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模糊图片如何变清晰

回答

要将模糊图片变清晰,整个流程主要分为以下三部分:

  1. 图像输入:添加 Load Image 节点加载图像,不建议上传大分辨率的图片,因为图片分辨率越大,处理时间越长。
  2. 图像高清修复:
    • 使用 Checkpoint 大模型 Iceclear/StableSR 进行高清修复,并放大 2 倍。此模型是一种利用预先训练的文本到图像扩散模型中的先验知识来实现盲超分辨率的新颖方法,需搭配 Stable SR Upscaler 模型以最大程度修复图像,推理图片每个噪点来还原图像。
    • 提示词部分应包含想要达到的目的内容,如正向:(masterpiece),(best quality),(realistic),(very clear);反向:3d,cartoon,anime,sketches,(worst quality),(low quality)(杰作),(最高品质),(逼真的),(非常清晰);3D,卡通,动漫,素描,(最差质量),(低质量)。全程采取两次高清修复。
  3. 图像高清放大:
    • 针对第一次放大修复后的图像进行二次修复,用 realisticVision 底膜最合适,此模型在重绘扩图放大等领域效果良好。
    • 使用提示词反推 node 对图像进行画面提示词提取,搭配 tile ControlNet 提升画面细节感,然后用合适的高清放大模型对图像进行二次放大。

此外,修复模糊图片还需注意以下几点:

  • 修复必须要使用 StabilityAI 官方的 Stable Diffusion V2.1 512 EMA 模型,放入 stable-diffusion-webui/models/Stable-Diffusion/文件夹中。
  • StableSR 模块(约 400M 大小)放入 stable-diffusion-webui/extensions/sd-webui-stablesr/models/文件夹中。
  • VQVAE(约 750MB 大小)放在 stable-diffusion-webui/models/VAE 中。

对于老照片,可将其放入后期处理中,使用 GFPGAN 算法将人脸变清晰。然后将图片发送到图生图当中,打开 stableSR 脚本进行放大修复。切换到 sd2.1 的模型进行修复,vae 选择 vqgan,提示词可以不写以免对原图产生干扰。

内容由 AI 大模型生成,请仔细甄别(powered by aily)

参考资料

图像高清修复,无损放大 N 倍

整个图像修复放大的流程分为三部分:输入原始图像、修复图像、放大并重绘图像。下面将详细拆解每一部分的生成原理。[heading3]一、图像输入[content]第一部分添加Load Image节点加载图像,只需上传需要处理的图片即可。不建议上传大分辨率的图片,图片分辨率越大,处理的时间就越长。[heading3]二、图像高清修复[content]第二部分进行高清修复,把原本模糊的图片修复,并进行2倍放大。Checkpoint大模型使用Iceclear/StableSR,这是一种新颖的方法来利用封装在预先训练的文本到图像扩散模型中的先验知识来实现盲超分辨率(SR)。具体来说,就是通过时间感知编码器,在不改变预先训练的合成模型的情况下实现有希望的恢复结果,从而保留生成先验并最小化训练成本。并且需要搭配Stable SR Upscaler模型才能在最大程度上修复图像,推理图片每个噪点,以还原图像。提示词部分应包含我们想要达到的目的内容,在此场景中如正向:(masterpiece),(best quality),(realistic),(very clear),反向:3d,cartoon,anime,sketches,(worst quality),(low quality)(杰作),(最高品质),(逼真的),(非常清晰);3D,卡通,动漫,素描,(最差质量),(低质量)全程采取两次高清修复,这一次修复原始图像分辨率并且放大,已经很完美还原,但是分辨率并不够,继续进行下一步。[heading3]三、图像高清放大[content]这一步主要针对第一次放大修复后的图像,进行二次修复。这里用realisticVision底膜最合适,这个模型在重绘扩图放大等领域效果非常好。使用提示词反推node对图像进行画面提示词提取,搭配tile ControlNet提升画面细节感,然后需用合适的高清放大模型,对图像进行二次放大。

【SD】超清无损放大器StableSR

这个修复必须要使用StabilityAI官方的Stable Diffusion V2.1 512 EMA模型,放入stable-diffusion-webui/models/Stable-Diffusion/文件夹中。然后是StableSR模块(约400M大小)放入stable-diffusion-webui/extensions/sd-webui-stablesr/models/文件夹中。还有一个VQVAE(约750MB大小)放在你的stable-diffusion-webui/models/VAE中。这三个文件我会放在百度云盘的链接中。安装好之后,我们用一张从网上找的神仙姐姐的照片来做一个测试,这张图片的分辨率为512x768。放大之后看是比较模糊的,脸上有很多噪点,头发丝也糊在一起了。我们先使用“Ultimate SD upscale”脚本放大看一下,哪怕是重绘幅度只开到0.1,也可以看到人物细节的变化,比如嘴角、眼睛等部位,而且整个人磨皮很严重,失去了真实感。重绘幅度开到0.4之后,基本上就变了一个人了。所以,想要还原一些老照片,追求最大保真度的话,用重绘的方法是不太好的。接下来,我们再试验一下“后期处理”的放大方法,缩放3倍。眼神变得更锐利了一些,但是头发还是模糊的,因为原图就很模糊。最后,我们再测试一下StableSR的放大,先将大模型和VAE分别调整为我们刚才下载安装的“Stable Diffusion V2.1 512 EMA ”和“VQGAN vae”。打开脚本下拉,选择“StableSR”,模型选择和大模型对应的这个,放大倍数为3,下面勾选“pure noise”。

【SD】用AI给老照片上色,岁月不改它模样

将照片放入到后期处理中,使用GFPGAN算法将人脸变清晰,不知道这个功能的可以参考我这篇文章——[【Stable Diffusion】图片高清化+面部修复+一键抠图,一些你不知道的事儿](http://mp.weixin.qq.com/s?__biz=MzkzMzIwMDgxMQ==&mid=2247487422&idx=1&sn=9cdf7ef37c2acb3c0fc3328d0ba8af74&chksm=c251597af526d06c921ea6728cb2a32bdf1d5f699e19d6ba13b849994e4d01af8a5144132aad&scene=21#wechat_redirect)。这个步骤,可以将我们的五官进行重绘,但是却没有办法将照片中的头发、衣服等其他元素变清晰。所以,接下来我将图片再发送到图生图当中,打开stableSR脚本,放大两倍。这个放大插件是所有插件中对原图还原最精准的,也是重绘效果最好的,不知道的朋友可以参考我的这篇文章——[【Stable Diffusion】超清无损放大器StableSR](http://mp.weixin.qq.com/s?__biz=MzkzMzIwMDgxMQ==&mid=2247487403&idx=1&sn=cbb96534fa6f58c37cf9fc64bc7ade0c&chksm=c251596ff526d0792b4bba0e21b69427b23e780824bdc75b22f1073e8bad6f61f30199fc8344&scene=21#wechat_redirect)。切换到sd2.1的模型进行修复,vae选择vqgan,提示词可以什么都不写,以免对原图产生干扰。

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模糊图片如何变清晰
要将模糊图片变清晰,整个流程主要分为以下三部分: 1. 图像输入:添加 Load Image 节点加载图像,不建议上传大分辨率的图片,因为图片分辨率越大,处理时间越长。 2. 图像高清修复: 使用 Checkpoint 大模型 Iceclear/StableSR 进行高清修复,并放大 2 倍。此模型是一种利用预先训练的文本到图像扩散模型中的先验知识来实现盲超分辨率的新颖方法,需搭配 Stable SR Upscaler 模型以最大程度修复图像,推理图片每个噪点来还原图像。 提示词部分应包含想要达到的目的内容,如正向:(masterpiece),(best quality),(realistic),(very clear);反向:3d,cartoon,anime,sketches,(worst quality),(low quality)(杰作),(最高品质),(逼真的),(非常清晰);3D,卡通,动漫,素描,(最差质量),(低质量)。全程采取两次高清修复。 3. 图像高清放大: 针对第一次放大修复后的图像进行二次修复,用 realisticVision 底膜最合适,此模型在重绘扩图放大等领域效果良好。 使用提示词反推 node 对图像进行画面提示词提取,搭配 tile ControlNet 提升画面细节感,然后用合适的高清放大模型对图像进行二次放大。 此外,图像高清修复还需注意以下几点: 修复必须要使用 StabilityAI 官方的 Stable Diffusion V2.1 512 EMA 模型,放入 stablediffusionwebui/models/StableDiffusion/文件夹中。 StableSR 模块(约 400M 大小)放入 stablediffusionwebui/extensions/sdwebuistablesr/models/文件夹中。 VQVAE(约 750MB 大小)放在 stablediffusionwebui/models/VAE 中。 对于老照片,可将其放入后期处理中,使用 GFPGAN 算法将人脸变清晰。还可将图片发送到图生图中,打开 stableSR 脚本放大,并切换到 sd2.1 的模型进行修复,vae 选择 vqgan,提示词可不写以免干扰原图。
2024-11-19
我想要个视频AI模糊变高清的工具
以下为您介绍两款可将视频 AI 模糊变高清的工具: 1. Topaz Video AI: 解压对应文件,推荐使用绿色版(安装包已在网盘,可直接下载)。 右键管理员运行 VideoAIportable.exe 文件。 导入处理好的视频。 主界面左边是原视频,右边是待处理视频,下面是对应的视频轨道。 右边部分是主要对视频处理的方式,预设部分主要有放大视频、提升画质、提升帧率等功能。 视频部分保持默认,稳定 AI 用于画面稳定和减少抖动,模式分为自动裁切和完整帧,强度在 60 左右,抖动需开启,次数一般选择 2。 消除运动模糊 AI 按字面意思操作,帧插值 AI 可识别帧之间进行修复替换,增强 AI 能选择不同模型对视频整体优化,包括面部、去噪、锐化提升等。 一般会选择稳定+运动模糊,若电脑配置不行,可一个一个操作,但速度较慢。 2. FMANet: 能将模糊低分辨率视频恢复为清晰高分辨率。 可解决快速移动物体或摄像机引起的视频模糊。 智能理解物体运动,改善画质,去除模糊。 相关网址:http://kaistviclab.github.io/fmanetsite/ 、https://x.com/xiaohuggg/status/1746160750610075689?s=20
2024-10-22
模糊图片变清晰
要将模糊图片变清晰,整个流程主要分为以下三个部分: 1. 图像输入:添加 Load Image 节点加载图像,不建议上传大分辨率的图片,因为图片分辨率越大,处理时间越长。 2. 图像高清修复: 使用 Checkpoint 大模型 Iceclear/StableSR,这是一种利用预先训练的文本到图像扩散模型中的先验知识来实现盲超分辨率的新颖方法。 搭配 Stable SR Upscaler 模型,推理图片每个噪点以还原图像。 提示词部分应包含想要达到的目的内容,如正向:(masterpiece),(best quality),(realistic),(very clear);反向:3d,cartoon,anime,sketches,(worst quality),(low quality)。 全程采取两次高清修复,第一次修复原始图像分辨率并放大。 3. 图像高清放大: 针对第一次放大修复后的图像进行二次修复,realisticVision 底膜在重绘扩图放大等领域效果非常好。 使用提示词反推 node 对图像进行画面提示词提取,搭配 tile ControlNet 提升画面细节感,然后用合适的高清放大模型对图像进行二次放大。 在进行图像高清修复和放大时,需要注意以下几点: 修复必须要使用 StabilityAI 官方的 Stable Diffusion V2.1 512 EMA 模型,放入 stablediffusionwebui/models/StableDiffusion/文件夹中。 StableSR 模块(约 400M 大小)放入 stablediffusionwebui/extensions/sdwebuistablesr/models/文件夹中。 还有一个 VQVAE(约 750MB 大小)放在 stablediffusionwebui/models/VAE 中。 对于老照片,还可以将照片放入到后期处理中,使用 GFPGAN 算法将人脸变清晰。然后将图片发送到图生图当中,打开 stableSR 脚本放大两倍,切换到 sd2.1 的模型进行修复,vae 选择 vqgan,提示词可以不写以免对原图产生干扰。
2024-10-08
可以去模糊,去马赛克的开源工具有哪些
1. OpenCV: OpenCV(Open Source Computer Vision Library)是一个功能强大的开源计算机视觉库,提供了丰富的图像处理和计算机视觉算法。它包含了一系列用于去模糊和去马赛克的函数和算法,如基于模糊核的去模糊方法和基于块的马赛克去除算法。 2. GIMP: GIMP(GNU Image Manipulation Program)是一款免费、开源的图像处理软件,功能强大,支持多种平台。它提供了丰富的滤镜和工具,包括去模糊和去马赛克的功能。 3. DeblurGAN: DeblurGAN是一种基于生成对抗网络(GAN)的去模糊算法,能够对模糊图像进行恢复。该项目提供了开源的代码和预训练模型,可以用于去除各种类型的模糊。 4. DeMosaicing: DeMosaicing是一个用于去除图像马赛克(Demosaicing)的开源工具,它提供了一系列算法和工具,可用于将经过单色滤光片阵列(Bayer阵列)处理的图像转换为全彩图像。 5. Blind Image Deblurring: Blind Image Deblurring是一个用于盲目图像去模糊的开源工具,它提供了一系列基于深度学习的算法,可以用于恢复模糊图像的清晰度。 以上工具都可以在处理模糊和马赛克图像时发挥作用,具体选择取决于你的需求和项目要求。
2024-03-20
帮我找个可以免费增强图像清晰度的网站
以下为一些可以免费增强图像清晰度的网站: Kraken.io:主要用于图像压缩,但也提供了免费的图像放大功能,能保证图像的细节清晰度。 Deep Art Effects:强大的艺术效果编辑器,通过 AI 技术能够将图像放大并赋予艺术效果,支持多种滤镜和风格。 Magnific:https://magnific.ai/ ClipDrop:https://clipdrop.co/imageupscaler Image Upscaler:https://imageupscaler.com/ Krea:https://www.krea.ai/ 更多工具可以查看网站的图像放大工具库:https://www.waytoagi.com/category/17 。 另外,RealESRGAN 也是一个基于 RealESRGAN 的图像超分辨率增强模型,但使用几次后要收费。 图像修复放大的流程通常分为三部分: 1. 图像输入:添加 Load Image 节点加载图像,不建议上传大分辨率的图片,以免处理时间过长。 2. 图像高清修复:把原本模糊的图片修复,并进行 2 倍放大。Checkpoint 大模型使用 Iceclear/StableSR,搭配 Stable SR Upscaler 模型能最大程度修复图像。提示词部分应包含想要达到的目的内容。 3. 图像高清放大:针对第一次放大修复后的图像进行二次修复,realisticVision 底膜在重绘扩图放大等领域效果较好,使用提示词反推 node 对图像进行画面提示词提取,搭配 tile ControlNet 提升画面细节感,然后用合适的高清放大模型进行二次放大。
2024-11-22
如何将知识库里的文件进行分类清晰数据,使其变得更加智能化
以下是关于如何将知识库里的文件进行分类清晰数据,使其变得更加智能化的方法: 1. 在线知识库 点击创建知识库,创建一个画小二课程的 FAQ 知识库。 飞书在线文档中每个问题和答案以分割,可点击编辑修改和删除。 点击添加 Bot,并在调试区测试效果。 2. 本地文档 注意拆分内容,提高训练数据准确度,将海报的内容训练到知识库里面。 对于画小二这个课程,80 节课程分为 11 个章节,不能一股脑全部放进去训练。 首先将 11 章的大的章节名称内容放进来,章节内详细内容依次按固定方式进行人工标注和处理。 然后选择创建知识库自定义清洗数据。 3. 发布应用 点击发布,确保在 Bot 商店中能够搜到。 4. 飞书知识库 在飞书里面选择对应的文件夹,一次最多智能选择 20 个文件(若文件大于 20 个可多建几个知识库)。 可以选择自动进行数据清洗,数据清洗是把数据进行类结构化整理,内容中的图片资料也会保留。 测试对话,基本反馈正常,目前 coze 存在不稳定版本,需要不断调试完善。 5. Excel 知识库 可以增加其他形式的知识库。 上传表格的知识库不要过于复杂,不要有合并表格情况,同时系统不认不同的 Sheet。 数据处理完成会显示 100%进度,加工出来的数据,点击添加 Bot,就增加到知识库中,然后测试发布和返回。 6. 网页知识库 有自动采集和手动采集两种方式,手动采集需要安装插件,操作稍微有点小复杂。 选择批量添加,写入画小二官网的地址,可根据需求添加自己的网站。 将网站所有的页面都扫描出来,点击确认,将全站数据解析并保存到知识库里面,按照默认自动清洗数据。 7. 创建知识库并上传文本内容 本地文档:在文本格式页签下,选择本地文档,然后单击下一步。将要上传的文档拖拽到上传区,或单击上传区域选择要上传的文档。目前支持上传.txt、.pdf、.docx 格式的文件内容,每个文件不得大于 20M,一次最多可上传 10 个文件。当上传完成后单击下一步。选择内容分段方式,包括自动分段与清洗(系统会对上传的文件数据进行自动分段,并会按照系统默认的预处理规则处理数据)和自定义(手动设置分段规则和预处理规则,包括分段标识符、分段最大长度、文本预处理规则,如替换掉连续的空格、换行符和制表符,删除所有 URL 和电子邮箱地址)。单击下一步完成内容上传和分片。
2024-11-21
什么AI能提高图片的清晰度
以下是一些能够提高图片清晰度的 AI 工具和算法: 1. PMRF:这是一种全新的图像修复算法。 擅长处理去噪、超分辨率、着色、盲图像恢复等任务,能够生成自然逼真的图像。 不仅提高图片清晰度,还能确保图片看起来像真实世界中的图像。 可以应对复杂图像退化问题,修复细节丰富的面部图像或多重损坏的图片,效果优质。 详细介绍: 在线体验: 项目地址: 2. 常见的 AI 画质增强工具: Magnific:https://magnific.ai/ ClipDrop:https://clipdrop.co/imageupscaler Image Upscaler:https://imageupscaler.com/ Krea:https://www.krea.ai/ 更多工具可以查看网站的图像放大工具库:https://www.waytoagi.com/category/17 您可以根据具体需求选择合适的工具进行使用。
2024-11-19
如何给不清晰的视频增加清晰度?
以下是给不清晰的视频增加清晰度的一些方法: 1. 使用转绘教程(Ebsynth Utility): 处理素材:一般无需特别处理,但若片子太长或开头结尾有特效,可打开剪影导入视频。将素材拖入轨道,若视频开头有模糊部分,拖动时间轴到正常部分,点击分割按钮或使用快捷键 Ctrl+B 进行分割(MAC 用户需另行查看),然后删除模糊片段。导出新视频时,名称最好使用英文。 注意事项: 校准:下载的视频若比例不标准,需在剪影中处理,否则 SD 图片绘制可能报错。 视频缩小:对于 4K 等大分辨率视频,SD 最大只能完成 20482048 的绘制,且制作时间长。 对于分辨率很模糊的视频,可先提升分辨率再绘制,若仍不行则放弃。提升分辨率可使用插件(TopazVideoAI)。 2. 利用 FMANet:FMANet 能将模糊低分辨率视频恢复为清晰高分辨率,可解决快速移动物体或摄像机引起的视频模糊,智能理解物体运动,改善画质,去除模糊。相关链接:http://kaistviclab.github.io/fmanetsite/ 、https://x.com/xiaohuggg/status/1746160750610075689?s=20
2024-11-17
有没有对监控图像清晰度处理较好的模型
以下为一些对监控图像清晰度处理较好的模型及相关方法: 1. 【SD】超清无损放大器 StableSR: 需要使用 StabilityAI 官方的 Stable Diffusion V2.1 512 EMA 模型,放入 stablediffusionwebui/models/StableDiffusion/文件夹中。 StableSR 模块(约 400M 大小)放入 stablediffusionwebui/extensions/sdwebuistablesr/models/文件夹中。 还有一个 VQVAE(约 750MB 大小)放在 stablediffusionwebui/models/VAE 中。 测试表明,StableSR 的放大效果在处理一些图像时,能够较好地保留人物细节,如眼神更锐利等。 2. 【SD】最强控制插件 ControlNet 的 tile 模型: 可用于高清修复小图,如将分辨率不高的食物图片进行高清化处理。 能修复和增加图像细节,如处理细节不足或结构错误的小屋图像。 3. 图像高清修复放大流程: 整个流程分为输入原始图像、修复图像、放大并重绘图像三部分。 图像输入时不建议上传大分辨率图片,以免处理时间过长。 图像高清修复时,Checkpoint 大模型使用 Iceclear/StableSR,并搭配 Stable SR Upscaler 模型,提示词应包含想要达到的目的内容。 图像高清放大时,用 realisticVision 底膜,使用提示词反推 node 提取画面提示词,搭配 tile ControlNet 提升画面细节感,然后用合适的高清放大模型进行二次放大。
2024-11-04
图片生成图片的AI模型有哪些
目前比较成熟的图片生成图片(图生图)的 AI 模型主要有: 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的 AI 工具,能将上传的照片转换为芭比风格,效果出色。 此外,一些受欢迎的文生图工具也可用于图生图,例如: 1. DALL·E:由 OpenAI 推出,能根据输入的文本描述生成逼真的图片。 2. StableDiffusion:开源的文生图工具,可生成高质量的图片,支持多种模型和算法。 3. MidJourney:因高质量的图像生成效果和友好的用户界面设计而广受欢迎,在创意设计人群中尤其流行。 在 WaytoAGI 网站(https://www.waytoagi.com/category/104),可以查看更多文生图工具。 关于图生图的操作方式:在相关工具的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。例如在吐司网站,图生图时能调整尺寸、生成数量等参数,高清修复会消耗较多算力建议先出小图。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。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。
2024-11-23
请问现在好用的AI图片生产工具有哪些,对人物一致性要求高
以下是一些好用的 AI 图片生产工具,且对人物一致性要求较高: 1. Artguru AI Art Generator:是一个在线平台,能够生成逼真图像,为设计师提供灵感,丰富创作过程。 2. Retrato:这是一款 AI 工具,可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。 3. 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。 4. Barbie Selfie Generator:专为喜欢梦幻童话风格的人设计的 AI 工具,能将上传的照片转换为芭比风格,效果出色。 在使用 AI 生图时,若要保证人物和场景的一致性,有两个取巧的方式:一是像生成动物,动物会比较容易保持一致性;二是特定的名人或有特殊属性的人物。 另外,目前市面上的 AI 工具分为线上和线下本地部署两种。线上的优势是出图速度快,不依赖本地显卡配置,无需下载大型模型,还能参考其他创作者的作品,但出图分辨率有限。线下部署的优势是可以添加插件,出图质量高,但对电脑配置要求高,使用时可能导致电脑宕机。可以充分发挥线上和线下平台的优势,线上用于找参考、测试模型,线下作为主要出图工具。
2024-11-23
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