推荐coze手绘头像工作流

以下是从实践中学习 Coze 的一些建议和步骤： 1. 利用 Cursor+Coze 工作流打造网页内容提取插件： 开发时要具备架构思维，懂得向 AI 描述需求。 获取授权令牌（Token），掌握工作流调用方法。 查看 coze 的 api 开发文档，获取工作流的开发文档、个人令牌和工作流 id。 让 Cursor 根据相关内容写调用 coze 工作流的服务，注意声明入参和中文编码。 完成后用 chrome 加载做好的插件，并优化界面。 2. 用 Claude+Coze 学习 RAG： 通过 Claude 了解细节概念，再通过 Coze 搭建 Demo，在动手实践中学习。 在学习过程中创建相关 Bot，如产品资料问答机器人、Query 改写助手学习 Bot 等。 3. 分步构建和测试 Agent 功能： 进入 Coze，点击「个人空间工作流创建工作流」，自定义工作流信息。 左侧「选择节点」模块中，根据子任务需要选择插件、大模型、代码等节点。 按照流程图在编辑面板中拖入对应的节点完成工作流框架搭建。

在 Coze 开发平台中，扣子 API 具有以下功能和使用方法： 获取 accessToken： 在 coze 界面右侧的扣子 API 授权，或者打开链接 https://www.coze.cn/open/oauth/pats 。 添加令牌，设置 token 的名称和过期时间（为安全起见，最多 1 个月）。 设置权限，可选择会话管理和对话，拿不准可全部选择，完成后点击“确定”按钮。 最后一定要点击按钮复制下拉获取令牌，此令牌只会出现一次。 获取 botid： 从“工作空间”打开一个 bot，点击商店按钮，查看地址栏中“bot/”之后的数字。 发布为 bot api： 注意在前端使用 bot 必须发布成为 API，点击发布，选择 API，等待审核通过。 此外，智能体沟通页面在 Zion 中采用 OAuth 鉴权机制，准备工作包括： 获取 Coze bot 应用鉴权密钥：在 Coze 主页点击左下方扣子 API，选择 Oauth 授权模式，添加新令牌并配置基本信息，创建 Key 过程中会生成公钥和私钥（私钥需单独下载保存），最后勾选全部权限。 获取 Bot ID：进入自己的智能体在地址栏内复制“bot/”之后的数字，且 bot 发布时要选择 Agent as API。 在 Coze 上发布 bot：发布时记得勾选 API 及 WEB SDK，Coze bot 发布有审核周期（1 30 分钟），需确认发布成功。 在扣子中手搓插件方面： Body：用于传递请求主体部分，GET 方法中通常不使用来传递参数。 Path：定义请求路径部分，GET 方法中可编码为 URL 一部分传递参数。 Query：定义请求查询部分，是 GET 方法中常用的参数传递方式。 Header：定义 HTTP 请求头信息部分，GET 方法中通常不用于传递参数。 配置输出参数：填对信息后可点击自动解析，若成功会显示并填好输出参数，然后保存并继续，建议填写参数描述。 调试与校验：测试工具能否正常运行，运行后查看输出结果，点击 Response 可看到解析后的参数。

以下是为您推荐的相关学习内容： 一泽 Eze：Coze+飞书多维表格，打造专属 AI 智能体，享受 10 倍知识管理效率 逐步搭建 AI 智能体： 搭建选择内容推荐流，用于根据用户输入的“想看 xxx 内容”，在飞书多维表格的稍后读存储地址中检索现有的收藏记录，匹配符合阅读兴趣的内容记录。 新建工作流「recommendRead」，根据弹窗要求自定义工作流信息。 工作流全局流程设置： 4.1 开始节点：输入想阅读的内容主题。收到用户输入的“想看 xxx 内容”这类指令即开始流程，判断哪些用户输入是在交代想阅读的内容主题交由外层 bot 的大模型判断。 4.2 变量节点：引入 bot 变量中保存的飞书多维表格地址，添加变量节点并设置。 4.3 插件节点：添加「飞书多维表格search_records」插件，设置{{app_token}}参数，在{{app_token}}引用变量节点的{{app_token}}，输出结果的{{items}}里会返回所需查询结果，也可通过额外配置定向检索未读状态的收藏记录。 4.4 大模型节点：采用批处理对检索出来的收藏记录逐个进行相关性匹配，可优化用户提示词提升匹配精准度。 输入观点一键生成文案短视频 基于其它博主开源的视频生成工作流做了功能优化，实现视频全自动创建。 功能：通过表单输入主题观点，提交后自动创建文案短视频，并推送视频链接到飞书消息。 涉及工具：Coze 平台（工作流、DeepSeek R1、文生图、画板、文生音频、图+音频合成视频、多视频合成）、飞书（消息）、飞书多维表格（字段捷径、自动化流程） 大体路径： 通过 coze 创建智能体，创建工作流，使用 DeepSeek R1 根据用户观点创建文案，再创建视频。 发布 coze 智能体到飞书多维表格。 在多维表格中使用字段捷径，引用该智能体。 在多维表格中创建自动化流程，推送消息给指定飞书用户。

以下是一些玩 Coze 很好的 UP 主和相关教程： 大圣：胎教级教程：万字长文带你使用 Coze 打造企业级知识库，链接：https://waytoagi.feishu.cn/wiki/CT3UwDM8OiVmOOkohPbcV3JCndb 大聪明：保姆级教程：Coze 打工你躺平，链接：https://waytoagi.feishu.cn/wiki/PQoUwXwpvi2ex7kJOrIcnQTCnYb 安仔：Coze 全方位入门剖析免费打造自己的 AI Agent，链接：https://waytoagi.feishu.cn/wiki/SaCFwcw9xi2qcrkmSxscxTxLnxb 基础教程：Coze“图像流”抢先体验，链接：https://waytoagi.feishu.cn/wiki/AHs2whOS2izNJakGA1NcD5BEnuf YoYo：Coze 图像流小技巧：探索视觉艺术的隐藏宝藏，链接：https://waytoagi.feishu.cn/wiki/CTajwJnyZizxlJk8a4AcJYywnfe 【智能体】让 Coze 智能体机器人连上微信和微信群详细配置文档，链接：https://waytoagi.feishu.cn/wiki/ExHMwCDZ7i6NA7knCWucFvFvnvJ 此外，梦飞在 6 月底的微信机器人共建中教了大家通过 COW 玩微信机器人，包括直接对接 llm key 的玩法、coze 的玩法、fastgpt 的玩法等，是喂饭甚至喂奶级别的教程。

以下是关于 Coze 开发的相关教程： 1. Coze AI 应用开发教学： 背景：智能体开发从最初的 chatbot 只有对话框，到有了更多交互方式，因用户需求扣子推出了 AI 应用，其低代码或零代码的工作流等场景做得较好。 现状：AI CODING 虽强，但目前适用于小场景和产品的第一个版本，复杂应用可能导致需求理解错误从而使产品出错。 案例：以证件照为例，说明以前实现成本高，现在有客户端需求并做了相关智能体和交互。 学习过程：创建 AI 应用，学习操作界面、业务逻辑和用户界面，包括布局、搭建工作流、用户界面及调试发布，重点熟悉桌面网页版的用户界面。 2. Coze 使用教程： 概述：字节的官方解释为 Coze 是新一代一站式 AI Bot 开发平台。无论是否有编程基础，都可以在 Coze 平台上快速搭建基于 AI 模型的各类问答 Bot，从解决简单的问答到处理复杂逻辑的对话。并且，可以将搭建的 Bot 发布到各类社交平台和通讯软件上，与这些平台/软件上的用户互动。个人认为 Coze 是字节针对 AI Agent 这一领域的初代产品，在 Coze 中将 AI Agent 称之为 Bot。字节针对 Coze 这个产品部署了两个站点，分别是国内版和海外版。 国内版： 网址：https://www.coze.cn 官方文档教程：https://www.coze.cn/docs/guides/welcome 大模型：使用的是字节自研的云雀大模型，国内网络即可以正常访问。 海外版： 网址：https://www.coze.com 官方文档教程：https://www.coze.com/docs/guides/welcome 大模型：GPT4、GPT3.5 等大模型（可以在这里白嫖 ChatGPT4，具体参考文档：），访问需要突破网络限制的工具，参考文档：https://www.coze.com/docs/zh_cn/welcome.html AI Agent 的开发流程：Bot 的开发和调试页面布局主要分为如下几个区块，包括提示词和人设的区块、Bot 的技能组件、插件、工作流、Bot 的记忆组件、知识库、变量、数据库、长记忆、文件盒子、一些先进的配置、触发器（例如定时发送早报）、开场白（用户和 Bot 初次对话时，Bot 的招呼话语）、自动建议（每当和 Bot 一轮对话完成后，Bot 给出的问题建议）、声音（和 Bot 对话时，Bot 读对话内容的音色）。 3. Coze 应用技巧： 操作步骤： 创建一个 Coze。 在“用户界面”拖入一个 markdown 组件。 在 markdown 中写入 html（对于了解前端页面的同学来说可能不难理解，用 html 写一个音乐播放器。不懂前端、不会写前端代码可问 AI，习惯使用智谱清言，大家可以选择自己习惯的 AI 工具）。 调整代码获取在线音乐：将 markdown 自带的内容全部删除，将生成的代码写入进 markdown 组件的内容中。此时的播放器还无法正常播放音乐，需要找一个在线音乐播放平台，获取到歌曲的 url，再将 url 复制进上面的代码。网上很多在线音乐的网站，随便找一个，打开浏览器的控制台（按 F12）找到 network（网络），选择播放的请求，将带有.mp3 格式的 url 复制出来。找到上面代码中的<source src=\"song.mp3\"type=\"audio/mpeg\">部分，将 song.mp3 换成复制的音乐地址。刷新开发页面，播放器即可使用。

以下是关于 Coze 教程的相关内容： 可能是全网最好的 Coze 教程（之一），带你一次性入门 Coze 工作流。即使是非技术出身的爱好者，也能上手跟学，一站式学会 AI Agent 从设计到落地的全流程方法论。 阅读指南： 长文预警，请视情况收藏保存。 核心看点： 通过实际案例逐步演示，用 Coze 工作流构建一个能够稳定按照模板要求，生成结构化内容的 AI Agent。 开源 AI Agent 的设计到落地的全过程思路。 10+项常用的 Coze 工作流的配置细节、常见问题与解决方法。 适合人群： 任何玩过 AI 对话产品的一般用户（如果没用过，可以先找个国内大模型耍耍）。 希望深入学习 AI 应用开发平台（如 Coze、Dify），对 AI Agent 工作流配置感兴趣的爱好者。 注：本文不单独讲解案例所涉及 Prompt 的撰写方法。文末「拓展阅读」中，附有相关 Prompt 通用入门教程、Coze 其他使用技巧等内容，以供前置或拓展学习。 Coze 概述： 字节的官方解释如下：Coze 是新一代一站式 AI Bot 开发平台。无论你是否有编程基础，都可以在 Coze 平台上快速搭建基于 AI 模型的各类问答 Bot，从解决简单的问答到处理复杂逻辑的对话。并且，你可以将搭建的 Bot 发布到各类社交平台和通讯软件上，与这些平台/软件上的用户互动。 个人认为：Coze 是字节针对 AI Agent 这一领域的初代产品，在 Coze 中将 AI Agent 称之为 Bot。字节针对 Coze 这个产品部署了两个站点，分别是国内版和海外版。 国内版： 网址：https://www.coze.cn 官方文档教程：https://www.coze.cn/docs/guides/welcome 大模型：使用的是字节自研的云雀大模型，国内网络即可以正常访问。 海外版： 网址：https://www.coze.com 官方文档教程：https://www.coze.com/docs/guides/welcome 大模型：GPT4、GPT3.5 等大模型（你可以在这里白嫖 ChatGPT4，具体参考文档：），访问需要突破网络限制的工具。 参考文档：https://www.coze.com/docs/zh_cn/welcome.html AI Agent 的开发流程： Bot 的开发和调试页面布局如下，主要分为如下几个区块： 提示词和人设的区块。 Bot 的技能组件。 插件。 工作流。 Bot 的记忆组件。 知识库。 变量。 数据库。 长记忆。 文件盒子。 一些先进的配置。 触发器：例如定时发送早报。 开场白：用户和 Bot 初次对话时，Bot 的招呼话语。 自动建议：每当和 Bot 一轮对话完成后，Bot 给出的问题建议。 声音：和 Bot 对话时，Bot 读对话内容的音色。 下面会逐一讲解每个组件的能力以及使用方式。

以下是一些可以将宠物照片变成手绘电子画像的工作流： 1. SDXL Prompt Styler 工作流：可以把图片转化成近百种风格。例如，将手绘风格的宠物照片转绘成折纸风时，最好不要加入线稿边缘（canny）的 controlnet 控制，或者需把 canny 的控制强度（strength）调到较小。原始图像是手绘风格时，手绘线条和折纸风格本身互斥。若转成漫画风格并想较好保留人物外轮廓，加入 canny 控制能更好还原人物原本造型。有时直接用插件内置预设的提示词组合不一定能达到想要的效果，需在 prompt 中再加一些特定风格的关键词。此外，该工作流结合 Vid2Vid Style Transfer with IPA&Hotshot XL 工作流，可较好实现视频不同风格的稳定转绘。 2. 小王子 Roy 的工作流：用 Coze 搭建神奇宠物诞生器。包括随机生成属性和宠物描述，对于不会写代码的小伙伴，可使用内置的“尝试 AI”功能，但要注意尽量选择 python 代码编写，书写前确定好输出变量等。生成宠物形象使用 coze 自带的文生图工具 text2image 插件，宠物形象描述文字生成使用图片理解插件 imgUnderstand，生成宠物的名字借鉴特定逻辑，生成宠物小传/技能/使命调用前面节点的数据，最后整理输出引用前面节点的多个数据。 3. 《艾小喵绘本》工作流：基于扣子的全自动绘本创作 Agent，源于兴趣和好奇，尝试从半自动实现全自动。

以下是一些能够把手绘扩展成插画的 AI 工具或方法： 1. Stable Diffusion：在有参考图的情况下，可以对原图进行风格化转变。若要创作原创卡通插画，可不使用 ControlNet。通过调整提示词，如“一个女孩坐在沙发上，吃西瓜，看电视，夏天”，能生成插画。完成后可能存在小瑕疵，可在 PS 里后期修复。 2. 公众号【白马与少年】：如果想要相关模型和 Lora，可以添加该公众号，回复【SD】获取。 需要注意的是，在使用这些工具时，可能需要一定的操作技巧和相关知识。

目前有以下几种工具可供您选择来实现根据旧照片进行类似手绘风格的 AI 绘画并打印出来作为纪念： 1. DALL·E2：能够生成逼真且富有创意的图像，包括手绘风格。 2. StableDiffusion：具有强大的图像生成能力，可通过设置相关参数获得手绘效果。 3. Midjourney：能创作出风格多样的图像，包括您期望的手绘风格。 您可以根据自己的需求和使用习惯选择适合的工具。

以下是为您推荐的可以生成手绘视频的人工智能： 1. Pika：一款出色的文本生成视频 AI 工具，擅长动画制作，并支持视频编辑。 2. SVD：如果您熟悉 Stable Diffusion，可以安装这款最新的插件，在图片基础上直接生成视频，它是由 Stability AI 开源的 video model。 3. Runway：老牌 AI 视频生成工具，提供实时涂抹修改视频的功能，但需要收费。 4. Kaiber：视频转视频 AI，能够将原视频转换成各种风格的视频。 5. Sora：由 OpenAI 开发，可以生成长达 1 分钟以上的视频。 另外，还有一些相关产品： 1. Argil：AI 生成自己的克隆视频，上传一段视频，等待训练完成输入文字后就会生成与视频人物一致的说话视频，而且支持编辑背景以及多种语言的创建。 2. Magnific AI：正在从一个图像放大工具变成一个图像生成和编辑工具，将会在周一发布图像风格转换器。您可以利用提示词将自己上传的图片变成任何风格。 Runway 的 Gen2 具有以下主要能力： 1. 文生视频（Text 2 Video）、Prompt+图像生成视频（Text + Image to Video），也支持无 Prompt 直接图片转视频（Image to Video）。 2. 9 月的更新中，支持了 1 10 级的 motion slider 调节，默认幅度为 5。 3. 同时支持水平、垂直、空间和旋转的运镜，并且支持调节运动速度。 4. 除了最基础的图像、视频生成能力，还提供 30 多项图片、视频处理能力，包含 Inpainting 视频修复、Motion Tracking 视频主体跟随运动、Remove Any Background 删除视频元素/背景、3D Texture 生成 3D 纹理等。 近期 Runway 控制台上线了 Watch 模块，可以查看官方精选的创意案例。更多的文生视频的网站可以查看这里： 内容由 AI 大模型生成，请仔细甄别。

以下是关于推进生成手绘视频的人工智能的相关内容： 在游戏领域，生成式 AI 为艺术家带来了新的工作模式。艺术家不再需要完成所有工作，可设定初始创意方向，将大部分耗时和技术执行交给 AI。这类似于早期手绘动画中，高技能的“描线者”画出轮廓，低成本的“画家”填充线条。但目前仍处于这场革命的初期，许多实践仍需完善。尽管近期引起了很多关注，但仍在起点，在探索如何将新技术应用于游戏方面还有大量工作，这也为迅速进入该领域的公司创造了巨大机会。 生成式人工智能在改变创意工作方面，迅速引发了许多法律和道德问题。如“Deepfakes”这类由人工智能创建的声称真实实则不然的图像和视频已出现在多个领域，且创建难度降低。OpenAI 尝试通过为图像添加独特符号的“水印”来控制假图像，但未来可能需要更多控制，特别是生成视频创作成为主流时。生成式人工智能还带来了关于原创和专有内容的问题，其创建的内容虽不完全相同于以往，但显然是训练模型所用内容的衍生品。此类系统可能很快成为制作书面或基于图像内容的标准做法，如电子邮件、信件、文章等，这将对内容所有权和知识产权保护产生巨大且不可预见的影响，也可能彻底改变知识和创造性工作。目前我们只是触及了生成式人工智能作用的表面，难以想象其未来可能带来的所有机会和影响。

以下为一些图片转手绘的在线软件及相关操作步骤： 基于深度学习的重绘： 步骤： 1. 先创建节点加载图片。 2. 读取一张所需风格的图片作为参考图。 3. 将图像用蓝色的线连接到 cn 应用，通过 cn 的深度学习模型（SDxl 版本），采用的是 Zoe 深度预处理器。 4. 对要生成的图片进行填写提示词，例如：illustration of clouds and meadows and mountains and trees,calm,executable,high quality 。 5. 生成（添加到提示词队列）。 基于黑白线条的图案及背景风格重绘： 步骤： 1. 先创建节点加载图片。 2. 读取一张所需风格的图片作为参考图。 3. 将图像用蓝色的线连接到 cn 应用，通过 cn 的深度学习模型（SDxl 版本），因为深度学习 zoe 处理器。 4. 对要生成的图片进行填写提示词，例如：illustration,bushes,calm,executable,high quality 。 5. 生成（添加到提示词队列）。 此外，还可以将一张黑白素材图片和一张彩色风格图片进行风格迁移完成转绘。具体五种不同的处理器对比，可以参考飞书文档： 。

以下是将拍照头像生成卡通头像 logo 的方法： 1. 复杂提示词： 如果觉得简单提示词不够好，可以使用更复杂的提示词，例如：“Disney boy,Low saturation Pixar Super details,clay,anime waifu,looking at viewer,nighly detailedreflections transparent iridescent colors.lonctransparent iridescent RGB hair,art by Serafleurfrom artstation,white background,divine cinematic edgelighting,soft focus.bokeh,chiaroscuro 8K,bestquality.ultradetailultradetail.3d,c4d.blender,OCrenderer.cinematic lighting,ultra HD3D renderinoiw 1.5s 500v 5”。 效果示例： 不同照片生成：如果对照片风格不满意，可以更换新照片并使用上述提示词重新生成。 其他调整：如果觉得 Disney 风格太过卡通，可以把提示词里的“Disney”换成“Pixar”；如果是女孩，可以把“boy”换成“girl”。每次会生成 4 张图片，对某一张满意可点击下方的 U1~U4 生成大图，对风格满意但需调整可点击 V1~V4 进行修改。 2. 操作步骤： 准备工作：如果还没有 Midjourney 账号或不懂基础操作，可以参考之前的教程，如“”。 上传图片：在 Discord 社区的 Midjourney 服务器聊天栏点击“+”，然后点击上传文件，选取图片，在聊天框发送（记得点击回车或发送按钮）。然后图片会上传到服务器并生成唯一链接，点击图片，在浏览器中打开，复制浏览器上方的链接。 输入提示词：在聊天窗口输入“/imainge”找到“/imagine prompt”，把刚才的链接放进去，然后空格，加一些提示词（以英文逗号分隔），最后再加上设置参数。 设置参数： “iw 1.5”设置参考图片的权重，数值越高与参考图片越接近，默认是 0.5，最大是 2，可选择中间值调整。 “s 500”设置风格强度，个性化，艺术性，数字越大，更有创造力和想象力，可设置为 0 1000 间任意整数。 “v 5”指用 Midjourney 的第 5 代版本，这一代最真实，目前 v5 需要订阅付费，不想付费可以使用“v 4”。 “no glasses”指不戴眼镜，如果不喜欢戴眼镜的图片，可以加上这个设置。 完整的提示词示例（替换您的 png 图片地址）：“simple avatar,Disney boy,3d rendering,iw 1.5s 500v 5”。如果对生成效果不满意，可以调整“s”和“iw”的值进行多次尝试。 您还可以参考“科技小飞哥”的通俗易懂的教程，原文链接：https://leftpocket.cn/post/ai/cartoon/

以下为一些人物头像转卡通图效果好、与原图相似度高且可能免费的平台及相关操作技巧： 1. Stable Diffusion： 可以使用【X/Y/Z plot】脚本来做参数对比，将 X 轴设置为提示词相关性（取值范围 1 30，每次增加 5），Y 轴设置为重绘幅度（取值范围 0 1，每次增加 0.2）。 提示词相关性在 6 11 中间为最佳，重绘幅度 0.4 时和原图比较接近。 可使用绘图功能，如增加红色眼镜、去掉衣服图案等，局部重绘可只改变涂抹部分。 2. 复杂提示词： 如 Disney boy,Low saturation Pixar Super details,clay,anime waifu,looking at viewer,nighly detailedreflections transparent iridescent colors.lonctransparent iridescent RGB hair,art by Serafleurfrom artstation,white background,divine cinematic edgelighting,soft focus.bokeh,chiaroscuro 8K,bestquality.ultradetailultradetail.3d,c4d.blender,OCrenderer.cinematic lighting,ultra HD3D renderinoiw 1.5s 500v 5 。 可根据需求调整提示词，如将 Disney 换成 Pixar，boy 换成 girl 等。 3. 通用人物模版： 用真人照片+照片描述+方法 1 的关键词来处理。 需要注意的是，不同平台的效果可能因图片和操作而有所差异，您可以自行尝试。

以下是使用 Midjourney 设计卡通头像的方法： 1. 简单提示词： 在聊天窗口输入/imainge 找到/imagine prompt，然后把刚才的链接放进去，然后空格。 加一些提示词，这些提示词以英文逗号分隔，最后再加上设置参数。 设置参数： iw 1.5 是设置参考图片的权重，数值越高与参考的图片越接近，默认是 0.5，最大是 2，可选择中间的某个值并调整。 s 500 设置风格强度，个性化，艺术性，数字越大，更有创造力和想象力，可设置为 0 1000 间任意整数。 v 5 是指用 Midjourney 的第 5 代版本，这一代的最真实，目前 v5 需要订阅付费，不想付费可以使用v 4。 no glasses 是指不戴眼镜，如果你不喜欢戴眼镜的图片，可以加上这个设置，让它不戴眼镜。 完整的提示词如下simple avatar,Disney boy,3d rendering,iw 1.5s 500v 5。如果对生成的结果不满意，可以调整s 和iw 的值进行多次尝试。 2. 复杂提示词： 如果觉得简单提示词不够好，可以选择更复杂的提示词，比如：Disney boy,Low saturation Pixar Super details,clay,anime waifu,looking at viewer,nighly detailedreflections transparent iridescent colors.lonctransparent iridescent RGB hair,art by Serafleurfrom artstation,white background,divine cinematic edgelighting,soft focus.bokeh,chiaroscuro 8K,bestquality.ultradetailultradetail.3d,c4d.blender,OCrenderer.cinematic lighting,ultra HD3D renderinoiw 1.5s 500v 5。 效果展示：不同照片生成，如果对照片风格不满意，可以换一张新的照片使用上面的提示词重新生成。 其他调整：如果觉得 Disney 风格的头像太过卡通，可以把提示词里面的 Disney 都换成 Pixar，皮克斯头像风格相对更加现代化和真实一点。如果是女孩，可以把提示词里面的 boy 换成 girl。 每次会生成 4 张图片，如果对某一张图片满意，点击下方的 U1 U4 生成大图，如果对风格满意但是需要调整，点击下方的 V1 V4 进行修改。 此外，做卡通头像的教程不少，科技小飞哥这一篇写得通俗易懂，手把手教会怎么做。原文链接：https://leftpocket.cn/post/ai/cartoon/ 。之前制作了一篇视频，教大家怎么从零开始使用 Midjourney 并通过简单的提示词来生成图片。今天教点高级的知识，利用 Midjourney 的以图绘图功能来生成属于您的迪斯尼卡通风格的头像。要生成一张 Disney 风格的头像，先选一张比较满意的图片，在 Discord 社区的 Midjourney 服务器聊天栏点击+，然后点击上传文件，选取图片，然后在聊天框发送（记得这里一定要点击回车或发送按钮）。然后图片会上传到服务器并生成一张唯一的链接，点击图片，然后点击在浏览器中打开，然后可以看到浏览器上方有一个链接，这个链接就是这张图片的链接，复制下来。可以使用这个链接加 prompt 提示词来发送给 Midjourney，Midjourney 会根据需求来生成特定的图片，这就是 Midjourney 的以图绘图。如果还没有 Midjourney 账号，或者还不懂基础操作，可以看之前的教程：

以下为您介绍一些头像生成工具： INFP 双人对话互动头像生成工具： 特点：通过双轨音频输入，自动识别说话者与听者，生成对应的嘴唇同步、表情和头部动作动画。支持高性能硬件下 40 FPS 实时生成，可调节情绪参数（如开心、严肃、放松等），兼容多语言、多方言音频及多种头像风格（卡通、真人照片等）。 链接： 给自己做卡通头像： 复杂提示词：如果觉得提示词简单，可选择更复杂的，如“Disney boy,Low saturation Pixar Super details,clay,anime waifu,looking at viewer,nighly detailedreflections transparent iridescent colors.lonctransparent iridescent RGB hair,art by Serafleurfrom artstation,white background,divine cinematic edgelighting,soft focus.bokeh,chiaroscuro 8K,bestquality.ultradetailultradetail.3d,c4d.blender,OCrenderer.cinematic lighting,ultra HD3D renderinoiw 1.5s 500v 5”。 不同照片生成：若对照片风格不满意，可更换新照片使用上述提示词重新生成。 其他调整：若觉得 Disney 风格太过卡通，可将提示词中的“Disney”换成“Pixar”；若为女孩，可将“boy”换成“girl”。每次生成 4 张图片，对某张满意可点击下方的 U1~U4 生成大图，对风格满意但需调整可点击下方的 V1~V4 进行修改。

以下是关于照片生成卡通头像的相关内容： 通用人物模版： 如果想用真人照片生成卡通头像，可以使用“真人照片”+“照片描述”+“方法 1 的关键词”来处理。在操作过程中，如果生成了满意的图，一定要记得存起来，下次想要同种类型的可以直接拿来喂图，效果更好。 个性操作： 1. 复杂提示词：例如“Disney boy,Low saturation Pixar Super details,clay,anime waifu,looking at viewer,nighly detailedreflections transparent iridescent colors.lonctransparent iridescent RGB hair,art by Serafleurfrom artstation,white background,divine cinematic edgelighting,soft focus.bokeh,chiaroscuro 8K,bestquality.ultradetailultradetail.3d,c4d.blender,OCrenderer.cinematic lighting,ultra HD3D renderinoiw 1.5s 500v 5”。 2. 不同照片生成：如果对照片风格不满意，可以更换新照片使用上述提示词重新生成。 3. 其他调整：如果觉得 Disney 风格太过卡通，可以把提示词里的 Disney 换成 Pixar；如果是女孩，可以把提示词里的 boy 换成 girl。每次会生成 4 张图片，对某一张满意可点击下方的 U1~U4 生成大图，对风格满意但需调整可点击下方的 V1~V4 进行修改。 背景和基础操作： 之前制作过从零开始使用 Midjourney 并通过简单提示词生成图片的教程。今天教利用 Midjourney 的以图绘图功能生成迪斯尼卡通风格的头像。先选一张满意的图片，在 Discord 社区的 Midjourney 服务器聊天栏点击“+”，然后点击上传文件，选取图片，在聊天框发送（记得点击回车或发送按钮）。图片会上传到服务器并生成唯一链接，点击图片，在浏览器中打开，复制浏览器上方的链接。使用这个链接加 prompt 提示词发送给 Midjourney，Midjourney 会根据需求生成特定图片，这就是 Midjourney 的以图绘图。如果还没有 Midjourney 账号或不懂基础操作，可以查看之前的教程，如“”。 做卡通头像的教程不少，科技小飞哥这一篇写得通俗易懂，手把手教会怎么做。原文链接：https://leftpocket.cn/post/ai/cartoon/

以下为您推荐两款适合生成小红书头像的工具及相关介绍： Recraft： 是一款由 Recraft AI 推出的多功能人工智能图像生成与编辑工具。 自 2022 年成立以来，总部位于伦敦，赢得了全球超过 150 万设计师的青睐，包括 Netflix、Airbus 等大型企业团队。 具有卓越的文本渲染功能，能将描述性文字精确转化为图像中的清晰文本，适用于品牌设计、广告文案和书籍封面等创意场景。 提供多种风格控制功能，确保品牌在图像中的视觉一致性，并支持生成矢量图形，对设计行业友好。 集成多种 AI 工具，包括擦除、修改、放大和背景去除，能高效调整图像细节。 具有实时协作和无限画布功能，适合团队合作。 2024 年 10 月推出的全新 Recraft V3 模型，在 Hugging Face 的文本到图像生成基准测试中位居榜首，提升了图像生成的精度和速度，优化了生成内容的风格一致性与细节控制。 个性卡通头像生成方法： 复杂提示词：如果觉得简单提示词不够好，可以选择更复杂的提示词，如“Disney boy,Low saturation Pixar Super details,clay,anime waifu,looking at viewer,nighly detailedreflections transparent iridescent colors.lonctransparent iridescent RGB hair,art by Serafleurfrom artstation,white background,divine cinematic edgelighting,soft focus.bokeh,chiaroscuro 8K,bestquality.ultradetailultradetail.3d,c4d.blender,OCrenderer.cinematic lighting,ultra HD3D renderinoiw 1.5s 500v 5”。 不同照片生成：如果对照片风格不满意，可以更换新照片并使用上述提示词重新生成。 其他调整：若觉得 Disney 风格太过卡通，可将提示词中的 Disney 换成 Pixar；若为女孩，可将提示词中的 boy 换成 girl。每次会生成 4 张图片，对某一张满意可点击下方的 U1~U4 生成大图，对风格满意但需调整可点击下方的 V1~V4 进行修改。

我们这个网站提供了多种关于 AI 及相关应用的归纳推荐，包括以下方面： 1. 2023 年历史更新（归档）：重新整理了网站与 APP 的链接，将功能加入标题以便快速了解用途；推荐了关于视频 AI 工具的亲测排序文章；补充了 Whiteboard 浏览器插件，可将视频转入类似白板的新界面进行操作；添加了关于 GPT4 在地理知识方面能力的论文。 2. 一个希望有点意思的 AI 分享（三）：介绍了人和 AI 协同的三种方式，即嵌入式模式、协作模式和智能体模式，目前协作模式最常用。还提到了 ChatGPT 能完成的任务以及个人常用任务对应的国内外 AI 产品，同时指出 AI 不仅是个人的“外挂”，也会给公司带来变革。 3. AIGC Weekly01 产品推荐：包括 Scale AI 发布的视觉 AI 创意套件、生成人类全身照片的工具、绘制头像的工具、将播客变成短视频的工具、Stable Diffusion v 2.0 web UI、创建网站和 app 插画的工具、总结和归纳学习内容的工具，以及 Google 与医疗技术公司合作开发的人工智能乳腺癌筛查工具。 总之，网站涵盖了丰富的 AI 技术、产品、教程和案例等信息，并在不断更新。

如果您从开发转型为 AI 产品经理，以下是一些您需要学习的内容和推荐的学习资料： 1. 技术原理方面： 思维链：谷歌在 2022 年的一篇论文提到思维链可以显著提升大语言模型在复杂推理的能力（即有推理步骤），即使不用小样本提示，也可以在问题后面加一句【请你分步骤思考】。 RAG（检索增强生成）：外部知识库切分成段落后转成向量，存在向量数据库。用户提问并查找到向量数据库后，段落信息会和原本的问题一块传给 AI；可搭建企业知识库和个人知识库。 PAL（程序辅助语言模型）：2022 年一篇论文中提出；比如对于语言模型的计算问题，核心在于不让 AI 直接生成计算结果，而是借助其他工具比如 Python 解释器作为计算工具。 ReAct：2022 年一篇《React:在语言模型中协同推理与行动》的论文提出了 ReAct 框架，即 reason 与 action 结合，核心在于让模型动态推理并采取行动与外界环境互动。比如用搜索引擎对关键字进行搜索，观察行动得到的结果。可借助 LangChain 等框架简化构建流程。 2. 个人总结：很多大佬发言表示要关注或直接阅读技术论文，比如产品经理转型 AI 产品经理，需要懂技术脉络。但小白直接看技术论文有难度，虽然现在可以让 AI 辅助阅读，不过还是要完成一定的知识储备。林粒粒呀的这期视频是一个很好的科普入门。 3. 视频二：技术框架与关于未来的想象。之前对安克创新的印象可能是卖充电宝和安防设备，但看了这期访谈，被 CEO 阳萌的认知震撼，很多观点有启发，强烈建议看原访谈视频。其中提到 Transformer 是仿生算法的阶段性实现，10 年、20 年后大家将不再用 TA 。

以下是为您推荐的一些 AI 编程工具： 1. GitHub Copilot：由 GitHub 联合 OpenAI 和微软 Azure 团队推出，支持多种语言和 IDE，能为程序员快速提供代码建议，助其更快、更少地编写代码。 2. 通义灵码：阿里巴巴团队推出，基于通义大模型，提供行级/函数级实时续写、自然语言生成代码等多种能力。 3. CodeWhisperer：亚马逊 AWS 团队推出，由机器学习技术驱动，为开发人员实时提供代码建议。 4. CodeGeeX：智谱 AI 推出的开源免费 AI 编程助手，基于 130 亿参数的预训练大模型，可快速生成代码提升开发效率。 5. Cody：代码搜索平台 Sourcegraph 推出，借助强大的代码语义索引和分析能力，了解开发者的整个代码库。 6. CodeFuse：蚂蚁集团支付宝团队为国内开发者提供的免费 AI 代码助手，基于自研的基础大模型微调的代码大模型。 7. Codeium：一个由 AI 驱动的编程助手工具，通过提供代码建议等帮助软件开发人员提高编程效率和准确性。 更多辅助编程 AI 产品，还可以查看这里：https://www.waytoagi.com/category/65 。每个工具的功能和适用场景可能不同，您可以根据自身需求选择最适合的工具。 此外，使用 AI 编程工具（如 Cursor）的关键技能包括：准确描述需求、具备架构能力、专业编程能力和调试能力。关于不同 AI 编程工具的讨论和使用策略，您可以参考以下内容： 对于 Cursor，不同用户态度不一，有人觉得好用离不开，有人担心依赖心理或认为不好用，还有人对 AI 代码生成存在信任问题。作者建议使用 Git 管理代码版本，对 AI 代码进行 Review，任务分解为单一模块，借助 AI 生成测试代码等。 在 v0 与 Claude 的对比方面，Claude 在纯 UI 场景的生成效果往往更好，而 v0 和 Cursor 会因系统提示词和上下文猜测添加大量无关内容。v0 的优势在于傻瓜式操作。建议结合使用，当 Cursor、v0 效果不佳时，可将问题抽象独立出来，切换到 Claude、ChatGPT 或 Gemini 进行处理。

以下是为您推荐的与 AI 换衣相关的内容： Comfyui_Object_Migration：这是一种一致性换衣模型，能够高精度地将服装样式迁移到目标人物图像，保持高一致性和细节完整性。它支持从卡通到写实的风格互相转换，甚至可以将平面角色图像转换为可 3D 打印的模型。应用场景包括虚拟角色服装设计迁移到真实照片、为动画角色添加写实服装、微调权重生成独特服装设计等。详细介绍及教程： AI 试衣 Outfit Anyone：这是一款虚拟试衣图片生成模型，基于人像照片及服装图生成穿着后的试衣图片。

以下是一些可以辅助您生成中古风装修设计 CAD 图的 AI 工具： 1. CADtools 12：这是一个 Adobe Illustrator（AI）插件，为 AI 添加了 92 个绘图和编辑工具，涵盖图形绘制、编辑、标注、尺寸标注、转换、创建和实用工具。 2. Autodesk Fusion 360：这是 Autodesk 开发的一款集成了 AI 功能的云端 3D CAD/CAM 软件，有助于创建复杂的几何形状和优化设计。 3. nTopology：一款基于 AI 的设计软件，能够帮助创建复杂的 CAD 模型，包括拓扑优化、几何复杂度和轻量化设计等。 4. ParaMatters CogniCAD：这是一款基于 AI 的 CAD 软件，可根据用户输入的设计目标和约束条件自动生成 3D 模型，适用于拓扑优化、结构设计和材料分布等领域。 5. 生成设计工具：一些主流 CAD 软件，如 Autodesk 系列、SolidWorks 等，提供了基于 AI 的生成设计工具，能根据用户输入的设计目标和约束条件自动产生多种设计方案。 需要注意的是，这些工具通常需要一定的 CAD 知识和技能才能有效使用。对于 CAD 初学者，建议先学习基本的 3D 建模技巧，然后再尝试使用这些 AI 工具来提高设计效率。以上内容由 AI 大模型生成，请仔细甄别。

以下是为没有编程和计算机专业知识的新手推荐的学习提示词设计的资料： 1. 参考文献： D.Sculley 等人的《机器学习：技术债务的高利贷》（2014 年） Xavier Amatriain 等人的《Transformer 模型：介绍和目录》（2023 年） Hattie Zhou 等人的《通过上下文学习教授算法推理》（2022 年） Yao Lu 等人的《神奇有序的提示词及其寻找方法：克服少样本提示词顺序敏感性》（2022 年） Jason Wei 等人的《思维链提示词在大型语言模型中引出推理》（2022 年） Zhuosheng Zhang 等人的《大型语言模型中的自动思维链提示词》（2022 年） Shunyu Yao 等人的《思维树：与大型语言模型一起进行深思熟虑的问题解决》（2023 年） 2. 小七姐的相关教程： 《Prompt 喂饭级系列教程小白学习指南（四）》：介绍了标识符（如、<>等）和属性词（如 Role、Profile、Initialization 等），并指出结构化提示词框架可作为通用标准格式，还推荐了相关理论原文，如李继刚和云中江树的详细理论。 3. 学习提示词运用的建议： 理解提示词的作用：提示词向模型提供上下文和指示，其质量影响模型输出质量。 学习提示词的构建技巧：明确任务目标，用简洁准确语言描述，给予足够背景信息和示例，使用清晰指令，对特殊要求明确指示。 参考优秀案例：在领域社区、Github 等资源中研究学习优秀提示词案例。 实践、迭代、优化：多与语言模型互动，根据输出提高提示词质量，尝试各种变体，比较分析输出差异，持续优化提示词构建。 活用提示工程工具：如 Anthropic 的 Constitutional AI 等。 跟上前沿研究：持续关注提示工程领域的最新研究成果和方法论。 请注意，上述部分内容由 AI 大模型生成，请仔细甄别。