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有没有换人物背景相关的comfyui工作流

Answer

ComfyUI 视频背景替换工作流主要包括以下几个方面:

  1. 前景处理:
    • 使用 SAM 之前的版本来分割视频背景,提示词和阈值可根据实际情况调整。
    • 移除背景后,使用图像遮罩复合生成灰色背景的图像批次,以在后续与背景融合时过渡更自然顺滑。灰色背景有助于柔化前景对象(如人物)的边缘,减少锯齿或硬边缘的视觉效果,改善抠图质量,为后续处理做准备,减少背景干扰,增加深度感,便于视觉检查。
    • 在网盘里可以找到对应的模型,下载后按文件夹目录地址放置。
  2. 边缘的处理:
    • 核心是优化和改善前景对象的边缘,使其能够与新背景无缝融合,同时保持前景细节的完整性和自然性。
    • 通过遮罩模糊生长(growMaskWithBlur),调整扩展和模糊半径来控制边缘的遮罩。
    • 边缘处理的主要目的包括改善前景和背景之间的过渡效果、消除锯齿和不自然的硬边缘、使整体合成效果更加自然和平滑。
    • 遮罩的白色区域(人物轮廓)是需要重点处理和优化的区域,灰色过渡区域是创造平滑过渡的关键区域。
    • SetLatentNoiseMask 在 latent space 中指导模型关注和处理特定区域,主要关注白色和灰色区域。
    • 处理过程中模型在白色和灰色区域进行精细处理,包括边缘平滑、消除锯齿、调整像素等操作,特别注重前景和背景交界处的自然过渡。
    • 最终效果是人物轮廓边缘变得更加平滑自然,减少或消除锯齿和硬边缘,在前景(人物)和新背景之间创造更自然的 blend 效果。
  3. 模型与 lora:
    • 模型部分,选一个现有和视频画风对应的即可。
    • lora 用了一个 animate lcm,加速生成的时间。
  4. 背景:
    • 背景部分,可以是图片或者视频,为了有视觉效果,加了一个图像的模糊,让生成的视频有种景深的效果。
  5. 前景与背景的初步融合:
    • 图像遮罩复合(ImageCompositeMasked)用于将前景(人物)精确地与新背景合并,使用遮罩决定哪些部分保留前景,哪些部分显示背景。
    • 图像混合(ImageBlend)具有微调和平滑化、颜色协调、细节增强、灵活性等额外作用,允许对最终效果进行更精细的控制。
Content generated by AI large model, please carefully verify (powered by aily)

References

ComfyUI 视频背景替换工作流

使用SAM来分割视频背景,这里测试过SAM2,还有它和florence结合的,效果都不太理想,生成的蒙版不全或者溢出,所以这里用SAM之前的版本。提示词和阈值,大家根据实际情况调整。移除背景后,使用图像遮罩复合,生成一个灰色背景的图像批次,这是为了后续和背景融合时,过渡的更自然顺滑。灰色背景可以帮助柔化前景对象(如人物)的边缘,减少锯齿或硬边缘的视觉效果。Segment Anything语义分割转蒙版在网盘里可以找到对应的模型,下载后按文件夹目录地址放置。Tip:为什么是灰色柔化边缘:灰色背景可以帮助柔化前景对象(如人物)的边缘,减少锯齿或硬边缘的视觉效果。改善抠图质量:对于一些难以完美分割的区域(如头发、半透明物体),灰色背景可以提供更自然的过渡。为后续处理做准备:灰色背景可以为后续的图像处理步骤(如颜色匹配、混合等)提供一个中性的基础。减少背景干扰:在某些情况下,完全透明的背景可能会在后续处理中引入不必要的伪影。灰色背景可以减少这种风险。增加深度感:浅灰色背景可以给前景对象增加一些深度感,使其看起来更加立体。便于视觉检查:灰色背景使得前景对象的轮廓和细节更容易被观察和评估。

ComfyUI 视频背景替换工作流

这个过程的核心是优化和改善前景对象的边缘,使其能够与新背景无缝融合,同时保持前景细节的完整性和自然性。通过遮罩模糊生长(growMaskWithBlur),调整扩展和模糊半径来控制边缘的遮罩。1.边缘处理的主要目的:改善前景(如人物)和背景之间的过渡效果消除锯齿和不自然的硬边缘使整体合成效果更加自然和平滑2.遮罩的作用:白色区域(人物轮廓):这是需要重点处理和优化的区域灰色过渡区域:这是创造平滑过渡的关键区域,允许在前景和背景之间进行柔和blend3.SetLatentNoiseMask的功能:在latent space中指导模型关注和处理特定区域主要关注白色和灰色区域,这些区域会得到更多的处理和调整4.处理过程:模型在白色和灰色区域进行精细处理包括边缘平滑、消除锯齿、调整像素等操作特别注重前景和背景交界处的自然过渡5.最终效果:人物轮廓边缘变得更加平滑自然减少或消除锯齿和硬边缘在前景(人物)和新背景之间创造更自然的blend效果6.背景替换:原始背景(黑色区域)将被新内容替换边缘处理确保新背景与处理过的前景边缘自然融合[heading4]模型与lora[content]模型部分,选一个现有和视频画风对应的即可,lora用了一个animate lcm,加速生成的时间。

ComfyUI 视频背景替换工作流

背景部分,可以是图片或者视频,为了有一个前后的视觉效果,这里加了一个图像的模糊,让生成的视频有种景深的效果[heading4]前景与背景的初步融合[content]图像遮罩复合(ImageCompositeMasked)的作用:这个步骤主要用于将前景(人物)精确地与新背景合并。它使用遮罩来决定哪些部分应该保留前景,哪些部分应该显示背景。图像混合(ImageBlend)的额外作用:微调和平滑化:即使在遮罩复合后,前景和背景的边界可能还是有些生硬。图像混合可以帮助进一步软化这些边界。颜色协调:它可以帮助调整前景和背景的整体色调,使整个图像看起来更加和谐。细节增强:通过适当的混合模式,可以增强某些细节或纹理。灵活性:允许对最终效果进行更精细的控制,例如通过调整混合强度(在您的设置中是0.8)来微调效果。

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comfyui
ComfyUI 是一个基于节点流程式的 stable diffusion AI 绘图工具 WebUI,以下是关于它的详细信息: 简介:可以想象成集成了 stable diffusion 功能的 substance designer,通过将 stable diffusion 的流程拆分成节点,实现更精准的工作流定制和完善的可复现性。 优劣势: 优势: 1. 对显存要求相对较低,启动速度快,出图速度快。 2. 具有更高的生成自由度。 3. 可以和 webui 共享环境和模型。 4. 可以搭建自己的工作流程,可以导出流程并分享给别人,报错时能清晰发现错误所在步骤。 5. 生成的图片拖进后会还原整个工作流程,模型也会选择好。 劣势: 1. 操作门槛高,需要有清晰的逻辑。 2. 生态没有 webui 多(常用的都有),也有一些针对 Comfyui 开发的有趣插件。 官方链接:从 github 上下载作者部署好环境和依赖的整合包,按照官方文档按照即可:https://github.com/comfyanonymous/ComfyUI 安装部署: 电脑硬件要求: 1. 系统:Windows7 以上。 2. 显卡要求:NVDIA 独立显卡且显存至少 4G 起步。 3. 硬盘留有足够的空间,最低 100G 起步(包括模型)。 4. 注:mac 系统,AMD 显卡,低显卡的情况也可以安装使用,功能不全,出错率偏高,严重影响使用体验个人建议升级设备或者采用云服务器玩耍。 5. 下载并更新 Nvidia 显卡驱动下载地址 https://www.nvidia.cn/ geforce/drivers/ 下载并安装所需要环境: 依次下载并安装 python、Git、VSCode,安装过程中一直点击勾选对应选项,一直下一步。 1. 安装 Python https://www.python.org/downloads/release/python3119/ ,安装的时候选中“将 Python 添加到系统变量”。 2. 安装 VSCode https://code.visualstudio.com/Download 。 3. 安装 Git https://gitscm.com/download/win 。 4. 安装 CUDA https://developer.nvidia.com/cuda1220downloadarchive?target_os=Windows&target_arch=x86_64&target_version=11&target_type=exe_network 。 安装步骤: 地址:https://github.com/comfyanonymous/ComfyUI ,可以下载安装包也可以直接 Git clone https://github.com/comfyanonymous/ComfyUI.git ,或者下载安装包 file:ComfyUI.zip https://github.com/comfyanonymous/ComfyUI ,下载安装包或者点击链接下载并解压至本地除 C 盘外的任意盘。然后找到文件名称为 run_nvidia_gpu 的文件双击并启动。启动完成即进入基础界面。 节点存放目录:comfyUI 的节点包括后面安装的拓展节点都存放在本目录下 D:\\COMFYUI\\ComfyUI_windows_portable\\ComfyUI\\custom_nodes 。 模型存放目录: 1. 大模型:D:\\COMFYUI\\ComfyUI_windows_portable\\ComfyUI\\models\\checkpoints 。 2. Lora:D:\\COMFYUI\\ComfyUI_windows_portable\\ComfyUI\\models\\loras 。 3. Vae:D:\\COMFYUI\\ComfyUI_windows_portable\\ComfyUI\\models\\vae 。 模型共用:已经安装了 SDWebUI 的同学可以通过修改文件路径和 WebUI 共用一套模型即可,这样就不用重复下载模型了。找到已安装好的 ComfyUI 目录文件下的 extra_model_paths.yaml.example 文件,将后缀.example 删除,然后右键用记事本打开。
2025-03-11
ComfyUI
ComfyUI 是一个基于节点流程式的 stable diffusion AI 绘图工具 WebUI,类似于集成了 stable diffusion 功能的 substance designer,通过将 stable diffusion 的流程拆分成节点,实现了更精准的工作流定制和完善的可复现性。 其优势包括: 1. 对显存要求相对较低,启动速度快,出图速度快。 2. 具有更高的生成自由度。 3. 可以和 webui 共享环境和模型。 4. 可以搭建自己的工作流程,可以导出流程并分享给别人,报错时能清晰发现错误所在步骤。 5. 生成的图片拖进后会还原整个工作流程,模型也会选择好。 劣势有: 1. 操作门槛高,需要有清晰的逻辑。 2. 生态没有 webui 多(常用的都有),但也有一些针对 Comfyui 开发的有趣插件。 官方链接:从 github 上下载作者部署好环境和依赖的整合包,按照官方文档按照即可:https://github.com/comfyanonymous/ComfyUI 。 安装部署方面: 1. 地址:https://github.com/comfyanonymous/ComfyUI ,可以下载安装包也可以直接 Git clone https://github.com/comfyanonymous/ComfyUI.git ,或者下载安装包 file:ComfyUI.zip ,下载安装包或者点击链接下载并解压至本地除 C 盘外的任意盘。然后找到文件名称为 run_nvidia_gpu 的文件双击并启动。启动完成即进入基础界面。 2. 节点存放目录:comfyUI 的节点包括后面安装的拓展节点都存放在本目录下 D:\\COMFYUI\\ComfyUI_windows_portable\\ComfyUI\\custom_nodes 。 3. 模型存放目录: 大模型:D:\\COMFYUI\\ComfyUI_windows_portable\\ComfyUI\\models\\checkpoints 。 Lora:D:\\COMFYUI\\ComfyUI_windows_portable\\ComfyUI\\models\\loras 。 Vae:D:\\COMFYUI\\ComfyUI_windows_portable\\ComfyUI\\models\\vae 。 4. 模型共用:已经安装了 SDWebUI 的同学可以通过修改文件路径和 WebUI 共用一套模型即可,这样就不用重复下载模型了。找到已安装好的 ComfyUI 目录文件下的 extra_model_paths.yaml.example 文件,将后缀.example 删除,然后右键用记事本打开。 此外,还可以直接在 Comfy UI 中训练 LoRA 模型。
2025-03-10
comfyui教程
以下是一些关于 ComfyUI 的学习教程资源: 1. ComfyUI 官方文档:提供使用手册和安装指南,适合初学者和有经验的用户,可在获取相关信息。 2. 优设网:有详细的 ComfyUI 入门教程,适合初学者,介绍了特点、安装方法及生成图像等内容,教程地址是。 3. 知乎:有用户分享了 ComfyUI 的部署教程和使用说明,适合有一定基础并希望进一步了解的用户,可在找到相关教程。 4. Bilibili:提供了一系列涵盖从新手入门到精通各个阶段的视频教程,可在找到。 此外,还有以下教程: 1. 一个全面的 ComfyUI 教程:https://www.comflowy.com/zhCN 2. 超有意思的 ComfyUI 教程:https://comfyanonymous.github.io/ComfyUI_tutorial_vn/ ComfyUI 基础教程中 KSampler 相关内容: KSampler 即采样器,包含以下参数: 1. seed:随机种子,用于控制潜空间的初始噪声,若要重复生成相同图片,需种子和 Prompt 相同。 2. control_after_generate:设置每次生成完图片后 seed 数字的变化规则,有 randomize(随机)、increment(递增 1)、decrement(递减 1)、fixed(固定)。 3. step:采样的步数,一般步数越大效果越好,但与使用的模型和采样器有关。 4. cfg:值一般设置在 6 8 之间较好。 5. sampler_name:可通过此设置采样器算法。 6. scheduler:控制每个步骤中去噪的过程,可选择不同的调度算法。 7. denoise:表示要增加的初始噪声,文生图一般默认设置成 1。 内容由 AI 大模型生成,请仔细甄别。
2025-03-10
comfyui 教程
以下是一些关于 ComfyUI 的教程资源: 1. ComfyUI 官方文档:提供使用手册和安装指南,适合初学者和有经验的用户,可在获取相关信息。 2. 优设网:有详细的 ComfyUI 入门教程,适合初学者,介绍了特点、安装方法及生成图像等内容,教程地址是。 3. 知乎:有用户分享了 ComfyUI 的部署教程和使用说明,适合有一定基础并希望进一步了解的用户,可在找到相关教程。 4. Bilibili:提供了一系列涵盖从新手入门到精通各个阶段的视频教程,可在找到。 5. 关于 ComfyUI 中的 Redux 使用: 将 ComfyUI 更新到最新。 下载 sigclip_vision_patch14_384.safetensors 模型并放在 ComfyUI/models/clip_vision 文件夹中。夸克网盘:链接:https://pan.quark.cn/s/739f71d42b87 ;百度网盘:见前文。 下载 flux1reduxdev.safetensors 并放在 ComfyUI/models/style_models 文件夹中。夸克网盘:链接:https://pan.quark.cn/s/32c8291c1c72 ;百度网盘:见前文。 确保 ComfyUI/models/unet/文件夹中有 flux dev 或 flux schnell。 导入工作流:使用 flux_redux_model_example 工作流。夸克网盘:链接:https://pan.quark.cn/s/4ec9d4cfce89 ;百度网盘:链接:https://pan.baidu.com/s/1qK_2kUojF6nsha9cD2Eg2Q?pwd=ris5 提取码:ris5 。 6. 全面的 ComfyUI 教程:https://www.comflowy.com/zhCN 。 7. 超有意思的 ComfyUI 教程:https://comfyanonymous.github.io/ComfyUI_tutorial_vn/ 。 请注意,内容由 AI 大模型生成,请仔细甄别。
2025-03-09
请你用简单易懂的语言告诉我comfyui和SD的区别
ComfyUI 和 SD(Stable Diffusion)主要有以下区别: 1. UI 界面:SD WebUI 的 UI 更接近传统产品,有很多输入框和按钮;ComfyUI 的 UI 界面复杂,除输入框外,还有很多块状元素和复杂的连线。 2. 学习成本:ComfyUI 的学习成本比 SD WebUI 高。 3. 工作流方式:ComfyUI 主要通过连线搭建自动化工作流,从左到右依次运行;SD WebUI 则通过输入框和按钮配置参数。 4. 灵活性和拓展性:ComfyUI 具有更高的自由和拓展性,可以根据自身需求搭建、调整甚至改造工作流,无需依赖开发者,还能开发并改造节点;SD WebUI 在这方面相对较弱。 5. 功能实现:从功能角度看,两者提供的功能本质相同,但 ComfyUI 通过改变节点方式能实现不同功能,如一个节点是直接加载图片,另一个是通过画板绘制图片,从而实现导入图片生图和绘图生图等不同功能。
2025-03-08
COMfyui的文本联结节点怎么添加text3、text4
要在 ComfyUI 中添加 text3 和 text4 ,可以参考以下步骤: 1. 新建采样器:右键搜索找到 SDXL Sampler 点击即可。 2. 点击从 SDXL Sampler 采样器中的 Base_model 拖拽出选择 Load Checkpoint 节点,改名为 SDXL,并复制一个改名为 Refiner 连接到 SDXL Sampler 采样器中的 Refiner_model 。 3. 点击从 SDXL Sampler 采样器中的 Base_positive 拖拽出选择 Clip Text Encode 节点,改名为 Prompt ,复制一个并改名为 Negaive Prompt 。 4. 将 Text 改为输入 Convert text to input ,并复制出来 4 个,左边将 2 个连接 SDXL 的 Clip ,两个连接 Refiner ,右边依次连接 Base_Positive 、Base_Negaive 、Refiner_Positive 、Refiner_Negaive 。 5. 从节点中拉出一个通用节点并连接 text 。 6. 在文本节点上单击右键,选择【转换文本为输入】,此时,文本节点上就多了一个文本的连接点。 7. 加入一个新节点,右键点击 【新建节点】 【实用工具】 【Primitive 元节点】。 8. 将元节点与文本节点相连接,这时元节点就变成了正向提示词的输入框。同理,可以将负向提示词框也用元节点代替。 9. 再复制出一套正负提示词节点,一套给 base 模型,一套给 refiner 模型。然后,base 模型的那一套输出给第一个采样器节点,refiner 模型的那一套输出给第二个采样器节点。
2025-03-07
有没有进行剧情总结用的提示词
以下是为您整理的有关剧情总结的提示词相关内容: 在 Apple Intelligence 中,用于从照片创作故事和创意写作助理回应的对话以 JSON 格式响应,包括 traits、story 等键值,需遵守故事和照片说明的相关指南,如故事应多样化、不应包含负面内容等。 在某 bot 场景中,前面三个按钮用于驱动剧情,最后一个用于提示词总结,其技术实现相对复杂的部分是工作流中嵌套的图像流。 在制作 AI 视频短片时,如以老船长年轻形象为例,可从剧本中的画面描述提取提示词,生成不同角度的人物图。对于图生视频,只需上传图片至视频生成模块,用简单提示词描绘画面中的动态内容即可。
2025-03-11
有没有以图找图的ai
以下是关于您问题的相关信息: 以图找图方面: 可以让 AI 分析文章内容,给出配图建议和关键词,然后利用这些信息在免费图库中快速找到合适的无版权图片。整个过程能提高配图效率,避免版权风险。 辅助绘制 CAD 图的 AI 工具: 1. CADtools 12:Adobe Illustrator 插件,添加 92 个绘图和编辑工具。 2. Autodesk Fusion 360:集成 AI 功能的云端 3D CAD/CAM 软件。 3. nTopology:基于 AI 的设计软件,帮助创建复杂 CAD 模型。 4. ParaMatters CogniCAD:基于 AI 的 CAD 软件,自动生成 3D 模型。 5. 主流 CAD 软件的生成设计工具:如 Autodesk 系列、SolidWorks 等,根据输入自动产生多种设计方案。 使用 AI 快速制作海报: 1. 需求场景:如发朋友圈等需要独特、高质量的图片,而网上找图可能存在质量、版权等问题。 2. 大致流程: 主题与文案:确定海报主题,借助 ChatGPT 等完成文案。 风格与布局:选择风格意向,灵活调整画面布局。 生成与筛选:使用无界 AI 生成并挑选海报底图。 配文与排版:对素材进行合理排版得到成品。
2025-03-11
有没有可以在网上查找小米销量数据并制作图表的ai工具?
以下是一些可以在网上查找小米销量数据并制作图表的 AI 工具: 1. Creately:这是一个在线绘图和协作平台,利用 AI 功能简化图表创建过程,适合绘制流程图、组织图、思维导图等。它具有智能绘图功能,可以自动连接和排列图形,还有丰富的模板库和预定义形状,支持实时协作,官网:https://creately.com/ 2. Whimsical:这是一个专注于用户体验和快速绘图的工具,适合创建线框图、流程图、思维导图等。它具有直观的用户界面,易于上手,支持拖放操作,快速绘制和修改图表,提供多种协作功能,适合团队工作,官网:https://whimsical.com/ 3. Miro:这是一个在线白板平台,结合 AI 功能,适用于团队协作和各种示意图绘制,如思维导图、用户流程图等。它支持无缝协作,支持远程团队实时编辑,有丰富的图表模板和工具,还支持与其他项目管理工具(如 Jira、Trello)集成,官网:https://miro.com/ 使用这些 AI 工具绘制图表的一般步骤如下: 1. 选择工具:根据您的具体需求选择合适的 AI 绘图工具。 2. 创建账户:注册并登录该平台。 3. 选择模板:利用平台提供的模板库,选择一个适合您需求的模板。 4. 添加内容:根据您的需求,添加并编辑图形和文字。利用 AI 自动布局功能优化图表布局。 5. 协作和分享:如果需要团队协作,可以邀请团队成员一起编辑。完成后导出并分享图表。
2025-03-10
有没有可以查找数据并制作图表的ai工具?
以下是一些可以查找数据并制作图表的 AI 工具: 1. Lucidchart:流行的在线绘图工具,支持多种图表创建,包括逻辑视图、功能视图和部署视图,用户可通过拖放界面轻松创建架构图。 2. Visual Paradigm:全面的 UML 工具,提供创建各种架构视图的功能,如逻辑视图(类图、组件图)、功能视图(用例图)和部署视图(部署图)。 3. ArchiMate:开源的建模语言,专门用于企业架构,支持逻辑视图的创建,可与 Archi 工具配合使用,该工具提供图形化界面创建模型。 4. Enterprise Architect:强大的建模、设计和生成代码的工具,支持创建多种架构视图,包括逻辑、功能和部署视图。 5. Microsoft Visio:广泛使用的图表和矢量图形应用程序,提供丰富模板用于创建逻辑视图、功能视图和部署视图等。 6. draw.io(现称为 diagrams.net):免费的在线图表软件,允许创建各种类型的图表,包括逻辑视图和部署视图。 7. PlantUML:文本到 UML 的转换工具,通过编写描述性文本自动生成序列图、用例图、类图等,帮助创建逻辑视图。 8. Gliffy:基于云的绘图工具,提供创建各种架构图的功能,包括逻辑视图和部署视图。 9. Archi:免费开源工具,用于创建 ArchiMate 和 TOGAF 模型,支持逻辑视图的创建。 10. Rational Rose:IBM 的 UML 工具,支持创建多种视图,包括逻辑视图和部署视图。 此外,在数据处理和报告撰写方面,您可以: 1. 信息收集:利用 AI 搜索与权威网站结合获取关键数据,AI 可辅助提取结构化表格数据或编写抓取程序。 2. 内容拆分:针对报告需求将内容拆分,避免 AI 单次处理任务过长。 3. 数据处理:借助传统工具如 Excel,结合 AI 指导高效操作数据筛选与图表生成。 4. 分析与撰写:通过整理数据,利用 AI 辅助分析后撰写报告初稿,可指定风格并校验数据与结论准确性。但需注意,AI 仅作辅助,最终内容需人工主导校验,避免误导性结论。
2025-03-10
有没有能够把纸质歌谱扫描转变成电子版的工具
目前市面上有一些能够将纸质歌谱扫描转化为电子版的工具,例如: 1. Adobe Acrobat DC:功能强大,不仅可以扫描文档,还能进行编辑和转换。 2. CamScanner:一款移动端的扫描应用,方便快捷。 3. Microsoft Office Lens:能将扫描的内容转换为可编辑的文档。 您可以根据自己的需求和使用场景选择适合的工具。
2025-03-10
如何通过与AI的对话获取高质量的信息?有没有相关书籍或者文章推荐,请给出相关链接。
以下是关于如何通过与 AI 的对话获取高质量信息以及相关书籍和文章推荐的内容: 在与 AI 对话获取高质量信息方面: 作为普通用户,语言在大模型中不是关键,核心是向量空间中的游走脉络,输出时的语言翻译是次要的,且训练语料的中英文差异在于 embedding 环节。 通过合适的模型、prompt 和 test 入口表达,用大模型公式调试出好效果以替代垂类模型,但微调垂类模型可能使大模型泛化能力下降,需分场景看待。 写提示词未挖掘出大模型的天花板,还有提升空间。 相关书籍和文章推荐: 从数学、作家、代码、原理角度写大模型的四本书。 介绍 GPT 运作原理、Transformer 模型、扩散模型等的文章。 关于 AI 知识库及学习路径的介绍中提到的经典必读文章,如软件 2.0 时代相关内容。 初学者入门推荐看 open AI 的官方 Cookbook,小琪姐做了中文精读翻译,也可查看 cloud 的相关内容。 获取信息的渠道: 可以关注赛博蝉星公众号、国外优质博主的 blog 或 Twitter 等,订阅获取最新信息并投稿。 可通过“通往 AGI 之路”知识库获取相关内容,该知识库涵盖了 AI 多方面知识及社区共创项目,如人工智能简史、AI 会话简史等,还有 10 篇精选文章助于理解 AI。 您还可以通过参加社区共创项目,如 AIPU、CONFIUI 生态大会,每月的切磋大会等活动,以及新活动 AIPO,与他人交流获取更多信息。同时,鼓励整理学习笔记并分享交流,以促进对知识的吸收和理解。
2025-03-09
角色:你是一名软件开发公司的运营经理 背景:现在要准备入局AI导航网站市场,通过AI导航网站实现布局产品流量入口,来获取AI风口的流量。 任务:请你完成AI导航网站的国内外市场调研 要求:调研内容包括AI网站导航的市场、竞品、用户分析以及产品规划、团队人员需求及资源需求、有哪些风险点
以下是对您需求的调研分析: 一、市场分析 目前,AI 领域发展迅速,AI 导航网站作为获取相关信息和资源的入口,具有较大的市场潜力。随着人们对 AI 技术的关注度不断提高,对于便捷、高效的 AI 资源导航需求也在增加。 二、竞品分析 暂未获取到直接关于 AI 导航网站的竞品详细信息。 三、用户分析 用户可能包括对 AI 技术感兴趣的个人、开发者、研究人员、企业等。他们希望通过导航网站快速找到所需的 AI 工具、资源、案例等。 四、产品规划 1. 提供全面、准确的 AI 网站分类和链接,涵盖工具、研究成果、应用案例等。 2. 设立用户评价和推荐系统,帮助用户筛选优质资源。 3. 提供个性化推荐功能,根据用户的浏览历史和偏好推送相关内容。 五、团队人员需求 1. 技术人员:负责网站的开发和维护,如前端开发、后端开发等。 2. 内容编辑:收集、整理和更新 AI 网站信息。 3. 运营人员:负责推广、用户互动和数据分析。 六、资源需求 1. 服务器和带宽资源,以保证网站的稳定运行和快速响应。 2. 数据采集和更新的工具和技术。 七、风险点 1. 市场竞争激烈,可能面临已有成熟竞品的压力。 2. AI 技术发展迅速,需要及时更新网站内容,以保持竞争力。 3. 可能存在版权和法律合规方面的风险。 4. 用户获取和留存的挑战,需要提供优质的服务和用户体验。
2025-03-11
纳米ai是什么背景?
目前关于“纳米 AI”的明确且统一的定义和背景信息较少。但从提供的内容中,有以下相关信息: 在一些讨论中,提到了与 AI 相关的硬件和技术,如蔚来汽车开发的人工智能助手 Nomi,它集成在车辆中,能通过语音识别、面部识别和手势控制来响应用户指令。 NVIDIA NIM 是一系列用户友好的微服务,旨在加速企业内部生成式 AI 的部署进程,支持多种 AI 模型,具有自托管、提供预构建容器和可扩展性等特点。 黄仁勋在演讲中提到了 NIMS,它与新类型的软件分发和创建新型应用程序有关。 由于您提到的“纳米 AI”并非常见的明确概念,以上信息可能与您所期望的背景有所差异。如果您能提供更多关于“纳米 AI”的具体描述或上下文,将更有助于为您提供准确和详细的背景信息。
2025-03-11
任务照片如何更换背景
以下是关于任务照片更换背景的方法: 使用 Segment Anything 中的 GroundingDINO 模型: 1. 启用 GroundingDINO,AI 会自动下载模型,若无法使用魔法,可去云盘下载并放到指定文件目录。 2. 在检测提示词中输入相关内容,如“eye”,AI 可根据语义分割检测并设置蒙版,还可通过预览箱体获取编号来调整单一部分。 更换背景的具体操作: 1. 加载生成的背景蒙版。 2. 选择大模型,如 revAnimated_v122,并设置正向提示词,如“简单背景、花、国画、工笔”,选择蒙版模式为“重绘非蒙版内容”。 后续优化处理: 1. 若头发部分未抠好,可将图片再次放入图生图中,使用 tile 模型做整体细化,为人物衣服添加国风元素。 2. 进入 PS,使用创成式填充修复头发。 此外,在 PS 中也可进行背景替换等操作,如选择照片后使用一键选择主体和移除背景功能,若抠图不精准,可手动创建选区,反选选区后重新创建背景,使用“创成式填充”并添加提示词生成新背景。在 Stable Diffusion 中,还可通过涂鸦重绘添加元素,若想扩展背景可在图生图中选择“缩放后填充空白”并调整相关参数,若想只改变背景而不改变人物,可借助 PS 制作精确蒙版并在 Stable Diffusion 中切换到“重绘非蒙版区域”,调整提示词进行重绘。
2025-03-05
假如你是一名测试工程师,要写一个关于《AI智能体输入输出验证》专利申请书,申请书的内容包括以下几点: 1、发明名称(一种xxxxxxxx算法/架构/设计/外观等等等等) 2、发明背景技术 3、具体的技术方案描述 4、本发明的有益效果
以下是为您生成的关于《AI 智能体输入输出验证》的专利申请书内容: 发明名称:一种基于 Coze 工作流的 AI 智能体输入输出验证算法 发明背景技术: 在当前的 AI 应用中,构建和测试智能体的功能至关重要。特别是在处理复杂的任务,如生成思维导图时,需要确保输入和输出的准确性和有效性。然而,现有的技术在配置子任务节点和验证其可用性方面存在不足,导致效率低下和结果不稳定。 具体的技术方案描述: 1. 对于生成思维导图的任务,首先确定处理方式为“单次”,因为一次精读任务仅需生成一张思维导图。 2. 在输入方面,<generateTreeMind>插件节点仅需设置{{query_text}}变量,格式为 string 字符串,通过引用“标题、导语、大纲”节点的{{enTreeMind}}变量来提供输入。 3. 在输出方面,观察输出区的众多字段,根据字段名称、「查看示例」中的示例说明或试运行来确定所需的字段。对于生成图片格式的思维导图,确定 pic 为所需的输出。 4. 完成任何一个节点的配置后,进行试运行测试。具体步骤包括:点击「测试该节点」,按格式要求输入待测试的内容(对于 array 等其他格式,自行对话 AI 或搜索网络确认格式要求),点击「展开运行结果」,检查输入、输出项是否有误。若有误,依次检查“测试输入内容”、“节点配置”以及优化“提示词”,以提升对生成内容的约束力。 本发明的有益效果: 1. 提高了 AI 智能体在处理生成思维导图等任务时输入输出配置的准确性和效率。 2. 通过明确的步骤和规范的测试流程,有效减少了错误和不确定性,提升了智能体的稳定性和可靠性。 3. 能够更好地满足用户在复杂任务中的需求,为相关领域的应用提供了更优质的解决方案。
2025-03-04
图片去除背景
以下是关于图片去除背景的相关内容: 使用 Stable Diffusion 去除背景: 1. 安装 REMBG 插件:安装地址是 https://github.com/AUTOMATIC1111/stablediffusionwebuirembg.git 。安装好之后重启,就有选项框。 2. 选择模型:使用时模型选第一个 u2net ,直接点击生成。 3. 调整参数:若有黑边,点击 Alpha matting 调整参数,推荐通用参数设置为 Erode size:6、Foreground threshold:143、Background threshold:187 ,可得到无黑边图像。 4. 生成蒙版:点击相应按钮可直接生成蒙版。 5. 服装和动漫抠图模型:有专门做服装抠图和动漫抠图的模型。 使用 ControlNet 去除图像人物: 1. 将图像放入 WD 1.4 标签器(Tagger)中,裁剪只保留背景部分,反推提示词。 2. 开启 ControlNet ,使用 inpaint 模型,涂抹人物部分,点击生成。可调整控制权重和控制模式以优化效果。 另外,RMBG 1.4 是高精度背景去除模型,适用于电商、广告等场景,支持视频背景批量去除和蒙版输出功能,相关链接:https://github.com/ZHOZHOZHO/ComfyUIBRIA_AIRMBG 。
2025-02-28
如何用即梦输出纯色背景图
要使用即梦输出纯色背景图,您可以参考以下步骤: 1. 在即梦图片生成界面中导入参考图,参考选项为参考轮廓边缘,生图模型选择图片 2.0。 2. 输入提示词生成图片,生成多次后选择高清放大。提示词可以包括角色、细节描述、场景、风格材质等,例如:可爱的拟人小鹿角色,米白色鹿角,戴着时尚耳机,穿着红色唐装,衣服中国圆环纹理,喜气洋洋,充满春节过年的氛围。迪士尼皮克斯工作室风格的肖像摄影,色调柔和,模型展示有精细的光泽,白色干净背景,3D 渲染,柔焦 C4D 渲染风格,Blender,知识产权风格,最佳画质,8K,超级详细,简洁,可爱。 另外,关于生成纯色背景图,还有其他相关信息供您参考: 爆肝博主 ZHO 的更新记录中提到,利用 Playground v2.5 纯色背景生成,加上 BRIA RMBG 去除背景,然后再接上文字合成节点,就能直接出海报。第一阶段生成的图是透明背景的 PNG 格式,然后再连上背景生成作为第二阶段,这样可以简单平替还没公布代码的分图层模型 LayerDiffusion。 相关使用插件包括: 图像选择:https://github.com/chrisgoringe/cgimagepicker 背景去除:https://github.com/ZHOZHOZHO/ComfyUIBRIA_AIRMBG 文字合成:https://github.com/ZHOZHOZHO/ComfyUIText_ImageComposite 项目地址:https://github.com/layerdiffusion/sdforgelayerdiffusion 模型:https://huggingface.co/LayerDiffusion/layerdiffusionv1
2025-02-27
我想要一个以自己为蓝本,包括人物和声音的数字人,用来录制课程
以下是制作以自己为蓝本,包括人物和声音的数字人用来录制课程的方法: 1. 生成数字人: 在剪映右侧窗口顶部打开“数字人”选项,选取免费且适合的数字人形象,如“婉婉青春”。选择数字人形象时会播放其声音,可判断是否需要,然后点击右下角“添加数字人”将其添加到当前视频中,软件会生成对应音视频并添加到视频轨道中,左下角会提示渲染完成时间,完成后可点击预览按钮查看效果。 2. 增加背景图片: 可删除先前导入的文本内容,为视频增加背景图片。点击左上角“媒体”菜单并点击“导入”按钮选择本地图片上传,如一张书架图片,点击图片右下角加号将其添加到视频轨道上(会覆盖数字人)。为让图片在整个视频播放时都显示,点击轨道最右侧竖线向右拖拽至与视频对齐。 3. 增加字幕: 点击文本智能字幕识别字幕,点击开始识别,软件会自动将文字智能分段并形成字幕。 4. 换脸: 若希望数字人换成自己的面孔,需要用另一个工具进行换脸。 第一步:打开谷歌浏览器,点击链接 https://github.com/facefusion/facefusioncolab 并点击 open colab 进到程序主要运行界面,在右上角点击“代码执行程序”选择“全部运行”,无需安装和付费,点击红框对应的 URL 打开操作界面。 第二步:点击“source”上传自己的照片和“target”上传之前的剪映数字人视频,保持默认参数,点击“START”生成。 第三步:等待专属数字人视频出炉。 有关数字人使用上的问题,欢迎在底部评论区留言交流。同时如果对数字人课程感兴趣,欢迎查看通往 AGI 之路 X AI 沃茨的《克隆你自己》课程: 课程内容: 在线观看第一节:https://www.bilibili.com/video/BV1yw411E7Rt/?spm_id_from=333.999.0.0
2025-03-11
我想批量给书画作品分类,区分他们的内容(国画或者书法),字体,题材(山水、人物、花鸟),技法(工笔、写意),可以使用什么ai
以下是为您提供的相关信息: 在书画作品分类方面,目前没有直接针对您需求的特定 AI 工具。但一些通用的 AI 技术和工具可能会有所帮助,例如利用图像识别技术对书画作品的内容、字体、题材和技法进行初步分析。 对于图像识别,一些常见的 AI 框架如 TensorFlow、PyTorch 等可以用于开发自定义的图像分类模型。 在 AI 绘图中,了解构图、色彩和光影等因素很重要,如构图包括景别(远景、全景、中景、近景、特写)和拍摄视角(俯视、平视、仰视,正面、侧面、背面),构图方式有点中心构图、九宫格构图、三分法构图等。 但需要注意的是,要实现您批量准确分类书画作品的需求,可能需要大量的标注数据和专业的模型训练。
2025-03-07
在midjourney一个画布中放置多个角色,使用pan功能添加了新的画布,怎样把新的人物描述和新人物的--cref添加到新的画布中?
在 Midjourney 中,要在一个画布中放置多个角色并将新人物描述和 cref 添加到新画布中,您可以按照以下步骤操作: 1. 使用 /settings 将 Remix 打开,然后选择 。 2. 选择将包含第二个字符的图像,然后使用 U 将其从网格中分离出来。 3. 寻找蓝色小箭头(⬆️⬇️⬅️➡️),每个都会在现有图像中添加一条新图像。选择新角色的前进方向并输入提示及其 cref。这将缝合一条新的画布。 需要注意的是: cref 命令适用于单一主题、单一角色的图像。如果计划在场景中添加多个角色,需要使用平移按钮来添加它们。 您的 cref 图像中应只包含一个角色。如果 cref 图像中有多个人物形象,Midjourney 将它们混合在一起,并混合到输出中。 另外,语雀里面整理了 211 篇文档,共有 412731 字有关 AIGC 的相关文章,MJ 手册的规范使用说明,文章包含了很多大厂经验总结。无偿且标注了文章来源,希望对大家有所帮助,地址:https://www.yuque.com/frannnk7/f7《AIGC Design 手册》
2025-03-06
基于--cref的多个人物角色出现在一个画布中,具体该如何操作?我想要详细的步骤
基于 cref 在一个画布中放置多个人物角色的操作步骤如下: 1. 使用 /settings 将 Remix 打开,然后选择 。 2. 选择将包含第二个字符的图像,然后使用 U 将其从网格中分离出来。 3. 寻找蓝色小箭头(⬆️⬇️⬅️➡️),每个箭头都会在现有图像中添加一条新图像。选择新角色的前进方向并输入提示及其 cref。这将缝合一条新的画布。 需要注意的是: cref 命令适用于单一主题、单一角色的图像。如果计划在场景中添加多个角色,需要使用平移按钮来添加。 设置画布以描绘两个人的开场提示。 您的 cref 图像中应只包含一个角色。如果 cref 图像中有多个人物形象,Midjourney 将它们混合在一起,并混合到输出中。 语雀里面整理了 211 篇文档,共有 412731 字有关 AIGC 的相关文章,MJ 手册的规范使用说明,文章包含了很多大厂经验总结。无偿且标注了文章来源,地址:https://www.yuque.com/frannnk7/aidesign?《AIGC Design 手册》
2025-03-06
Midjourney多人物在不同场景下的一致性
以下是关于 Midjourney 多人物在不同场景下一致性的相关内容: 参数局限性: 最好使用 Midjourney 生成的图像,因为其对自身输出的解读已优化,使用真实世界图像可能导致扭曲或不一致。 无法精确复制每一个小细节,AI 更倾向于关注更广泛的视觉特征。 不太适用于多人组合,通常会让组内所有人看起来相同。 实际应用案例: 分镜和漫画:在不同面板和场景中保持同一角色的一致性,不丧失角色核心身份。 角色设计:为角色创建不同版本,如不同服装、姿势或环境中的版本。 奇幻和叙事艺术:以视觉一致的方式描绘角色在旅程中的变化。 最佳结果的技巧: 使用清晰、放大的图片,其中角色面部特征清晰可见,最好正对镜头,有助于 AI 更好地解读关键面部特征。 从 cw 100 开始,若希望引入变化,可逐渐降低该值。 角色参考: Midjourney 中的 cref 是一个高级命令参数,允许用户在多张图像之间保持角色一致性。无论创作故事板还是创建不同场景中的角色变化,该命令参数能确保角色的核心视觉特征(如面部特征、发型和服装)在每次生成时得以保留。 频道说明: 您可以仅描述环境、周围环境、背景或情境,Midjourney 将努力将角色融入场景中。但可能会出现不连贯的结果,此时可尝试使用更高值的样式化(s),如 s 800。 多个角色的放置: cref 命令适用于单一主题、单一角色的图像。若计划在场景中添加多个角色,需要使用平移按钮来添加。 基于 cref 的多个角色放置到单个画布上的最佳方法是使用平移功能将新的画布与现有画布拼接在一起,每个新画布的部分都将有自己的 cref。 1. 使用 /settings 将 Remix 打开,然后选择 。 2. 选择将包含第二个字符的图像,然后使用 U 将其从网格中分离出来。 3. 寻找蓝色小箭头。⬆️⬇️⬅️➡️每个都会在现有图像中添加一条新图像。选择新角色的前进方向并输入提示及其 cref。这将缝合一条新的画布。
2025-03-06
视频生成人物动作不准确
目前在视频生成人物动作方面存在不准确的情况。例如,使用 Midjourney 生成时,过多角色(甚至可能是 2 个)的生成效果不佳,对于拟人角色的需求较难满足。像小龙喷火到小兔子举着礼物盒这样的场景,难以生成满意的效果。在让角色做出较大动作(如转头、掉眼泪、抬手等)或更生动的表情变化时,现有技术有限,还需更先进的技术、丰富的数据和强大的计算能力。 解决策略方面,应尽量规避制作需要大动作表现的视频。若无法避免,可尝试制作只涉及小动作的场景,并通过加入台词和场景描述来补充细节和深度,帮助观众更好地理解场景背景和角色心理,增强表现力,以弥补视觉上的不足。 相关技术如 LivePortrait 可以精确控制眼睛和嘴唇的动作,还能无缝拼接多个肖像,将不同人物特征合并成一个视频,确保过渡自然流畅。其使用了不同于主流扩散方法的隐式关键点框架,在计算效率和可控性之间取得平衡,生成的动画质量优于现有的非扩散和扩散模型方法,在 RTX 4090 GPU 上生成速度为每帧 12.8 毫秒。 工作流与模型地址: https://pan.baidu.com/s/1FkGTXLmM0Ofynz04NfCaQ?pwd=cycy https://pan.quark.cn/s/8dfd7ace4f05 内容依技术发展更新,请以文档为准:https://xiaobot.net/post/74238a84d2734b2ca195ed2858b24ffe
2025-03-05