Navigate to WaytoAGI Wiki →
Home/Question List/Question Detail

我想让ai通过文字生成某一类风格的图片，可以给示例

Answer

以下是关于让 AI 通过文字生成某一类风格图片的示例和相关信息：

一、关键词相关

在生成图片时，图片内容通常分为二维插画和三维立体两种主要表现形式。为得到想要的图片，以下几个方面很重要：

  1. 主题描述

    • 可以描述场景、故事、元素、物体或人物的细节及搭配。
    • 对于场景中的人物，应独立描述，避免用长串文字，以免 AI 识别不到。
    • 大场景中多个角色的细节不太容易通过关键词生成。

  2. 设计风格

    • 设计师可能难以直接表达设计风格，可找风格类关键词参考或用垫图/喂图，让 AI 结合主题描述生成相应风格的图片。
    • 某些材质的关键词使用有较多门道，需针对特定风格进行“咒语测试”。

二、工具 Ideogram 2.0 相关

  1. 特点

    • 设计能力强，文字生成效果好且准确（仅限英文），图像生成效果优于 Flux&Dalle·3。
    • 具有精准文本生成、多样化风格、创意控制、开发者友好、支持手机端、免费使用额度等特点。

  2. 基本操作界面

  3. 示例

    • 磨铁文化 Xiron 的字体设计

      • 字体版权：AI 生成文字并非使用真实字体，而是基于学习创造类似风格的文字。
      • 字体生成错误：可通过多次生成提示、使用编辑器修改、更换版本等方式纠正。

    • 3D 风格海报设计、复古海报、网页设计等示例。

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

References

进阶技巧和关键词大全总结

这个周末尝试了很多种风格的AI出图，一般图片内容我们会分为二维插画以及三维立体两种主要表现形式。为了生成自己想要的图，上面说的3个结构确实可以帮我们大致输出想要的图片：1.1.主题描述：可以描述一个场景和故事以及其组成的元素、一个物体或者人物的细节、搭配。比如一个动物园，里面有老虎、狮子、长颈鹿、大树、围栏等等或者一个小女在森林里搭帐篷，她穿着红色的裙子以及戴着白色的帽子，但是有时候AI不一定能识别每一个描述的元素，如果要描述一个场景中的人物，大家记得进行独立描述，不要用一长串文字去表达，AI会识别不到，比如一个穿着红色盔甲的男孩站在山顶，那么我们最好把他拆分以下：一个男孩、穿着红色盔甲、站在山顶，这样会更加接近我们想要的场景。但是一个大场景中有多个角色的细节就不太容易通过关键词去生成了。1.2.设计风格：设计风格其实很多设计师没有办法直接表达出来，所以我们在这个步骤会去找一些风格类的关键词参考或者是你找到一张想要的风格的图片，放进去，这种我们就称之为垫图/喂图，让AI根据我们给出的图片风格，结合我们的主题描述生成该风格的图片。还有我研究了一下玻璃、透明塑料、霓虹色彩以及一些透明、反射等材质的关键词，比如你想让一个物体表面透明，但是不要把物体里面的机械结构体现出来，可能需要加一些[设计师](https://www.uisdc.com/tag/%e8%ae%be%e8%ae%a1%e5%b8%88)风格，单纯的控制材质很难达到要求，因为系统判断你表面透明了肯定能看到里面的结构，但是有了结构的话物体就会很复杂，不高级。所以这里面关键词的道道非常多，目前也只能通过大家针对某一种风格单独去进行“咒语测试”。未加风格只描述材质

工具教程：Ideogram 2.0

作者：陈浚嘉|社交媒体账号：[PUSA.Production](https://www.xiaohongshu.com/user/profile/598ff958b1da142dff83cc00)；[智音Brook](https://i.afbcs.cn/zXbQBd)[heading1]Ideogram 2.0特点[content]以下内容只针对Ideogram 2.0版本，前面的懒得写了_(:зゝ∠)_Ideogram 2.0是目前AI设计能力最强；文字生成效果最好&最准确[仅限英文]；图像生成效果优于Flux&Dalle·3精准文本生成：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恤设计等多样化风格：提供5种不同风格，通用、写实、设计、3D和动漫（Auto是随机选择一种）创意控制：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”开发者友好：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应用程序免费使用额度：目前可免费使用，每天最多10次生成机会（40张图片）[heading1]基本操作界面[content]

工具教程：Ideogram 2.0

注意：以下生成图像的设置都是将魔法提示设置为“关闭”、模型v2.0[heading2]磨铁文化Xiron的字体设计[content]字体版权问题Ideogram的AI在生成图像时，并不像你在电脑上使用字体那样使用真实的字体。简单来说，AI是通过学习大量不同的文字图像及其外观和风格来进行生成的。在学习的过程中，AI会逐渐掌握如何生成符合这些不同风格的文字。所以，当你要求它生成文字时，AI是基于它所学到的内容，创造出看起来像某种特定风格或字体的文字，尽管它并没有真正使用那个字体。字体生成错误尽管Ideogram擅长在图像中生成文本，但图像有时可能包含拼写错误、丢失或多余的单词或字母。根据错误的性质，可以通过多种方式纠正这种情况。只需再次生成提示几次，看看是否得到您想要的文本；使用编辑器修改文本、添加或删除部分，然后重新混合图像；以下是有关如何使用编辑器修复文本的示例：将一些较长、较复杂的单词更改为较短的同义词；上传包含所需文本的图像，该图像将作为通过重新混合创建图像的起点和合成源。使用0.2或1.0版本，可能会更稳定[heading2]其他[content]基操示例[20240826-175330.mp4](https://bytedance.feishu.cn/space/api/box/stream/download/all/Wq1TbecNIoXMYqxFQgecJSlEnrc?allow_redirect=1)[heading3]3D风格海报设计[content][heading3]复古海报[content][heading3]网页设计（[歸藏](https://x.com/op7418/status/182650575015[content]

Others are asking
提示词示例大全
以下是关于提示词的相关内容： 提示词要素：提示词通常由指令（想要模型执行的特定任务或指令）、上下文（包含外部信息或额外的上下文信息，引导语言模型更好地响应）、输入数据（用户输入的内容或问题）、输出指示（指定输出的类型或格式）等要素组成。例如，一个完成文本分类任务的提示词，指令是“将文本分类为中性、否定或肯定”，输入数据是“我认为食物还可以”，输出指示是“情绪：”。需注意，提示词所需的格式取决于想要语言模型完成的任务类型，并非所有要素都是必须的。 训练 Midjourney 的 prompt：以专业摄影师的身份，使用丰富的描述性语言，从给定的关键词中获取灵感，输出英文提示词。 提示词示例：通过示例介绍说明如何使用精细的提示词来执行不同类型的任务，包括文本概括、信息提取、问答、文本分类、对话、代码生成、推理等。
2025-04-11
计算两个时间差的绝对值，输出相差的完整天数。 获得用户输入的两个与时间相关的字符串，两个时间用逗号分隔，每个时间字符串格式示例如下：2018年08月01日17点21分21秒。 以此为要求写出python代码
以下是计算两个指定格式时间差的绝对值并输出相差完整天数的 Python 代码： ```python import datetime def calculate_days_difference: 解析时间字符串 time1 = datetime.datetime.strptime time2 = datetime.datetime.strptime 计算时间差 time_difference = abs 转换为天数并返回 return time_difference.days 示例用法 time1_str = "2023年08月01日17点21分21秒" time2_str = "2023年08月10日17点21分21秒" print ```
2025-03-22
可以给我一些AI写小说的提示词示例吗
以下是一些 AI 写小说的提示词示例： 1. 用大模型草拟大纲：包括标题、主旨、世界观、主要角色、小说背景、情节概要等方面。 2. 写小说本身的提示词相对简单，比如通过搜索来提供概念，将搜索结果结构化，以方便大模型理解。 3. 理性决策提示词：例如收集信息、重新定义问题、运用 Mini Max Regret 方法等步骤。 4. 自用和他用的提示词在稳定性、经济性、可维护性等方面有较大区别，工业化提示词需稳定、经济且易维护。 5. 关于写作方式，既需要精心设计也需要直觉创作。 6. 好的文字能引起生理共鸣和情绪，若能引起众多人的共鸣则可能成为公认的佳作。 7. 用 Deepseek 写小说要能引起共鸣和考虑人类共性，文字要感动人。
2025-03-05
猫叔的编剧提示词怎么使用，有没有示例
以下是关于猫叔编剧提示词的使用示例及相关说明： 在一个微短剧故事中，核心冲突是遗产争夺，人物关系为猫叔和侄子，场景在灵堂。情绪基调方面，猫叔初始隐忍，侄子咄咄逼人，其他人开始中立后来转变。 按照矛盾升级规则设计： 1. 第一层是表面争执，侄子挑衅，猫叔克制回应，旁观者看热闹。 2. 第二层矛盾加深，侄子攻击猫叔的过去，猫叔继续隐忍，有人开始劝架。 3. 第三层爆发转折，侄子得意时，猫叔拿出证据反击，形势逆转。 要注意以下几点： 1. 情绪递进，侄子的言语从暗讽到明嘲再到打压，猫叔从克制到压抑最后反击。 2. 反转要出其不意，比如猫叔突然播放录音，证明侄子的阴谋。 3. 结尾要让观众感到痛快，比如侄子被赶出去，猫叔赢得尊重。 场景描述：灵堂香火缭绕，遗照前供着三牲果品。暴雨拍打窗棂，二十余人挤在狭小厅堂里，目光聚焦在跪坐蒲团上的猫叔与叉腰站在供桌旁的侄子阿强。黑猫蹲在梁上发出低吼。 对话内容示例： 阿强：（踢翻纸钱盆）“老东西装什么孝子？当年老爷子住院你连面都不露！” 此外，在相关的分享中，徐雁斐分享了 Deepseek 使用体验及提示词技巧，包括让模型解数学题、设计教学步骤等有趣尝试，还提到关键在于提供足够信息以及不同场景的用法及技巧。魏申分享了编剧相关提示词，将编剧拆解为 9 个基础部分，并做了微短剧提示词，认为微短剧市场火爆，提示词需紧跟市场变化，人为主、提示词为辅，强调提示词要结合知识不断测试调整，才能满足需求。
2025-02-09
利用AI进行赚钱的示例
以下是一些利用 AI 进行赚钱的示例： 1. 在艺术创作领域，生成式 AI 使想象变为现实。例如通过 Lensa 等应用，生成肖像画等各种内容，创作者或个体创业者可借此实现盈利。 2. 对于 GPTs/GLMs ，虽然能赚钱，但大多数人难以做到。可以从最俗气的“钱”的角度，以 AI 产品经理的角色复盘 2023 年的所见所闻所感来探讨 AI 赚钱（应用落地）这件事。比如分析相关数据，了解其实际对话次数等情况。
2025-02-03
扣子应用搭建示例
以下是关于扣子应用搭建的相关内容： 白嫖 Groq 平台算力的落地应用： 通过扣子工作流，用代码模块进行 HTTP 访问，实现 0 token 脱离扣子模型来使用 Groq 作为 LLM，可参考梦飞大佬教程将扣子接入微信机器人（有微信封号风险）。 由于 Groq 的 API 与 OpenAI 的 API 几乎兼容，可以适配到任何 APP 产品填 APIKEY 调用的场景，以沉浸式翻译为例。 接入手机类 APP，比如通过快捷方式接入 Siri。 接入扣子工作流：搭建细节可移步 WaytoAGI 自学。建立工作流只需一个代码节点，需配置代码节点的输入引用、输出等。可建立 Bot 调用工作流，但建议不发布，以免代理流量被他人使用。 在扣子调用已有的 API 制作插件： Body：用于传递请求主体部分，GET 方法中通常不用于传递参数。 Path：用于定义请求路径部分，GET 方法中可传递参数，常编码为 URL 一部分。 Query：用于定义请求查询部分，是 GET 方法中常用的参数传递方式。 Header：用于定义 HTTP 请求头信息部分，GET 方法中通常不用于传递参数。配置输出参数，填对后可点击自动解析，调试与校验工具是否能正常运行。 搭建邮票收藏馆应用： 业务背景与逻辑梳理：源于客户需求，功能包括生成邮票、收藏邮票、收藏列表、查看藏品详情，规划了生成和查看两个页面。 页面设计： 第一页：导航栏有应用名称、查看收藏入口、用户头像；陈列展示生成的图片；生成和收藏部分可输入关键字生成并收藏。 第二页：收藏列表会加载用户所有收藏，数量超 100 需优化加翻页；收藏详情可查看大图、关键字、收藏时间。
2025-01-21
有哪些好用的法律ai
以下是一些好用的法律 AI 应用场景和示例： 1. 诉讼策略制定： AI 将基于商标法等相关条款和案例法，为商标侵权案件提供诉讼策略，包括对原告商标权利的分析、被告侵权行为的评估、关键证据搜集建议、法律抗辩点及和解或调解策略。 其他例子： 为专利侵权案件制定诉讼策略，分析专利有效性、被告侵权行为及抗辩理由，提出证明侵权和计算损害赔偿的建议。 针对劳动合同纠纷案件，分析员工权益和雇主责任，提出诉讼策略，包括主张权益、证据收集重点及证明雇主违约行为。 在知识产权许可诉讼中，分析许可协议条款和双方权利义务，提出诉讼策略，包括证明许可协议违反、计算损失赔偿及可能的合同解除条件。 模拟法庭，如模拟商业合同违约的法庭审理，分析双方论点、证据和法律依据，预测判决结果，给出优化法庭陈述和证据呈现的建议。 2. 法律意见书撰写： AI 根据案件背景、证据材料和法律法规，自动撰写初步法律意见书，包含案件事实梳理、法律分析和结论。 其他例子： 针对商业秘密泄露案件，分析法律责任和赔偿范围，撰写法律意见书，提供应对策略。 为计划上市的公司提供关于公司治理结构的法律意见书，确保符合相关法规要求。 就消费者权益保护案件提供法律意见，分析商家赔偿责任和消费者维权途径，制定应对措施。 起草股权转让协议，包括转让方和受让方信息、股权转让份额、价格、支付方式和时间表、先决条件、双方权利义务、保密、违约责任和争议解决条款等。 3. 指令风格和技巧： 可指定 AI 模仿某位资深律师的逻辑严谨和言简意赅的风格，使其提供的信息更符合专业律师的沟通和表达习惯。 运用 PEMSSC 方法，如选择个性化的风格、给出参考或逻辑结构、从多个角度思考、进行总结概括、使用分隔符号区分等。 个性化风格：选择幽默且富有洞察力的风格，融入创新视角。 参考和逻辑结构：在提供法律建议时，采用 SWOT 分析法或 4P 原则等逻辑结构。 多角度思考：在分析商事诉讼时，从市场趋势、竞争对手行为、战略规划、财务状况和市场前景等角度思考诉讼策略。
2025-04-18
AI术语解释
以下是一些常见的 AI 术语解释： Agents（智能体）：一个设置了一些目标或任务，可以迭代运行的大型语言模型。与大型语言模型在像 ChatGPT 这样的工具中的通常使用方式不同，Agent 拥有复杂的工作流程，模型本质上可以自我对话，无需人类驱动每一部分的交互。属于技术范畴。 ASI（人工超级智能）：尽管存在争议，但通常被定义为超越人类思维能力的人工智能。属于通识范畴。 Attention（注意力）：在神经网络的上下文中，有助于模型在生成输出时专注于输入的相关部分。属于技术范畴。 Bias（偏差）：AI 模型对数据所做的假设。“偏差方差权衡”是模型对数据的假设与给定不同训练数据的模型预测变化量之间必须实现的平衡。归纳偏差是机器学习算法对数据的基础分布所做的一组假设。属于技术范畴。 Chatbot（聊天机器人）：一种计算机程序，旨在通过文本或语音交互模拟人类对话。通常利用自然语言处理技术来理解用户输入并提供相关响应。属于通识范畴。 CLIP（对比语言图像预训练）：由 OpenAI 开发的 AI 模型，用于连接图像和文本，使其能够理解和生成图像的描述。属于技术范畴。 TPU（张量处理单元）：谷歌开发的一种微处理器，专门用于加速机器学习工作负载。属于技术范畴。 Training Data（训练数据）：用于训练机器学习模型的数据集。属于技术范畴。 Transfer Learning（迁移学习）：机器学习中的一种方法，其中对新问题使用预先训练的模型。属于技术范畴。 Validation Data（验证集）：机器学习中使用的数据集的子集，独立于训练数据集和测试数据集。用于调整模型的超参数（即架构，而不是权重）。属于技术范畴。 Knowledge Distillation（数据蒸馏）：数据蒸馏旨在将给定的一个原始的大数据集浓缩并生成一个小型数据集，使得在这一小数据集上训练出的模型，和在原数据集上训练得到的模型表现相似。在深度学习领域中被广泛应用，特别是在模型压缩和模型部署方面。可以帮助将复杂的模型转化为更轻量级的模型，并能够促进模型的迁移学习和模型集成，提高模型的鲁棒性和泛化能力。属于技术范畴。 RAG（检索增强生成）：检索增强生成。属于技术范畴。 Forward Propagation（前向传播）：在神经网络中，输入数据被馈送到网络并通过每一层（从输入层到隐藏层，最后到输出层）以产生输出的过程。网络对输入应用权重和偏差，并使用激活函数生成最终输出。属于技术范畴。 Foundation Model（基础模型）：在广泛数据上训练的大型 AI 模型，旨在适应特定任务。属于技术范畴。 GAN（通用对抗网络）：一种机器学习模型，用于生成类似于某些现有数据的新数据。使两个神经网络相互对抗：一个“生成器”，创建新数据，另一个“鉴别器”试图将数据与真实数据区分开来。属于技术范畴。 Generative AI/Gen AI（生成式 AI）：AI 的一个分支，专注于创建模型，这些模型可以根据现有数据的模式和示例生成新的原创内容，例如图像、音乐或文本。属于通识范畴。 GPU（图形处理单元）：一种特殊类型的微处理器，主要用于快速渲染图像以输出到显示器。在执行训练和运行神经网络所需的计算方面也非常高效。属于产品范畴。
2025-04-18
有没有能根据描述，生成对应的word模板的ai
目前有一些可以根据描述生成特定内容的 AI 应用和方法。例如： 在法律领域，您可以提供【案情描述】，按照给定的法律意见书模板生成法律意见书。例如针对商业贿赂等刑事案件，模拟不同辩护策略下的量刑结果，对比并推荐最佳辩护策略，或者为商业合同纠纷案件设计诉讼策略等。 在 AI 视频生成方面，有结构化的提示词模板，包括镜头语言（景别、运动、节奏等）、主体强化（动态描述、反常组合等）、细节层次（近景、中景、远景等）、背景氛围（超现实天气、空间异常等），以及增强电影感的技巧（加入时间变化、强调物理规则、设计视觉焦点转移等）。 一泽 Eze 提出的样例驱动的渐进式引导法，可利用 AI 高效设计提示词生成预期内容。先评估样例，与 AI 对话让其理解需求，提炼初始模板，通过多轮反馈直至达到预期，再用例测试看 AI 是否真正理解。 但需要注意的是，不同的场景和需求可能需要对提示词和模板进行针对性的调整和优化，以获得更符合期望的 word 模板。
2025-04-18
作为AI小白，需要一些AI常用专业术语的名词解释
以下是一些 AI 常用专业术语的名词解释： Agents（智能体）：一个设置了一些目标或任务，可以迭代运行的大型语言模型。与大型语言模型在像 ChatGPT 这样的工具中的通常使用方式不同，Agent 拥有复杂的工作流程，模型本质上可以自我对话，无需人类驱动每一部分的交互。 ASI（人工超级智能）：尽管存在争议，但通常被定义为超越人类思维能力的人工智能。 Attention（注意力）：在神经网络的上下文中，有助于模型在生成输出时专注于输入的相关部分。 Bias（偏差）：AI 模型对数据所做的假设。“偏差方差权衡”是模型对数据的假设与给定不同训练数据的模型预测变化量之间必须实现的平衡。归纳偏差是机器学习算法对数据的基础分布所做的一组假设。 Chatbot（聊天机器人）：一种计算机程序，旨在通过文本或语音交互模拟人类对话。通常利用自然语言处理技术来理解用户输入并提供相关响应。 CLIP（对比语言图像预训练）：由 OpenAI 开发的 AI 模型，用于连接图像和文本，使其能够理解和生成图像的描述。 Gradient Descent（梯度下降）：在机器学习中，是一种优化方法，根据模型损失函数的最大改进方向逐渐调整模型的参数。 Hallucinate,Hallucination（幻觉）：在人工智能的背景下，指模型生成的内容不是基于实际数据或与现实明显不同的现象。 Hidden Layer（隐藏层）：神经网络中不直接连接到输入或输出的人工神经元层。 Hyperparameter Tuning（超参数调优）：为机器学习模型的超参数（不是从数据中学习的参数）选择适当值的过程。 Inference（推理）：使用经过训练的机器学习模型进行预测的过程。 Instruction Tuning（指令调优）：机器学习中的一种技术，其中模型根据数据集中给出的特定指令进行微调。 Latent Space（潜在空间）：在机器学习中，指模型创建的数据的压缩表示形式。类似的数据点在潜在空间中更接近。 Compute（计算）：用于训练或运行 AI 模型的计算资源（如 CPU 或 GPU 时间）。 CNN（卷积神经网络）：一种深度学习模型，通过应用一系列过滤器来处理具有网格状拓扑（例如图像）的数据。通常用于图像识别任务。 Data Augmentation（数据增强）：通过添加现有数据的略微修改的副本来增加用于训练模型的数据量和多样性的过程。 Double Descent（双降）：机器学习中的一种现象，其中模型性能随着复杂性的增加而提高，然后变差，然后再次提高。 EndtoEnd Learning（端到端学习）：一种不需要手动设计功能的机器学习模型。该模型只是提供原始数据，并期望从这些输入中学习。 Expert Systems（专家系统）：人工智能技术的应用，为特定领域的复杂问题提供解决方案。 XAI（可解释的人工智能）：Explainable AI，人工智能的一个子领域专注于创建透明的模型，为其决策提供清晰易懂的解释。
2025-04-18
AI名词解释
以下是一些常见的 AI 名词解释： Compute：用于训练或运行 AI 模型的计算资源（如 CPU 或 GPU 时间）。 CNN：卷积神经网络，一种深度学习模型，通过应用一系列过滤器来处理具有网格状拓扑（例如图像）的数据。此类模型通常用于图像识别任务。 Data Augmentation：通过添加现有数据的略微修改的副本来增加用于训练模型的数据量和多样性的过程。 Double Descent：机器学习中的一种现象，其中模型性能随着复杂性的增加而提高，然后变差，然后再次提高。 EndtoEnd Learning：一种不需要手动设计功能的机器学习模型。该模型只是提供原始数据，并期望从这些输入中学习。 Expert Systems：人工智能技术的应用，为特定领域的复杂问题提供解决方案。 Agents：智能体，一个设置了一些目标或任务，可以迭代运行的大型语言模型。这与大型语言模型（LLM）在像 ChatGPT 这样的工具中“通常”的使用方式不同。在 ChatGPT 中，你提出一个问题并获得一个答案作为回应。而 Agent 拥有复杂的工作流程，模型本质上可以自我对话，而无需人类驱动每一部分的交互。 ASI：人工超级智能，尽管存在争议，但 ASI 通常被定义为超越人类思维能力的人工智能。 Attention：在神经网络的上下文中，注意力机制有助于模型在生成输出时专注于输入的相关部分。 Bias：AI 模型对数据所做的假设。“偏差方差权衡”是模型对数据的假设与给定不同训练数据的模型预测变化量之间必须实现的平衡。归纳偏差是机器学习算法对数据的基础分布所做的一组假设。 Chatbot：一种计算机程序，旨在通过文本或语音交互模拟人类对话。聊天机器人通常利用自然语言处理技术来理解用户输入并提供相关响应。 CLIP：对比语言图像预训练，由 OpenAI 开发的 AI 模型，用于连接图像和文本，使其能够理解和生成图像的描述。 TPU：张量处理单元，谷歌开发的一种微处理器，专门用于加速机器学习工作负载。 Training Data：用于训练机器学习模型的数据集。 Transfer Learning：机器学习中的一种方法，其中对新问题使用预先训练的模型。 Validation Data：机器学习中使用的数据集的子集，独立于训练数据集和测试数据集。它用于调整模型的超参数（即架构，而不是权重）。 Knowledge Distillation：数据蒸馏旨在将给定的一个原始的大数据集浓缩并生成一个小型数据集，使得在这一小数据集上训练出的模型，和在原数据集上训练得到的模型表现相似。数据蒸馏技术在深度学习领域中被广泛应用，特别是在模型压缩和模型部署方面。它可以帮助将复杂的模型转化为更轻量级的模型，并能够促进模型的迁移学习和模型集成，提高模型的鲁棒性和泛化能力。 RAG：检索增强生成。
2025-04-18
可以增强图片清晰的的ai
以下是一些可以增强图片清晰度的 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 此外，PMRF 也是一种全新的图像修复算法，它具有以下特点： 擅长处理去噪、超分辨率、着色、盲图像恢复等任务，生成自然逼真的图像。 不仅提高图片清晰度，还确保图片看起来像真实世界中的图像。 能够应对复杂图像退化问题，修复细节丰富的面部图像或多重损坏的图片，效果优质。 详细介绍： 在线体验： 项目地址： 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。
2025-04-18
如何自动生成文案
以下是几种自动生成文案的方法： 1. 基于其它博主开源的视频生成工作流进行优化： 功能：通过表单输入主题观点，提交后自动创建文案短视频，创建完成后推送视频链接到飞书消息。 涉及工具：Coze 平台（工作流、DeepSeek R1、文生图、画板、文生音频、图+音频合成视频、多视频合成）、飞书（消息）、飞书多维表格（字段捷径、自动化流程）。 大体路径：通过 coze 创建智能体，创建工作流，使用 DeepSeek R1 根据用户观点创建文案，再创建视频；发布 coze 智能体到飞书多维表格；在多维表格中使用字段捷径，引用该智能体；在多维表格中创建自动化流程，推送消息给指定飞书用户。 2. 生成有趣的《图文短句》： 实现原理： 先看工作流：包括第一个大模型生成标题、通过“代码节点”从多个标题中获取其中一个（可略过）、通过选出的标题生成简介、通过简介生成和标题生成文案、将文案进行归纳总结、将归纳总结后的文案描述传递给图像流。 再看图像流：包括提示词优化、典型的文生图。 最终的 Bot 制作以及预览和调试。 3. 腾讯运营使用 ChatGPT 生成文案： 步骤：通过 ChatGPT 生成文案，将这些文案复制到支持 AI 文字转视频的工具内，从而实现短视频的自动生成。市面上一些手机剪辑软件也支持文字转视频，系统匹配的素材不符合要求时可以手动替换。例如腾讯智影的数字人播报功能、手机版剪映的图文成片功能。这类 AI 视频制作工具让普罗大众生产视频变得更轻松上手。
2025-04-15
如何通过输入一些观点，生成精彩的口播文案
以下是通过输入观点生成精彩口播文案的方法： 1. 基于其它博主开源的视频生成工作流进行功能优化，实现视频全自动创建。 效果展示：可查看。 功能：通过表单输入主题观点，提交后自动创建文案短视频，并将创建完成的视频链接推送至飞书消息。 涉及工具：Coze平台（工作流、DeepSeek R1、文生图、画板、文生音频、图+音频合成视频、多视频合成）、飞书（消息）、飞书多维表格（字段捷径、自动化流程）。 大体路径： 通过 coze 创建智能体，创建工作流，使用 DeepSeek R1 根据用户观点创建文案，再创建视频。 发布 coze 智能体到飞书多维表格。 在多维表格中使用字段捷径，引用该智能体。 在多维表格中创建自动化流程，推送消息给指定飞书用户。 2. 智能体发布到飞书多维表格： 工作流调试完成后，加入到智能体中，可以选择工作流绑定卡片数据，智能体则通过卡片回复。 选择发布渠道，重点是飞书多维表格，填写上架信息（为快速审核，选择仅自己可用），等待审核通过后即可在多维表格中使用。 3. 多维表格的字段捷径使用： 创建飞书多维表格，添加相关字段，配置后使用字段捷径功能，使用自己创建的 Coze 智能体。 表单分享，实现填写表单自动创建文案短视频的效果。 4. 自动化推送：点击多维表格右上角的“自动化”，创建所需的自动化流程。 另外，伊登的最新 Deepseek+coze 实现新闻播报自动化工作流如下： 第一步是内容获取，只需输入新闻链接，系统自动提取核心内容。开始节点入参包括新闻链接和视频合成插件 api_key，添加网页图片链接提取插件，获取网页里的图片，以 1ai.net 的资讯为例，添加图片链接提取节点，提取新闻主图，调整图片格式，利用链接读取节点提取文字内容，使用大模型节点重写新闻成为口播稿子，可使用 Deepseek R1 模型生成有吸引力的口播内容，若想加上自己的特征，可在提示词里添加个性化台词。
2025-04-15
小红书图文批量生成
以下是关于小红书图文批量生成的详细内容： 流量密码！小红书万赞英语视频用扣子一键批量生产，这是一个保姆级教程，小白都能看得懂。 原理分析： 决定搞之后，思考生成这种视频的底层逻辑，进行逆推。这种视频由多张带文字图片和音频合成，带文字图片由文字和图片生成，文字和图片都可由 AI 生成，音频由文字生成，文字来源于图片，也就是说，关键是把图片和文字搞出来。 逻辑理清后，先找好看的模版，未找到好看的视频模版，最后看到一个卡片模版，先把图片搞出来，才有资格继续思考如何把图片变成视频，搞不出来的话，大不了不发视频，先发图片，反正图片在小红书也很火。 拆模版： 要抄这种图片，搞过扣子的第一反应可能是用画板节点 1:1 去撸一个，但扣子的画板节点很难用，Pass 掉。用 PS 不行，太死板不灵活，html 网页代码可以，非常灵活。经过 2 个多小时和 AI 的 battle，用 html 代码把图片搞出来了。这里不讲代码怎么写，直接抄就行。要抄，首先要学会拆，不管用什么方式批量生成这样的图片，都必须搞清楚里面有哪些是可以变化的参数，也就是【变量】，如主题、主题英文、阶段、单词数、图片、正文、翻译、普通单词、重点单词等。 想方法： 大概知道批量生成这样的图片需要搞清楚哪些参数，图片用 html 代码搞出来了。但问题是视频怎么搞，这种视频由多张不同的【带文字的图片】生成，比如读到哪句，哪句就高亮起来，图片也可以随着读到的句子变更。最后，视频就是用这样的图片一张张拼起来的。
2025-04-14
ai如何什么生成表格
AI 生成表格通常可以通过以下技术实现： 1. 利用变分自编码器（VAEs）和序列到序列模型（Seq2Seq）等技术生成表格文件、表格公式，并清理、创建、转换和分析表格中的文本数据，例如表格结构设计、数据分析表、表格自动化等。 2. 借助一些办公软件中的 AI 插件，如飞书中的相关插件，先通过 AI 理解图片中的内容并填充到表格列中，然后利用自带插件总结生成相关指令。 此外，在多模态数据生成中，结构化数据生成包括表格生成，多模态合成数据从大类来看有非结构化数据（图片、视频、语音等）和结构化数据（表格等）两大类。非结构化数据生成包括文本生成、图像生成、音频和语音生成、视频生成、3D 生成、合成数据生成等。
2025-04-14
我想图生图，生成高清矢量图
以下是关于图生图生成高清矢量图的相关内容： ControlNet 参数： 预处理器：canny，模型：control_v11p_sd15_canny 预处理器：lineart_standard，模型：control_v11p_sd15_lineart 放大高清大图： 使用 Multi Diffusion + Tiled VAE + ControlNet Tile 模型 将生成的图片发送到图生图，关键词种子会一并发送过去，重绘幅度建议 0.35，太高图片细节会发生变化 Lora 生图： 点击预览模型中间的生图会自动跳转到相应页面 模型上的数字代表模型强度，可在 0.6 1.0 之间调节，默认为 0.8 可自己添加 lora 文件，输入正向提示词，选择生成图片的尺寸（横板、竖版、正方形） 采样器和调度器新手小白可默认，迭代步数在 20 30 之间调整，CFG 在 3.5 7.5 之间调整，随机种子 1 代表随机生成图 生成的图会显示在右侧，若觉得某次生成结果不错，想要微调或高分辨率修复，可复制随机种子粘贴到相应位置 确认合适的种子和参数想要高清放大，可点开高清修复，选择放大倍数，新手小白可默认算法，迭代步数建议在 20 30 之间，重绘幅度正常在 0.3 0.7 之间调整 高清修复： 文生图高清修复原理是命令 AI 按原来内容重新画一幅，新生成绘图和原绘图细节会不同，降低重绘幅度可更接近原图，如重绘幅度 0.7 时帽子和耳机有变化，0.3 时服饰细节接近但手部可能出现问题，可通过反复抽卡、图生图局部重绘或生成多张图片后 ps 合成等解决 由于高清修复渲染耗时长，建议先低分辨率抽卡刷图，喜欢的图再用随机种子固定进行高清修复 SD 放大： 文生图画好图后发送到图生图，点击脚本选择使用 SD 放大 重绘幅度设置 0.3，放大倍率为 2，图块重叠像素设置为 64，原图尺寸加上重叠像素，如 512x768 变为 576x832，重绘幅度要保持较低数值，否则可能出现新人物
2025-04-14
我是一个公司的平面设计师，经常设计海报一类的工作，怎样才能用人工智能帮助到我。
作为一名平面设计师，您可以通过以下方式利用人工智能来辅助您的工作： 一、使用 AI 海报生成工具 1. Canva（可画）：https://www.canva.cn/ 这是一个非常受欢迎的在线设计工具，提供大量模板和设计元素，用户可通过简单拖放操作创建海报，其 AI 功能能帮助选择合适颜色搭配和字体样式。 2. 稿定设计：https://www.gaoding.com/ 稿定智能设计工具采用先进人工智能技术，自动分析和生成设计方案，稍作调整即可完成完美设计。 3. VistaCreate：https://create.vista.com/ 简单易用的设计平台，提供大量设计模板和元素，用户可使用 AI 工具创建个性化海报，智能建议功能可帮助快速找到合适设计元素。 4. Microsoft Designer：https://designer.microsoft.com/ 通过简单拖放界面，能快速创建演示文稿、社交媒体帖子等视觉内容，还集成丰富模板库和自动图像编辑功能，如智能布局和文字优化，简化设计流程。 二、参考案例分享 以东阿阿胶海报设计为例，拆解步骤如下： 1. 得到需求——提取元素——绘制线稿——用 controlnet 转绘上色——ps 优化——定稿。 2. 需求元素：风格要潮流插画，还要有唐代元素和国潮（前期基本上是沟通成本，主要定线稿）。 3. 提取元素：获取的信息需要体现产品图，需要体现唐代元素，需要 logo 在中心位置，按照需求开始绘制线稿。 4. 线稿绘制：沟通的元素是牡丹花、驴子（最后换成了琵琶）、人参和产品图和 logo，所以进行线稿调整绘制（中间很多细节沟通）最终定下线稿（里面很多元素都是拼接的）。 5. 拆分元素线稿：这一步非常重要，因为会涉及到后续元素替换等问题，比如单个 logo、产品等，提取出单独元素，进行绘制，最后进行替换。 6. 单个元素绘制：这样会让单个元素更加精致，也方便后期替换。 7. 然后利用拼接好的线稿进行大量跑图抽卡，选出一张最合适的进行 ps 优化。 8. 整体拼接上色后的效果（将单独跑的元素在 ps 里替换优化，再过一遍 sd 进行溶图放大）得到以下效果。 9. 最终客户把驴子去掉了，换成了一把琵琶，也是同产品图一样的做法，最后把琵琶替换掉驴子，得到定稿图。 三、相关模型和关键词 上色运用的大模型：GhostMix 鬼混_V2.0 。 lora 模型：“盒子系列——平面国潮插画_v1.0:182ba9e2f576 。 controlnet 模型：“Module:lineart_coarse,Model:contr 。 关键词：yellow background,Fashion,international blockbusters,fashion posters,fantasy,yellow,black and red tones,yellow background,peonies,donkeys,product packaging expert master,<lora:盒子系列——平面国潮插画_v1.0:0.3> 。 请注意，以上内容由 AI 大模型生成，请仔细甄别。
2025-03-06
稍微技术点的科普书，机器学习一类的
以下为您推荐两本关于机器学习的科普书： 1. 《入门|机器学习研究者必知的八个神经网络架构》 神经网络是机器学习文献中的一类模型，受到生物神经网络的启发，目前深度神经网络效果很好，可应用于任何从输入到输出空间复杂映射的机器学习问题。 学习神经计算的三个理由：了解大脑工作原理、了解受神经元及其适应性连接启发的并行计算风格、使用受大脑启发的新颖学习算法解决实际问题。 一般来说，神经网络架构可分为三类：前馈神经网络（是实际应用中最常见的类型，若有多个隐藏层则称为“深度”神经网络）、循环网络（连接图中定向了循环，动态复杂，更具生物真实性）。 2. 《这是一份「不正经」的深度学习简述》 深度学习是使用不同类型神经网络的表征学习，通过优化网络的超参数来获得对数据的更好表征。 列举了几个经典案例，如反向传播（相关参考阅读：、A theoretical framework for BackPropagation——Yann Lecun：http://yann.lecun.com/exdb/publis/pdf/lecun88.pdf）、更好的初始化网络参数（初始化策略需根据所使用的激活函数选择）。
2025-02-25
layer_xl_bg2ble.safetensors,layer_xl_transparent_conv.safetensors,vae_transparent_encoder.safetensors这一类是大模型,还是Lora?
layer_xl_bg2ble.safetensors、layer_xl_transparent_conv.safetensors、vae_transparent_encoder.safetensors 这类文件可能是大模型的一部分，也可能是 Lora 模型。 在 AI 模型中： 基础模型（英文名 Checkpoint）是生图必需的，任何生图操作必须要选定一个基础模型才能开始。 Lora 是低阶自适应模型，可以理解为基础模型的小插件，生图时可有可无，但在控制面部、材质、物品等细节方面有明显价值。 同时，VAE 是个编码器，功能类似于滤镜，可调整生图的饱和度。
2025-01-31
总结一下当前AI发展现状以及指导非开发者一类的普通用户如何使用及进阶使相关工具
当前 AI 发展现状： 涵盖了不同领域的应用和发展，如电子小说行业等。 包括了智能体的 API 调用、bot 串联和网页内容推送等方面。 对于非开发者一类的普通用户使用及进阶相关工具的指导： 可以先从国内模型工具入手，这些工具不花钱。 学习从提示词开始，与模型对话时要把话说清，强调提示词在与各类模型对话中的重要性及结构化提示词的优势。 对于技术爱好者：从小项目开始，如搭建简单博客或自动化脚本；探索 AI 编程工具，如 GitHub Copilot 或 Cursor；参与 AI 社区交流经验；构建 AI 驱动的项目。 对于内容创作者：利用 AI 辅助头脑风暴；建立 AI 写作流程，从生成大纲开始；进行多语言内容探索；利用 AI 工具优化 SEO。 若想深入学习美学概念和操作可报野菩萨课程。国内模型指令遵循能力较弱时，可使用 launch BD 尝试解决。
2025-01-31
可以用AI生产公众号文章吗？哪一类公众号比较好起号？
AI 可以用于生产公众号文章。以下是利用 AI 生产文章的相关要点： 1. 撰写文章： 关键在于提供清晰且具有指导性的提示词（prompt）。好的提示词能帮助 AI 更准确理解需求，生成符合预期的内容。 若已有基本提示词，AI 可生成基础文章；若想提升质量，可提供更详细、具创意的提示词，设定文章语气、风格和重点。 例如：“请根据我们收集的关于 OpenAI 回应马斯克言论的资讯，创作一篇既深入又易于理解的科技资讯文章。文章应该有一个吸引人的标题，开头部分要概述事件的背景和重要性，主体部分详细分析 OpenAI 的回应内容及其可能产生的影响，结尾处提出一些引人深思的问题或观点。” AI 生成的文章可能需要进行微调，以符合预期和公众号风格。不到十分钟就能完成文章内容产出。 2. 添加多媒体元素： 为文章增添视觉魅力，精心挑选相关的图片、视频或图表，丰富内容，提升吸引力和专业度。 可利用 Perplexity.AI 的 Search Images 功能寻找合适素材，注意避免使用带水印、画质不清晰或分辨率低的图片。 图片出处主要在 twitter 和官方网站，若遇英文内容难以理解，可借助谷歌浏览器一键翻译功能或其他浏览器插件。 至于哪一类公众号比较好起号，这取决于多种因素，如您的兴趣、专业知识、目标受众等。一般来说，以下几类公众号相对容易起号： 1. 生活分享类：涵盖美食、旅行、健身等，贴近大众生活，容易引起共鸣。 2. 知识科普类：针对特定领域，如历史、科学、技术等，满足人们的求知欲。 3. 情感励志类：提供心灵慰藉和激励，触动读者内心。 但无论选择哪一类，关键是要提供有价值、独特且优质的内容。
2024-12-24