全网图片搜索的AI

以下是一些常见的 AI 绘画平台： 1. MewXAI：这是一款强大且新手友好、操作简单的 AI 绘画创作平台。其功能包括 MX 绘画、MX Cute、MJ 绘画、边缘检测、室内设计、姿态检测、AI 艺术二维码、AI 艺术字等。访问地址：https://www.mewxai.cn/ 2. StableStudio：Stability AI 开源的 AI 图像生成平台。 3. Roop：一键实现 AI 换脸，仅需一张换脸图像，无需数据集，无需训练，自带敏感图像检测功能。 4. pixian.ai：能够利用 AI 一键移除各种图像背景，并支持在线调整图片分辨率、背景颜色等。 5. Inpaint Anything：一个 AI 图像编辑工具，支持一键擦除、替换图像中的指定物品，通过提示词来自动更换背景图。 6. Segment Anything：一个图像分割模型，可自动分割图片或视频中的所有物品，一键完成自动分割，并支持零样本转移到其他分割任务。 7. Docker：支持一键从图片中解析出 Prompt 描述，并能够基于描述进行扩展，以便二次图片生成。 8. Plask.ai：一个 AI 工具，可以通过 3D 建模，直接生成模特效果图。 9. Recraft AI：是 AI 平面设计工具，用户可以使用其生成和编辑插画，海报，产品周边等，提供多种样式的可选风格，对所有用户每日都有免费的试用点数，并允许对生成的图像进行商业使用。访问地址：https://www.recraft.ai/ 请注意，以上内容由 AI 大模型生成，请仔细甄别。

以下是一些常见的 AI 平台： 图虫网：AI 摄影作品销售平台，利用图像识别、数据分析技术，为摄影爱好者提供作品销售渠道。 网易云音乐音乐人平台：AI 音乐作品发布平台，运用音频处理、数据分析技术，为音乐创作者提供作品发布等服务。 好好住 APP：AI 家居用品推荐平台，通过数据分析、自然语言处理技术，根据用户需求推荐家居用品。 东方财富网投资分析工具：AI 金融投资分析平台，借助数据分析、机器学习技术，分析金融市场并提供投资建议。 此外，在 ProductHunt 2023 年度最佳产品榜单中的 AI 产品有： Dora AI：用一次 prompt 生成网站，支持文字转网站、生成式 3D 互动、高级 AI 动画。 Bard（免费）：谷歌推出的官方 ChatGPT 竞争者，由谷歌的对话应用语言模型（LaMDA）提供支持。 Chat.DID（免费）：有史以来首个允许人们以人类方式与 AI 进行视频聊天的 APP。 Pika（免费）：AI 视频平台，能将创意转化为动态视频。 对于希望自行部署 AIGC 服务的用户，以下云服务平台可供选择： AWS（亚马逊云服务）：提供多种 AI 服务，资源丰富、灵活性强，但费用相对较高，适合需求复杂、要求高可用的企业用户。 Google Cloud Platform：推出 Vertex AI 和多款预训练模型供使用，支持多种编程语言和框架，具有领先的计算机视觉和语音识别能力。 Microsoft Azure：Azure 机器学习服务涵盖多种 AI 工作负载，与微软其他产品融合度高，提供硬件加速等优化方案。 Huawei Cloud：提供 ModelArts 等 AI 开发和推理平台，融合 Ascend AI 处理器实现硬件加速，针对本地化部署和行业应用进行了优化。 阿里云：提供 PAI 和机器学习平台等 AI 产品，支持主流深度学习框架部署，与阿里云其他产品生态集成度高。部署 AIGC 服务通常需要大量算力和存储资源，利用云平台是便捷的选择。建议先评估实际业务场景和需求，再对比不同供应商的产品特性和价格，以选择最合适的部署方案。

目前，用 AI 生成角色原画既有优势也存在一些问题。 优势方面： Niji·journey 5 作为表现优异的在线二次元角色设计 AI，能在各种类型的二次元设计中发挥重要作用。 对于游戏中的角色设计，AI 设计可以提供参考和辅助。 问题方面： Niji·journey 5 存在对流行二次元风格的偏好、风格相对固定以及版权风险等局限性。 AI 设计生成的角色往往需要进一步修饰和调整以符合游戏整体风格和要求，不能完全掌握角色设计的细节和规律。 AI 绘画生成的设计可能存在版权问题。 未来展望： Niji 有望通过改进算法和扩大数据样本来源，提升角色设计的创新性和独特性，满足不同用户和项目的需求。 随着技术进步，Midjourney 等 AI 不断升级，使用 AI 辅助游戏美术设计师工作将成为趋势。但美术设计师需不断学习新技能和知识，拓展多领域知识，以应对未来变化和挑战。游戏美术中各职业分类的界限可能会越来越模糊。

以下是关于自学 AI 的一些建议： 1. 了解 AI 基本概念： 阅读「」部分，熟悉 AI 的术语和基础概念，包括其主要分支（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。 6. 对于中学生自学 AI 的建议： 从编程语言入手学习，如 Python、JavaScript 等，学习编程语法、数据结构、算法等基础知识。 尝试使用 AI 工具和平台，如 ChatGPT、Midjourney 等，探索面向中学生的 AI 教育平台，如百度的“文心智能体平台”、Coze 智能体平台等。 学习 AI 基础知识，包括基本概念、发展历程、主要技术如机器学习、深度学习等，以及在教育、医疗、金融等领域的应用案例。 参与 AI 相关的实践项目，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。 关注 AI 发展的前沿动态，关注权威媒体和学者，思考 AI 技术对未来社会的影响。 7. 使用 AI 来做事： 利用人工智能帮助教育和自学学习，可以要求人工智能解释概念并获得结果。但因为人工智能可能会产生幻觉，所以对于关键数据要根据其他来源仔细检查。

利用 AI 写一篇论文的文献综述可以参考以下步骤： 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：借助 AI 文本分析工具提取收集资料中的关键信息和主要观点。 4. 生成大纲：利用 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：使用 AI 工具辅助撰写，确保内容准确完整。 6. 构建方法论：根据研究需求，参考 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，使用 AI 数据分析工具处理和解释。 8. 撰写和编辑：依靠 AI 写作工具撰写各部分，并检查语法和风格。 9. 生成参考文献：通过 AI 文献管理工具生成正确格式的参考文献。 10. 审阅和修改：利用 AI 审阅工具检查课题的逻辑性和一致性，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，并做最后的格式调整。 需要注意的是，AI 工具只是辅助，不能完全替代研究者的专业判断和创造性思维。在使用时应保持批判性思维，确保研究质量和学术诚信。

以下是关于用 AI 帮助聊天的相关内容： Cursor 官方： Chat 聊天：允许您与看到您的代码库的 AI 交谈。聊天室始终可以看到您当前的文件和光标，您可以向它询问诸如“这里有 bug 吗”等问题。您可以使用⌘+Shift+L 或“@”将特定代码块添加到上下文中，也可以使用⌘+Enter 与整个代码库聊天。 代码库答案：使用@Codebase 或⌘Enter 询问有关您的代码库的问题，Cursor 会搜索您的代码库以查找与您的查询相关的代码。 引用您的代码：带有@符号的参考代码可用作 AI 的上下文，只需键入@即可查看文件夹中所有文件和代码符号的列表。 使用图像：点击聊天下方的图片按钮，或将图片拖到输入框中，将视觉上下文包含在聊天中。 学习笔记：Generative AI for Everyone 吴恩达： 阅读方面：可以让 LLM 检查文本错误、总结长句。客服人员针对每一位用户传递大量信息时，可内置 LLM 快速总结信息提供给决策管理层，使用 LLM 进行语义分析，将邮箱、客户留言等外部信息传递给相关部门。构建处理信息的 LLM 模型时，要设置好提示词，持续优化。 聊天方面：聊天机器人可用于做旅游计划、职业咨询、做饭建议等，不仅能生成文本，还能产生进一步行动，如处理文本后发送订单信息等。建立聊天机器人的流程为：开始于内部聊天机器人，确保良好表现并避免问题；设置人为参与链路；确保安全后，让机器人对接用户。 大语言模型行与不行：能做类似于应届生能做的事；不可做的包括时间限制（如 GPT3 只有 2022 年 1 月前的数据）、会出现幻觉、接受有限的 prompt、输出有限制、不可以很好处理结构化数据、可能输出有害的信息。 @Chat：此功能目前仅适用于 Cmd K。您可以在 Cmd K 中使用@Chat 将当前聊天消息添加为上下文，当您与希望应用于编辑或生成代码的 AI 进行对话时很有用。

以下是关于您问题的回答： 存在能联网检索的 AI 工具，例如 ChatGPT Plus 用户现在可以开启 web browsing 功能实现联网，Perplexity 结合了 ChatGPT 式的问答和普通搜索引擎的功能，Bing Copilot 旨在简化在线查询和浏览活动，还有如 You.com 和 Neeva AI 等搜索引擎，它们提供了基于人工智能的定制搜索体验，并保持用户数据的私密性。这些 AI 搜索工具的出现标志着在信息检索领域的重要发展，通过结合 AI 技术和搜索引擎，大幅提升了数据集命中预期，并为实际应用带来更多可能性。但需要注意的是，这些工具所提供的结果不一定基于全网最新的数据。 基于 2022 年 9 月至 2023 年 8 月访问量的 10 个最佳人工智能工具包括：ChatGPT、Character AI、QuillBot、Midjourney、Hugging Face、Google Bard、NovelAI、CapCut、JanitorAI、Civitai。 有一些 AI 工具可以帮助建筑设计师审核规划平面图，例如： 1. HDAidMaster：是一款云端工具，在建筑、室内和景观设计领域表现出色，搭载自主训练的建筑大模型。 2. Maket.ai：主要面向住宅行业，能根据输入自动生成户型图。 3. ARCHITEChTURES：AI 驱动的三维建筑设计软件，可引入标准和规范约束设计结果。 4. Fast AI 人工智能审图平台：形成全自动智能审图流程，实现数据汇总与管理。 但每个工具都有其特定的应用场景和功能，建议根据具体需求选择合适的工具。 以上内容由 AI 大模型生成，请仔细甄别。

以下是一些好用的搜索引擎类 AI 门户： 1. 秘塔 AI 搜索：由秘塔科技开发，具有多模式搜索、无广告干扰、结构化展示和信息聚合等功能，能提升用户的搜索效率和体验。 2. Perplexity：聊天机器人式的搜索引擎，允许用自然语言提问，通过生成式 AI 技术从各种来源收集信息并给出答案。 3. 360AI 搜索：360 公司推出，通过 AI 分析问题，生成清晰有理的答案，并支持增强模式和智能排序。 4. 天工 AI 搜索：昆仑万维推出，采用生成式搜索技术，支持自然语言交互和深度追问，未来还将支持多模态搜索。 5. Flowith：创新的 AI 交互式搜索和对话工具，基于节点式交互方式，支持多种 AI 模型和图像生成技术，有插件系统和社区功能。 6. Devv：面向程序员的 AI 搜索引擎，专注于提供编程、软件开发和人工智能等领域的专业建议和指导。 7. Phind：专为开发者设计，利用大型语言模型提供相关搜索结果和动态答案，擅长处理编程和技术问题。 此外，存在能联网检索的 AI，例如 ChatGPT Plus 用户可开启 web browsing 功能实现联网，Perplexity 结合了 ChatGPT 式的问答和普通搜索引擎功能，允许用户指定希望聊天机器人在制定响应时搜索的源类型，Bing Copilot 可简化在线查询和浏览活动，还有 You.com 和 Neeva AI 等搜索引擎，提供基于人工智能的定制搜索体验并保持用户数据私密性。 近期出现的各类 AI 搜索引擎不断颠覆传统搜索引擎，如 perplexity.ai、metaso、360 搜索、ThinkAny 等，能辅助高效处理信息，智能摘要功能可快速筛选信息，还能通过自然语言生成美观可用的图片，降低创作门槛和周期。每个人应根据自己的日常工作流找到适合的工具，技术迭代会不断推动 AI Agent 向前发展。

以下是为您提供的关于深度搜索的相关信息： Jina AI 推出了 DeepSearch 功能，专为深入研究复杂问题设计，能够自动进行多轮搜索，阅读、分析搜索到的内容，推理优化答案，确保逻辑性和可靠性，且与 OpenAI Chat API 兼容，可轻松接入现有应用。相关链接： 。 在国内月活榜中，deepseek 作为聊天机器人，网址为 chat.deepseek.com，活跃用户达 7068 万人，环比变化为 24.3616%，所属公司为深度求索。

生成式 AI 搜索具有以下特点和应用： 有可能彻底改变互联网的核心功能之一——搜索。传统搜索中，用户在 Google 输入问题后常被大量链接及不准确信息淹没，而由大型语言模型驱动的搜索引擎可提供自然语言写成的简洁答案，并能在用户感兴趣时提供更多链接阅读。 一些公司为一般搜索查询提供服务，如 You 和 Neeva。还有公司采取更垂直化的方法，如 Consensus 跨越研究论文进行搜索，Perplexity 的 Bird SQL 产品针对 Twitter 进行搜索。 对于产品推荐尤为有价值，能根据特定需求提供策划过的选项列表。 在企业内部搜索应用中具有巨大潜力，如 Glean 允许团队跨应用搜索，Vowel 允许用户查询视频会议记录。 以下是一些推荐的 AI 搜索引擎： 秘塔 AI 搜索：由秘塔科技开发，提供多模式搜索、无广告干扰、结构化展示和信息聚合等功能，旨在提升用户的搜索效率和体验。 Perplexity：聊天机器人式的搜索引擎，允许用户用自然语言提问，使用生成式 AI 技术从各种来源收集信息并给出答案。 360AI 搜索：360 公司推出，通过 AI 分析问题，生成清晰、有理的答案，并支持增强模式和智能排序。 天工 AI 搜索：昆仑万维推出，采用生成式搜索技术，支持自然语言交互和深度追问，未来还将支持图像、语音等多模态搜索。 Flowith：创新的 AI 交互式搜索和对话工具，基于节点式交互方式，支持多种 AI 模型和图像生成技术，提供插件系统和社区功能。 Devv：面向程序员的 AI 搜索引擎，专注于提供编程、软件开发和人工智能等领域的专业建议和指导。 Phind：专为开发者设计的 AI 搜索引擎，利用大型语言模型提供相关的搜索结果和动态答案，特别擅长处理编程和技术问题。 在生成式人工智能方面，近年来大型语言模型的飞速进步为信息检索领域带来新机遇和挑战。2022 年 OpenAI 发布 ChatGPT 引发轰动，其在对话中展现出理解复杂问题和生成连贯文本的能力，被视为对传统搜索引擎的颠覆性竞争。ChatGPT 的成功引发搜索引擎巨头的紧迫感，谷歌推出 Bard 并逐步向 180 多个国家开放服务，百度推出文心一言等生成式 AI 搜索功能，微软将 GPT4 集成到必应搜索中推出新版本的 Bing Chat。早期观察指出，聊天机器人式的搜索在提供直接答案的同时，存在回答不准确甚至“幻觉”信息的问题，现阶段许多用户对 AI 答案的准确性和可靠性仍存疑虑。

以下是关于 AI 生成 CAD 图的相关资料： 1. 学术论文：通过 Google Scholar、IEEE Xplore、ScienceDirect 等学术数据库搜索相关的学术论文，以了解 AI 在 CAD 领域的应用和研究成果。 2. 专业书籍：查找与 AI 在 CAD 领域相关的专业书籍，从中了解 AI 在 CAD 设计中的应用和案例。 3. 在线课程和教程：参加 Coursera、edX、Udacity 等平台上的 AI 和 CAD 相关课程。在 YouTube 等视频平台上查找教程和演示视频，了解 AI 在 CAD 设计中的应用。 4. 技术论坛和社区：加入如 Stack Overflow、Reddit 的 r/AI 和 r/CAD 等相关的技术论坛和社区，与其他专业人士交流和学习。同时关注 AI 和 CAD 相关的博客和新闻网站，了解最新的技术动态和应用案例。 5. 开源项目和代码库：在 GitHub 等开源平台上探索 AI 和 CAD 相关项目，例如 OpenAI 的 GPT3、AutoGPT 等 AI 模型在 CAD 设计中的应用，了解 AI 在 CAD 设计中的应用和实现。 6. 企业案例研究：研究 Autodesk、Siemens 等公司在 AI 在 CAD 设计中的应用案例，了解 AI 技术在实际项目中的应用和效果。 在学习和研究 AI 生成 CAD 图的过程中，了解相关的基础知识和技术细节非常重要。通过阅读学术论文、参加在线课程、观看教程视频和交流学习，您可以逐步掌握 AI 在 CAD 领域的应用和实现。随着 AI 技术的不断发展，AI 在 CAD 设计中的应用将会越来越广泛，为设计师和工程师提供更多的辅助和支持。

以下是关于如何高效率用 AI 搜索学术文献资料的方法： 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 工具来搜集相关研究文献和资料。 3. 分析和总结信息：利用 AI 文本分析工具提取收集资料中的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课题大纲。 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：利用 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。 同时，为您介绍一些相关的 AI 工具和平台： 1. 文献管理和搜索： Zotero：结合 AI 技术自动提取文献信息，帮助管理和整理参考文献。 Semantic Scholar：由 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，简化论文编写。 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：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 进行课题写作时，应保持批判性思维，并确保研究的质量和学术诚信。 另外，开搜 AI 搜索是一款免费无广告、直达结果的搜索工具，它可以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。对于教育教师群体，能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。职场办公人群可利用其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。也能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。链接：https://kaisouai.com/

以下是关于多模态搜索的相关信息： ThinkAny 搜索引擎： 产品特性： 支持多模态检索（MultiModeSearch），可检索链接、图片、视频等模态内容。 支持多维度输出（MultiFormOutput），能以对话、大纲、思维导图、时间线等形式输出搜索问答内容。 支持多信源检索（MultiRetrieveSource），可检索 Google、Wikipedia、Github 等信息源的内容。 开源了 API 项目 ragsearch，实现联网检索功能，并对检索结果进行重排和获取详情内容。 长期发展方向是走 AI Search+Anything 的平台化路线，允许用户挂载自定义信息源、创建自定义智能体、实现自定义的流程编排。 其他推荐的 AI 搜索引擎： 秘塔 AI 搜索：提供多模式搜索、无广告干扰、结构化展示和信息聚合等功能。 Perplexity：聊天机器人式搜索引擎，用自然语言提问，从各种来源收集信息并给出答案。 360AI 搜索：通过 AI 分析问题，生成清晰、有理的答案，并支持增强模式和智能排序。 天工 AI 搜索：采用生成式搜索技术，支持自然语言交互和深度追问，未来将支持图像、语音等多模态搜索。 Flowith：创新的 AI 交互式搜索和对话工具，基于节点式交互方式，支持多种 AI 模型和图像生成技术，有插件系统和社区功能。 Devv：面向程序员的 AI 搜索引擎，提供编程、软件开发和人工智能等领域的专业建议和指导。 Phind：专为开发者设计的 AI 搜索引擎，利用大型语言模型提供相关搜索结果和动态答案，擅长处理编程和技术问题。 提升 AI 搜索准确度： 在提示词的设计和调试方面需要下功夫，很多环节都需用到提示词，如请求大模型判断是否需要联网、改写问题、提取关键词、回答问题、标注引用来源、以思维导图形式输出答案、做 Function Calling 判断使用的 Agents 等。 多模态检索是提升信息密度的重要措施，随着 5G 发展，互联网信息多元化，图片、视频、音频比重增大，多模态检索为获取不同形式信息再聚合起来作为引用参考。但多模态检索实现困难，现阶段可在谷歌搜索基础上，先使用其图片/视频检索 API 拿到匹配内容，再通过 OCR 图片识别、音视频转录等方法拿到多模态信息的文本内容。

以下是关于如何用 AI 按照描述制作一张图片的相关内容： 一、关键词和主题描述 1. 图片内容通常分为二维插画和三维立体两种表现形式。 2. 描述场景、故事、元素、物体或人物细节时，要清晰明确。对于场景中的人物，应独立描述，避免长串文字，以便 AI 识别。 3. 大场景中多个角色的细节较难通过关键词生成。 二、设计风格 1. 设计师难以直接表达设计风格时，可参考风格类关键词或垫图/喂图，让 AI 结合主题描述生成相应风格的图片。 2. 某些材质的关键词运用有较多门道，需针对特定风格进行“咒语测试”。 三、使用 Midjourney 生成图片 1. 图片描述可理解为以图生图，将设计参考图上传到 Midjourney 中，通过“参考图链接+文本描述”的方式生成图像。 2. 例如生成带有交互流程的 UI 界面图，先上传素材图，再用“参考图链接+node UI”等文字提示生成类似设计图，还可通过调整文字提示获得不同效果，如纯正面、扁平、手绘、黑白等风格。 3. 生成不同比例的图，需在文字描述中加入特定参数，如“aspect”或“ar”。 4. Midjourney 还可生成设计组件，探索多种设计风格的可能性，如扁平组件系统，关键词为“UI kit,flat design,outline,ar 16:9”。 四、AI 生成图片的著作权 1. 如 Stable Diffusion 模型根据文本指令生成图片，其生成的样子取决于使用者输入的提示词，非排列组合工作模式下难有相同图片。 2. 人工智能无自由意志，使用者通过增删提示词、修改参数得出不同图片并选定，体现使用者的创作，生成的具有独创性和智力投入的图片受著作权保护。 3. 相关法律适用包括《中华人民共和国著作权法》第三条和《中华人民共和国著作权法实施条例》第四条。案例中人工智能软件生成的图片著作权由使用者享有。

以下是关于将 AI 把 logo 合成到图片里的相关内容： 试运行抠图操作，将抠图结果合到海报上，包括进入画板、添加画板、调整元素等操作。 为锅的海报添加背景及调整图片显示，处理品牌 LOGO 相关操作，如抠图、添加、调整位置和大小。 用 LLM 生成图像提示词，将提示词和 Logo 图片放到 Comfyui 工作流。 整个流程分为获取 Logo 图片的描述、生成图片提示词、将图片和提示词输入 Comfyui 工作生成。

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。