以下是关于图片相似度比对的一些解决方案：
我们使用Stable Diffusion中的【X/Y/Z plot】脚本来做一个参数对比，将X轴设置为提示词相关性，取值范围是1-30(+5)，代表着从1到30，每次增加5；将Y轴设置为重绘幅度，取值范围是0-1(+0.2)，代表着从0到1，每次增加0.2。这个对比结果，电脑一共需要生成42张图片，结果如下：可以看到，提示词相关性在6—11中间为最佳，大于11之后，画面的色彩和脸型就开始崩坏了，尤其是当重绘幅度变大之后，较高的提示词相关性会让AI走向完全不同的画风。而重绘幅度的大小可以控制生成图与原图的相似度，在对比图中可以看到，0.4时和原图比较接近，0.6时画面就变成了一个小女孩，当然这个数值也会因每幅图的不同而有所差异。通过对比，我们使用提示词相关性7和重回幅度0.5，绘制如下：接下来是绘图功能，比如我们现在想给这个人物增加一个红色的眼镜，可以使用红色的画笔工具做一个简单的描绘，然后在提示词中增加Red glasses，再点击生成。如果我们想去掉衣服上的图案，可以先用吸管吸取黄色部分，然后用画笔涂上。再生成时就没有图案了。绘图功能的话，每次生成都会重新调整整个画面，但是局部重绘的话可以只改变我们涂抹的部分，现在我们将人物的头部涂抹掉，文字提示改为“一个粉色头发的女孩的脸”，点击生成，就可以将头部换掉了。我们再使用局部重绘（手涂蒙版），修改一下帽子的部分，增加提示词“猫耳”，点击生成。
这部分其实挺简单的，就是加上一个简单的相机参数、写实风格，然后使用MJ v 6.0来绘图即可。甚至不加参数效果也不会太差。参数的设置，因为我们是想做成类抖音的小视频，所以我画成了9:16的比例，大家可以根据需求调整。我只是把上面的翻译内容直接放入MJ了，没使用太多的MJ提示词技巧，因为现在直接描述的情况下，MJ画图也还可以。只是后面增加了下面的参数。最后选择的图片如下：[heading3]四）图片裁剪[content]我直接使用了PS进行裁剪，大家可以选用自己顺手的工具进行裁剪哦~所选照片尽量选择可以一刀完整分割两个人的图片~[heading3]五）使用InsightFaceSwap处理图片[content]1.输入“/saveid”idname可以随便填写，记得住是哪张图就好。我们这边填写“child”，然后点击上传，选择原图。（单击回车↩︎发送）1.换脸操作输入“/swapid”,id=child然后上传我们分割好的图。（单击回车↩︎发送）3.选择一张，我们觉得像的然后继续（如果觉得效果不好，可以循环操作几次，但注意插件每日免费使用次数）1.得到的图相似程度差了点意思，其实这个插件对老外的脸识别度比较好~[heading3]六）拼接[content]重新利用PS把两张图片拼接回来。（只能说眉宇之间，比较相似~但是图片的整体看起来比较完整。）
Hopfield and others have continued to develop the details of how the Hopfield network functions,including nodes that can store any value,not just zero or one.If you think about nodes as pixels in a picture,they can have different colours,not just black or white.Improved methods have made it possible to save more pictures and to differentiate between them even when they are quite similar.It is just as possible to identify or reconstruct any information at all,provided it is built from many data points.霍普菲尔德和其他人不断完善霍普菲尔德神经网络的功能，包括可以存储任何数值的节点，而不仅仅是0或1。如果你把节点想象成图片中的像素，它们可以有不同的颜色，而不仅仅是黑白。改进的方法使得保存更多图片成为可能，即使图片非常相似，也能区分开来。只要由许多数据点构建，就完全有可能识别或重构任何信息。