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图片信息提取

Answer

图片信息提取主要包括以下几个方面：

  1. 实现工作流：
    • 上传输入图片。
    • 理解图片信息，提取图片中的文本内容信息。
    • 场景提示词优化/图像风格化处理。
    • 返回文本/图像结果。
    • 零代码版本：选择 Coze 平台，将本地图片转换为在线 OSS 存储的 URL 以便调用，封装图片理解大模型和图片 OCR 为工作流插件。
  2. 银海的工程视角 Trickle-On-WeChat 方案：
    • 设计信息整合和提炼的 Prompt 提示词，将 OCR 文本信息与图片识别信息关联整合，按信息分类分析方法整理并按指定格式输出，增加标签分类。
  3. 星流一站式 AI 设计工具：
    • 左侧图片案例板块包含大量图像例图与生图信息，滑动鼠标到“info”区域可直接将图像发送到画布与生图信息调取。
    • 图像筛选功能包括推荐（根据生图参数推荐）、热门（推荐浏览量最高的图片）、搜索（输入描述进行图像搜索）。
    • 图像调取包括点击“发送到画布”直接将图像发送到“无限画布”，生图参数调取包括整体调取（点击“发送到生成器”调取全部参数）和单个调取（点击右侧单独的发动键调取单个参数）。
Content generated by AI large model, please carefully verify (powered by aily)

References

0基础手搓AI拍立得

1.上传输入图片2.理解图片信息，提取图片中的文本内容信息3.场景提示词优化/图像风格化处理4.返回文本/图像结果[heading2]2.1零代码版本[content]为了简化流程，我们选择了Coze平台并实现了零代码版本的工作流。搭建流程时，我们主要关注以下几个步骤：上传图片：将本地图片转换为在线OSS存储的URL，以便在平台中进行调用，主要是用图像流过一道。插件封装：将图片理解大模型和图片OCR封装为工作流插件，实现便捷调用，如果市场里面有可以直接使用。

银海：工程视角Trickle-On-WeChat，这套图片管理Prompt解决方案了解一下吗？

（图像识别&信息总结设计说明）信息整合+提炼的Prompt提示词下面这段Prompt是我在代码工程中使用的。它简单实现了将OCR文本信息与图片识别信息的关联整合，并按照信息分类分析方法去做整理任务，最终按照我指定的格式进行输出，为了关键词检索方便，我还为输出内容增加了标签分类。这里要提一下，为什么我这么推荐LangGPT的写法，却在自己的代码工程中的Prompt不再使用LangGPT框架的Markdown格式？坦诚来说，我确实很喜欢LangGPT的Markdown格式，对于界面段交互来说，是DIY友好型，可以自定义增加各种元素，它可以更注重输出结果即可。但对于工程来说，成本消耗和输出结果需要有一个平衡。LangGPT整体篇幅相对较长，工程中希望通过精炼的关键词达到同样的效果，此外对于代码工程的Token计算来说，在用户基数和请求次数特别庞大的情况下，每节省一次请求的Token总体来看就节省了一大笔费用。对Token优化感兴趣的朋友我们可以在后续一起讨论一下：如何做到Less Is More的Prompt结构化减法。当然，下面的Prompt提示词也只是简单实现了初步预期功能，也需要不断的迭代。（Trickle图片信息提炼效果图）（Trickle-on-wechat图片信息提炼效果图）

星流一站式 AI 设计工具

左侧图片案例板块中包含了大量的图像例图与生图信息，滑动鼠标到图像的“info”区域可直接将图像发送到画布与生图信息调取。[heading4]图像筛选功能[content]1.推荐：根据你正常进行的生图参数（模型、提示词）进行推荐，比如你正在生成女性摄影方向的图，图片推荐中就会向你推荐这一类型的图。2.热门：向你推荐浏览量最高的图片3.搜索：输入对需求图像的描述，进行图像搜索。[heading4]图像调取[content]1.点击“发送到画布”直接将图像发送到“无限画布”中[heading4]生图参数调取[content]整体调取：点击“发送到生成器”将全部参数进行调取单个调取：可点击右侧单独的发动键调取单个参数

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