我想用AI做高质量高清图片，我应该怎么做

以下是关于如何用 AI 修改论文的相关内容： 在论文写作领域，AI 技术的应用正迅速发展，能提供多方面的辅助，包括文献搜索、内容生成、语言润色、数据分析、论文结构和格式以及研究伦理和抄袭检测等。以下是一些常用的 AI 工具和平台： 文献管理和搜索： Zotero：结合 AI 技术，可自动提取文献信息，助您管理和整理参考文献。 Semantic Scholar：由 AI 驱动的学术搜索引擎，提供相关文献推荐和引用分析。 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，提高论文语言质量。 Quillbot：基于 AI 的重写和摘要工具，可精简和优化论文内容。 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，便于进行数据分析和可视化。 Knitro：用于数学建模和优化的软件，可进行复杂的数据分析和模型构建。 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，简化论文编写过程。 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。 如果您的医学课题需要 AI 给出修改意见，可以考虑以下专业工具： Scite.ai：为研究人员等打造的创新平台，提供引用声明搜索等工具，简化学术工作。 Scholarcy：可提取文档结构化数据，生成文章概要，包含关键概念等板块内容。 ChatGPT：强大的自然语言处理模型，能提供医学课题的修改意见。 此外，有作者在修改小说时的经验分享：首先将原文喂给 code interpreter 并保存为 excel 文件备用，然后让 GPT 读取文件并给出反馈。从情节合理与连贯性角度修改，细节修改时 Arthur 的结构化 prompt 效果较好，修改过程中要注意保存备份。一轮修改完成后可进行新一轮，修改重点会有所变化。最后还提到了未来的探索方向，包括琢磨 prompts 和设计 agent 框架等。 使用这些工具时，要结合自己的写作风格和需求，选择最合适的辅助工具。

以下是学习 AI 基础知识的方法： 1. 了解 AI 基本概念： 阅读「」部分，熟悉 AI 的术语和基础概念，包括人工智能的定义、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，了解 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，找到为初学者设计的课程，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，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，根据自己的兴趣选择特定的模块进行深入学习。 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，欢迎实践后的分享。 5. 体验 AI 产品： 与现有的 AI 产品进行互动，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，获得对 AI 在实际应用中表现的第一手体验，并激发对 AI 潜力的认识。 对于中学生学习 AI，建议如下： 1. 从编程语言入手学习： 可以从 Python、JavaScript 等编程语言开始学习，学习编程语法、数据结构、算法等基础知识，为后续的 AI 学习打下基础。 2. 尝试使用 AI 工具和平台： 可以使用 ChatGPT、Midjourney 等 AI 生成工具，体验 AI 的应用场景。 探索一些面向中学生的 AI 教育平台，如百度的“文心智能体平台”、Coze 智能体平台等。 3. 学习 AI 基础知识： 了解 AI 的基本概念、发展历程、主要技术如机器学习、深度学习等。 学习 AI 在教育、医疗、金融等领域的应用案例。 4. 参与 AI 相关的实践项目： 可以参加学校或社区组织的 AI 编程竞赛、创意设计大赛等活动。 尝试利用 AI 技术解决生活中的实际问题，培养动手能力。 5. 关注 AI 发展的前沿动态： 关注 AI 领域的权威媒体和学者，了解 AI 技术的最新进展。 思考 AI 技术对未来社会的影响，培养对 AI 的思考和判断能力。 如果您不会代码但希望在 20 分钟上手 Python + AI，可以尝试了解以下内容作为基础： 1. AI 背景知识： 基础理论：了解人工智能、机器学习、深度学习的定义及其之间的关系。 历史发展：简要回顾 AI 的发展历程和重要里程碑。 2. 数学基础： 统计学基础：熟悉均值、中位数、方差等统计概念。 线性代数：了解向量、矩阵等线性代数基本概念。 概率论：基础的概率论知识，如条件概率、贝叶斯定理。 3. 算法和模型： 监督学习：了解常用算法，如线性回归、决策树、支持向量机（SVM）。 无监督学习：熟悉聚类、降维等算法。 强化学习：简介强化学习的基本概念。 4. 评估和调优： 性能评估：了解如何评估模型性能，包括交叉验证、精确度、召回率等。 模型调优：学习如何使用网格搜索等技术优化模型参数。 5. 神经网络基础： 网络结构：理解神经网络的基本结构，包括前馈网络、卷积神经网络（CNN）、循环神经网络（RNN）。 激活函数：了解常用的激活函数，如 ReLU、Sigmoid、Tanh。

利用 AI 写论文可以按照以下步骤进行： 1. 确定课题主题：明确研究兴趣和目标，选择具有研究价值和创新性的主题。 2. 收集背景资料：使用学术搜索引擎和文献管理软件等 AI 工具搜集相关研究文献和资料。 3. 分析和总结信息：利用 AI 文本分析工具提取关键信息和主要观点。 4. 生成大纲：使用 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：借助 AI 工具撰写文献综述部分，确保内容准确完整。 6. 构建方法论：根据研究需求，采用 AI 建议的方法和技术设计研究方法。 7. 数据分析：若课题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：利用 AI 写作工具撰写课题各部分，并进行语法和风格检查。 9. 生成参考文献：使用 AI 文献管理工具生成正确的参考文献格式。 10. 审阅和修改：借助 AI 审阅工具检查课题的逻辑性和一致性，并根据反馈修改。 11. 提交前的检查：使用 AI 抄袭检测工具确保课题的原创性，并进行最后的格式调整。 在论文写作领域，常用的 AI 工具和平台有： 1. 文献管理和搜索： Zotero：结合 AI 技术，自动提取文献信息，帮助管理和整理参考文献。 Semantic Scholar：AI 驱动的学术搜索引擎，提供文献推荐和引用分析。 2. 内容生成和辅助写作： Grammarly：提供文本校对、语法修正和写作风格建议，提高语言质量。 Quillbot：基于 AI 的重写和摘要工具，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，帮助进行复杂的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，提供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。 需要注意的是，AI 工具可以作为辅助，但不能完全替代研究者的专业判断和创造性思维。在使用 AI 进行论文写作时，应保持批判性思维，并确保研究的质量和学术诚信。同时，如果担心 AI 对孩子思考力产生负面影响，应正确引导使用方法。例如，将任务设置为让孩子提交与 AI 共同完成作文的聊天记录，重点评价孩子能否说清楚 AI 作文的优缺点及如何修改。

以下是一些好用的现阶段 AI 应用软件： AI 摄影参数调整助手：使用图像识别、数据分析技术，常见于摄影 APP 中，能根据场景自动调整摄影参数，市场规模达数亿美元。 AI 音乐情感分析平台：运用机器学习、音频处理技术，有音乐情感分析软件，可分析音乐的情感表达，市场规模达数亿美元。 AI 家居智能照明系统：基于物联网技术、机器学习，如小米智能照明系统，实现家居照明的智能化控制，市场规模达数十亿美元。 AI 金融风险预警平台：采用数据分析、机器学习技术，有金融风险预警软件，能提前预警金融风险，市场规模达数十亿美元。 AI 旅游路线优化平台：借助数据分析、自然语言处理技术，如马蜂窝路线优化功能，可根据用户需求优化旅游路线，市场规模达数亿美元。 AI 儿童安全座椅推荐系统：通过数据分析、机器学习，如宝宝树安全座椅推荐，为家长推荐合适的儿童安全座椅，市场规模达数亿美元。 AI 汽车保养套餐推荐系统：利用数据分析、机器学习，如途虎养车保养推荐，根据车辆情况推荐保养套餐，市场规模达数十亿美元。 AI 物流快递柜管理系统：基于数据分析、物联网技术，如丰巢快递柜管理系统，优化快递柜使用效率，市场规模达数十亿美元。 AI 招聘面试模拟平台：运用自然语言处理、机器学习，如智联招聘面试模拟功能，帮助求职者进行面试模拟，市场规模达数亿美元。 AI 房地产装修设计平台：借助图像生成、机器学习，如酷家乐装修设计软件，为用户提供装修设计方案，市场规模达数十亿美元。 AI 游戏道具推荐系统：通过数据分析、机器学习，如游戏内商城推荐功能，根据玩家需求推荐游戏道具，市场规模达数亿美元。 AI 天气预报分时服务：采用数据分析、机器学习技术，如彩云天气分时预报，提供精准的分时天气预报，市场规模达数亿美元。 AI 医疗病历分析平台：利用数据分析、自然语言处理，如医渡云病历分析系统，分析医疗病历，辅助诊断，市场规模达数十亿美元。 AI 会议发言总结工具：借助自然语言处理、机器学习，如讯飞听见会议总结功能，自动总结会议发言内容，市场规模达数亿美元。 AI 书法作品临摹辅助工具：通过图像识别、数据分析，如书法临摹软件，帮助书法爱好者进行临摹，市场规模达数亿美元。

现阶段 AI 应用主要包括以下方面： 1. AI 视频生成： 专业创作者（艺术家、影视人等）：能够为作品赋予独特风格和想象力，提供灵感，降低后期制作门槛和成本，目前主要集中在音乐 MV、短篇电影、动漫等方向。 自媒体、非专业创作者：解决视频剪辑痛点，如快速生成脚本分镜、视频，将文章高效转 PPT 再转视频，解决同一素材在不同平台分发的成本问题。 企业客户：为小企业、非盈利机构大幅缩减视频制作成本。 2. 交通领域： 自动驾驶：提高交通安全性和效率。 交通管理：优化交通信号灯和交通流量，缓解交通拥堵。 物流和配送：优化物流路线和配送计划，降低运输成本。 无人机送货：将货物快速送达偏远地区。 3. 其他领域： 教育：提供个性化学习体验。 农业：分析农田数据，提高农作物产量和质量。 娱乐：开发虚拟现实和增强现实体验。 能源：优化能源使用，提高能源效率。 此外，从使用场景来看，还包括改善大模型产品的使用体验、助力用户工作流、细分场景独立实用工具、AI 社区、Chatbot 等方向；从产品形态上来看，分为插件、辅助现有产品能力、深度结合 LLM 能力的独立网站&应用、AI 社区等。目前产品大多分布在 PC 端。

以下是将网图照片换成您的脸的一些方法和步骤： 1. 星流一站式 AI 设计工具： 选中图像进入扩展功能界面，自动提取面部信息。 上传想要替换到图像的图片。 参数方面：提示词框会自动根据图像进行填充，无需手动填写；重绘风格选择与放大图像相对应的风格，会提升换脸效果，其余参数默认即可。 2. 【SD】无需 Lora，一键换脸插件 Roop： 勾选相关项目，确保包含 Python 和 C++包。 更改到您想要安装的位置，点击右下角的安装。 安装时间较长，需耐心等待。 安装好后，打开 SD 文件目录下的相关文件夹，在地址栏输入“cmd”，然后回车。 在打开的 dos 界面里，粘贴“python m pip install insightface==0.7.3 user”代码，自动开始安装 insightface。 若此阶段出现错误，建议下载最新的秋叶 4.2 整合包（6 月 23 号更新），后台回复【SD】即可下载。 安装完成后，重新打开启动器，后台会继续下载一些模型，全程需保证科学上网。 启用 ROOP 插件，选择想要替换的人物照片，面部修复选择“GFPGAN”。右边的参数数值越低，人物会越像，但图像会很模糊；数值越高人物越不像，但图像会很清晰，可根据需求设置，如使用 0.5 测试。最下面还有放大算法，可使用一个模型放大图像，相当于高清修复。设置好后点击生成。若人脸部分像素偏低、有点模糊，可将图发送到“图生图”，开一个较小的重绘幅度。 需要注意的是，AI 换脸存在一定的法律风险。除上述诈骗、寻衅滋事、编造、传播虚假信息罪外，AI 换脸技术既然要对“人脸”进行更换，其民事侵权风险自不言而明，相对应地构成侮辱、诽谤罪及制作、贩卖、传播淫秽色情物品罪的案例亦会出现。就民事侵权而言，《民法典》第一千零一十九条明确规定，“任何组织或者个人不得以丑化、污损，或者利用信息技术手段伪造等方式侵害他人的肖像权。未经肖像权人同意，不得制作、使用、公开肖像权人的肖像，但是法律另有规定的除外。”因此，一旦换脸技术所生成之人脸系自然人的肖像，那么未经他人同意，使用他人肖像的行为当然侵犯了自然人的肖像权。在刑事犯罪方面，行为人使用他人肖像进行 AI 换脸旨在侮辱、诽谤、恶意丑化他人，并在网络上肆意传播，该行为就极有可能涉嫌刑法上的侮辱、诽谤罪。此外，现阶段还存在大量行为人利用 AI 换脸技术专门进行违法犯罪活动，其中较为典型的是诈骗罪和制作、复制、出版、贩卖、传播淫秽物品牟利罪或传播淫秽物品罪。

以下是关于老旧照片高清修复的方法： 1. 使用 Stable Diffusion 进行修复： 将照片放入后期处理中，使用 GFPGAN 算法使人脸变清晰。可参考文章。 将图片发送到图生图中，打开 stableSR 脚本，放大两倍。此放大插件是所有插件中对原图还原最精准、重绘效果最好的。可参考文章。 切换到 sd2.1 的模型进行修复，vae 选择 vqgan，提示词可以不写以免对原图产生干扰。 为做到颜色与内容的统一，启用 cutoff 插件来进行控制，依次按顺序设置好颜色提示词。可参考文章。 2. 使用 ComfyUI 进行修复： 结合 Flux Controlnet Upscale 模型，以前的工作流比较复杂，现在只要十几个基础的节点就能实现同样的效果，甚至可能更好。 参数调节：一般先确认放大的倍数，然后根据出来的图片调整 controlNet 的强度。 ControlnetUpscaler 放大模型：Flux.1dev ControlNet 是 Jasper 研究团队为低分辨率图像开发的模型，可直接与 diffusers 库一起使用，通过特定代码加载管道，加载控制图像并进行图像处理。其训练方式采用合成复杂数据退化方案，结合图像噪声、模糊和 JPEG 压缩等多种方式对真实图像进行人工退化。 Flux Ultimator 细节增强：能增加小细节，让图像尽可能逼真，可放大色调的丰富性和深度，在 0.1 的强度设置下也能有显著增强效果，能顺利集成到工作流程中，与其他 LORA 结合使用效果好，结合时需将强度降低小于 0.5。 T5 Clip：如果发现出来的图片质量细节不够，选择 fp16 的版本。 图像的传递：controlNet 这里传递的应该是上传的原始图片，因为这个是 controlNet 而不是潜空间图像。

以下是一些可以免费将低精度图片转化为高清图片的网站和相关信息： Stability AI 推出的基于 Discord 的媒体生成和编辑工具： ：可将任何低分辨率、低质量的图像转换为 4k 杰作，价格为 25 积分。 ：简单、低成本的分辨率提升，价格为 0.2 积分。 图像高清修复放大的流程分为三部分： 1. 图像输入：添加 Load Image 节点加载图像，不建议上传大分辨率图片，分辨率越大处理时间越长。 2. 图像高清修复：把原本模糊的图片修复，并进行 2 倍放大。Checkpoint 大模型使用 Iceclear/StableSR，搭配 Stable SR Upscaler 模型能最大程度修复图像，推理图片每个噪点以还原图像。提示词部分应包含想要达到的目的内容，如正向：（masterpiece），（best quality），（realistic），（very clear）；反向：3d，cartoon，anime，sketches，（worst quality），（low quality）（杰作），（最高品质），（逼真的），（非常清晰）；3D，卡通，动漫，素描，（最差质量），（低质量）。全程采取两次高清修复，第一次修复原始图像分辨率并且放大，若分辨率不够继续下一步。 3. 图像高清放大：针对第一次放大修复后的图像进行二次修复，realisticVision 底膜最合适，使用提示词反推 node 对图像进行画面提示词提取，搭配 tile ControlNet 提升画面细节感，然后用合适的高清放大模型进行二次放大。

以下是一些国内能免费生成高清 AI 图片的网站： 1. 通义万相：作为国产 AI 工具，在中文理解和处理方面表现出色。用户可以从多种艺术风格和图像风格中进行选择，生成的图像质量较高，细节丰富。重点是现在免费，每天签到获取灵感值就可以。但为了符合国内监管要求，某些类型的图像可能无法生成，在处理非中文语言或国际化内容方面可能存在不足。 2. 可灵：由快手团队开发的 AI 应用，主要用于生成高质量的图像和视频，图像质量非常高。最初采用内测邀请制，现在已向所有用户开放使用。不过价格相对较高，重度用户年费可能达几千元，平均每月使用成本在 400 到 600 元之间。临时或轻度使用有每日免费点数和 60 多元单月的最便宜包月选项。

以下是一些可以用于 AI 高清化视频的免费网站或工具： Runway：网址为 https://runwayml.com ，有网页和 app ，使用方便。工具教程： 即梦：网址为 https://dreamina.jianying.com/ ，为剪映旗下产品，生成 3 秒，动作幅度有很大升级，有最新 S 模型和 P 模型。工具教程： Kling：网址为 kling.kuaishou.com ，支持运动笔刷，1.5 模型可以直出 1080P30 帧视频。视频模型： Vidu：网址为 https://www.vidu.studio/ haiper：网址为 https://app.haiper.ai/ Pika：网址为 https://pika.art/ ，可控性强，可以对嘴型，可配音。工具教程： 智谱清影：网址为 https://chatglm.cn/video ，开源了，可以自己部署 cogvideo 。工具教程： PixVerse：网址为 https://pixverse.ai/ ，人少不怎么排队，还有换脸功能。工具教程： luma：网址为 https://lumalabs.ai/ Minimax 海螺 AI：网址为 https://hailuoai.video/ ，非常听话，语义理解能力非常强。视频模型： SVD：网址为 https://stablevideo.com/ ，对于景观更好用。工具教程：

以下是一些可以将图片变成高清的工具及相关介绍： 悠船： 进入对应的图片，常用的图片调整内容包括变化、高清、重塑、扩图等。 变化：能让生成的图片产生一定改变，细微表示改变幅度小，强烈则表示改变幅度大。 高清：放大图片，“直接”表示啥都不变直接出高清，“创意”表示在图片基础上进行微小的优化调整。 风格变化：基于生成的图片作为上传图片（垫图）再创作。 拓展：可对图片进行上下左右的拓展。 缩放：指的是镜头，如 2x 表示镜头拉远 2 倍。 局部重绘：可以选择一个区域进行修改，建议选择区域大一些，太小无法修改。 使用图片即垫图，使用风格即参考图片风格，使用提示词即复制图片的提示词。 清影： 输入一张图片和相应的提示词，清影大模型将根据提示把图片转变为视频画面。也可以只输入一张图片，模型将自行发挥想象力把图片扩展为一段有故事的视频。 技巧：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图片变清晰。提示词要简单清晰，可以选择不写 prompt 让模型自己操控图片动起来，或者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。如果不明确模型如何理解图片，可将照片发送到清言对话框进行识图明确主体描述。

以下是一些可以将模糊图片生成相对高清图片的 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 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。 另外，如果您想从游戏截图升级到 KV 品质，可以参考以下 AI 工具使用方法： 目前市面上有线上和线下本地部署的两种 AI 。线上的优势为出图速度快，不吃本地显卡的配置，且无需自己下载动辄几个 G 的模型，还能看其他创作者的制作的图片，但为了节约算力成本他们只支持出最高 1024X1024 左右的图，制作横板、高清等图片就会受限。线下部署的优势为可以自己添加插件，不卡算力，出图质量高于线上平台，但是使用期间电脑基本处于宕机状态，如果配置不高的话还会出现生成半天之后爆显存的情况，导致出图失败。 所以我们这里充分发挥线上和线下平台的优势。线上用于找参考、测试模型，线下作为主要的出图工具。在线上绘图网站的绘图广场上发现自己想要的画风，点击创作，会自动匹配创作的使用的模型 lora 和 tag。截取一小张游戏人物作为底图，目的是将线上平台有限的算力全部堆在人物身上。多批次、多数量地尝试不同的画风，得出最符合游戏的一款模型+lora 组合。最后在 C 站（https://civitai.com/ ）上下载对应模型到本地，加载部署后就可以开始正式生图了！ 关于 AI 去水印的工具，目前市面上有一些不错的选项： 1. AVAide Watermark Remover：这是一个在线工具，使用 AI 技术从图片中去除水印。它支持多种图片格式，如 JPG、JPEG、PNG、GIF 等。操作简单，只需上传图片，选择水印区域，然后保存并下载处理后的图片即可。这个工具还提供了其他功能，如去除文本、对象、人物、日期和贴纸等。 2. Vmake：这个工具同样提供 AI 去除图片水印的功能。用户可以上传最多 10 张图片，AI 会自动检测并移除图片上的水印。处理完成后，用户可以选择保存生成的文件。这个工具适合需要快速去除水印的用户，尤其是那些需要在社交媒体上分享图片的用户。 3. AI 改图神器：这个工具提供 AI 智能图片修复去水印的功能，可以一键去除图片中的多余物体、人物或水印，不留任何痕迹。支持直接粘贴图像或上传手机图像，操作简单方便。 这些工具各有特点，可以根据您的具体需求选择最适合您的去水印工具。

以下是一些国内可以利用 AI 制作高质量网站的平台： 1. Wix ADI（Artificial Design Intelligence） 网址：https://www.wix.com/ 特点：基于用户提供的信息自动生成定制化网站，提供多个设计选项和布局，集成了 SEO 工具和分析功能。 2. Bookmark 网址：https://www.bookmark.com/ 特点：AIDA（Artificial Intelligence Design Assistant）通过询问用户几个简单问题快速生成网站，提供直观的拖放编辑器，包括多种行业模板和自动化营销工具。 3. Firedrop 网址：https://firedrop.ai/ 特点：Sacha 是其 AI 设计助手，可根据用户指示创建和修改网站设计，提供实时编辑和预览功能，包含多种现代设计风格和自定义选项。 4. The Grid 网址：https://thegrid.io/ 特点：Molly 是其 AI 设计助手，可自动调整网站设计和布局，基于内容和用户互动进行优化，支持多种内容类型。 5. Zyro 网址：https://zyro.com/ 特点：使用 AI 生成网站内容，包括文本、图像和布局建议，提供 AI 驱动的品牌和标志生成器，包含 SEO 和营销工具。 6. 10Web 网址：https://10web.io/ 特点：基于 AI 的 WordPress 网站构建工具，可自动生成网站布局和设计，提供一键迁移功能，集成的 AI 驱动 SEO 分析和优化工具。 7. Jimdo Dolphin 网址：https://www.jimdo.com/ 特点：Dolphin 是其 AI 网站构建器，通过询问用户问题定制网站，提供自动生成的内容和图像，包含电子商务功能。 8. Site123 网址：https://www.site123.com/ 特点：简单易用的 AI 网站构建工具，适合初学者，提供多种设计模板和布局，包括内置的 SEO 和分析工具。

以下是一些利用 AI 制作高质量网站的工具和相关信息： 1. Wix ADI 网址：https://www.wix.com/ 特点：基于用户提供的信息自动生成定制化网站，提供多个设计选项和布局，集成了 SEO 工具和分析功能以优化网站表现。 2. Bookmark 网址：https://www.bookmark.com/ 特点：AIDA 通过询问用户几个简单问题快速生成网站，提供直观的拖放编辑器，包括多种行业模板和自动化营销工具。 3. Firedrop 网址：https://firedrop.ai/ 特点：Sacha 是其 AI 设计助手，可根据用户指示创建和修改网站设计，提供实时编辑和预览功能，包含多种现代设计风格和自定义选项。 4. The Grid 网址：https://thegrid.io/ 特点：Molly 是其 AI 设计助手，可自动调整网站设计和布局，基于内容和用户互动进行优化，支持多种内容类型。 此外，在 ProductHunt 2023 年度最佳产品榜单中，有以下与制作网站相关的 AI 产品： 1. Dora AI：通过一个 prompt，借助 AI 3D 动画生成强大网站，支持文字转网站、生成式 3D 互动、高级 AI 动画。 2. Bard（免费）：谷歌推出的官方 ChatGPT 竞争者。 另外，Web3 和人工智能初创公司 AGII 获得 1500 万美元融资，AGII 是一个 AI 驱动的平台，提供一系列 AI 生成器和魔法工具，包括文本、图像、代码、聊天机器人、语音转文本和配音等功能，旨在帮助用户轻松生成高质量内容。

以下是为您推荐的学习 Coze 智能体的高质量免费课程： 通识篇： 现有常见 AI 工具小白扫盲： AI 常见名词、缩写解释： 基础教程： 大圣：胎教级教程：万字长文带你使用 Coze 打造企业级知识库： 大聪明：保姆级教程：Coze 打工你躺平： 安仔：Coze 全方位入门剖析 免费打造自己的 AI Agent 基础教程：Coze“图像流”抢先体验： YoYo：Coze 图像流小技巧：探索视觉艺术的隐藏宝藏： 【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： 【智能体搭建共学课】一步步教你玩转 Coze 智能体，新手 0 门槛教学特邀讲师：元子：[https://www.bilibili.com/video/BV1mXqGY1EwJ/?spm_id_from=333.999.0.0&vd_source=84aaf5d504fda49d36287bb4930a47a2)（1 小时 32 分开始）

您可以借助开源社区力量构建高质量的 AI 数字人。 构建数字人的躯壳有多种方式： 1. 2D 引擎：风格偏向二次元，亲和力强，定制化成本低，代表是 Live2D Cubism。 2. 3D 引擎：风格偏向超写实的人物建模，拟真程度高，定制化成本高，代表是 UE、Unity、虚幻引擎 MetaHuman 等，但个人学习在电脑配置和学习难度上有一定门槛。 3. AIGC：省去建模流程直接生成数字人的展示图片，但存在算法生成的数字人很难保持 ID 一致性、帧与帧连贯性差等弊端。如果对人物模型真实度要求不高，可以使用，典型项目有 wav2lip、videoretalking 等。AIGC 还有直接生成 2D/3D 引擎模型的方向，但仍在探索中。 构建数字人的灵魂需要注意以下几个工程关键点： 1. AI Agent：要让数字人像人一样思考就需要写一个像人一样的 Agent，工程实现所需的记忆模块、工作流模块、各种工具调用模块的构建都是挑战。 2. 驱动躯壳的实现：灵魂部分通过定义接口由躯壳部分通过 API 调用，调用方式可以是 HTTP、webSocket 等。但包含情绪的语音表达以及如何保证躯壳的口型、表情、动作和语音的同步及匹配，目前主流方案只能做到预设一些表情动作，再做一些逻辑判断来播放预设，语音驱动口型相对成熟但闭源。 3. 实时性：由于算法部分组成庞大，几乎不能实现单机部署，特别是大模型部分，所以算法一般会部署到额外的集群或者调用提供出来的 API，这里面就会涉及到网络耗时和模型推理耗时，如果响应太慢就会体验很差，所以低延时也是亟需解决的一个问题。 4. 多元跨模态：不仅仅是语音交互，还可以通过添加摄像头数据获取数据，再通过系列 CV 算法做图像解析等。 5. 拟人化场景：正常和人交流时不是线性对话，会有插话、转移话题等情况，这些情景需要通过工程丝滑处理。 如果都要自建代码实现各模块，开发工作量巨大，迭代难度也很高，对于个人开发者来讲不现实。因此推荐借助开源社区的力量，现在开源社区已经有了像 dify、fastgpt 等等成熟的高质量 AI 编排框架，它们有大量的开源工作者维护，集成各种主流的模型供应商、工具以及算法实现等等。我们可以通过这些框架快速编排出自己的 AI Agent，赋予数字人灵魂。在笔者的开源项目中，使用了 dify 的框架，利用其编排和可视化交互任意修改流程，构造不同的 AI Agent，并且实现相对复杂的功能，比如知识库的搭建、工具的使用等都无需任何的编码和重新部署工作。同时 Dify 的 API 暴露了 audiototext 和 texttoaudio 两个接口，基于这个两个接口就可以将数字人的语音识别和语音生成都交由 Dify 控制，从而低门槛做出来自己高度定制化的数字人。具体的部署过程参考 B 站视频：https://www.bilibili.com/video/BV1kZWvesE25 。如果有更加高度定制的模型，也可以在 Dify 中接入 XInference 等模型管理平台，然后部署自己的模型。此外，数字人 GUI 工程中仍然保留了 LLM、ASR、TTS、Agent 等多个模块，能够保持更好的扩展，比如实现更加真实性感的语音转换、或者如果有更加 Geek 的 Agent 实现也可以选择直接后端编码扩展实现。 使用 Dify 接口需要注意： 1. 必须在应用编排功能中打开文字转语音和语音转文字功能，否则接口会返回未使能的错误。 2. 只有接入了支持 TTS 和 SPEECH2TEXT 的模型供应商，才会在功能板块中展示出来，Dify 的模型供应商图标下标签有展示该供应商支持哪些功能，这里可以自行选择自己方便使用的。对于 TTS，不同的模型供应商支持的语音人物不同，可以根据个人喜好添加。

以下是关于如何高质量提问 AI 的一些建议： 1. 针对具体任务进行环节拆分：例如在使用 AI 进行数据分析时，将数据清洗、提取、模型选择、训练和结果解释等环节分开处理，便于优化性能和发现修正问题。 2. 逐步深化和细化问题：对于复杂问题，先提出宽泛问题，再根据回答进一步细化或深化，如处理知识产权侵权案件时，先问被告是否侵权，再根据回答追问侵权类型和程度。 3. 提供参考和学习内容：包括详细操作指南、行业最佳实践、案例研究等，并编写详细流程和知识（knowhow），如自动化文档处理中编写处理不同类型文档的指南。 4. 利用专业领域术语引导：在 Prompt 中使用法律术语引导 AI 回答方向，如处理合同纠纷时提示从特定方面分析合同履行情况。 5. 验证与反馈：大模型语料有滞后性，使用 AI 回答后要交叉验证确保准确性，同时结合自身专业知识筛选判断，确保符合法律伦理等。 6. 总结核心观点和注意事项：用简洁明了语言概括，如提供法律建议时可总结出核心观点和注意事项，并使用特定连接词组织 Prompt。 7. 设定角色和任务目标：赋予 AI 明确的角色和任务目标，如专注于民商事法律领域且擅长特定方面的律师，以提升工作效率。 8. 讲清楚背景和目的：提问时梳理清楚背景信息和目的，如处理交通事故案件时说明案件事实和法规，帮助 AI 理解上下文提高准确性。 9. 学会提问：使用清晰具体语言，避免模糊表述，了解 AI 工作原理和限制，设计能提供有用答案的问题。 10. 拆解环节、切分流程：应用 AI 前细致拆解工作流程，将复杂任务分解为更小更具体环节，使 AI 执行更精确。 此外，FastGPT 是一个功能强大、易于使用的知识库问答系统，基于 LLM 技术，能理解自然语言并生成高质量答案，支持连接外部知识库获取更全面信息，有可视化工作流编排工具方便创建复杂问答场景，具备开箱即用的数据处理和模型调用功能方便快速上手，可帮助企业构建智能客服、知识库搜索、文档生成等应用。相关资源有：。但请注意内容由 AI 大模型生成，请仔细甄别。

以下是一些写 AI 提示词以获得更高质量回答的方法： 1. 明确具体的描述：使用更具体、细节的词语和短语，避免过于笼统。 2. 添加视觉参考：在提示词中插入相关图片参考，提高 AI 理解意图和细节要求的能力。 3. 注意语气和情感：根据需求，用合适的形容词、语气词等调整整体语气和情感色彩。 4. 优化关键词组合：尝试不同的关键词搭配和语序，找到最准确表达需求的描述方式。 5. 增加约束条件：添加限制性条件，如分辨率、比例等，避免意外输出。 6. 分步骤构建提示词：将复杂需求拆解为逐步的子提示词，引导 AI 先生成基本结构，再逐步完善。 7. 参考优秀案例：研究流行且有效的提示词范例，借鉴写作技巧和模式。 8. 反复试验、迭代优化：通过多次尝试不同写法，并根据输出效果反馈持续优化完善。 在商业化问答场景中，提示词的作用是告诉全知全能的大语言模型，它是一个什么样的角色、要专注于哪些技能，让其按照您的想法变成所需的“员工”。例如设定角色为“美嘉”，按照其人设、背景和对话风格做设定。 此外，还有一些优化提示词的技术和成果，如通过链式思维等技术自动改进提示词，提升回答质量，具有示例增强、标准化、提示重写、预填充内容等功能特点，能显著提高模型的易读性和准确性，测试显示多标签分类准确率提升 30%，摘要任务可完全遵循字数要求。若提示缺少示例，Claude 还会自动生成合成示例，简化提示构建过程。

以下是为您生成的提示词，用于生成一个穿着发光衣服的美女在室内的图片： 人物及主体特征：一位美丽的女性，身着发光的衣服，精致的五官，迷人的微笑，优雅的动作 场景特征：室内环境，装饰精美，有柔和的灯光 环境光照：温暖的灯光，营造出温馨的氛围 画幅视角：适中的距离，展现人物的全貌，正常的人物比例，平视的观察视角 画质：高画质，高分辨率 画风：写实 英文提示词为：, drawing, paintbrush, a beautiful woman wearing shining clothes, in an indoor environment with soft lights, delicate features, charming smile, elegant movement, decorated interior, warm lighting, moderate distance, normal proportion,平视视角, high quality, high resolution, realistic 。 同时，您还可以添加反向提示词来排除不想要的效果，例如：NSFw, 。 对于新手而言，您可以通过以下功能型辅助网站来帮助书写提示词： http://www.atoolbox.net/ ，它可以通过选项卡的方式快速地填写关键词信息。 https://ai.dawnmark.cn/ ，它的每种参数都有缩略图可以参考，可以方便更加直观地选择提示词。 您还可以去 C 站（https://civitai.com/）里面抄作业，每一张图都有详细的参数，点击下面的复制数据按钮，然后直接粘贴到正向提示词栏里，点击生成按钮下的第一个按键，Stable Diffusion 就可以将所有的参数自动匹配。但要注意图像作者使用的大模型和 LORA，不然即使参数一样，生成的图也会截然不同。您也可以只取其中比较好的一些描述词使用，比如人物描写、背景描述、一些小元素或者是画面质感之类的。

要让文生图片保持形象一致，可以参考以下方法： 1. 首先进入文生图，填写提示词，例如“，一头白发的女孩坐在绿植和鲜花的田野里，温暖的灯光，模糊的前景”，设置常规参数生成一张图。 2. 若想以该人物为主角生成一系列其他图，将图片拖入到 ControlNet 中，预处理器选择 reference only，控制模型选择“均衡”，先将保真度数值设置为 1。 3. 在没有明确指向性提示词的情况下，人物形象能保持一致，但表情、动作、服装可能产生随机变化。 4. 可以通过添加关键词来给人物换装、更改服装和表情、更改动作和表情、更改姿态、环境和表情等，比如添加“红裙子”“黑色校服、哭泣”“抱手、生气”“在花丛中奔跑、开心”“红色棒球帽，时尚卫衣，在商场逛街”。 5. 像制作典籍类作品时，可对主要人物先出一版形象照，后续所有画面用“cref”做人物一致性的操作。 通过以上一系列操作和测试，可以发现这些功能在绘制系列插画、漫画、小说插图等工作时，能保持主角形象的统一，也能根据情况做实时的调整，若后期再配合 lora，潜力非常大。

以下是关于检测图片造假的相关内容： 胶囊网络（CapsNets）能够有效检测图片造假，减少过拟合，提高检测精度，对不良数据适应力更强，还能适应输入数据的仿射变换，但在大数据集和背景复杂的输入图像等领域运作不太理想，需要进一步研究和改进。 对于判断一张图片是否为 AI 生成，可通过以下方式： 培养自己的鉴赏能力，训练大脑模型。 利用专门的网站，如 ILLUMINARTY（https://app.illuminarty.ai/），但此类网站的鉴定逻辑算法可能存在不足，如将结构严谨的真实摄影作品误判为 AI 作图。 依赖艺术知识储备，了解名画风格、画质与笔触表现力等。 注重细节，如人物肢体是否异常、背景花纹和底纹文字信息等。

图片识别是一个复杂但重要的领域，以下是一些相关知识： 1. 对于印刷体图片的识别，通常会先将图片变为黑白、调整大小为固定尺寸，然后与数据库中的内容进行对比得出结论。但实际情况中，存在多种字体、不同拍摄角度等多种例外情况，通过不断添加规则的方法来解决不可行。神经网络专门处理未知规则的情况，其发展得益于生物学研究的支持，在数学上提供了方向，能够处理如手写体识别等未知情况。推荐阅读《这就是 ChatGPT》一书，作者被称为“在世的最聪明的人”，美团技术学院院长刘江老师的导读序回顾了整个 AI 技术发展的历史，对了解 AI 和大语言模型计算路线的发展有重要作用。 2. 受大脑神经元网络的启发，罗森布拉特提出应用感知机网络执行视觉任务，如人脸和物体识别。以识别手写数字为例，将感知机设计为“8”探测器，需先将图像转换为一组数值输入，确定感知机的权重分配和阈值，使其能产生正确输出。感知机有多个输入，每个输入对应像素强度且有自己的权重，通过类似行为心理学中的训练方式，在样本上进行监督学习来设定正确的权重和阈值。 3. 对于判断一张图片是否为 AI 生成，现在有不少网站通过对大量图片数据的抓取和分析来给出画作属性的判断可能性，例如 ILLUMINARTY 网站。但在测试中存在一些问题，如结构严谨的真实摄影作品可能被误判为 AI 作图，这反映出鉴定 AI 自身的逻辑算法不能像人类一样综合考虑各种不符合逻辑的表现。

以下是使用即梦 AI 生成用于微信小程序的商家奶茶宣传图的详细步骤： 1. 成品图：这是一组用在奶茶小程序门店上的奶茶宣传图。 2. 制作步骤： 第 1 步：找参考图。 第 2 步：用即梦文生图，生成场景底片。 第 3 步：用画布模式融合产品、logo、文字图片（利用了多种控制能力），然后替换杯子，植入品牌 logo。 第 4 步：用画布模式“局部重绘”等功能做细节的图片美化，用 CapCut Web 版进行文字排版。 生图关键提示词：平面插画，国风，留白，新中式，特写镜头，画面正中间房放着一杯纸杯奶茶，周围摆放着白色茉莉，假山石和青色苔藓，干净背景，具有细腻的笔触。您可以通过即梦 AI 官网（https://jimeng.jianying.com/）了解更多相关信息。

目前在文字生成图片方面，以下两款软件较为强大： 1. Ideogram 2.0： 是目前 AI 设计能力最强，文字生成效果最好且最准确（仅限英文），图像生成效果优于 Flux 和 Dalle·3。 特点包括增强了图像中精确文本的渲染能力，适用于海报、徽标、封面、贺卡、T 恤设计等；提供 5 种不同风格，包括通用、写实、设计、3D 和动漫（Auto 是随机选择一种）；引入“融合 Remix”、“描述 describe”、“放大 Upscale”、“提示词增强 Magic Prompt 功能”、“调色板 Color palette”；提供 API 接口，方便企业集成高级图像生成功能；支持手机端，目前上线 iOS 应用程序；目前可免费使用，每天最多 10 次生成机会（40 张图片）。 2. Stable Diffusion： 输入文字即可生成对应的图片，无需像传统方式那样画图或拍照。 学习使用相对简单，通过实际案例和操作可以快速上手。