我想根据一些旧照片，使用AI绘画重新画一下，希望可以更像手绘，可以打印出来出来作为纪念，有什么工具可以用

以下是关于小说家利用 AI 进行小说创作的相关内容： 南瓜博士在人机协作小说创作中有着丰富的经历。除了无名猫视角的获奖作品，还为 LLM 小说比赛尝试了多种方法，包括编写 agent flow 框架让 AI 自动按步骤写作和评判，但因无法认同 AI 的审美而放弃。之后选择在 GPT 页面上对话，先让 AI 生成大量创意，自己进行判断挑选，写作时 AI 勤勤恳恳，自己负责掌舵，最后给出改进意见由 AI 遵循修改。 在具体创作过程中，为确保文章前后一致，先让 AI 写故事概要和角色背景介绍并略作修改。让 AI 以表格形式输出细节描述有三个好处：打破叙事习惯避免陈词滥调；按编号做局部调整容易；确保内容都是具体细节。然后把生成的表格依次复制粘贴让 AI 写文章，偶尔需要自己给建议。 在修改环节，小说大赛要求作品不能改动且不能超 2000 字，让 GPT4 改时它很快暴露出记性不好的缺点，求助 Claude 时关键情节被改没。总之，小说创作中，人有人的用处。

以下是一些免费的制作思维导图的 AI 工具： 1. GitMind：免费的跨平台思维导图软件，支持多种模式，可通过 AI 自动生成思维导图。 2. ProcessOn：国内思维导图与 AIGC 结合的工具，能利用 AI 生成思维导图。 3. AmyMind：轻量级在线思维导图工具，无需注册登录，支持自动生成节点。 4. Xmind Copilot：Xmind 推出的基于 GPT 的 AI 思维导图助手，可一键拓展思路、生成文章大纲。 5. TreeMind：“AI 人工智能”思维导图工具，输入需求由 AI 自动完成生成。 6. EdrawMind：提供一系列 AI 工具，包括 AI 驱动的头脑风暴功能，提升生产力。 此外，以下是一些可以绘制逻辑视图、功能视图、部署视图的工具： 1. Lucidchart：流行的在线绘图工具，支持多种视图创建，有拖放界面。 2. Visual Paradigm：全面的 UML 工具，提供多种视图创建功能。 3. ArchiMate：开源建模语言，与 Archi 工具配合可创建逻辑视图。 4. Enterprise Architect：强大的建模、设计和生成代码工具，支持多种视图创建。 5. Microsoft Visio：广泛使用的图表和矢量图形应用程序，有丰富模板。 6. draw.io（现称 diagrams.net）：免费在线图表软件，支持多种图表创建。 7. PlantUML：文本到 UML 转换工具，可自动生成部分视图。 8. Gliffy：基于云的绘图工具，支持创建部分架构图。 9. Archi：免费开源工具，支持创建逻辑视图。 10. Rational Rose：IBM 的 UML 工具，支持创建多种视图。

以下是一些可以画图的 AI 工具： 1. 对于绘制 CAD 图： CADtools 12：是 Adobe Illustrator 插件，添加 92 个绘图和编辑工具。 Autodesk Fusion 360：集成 AI 功能的云端 3D CAD/CAM 软件。 nTopology：基于 AI 的设计软件，可创建复杂 CAD 模型。 ParaMatters CogniCAD：根据输入自动生成 3D 模型。 主流 CAD 软件如 Autodesk 系列、SolidWorks 等的生成设计工具。 2. 绘制示意图： Lucidchart：强大的在线图表制作工具，集成 AI 功能，可绘制多种示意图。 Microsoft Visio：专业图表绘制工具，AI 功能可优化图表设计。 Diagrams.net：免费开源的在线图表绘制工具。 3. 绘制逻辑视图、功能视图、部署视图： Lucidchart：流行的在线绘图工具，支持多种视图创建。 Visual Paradigm：全面的 UML 工具，提供多种架构视图创建功能。 ArchiMate：开源建模语言，与 Archi 工具配合使用创建逻辑视图。 Enterprise Architect：强大的建模、设计和生成代码工具，支持多种视图创建。 Microsoft Visio：广泛使用的图表和矢量图形应用程序，提供丰富模板。 draw.io（diagrams.net）：免费在线图表软件，支持多种图表创建。 PlantUML：文本到 UML 转换工具，自动生成多种视图。 Gliffy：基于云的绘图工具，支持创建架构图。 Archi：免费开源工具，支持逻辑视图创建。 Rational Rose：IBM 的 UML 工具，支持多种视图创建。 需要注意的是，这些工具通常需要一定的相关知识和技能才能有效使用。对于初学者，建议先学习基本技巧，然后尝试使用这些工具提高设计效率。

在论文写作领域，AI 技术的应用发展迅速，能提供多方面的辅助，以下是一些相关的 AI 工具和平台： 1. 文献管理和搜索： Zotero：结合 AI 技术，可自动提取文献信息，助于管理和整理参考文献。 Semantic Scholar：由 AI 驱动的学术搜索引擎，能提供文献推荐和引用分析。 2. 内容生成和辅助写作： Grammarly：通过 AI 技术提供文本校对、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，可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，便于数据分析和可视化。 Knitro：用于数学建模和优化的软件，有助于复杂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，简化编写过程。 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。 利用 AI 写课题可参考以下步骤和建议： 1. 确定课题主题：明确研究兴趣和目标，选有价值和创新性的主题。 2. 收集背景资料：用学术搜索引擎和文献管理软件等 AI 工具搜集相关文献和资料。 3. 分析和总结信息：借助 AI 文本分析工具提取关键信息和主要观点。 4. 生成大纲：用 AI 写作助手生成包括引言、文献综述、方法论、结果和讨论等部分的大纲。 5. 撰写文献综述：利用 AI 工具确保内容准确完整。 6. 构建方法论：根据需求，采用 AI 建议的方法和技术设计研究方法。 7. 数据分析：若涉及数据收集和分析，使用 AI 数据分析工具处理和解释数据。 8. 撰写和编辑：用 AI 写作工具写各部分，并检查语法和风格。 9. 生成参考文献：用 AI 文献管理工具生成正确格式。 10. 审阅和修改：用 AI 审阅工具检查逻辑性和一致性，根据反馈修改。 11. 提交前的检查：用 AI 抄袭检测工具确保原创性，做最后的格式调整。 对于不会代码但想在 20 分钟内上手 Python + AI 的朋友，可循序渐进完成以下任务： 1. 完成一个简单程序。 2. 完成一个爬虫应用，抓取公众号文章。 3. 完成一个 AI 应用，为公众号文章生成概述。 请注意，AI 工具可辅助但不能完全替代研究者的专业判断和创造性思维，使用时应保持批判性思维，确保研究质量和学术诚信。

对于您这样的 AI 小白，想要系统学习 AI 并实现成为领域小能手甚至变现的目标，以下是一些建议： 1. 学习模式：可以采用输入→模仿→自发创造的模式。先广泛输入知识，然后进行模仿，最后尝试自发创造。 2. 学习内容：去 waytoAGI 社区发现自己感兴趣的 AI 领域，学习最新的内容。但要注意，一些旧的学习材料可能已经不适用。 3. 时间安排：学习时间不必每天依次进行，可以在有空的时候学习。 4. 学习状态：保持良好的学习状态，有意愿和动力去学。 5. 费用方面：学习资源大多是免费开源的。 新手学习 AI 可以这样做： 1. 了解 AI 基本概念：阅读「」部分，熟悉术语和基础概念，浏览入门文章了解其历史、应用和发展趋势。 2. 开始学习之旅：在「」中找到为初学者设计的课程，推荐李宏毅老师的课程，也可通过在线教育平台按自己节奏学习并获取证书。 3. 选择感兴趣模块深入：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，掌握提示词技巧。 4. 实践和尝试：理论学习后进行实践，巩固知识，尝试使用各种产品做出作品，在知识库分享实践成果。 5. 体验 AI 产品：与 ChatGPT、Kimi Chat、智谱、文心一言等 AI 聊天机器人互动，了解其工作原理和交互方式。 学习周期因人而异，取决于您的学习时间投入、学习效率和理解能力等因素。 关于变现项目，比如可以尝试用 GPT 和 SD 制作图文故事绘本、小说推文等，但要注意项目可能存在的不确定性。

以下是为新手个人推荐的一些 AI 应用培训课程： 1. 微软的 AI 初学者课程： 作者/来源：微软 推荐阅读《Introduction and History of AI》从这里起步 链接： 发布日期：2023/02/10 必看星标：👍🏻 2. AI for every one（吴恩达教程）： 作者/来源：吴恩达 前 ChatGPT 时代的 AI 综述 链接： 发布日期：2023/03/15 必看星标：👍🏻 3. 大语言模型原理介绍视频（李宏毅）： 作者/来源：李宏毅 可以说在众多中文深度学习教程中，李宏毅老师讲的应该是最好的，最通俗易懂 链接： 发布日期：2023/05/01 4. 谷歌生成式 AI 课程： 作者/来源：谷歌 注：前 4 节课为入门课 目录： 5. ChatGPT 入门： 作者/来源：OpenAI 注册、登录、简单使用方法等 目录： 新手学习 AI 的建议： 1. 了解 AI 基本概念： 建议阅读「」部分，熟悉 AI 的术语和基础概念。了解什么是人工智能，它的主要分支（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，这些文章通常会介绍 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，你将找到一系列为初学者设计的课程。这些课程将引导你了解生成式 AI 等基础知识，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，你可以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（比如图像、音乐、视频等），你可以根据自己的兴趣选择特定的模块进行深入学习。 建议一定要掌握提示词的技巧，它上手容易且很有用。 4. 实践和尝试： 理论学习之后，实践是巩固知识的关键，尝试使用各种产品做出你的作品。 在知识库提供了很多大家实践后的作品、文章分享，欢迎你实践后的分享。 5. 体验 AI 产品： 与现有的 AI 产品进行互动是学习 AI 的另一种有效方式。尝试使用如 ChatGPT、Kimi Chat、智谱、文心一言等 AI 聊天机器人，了解它们的工作原理和交互方式。 通过与这些 AI 产品的对话，你可以获得对 AI 在实际应用中表现的第一手体验，并激发你对 AI 潜力的认识。 此外，还有“90 分钟从 0 开始打造你的第一个 Coze 应用:证件照 2025 年 1 月 18 日副本”，其中包括： 1. Code AI 应用背景：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。 2. AI CODING 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。 3. 证件照应用案例：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。 4. AI 应用学习过程：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。

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。

以下是关于 coze 手绘头像工作流的相关内容： 炉石抽卡机 coze bot 工作流： 1. 复制之前完成的图像流，将新制作的两个卡套替换上去，并微调叠图和添加文字的位置，得到 3 个图像流，分别对应 3 种不同类型卡牌的生成。若期望更多类型，可用相同的标准操作流程操作。 2. 用简单代码做非平均的随机数生成，如随从卡牌 80%，普通传说 19%，金色传说 1%。有个小彩蛋“慧凌”，输入可获得金色传说·大聪明。 3. 用选择器链接所有 3 个类型的卡牌生成图像流。 4. 将工作流添加到 bot 里，补充触发提示词、开场白、背景和图标。 工作流的功能实现： 1. 生成 3 行卡牌的描述和提示词内容填充，利用大语言模型，让用户输入的要求作为上下文，输出 3 行卡牌描述及提示词中的基础元素。 2. 从两份画图提示词中选取一份，采用随机策略选取。 3. 增加两种不同的卡片，并提供随机抽卡效果，重复图像流第一部分的抠图，得到 3 张不同的卡套。 0 基础手搓 AI 拍立得工作流： 1. 上传输入图片。 2. 理解图片信息，提取图片中的文本内容信息。 3. 场景提示词优化/图像风格化处理。 4. 返回文本/图像结果。 零代码版本选择 Coze 平台，搭建流程时主要关注以下步骤： 上传图片：将本地图片转换为在线 OSS 存储的 URL，以便在平台中调用，主要通过图像流过一道。 插件封装：将图片理解大模型和图片 OCR 封装为工作流插件，实现便捷调用，如果市场中有可直接使用。

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： 。

AI 绘画的发展引发了人们对传统手绘和板绘的讨论。AI 绘画将艺术与先进技术完美结合，为缺乏绘画技巧的人提供了参与艺术创作的机会，使艺术更加民主化和包容性。同时，AI 绘画也为设计师提供了丰富的创作灵感，激发他们的创造力和想象力，从而推动行业的发展和创新。 然而，AI 绘画的发展也引发了一系列讨论和争议。尽管 AI 可以生成具有吸引力的艺术作品，但它在表达情感和创造性意图方面仍然存在局限性。艺术家对于 AI 生成艺术的态度复杂，既有对其创新潜力的期待，也有对版权、原创性和伦理问题的担忧。 随着二次元绘画 AI 的不断发展和优化，其对二次元设计行业的影响将愈发显著。AI 将降低设计成本和提高设计效率，为设计师提供丰富的创作灵感。但同时，市场对于大量二次元美术设计师的需求可能会逐渐降低，从业者需要面临更大的竞争压力。 面对 Niji·journey 5 等绘画 AI 技术的快速发展，从业者需要关注行业动态，不断提升自己的技能和创新能力，以适应行业的变革和竞争。从业者应更加注重作品的原创性和创新性，以便在与 AI 生成作品的竞争中保持优势。此外，从业者还需要学会有效利用 Niji·journey 5 等工具，并提高与其他团队成员或客户的沟通和协作能力。 总之，AI 绘画的发展为艺术界带来了新的机遇和挑战。艺术家和设计师需要积极探索 AI 绘画的潜力，同时也需要关注其带来的问题和挑战，以实现艺术与科技的更好融合。

利用 AGI 创建 3D 打印模型的方法如下： 1. 将孩子的画转换为 3D 模型： 使用 AutoDL 部署 Wonder3D：https://qa3dhma45mc.feishu.cn/wiki/Pzwvwibcpiki2YkXepaco8Tinzg （较难） 使用 AutoDL 部署 TripoSR：https://qa3dhma45mc.feishu.cn/wiki/Ax1IwzWG6iDNMEkkaW3cAFzInWe （小白一学就会） 具体实物（如鸟/玩偶/汽车）的 3D 转换效果最佳，wonder3D 能智能去除背景（若效果不佳，需手动扣除背景） 对于一些非现实类玩偶类作品，wonder3D 识别效果不佳时，可先使用 StableDiffusion 将平面图转换为伪 3D 效果图再生成模型。以 usagi 为例，先通过 SD 生成 3D 的 usagi，再将 usagi 输入 wonder3D。 2. 生成特定模型，如创建一个乐高 logo 的 STL 文件： 设计乐高 logo：使用矢量图形编辑软件（如 Adobe Illustrator 或 Inkscape）创建或获取矢量格式的乐高 logo，确保符合标准。 导入 3D 建模软件：将矢量 logo 导入到 3D 建模软件（如 Blender、Fusion 360 或 Tinkercad）中。 创建 3D 模型：在 3D 建模软件中根据矢量图形创建 3D 模型，调整尺寸和厚度以适合打印。 导出 STL 文件：将完成的 3D 模型导出为 STL 文件格式。 以下是在 Blender 中使用 Python 脚本创建简单 3D 文本作为乐高 logo 并导出为 STL 文件的步骤： 打开 Blender，切换到“脚本编辑器”界面。 输入脚本，点击“运行脚本”按钮，Blender 将创建 3D 文本对象并导出为 STL 文件。 检查生成的 STL 文件，可根据需要调整脚本中的参数（如字体、位置、挤压深度等）以获得满意的乐高 logo 3D 模型。 此外，还有一些其他动态： 阿里妈妈发布了：https://huggingface.co/alimamacreative/FLUX.1TurboAlpha ，演示图片质量损失小，比 FLUX schell 本身好很多。 拓竹旗下 3D 打印社区 Make World 发布 AI：https://bambulab.com/zh/signin ，3D 生成模型找到落地和变现路径。 上海国投公司搞了一个：https://www.ithome.com/0/801/764.htm ，基金规模 100 亿元，首期 30 亿元，并与稀宇科技（MiniMax）、阶跃星辰签署战略合作协议。 智谱的：https://kimi.moonshot.cn/ 都推出基于深度思考 COT 的 AI 搜索。 字节跳动发布：https://mp.weixin.qq.com/s/GwhoQ2JCMQwtLN6rsrJQw ，支持随时唤起豆包交流和辅助。 ：https://x.com/krea_ai/status/1844369566237184198 ，集成了海螺、Luma、Runway 和可灵四家最好的视频生成模型。 ：https://klingai.kuaishou.com/ ，现在可以直接输入文本指定对应声音朗读，然后再对口型。

以下是为您生成的 Python 代码示例，用于实现将样本的扰动分为 0、0.001、0.003、0.005 四类的分类器： ```python import numpy as np 第一步：导入需要的库 import numpy as np 第二步：加载数据 data = np.load 第三步：获取数据样本的扰动值 perturbation_values = data 假设扰动值在第二列 第四步：判断扰动值的大小并计数 count_0 = 0 count_0_001 = 0 count_0_003 = 0 count_0_005 = 0 for value in perturbation_values: if value == 0: count_0 += 1 elif value == 0.001: count_0_001 += 1 elif value == 0.003: count_0_003 += 1 elif value == 0.005: count_0_005 += 1 第五步：计算正确率 total_samples = len accuracy_0 = count_0 / total_samples accuracy_0_001 = count_0_001 / total_samples accuracy_0_003 = count_0_003 / total_samples accuracy_0_005 = count_0_005 / total_samples print print print print ```

以下是一些可以根据输入的打印材料图片生成图片设计稿的 AI 工具： 1. 星流一站式 AI 设计工具： 使用图像控制功能，如空间关系、线稿、人物长相、姿势等，精准控制生成图像的内容和风格。 入门模式提供多种参考功能，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、SoftEdge 线稿、配色参考、配色打乱、法线贴图、MLSD 线稿等。 2. 以下是一些可以生成海报的 AI 工具： Canva（可画）：https://www.canva.cn/ ，提供大量模板和设计元素，AI 功能可帮助选择合适颜色搭配和字体样式。 稿定设计：https://www.gaoding.com/ ，智能设计工具采用先进人工智能技术，自动分析和生成设计方案。 VistaCreate：https://create.vista.com/ ，提供大量设计模板和元素，用户可使用 AI 工具创建个性化海报，智能建议功能可帮助快速找到合适设计元素。 Microsoft Designer：https://designer.microsoft.com/ ，通过简单拖放界面创建演示文稿、社交媒体帖子等视觉内容，集成丰富模板库和自动图像编辑功能。 3. 以下是一些生成 Logo 的 AI 产品： Looka：在线 Logo 设计平台，使用 AI 理解用户品牌信息和设计偏好，生成多个设计方案供选择和定制。 Tailor Brands：AI 驱动的品牌创建工具，提供 Logo 设计服务，通过回答问题生成 Logo 选项。 Designhill：Logo 制作器使用 AI 技术创建个性化 Logo，用户可选择设计元素和风格。 LogoMakr：提供简单易用的 Logo 设计工具，用户可拖放设计，利用 AI 建议的元素和颜色方案。 Canva：广受欢迎的在线设计工具，提供 Logo 设计模板和元素，利用 AI 辅助设计建议。 LogoAI by Tailor Brands：根据用户输入的品牌名称和行业类别快速生成 Logo 设计方案。 标小智：中文 AI Logo 设计工具，利用人工智能技术帮助创建个性化 Logo。 您可以根据自己的需求和偏好选择适合的工具。

在打印场景下，格式转换的需求点主要包括以下方面： 1. 不同文本类型的转换，例如将俚语翻译成商务书信。 2. 不同格式之间的转换，如 ChatGPT 擅长的从 JSON 到 HTML、XML、Markdown 等格式的转换。在提示中需描述输入和输出格式，例如将 Python 字典从 JSON 转换为带有列标题和标题的 HTML 表格，并使用相关函数显示 HTML 响应。 3. 对于卡牌生成器的搭建，在为卡牌添加说明性文字时，涉及到文字图层的处理。叠图功能只允许两个图层叠放，所以对文字图层要进行格式转换。具体包括： 先对“card_description”的输出按索引序号奇偶性进行分列。 由于叠图只支持传入图像的 url（字符串格式），需将分列后的两个 Array<Object>结构“打破”，提取图像链接并重组为字符串列表 Array<String>。 若分列时原 Array<Object>中元素个数为奇数个，会导致分列后两个列表元素数量不同。在格式转换过程中，需比较两个列表长度，若不同则用事先准备好的图像 url 扩展较短的列表，以保证叠图顺利进行。

目前有一些工具可以帮助您实现制作单词闪卡的需求，比如 Anki、Quizlet 等。Anki 功能强大，支持自定义卡片样式和内容，并且有多种复习模式；Quizlet 则具有丰富的学习资源和便捷的共享功能。您可以根据自己的具体需求和使用习惯选择适合您的工具。

AI技术本身并不直接打印快递单，但它可以帮助自动化和管理打印快递单的过程。以下是AI如何辅助打印快递的几个方面： 1. 数据录入自动化： AI可以通过OCR（光学字符识别）技术自动识别手写或打印的文本信息，并将其转换为电子格式，用于填写快递单。 2. 智能地址识别： AI可以帮助识别和验证地址信息，确保快递单上的地址准确无误。 3. 批量处理： 对于需要打印大量快递单的情况，AI可以自动化这一过程，提高效率。 4. 打印任务调度： AI可以帮助管理和调度打印任务，确保快递单按照优先级和顺序打印。 5. 打印模板设计： AI可以辅助设计快递单的打印模板，使其标准化并符合不同的快递公司要求。 6. 错误检测与预防： AI可以检测打印过程中的错误，并在问题发生前进行预防或提示。 7. 物流跟踪集成： AI可以帮助集成快递单打印与物流跟踪系统，自动更新包裹的物流状态。 8. 个性化服务： AI可以根据客户的需求提供个性化的快递单打印服务，如添加特定的客户信息或服务说明。 9. 成本优化： AI可以分析打印需求和资源使用情况，优化打印成本。 10. 用户界面： AI可以提供智能的用户界面，使用户能够轻松地输入信息并打印快递单。 如果你需要打印快递单，你可以使用一些现成的软件解决方案，这些解决方案可能集成了上述一些AI功能，以简化打印过程。此外，一些快递公司或物流平台可能提供自己的在线服务，允许你通过网页或应用程序直接打印快递单。

您可以使用以下工具来实现让 AI 画八一起义纪念碑的简笔画： 1. ChatGPT：您可以拍下自己画的简笔画，上传给 ChatGPT，并请一个叫“Cartoonize Yourself”的 GPTs 将其转换为画作。 2. “dodoboo”App：由 Hidecloud 和 Sharpmark 创造，无需科学上网，可用 AI 将简笔画转为精致作品。 需要注意的是，这些工具可能需要您根据实际情况进行探索和尝试，以获得满意的效果。