智能客服系统实现回复图片，不只是回复文字

以下是关于根据提问的问题关键词设置自动回复的相关内容： Apple Intelligence 中各种智能应用的提示词已曝光，存在“/System/Library/AssetsV2/com_apple_MobileAsset_UAF_FM_GenerativeModels”目录下。作为邮件助理，可识别邮件中的相关问题并提供简短回复片段，以 JSON 格式呈现输出，包含问题和答案的字典列表。若邮件无提问则返回空列表。 安仔：Coze AI 机器人对接微信群的疑问解答，包括放行端口、Bot ID、微信账号被封、服务器是否需一直开着、不懂编程能否配置好、配置中遇到问题、为何配置多个前缀触发回复等问题及相应答案。 飞书 5000 人大群内置智能机器人“waytoAGI 知识库智能问答”，基于飞书 aily 搭建。使用时在群里发起话题时，它能自动问答、知识搜索、文档引用、互动教学、更新最新动态、促进社区互动、资源共享、支持多语言问答。

AI 能够回复的内容与其上下文限制有关。 首先，上下文在英文中通常翻译为“context”，指的是对话聊天内容前、后的信息。使用时，上下文长度和上下文窗口都会影响 AI 大模型回答的质量。上下文长度限制了模型一次交互中能够处理的最大 token 数量，而上下文窗口限制了模型在生成每个新 token 时实际参考的前面内容的范围。 不同的 AI 平台有不同的限制方式。例如，Claude 基于 token 限制上下文，简单理解就是每次和 AI 对话，所有内容字数加起来不能太多，如果超过了，它就会忘记一些内容，甚至直接提示要另起一个对话。ChatGPT 则限制会话轮数，比如在一天之中，和它会话的次数有限制，可能 4 个小时只能说 50 句话。 应对这些限制的策略包括将复杂任务分解为小模块、定期总结关键信息以及在新会话中重新引入重要上下文。

回复限制和上下文限制不是一样的概念。 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。使用时，上下文长度限制了模型一次交互中能够处理的最大 token 数量，而上下文窗口限制了模型在生成每个新 token 时实际参考的前面内容的范围。 回复限制通常是指对模型生成回复内容的各种约束条件，例如让模型基于一个固定知识片段去回复内容，为避免模型产生幻觉而对提示词进行优化，将 Constraints 前置以更好地控制模型行为。例如在一些测试中，会出现模型在没有上下文时不回复，按照提供的知识准确回复但透露原文，知识片段大小影响回复，以及有错误知识片段时不回复等情况，这表明模型在处理用户输入时会进行一定程度的推理和验证，生成回复时会考虑多种因素，包括上下文的准确性、问题的合理性以及模型内部的约束机制等。

要让 AI 一次回复两条信息，可以从以下几个方面考虑： 1. 检索原理： 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，同时验证信息的来源、时效性和相关性。 消除冗余：识别并去除多个文档或数据源中的重复信息，避免在生成回答时出现重复或矛盾。 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，构建结构化的知识框架。 上下文构建：将筛选和结构化的信息组织成连贯的上下文环境，包括排序、归类和整合。 语义融合：在必要时合并意义相近但表达不同的信息片段，增强信息表达力。 预备生成阶段：将整合好的上下文信息编码成适合生成器处理的格式。 2. 聊天机器人场景： 明确告诉助手如何行事，在每次交互中提供所有相关信息作为上下文，若想让模型从先前对话中获取信息，需将之前对话作为输入。 3. 设定回复逻辑： 对于不同的 AI 产品，大都支持自定义 AI 的回复方式。如在 ChatGPT/GPTs 里是“Instructions”，在 Coze 里是“人设与回复逻辑”，设定方式类似 Prompt，可根据需求灵活编写，但由于 AI 特性，可能无法完全按需求返回，可通过重试、优化 Prompt 或使用 Workflow 等方法处理。

要让微信 bot 以语音条格式回复消息，您可以参考以下步骤： 1. 找到高级下开场白，点击展开，填写开场白文案、开场白预置问题。 2. 勾选用户问题建议：在 Bot 回复后，根据 Prompt 提供最多 3 条用户提问建议。 3. 添加语音选择：让 Bot 不仅会写，还会通过语音跟您交流。 4. 点击“发布”，选择发布平台，其中包括 Bot Store、豆包、飞书、微信客服、微信公众号（服务号）、微信公众号（订阅号）、掘金等。微信客服是重点部分，相比其他平台发布到微信客服稍微复杂一些。 另外，对于零基础模板化搭建 AI 微信聊天机器人，还需注意： 1. 配置腾讯云轻量应用服务器。 2. 登录微信绑定 COW 组件，建议使用闲置微信号，避免使用日常使用的微信号，以免造成不必要的麻烦。按照以下操作进行登录：找到刚刚部署成功的 COW 服务对应的容器，点击日志按钮进入日志界面，将日志输出的界面滚动到最下面的位置，会看到登录微信的二维码，用闲置微信号扫码登录。若扫描二维码出现问题，可退回到容器配置处重启容器服务，再重新扫码登录。若想修改 COW 组件的配置，进入对应的编排模板的配置界面，点击模板编辑，修改对应的配置参数，保存后回到容器编排界面重新部署新的容器编排。

目前要实现小红书等自媒体的全自动运营，包括自动回复评论、自动制作短视频内容、自动撰写问题等，您可能需要学习以下工具和技术： 1. 自然语言处理（NLP）相关的框架和库，例如 TensorFlow、PyTorch 等，用于处理和生成文本。 2. 自动化脚本语言，如 Python，它具有丰富的库和工具可用于实现各种自动化任务。 3. 视频编辑和生成工具，如 Adobe Premiere Pro、After Effects 等，或者一些基于 AI 的视频生成工具。 4. 社交媒体管理工具，虽然可能不是完全自动化，但可以辅助您进行部分管理和调度工作。 需要注意的是，完全的全自动运营可能存在一些风险和不符合平台规定的情况，建议您在合法合规的前提下，合理运用这些工具和技术来提高运营效率。

对于完全没有编程基础但想做智能客服的小白，以下是一些建议： 1. 先对 AI 有初步的了解，明确自己的需求和目标。 2. 学习一些基本的概念，比如什么是 AI、提示词工程等。 3. 可以参考他人的学习路径，例如以“少就是多”“先有个初识”“目录索引推荐”“兴趣最重要”“先动手”等为关键词。 4. 要有耐心，在 AI 的帮助下一步一步来，并在这个过程中逐渐学习一些编程知识。 5. 避免追求“大而全”和完美主义，从小的功能和简单的应用开始，尽快让系统“跑起来”，获得实际使用的反馈，再不断改进。 同时，有一些成功的案例可供参考。比如有人从完全不懂代码和英语很差的状态，通过不断学习和实践，在公司中实现了智能客服从创建到应用的过程，还创建了多个智能体。但也要注意，现实中真正的应用往往有复杂的需求，不能完全依赖 AI 一次性搞定，需要自己不断努力和积累。

智能体（Agent）在人工智能和计算机科学领域是一个重要概念，指能够感知环境并采取行动以实现特定目标的实体，可以是软件程序或硬件设备。 在 LLM 支持的自主 Agent 系统中，LLM 充当 Agents 的大脑，并具有以下关键组成部分： 1. 规划：将大型任务分解为更小、可管理的子目标，以有效处理复杂任务。 2. 反思和完善：对过去的行为进行自我批评和反思，从错误中吸取教训，完善未来步骤，提高最终结果质量。 3. 记忆：包括短期记忆（所有的上下文学习利用模型的短期记忆来学习）和长期记忆（通过外部向量存储和快速检索实现长时间保留和回忆无限信息的能力）。 4. 工具使用：学习调用外部 API 来获取模型权重中缺失的额外信息，包括当前信息、代码执行能力、对专有信息源的访问等。 AI Agent 有效使用工具的前提是全面了解工具的应用场景和调用方法。利用 LLM 强大的 zeroshot learning 和 fewshot learning 能力，AI Agent 可以通过描述工具功能和参数的 zeroshot demonstration 或提供特定工具使用场景和相应方法演示的少量提示来获取工具知识。 AI Agent 学习使用工具的方法主要包括从 demonstration 中学习和从 reward 中学习。环境反馈包括行动是否成功完成任务的结果反馈和捕捉行动引起的环境状态变化的中间反馈；人类反馈包括显性评价和隐性行为，如点击链接。 在追求人工通用智能（AGI）的征途中，具身 Agent（Embodied Agent）正成为核心的研究范式，强调将智能系统与物理世界紧密结合。与传统的深度学习模型相比，LLMbased Agent 不再局限于处理纯文本信息或调用特定工具执行任务，而是能够主动地感知和理解其所在的物理环境，进而与其互动，并利用内部丰富的知识库进行决策和产生具体行动来改变环境。 然而，关于 AI 客服适合使用哪个智能体，需要根据具体的需求和场景来确定。例如，如果需要处理大量复杂的任务分解和协调，可能需要具备强大规划和推理能力的智能体；如果需要与用户进行频繁的互动和反馈，可能需要对环境感知和理解能力较强的智能体。

以下是关于企业工作助手智能体的一些解决方案： 职业规划导师（校招版）： 职业趋势分析：基于最新市场数据和行业报告，协助分析自身专业或职业的前景，了解未来职业趋势。 技能评估与提升：通过测评工具评估当前职业兴趣，提供针对性学习资源和课程建议，提升专业技能。 职业匹配与推荐：根据兴趣、技能和职业目标，推荐适合的职业路径和职位，提供个性化职业建议。 职业发展规划：结合个人情况和市场需求，制定详细的短、中、长期职业发展计划，帮助在 AI 时代找到职业定位。 智能客服助手搭建思路： 利用企业已有的知识积累，结合大模型的能力，为用户提供准确简洁的答案。 创建企业私有知识库，收录企业过去的问答记录和资料。 利用大模型处理用户咨询问题，确保回答的准确性和一致性，必要时提供原回答的完整版。 对接人工客服，在智能助手无法解决问题时，用户可快速转接，确保问题及时解决，提升整体服务质量和客户满意度。 Agent 构建平台： Coze：新一代一站式 AI Bot 开发平台，集成丰富插件工具，拓展 Bot 能力边界。 Microsoft 的 Copilot Studio：主要功能包括外挂数据、定义流程、调用 API 和操作，以及将 Copilot 部署到各种渠道。 文心智能体：百度推出的基于文心大模型的智能体平台，支持开发者根据需求打造产品能力。 MindOS 的 Agent 平台：允许用户定义 Agent 的个性、动机、知识，以及访问第三方数据和服务或执行工作流。 斑头雁：2B 基于企业知识库构建专属 AI Agent 的平台，适用于客服、营销、销售等多种场景，提供多种成熟模板，功能强大且开箱即用。 钉钉 AI 超级助理：依托钉钉强大的场景和数据优势，提供更深入的环境感知和记忆功能，在处理高频工作场景如销售、客服、行程安排等方面表现出色。 用 Coze 在微信里搭建机器人并挖掘销售线索： 目的：训练公司自有数据，让机器人提供客服功能；将机器人与企业微信绑定提供客服功能；进阶版可根据客户咨询信息收集用户联系方式形成销售线索。 使用工具：字节旗下的 Coze AI 智能机器人工具，需要有微信公众号订阅号或服务号的管理权。 功能体验：扣子画小二智能小助手：https://www.coze.cn/store/bot/7371793524687241256?panel=1&bid=6cjksvpbk000a ；B站公开视频

目前在微信中，Coze 平台是一个 AI 智能体创作平台，可以根据需求构建 AI 机器人并发布到多种社交平台。微信的不同功能在与 AI 对接上有所差异： 1. 个人微信/微信群：Coze AI 平台之前不支持直接对接，但国内版正式发布 API 接口功能后，直接对接已成为可能。 2. 微信公众号：Coze AI 平台支持对接，能让 AI 机器人自动回复用户消息。 3. 微信服务号：同样支持对接，可帮助企业提升服务效率。 4. 微信客服：Coze AI 平台支持对接，使 AI 机器人能够自动回答用户咨询，提高客服响应速度。 在把 AI 大模型能力接入微信后，对于类似客服的应用场景，存在模型幻觉导致胡乱回答的问题。对于非技术从业者，落地场景存在困难。一个问答机器人的界面配置包括 AI 模型、提示词、知识库。

要实现一个微信 AI 客服，您可以参考以下两种方法： 方法一： 1. 搭建，用于汇聚整合多种大模型接口，方便后续更换使用各种大模型，同时会告诉您如何白嫖大模型接口。 2. 搭建，这是一个知识库问答系统，将知识文件放入其中，并接入上面的大模型作为分析知识库的大脑，最后回答您的问题。如果不想接到微信，自己使用，搭建完此系统即可，它也有问答界面。 3. 搭建，其中的 cow 插件能进行文件总结、MJ 绘画等。 方法二： 1. 确定功能范围： 支持用户发送“关键字”，自助获取您分享的“AI 相关资料链接”。 能够回答 AI 相关知识，优先以“您的知识库”中的内容进行回答，若知识库内容不足，则调用 AI 大模型回复，并在答案末尾加上“更多 AI 相关信息，请链接作者：jinxia1859”。 “AI 前线”能发布在您的微信公众号上，作为微信客服助手。 2. 准备以下内容： 根据 Bot 的目的、核心能力，编写 prompt 提示词。 整理“关键字”与“AI 相关资料链接”的对应关系，可用 word、txt、excel 整理。 创建一个自己的【知识库】，用于回答 AI 相关知识。 由于“AI 前线”要按照一定规则处理知识，创建一个【工作流】，控制 AI 按要求处理信息。 准备好自己的微信公众号，以便将机器人发布在微信公众号上。 以上就是实现微信 AI 客服的两种方式及具体步骤。

以下是一些智能客服的实践案例： 在销售方面，有“销售：话术总结优缺点”，涉及产品特点、服务优势、目标客户需求和痛点等方面。 详情： 入库时间：2023/10/30 在销售方面，还有“销售：定制销售解决方案”，涵盖企业产品和服务内容、客户需求和参数等内容。 详情： 入库时间：2023/10/30 在客服方面，有“客服：定制客服话术”，包含产品知识、使用方法等 13 个关键词库。 详情： 入库时间：2023/10/30 腾讯运营在智能客服方面的应用： ChatGPT 承担客服功能，通过告知其具体客服身份，要求其解答用户问题并进行私域流量转化。 ChatGPT 能够理解社区用户的评论和问题，并生成合适的回复，管理社区互动，模拟运营人的语言风格，与用户进行更自然的互动。 ChatGPT 可以监测舆情和热点，从多个来源抓取互联网上的热门话题、新闻和社交媒体动态，并对抓取到的文本数据进行深度分析。 其他相关案例：

使用人工智能来开发一个二手车批发的 APP 是可行的，但具有一定的挑战性。 首先，从技术角度来看，要实现车商在其中自由批发车辆的功能，需要具备强大的数据库和稳定的网络架构，以确保车辆信息的准确、及时更新和交易的顺利进行。 对于人工智能的应用，可以考虑以下几个方面： 1. 智能推荐：根据车商的浏览历史、交易记录和偏好，为其推荐可能感兴趣的车辆。 2. 价格预测：利用机器学习算法，对二手车的价格进行预测，为车商提供参考。 3. 风险评估：通过分析车辆的历史数据、市场趋势等，评估交易中的风险。 然而，要开发这样一个 APP 也面临一些困难和需要注意的问题： 1. 数据质量和安全性：确保车辆数据的准确性、完整性和安全性，防止数据泄露和滥用。 2. 法律法规：二手车交易涉及众多法律法规，需要确保 APP 的运营符合相关规定。 3. 用户体验：要设计简洁、易用的界面，让车商能够方便地进行操作。 总之，虽然具有挑战性，但如果能够充分利用人工智能技术，并解决好上述问题，开发一个具备人工智能的独特二手车批发 APP 是有可能的。

在 Coze 创建一个符合需求的智能体（带工作流）之前，需要梳理以下内容： 1. 规划： 总结任务目标与执行形式。 将任务分解为可管理的子任务，确立逻辑顺序和依赖关系。 设计每个子任务的执行方法。 2. 实施： 在 Coze 上搭建工作流框架，设定每个节点的逻辑关系。 详细配置子任务节点，并验证每个子任务的可用性。 3. 完善： 整体试运行 Agent，识别功能和性能的卡点。 通过反复测试和迭代，优化至达到预期水平。 例如，在搭建“结构化外文精读专家”Agent 时，要从制定关键方法与流程开始梳理任务目标。另外，搭建整理入库工作流时，新建工作流“url2table”，包括开始节点输入 url（无需额外配置）、变量节点引入 bot 变量中保存的飞书多维表格地址、插件节点获取页面内容等。

以下是在 Coze 创建一个符合您需求的智能体（带工作流）的全流程： 1. 打开 Coze 官网 https://www.coze.cn/home ，注册并登录。 2. 点击页面左上角的⊕，通过【标准创建】填入 bot 的基本信息。 3. 了解 Bot 开发调试界面： 人设与回复逻辑（左侧区域）：设定 Bot 的对话风格、专业领域定位，配置回复的逻辑规则和限制条件，调整回复的语气和专业程度。 功能模块（中间区域）： 技能配置：插件可扩展 Bot 的专业能力，如计算器、日历等工具；工作流可设置固定的处理流程和业务逻辑；图像流可处理和生成图像相关功能；触发器可设置自动化响应条件。 知识库管理：文本可存储文字类知识材料，表格可存储结构化数据，照片可作为图像素材库。 记忆系统：变量可存储对话过程中的临时信息，数据库可管理持久化的结构化数据，长期记忆可保存重要的历史对话信息，文件盒子可管理各类文档资料。 交互优化（底部区域）：开场白可设置初次对话的问候语，用户问题建议可配置智能推荐的后续问题，快捷指令可设置常用功能的快速访问，背景图片可自定义对话界面的视觉效果。 预览与调试（右侧区域）：实时测试 Bot 的各项功能，调试响应效果，优化交互体验。 4. 创建图像工作流： 图像流分类：图像流分为智能生成、智能编辑、基础编辑三类。Coze 的图像流很像 ComfyUI，但是比 ComfyUI 更普世化，更简单易上手。 空间风格化插件：空间风格化插件有个参数，image_url 就是毛坯房的图片地址；Strength 提示词强度，就是提示词对效果图的影响度；Style 生成效果的风格，比如新中式、日式、美式、欧式、法式等等。 工作流流程：按照构架配置工作流，调试工作流，毛坯房测试用例：https://tgi1.jia.com/129/589/29589741.jpg 。 开始节点解析：开始节点就对应配置三项内容，提示词优化。 5. 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。 6. 人设和回复逻辑：技能 1 中 3 项中的编译数字来源，然后点击右上角发布，机器人就可以不知疲倦地给您出图了。

以下是用 Coze 创建带工作流的智能体的全流程： 1. 打开 Coze 官网（https://www.coze.cn/home）。 2. 创建图像工作流： 图像流分为智能生成、智能编辑、基础编辑三类。 空间风格化插件有相关参数，如 image_url 是毛坯房的图片地址；Strength 是提示词强度，影响效果图；Style 是生成效果的风格，如新中式、日式、美式、欧式、法式等；user_prompt 是用户输入的 Promot 提示词。 按照构架配置工作流，调试效果，可使用调试工作流毛坯房测试用例：https://tgi1.jia.com/129/589/29589741.jpg 。 开始节点对应配置三项内容，包括提示词优化。 人设和回复逻辑中，技能 1 中 3 项中的编译数字来源，然后点击右上角发布。 3. 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： 3.1 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。 3.2 变量节点：引入 bot 变量中保存的飞书多维表格地址，将链接存储在 bot 的变量中，并在工作流运行时进行引用。 3.3 插件节点：获取页面内容，把开始节点的{{BOT_USER_INPUT}}引入到参数{{url}}中，随便设置{{timeout}}为 60000。

以下是为您提供的优质生成图片的 AI 相关信息： 图生图产品： 目前比较成熟的通过输入图片生成类似图片的 AI 产品主要有： 1. 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。 2. 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。 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，将上传的照片转换为芭比风格，效果超级好。 这些 AI 模型通过组合技术如扩散模型、大型视觉转换器等，可以根据文本或参考图像生成具有创意且质量不错的相似图像输出。但仍有一些局限，如偶尔会出现性能不稳定、生成内容不当等问题。 文生图工具： 文生图工具是一种利用人工智能技术生成图片的工具。它通过分析输入的文本描述，使用深度学习算法生成相应的图片。目前，市场上有许多文生图工具，其中一些比较受欢迎的工具包括： 1. DALL·E：DALL·E 是 OpenAI 推出的一款文生图工具，它可以根据输入的文本描述生成逼真的图片。 2. StableDiffusion：StableDiffusion 是一款开源的文生图工具，它可以生成高质量的图片，并且支持多种模型和算法。 3. MidJourney：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，并且在创意设计人群中尤其流行。 您可以在 WaytoAGI 网站（https://www.waytoagi.com/category/104）查看更多文生图工具。 判断图片是否为 AI 生成： 如果您不善于判断一张图片是否为 AI 生成，可以借助一些网站。例如使用 AI 来鉴别 AI 绘图性质的网页：ILLUMINARTY（https://app.illuminarty.ai/）。但在测试过程中，可能会出现一些误判，比如有些结构严谨的真实摄影作品，反而会被识别为 AI 作图。这是因为鉴定 AI 自身的逻辑算法，并不能像人类一样综合去考虑不符合人的逻辑的各种表现。

以下是一些可以利用已有图片生成新图片的 AI 工具： 1. Artguru AI Art Generator：这是一个在线平台，能够生成逼真图像，为设计师提供灵感，丰富创作过程。 2. Retrato：一种 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，效果很好。 此外，星流一站式 AI 设计工具在入门模式下，可使用多种图像控制功能来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。其参考功能包括全部图片参考功能、原图、景深、线稿轮廓、姿势、Lineart 线稿、Scribble 线稿、光影、Segmant 构图分割、SoftEdge 线稿、配色参考、配色打乱、法线贴图、MLSD 线稿等。 OpenAI 的 DALL·E 模型也可用于图像生成，其图片 API 提供了三种与图片交互的方法：根据文本提示从头开始创建图像、根据新文本提示创建现有图像的编辑、创建现有图像的变体。在测试阶段，默认速率限制为每分钟 50 张图像，若想提高速率限制，可查看相关帮助中心文章。

以下是一些能将图片转成 PPT 的工具和相关方法： 使用 Midjourney（MJ）： 1. 复制图片的网址。 2. 打开 discord，在聊天栏输入“/imagine prompt”。 3. 回到官网，复制图像的提示词，再回到 discord 粘贴到刚才拷贝的网址后面并空一格。 4. 输入命令生成图像，若效果不理想可多反复生成几次。 5. 放大觉得不错的图，进行改变比例和镜头拉远等操作，如点“Custom Zoom”，调整画面比例和镜头拉伸倍数。 6. 选一张较好的放大，放入 PPT 调整构图。若构图不好，可在当前图基础上再用“Zoom Out 1.5x”。 使用 PPT： 1. 排版时可根据不同需求选择合适的尺寸，如打印可选 4:3 比例，发小红书或小绿书可选竖版 3:4 比例，制作 H5 可选竖版 9:16 比例。 2. PPT 里的删除背景功能对基础抠图很有用。 3. 用 PPT 另存为图片时，先另存为“增强型 Windows 源文件”格式，再用画图软件打开另存为 JPG 可得到高清图。

在 coze 应用中，将图片 string 转换为 image 的步骤如下： 1. 把工作流的入参设置为 File>Image。 2. 注意，这是最关键也是最容易出错的地方，一个引号、一个大括号都不能错。图片下方会提供具体的文本供您复制。代码内容中，ImageUpload1 部分可以替换成您实际的文件上传组件的组件名称。由于 value 里没有提供 url 地址，所以只能用上传后的 file_id 从 coze 存储的图片中获得索引。具体原理程序员可能更清楚，您记住操作方法即可。 3. 接下来获得图片 URL 就比较简单了。在工作流中您可以直接用这个 image 变量，也可以用 string 模式输出，它会神奇地在工作流中变成图片的 URL。当您使用文本组件显示其地址时，能清晰看到图片地址，在图片组件上也能正常显示图片。如果不知道怎么显示，只要绑定工作流的 image 输出即可。 欢迎加入社区共同学习免费的 AI 智能体课程！如果有需要，也可以联系微信号：wx_stuart（请备注 coze 共学或外包需求）帮您对接社区的小伙伴外包您的 agent 开发需求。

以下是一些能够提高图片清晰度的 AI 工具： 1. Magnific：https://magnific.ai/ 2. ClipDrop：https://clipdrop.co/imageupscaler 3. Image Upscaler：https://imageupscaler.com/ 4. Krea：https://www.krea.ai/ 您还可以查看网站的图像放大工具库获取更多工具：https://www.waytoagi.com/category/17 此外，PMRF 也是一种全新的图像修复算法，它不仅能提高图片清晰度，还能确保图片看起来像真实世界中的图像，擅长处理去噪、超分辨率、着色、盲图像恢复等任务。详细介绍：https://xiaohu.ai/p/14489 在线体验：https://huggingface.co/spaces/ohayonguy/PMRF 项目地址：https://pmrfml.github.io 这些工具都具有不同的特点和功能，您可以根据具体需求选择合适的工具进行使用。

以下是为您生成机器人图片的相关指导： 提示词：使用简笔画的方式帮我画一张机器人的图片，画风可爱一些，去掉所有辅助线，要求只有唯一的一个主人公，同时左右对称结构，线条少一些简单点。 图像流搭建： 创建第一个图像流：由于文本类型大语言模型无法直接生成图片，需要通过【技能】部分的图像流为文本大模型提供图像生成能力。 了解图像流节点的意义：左侧工具栏集合了智能处理、基础编辑、风格处理等工具，右侧类似画布，可拖拽工具模块并连接形成工作流程。 根据需求进行图像流设计：例如生成海报功能，需总结故事，优化提示词，输入生图大模型并调整输出最终配图海报。 图片处理： 以中轴线为基础裁剪图片，图片左边保持原样不动，右边增加一个与左边相同的空白图片且背景色一致，并展示结果。 针对新生成的整张图，加入水平和竖直方向各 11 条等距虚线辅助线，并展示结果。 另外，关于机器人图片生成和相关处理还存在一些问题及解答： 理想生成图片只实现了一次，其他几次生产文字加链接，链接需点进去查看且图片需渲染或加载，可在 github 上搜索 nicecoze 插件将 markdown 转换为图片消息。 Coze 里面模型配置用的 GPT4o，程序运行调用的是 GPT3.5 Turno，这没有影响，依然使用的是 GPT4o，只是 token 计算方式用的 3.5。 Coze 加入插件 Data Analysia 等互动过程无法实现功能，需在 coze 里处理，与 cow 的 config 无关。 yum 安装报错可能是重新安装导致，需确认服务器类型，如阿里云自带 yum 则无需执行相关安装步骤。