Navigate to WaytoAGI Wiki →
Home/Question List/Question Detail

图片反推关键词

Answer

在图片反推关键词方面：

  • 对于图生图功能，除文本提词框外还有图片输入口，可通过图片给 AI 创作灵感。随便一张照片拖入后，文本输入框旁有两个反推提示词的按钮，CLIP 能反推出完整含义的句子，DeepBooru 能反推出关键词组。例如一张小男孩的图片，CLIP 反推的提示词为“a young boy sitting on a bench with a toy train and a lego train set on the floor next to him,Adam Rex,detailed product photo,a stock photo,lyco art”，DeepBooru 反推的提示词为“shoes,solo,hat,orange_background,yellow_background,smile,socks,black_hair,sitting,sneakers”。但两种方式生成的提示词可能有瑕疵，需要手动补充信息，调整宽度和高度，以及注意提示词相关性和重绘幅度等参数。
  • 第二十一期港风胶片活动中，有利用上一期活动图片反推工作流，使用唯美港风图片进行反推提示词，在大模型后接一个墨悠_胶片 lo 的方法 1，上一期活动链接为第二十期图片提示词反推提示词生成；还有利用抱脸的 joy-caption 图片反推提示词，然后在哩布上跑 flux 文生图工作流的方法 2。
  • 在【SD】最强控制插件 ControlNet（6）全局重绘 inpaint 中，有时需要去掉画面中的主体形象，填补复杂背景，可使用 inpaint 重绘功能。先将图放入 WD 1.4 标签器（Tagger）中裁剪保留背景部分，然后反推提示词，如“outdoors,no humans,tree,scenery,grass,sky,cloud,day,blue sky,mountain,road,house,path,building,nature,cloudy sky”，检查无误后发送到文生图中。开启 ControlNet，使用 inpaint 模型涂抹人物部分生成，可调整控制权重和模式。也可尝试图生图中的“局部重绘”功能，但可能效果不佳。
Content generated by AI large model, please carefully verify (powered by aily)

References

【SD】真人转二次元？图生图如此强大

作者：白马少年介绍：SD实践派，出品精细教程发布时间：2023-05-02 20:00原文网址：https://mp.weixin.qq.com/s/l-O9vT9-_xzy0uvxnkjV-w相比于文生图，图生图功能除了文本提词框以外还多了一个图片框的输入口，因此，我们还可以通过图片来给与AI创作的灵感。我们随便照一张照片，直接拖入进来。然后可以看到，在文本输入框的旁边有两个反推提示词的按钮：CLIP是可以通过图片反推出完整含义的句子；DeepBooru是可以反推出关键词组。上面的那一张图，我们通过两种反推方式得到的提示词分别为：CLIP——a young boy sitting on a bench with a toy train and a lego train set on the floor next to him,Adam Rex,detailed product photo,a stock photo,lyco art。（一个小男孩坐在长凳上，旁边的地板上放着一辆玩具火车和一辆乐高火车，亚当·雷克斯，详细的产品照片，一张库存照片，莱科艺术，）DeepBooru——shoes,solo,hat,orange_background,yellow_background,smile,socks,black_hair,sitting,sneakers。（鞋子，独奏，帽子，橙色背景，黄色背景，微笑，袜子，黑发，坐着，运动鞋）可以看到两种方式生成的提示词都有些瑕疵，比如第一组里面没有描述小孩的穿着，第二组里面没有描述小孩的性别和周围的物品，所以我们需要手动来补充提示词的信息。写好提示词之后，我们再调整一下宽度和高度，让这个红框刚好匹配我们的图片即可。接下来，最重要的是这两个参数：提示词相关性和重绘幅度。

第二十一期 港风胶片

墨悠大佬的胶片lora模型搭配flux1 dev大模型文艺复兴，唯美胶片复古lora模型链接：https://www.liblib.art/modelinfo/e16a07d8be544e82b1cd14c37e217119?from=personal_page[heading2]示例图片[heading1]二、教程[heading2]方法1、利用上一期活动图片反推工作流，使用唯美港风图片进行反推提示词，在大模型后接一个墨悠_胶片lo[content]上一期活动链接：[第二十期图片提示词反推提示词生成](https://waytoagi.feishu.cn/wiki/JYMiwUJ03iYZDzkkW3tcAdFMn4f)胶片lora链接：https://www.liblib.art/modelinfo/e16a07d8be544e82b1cd14c37e217119?from=personal_page[heading2]方法2：利用抱脸的joy-caption图片反推提示词，然后在哩布上跑flux文生图工作流[content]1、joy-caption链接（需要魔法）：https://huggingface.co/spaces/fancyfeast/joy-caption-pre-alpha2、文生图工作流：[flux文生图.json](https://bytedance.feishu.cn/space/api/box/stream/download/all/XwEhbF9GBoGxJDxuDaIcqeFpnUb?allow_redirect=1)3、在哩布上跑文生图：https://www.liblib.art/modelinfo/e16a07d8be544e82b1cd14c37e217119?from=personal_page

【SD】最强控制插件ControlNet（6）全局重绘inpaint

有时候，我们需要去掉画面中的主体形象，填补上相对复杂的背景，这个需求可以使用inpaint重绘功能来实现。我们首先将这张图放入WD 1.4标签器（Tagger）中，对图像进行裁剪，只保留背景的部分，然后进行反推提示词。这张图片的反推提示词如下：outdoors,no humans,tree,scenery,grass,sky,cloud,day,blue sky,mountain,road,house,path,building,nature,cloudy sky。检查一下，如果问题不大就可以发送到文生图中。开启ControlNet，使用inpaint模型，涂抹人物的部分，点击生成。修补完之后，人物的部分确实已经去掉了，草地、桥梁、山也填补得比较完美，但是画面风格好像有点不太一样。我尝试将控制权重提高到2，来尽可能保留原图的风格，控制模式改为更注重提示词。这样，除了颜色饱和度比较明亮以外，整体修补得还是不错的，颜色方面可以通过后期的PS去调整。我们再试试图生图中的“局部重绘”功能，同样的方法，涂抹掉人物的部分。可以看到，虽然风格保持了一致，但是填补得并不好看，在原本人物的部位，生成了一些奇怪的东西。

Others are asking
提示词反推工具
以下是关于提示词反推工具的相关信息： LayerStyle 副本中的 LayerUtility 部分： PromptTagger：根据图片反推提示词，可以设置替换词。使用 Google Gemini API 作为后端服务，需在申请 API key，并填到插件根目录下的 api_key.ini 文件中（默认名字是 api_key.ini.example，初次使用需将文件后缀改为.ini，用文本编辑软件打开，在 google_api_key=后面填入 API key 并保存）。节点选项包括：api（目前只有"geminiprovision"一个选项）、token_limit（生成提示词的最大 token 限制）、exclude_word（需要排除的关键词）、replace_with_word（替换 exclude_word 的关键词）。 PromptEmbellish：输入简单的提示词，输出经过润色的提示词，支持输入图片作为参考。使用 Google Gemini API 作为后端服务，同样需按上述方式处理 API key。节点选项包括：image（可选项，输入图像作为提示词参考）、api（目前只有"googlegemini"一个选项）、token_limit（生成提示词的最大 token 限制）、discribe（在这里输入简单的描述，支持中文）。 SD 中的相关内容： 在图生图功能中，除了文本提词框外还有图片框输入口。随便照一张照片拖入后，文本输入框旁边有两个反推提示词的按钮：CLIP 可以通过图片反推出完整含义的句子；DeepBooru 可以反推出关键词组。但两种反推方式生成的提示词可能存在瑕疵，需要手动补充信息。写好提示词后，调整宽度和高度使红框匹配图片，同时注意两个重要参数：提示词相关性和重绘幅度。 其他： ImageScaleByAspectRatioV2 是 ImageScaleByAspectRatio 的 V2 升级版，在其基础上做了改变，节点选项包括 scale_to_side（允许按长边、短边、宽度、高度或总像素指定尺寸缩放）、scale_to_length（这里的数值作为 scale_to_side 指定边的长度，或者总像素数量）。 QWenImage2Prompt：根据图片反推提示词，是 ComfyUI_VLM_nodes 中 UFormGen2 Qwen Node 节点的重新封装。需从下载模型到 ComfyUI/models/LLavacheckpoints/files_for_uform_gen2_qwen 文件夹。节点选项包括 question（对 UFormGenQWen 模型的提示词）。
2025-03-21
提示词反推
以下是关于提示词反推的相关内容： 一、第二十一期港风胶片 1. 活动介绍 墨悠大佬的胶片 lora 模型搭配 flux1 dev 大模型，具有文艺复兴、唯美胶片复古的风格。 lora 模型链接：https://www.liblib.art/modelinfo/e16a07d8be544e82b1cd14c37e217119?from=personal_page 2. 教程 方法 1：利用上一期活动图片反推工作流，使用唯美港风图片进行反推提示词，在大模型后接一个墨悠_胶片 lo。上一期活动链接：。胶片 lora 链接：https://www.liblib.art/modelinfo/e16a07d8be544e82b1cd14c37e217119?from=personal_page 方法 2：利用抱脸的 joycaption 图片反推提示词，然后在哩布上跑 flux 文生图工作流。 joycaption 链接（需要魔法）：https://huggingface.co/spaces/fancyfeast/joycaptionprealpha 文生图工作流： 在哩布上跑文生图：https://www.liblib.art/modelinfo/e16a07d8be544e82b1cd14c37e217119?from=personal_page 二、【SD】真人转二次元 1. 相比于文生图，图生图功能除了文本提词框以外还多了一个图片框的输入口，因此，我们还可以通过图片来给与 AI 创作的灵感。 2. 随便照一张照片，直接拖入进来。 3. 在文本输入框的旁边有两个反推提示词的按钮：CLIP 是可以通过图片反推出完整含义的句子；DeepBooru 是可以反推出关键词组。 示例：上面的那一张图，通过两种反推方式得到的提示词分别为： CLIP——a young boy sitting on a bench with a toy train and a lego train set on the floor next to him,Adam Rex,detailed product photo,a stock photo,lyco art。（一个小男孩坐在长凳上，旁边的地板上放着一辆玩具火车和一辆乐高火车，亚当·雷克斯，详细的产品照片，一张库存照片，莱科艺术，） DeepBooru——shoes,solo,hat,orange_background,yellow_background,smile,socks,black_hair,sitting,sneakers。（鞋子，独奏，帽子，橙色背景，黄色背景，微笑，袜子，黑发，坐着，运动鞋） 4. 两种方式生成的提示词都有些瑕疵，需要手动补充提示词的信息。写好提示词之后，调整宽度和高度，让红框刚好匹配图片。接下来，最重要的是提示词相关性和重绘幅度这两个参数。 三、ComfyUI 图片提示词反推 1. 在 ComfyUI 里使用 MiniCPM 做图片提示词反推与文本提示词生成，可以和 flux 模型配合生成图片。建议使用量化版本的模型（int4 结尾），可以节省显存。 2. ComfyUIMiniCPMPlus 安装方法 进入 ComfyUI 自定义节点目录。 克隆此仓库。 重启 ComfyUI。 3. 网盘：https://pan.quark.cn/s/00b3b6fcd6ca 。下载后放入 ComfyUI 的 models 文件夹下 MiniCPM 文件夹中，没有就新建一个。
2025-03-15
SD 反推模型
以下是关于 SD 反推模型的相关内容： Fooocus 模型： LoRA 模型默认放在：Fooocus_win64_1110\\Fooocus\\models\\loras 程序默认用到 3 个 SDXL 的模型，包括一个 base、一个 Refiner 和一个 LoRA。单独安装需下载三个模型： SDXL 基础模型：https://huggingface.co/stabilityai/stablediffusionxlbase1.0/resolve/main/sd_xl_base_1.0_0.9vae.safetensors refiner 模型：https://huggingface.co/stabilityai/stablediffusionxlrefiner1.0/resolve/main/sd_xl_refiner_1.0_0.9vae.safetensors LoRA 模型：https://huggingface.co/stabilityai/stablediffusionxlbase1.0/resolve/main/sd_xl_offset_examplelora_1.0.safetensors 若部署了 SD 秋叶包，可共用模型（大模型和 LoRA），通过修改 Fooocus_win64_1110\\Fooocus\\modules\\path.py 文件中的路径来配置，修改为秋叶包模型对应的路径，如： 大模型路径：sdwebui\\models\\Stablediffusion\\SDXL LoRA 模型路径：sdwebui\\models\\lora 配置好后点击 run.bat 文件启动。 Comfyui SD 学社做黏土头像的相关插件： 提示词反推 WD14Tagger：https://github.com/pythongosss/ComfyUlWD14Tagger，首次使用会自动下载模型（需要网络环境） 处理人物一致性： IPAdapter：https://github.com/cubiq/ComfyUI_IPAdapter_plus 也可以用 instantID，这里使用的是 IPadpter，后续很多地方也会用到，建议先使用起来。关于 IPAdapter 的使用，之前有文章介绍。 ControlNet： 预处理的插件：comfyui_controlnet_aux https://github.com/Fannovel16/comfyui_controlnet_aux ControlNet 模型： XLCN 模型下载：https://huggingface.co/lllyasviel/sd_control_collection/tree/main 1.5 理模型下载：https://huggingface.co/lllyasviel/ControlNetv11/tree/main ControlNet 的 tile 模型： 随着 ControlNet1.1 的更新，tile 模型横空出世，其强大的功能让之前的一些模型变得有点黯然失色。 可用于高清修复小图，比如将分辨率不高的食物图片拖进“WD 1.4 标签器”反推关键词，然后发送到图生图。使用大模型“dreamshaper”调整参数尺寸，放大为 2K，提示词引导系数官方推荐在 15 以上，重绘幅度在 0.5 以上。 可用于修复和增加细节，如处理一张细节不足且结构错误的小屋图。tile 的预处理器用来降低原图的分辨率，为新图添加像素和细节提供空间。若图片本身像素很低，可以不使用预处理器，直接使用 tile 模型。
2025-03-13
ai提示词反推工具
以下是关于 AI 提示词反推工具的相关信息： 在图生图功能中，除了文本提词框外还有图片输入口，可通过图片给 AI 创作灵感。有两种反推提示词的按钮，CLIP 能通过图片反推出完整含义的句子，DeepBooru 可反推出关键词组。但生成的提示词可能存在瑕疵，需要手动补充信息。调整好提示词后，还需注意宽度、高度以及提示词相关性和重绘幅度等参数。 另外，LayerStyle 副本中的 PromptTagger 可根据图片反推提示词并设置替换词，使用 Google Gemini API 作为后端服务，需申请 API key 并正确填写配置文件。PromptEmbellish 输入简单提示词能输出润色后的提示词，也支持输入图片作为参考，同样依赖 Google Gemini API 服务。 同时，为您提供以下提示词相关的资源： Majinai： 词图： Black Lily： Danbooru 标签超市： 魔咒百科词典： AI 词汇加速器： NovelAI 魔导书： 鳖哲法典： Danbooru tag： AIBooru：
2025-03-05
ai提示词反推
在 AI 中，关于提示词反推，以下是一些相关信息： 在图生图功能中，除了文本提词框，还有图片框输入口。通过图片可给与 AI 创作灵感，文本输入框旁有两个反推提示词的按钮，CLIP 能通过图片反推出完整含义的句子，DeepBooru 能反推出关键词组。但两种方式生成的提示词可能存在瑕疵，需要手动补充信息。调整宽度和高度，使红框匹配图片。此外，提示词相关性和重绘幅度这两个参数很重要。 样例驱动的渐进式引导法能充分发挥 AI 自身的逻辑分析和抽象总结能力，从用户提供的样例中总结方法论，用户判断方法论正确与否并提出意见，为提示词爱好者提供低门槛生成途径。但 LLM 有上下文长度限制，在长对话中可能导致 AI 遗忘早期内容，影响输出质量，所以需要引入“提示词递归”的概念与方法，具体步骤包括初始提示、定期总结、重新引入、细化和拓展、验证和优化。
2025-03-05
可以反推关键词的AI
以下是关于可以反推关键词的 AI 的相关内容： 在 Midjourney 中，AI 以半抽象方式解析提示，更倾向处理整体概念。获得理想结果的关键在于具体性，可从简单提示或参数修改开始逐步调整。此外，还可通过反推关键词来解析，方法如下： 1. 初始提示：例如“Prompt：A banana is floating in the airv 6.1 提示：一个香蕉漂浮在空中v 6.1”，查看生成结果，若不错但缺乏特定艺术方向，可进一步迭代优化。 2. 优化描述：如“Prompt：Banana shaped hologram of molten liquid metal,floating in air,isolated on a lilac background,minimalist design,vector illustration,high resolution photographyv 6.1 提示：香蕉形态的液态金属全息图，漂浮在空气中，在淡紫色背景上，极简设计，矢量插图，高分辨率摄影v 6.1”。 在 StableDiffusion 中，图生图功能除文本提词框外还有图片框输入口，可通过图片反推提示词。例如，随便一张照片拖入后，文本输入框旁有两个反推提示词的按钮：CLIP 可反推出完整含义的句子；DeepBooru 可反推出关键词组。但两种方式生成的提示词可能有瑕疵，需手动补充信息。 在使用 AI 生成图片时，若想让生成的图片更可控，可利用 seed 参数反向生成。Midjourney 会用种子号绘图，默认随机，可使用Seed 或same eseed 参数指定相同种子号和提示符以产生类似结尾图片。例如“caiyunyiueji is a cute sports anime girl,style by Miyazaki Hayao,emoji,expression sheet,8kseed 8888”，能保证每次生成相同的图，还可反向利用此特性对已确定的效果图进行微调。
2025-02-26
使用coze提取包含我指定的几个关键词的小红书内容数据进行汇总及分析
以下是关于使用 Coze 提取包含指定关键词的小红书内容数据进行汇总及分析的相关内容： 首先，在“一枚扣子：Coze 应用+多维表格的高速数据分析”中提到： 1. 需求是根据博主链接获取笔记并自动写入多维表格，然后进行批量分析。 2. 完成后端准备工作后，需找到博主地址，批量读取笔记并写入多维表格的 note_url 列。 3. 打开 Coze 创建应用，可选择 PC 模式，需要几个参数如多维表格地址、数据表名、小红书博主首页地址。 4. 设计读取博主笔记列表的工作流，包括创建应用、开发工作流等步骤。工作流实际上只有读取、转换、写入三步，开始节点设置三个参数，第二步需进行数据转换，添加代码节点，最后在插件市场选择多维表格插件并配置参数。 其次，在“舆情管理大师汽车 bot 小队.pptx”中： 1. 提到采集结果实时更新、智能总结链接内容、智能打分辅助判断等功能。 2. 构建高效数据流转体系，包括数据入表、关键词库等。 3. 任意关键词的工作流都适配，只需要调整 prompt。 最后，在“一枚扣子：2.0Coze 应用+多维表格+数据分析”中： 1. 介绍了配置管理，通过用户变量保存设置用于其他工作流。 2. 编排工作流，在开始节点添加变量接收 UI 输入的配置参数。 3. 包括账号分析、关键词/赛道分析等工作流，基础工作流用于查询，同步数据工作流涉及代码节点。 综上所述，使用 Coze 提取小红书内容数据进行汇总及分析需要创建应用、配置参数、设计工作流，并结合多维表格等工具实现相关功能。
2025-03-25
我要写论文，想看看知网有哪些关键词应该怎么样提问ai
以下是关于知网关键词提问以及相关 AI 应用的一些信息： 知网关键词提问： 对于论文写作，在知网中提问关键词时，可以参考以下方面：书籍、报告、文件、详细信息、查询、主题、作者、出版日期、出版社、问题、方面、原则、方法、概括、主要观点、解释。 提问模板： 第一步：输入信息。向 ChatGPT 提供您要查询的书籍、报告或文件的详细信息，提供越详细，越能针对问题提供准确答案。例如：书籍：（书名）+（作者）+（出版日期）+（出版社）；报告：（时间）+（主题）；文件：（名称）。 第二步：提出问题。例如：这本书当中提到了关于 XXX 的哪些方面/原则/方法？根据 XXX 报告，XXX 行业的增长趋势是怎样的？请给我一个关于《XXX》报告的简要概括等。 AI 应用： 在图片生成方面，为了生成想要的图片，一般图片内容会分为二维插画以及三维立体两种主要表现形式。生成图片时，主题描述可以包括场景、故事、物体、人物的细节和搭配等。设计风格可以通过找风格类的关键词参考或垫图/喂图让 AI 生成相应风格的图片。但一个大场景中有多个角色的细节不太容易通过关键词生成。 开搜 AI 搜索是一款免费无广告、直达结果的搜索工具，具有以下应用场景： 帮助在校学生快速搜集专业领域的学术资料，智能总结关键信息，助力撰写论文和报告，同时支持查看来源出处，参考价值高。 方便教育教师群体获取丰富的教学资源，自动生成教案和课题研究报告，提高教学内容的准备效率。 助力职场办公人群高效查找工作所需信息，简化文案撰写、PPT 制作和工作汇报的准备工作。 为学术研究人员提供深入的行业分析，通过 AI 技术整合和总结大量数据，形成有深度的研究报告。
2025-03-21
怎么学ai关键词
学习 AI 关键词可以从以下几个方面入手： 1. 主题描述： 可以描述场景、故事、元素、物体或人物的细节和搭配。 对于场景中的人物，要进行独立描述，避免用一长串文字，将其拆分为多个部分，如“一个男孩、穿着红色盔甲、站在山顶”，这样更易接近想要的场景。但大场景中多个角色的细节不太容易通过关键词生成。 2. 设计风格： 设计师可能难以直接表达设计风格，可找风格类关键词参考或用垫图/喂图的方式，让 AI 根据给出的图片风格结合主题描述生成相应风格的图片。 研究特定材质如玻璃、透明塑料、霓虹色彩等的关键词，某些情况下可能需要加入设计师风格，单纯控制材质较难达到要求。 3. 视频镜头： 例如黑白镜头，提示词可为“黑白镜头，展示一个老街区的复古场景，增强怀旧感”。 特写镜头，如“特写镜头展示一双男性眼睛”。 微距镜头，如“微距镜头，超近距离拍摄一个蚂蚁的触角，背景虚化，增强画面的细腻感和真实感”。 掌握并理解提示词中的核心关键词并不困难，只要方法正确，就能独立还原并创新创作过程。大家可以一起收集和测试适用 AI 绘画提示词中的核心关键词，根据关键词做创意，收录不错的作品。
2025-03-10
请以轨道式、巡检机器人为关键词查找国外文献十五篇，要求这些文献真实可靠并且有一定的影响力，同时附上原文链接
很抱歉，目前没有查找到以轨道式、巡检机器人为关键词的国外文献十五篇及原文链接。建议您通过以下途径进行查找： 1. 学术数据库，如 Web of Science、Scopus 等。 2. 相关领域的专业学术期刊网站。 3. 大学图书馆的电子资源库。
2025-03-06
sd的关键词可以用中文吗
在 Stable Diffusion 中，通常只能识别英语关键词。但不用担心，您可以直接使用翻译工具将中文关键词翻译成英语后输入。比如，若您想生成一个漂亮的小姐姐站在大街上，可以写成“1 girl, beautiful, standing, street”这样的形式。输入关键词时，常用一个个单词并用英文状态下的逗号隔开。不过，对于中文字体的处理，也有一些方法，如将中文字做成白底黑字存成图片样式，再使用文生图的方式等。在输入关键词时，还可以先写一些提升照片质量的词语，使生成的照片更加精致。
2025-03-06
可以增强图片清晰的的ai
以下是一些可以增强图片清晰度的 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/ 更多工具可以查看网站的图像放大工具库：https://www.waytoagi.com/category/17 此外，PMRF 也是一种全新的图像修复算法，它具有以下特点： 擅长处理去噪、超分辨率、着色、盲图像恢复等任务，生成自然逼真的图像。 不仅提高图片清晰度，还确保图片看起来像真实世界中的图像。 能够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： 这些 AI 画质增强工具都具有不同的特点和功能，可以根据您的具体需求选择合适的工具进行使用。
2025-04-18
图片提取文字
以下是关于图片提取文字的相关信息： 大模型招投标文件关键数据提取方案：输入模块设计用于处理各种格式的文档输入，包括 PDF、Word、Excel、网页等，转换成可解析的结构化文本。多种文件格式支持，对于图片，可以借助 OCR 工具进行文本提取，如开放平台工具：。网页可以使用网页爬虫工具抓取网页中的文本和表格数据。 谷歌 Gemini 多模态提示词培训课：多模态技术可以从图像中提取文本，使从表情包或文档扫描中提取文本成为可能。还能理解图像或视频中发生的事情，识别物体、场景，甚至情绪。 0 基础手搓 AI 拍立得：实现工作流包括上传输入图片、理解图片信息并提取图片中的文本内容信息、场景提示词优化/图像风格化处理、返回文本/图像结果。零代码版本选择 Coze 平台，主要步骤包括上传图片将本地图片转换为在线 OSS 存储的 URL 以便调用，以及插件封装将图片理解大模型和图片 OCR 封装为工作流插件。
2025-04-15
图片变清晰
以下是关于图片变清晰的相关内容： 使用清影大模型： 输入一张图片和相应提示词，清影大模型可将图片转变为视频画面，也可只输入图片让模型自行发挥想象生成有故事的视频。 选用尽可能清晰的图片，上传图片比例最好为 3:2（横版），支持上传 png 和 jpeg 图像。如果原图不够清晰，可采用分辨率提升工具将其变清晰。 提示词要简单清晰，可选择不写 prompt 让模型自行操控图片动起来，也可明确想动起来的主体，并以“主体+主题运动+背景+背景运动”的方式撰写提示词。 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/ 更多工具可查看网站的图像放大工具库：https://www.waytoagi.com/category/17 用 AI 给老照片上色并变清晰： 将照片放入后期处理，使用 GFPGAN 算法将人脸变清晰。然后将图片发送到图生图中，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，提示词可不写以免对原图产生干扰。
2025-04-14
怎么让图片动起来
要让图片动起来，可以参考以下几种方法： 1. 使用即梦进行图生视频：只需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。 2. 使用 Camera Motion： 上传图片：点击“Add Image”上传图片。 输入提示词：在“Prompt”中输入提示词。 设置运镜方向：选择想要的运镜方向，输入运镜值。 设置运动幅度：运动幅度和画面主体运动幅度有关，与运镜大小无关，可以设置成想要的任意值。 其它：选择好种子（seed），是否高清（HD Quality），是否去除水印（Remove Watermark）。 生成视频：点击“create”，生成视频。 3. 对于复杂的图片，比如多人多活动的图： 图片分模块：把长图分多个模块。 抠出背景图：智能抠图，用工具把要动的内容去除掉，用 AI 生成图片部分。 绿幕处理前景图：将要拿来动起来的部分抠出，放在绿幕背景里或者画的背景颜色，导出图片。 前景图动态生成视频：用 AI 视频生成工具写入提示词让图片动起来，比如即梦、海螺、混元等。不停尝试抽卡。 生成视频去掉背景：用剪映把抽卡合格的视频放在去掉内容的背景图片，视频的背景用色度抠图调整去掉。多个视频放在背景图片，一起动即可。
2025-04-12
图片文字转文档
图片文字转文档可以通过以下方式实现： coze 插件中的 OCR 插件： 插件名称：OCR 插件分类：实用工具 API 参数：Image2text，图片的 url 地址必填 用途：包括文档数字化、数据录入、图像检索、自动翻译、文字提取、自动化流程、历史文献数字化等。例如将纸质文档转换为可编辑的电子文档，自动识别表单、票据等中的信息，通过识别图像中的文字进行搜索和分类，识别文字后进行翻译，从图像中提取有用的文字信息，集成到其他系统中实现自动化处理，保护和传承文化遗产。 插件的使用技巧：暂未提及。 调用指令：暂未提及。 PailidoAI 拍立得（开源代码）： 逻辑：用户上传图片后，大模型根据所选场景生成相关的文字描述或解说文本。 核心：包括图片内容识别，大模型需要准确识别图片中的物体、场景、文字等信息；高质量文本生成，根据图片生成的文字不仅需要准确，还需符合专业领域的要求，保证文字的逻辑性、清晰性与可读性。 场景应用： 产品文档生成（电商/零售）：企业可以利用该功能将商品的图片（如电器、服饰、化妆品等）上传到系统后，自动生成商品的详细描述、规格和卖点总结，提高电商平台和零售商的商品上架效率，减少人工编写文案的工作量。 社交媒体内容生成（品牌营销）：企业可使用图片转文本功能，帮助生成社交媒体平台的营销文案。通过上传产品展示图片或品牌活动图片，模型可自动生成具有吸引力的宣传文案，直接用于社交媒体发布，提高营销效率。 法律文件自动生成（法律行业）：法律行业可以使用图片转文本技术，自动提取合同、证据材料等图片中的文本信息，生成法律文件摘要，辅助律师快速进行案件分析。
2025-04-11
如何去除图片中的文字内容
以下是去除图片中文字内容的方法： 1. 图像预处理： 图像去噪：使用去噪算法（如高斯滤波、中值滤波）去除图像中的噪声。 图像增强：通过增强算法（如直方图均衡化、对比度增强）提升图像的清晰度和对比度。 2. 图像分割：使用图像分割算法将图片中的文字和背景分离。常用的分割算法包括阈值分割、边缘检测和基于区域的分割方法。 3. 文字检测：在分割后的图像中，使用文字检测算法（如基于深度学习的文本检测模型）识别出文字区域。 4. 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。常用的文字识别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（Optical Character Recognition）技术。 5. 后处理：根据需求进行后处理，如去除残余的噪点、填补文字区域的空白等。 6. 机器学习模型训练（可选）：如有足够的数据，可以采用机器学习技术训练模型，通过学习样本中的文字特征来自动去除图片上的文字。 7. 优化算法：对整个处理流程进行优化，提高处理速度和准确度。可以采用并行计算、硬件加速等方法提升算法的效率。 8. 移动端集成：将设计好的算法和模型集成到移动应用程序中，以实现去除图片文字的功能。可以使用移动端开发框架（如 iOS 的 Core ML、Android 的 TensorFlow Lite）来实现模型的部署和调用。 此外，像 Gemini 2.0 Flash 等工具也可以通过自然语言指令来去除图片中的文字，指令如“去掉 XXX”。DALL·E 也能实现去掉图片中的错误文字等操作。
2025-04-11