 进入官网,可以选择桌面端下载和浏览器使用。为方便选择浏览器使用,第一次使用需注册,选择企业用户注册,输入对应名称和手机号即可注册成功(目前不需要填写企业信息)。注册完成后进入具体操作页面。 基础操作:点击开始想象按钮,将生成的提示词粘贴在下面,回车等待几十秒生成 4 张图片,可选择喜欢的图片进行对应操作。 创作调整: 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,个人喜爱。 版本:默认最高 V6,建议最高,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。 “城市狂想”直接上手操作的教程中关于图片提示词生成: 提供了猫叔写的一段提示词的 prompt 并生成了三条,还为大家直接生成了 1 组共 12 段提示词,可直接使用。注意提示词在悠船和 MJ 中可直接用,在其他平台工具请复制后删除包含“”以后的部分。拿到提示词后可进入喜欢的 AI 绘画工具界面,例如悠船,点击开始想象按钮粘贴提示词。
2025-02-18
短视频文案提取和改写
以下是关于短视频文案提取和改写的相关内容: 智能体功能实现: 卖点转化模块:作用是将卖点转化为用户视角的买点,目的是用户视角的内容更易打动用户,提升营销效果。实现方式包括用户选择改写时强调的情绪价值点,并将相应内容添加到大模型的用户提示词,以及从产品名称、产品描述和通用性/独特性/保障性卖点,利用大模型转化为对应的买点。 营销内容产出模块:作用是利用总结的买点,结合产品信息,产出小红书文案和短视频脚本。目的是使用户提炼卖点、转化卖点之后产出可直接使用的高质量营销内容。实现方式包括使用循环节点产出任意数量的文案内容,将大模型的随机性调到最高以确保多次产出内容的差异性,用数组分别保存小红书文案和短视频脚本,即使两种内容交叉生成,最终也能在文档中分开显示。 文档保存模块:作用是将产品名称,以及产出的所有内容,包括卖点、买点、小红书文案、短视频脚本保存到飞书文档。目的是供未来重复使用和决策支持,并方便对产出内容进行管理。实现方式包括使用 create_document 插件创建新的飞书文档,并填充内容,使用文本处理节点整合所有产出内容,并调整格式。 电商带货本地生活: 用 ChatGPT 生成短视频选题文案:表明身份、描述需求、提出回答要求,以美妆行业为例展开。 用 ChatGPT 生产短视频文案:将需求与框架结合,让 ChatGPT 生成短视频文案。 生成虚拟数字人短视频:打开相关网站,输入内容选项,选择头像、国家和声音,点击 Create Video 生成视频,结合产品讲解后即可发布进行视频带货。 《AI 你·南京》AIGC 城市宣传 MV 全流程制作解析: 文案创作:最初打算用旁白朗诵方式,对文案要求高。直接让 GPT 写文案结果平淡,需更具体提需求。利用 360 浏览器字幕提取功能捕捉《爱我中华》视频文案,让 kimi 和 GPT 分析学习,对比两者结果,发现 kimi 对中文理解和写作能力更突出。整合两段文案并调整,让文案更顺口,还可让 AI 输出简单的画面分镜。
2025-02-17
使用飞书机器人(如Coze智能体)自动抓取外部链接(如网页、公众号文章),通过多维表格存储为“稍后读”清单,并自动提取关键信息(标题、摘要、标签)
以下是使用飞书机器人(如 Coze 智能体)自动抓取外部链接(如网页、公众号文章),通过多维表格存储为“稍后读”清单,并自动提取关键信息(标题、摘要、标签)的相关内容: 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。 输入一个 URL 即可完成收集,借鉴微信文件传输助手的方式,通过聊天窗口输入更符合用户习惯。 2. 自动化“整理入库”: 系统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。 阅读清单支持跨平台查看。 3. 智能“选择”推荐: 根据当前收藏记录和用户阅读兴趣进行相关性匹配,生成阅读计划。 使用步骤: 1. 设置稍后读存储地址: 首次使用,访问。 点击「更多创建副本」,然后复制新表格的分享链接。 将新链接发送到智能体对话中。 还可以发送“查询存储位置”、“修改存储位置”来更换飞书多维表格链接,调整稍后读存储位置。 2. 收藏待阅读的页面链接: 在对话中输入需要收藏的页面链接,第一次使用会要求授权共享数据,授权通过后再次输入即可完成收藏。 目前部分页面链接可能小概率保存失败。 3. 智能推荐想看的内容: 在对话中发送“我想看 xx”、“xx 内容”,即可按个人兴趣推荐阅读计划。 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,理论上无需开发任何插件、APP,就能实现跨平台的稍后读收集与智能阅读计划的推荐。部署完成后,您可以在电脑、手机端通过飞书机器人与稍后读助手进行对话,也可以直接在 Coze 商店中与 bot 进行对话,如果部署到微信服务号、订阅号,还可以通过这些渠道调用 bot。
2025-02-16
快速生成小红书风格的图片推荐用什么软件
以下是一些可以快速生成小红书风格图片的软件和相关步骤: 1. DeepSeek+扣子: 生成单词:输入单词主题、图片风格、单词数量等,选择 deepseekr1 模型生成单词数组。 生成视频 1: 循环:包括将数组变量打散为单个变量、进入生图工作流、裁剪(将图片 url 转图片)、将图片放到背景上。 制作固定元素:如背景图和结尾图,可使用百度图片或即梦生成,并用 ps 或美图秀秀调整尺寸并添加元素。 2. 提示词: 角色:作为专业的单词生成助手,围绕主题挖掘相关英语单词,提供精准实用的单词、中文、美式音标内容。 技能:输出关联英语单词,并以数组形式呈现。 限制:仅围绕用户输入主题输出相关内容,以符合要求的数组形式呈现。
2025-02-22
想学习和北邦一样的图片生成动画视频,应该怎么做?
以下是学习和北邦一样的图片生成动画视频的方法: 1. 使用 Runway: 进入 Runway 官网首页,点击“start with image”。 直接将图片拖进来。 动画幅度尽量用 3,5 有时候会乱跑。 啥都不用改,直接点击生成即可。 注意:不需要等进度条转完,可以直接继续往里放图片,可以同步执行。 直接点删除,然后重新上传下面的图即可(最多可以放几个可自行测试)。 重复步骤即可生成所有视频。 (Runway 是收费的,也可以找免费的,或在闲鱼、淘宝买号。) 2. 使用即梦:上传图片至视频生成模块,提示词简单描绘画面中的动态内容即可生成时长为 3 秒钟的画面,运镜类型可根据剧本中的镜头描绘设置,主要设置以随机运镜为主,生成速度根据视频节奏选择,比如选择慢速。 3. ComfyUI AniamteDiff: 了解 IPAdapter、Animatediff、controlNet 的用法和这三个之间通过蒙蔽遮罩灵活搭配生成视频的方法。 模型加载用到两个 lora,一个是 Animatediff v3_sd15_mm 运动模型需要的 v3_sd15_adapter,lora 的强度在合理范围内越高,画面越稳定;另一个 more_details 这个 lora 是给画面添加更多细节。 上传 4 张图片,并且使用 image batch 复制图像来制作批次,这是为了在使用 IPAdapter 时候,每一帧都可以参考上传的图片,让风格迁移更像。 上传的蒙版视频是为了在帧与帧之间做遮罩过渡,添加一个动态的效果。 用 IPAdapter 来做图像的风格迁移,对应四张图片。使用遮罩来控制每张图片显示的帧数,从第 0 帧开始计算,一张图片 16 帧,加上中间过渡的 8 帧。需要显示的帧设置为 1,隐藏的为 0,以此类推。这样就把 4 张图片融合成了一个 96 帧的序列,并且使用遮罩控制每一帧显示出来的画面。
2025-02-22
亚马逊卖家爱用的生成产品图片工具
以下是一些亚马逊卖家爱用的生成产品图片工具: Flair(https://flair.ai/) Booth(https://www.booth.ai/) Bloom(https://bloom.ai/) 这些工具可以帮助品牌创建引人注目的产品照片,比如将挂在衣架上的连衣裙的静态照片变成女人穿着裙子在花园里行走的形象。未来,预计这些用途将变得极度个性化,例如一张沙发的登陆页面将展示该沙发摆放在您的公寓中的照片。 此外,对于阿里巴巴的营销技巧和产品页面优化,可以使用 AI 采取以下步骤: 1. 市场分析:利用 AI 分析工具研究市场趋势、消费者行为和竞争对手情况,快速识别关键信息。 2. 关键词优化:AI 分析和推荐高流量、高转化的关键词,优化产品标题和描述。 3. 产品页面设计:AI 设计工具根据市场趋势和用户偏好生成吸引人的页面布局。 4. 内容生成:AI 文案工具撰写有说服力的产品描述和营销文案。 5. 图像识别和优化:AI 图像识别技术选择或生成高质量产品图片。 6. 价格策略:AI 分析不同价格点对销量的影响,制定有竞争力的价格策略。 7. 客户反馈分析:AI 分析客户评价和反馈,优化产品和服务。 8. 个性化推荐:AI 根据用户购买历史和偏好提供个性化产品推荐。 9. 聊天机器人:AI 驱动的聊天机器人提供 24/7 客户服务。 10. 营销活动分析:AI 分析不同营销活动效果,了解哪些活动更吸引顾客并产生销售。 11. 库存管理:AI 帮助预测需求,优化库存管理。 12. 支付和交易优化:AI 分析不同支付方式对交易成功率的影响,优化支付流程。 13. 社交媒体营销:AI 帮助在社交媒体上找到目标客户群体,精准营销提高品牌知名度。 14. 直播和视频营销:AI 分析观众行为,优化直播和视频内容,提高观众参与度和转化率。
2025-02-22
根据户型图生成图片
以下是根据您提供的户型图生成图片的相关方法: 使用 StableDiffusion(SD)生成图片: 1. 设置模型和提示词: 大模型:如 ghostmix_v20Bakedvae。 正向提示词:例如 1girl,solo,long hair,looking at viewer,jewelry,earrings,indoors,bangs,dress,blush,plant,multicolored hair,upper body,shelf,pink eyes,window,potted plant,flower,closed mouth,from side,wavy hair,bare shoulders,sleeveless,pink hair,kitchen,breasts,blue dress,white hair,<lora:Colorful portraits_20230715165729000018:1>。 负向提示词:如 EasyNegative,badhandsv5neg,Subtitles,word。 2. 一口气生成多张图,选择合适的一张,使用差异随机种子进行细节微调。 3. 将满意的图发送到图生图。 4. 使用 tile 和脚本放大。 使用 PS Beta 版本 Firefly lmage 3 模型生成图片: 1. 生成图像: 局部生成图像看起来较自然。 英文关键词生成的结果通常比中文好。 2. 参考图像: 产品外形还原效果一般,颜色还原较好。 3. 调整画笔:功能丰富实用。 4. 生成类似的内容:右侧变化可选择生成类似内容,效果尚可。 5. 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。 生成背景效果一般,自动抠图并添加蒙版的功能在处理投影的透明区域时存在不足。 6. 增强细节:先生成一个蝴蝶,点击左上角的增强细节图标,效果有一定提升但不明显。 使用 SD 的 ControlNet 插件生成图片: 1. 以某张图为例,将其导入图生图界面。 2. 根据情况选择大模型,如卡通类选择“revAnimated”,真实类选择“Realistic Vision”,效果不好可尝试其他模型。 3. 图生图中重要参数设置: 缩放模式选择“缩放后填充空白”。 按需求调整尺寸。 单批数量可根据需求填写。 加大“重绘幅度”到 0.8 以上。 4. ControlNet 设置: 升级到最新版本,导入图片。 启用插件,控制类型选择“局部重绘”,预处理器选择“inpaint_only+lama”,控制模式选择“更倾向 Controlnet”,缩放模式选择“缩放后填充空白”。 为使风格统一,可增加 reference_only 通道。 5. 点击生成,选择满意的结果。 6. 试验其他图时,可通过反推提示词增加文本控制,新生成部分可能存在色差,需调整参数修正。 7. 以建筑图为例,使用真实系模型扩展,调整尺寸,将图片分别放入“图生图”和“ControlNet”中,点击生成即可。 请注意,不是每一次生成效果都能非常好,可能需要通过调整各项参数来获得理想的图片。
2025-02-21
图片转设计
以下是关于图片转设计的相关内容: 星流一站式 AI 设计工具: 右侧生成器的入门模式下的图片参考功能: 可以将一个图像作为参考,引导生成另一个具有相似特征或风格的图像,包括迁移参考图的颜色元素到新图像中、将图像分块处理以增加细节、对图像进行重新上色改变色彩方案。 使用图像控制功能,精准控制生成图像的内容和风格,如空间关系、线稿、人物长相、姿势等。 入门模式只能使用以下四种参考功能: 全部图片参考功能,包括原图、景深、线稿轮廓、姿势、Lineart 线稿、Scribble 线稿、光影、Segmant 构图分割等。 原图、SoftEdge 线稿、配色参考、配色打乱、法线贴图、MLSD 线稿等。 Midjourney 生成 B 端产品页面: 图片描述可以理解为以图生图。把找到的设计参考图上传到 Midjourney 中,得到专属链接,再使用“参考图链接+文本描述”的方式生成图像。 例如想得到带有交互流程的 UI 界面图,先上传找好的素材图,在 Midjourney 中复制参考图的链接再加上文字提示,如“参考图链接+node UI”,就能得到类似的设计图。还可以继续调整文字提示得到不同效果,如想要纯正面、扁平效果的设计流程图,可输入“参考图链接+flat UI,node UI,frontal”;想要手绘风格、黑白风格的交互设计图,输入“参考图链接+node UI,drawing style,frontal,black and white,flat UI,2D,no shadow”。 生成的图默认是正方形,若想得到其他比例的图,在文字描述中加入特定参数,如“aspect”或“ar”。例如比例为 9:16 的设计图,使用提示“参考图链接+node UI,black and whitear 9:16”;16:9 的图使用“参考图链接+node UI,ar 16:9”。 Midjourney 的作用不同于设计软件,能在几秒钟内得到有创造力的图像,为后面的设计提供灵感。除生成整张设计图,还能利用 AI 输出多种风格的设计组件,如扁平组件系统,关键词为“UI kit,flat design,outline,ar 16:9”。
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