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以图生图有什么好用的模型

Answer

以下是一些好用的以图生图模型和相关产品：

  1. Tusiart：
    • 首页包含模型、帖子、排行榜，可查看不同模型的详细信息，如checkpoint、lora等。
    • checkpoint是生图必需的基础模型，lora是低阶自适应模型，可有可无，常用于控制细节。
    • 还有ControlNet用于控制特定图像，VAE类似于滤镜可调整饱和度，以及Prompt提示词和负向提示词。
    • 图生图功能可根据上传图片和所选模型等信息重绘。
  2. Artguru AI Art Generator：在线平台，能生成逼真图像，为设计师提供灵感，丰富创作过程。
  3. Retrato：AI工具，可将图片转换为非凡肖像，有500多种风格选择，适合制作个性头像。
  4. Stable Diffusion Reimagine：新型AI工具，通过稳定扩散算法生成精细、具细节的全新视觉作品。
  5. Barbie Selfie Generator：专为喜欢梦幻童话风格的人设计的AI工具，能将上传的照片转换为芭比风格。

需要注意的是，这些AI模型可能存在性能不稳定、生成内容不当等局限，使用时需仔细甄别。

Content generated by AI large model, please carefully verify (powered by aily)

References

Tusiart简易上手教程

1.首页-模型\帖子\排行榜：发布了其他大手子炼成的模型、图片。不同的模型有checkpoint和lora两种不同的标签，有些模型的标签后面还有第二个XL的标签，这是属于SDXL这个新模型的意思。点击后可以看模型的详细信息。模型详情信息的下方，是用这个模型生成的图片，俗称返图区。1.基础模型：生图必需的，英文名Checkpoint。任何生图操作必须要选定一个checkpoint模型才能开始操作。注意，checkpoint区别于lora，这两个东西在模型广场都是混着展示的。checkpoint必选，lora可选可不选，任何主题的作图需求，都可以试着在模型广场上搜索或者浏览，然后收集到模型库中用于生图。1.lora：低阶自适应模型，你可以理解为checkpoint的小插件，生图的时候lora可有可无。但是lora的价值还是很明显的，基本上你看到一些精细的控制，如面部、材质、物品等等细节都常见于用相应的lora进行控制。旁边的数值是lora的权重。1.ControlNet：控制图片中一些特定的图像，可以用于控制人物姿态，或者是生成特定文字、艺术化二维码等等。也是高阶技能，后面再学不迟。1.VAE：是个编码器，功能类似于我们熟悉的滤镜，调整生图的饱和度。无脑选择右侧截图中840000这个即可。1.Prompt提示词：想要AI生成的内容（不绝对有效，需要多费功夫学习，哪怕从照抄别人开始）。2.负向提示词Negative Prompt：想要AI避免产生的内容（不绝对有效，也需要费功夫学，哪怕从照抄别人开始）。1.图生图：上传图片之后，sd将根据你的图片和你选择的模型以及输入的prompt等等信息进行重绘。重绘幅度越大，输出的图和输入的图差别就越大。

问：有哪些好用的图生图产品？

目前比较成熟的通过输入图片生成类似图片的AI产品主要有：1.Artguru AI Art Generator：在线平台，生成逼真图像，给设计师提供灵感，丰富创作过程。2.Retrato：AI工具，将图片转换为非凡肖像，拥有500多种风格选择，适合制作个性头像。3.Stable Diffusion Reimagine：新型AI工具，通过稳定扩散算法生成精细、具有细节的全新视觉作品。4.Barbie Selfie Generator：专为喜欢梦幻童话风格的人设计的AI工具，将上传的照片转换为芭比风格，效果超级好。这些AI模型通过组合技术如扩散模型、大型视觉转换器等，可以根据文本或参考图像生成具有创意且质量不错的相似图像输出。但仍有一些局限，如偶尔会出现性能不稳定、生成内容不当等问题。内容由AI大模型生成，请仔细甄别

【SD】真人转二次元？图生图如此强大

我们将这幅图再次放入以图生图中，通过DeepBooru反推关键词，并使用一个新的大模型“AbyssOrangeMix2”和LORA“blindbox”进行重新生成,便将图片改成了这种2.5D的人物风格。当然，目前的图还有不少细节上的瑕疵，我们需要不断地调整参数去让绘图更接近我们想要的状态，包括后期借助PS来进行修补也是非常必要的。但是，我们也能看到图生图功能又拥有的巨大潜力，AI绘图的可操作性方面拥有了更多的想象空间。-END-白马与少年Stable Diffusion、Blender等学习心得分享139篇原创内容（持续更新中）公众号微信扫一扫关注该公众号

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DeepSeek可以文生图吗
DeepSeek 可以文生图。 DeepSeek 深夜发布的大一统模型 JanusPro 将图像理解和生成统一在一个模型中。全新的 Emu3 仅通过预测下一个 token 这一建模范式进行训练，可完成文本、图像、视频三种模态数据的理解和生成。Emu3 支持高质量文生图，支持灵活的分辨率和风格。 JanusPro7B 远好于 Janus，更稳定，提示词更短。JanusPro 是一个统一理解和生成多模态语言模型（MLLM），它将多模态理解和生成的视觉编码解耦。 此外，DeepSeek 开源的多模态模型 JanusPro 寓意古罗马双面神雅努斯，既能进行视觉理解，也能生成图像。与 DALLE 3 相比，JanusPro 在参数上领先，并具备图像识别、地标识别等多种能力。该模型通过更优化的训练策略、更海量的数据和更大规模的参数（70 亿）实现了更强的智能表现。
2025-02-05
图生图美食模型
以下是关于图生图美食模型的相关知识： 概念与功能说明： 首页模型、帖子、排行榜：展示其他用户生成的模型、图片。不同模型有 checkpoint 和 lora 两种标签，部分还有 SDXL 标签。点击可查看模型详情，下方有返图区。 基础模型（checkpoint）：生图必需，任何生图操作都要先选定。 lora：低阶自适应模型，类似 checkpoint 的小插件，可控制细节，权重可调整。 ControlNet：控制图片中特定图像，如人物姿态、特定文字等，高阶技能。 VAE：编码器，类似滤镜，调整生图饱和度，可无脑选 840000。 Prompt 提示词：描述想要 AI 生成的内容。 负向提示词（Negative Prompt）：描述想要 AI 避免产生的内容。 图生图：上传图片后，SD 会根据图片、所选模型、输入的 prompt 等信息重绘，重绘幅度越大，输出图与输入图差别越大。 简明操作流程（文生图）： 定主题：确定生成图片的主题、风格和表达信息。 选择基础模型（checkpoint）：按主题找贴近的模型，如麦橘、墨幽的系列模型。 选择 lora：寻找与生成内容重叠的 lora 控制图片效果和质量。 ControlNet：高阶技能，可控制特定图像。 局部重绘：下篇再教。 设置 VAE：选 840000。 Prompt 提示词：用英文写需求，单词、短语组合，用英文半角逗号隔开。 负向提示词（Negative Prompt）：用英文写避免的内容，单词、短语组合，用英文半角逗号隔开。 采样算法：如选 DPM++2M Karras，留意 checkpoint 详情页作者推荐的采样器。 采样次数：根据采样器特征，选 DPM++2M Karras 时，采样次数在 30 40 之间。 尺寸：根据个人喜好和需求选择。
2025-02-04
文生图
以下是关于文生图的相关知识： 1. 简明操作流程： 定主题：明确生成图片的主题、风格和要表达的信息。 选择基础模型 Checkpoint：根据主题选择贴近的模型，如麦橘、墨幽的系列模型。 选择 lora：寻找与生成内容重叠的 lora，以控制图片效果和质量。 ControlNet：可控制图片中特定的图像，如人物姿态、特定文字等，属于高阶技能。 局部重绘：下篇再教。 设置 VAE：选择 840000 即可。 Prompt 提示词：用英文写需求，使用单词和短语组合，用英文半角逗号隔开。 负向提示词 Negative Prompt：用英文写要避免产生的内容，单词和短语组合并用英文半角逗号隔开。 采样算法：一般选 DPM++2M Karras，也可参考模型作者推荐的采样器。 采样次数：根据采样器特征，选 DPM++2M Karras 时在 30 40 之间。 尺寸：根据喜好和需求选择。 2. 提示词： Stable Diffusion 的生成方式主要分为文生图和图生图两种，文生图仅通过正反向词汇描述发送指令。 文本描述分为内容型提示词和标准化提示词，内容型提示词用于描述想要的画面，如“1 个女孩，黑发，长发，校服，向上看，短袖，粉红色的花，户外，白天，蓝色的天空，云，阳光，上身，侧面”。 采样迭代步数通常控制在 20 40 之间，采样方法常用的有 Euler a、DPM++2S a Karras、DPM++2M Karras、DPM++SDE Karras、DDIM 等，有的模型有指定算法，搭配更好用。 比例设置为 800:400，尺寸并非越大越好，模型练图基本按 512x512 框架，可点选高清修复放大图像倍率。 3. 文生图工具： DALL·E：OpenAI 推出，可根据文本描述生成逼真图片。 StableDiffusion：开源，能生成高质量图片，支持多种模型和算法。 MidJourney：图像生成效果好，界面设计用户友好，在创意设计人群中流行。 在 WaytoAGI 网站（https://www.waytoagi.com/category/104 ）可查看更多文生图工具。
2025-02-02
文生图如何提高字在图中的准确率
要提高文生图中字在图中的准确率，可以从以下几个方面入手： 1. 数据准备： 对于中文文字的生成，Kolors从两个方面准备数据。一是选择 50000 个最常用的汉字，机造生成了一个千万级的中文文字图文对数据集，但机造数据真实性不足。二是使用 OCR 和 MLLM 生成海报、场景文字等真实中文文字数据集，大概有百万量级。 Hugging 和英特尔发布了提高文生图模型空间一致性的方案，包括一个详细标注了空间关系的 600 万张图片的数据集，模型和数据集都会开源。 2. 模型能力： DALLE 3 和 SD3 已经有了很强的英文文字生成能力，但目前还未有模型具有中文文字的生成能力。中文文字的生成存在困难，一是中文汉字的集合大且纹理结构复杂，二是缺少中文文字的图文对数据。 作者观察到，使用机造数据结合高质量真实数据后，中文文字生成能力的真实性大大提升，而且即使是真实数据中不存在的汉字的真实性也得到了提升。 3. 训练方法： 在包含大量物体的图像上进行训练，可以显著提高图像的空间一致性。 此外，在写文生图的提示词时，通常的描述逻辑是这样的：人物及主体特征（服饰、发型发色、五官、表情、动作），场景特征（室内室外、大场景、小细节），环境光照（白天黑夜、特定时段、光、天空），画幅视角（距离、人物比例、观察视角、镜头类型），画质（高画质、高分辨率），画风（插画、二次元、写实）。通过这些详细的提示词，能更精确地控制绘图。对于新手而言，还有一些功能型辅助网站来帮我们书写提示词，比如：http://www.atoolbox.net/ 、https://ai.dawnmark.cn/ 。还可以去 C 站（https://civitai.com/）里面抄作业。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。
2025-01-29
有哪些好用免费生图ai
目前比较成熟的好用免费的生图 AI 产品主要有： 1. Artguru AI Art Generator：在线平台，能生成逼真图像，为设计师提供灵感，丰富创作过程。 2. Retrato：AI 工具，可将图片转换为非凡肖像，有 500 多种风格选择，适合制作个性头像。 3. Stable Diffusion Reimagine：新型 AI 工具，通过稳定扩散算法生成精细、具细节的全新视觉作品。 4. Barbie Selfie Generator：专为喜欢梦幻童话风格的人设计，能将上传的照片转换为芭比风格，效果很好。 此外，还有像这样的免费在线 SD 工具网站。 需要注意的是，这些 AI 模型在使用时可能存在一些局限，如偶尔会出现性能不稳定、生成内容不当等问题。同时，不同工具在使用上可能有一定的门槛和技巧，比如星流每天提供 100 个免费点数可生成 100 张图片，还可以通过输入提示词进行生图，以及对图片进行局部重绘，如在 PS 中使用选区工具和创成式填充按钮，或者直接在星流中进行处理。
2025-01-27
现在有哪些开源的文生图大模型？
以下是一些开源的文生图大模型： Kolors： 2024 年 7 月 6 日开源，基于数十亿图文对进行训练，支持 256 的上下文 token 数，支持中英双语。技术细节参考 。 已支持 Diffusers，使用方式可参考 。 支持了 。 支持了 。 关于 Kolors 模型的教学视频： ，作者：BlueBomm 。 ，作者：AI 算法工程师 01 。 ，作者：峰上智行 。 ，作者：设计师学 Ai 。 Kolors 模型能力总结：改进全面，有更强的中文文本编码器、机造的高质量文本描述、人标的高质量图片、强大的中文渲染能力，以及巧妙的 noise schedule 解决高分辨率图加噪不彻底的问题。实测效果很不错，在看到 Kling 视频生成的强大表现，能体现快手的技术实力。
2025-01-24
比较好用的PPT制作AI
以下是一些比较好用的 PPT 制作 AI 工具： 1. Gamma：这是一个在线 PPT 制作网站，允许用户通过输入文本和想法提示快速生成幻灯片。它支持嵌入多媒体格式，如 GIF 和视频，以增强演示文稿的吸引力。网址：https://gamma.app/ 2. 美图 AI PPT：由知名图像编辑软件“美图秀秀”的开发团队推出。用户通过输入简单的文本描述来生成专业的 PPT 设计，包含丰富的模板库和设计元素，可根据需求选择不同风格和主题的模板，适用于多种场合。网址：https://www.xdesign.com/ppt/ 3. Mindshow：一款 AI 驱动的 PPT 辅助工具，提供自动布局、图像选择和文本优化等智能设计功能，还可能包括互动元素和动画效果。网址：https://www.mindshow.fun/ 4. 讯飞智文：由科大讯飞推出的 AI 辅助文档编辑工具，利用科大讯飞在语音识别和自然语言处理领域的技术优势，提供智能文本生成、语音输入、文档格式化等功能。网址：https://zhiwen.xfyun.cn/ 在体验方面，有人认为 gamma 最好用，只要提供了内容框架，生成的 PPT/网页审美水平最高。此外，WPS AI 也表现出色，能帮助生成 PPT 大纲并进行优化，还能根据用户要求修改主题配色和字体。
2025-02-05
AnythingLLM 怎么用，好用吗
AnythingLLM 是一款功能强大的软件，具有以下特点和使用方法： 功能：包含了所有 Open WebUI 的能力，并且额外支持选择文本嵌入模型和向量数据库。 安装和配置：安装地址为 https://useanything.com/download 。安装完成后进入配置页面，主要分为三步：选择大模型、选择文本嵌入模型、选择向量数据库。 构建本地知识库：其中有 Workspace 的概念，可以创建自己独有的 Workspace 与其他项目数据隔离。首先创建工作空间，然后上传文档并进行文本嵌入，接着选择对话模式，提供了 Chat 模式（大模型根据训练数据和上传文档数据综合给出答案）和 Query 模式（大模型仅依靠文档中的数据给出答案），最后进行测试对话。 相关评价：被认为是一个可打造成企业内部知识库的私人专属 GPT，能将任何文档、资源或内容转换为大语言模型（LLM）知识库，支持多用户使用，可设权限，兼容多种 LLM 和数据库。 总的来说，AnythingLLM 的使用效果因人而异，需要您亲自实践和体验来判断其是否好用。
2025-02-04
好用的ppt制作ai
以下是一些好用的制作 PPT 的 AI 工具： 1. Gamma：这是一个在线 PPT 制作网站，允许用户通过输入文本和想法提示快速生成幻灯片。它支持嵌入多媒体格式，如 GIF 和视频，以增强演示文稿的吸引力。网址：https://gamma.app/ 2. 美图 AI PPT：由知名图像编辑软件“美图秀秀”的开发团队推出。用户通过输入简单的文本描述来生成专业的 PPT 设计，包含丰富的模板库和设计元素，适用于多种场合。网址：https://www.xdesign.com/ppt/ 3. Mindshow：一款 AI 驱动的 PPT 辅助工具，提供自动布局、图像选择和文本优化等智能设计功能，还可能包括互动元素和动画效果。网址：https://www.mindshow.fun/ 4. 讯飞智文：由科大讯飞推出的 AI 辅助文档编辑工具，利用语音识别和自然语言处理领域的技术优势，提供智能文本生成、语音输入、文档格式化等功能。网址：https://zhiwen.xfyun.cn/ 此外，在体验 AI 生成 PPT 的产品中，gamma 被认为是最好用的。虽然还没有特别自动化，但从审美上来看，只要提供了内容框架，gamma 生成的 PPT/网页的审美水平最高。 另外，WPS AI 也能辅助制作 PPT，例如优化 PPT 大纲、快速生成 PPT 并进行主题配色和字体修改等。
2025-02-04
目前最好用的AI是那款
目前，在 AI 领域没有绝对意义上“最好用”的单一产品，不同的 AI 模型和工具在不同方面各有优势。 像 GPT4 这样的高级模型功能全面，还具备代码解释器等特色功能。Anthropic 公司开发的 Claude 3 Opus 在写作和深度洞察方面备受好评。Google 的 Gemini Advanced 擅长提供清晰的解释。 此外，国产的 Kimi 智能助手也是一个不错的选择，它不用科学上网、不用付费、支持实时联网，是国内最早支持 20 万字无损上下文的 AI，对长文理解表现出色。 在笔记本电脑方面，截止 2024 年 5 月，主流的 AI 笔记本电脑主要是一些专门为人工智能和深度学习设计的高性能移动工作站。一些知名品牌包括微软第 11 代 Surface Pro、微星 Creator/Workstation 系列、技嘉 Aero/Aorus 系列、戴尔 Precision 移动工作站、惠普 ZBook 移动工作站、联想 ThinkPad P 系列等。这些笔记本通常配备强大的 GPU（如 NVIDIA RTX 系列）、大容量内存和高速固态硬盘，还预装了相关深度学习框架和开发工具，但价格相对较高，通常在 2000 美元以上，用户可根据自身需求和预算选择合适型号，并关注散热、续航等实际使用体验。 需要注意的是，以上内容由 AI 大模型生成，请仔细甄别。
2025-02-03
哪款智能简历好用
以下是一些好用的智能简历工具： 1. ResumeMatcher：这是一款 AI 驱动的开源简历优化工具。它能提供智能关键词匹配、深入分析见解，提升简历通过 ATS 筛选的几率。采用 FastEmbed 计算简历与职位匹配度，结合 textacy 提取核心术语，精准优化简历内容。相关链接： 2. Kickresume 的 AI 简历写作器：使用 OpenAI 的 GPT4 语言模型自动生成简历，能为简历摘要、工作经验和教育等专业部分编写内容，并保持一致语调。 3. Rezi：是一个受到超过 200 万用户信任的领先 AI 简历构建平台，使用先进的 AI 技术自动化创建可雇佣简历的每个方面，包括写作、编辑、格式化和优化。 4. Huntr 的 AI 简历构建器：提供免费的简历模板，以及 AI 生成的总结/技能/成就生成器和 AI 驱动的简历工作匹配。 更多 AI 简历产品，还可以查看这里：https://www.waytoagi.com/category/79 您可以根据自己的需要选择最适合您的工具。
2025-02-03
除了ollama外还有什么好用
除了 Ollama 外，以下是一些好用的本地部署或相关的工具和框架： 1. Google Gemma：Google 发布的家用版小模型，分别有 2b（20 亿参数）和 7b（70 亿参数）版本。相对千亿参数的大模型，这种小模型可能不适合解决特别复杂的任务，但从趋势上看是模型本地化提升基础操作效率的模板。小型的 llama 也支持本地部署。 2. Langchain：支持多种大型语言模型，包括通义千问、Llama 2、Mistral 和 Gemma 等，易于使用，适用于多种操作系统，同时支持 cpu 和 gpu。提供模型库，用户可从中下载不同模型，还支持自定义模型、API 和集成，社区贡献丰富。 如果您想了解更多关于这些工具和框架的详细信息，建议您进一步查阅相关资料。
2025-02-03
nova有个图生视频的功能，但是只能生成6秒钟，我要如何组合服务去实现可以文生长视频并且也可以图生长视频呢
以下是一些实现文生长视频和图生长视频的方法： 1. 使用 PixVerse V2 模型： 单个视频生成（8s）：8s 的视频生成需要花费 30 Credits，5s 的视频生成需要花费 15 Credits，且只能使用 PixVerse V2 模型，生成时请注意模型选择。目前仅支持 16:9 画面比例的视频生成。 文生视频：点击“Text to Video”，在“Model”选择“PixVerse V2”，视频时长。PixVerse V2 支持多风格的视频生成，您可以通过在提示词中加入“Anime”，“Realistic”等词语做到这点。 图生视频：点击“Image to Video”，在“Model”选择“PixVerse V2”，图生视频暂不支持“Magic Brush”、“Camera Motion”、“Motion Strength”等功能，如需要使用上述功能，请将模型切换至“PixVerse V1”。 2. 利用 runway： 视频的大部分片段用 runway（https://app.runwayml.com/）制作，少数的片段用的是即梦（https://jimeng.jianying.com/aitool/home）的动效画板和首尾帧。 以汽车内饰这一片段为例，登录 runway 账户后，在首页的左侧点击“Text/Imagine to Video”，中文即是“文生视频/图生视频”。点击 2 处将汽车内饰的图片上传到 runway 中。其中 1 处可以更改生成图片所用到的大模型版本，数字越大代表模型越强。目前只有 Gen2 每天有免费额度。3 处用于输入提示词。4 处可以修改生成的视频时长为 5s 或 10s，时长越长，生成的效果可能越不稳定。5 处可以看到生成的结果。提示词方框中输入的运镜方式“Roll Clockwise Shot slowly”是，即摄像机围绕垂直轴顺时针旋转，常用于创造动态的、有时令人眩晕的视觉效果。不想动脑的话，每个片段的运镜方式根据分镜表的建议来即可。运镜提示词该如何填写呢？可以参照：。runway 对于这些专有的运镜方式理解的很好。其他的提示词可以不填，先看看效果，如果效果不好，再补充简短的提示词重新生成视频。很多时候提示词过多，生成的视频就很怪异，像吃了毒蘑菇后看到的幻觉一样。改变提示词，改变生成时长，多抽卡几次，毕竟 runway 会员可以无限抽卡。 3. 海外产品 viva： viva 发布了首个开放给全部用户使用的 Sora 同架构视频生成模型，而且现阶段免费。支持文本生成视频、图片生成视频以及 4K 分辨率放大功能，另外也支持提示词的自动优化。文生视频单次可以生成一条 5 秒的视频，图生视频是 4 秒视频。
2024-12-19
以图像识别，为小白科普相关知识和交叉领域，并为研究生提供参考选题
图像识别是指利用计算机技术对图像进行处理和分析，以识别和理解图像中的内容。 对于小白来说，图像识别是让计算机像人一样“看懂”图像。它基于深度学习、机器学习等技术，通过对大量图像数据的学习和训练，能够自动提取图像的特征，并进行分类、识别等操作。 图像识别的应用非常广泛，比如在安防领域，用于人脸识别、车牌识别等；在医疗领域，辅助疾病诊断、医学影像分析；在交通领域，实现交通标志识别、车辆检测等。 图像识别与多个领域存在交叉，如计算机视觉，它不仅关注图像的识别，还包括图像的生成、处理等；与人工智能的其他分支如自然语言处理也有结合，实现图文转换等功能；在工业领域，与自动化生产相结合，进行产品质量检测等。 对于研究生来说，以下是一些参考选题： 1. 基于小样本学习的图像识别算法研究。 2. 融合多模态信息的图像识别模型优化。 3. 针对特定场景（如复杂环境、低光照等）的图像识别改进。 4. 图像识别在医疗诊断中的精准度提升策略。 5. 结合深度学习和传统方法的图像识别性能比较。 6. 基于新型神经网络架构的图像识别应用。
2024-10-19
帮我推荐一些国内能使用的以图生图的AI吧
目前国内能使用的以图生图的 AI 主要有以下几种： 1. Artguru AI Art Generator：这是一个在线平台，能够生成逼真图像，为设计师提供灵感，丰富创作过程。 2. Retrato：一种 AI 工具，可以将图片转换为非凡肖像，拥有 500 多种风格选择，适合制作个性头像。 3. Stable Diffusion Reimagine：新型 AI 工具，通过稳定扩散算法生成精细、具有细节的全新视觉作品。 4. Barbie Selfie Generator：专为喜欢梦幻童话风格的人设计的 AI 工具，能将上传的照片转换为芭比风格，效果出色。 此外，国外的 Leonardo 也是一款不错的文生图 AI 应用。它支持用户上传自己 DIY 的模型，尤其是 Lora 模型，为用户提供了丰富的模型选择，能够生成非常高质量的图片。但需要注意的是，Leonardo 存在访问限制的问题。
2024-10-18
帮我推荐以图生图的AI吧
以下为您推荐一些好用的以图生图的 AI 产品： 1. Artguru AI Art Generator：这是一个在线平台，能够生成逼真图像，为设计师提供灵感，丰富创作过程。 2. Retrato：一种 AI 工具，可以将图片转换为非凡肖像，拥有 500 多种风格选择，适合制作个性头像。 3. Stable Diffusion Reimagine：新型 AI 工具，通过稳定扩散算法生成精细、具有细节的全新视觉作品。 4. Barbie Selfie Generator：专为喜欢梦幻童话风格的人设计的 AI 工具，能将上传的照片转换为芭比风格，效果出色。 这些 AI 模型通过组合技术如扩散模型、大型视觉转换器等，可以根据文本或参考图像生成具有创意且质量不错的相似图像输出。但仍存在一些局限，比如偶尔会出现性能不稳定、生成内容不当等问题。 此外，在使用以图生图的过程中，还可以参考以下方法： 从游戏截图升级到 KV 品质：游戏内截图距离内容丰富、构成美观的画面有差距时，可以手动用 PS 添加一些信息丰富画面。比如简单粗暴的背景贴人物合成，使用游戏截图和立绘均可；通过一些简单加工，更形象地帮助 AI 知道您想要什么。甚至可以使用 PS beta 版的 AI 工具生成一些元素来修饰图片。如果想有更加定制化的背景、人物动作、构图视角，可以结合 3D 软件定制内容。首先对于没有绑定的模型，推荐使用 ACCURIG（的一键绑定软件，它对于身体权重的计算和对手指的绑定比 MIXAMO 识别效果更好，且可以一键绑定标准的 UE 模型骨骼，方便后续进入引擎复用动作。之后在 maya 中一键生成 adv 控制器，K 好动作。 用 AI 快速做一张满意的海报：首先准备一张真实照片作为样图，然后在无界 AI 找到图生图功能。别忘了，图生图也要加关键词。如果要改变画面内容，比如父亲头发颜色，“二次元强度”改为 70%。根据出图效果，进一步修改或增加提示词作为约束。例如，父亲的白发难以识别，就在人物关键词的基础上，增添“父亲一头白发”等修饰词。
2024-10-18
以图片为主的PDF文件向量化的本地大模型推荐
以下是关于以图片为主的 PDF 文件向量化的本地大模型的相关信息： RAG 技术： 利用大模型的能力搭建知识库是 RAG 技术的应用。大模型训练数据有截止日期，当需要依靠不在训练集中的数据时，可通过检索增强生成 RAG 技术实现。RAG 应用包括 5 个过程： 1. 文档加载：从多种来源加载文档，如包括 PDF 在内的非结构化数据、SQL 在内的结构化数据以及代码等。 2. 文本分割：把文档切分为指定大小的块。 3. 存储：包括将切分好的文档块嵌入转换成向量形式，并将向量数据存储到向量数据库。 4. 检索：通过检索算法找到与输入问题相似的嵌入片。 5. 输出：把问题以及检索出来的嵌入片一起提交给 LLM，生成更合理的答案。 PDF 翻译的 AI 产品： 1. DeepL（网站）：，点击页面「翻译文件」按钮，上传 PDF、Word 或 PowerPoint 文件。 2. 沉浸式翻译（浏览器插件）：，安装插件后，点击插件底部「更多」按钮，选择相关翻译选项。 3. Calibre（电子书管理应用）：，下载安装并安装翻译插件「Ebook Translator」。 4. 谷歌翻译（网页）：，使用工具把 PDF 转成 Word，再点击谷歌翻译「Document」按钮上传 Word 文档。 5. 百度翻译（网页）：，点击导航栏「文件翻译」，上传多种格式文件，支持选择领域和导出格式。 6. 彩云小译（App）：下载后点击「文档翻译」，可导入多种格式文档，但有免费次数限制且进阶功能需付费。 7. 微信读书（App）：下载 App 后将 PDF 文档添加到书架，打开并点击页面上方「切换成电子书」，轻触屏幕唤出翻译按钮。 请注意，以上内容由 AI 大模型生成，请仔细甄别。
2024-10-06
可以图片生成文字吗
目前，一些 AI 模型已经能够实现图片生成文字的功能。 例如，MidJourney 已经具备了这一能力。 在 Stable Diffusion（SD）模型中，SDXL 可以直接生成带有文字的图片，能更好地识别自然语言，支持使用类似“XXX with the words 'XXX' written on it”这样的句式生成带有文字的图片，不过中文表现仍有待提升。 对于 Midjourney（MJ），使用英文文本输入，在提示词中将需要生成的文本使用双引号“text”包裹，输出的图片中便能出现所要求的文字。但在当前测试中，带文字的图片生成并非百分百优质，其效果会受到文本量、文字在画面中的占比、其他提示词数量以及画面复杂程度等因素的影响。 需要注意的是，这些系统可能存在一些问题，比如围绕具有内置偏见的模型构建，可能在法律和道德方面存在一定争议，法律规则也尚不明确。
2024-09-14
什么是AI大模型？
AI 大模型是一个复杂且涉及众多技术概念的领域。以下为您详细介绍： 1. 概念：生成式 AI 生成的内容称为 AIGC。 2. 相关技术名词及关系： AI 即人工智能。 机器学习是电脑找规律学习，包括监督学习（有标签的训练数据，算法目标是学习输入和输出之间的映射关系，包括分类和回归）、无监督学习（学习的数据没有标签，算法自主发现规律，经典任务如聚类）、强化学习（从反馈里学习，最大化奖励或最小化损失，类似训小狗）。 深度学习是一种参照人脑有神经网络和神经元的方法（因有很多层所以叫深度），神经网络可用于监督学习、无监督学习、强化学习。 生成式 AI 可以生成文本、图片、音频、视频等内容形式。 LLM 是大语言模型。对于生成式 AI，生成图像的扩散模型不是大语言模型；对于大语言模型，生成只是其中一个处理任务，比如谷歌的 BERT 模型，可用于语义理解（如上下文理解、情感分析、文本分类），但不擅长文本生成。 3. 技术里程碑：2017 年 6 月，谷歌团队发表论文《Attention is All You Need》，首次提出了 Transformer 模型，它完全基于自注意力机制（SelfAttention）来处理序列数据，而不需要依赖于循环神经网络（RNN）或卷积神经网络（CNN）。Transformer 比 RNN 更适合处理文本的长距离依赖性。
2025-02-05
大模型在数据分析上的应用
大模型在数据分析上有广泛的应用。 首先，了解一下大模型的基本概念。数字化便于计算机处理，为让计算机理解 Token 之间的联系，需将 Token 表示成稠密矩阵向量，即 embedding，常见算法有基于统计的 Word2Vec、GloVe，基于深度网络的 CNN、RNN/LSTM，基于神经网络的 BERT、Doc2Vec 等。以 Transform 为代表的大模型采用自注意力机制来学习不同 token 之间的依赖关系，生成高质量 embedding。大模型的“大”在于用于表达 token 之间关系的参数多，如 GPT3 拥有 1750 亿参数。 大模型因其强大能力，在多个领域有热门应用场景： 1. 文本生成和内容创作：撰写文章、生成新闻报道、创作诗歌和故事等。 2. 聊天机器人和虚拟助手：进行自然对话，提供客户服务、日常任务提醒和信息咨询等。 3. 编程和代码辅助：自动补全、修复 bug 和解释代码，提高编程效率。 4. 翻译和跨语言通信：理解和翻译多种语言，促进不同语言背景用户的沟通和信息共享。 5. 情感分析和意见挖掘：分析社交媒体等中的文本，为市场研究和产品改进提供支持。 6. 教育和学习辅助：创建个性化学习材料、回答学生问题和提供语言学习支持。 7. 图像和视频生成：如 DALLE 等模型可根据文本描述生成相应图像，未来可能扩展到视频。 8. 游戏开发和互动体验：创建游戏角色对话、生成故事情节和增强玩家沉浸式体验。 9. 医疗和健康咨询：回答医疗相关问题，提供初步健康建议和医疗信息查询服务。 10. 法律和合规咨询：解读法律文件，提供合规建议，降低法律服务门槛。 大型模型主要分为两类：大型语言模型专注于处理和生成文本信息；大型多模态模型能处理包括文本、图片、音频等多种类型信息。二者在处理信息类型、应用场景和数据需求方面有所不同。大型语言模型主要用于自然语言处理任务，依赖大量文本数据训练；大型多模态模型能处理多种信息类型，应用更广泛，需要多种类型数据训练。 相对大模型，也有所谓的“小模型”，它们通常是为完成特定任务而设计。
2025-02-05
flux1-depth-dev模型存放路径
flux1depthdev 模型的存放路径如下： 1. 下载 flux1depthdev 模型放到 ComfyUI/models/diffusion_models/文件夹中。 夸克网盘：链接：https://pan.quark.cn/s/571d174ec17f 百度网盘：见前文 2. 也可以将 depth lora 模型存放到 ComfyUI/models/loras 文件夹中。 depth lora 模型：https://huggingface.co/blackforestlabs/FLUX.1Depthdevlora 3. 百度网盘中也有相关模型： 链接：https://pan.baidu.com/s/10BmYtY3sU1VQzwUy2gpNlw?pwd=qflr 提取码：qflr
2025-02-05
你目前使用的是哪个模型
以下是一些关于模型的信息： 在 Cursor Chat、Ctrl/⌘K 和终端 Ctrl/⌘K 中，您可以在 AI 输入框下方的下拉列表中选择要使用的模型。默认情况下，Cursor 已准备好使用的模型包括：、cursorsmall。您还可以在 Cursor Settings>Models>Model Names 下添加其他模型。cursorsmall 是 Cursor 的自定义模型，不如 GPT4 智能，但速度更快，用户可无限制访问。 在 Morph Studio 中，支持以下模型生成视频： TexttoVideoMorph0.1：内部文本到视频生成模型，默认具有逼真色调，可通过描述性形容词修改拍摄风格和外观。 ImagetoVideoMorph0.1：内部图像到视频生成模型，用文本提示引导效果更好，使用时可不输入文本，在角色特写和对象动画方面表现较好。 VideotoVideoMorph0.1：内部风格转换模型，支持在文本提示下进行视频到视频的渲染，可将视频风格更改为预设，同时保留原始视频的字符和布局。 ImagetoVideoSVD1.1：由 Stability.ai 提供支持的图像到视频模型，适用于构图中有清晰层次的镜头（风景镜头、B 卷等）。 文本到视频形态0.1 被设置为新创建射击卡的默认模型，型号选择会根据是否上传图像或视频而更改，每个模型有自己的一组参数可供调整，如相机运动（支持静态、放大、缩小、向左平移、向右平移、向上平移、向下平移、顺时针旋转和逆时针旋转，未来将支持一次选择多个相机移动选项）、时间（支持最多 10 秒的视频生成，默认持续时间为 3 秒）。 ComfyUI instantID 目前只支持 sdxl。主要的模型需下载后放在 ComfyUI/models/instantid 文件夹（若没有则新建），地址为：https://huggingface.co/InstantX/InstantID/resolve/main/ipadapter.bin?download=true 。InsightFace 模型是 antelopev2（不是经典的 buffalo_l），下载解压后放在 ComfyUI/models/insightface/models/antelopev2 目录中，地址为：https://huggingface.co/MonsterMMORPG/tools/tree/main 。还需要一个 ControlNet 模型，放在 ComfyUI/models/controlnet 目录下，地址为：https://huggingface.co/InstantX/InstantID/resolve/main/ControlNetModel/diffusion_pytorch_model.safetensors?download=true 。上述模型网络环境不好的，可在网盘 https://pan.baidu.com/s/1FkGTXLmM0Ofynz04NfCaQ?pwd=cycy 下载。
2025-02-05
请问你的大模型底座用的是什么
大模型的底座相关知识如下： 大模型像一个多功能的基础平台（有时也被称为“基座模型”），可以处理多种不同的任务，应用范围广泛，拥有更多通识知识。 大模型的知识来源于训练过程中接触到的数据，这些数据是有限的，其知识库不会自动更新，只能回答在训练过程中见过或类似的问题，在某些特定或专业领域的知识可能不够全面。 从整体分层的角度来看，大模型整体架构的基础层为大模型提供硬件支撑和数据支持，例如 A100、数据服务器等。数据层包括企业根据自身特性维护的垂域数据，分为静态的知识库和动态的三方数据集。模型层有 LLm（大语言模型）或多模态模型，如 GPT 一般使用 transformer 算法实现，多模态模型训练所用数据与 llm 不同，用的是图文或声音等多模态的数据集。平台层是模型与应用间的部分，如大模型的评测体系或 langchain 平台等。表现层即应用层，是用户实际看到的地方。 零跑汽车基于百炼实现大模型落地零跑座舱，阿里云通过百炼平台实现大模型落地零跑座舱，为用户的多种互动提供支持，零跑汽车构建了开放、可扩展的大模型应用架构，基于统一的大模型底座，实现了零跑座舱大模型应用场景的快速扩展与迭代。
2025-02-04