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Ai生图和生视频和电脑算力的关系

Answer

AI 生图和生视频与电脑算力密切相关。

在生成图像和视频的过程中，需要强大的算力来处理复杂的计算任务。例如，像 PIKA1.0 这样的模型，在文生图和文生视频方面表现出色，其高质量和稳定性的输出依赖于足够的算力支持。

拥有大规模 GPU 集群、超算集群、云渲染平台等强大算力资源的企业或个人，能够更高效地完成生图和生视频的任务。

同时，未来算力的重点将从训练模型转向增强推理能力，这也将对 AI 生图和生视频的发展产生重要影响。

此外，一些新的模型和技术不断涌现，如 o1 推理模型，其在给出最终结果前会反复推演和验证，以提供更准确的结果。而像 OpenAI 发布会公布的 Sora v2 功能，能够生成 1 分钟长度的视频，并支持多种形式的转换，提升了多媒体创作的灵活性。

总之，电脑算力是实现高质量 AI 生图和生视频的重要支撑和保障。

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

References

北京分队介绍

OhTqYuth1rLcr92InIh)|序号|昵称|技能与经验|职业与工作领域|兴趣爱好与活动|坐标||-|-|-|-|-|-||48|Y c奕霖|艺术学博士，清华EMBA，熟悉传统电视媒体及新型主流媒体平台，关注AI技术在视听领域的应用与创新|央媒十几年从业经验|爱好徒步，掼蛋等|||49|彤哥|经营算力行业业务十多年，有大规模GPU集群，超算集群，云渲染平台。智算平台[ai.spacehpc.com](http://ai.spacehpc.com)，图像渲染平台[renderg.com](http://renderg.com)。|旗下有三维动画生产团队||五道口||50|张书画|教培从业者，目前从事高校职规培训相关工作，能够使用AI基础工具生图和生视频，对AI创作很感兴趣|高校职规培训||东三环||51|朱海锋|初入ai领域|旅游行业||房山||52|.|浙西龙游星海超算是一家非盈利非民营企业算力云服务商有多家分公司和办事处，拥有稳定合作的客户500多家，有的公司已稳定合作近10年。[beta.spacehpc.com](http://beta.spacehpc.com)|算力提供方||杭州||53|雷子|视频行业7年，AI降临派，近一个月狂啃视频生成工具，能够完成基础的图片视频制作，高阶工作流、视频内容生成正在学习中|导演||西红门|

宝玉 日报

亮点：AI生成图片时可加入中文文字，提升应用场景多样性。示例场景：教孩子古诗时生成配图加文字，让学习更有趣。春节生成春联配图，增加节日氛围。制作漫画、梗图等内容，释放创意潜力。**关键点：**文生图支持文字后，AI创作更关注想象力而非技术。🔗[https://x.com/dotey/status/1864975649430966362](https://x.com/dotey/status/1864975649430966362)5⃣️🤖o1推理模型：从“快思考”到“慢思考”特性：o1模型在给出最终结果前会反复推演和验证，就像围棋高手在算棋。区别：GPT-4o：快速返回答案，但可能错误，且无法自动纠错。o1：支持回溯推理，耗时更长但结果更准确。o1 Pro：计算时间更长，推理能力更强，适合复杂问题。应用案例：o1 Pro成功完成《纽约时报》“Connections”文字游戏，这曾是GPT-4o无法解决的任务。**趋势：**未来算力的重点将从训练模型转向增强推理能力。🔗[https://x.com/dotey/status/1865890371722440734](https://x.com/dotey/status/1865890371722440734)6⃣️🎥OpenAI发布会：Sora v2功能公布新版亮点：生成1分钟长度的视频。支持文字转视频、文字加图片转视频、文字加视频转视频。提升多媒体创作灵活性，为用户提供更多创意选择。

开发：PIKA1.0上手评测 - 你就是传奇

能明显感受到，PIKA1.0是启用了一个全新的模型，甚至我感觉不是基于旧有的迭代，而是完全重新做的一个全新的模型。强非常非常多。3D和2D的动画效果更是吊炸天。所以他们的新模型，我会多花一些篇幅和笔墨，来展现一下。首先，文生视频的质量得到了大幅度的提升。我直接写了一段：Prompt：Cinematic,happy laughing girl in office,Pixar style瞬间，匹配皮克斯水平的镜头就出来了。要知道，我只花了1分钟。这效果，我说实话，太特么吓人了。。。。。。而且，这稳定性，这神情。。。爆杀市面上所有的AI视频。再来！A cat flying a plane,Cartoon style在文生图这块，PIKA1.0的新模型稳定的令人害怕。Cinematic,extreme close-up of cars on the road in a jungle,3D rendering不规则构图的汽车行驶在道路上，这个前进的镜头依然稳定的可怕，车上的光影更是表现的极好。无敌。真的无敌。同时，有两个小技巧是，右下角第三个设置里，负面提示（Negative prompt）可以常驻：blurry,out of focus,twisted,deformed。提示词相关性别设太高，可以5～15之间，自己实测下来效果最好。再来说图生视频。图生视频这块，效果也依旧棒。放几个case。（这里因为GIF图比较大所以只能放了每秒10帧的GIF，所以看起来可能有一些卡，这并不是PIKA的原因。）说实话，Runway原本剩的唯一优势就画质好+一致性强点了。。。但是你看看现在的PIKA1.0。。。。。。人的一致性已经逆天了，再加上它强到爆的语义理解，以及幅度巨大的动作。。。。咋比啊。。。这PIKA1.0新模型的质量，特别是它最擅长的3D和3D的动画的质量，真的让人激动到无以复加。

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Nvidia 显卡算力天梯图
以下是为您提供的关于 Nvidia 显卡算力天梯图的相关信息： 算力是指计算能力，可直接理解为显卡的性能。在电脑中，显卡就是 GPU，一张显卡的重要参数包括 GPU 和显存。 GPU 是一种专门做图像和图形相关运算工作的微处理器，其生产商主要有 NVIDIA 和 ATI。GPU 的强大主要决定了生图和训练的效率，越强大的算力在生图（推理）和训练上消耗的时间就越短。显存在生图过程决定了直接推理的图片大小，在训练时受制于训练工具的要求，显存容量是门槛。 在选择算力时，需要综合 GPU 性能和显存大小两个参考维度。由于需要使用到 CUDA 加速，显卡大概率只能选择 NVIDIA 的。 以下为您提供一些可能不太具备时效性的参考资料： 1. 各种显卡的稳定扩散性能测试报告（需要科学🕸️）：https://docs.google.com/spreadsheets/d/1Zlv4UFiciSgmJZncCujuXKHwc4BcxbjbSBg71SdeNk/editgid=0 2. GPU 测评结果方便大家选购：https://ywh1bkansf.feishu.cn/wiki/PFXnwBTsEiGwGGk2QQFcdTWrnlb?field=fldzHOwXXK&record=reciB9KZtj&table=tblyh76bHrCi4PXq&view=vewUunvDn1
2025-03-02
comfyui算力平台
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2025-02-25
comfyui算力
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2025-02-25
目前各大高校有哪些场景会实用算力
目前各大高校实用算力的场景可能包括以下方面： 1. 科研计算：如在物理学、化学、生物学等学科的研究中，进行复杂的模拟和数据分析。 2. 人工智能研究：包括模型训练、算法优化等。 3. 图形和图像处理：例如在设计、动画制作等专业中的应用。 4. 数据分析和处理：用于处理大规模的数据集，以支持学术研究和决策制定。 需要注意的是，具体的应用场景会因高校的学科设置、研究方向和教学需求而有所不同。
2025-02-19
大语言模型、多模态、数据、算力、算法、预训练、微调、RAG、自注意力机制、transformer、token、神经网络、向量、scaling law这些内容的含义
以下是对您所提到的这些内容含义的解释： 大语言模型：是一种基于大量文本数据进行训练的语言处理模型，其工作原理包括训练数据、算力、模型参数等。在训练数据一致的情况下，模型参数越大能力越强。 多模态：指能够处理多种不同类型的数据模态，如文本、图像、音频等，并将它们融合进行理解和生成。 数据：是大语言模型训练和应用的基础，包括各种文本、图像、音频等信息。 算力：指用于支持大语言模型训练和运行的计算能力。 算法：是大语言模型实现各种功能的数学和逻辑方法。 预训练：在大语言模型中，先在大规模数据上进行无特定任务的初步训练。 微调：基于通用大模型，针对特定领域任务提供数据进行学习和调整，以适应特定领域的需求。 RAG：检索增强生成，通过引用外部数据源为模型做数据补充，适用于动态知识更新需求高的任务。其工作流程包括检索、数据库索引、数据索引、分块、嵌入和创建索引、增强、生成等步骤。 自注意力机制：是 Transformer 架构中的重要部分，能理解上下文和文本关联，通过不断检索和匹配来寻找依赖关系，处理词和词之间的位置组合，预测下一个词的概率。 Transformer：是大语言模型训练架构，用于翻译等任务，具备自注意力机制。 Token：在自然语言处理中，是文本的基本单位。 神经网络：是大语言模型的基础架构，模拟人脑神经元的连接和信息处理方式。 向量：在大语言模型中，用于表示文本等数据的数学形式。 Scaling Law：关于大语言模型规模和性能之间关系的规律。
2025-02-18
大语言模型、多模态、数据、算力、算法、预训练、微调、RAG、自注意力机制、transformer、token、神经网络、向量、scaling law这些内容的含义
以下是对您所提到的这些内容含义的解释： 大语言模型：是一种基于大量文本数据进行训练的语言处理模型，其工作原理包括训练数据、算力、模型参数等。在训练数据一致的情况下，模型参数越大能力越强。 多模态：指能够处理多种不同类型的数据模态，如文本、图像、音频等，并将它们融合进行理解和生成。 数据：是大语言模型训练和应用的基础，包括各种文本、图像、音频等信息。 算力：指用于支持大语言模型训练和运行的计算能力。 算法：是大语言模型实现各种功能的数学和逻辑方法。 预训练：在大语言模型中，先在大规模数据上进行无特定任务的初步训练。 微调：基于通用大模型，针对特定领域任务提供数据进行学习和调整，以适应特定领域的需求。 RAG：检索增强生成，通过引用外部数据源为模型做数据补充，适用于动态知识更新需求高的任务。其工作流程包括检索、数据库索引、数据索引、分块、嵌入和创建索引、增强、生成等步骤。 自注意力机制：是 Transformer 架构中的重要部分，能理解上下文和文本关联，通过不断检索和匹配来寻找依赖关系，处理词和词之间的位置组合，预测下一个词的概率。 Transformer：是大语言模型训练架构，用于翻译等任务，具备自注意力机制。 Token：在自然语言处理中，是文本的基本单位。 神经网络：是大语言模型的基础架构，模拟人脑神经元的连接和信息处理方式。 向量：在大语言模型中，用于表示文本等数据的数学形式。 Scaling Law：关于大语言模型规模和性能之间关系的规律。
2025-02-18
ai大模型和工具组合使用技巧
以下是关于 AI 大模型和工具组合使用的技巧： 1. 在 Obsidian 中的使用： 简单方法：通过命令面板打开创建的页面（默认快捷键 Ctrl+P），在弹出的搜索框中输入插件名称（如 custom frames），选择 OpenKimi 并打开设置好的窗口。 进阶配置：包括笔记仓库嵌入大模型（Copilot）、笔记内容作为 RAG 嵌入大模型（Smart Conections）、笔记内使用大模型编写内容。 2. 利用大模型与工具的典型例子：如使用 Kimi Chat 查询问题时，它会在互联网上检索相关内容并总结分析给出结论，同时还有很多不同领域类型的工具为大模型在获取、处理、呈现信息上做补充。 3. Agentic Workflow 方面： Agent 通过自行规划任务执行的工作流路径，面向简单或线性流程的运行。 多 Agent 协作：吴恩达通过开源项目 ChatDev 举例，让大语言模型扮演不同角色相互协作开发应用或复杂程序。 AI Agent 基本框架：OpenAI 的研究主管 Lilian Weng 提出“Agent=LLM+规划+记忆+工具使用”的基础架构，其中大模型 LLM 扮演“大脑”，规划包括子目标分解、反思与改进。 4. 从提示词优化到底层能力提升： 任务拆解：将复杂任务的提示词拆解成若干步骤的智能体，每个智能体负责特定子任务。 工作流构建：组合多个提示词或 AI 工具搭建高频重复工作的工作流。 创作场景的灵活应用：在创作过程中使用简单提示词和连续追问调整大模型回答。 深度思考辅助：将大模型用于辅助深度思考，从居高临下的指挥变为伙伴式的协作和相互学习，关注利用大模型训练和增强认知能力。
2025-03-26
目前中国市面上什么好用的AI工具
以下是中国市面上一些好用的 AI 工具： 内容仿写 AI 工具： 秘塔写作猫：https://xiezuocat.com/ 。写作猫是 AI 写作伴侣，能推敲用语、斟酌文法、改写文风，还能实时同步翻译。支持全文改写，一键修改，实时纠错并给出修改建议，智能分析文章属性并打分。 笔灵 AI 写作：https://ibiling.cn/ 。是得力的智能写作助手，支持多种文体写作，能一键改写/续写/扩写，智能锤炼打磨文字。 腾讯 Effidit 写作：https://effidit.qq.com/ 。智能创作助手，探索提升写作者效率和创作体验。 更多 AI 写作类工具可查看：https://www.waytoagi.com/sites/category/2 。 图生图产品： Artguru AI Art Generator：在线平台，生成逼真图像，给设计师提供灵感。 Retrato：将图片转换为非凡肖像，有 500 多种风格选择。 Stable Diffusion Reimagine：通过稳定扩散算法生成精细、具细节的全新视觉作品。 Barbie Selfie Generator：将上传照片转换为芭比风格。 图像类产品： 可灵：由快手团队开发，用于生成高质量图像和视频，图像质量高，但价格相对较高，有不同收费档次。 通义万相：在中文理解和处理方面出色，可选择多种艺术和图像风格，操作界面简洁直观，用户友好度高，目前免费，每天签到获取灵感值即可，但存在一些局限性，如某些类型图像无法生成，处理非中文或国际化内容可能不够出色，处理多元文化内容可能存在偏差。
2025-03-26
让ai完美总结课堂文本的提示词
以下是一些关于让 AI 完美总结课堂文本的提示词相关知识： 单人发言版：基于李继刚老师的“通知消息整理助手”修改了一份“文字排版大师”的 Prompt，重点 Prompt 语句已标出。 多人发言版：需要编写一套提示词让 AI 执行总结文字内容的工作。将提示词和文字原文发送给 GPT，等待其输出完毕后，复制粘贴到文本编辑器中并整理，删掉无关内容，使用替换法替换掉双星号。 提示词设计思路：按照方案推理环节得到的「最终样式.html」，把它作为样例和提示词同时发送给 Claude，让 AI 根据提示词中控制样式输出的形式自行总结结果。经过多次调试，并根据测试 bug 微调提示词，直至稳定运行。对于刚入门的朋友，首推 LangGPT 结构化提示词；对于想要进阶的用户，可以尝试 Lisp 伪代码格式。 面向大模型 API：对于大模型 API，需要利用插件预先获取的网页内容变量、提示词和 API 请求参数，拼搭出完整的 API 提示请求，精确引导 API 返回想要的生成结果。设定系统提示词定义基础任务，设定用户提示词提供具体任务数据并要求按 JSON 格式返回生成结果，根据经验和调试情况设定其他关键参数。缺少参数设定经验时，可先询问 AI 相关设定。
2025-03-26
我一个如何向ai提问
向 AI 提问可以采用以下方法： 1. 给 AI 设定一个角色：只需加上“你是一个XXXX角色”，这句话蕴含了角色应了解的背景和输出要求。因为不同角色背景不同，AI 明确角色后能更好地应对问题。 2. 举例子：很多时候，通过举实际例子能更有效地说明要求，使 AI 准确了解您的需求。 3. 连续提问：现在的 AI 能处理多轮对话，对于一个问题可连续提问，根据回复不断细化要求。 4. 当不知道如何提问时，可以直接问 AI 如何提问，然后用它产生的问题再问它。 在软件开发面试中，可观察候选人： 1. 如何向 AI 提问。 2. 如何判断 AI 代码的正确性。 3. 如何调整 AI 生成的代码。 市场营销面试中，让候选人用 AI 生成营销文案，并问“为什么用这个 Prompt”，观察其是否能调整提示词、判断 AI 生成内容的质量。 产品管理面试中，让候选人用 AI 解析用户反馈，提炼产品改进建议，考察其是否能验证 AI 结论的准确性，并提出优化方案。 面试时，可以问以下 AI 相关问题快速判断候选人是否真正懂 AI： 1. “你遇到过 AI 给出明显错误答案的情况吗？你是怎么处理的？” 2. “最近有没有新出的 AI 工具或功能是你学习并实际应用的？能举个例子吗？” 3. “如果 AI 生成的内容和你的预期不符，你会怎么优化它？” 4. “你觉得 AI 目前有哪些无法解决的业务难题？遇到这些问题你会怎么做？” 有效评估候选人的 AI 能力，需要综合考虑其在上述方面的表现。
2025-03-26
我应该如何向AI提问
以下是向 AI 提问的一些方法和技巧： 1. 给 AI 设定角色：例如“你是一个XXXX 角色”，这蕴含了角色应了解的背景和输出要求，能让 AI 更明确如何回答。 2. 举例子：通过给出实际例子，能使 AI 更准确地了解您的要求。 3. 连续提问：AI 可以处理多轮对话，您可根据回复不断细化要求。对于探索性问题，可通过与 AI 交流来清晰想法和找到有用答案。 4. 当不知如何提问时，可先问 AI 如何提问，再用其产生的问题问它。 5. 明确格式：格式为【设定角色+任务目标+上下文和背景信息+（正面要求）详细需求和细节性信息+（负面要求）限制和不需要的内容+回答的语言风格和形式】。 6. 讲清楚背景和目的：梳理清楚背景信息和提问目的，有助于 AI 更好理解上下文，提高回答准确性。 7. 学会提问以提高回答内容准确性：使用清晰、具体语言，避免模糊表述，了解 AI 工作原理和限制，更好设计问题。 8. 拆解环节、切分流程、具体落到某个工作细节：将复杂任务分解成更小、更具体环节，让 AI 更精确执行。
2025-03-26
AIGC降重有什么办法
以下是一些 AIGC 降重的办法： 1. 重新表述：对由 AIGC 生成的内容进行重新组织和表述，改变句子结构和用词。 2. 增加细节：通过补充更多的具体信息、案例或解释，使内容更加丰富和独特。 3. 引用权威来源：引入可靠的权威资料和研究成果，增强内容的可信度和独特性。 需要注意的是，在使用 AIGC 生成的内容时，要遵循相关的法律法规和学术规范，确保内容的合法性和原创性。同时，目前有一些常用的 AIGC 论文检测网站和工具，如： 1. Turnitin：是广泛使用的学术剽窃检测工具，增加了检测 AI 生成内容的功能。使用时上传论文，系统会自动分析文本并提供详细报告，标示出可能由 AI 生成的部分。 2. Copyscape：主要用于检测网络上的剽窃行为，虽不是专门的 AIGC 检测工具，但可发现可能被 AI 生成的重复内容。输入文本或上传文档，系统会扫描网络查找相似或重复内容。 3. Grammarly：提供语法检查和剽窃检测功能，剽窃检测部分可帮助识别可能由 AI 生成的非原创内容。将文本粘贴到编辑器中，选择剽窃检测功能，系统会提供分析报告。 4. Unicheck：基于云的剽窃检测工具，适用于教育机构和学术研究，可检测 AI 生成内容的迹象。上传文档或输入文本，系统会分析并生成报告，显示潜在的剽窃和 AI 生成内容。 5. ：专门设计用于检测 AI 生成内容的工具，使用先进算法分析文本，识别是否由 GPT3 或其他 AI 模型生成。上传文档或输入文本，系统会提供详细报告，包括可能的 AI 生成内容。
2025-03-26
我想学习ai视频ai生图的相关技能，并且我不想速成，我想了解其中的底层原理以便可以更好的控制生成的内容，我应该如何学习
以下是关于学习 AI 视频和生图相关技能的一些建议： 一、基础概念 1. 模型 Checkpoint：生图必需的基础模型，任何生图操作必须选定一个才能开始。 Lora：低阶自适应模型，可视为 Checkpoint 的小插件，用于精细控制面部、材质、物品等细节。 VAE：编码器，功能类似于滤镜，可调整生图的饱和度，一般选择 840000 这个。 2. 提示词 Prompt 提示词：想要 AI 生成的内容，需要花费功夫学习，可从照抄别人开始。 负向提示词 Negative Prompt：想要 AI 避免产生的内容，同样需要学习，可从照抄开始。 3. 其他概念 ControlNet：控制图片中特定图像，如人物姿态、特定文字、艺术化二维码等，属于高阶技能，可后续学习。 ADetailer：面部修复插件，用于治愈脸部崩坏，是高阶技能。 二、参数设置 1. 迭代步数：AI 调整图片内容的次数。步数越多，调整越精密，出图效果理论上更好，但耗时越长，且并非越多越好。 2. 尺寸：图片生成的尺寸大小，需适中选择，太小生成内容有限，太大 AI 可能放飞自我。 3. 生成批次和每批数量：决定重复生成图的批次和每批次同时生成的图片数量。 4. 提示词引导系数：指图像与 prompt 的匹配程度，数字增大图像更接近提示，但过高会使图像质量下降。 5. 随机数种子：固定后可对图片进行“控制变量”操作，首次生成图时无需关注。 6. 重绘幅度：图生图时用到，幅度越大，输出图与输入图差别越大。 在学习过程中，您可以先从熟悉基础模型、提示词和常见参数设置入手，通过实践和参考他人的经验不断积累知识，逐步掌握更高级的技能和工具。
2025-03-24
ai生图的核心
AI 生图的核心要素包括以下几个方面： 1. 交互设计与辅助功能：如 Midjourney 具备重绘、放大、风格化等功能，Imagen3 有独特的提示词解构设计，能提供相关提示词建议，但作为 AI 生图工具，控制力、表现力、风格多样性仍是核心。 2. 创作方法与实操演示：包括趣味性与美感的结合，如通过反差、反逻辑、超现实方式带来视觉冲击，在美术基础不出错前提下将形式与内容结合；纹身图创作强调人机交互，对输出图片进行二次和多次微调，确定情绪、风格等锚点再发散联想；提示词编写要用自然语言详细描述画面内容，避免废话词。 3. 技术参数设置：例如图生图中的重绘幅度、图片尺寸、采样算法、采样次数、提示词相关性、随机种子、Clip Skip、ENSD 等参数的设置和调整，都会影响生图效果。
2025-03-19
在哪里可以了解更多有关stable diffusion ai 生图的使用方法？
以下是了解更多有关 stable diffusion ai 生图使用方法的途径： 1. 点击链接进入官方 DISCORD 服务器：https://discord.com/invite/stablediffusion ，进入 ARTISAN 频道，任意选择一个频道。输入/dream 会提示没有权限，点击链接，注册登录，填写信用卡信息以及地址，点击提交，可免费试用三天，三天后开始收费。输入/dream 提示词，这部分和 MJ 类似。可选参数有五类，包括 prompt（提示词，正常文字输入，必填项）、negative_prompt（负面提示词，填写负面提示词，选填项）、seed（种子值，可以自己填，选填项）、aspect（长宽比，选填项）、model（模型选择，SD3，Core 两种可选，选填项）、Images（张数，14 张，选填项）。完成后选择其中一张。 2. 下次作图时，先选择模板，点击倒数第二个按钮，就能将标准提示词快速输入。描述逻辑通常包括人物及主体特征（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）。对于新手，可通过功能型辅助网站来写提示词，如：http://www.atoolbox.net/ ，它可以通过选项卡的方式快速填写关键词信息；https://ai.dawnmark.cn/ ，其每种参数都有缩略图可参考，方便更直观选择提示词。还可以去 C 站（https://civitai.com/）抄作业，每一张图都有详细参数，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，生成的图也会不同。也可以只取其中较好的描述词使用，比如人物描写、背景描述、一些小元素或者画面质感之类的。 3. 将照片放入到后期处理中，使用 GFPGAN 算法将人脸变清晰，可参考文章—— 。将图片再发送到图生图当中，打开 stableSR 脚本，放大两倍。切换到 sd2.1 的模型进行修复，vae 选择 vqgan，提示词可以什么都不写，以免对原图产生干扰。
2025-03-18
AI文生图教程
以下是关于 AI 文生图的教程： Liblibai 简易上手教程： 1. 定主题：明确您想要生成的图片的主题、风格和表达的信息。 2. 选择 Checkpoint：根据主题选择贴近内容的 Checkpoint，如麦橘、墨幽的系列模型。 3. 选择 lora：寻找与生成内容重叠的 lora，以控制图片效果和质量。 4. 设置 VAE：选择 840000 那一串。 5. CLIP 跳过层：设为 2。 6. Prompt 提示词：用英文写想要生成的内容，使用单词和短语组合，用英文半角逗号隔开，无需管语法和长句。 7. 负向提示词 Negative Prompt：用英文写想要避免产生的内容，同样是单词和短语组合，用英文半角逗号隔开，无需语法。 8. 采样方法：一般选 DPM++2M Karras，也可参考模型作者推荐的采样器。 9. 迭代步数：选 DPM++2M Karras 时，在 30 40 之间，多了意义不大且慢，少了出图效果差。 10. 尺寸：根据个人喜好和需求选择。 11. 生成批次：默认 1 批。 Tusiart 简易上手教程： 1. 定主题：明确生成图片的主题、风格和信息。 2. 选择基础模型 Checkpoint：根据主题选择贴近的 Checkpoint，如麦橘、墨幽的系列模型。 3. 选择 lora：寻找重叠内容的 lora 控制图片效果和质量。 4. ControlNet：用于控制图片中特定图像，如人物姿态、特定文字、艺术化二维码等，属于高阶技能。 5. 局部重绘：后续学习。 6. 设置 VAE：选择 840000 。 7. Prompt 提示词：用英文写生成需求，单词和短语组合，用英文半角逗号隔开，无需语法和长句。 8. 负向提示词 Negative Prompt：用英文写避免产生的内容，单词和短语组合，用英文半角逗号隔开，无需语法。 9. 采样算法：一般选 DPM++2M Karras，参考模型作者推荐的采样器更有保障。 10. 采样次数：选 DPM++2M Karras 时，在 30 40 之间，多了意义不大且慢，少了出图效果差。 11. 尺寸：根据个人喜好和需求选择。 此外，还为您提供了一些相关的参考视频和教程链接，供您进一步深入学习。
2025-03-18
现在哪个应用文生图的效果最好？
目前在应用文生图方面，以下几个模型效果较好： 1. DALL·E 3：与当前最流行的文生图应用 Midjourney 相比能打个平手甚至超越，使用门槛较低，不需要用户掌握复杂的 Prompt 编写知识，且已正式上线 ChatGPT，Plus 用户和 Enterprise 用户都可以使用。 2. Imagen 3：真实感满分，指令遵从强。 3. Recraft：真实感强，风格泛化很好，指令遵从较好（会受风格影响）。 但不同模型也有各自的特点和不足，例如： 1. Midjourney：风格化强，艺术感在线，但会失真，指令遵从较差。 2. 快手可图：影视场景能用，风格化较差。 3. Flux.1.1：真实感强，需要搭配 Lora 使用。 4. 文生图大模型 V2.1L（美感版）：影视感强，但会有点油腻，细节不够，容易糊脸。 5. Luma：影视感强，但风格单一，糊。 6. 美图奇想 5.0：AI 油腻感重。 7. 腾讯混元：AI 油腻感重，影视感弱，空间结构不准。 8. SD 3.5 Large：崩。 您可以根据具体需求和使用体验选择适合的模型。
2025-03-17
comfy ui 九宫格生图保持人物一致性的原理
Comfy UI 九宫格生图保持人物一致性的原理主要基于 PuLID 技术，具体如下： PuLID 是一种用于在文本生成图像时自定义图像中人物或物体身份（ID）的新技术，它结合了两个不同的模型分支（Lightning T2I 分支和标准扩散模型），引入了两种损失（对比对齐损失和精确 ID 损失）。 Lightning T2I 分支是一个快速、高效的文本到图像生成模型。 标准扩散模型是常见的、生成高质量图像的模型。 对比对齐损失帮助模型学习将输入的文本和生成的图像内容对齐，使生成的图像更符合文本描述。 精确 ID 损失确保生成的图像中的特定身份特征（比如人物的脸部特征）与目标 ID 一致。 此外，在保持人物一致性方面，还有一些操作步骤： 生成图像（提示词加入分割描述，让一张图生成多张同空间小图）。 通过目标图像不断的重复生成，获取更多一致性的角色图像，下载分类（按照视角不同分类）。 上传图像，调用 prefer option set 命令，先写命令名称（一个视角操作一次），再放入该视角的照片（4 5 张）。 放开角色限制生成图像，在确认好的图像上进行局部重绘，框选头部，在原来的命令下加入—快捷命令名称，确认生成即可。 同时，Eva CLIP 也是相关的技术： Eva CLIP 是一种基于对比学习的视觉文本模型，将文本描述和图像内容映射到一个共享的嵌入空间。 对比学习架构：使用对比学习方法，将图像和文本嵌入到一个共享的空间，通过最大化匹配图像和文本对的相似度，同时最小化不匹配对的相似度，学习到图像和文本之间的关联。 强大的特征提取能力：编码器擅长提取图像中的细节特征，并将其转换为有意义的嵌入向量，用于下游任务。 多模态应用：能够处理图像和文本两种模态，广泛应用于多模态任务中，如生成、检索、标注等。 其应用场景包括图像生成、图像检索、图像标注等。Eva CLIP 编码器通常与深度神经网络结合使用，如卷积神经网络（CNN）用于图像特征提取，Transformer 网络用于处理文本描述。 项目地址：https://github.com/ToTheBeginning/PuLID 相关资源： instant ID 脸部特征抓取得比 pulid 好，放在最后一步重绘，先 pulid，再 instantID https://pan.baidu.com/s/1Tro9oQM85BEH7IQ8gVXKsg?pwd=cycy 工作流与模型地址：https://pan.quark.cn/s/2a4cd9bb3a6b 说明文档：https://xiaobot.net/post/6544b1e8 1d90 4373 94cf 0249d14c73c8 测试案例：
2025-03-17
AI可以剪辑视频吗
AI 可以剪辑视频。以下是一些相关信息： 在 Adobe 的相关产品中，在 Advanced 部分可使用 Seed 选项添加种子编号，以控制 AI 创建内容的随机性，相同的种子、提示和控制设置可重新生成类似的视频剪辑，然后选择 Generate 生成。 制作 AI 短片时，如使用 11labs 无法用语速、情绪调节等控件，只能通过标点符号改变语音效果。国内可使用出门问问的魔音工坊，其有情绪调节控件。 目前大部分 AI 短片创作者用剪映剪辑 1 3 分钟的短片，因其有人性化设计及简单音效库、小特效。但更长篇幅或追求更好效果可能要用 PR/FCP/达芬奇等传统剪辑软件。剪辑流程为：视频粗剪 视频定剪 音效/音乐 特效 包装（如字幕）。 MMVid 是一个集成的视频理解系统，能处理和理解长视频内容并进行问答。其应用场景包括快速的视频剪辑、图生视频、快速诊断等。它由 Microsoft Azure AI 开发，结合了 GPT4V 的能力和其他视觉、音频和语音处理工具，能将视频中的多模态信息转录成详细的文本脚本，方便大语言模型理解视频内容。
2025-03-26
AI可以剪辑视频吗
AI 可以剪辑视频。以下是一些相关信息： 在 Adobe 的相关产品中，在 Advanced 部分可使用 Seed 选项添加种子编号，以控制 AI 创建内容的随机性，相同的种子、提示和控制设置可重新生成类似的视频剪辑，然后选择 Generate 生成。 制作 AI 短片时，如使用 11labs 无法用语速、情绪调节等控件，只能通过标点符号改变语音效果。国内可使用出门问问的魔音工坊，其有情绪调节控件。 目前大部分 AI 短片创作者用剪映剪辑 1 3 分钟的短片，因其有人性化设计及简单音效库、小特效。但更长篇幅或追求更好效果可能要用 PR/FCP/达芬奇等传统剪辑软件。剪辑流程为：视频粗剪 视频定剪 音效/音乐 特效 包装（如字幕）。 MMVid 是一个集成的视频理解系统，能处理和理解长视频内容并进行问答。其应用场景包括快速的视频剪辑、图生视频、快速诊断等。它由 Microsoft Azure AI 开发，结合了 GPT4V 的能力和其他视觉、音频和语音处理工具，能将视频中的多模态信息转录成详细的文本脚本，方便大语言模型理解视频内容。
2025-03-26
我想通过al制作短视频，请问应该如何学习
以下是关于通过 AI 制作短视频的学习建议： 1. 了解 AI 在影视制作中的局限性与弥补方式，可参考相关讨论，如。 2. 注重剧本创作中画面与声音的连贯性，相关内容可查看。 3. 探讨剧本、叙事手法和工具在视频制作中的重要性，详情见。 4. 学习提高短视频制作能力的方法和技巧，参考。 5. 借鉴出版行业从业者刘洋洋学习 AI 的经历，见。 6. 参考动效设计师尤慧影的经验，了解其对 AI 视频技巧的探索，见。 7. 了解新同学杨嘉宜加入 AI 团队的热情和兴趣，参考。 8. 学习社群成员参与 AI 创作的经历和经验，见。 9. 参考阿汤短片的制作过程，包括剧本创作、分镜脚本创作、角色设计、分镜图片制作、动画制作、配音和配乐等步骤。在角色设计阶段保持角色的一致性并增加个性化特性，分镜图片生成阶段及时调整画面，动画镜头制作阶段可使用 pixverse、pika、runway 等视频生成工具。了解制作短片的基础逻辑，从短故事片入手，后续再探讨广告片等类型。原文： ，更新日志：2.24 分镜图片生成/动画镜头制作更新（对于小猫动作画面效果需要进一步探索）。
2025-03-26
如何用coze创建工作流 采集生成视频号内容
以下是使用 Coze 创建工作流采集生成视频号内容的步骤： 1. 安装 Coze Scraper 扩展程序至浏览器，完成安装后可手动采集要上传到扣子知识库的内容。更多关于知识库的内容，详情请参考。 登录。 在左侧菜单栏，选择一个工作区。 在工作区内，单击知识库页签。 创建一个知识库或点击一个已存在的知识库。 在知识库页面，单击新增单元。 在文本格式页签下，选择在线数据，然后单击下一步。 单击手动采集，然后在弹出的页面点击权限授予完成授权。 在弹出的页面输入要采集内容的网址，然后单击确认。 在弹出的页面上，点击页面下方文本标注按钮，开始标注要提取的内容，然后单击文本框上方的文本或链接按钮。 单击查看数据查看已采集的内容，确认无误后再点击完成并采集。 2. 创建工作流： 登录到您的 Coze 账户，导航至个人空间页面。 在个人空间页面上，点击“工作流”按钮，系统会展示之前创建的工作流列表。 在页面的右上角，点击“创建工作流”按钮，打开创建工作流的界面。 在创建工作流的页面上，填写工作流的名称（必须使用英文字符）和描述（一段简洁的文本，帮助模型理解工作流的功能和用途以及触发情境）。 完成必填项后，系统将自动跳转到工作流的编辑页面，其中预设并配置了开始节点和结束节点。开始节点是用户输入内容的起点，结束节点是收尾角色，无论工作流中进行了哪些操作，最终都必须通过结束节点来完成。系统强制要求在工作流的最后步骤中包含结束节点，只有当整个流程的最终动作指向结束节点时，工作流才能够进行试运行和正式发布。 在工作流编辑页面的左侧，有组件库，包括大模型组件（用于执行复杂的数据处理任务）、代码组件（允许运行自定义代码段）、消息组件（用于发送或接收消息）、数据库组件（与数据库交互，执行查询或更新操作）、选择器组件（用于在工作流中进行条件判断和分支选择）。
2025-03-25
我想找一个能帮我总结视频内容的AI工具
以下为您介绍两种能帮您总结视频内容的 AI 工具： 1. GPT： 对于有字幕的 B 站视频，若视频栏下有字幕按钮，说明视频作者已上传字幕或后台适配了 AI 字幕。 安装油猴脚本，刷新浏览器，点击字幕会出现“下载”按钮，可选择多种字幕格式。 将下载的字文字内容全选复制发送给 GPT 即可总结视频内容。总结完还可继续向 GPT 提问更多细节内容或探讨视频内容。 2. Get 笔记： 可以一键总结视频的笔记，支持抖音、小红书、B 站短视频和甚至是直播回放链接。 测试显示不仅能生成笔记，还有逐字稿。但使用时需注意：一是 AI 可能存在幻觉，生成内容仍需人类核对检查；二是若直播未准时开始，则不会生成直播笔记。
2025-03-25
ten可以安装在电脑里，然后电脑上可以看视频进行实时翻译吗？这个功能可以怎么去实现？
目前 Ten 不太明确是指何种具体的软件或工具。一般来说，如果您想在电脑上实现观看视频实时翻译的功能，可以考虑使用以下几种常见的方法： 1. 利用浏览器插件：例如谷歌浏览器的某些翻译插件，能够在您观看在线视频时提供翻译服务。 2. 专业的翻译软件：部分专业的翻译软件具备屏幕取词和实时翻译视频的功能。 3. 操作系统自带的功能：某些操作系统可能提供了相关的辅助功能来实现类似的效果。 但需要注意的是，不同的方法可能在翻译的准确性、支持的语言种类以及适用的视频平台等方面存在差异。
2025-03-25