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

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

Others are asking
AI 辅助访谈过程分析与信息提取
以下是关于 AI 辅助访谈过程分析与信息提取的相关内容： 在“危柯宇：如何让 AI 走进我们的工作和生活”中，案例二“【调研达人秘籍】用 AI 破解信息迷阵，轻松收获深度报告（提效 10x）”提到了以下要点： 效益方面：通过清晰的 AI 工作流，能在短时间内完成深度调研，为决策提供有力支持。 AI 赋能调研工作流包括： 启动智库引擎：询问 AI 如何理解问题（参考截图一）。 搭建信息骨架：询问 AI 如何汇报内容（参考截图二）。 精准信息挖掘：向“秘塔 AI”定向搜索（参考截图三）。 信息融合与分析：让“Kimichat”综合分析（参考截图四和五）。 汇报成果精炼：整合分析结果，制作报告，分享实用调研工具（参考截图六和七）。 详情可查看上面的即刻链接。
2024-10-29
推荐一些在文档汇总后信息提取与知识问答领域较好的工具
在文档汇总后进行信息提取和知识问答任务是一个非常有价值的领域，目前已经有一些相对成熟的工具可以使用，我为您推荐以下几个： 1. ChatGPT OpenAI 推出的大型语言模型 ChatGPT 在文档理解、总结和针对性问答方面表现出色。你可以将文档内容导入 ChatGPT，它会很好地抓取关键信息并回答相关问题。 2. Anthropic Claude 这是一款出色的 AI 助手工具。能够生成文本、翻译语言、编写不同类型的创意内容，并以信息丰富的方式回答您的问题。 3. Haystack 一个开源的自动问答框架，支持从 PDF/数据库等不同来源提取信息，使用先进的 NLP 技术生成问答对。拥有不错的性能和扩展性。 4. Andi Roam Research 公司推出的 AI 知识库助手，针对个人层面的文档、笔记、收藏等进行全文索引，通过自然语言交互查询和总结这些信息。 5. Aunoa.ai 利用 GPT3 等大模型，针对上传的文档和知识库，进行语义解析、主题提取和问答服务。界面直观，同时提供 API 供开发人员集成。 这些工具通过结合最新的 NLP 能力和自定义的领域知识库，能最大程度挖掘文档内容的价值。用户只需上传文档或连接数据源，就可以自如地提取关键信息、总结要点、回答各类问题。他们还在持续完善，精度和功能都将不断提升。
2024-04-29
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
图片提取文字
以下是关于图片提取文字的相关信息： 大模型招投标文件关键数据提取方案：输入模块设计用于处理各种格式的文档输入，包括 PDF、Word、Excel、网页等，转换成可解析的结构化文本。多种文件格式支持，对于图片，可以借助 OCR 工具进行文本提取，如开放平台工具：。网页可以使用网页爬虫工具抓取网页中的文本和表格数据。 谷歌 Gemini 多模态提示词培训课：多模态技术可以从图像中提取文本，使从表情包或文档扫描中提取文本成为可能。还能理解图像或视频中发生的事情，识别物体、场景，甚至情绪。 0 基础手搓 AI 拍立得：实现工作流包括上传输入图片、理解图片信息并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，主要步骤包括上传图片将本地图片转换为在线 OSS 存储的 URL 以便调用，以及插件封装将图片理解大模型和图片 OCR 封装为工作流插件。
2025-04-15
图片变清晰
以下是关于图片变清晰的相关内容： 使用清影大模型： 输入一张图片和相应提示词，清影大模型可将图片转变为视频画面，也可只输入图片让模型自行发挥想象生成有故事的视频。 选用尽可能清晰的图片，上传图片比例最好为 3:2（横版），支持上传 png 和 jpeg 图像。如果原图不够清晰，可采用分辨率提升工具将其变清晰。 提示词要简单清晰，可选择不写 prompt 让模型自行操控图片动起来，也可明确想动起来的主体，并以“主体+主题运动+背景+背景运动”的方式撰写提示词。 常见的 AI 画质增强工具： Magnific：https://magnific.ai/ ClipDrop：https://clipdrop.co/imageupscaler Image Upscaler：https://imageupscaler.com/ Krea：https://www.krea.ai/ 更多工具可查看网站的图像放大工具库：https://www.waytoagi.com/category/17 用 AI 给老照片上色并变清晰： 将照片放入后期处理，使用 GFPGAN 算法将人脸变清晰。然后将图片发送到图生图中，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，提示词可不写以免对原图产生干扰。
2025-04-14
怎么让图片动起来
要让图片动起来，可以参考以下几种方法： 1. 使用即梦进行图生视频：只需上传图片至视频生成模块，提示词简单描绘画面中的动态内容即可生成时长为 3 秒钟的画面。运镜类型可根据剧本中的镜头描绘设置，主要设置以随机运镜为主。生成速度根据视频节奏选择，比如选择慢速。 2. 使用 Camera Motion： 上传图片：点击“Add Image”上传图片。 输入提示词：在“Prompt”中输入提示词。 设置运镜方向：选择想要的运镜方向，输入运镜值。 设置运动幅度：运动幅度和画面主体运动幅度有关，与运镜大小无关，可以设置成想要的任意值。 其它：选择好种子（seed），是否高清（HD Quality），是否去除水印（Remove Watermark）。 生成视频：点击“create”，生成视频。 3. 对于复杂的图片，比如多人多活动的图： 图片分模块：把长图分多个模块。 抠出背景图：智能抠图，用工具把要动的内容去除掉，用 AI 生成图片部分。 绿幕处理前景图：将要拿来动起来的部分抠出，放在绿幕背景里或者画的背景颜色，导出图片。 前景图动态生成视频：用 AI 视频生成工具写入提示词让图片动起来，比如即梦、海螺、混元等。不停尝试抽卡。 生成视频去掉背景：用剪映把抽卡合格的视频放在去掉内容的背景图片，视频的背景用色度抠图调整去掉。多个视频放在背景图片，一起动即可。
2025-04-12
图片文字转文档
图片文字转文档可以通过以下方式实现： coze 插件中的 OCR 插件： 插件名称：OCR 插件分类：实用工具 API 参数：Image2text，图片的 url 地址必填 用途：包括文档数字化、数据录入、图像检索、自动翻译、文字提取、自动化流程、历史文献数字化等。例如将纸质文档转换为可编辑的电子文档，自动识别表单、票据等中的信息，通过识别图像中的文字进行搜索和分类，识别文字后进行翻译，从图像中提取有用的文字信息，集成到其他系统中实现自动化处理，保护和传承文化遗产。 插件的使用技巧：暂未提及。 调用指令：暂未提及。 PailidoAI 拍立得（开源代码）： 逻辑：用户上传图片后，大模型根据所选场景生成相关的文字描述或解说文本。 核心：包括图片内容识别，大模型需要准确识别图片中的物体、场景、文字等信息；高质量文本生成，根据图片生成的文字不仅需要准确，还需符合专业领域的要求，保证文字的逻辑性、清晰性与可读性。 场景应用： 产品文档生成（电商/零售）：企业可以利用该功能将商品的图片（如电器、服饰、化妆品等）上传到系统后，自动生成商品的详细描述、规格和卖点总结，提高电商平台和零售商的商品上架效率，减少人工编写文案的工作量。 社交媒体内容生成（品牌营销）：企业可使用图片转文本功能，帮助生成社交媒体平台的营销文案。通过上传产品展示图片或品牌活动图片，模型可自动生成具有吸引力的宣传文案，直接用于社交媒体发布，提高营销效率。 法律文件自动生成（法律行业）：法律行业可以使用图片转文本技术，自动提取合同、证据材料等图片中的文本信息，生成法律文件摘要，辅助律师快速进行案件分析。
2025-04-11
如何去除图片中的文字内容
以下是去除图片中文字内容的方法： 1. 图像预处理： 图像去噪：使用去噪算法（如高斯滤波、中值滤波）去除图像中的噪声。 图像增强：通过增强算法（如直方图均衡化、对比度增强）提升图像的清晰度和对比度。 2. 图像分割：使用图像分割算法将图片中的文字和背景分离。常用的分割算法包括阈值分割、边缘检测和基于区域的分割方法。 3. 文字检测：在分割后的图像中，使用文字检测算法（如基于深度学习的文本检测模型）识别出文字区域。 4. 文字识别：对检测到的文字区域进行文字识别，将文字内容转换为计算机可处理的文本数据。常用的文字识别技术包括基于深度学习的端到端文本识别模型和传统的 OCR（Optical Character Recognition）技术。 5. 后处理：根据需求进行后处理，如去除残余的噪点、填补文字区域的空白等。 6. 机器学习模型训练（可选）：如有足够的数据，可以采用机器学习技术训练模型，通过学习样本中的文字特征来自动去除图片上的文字。 7. 优化算法：对整个处理流程进行优化，提高处理速度和准确度。可以采用并行计算、硬件加速等方法提升算法的效率。 8. 移动端集成：将设计好的算法和模型集成到移动应用程序中，以实现去除图片文字的功能。可以使用移动端开发框架（如 iOS 的 Core ML、Android 的 TensorFlow Lite）来实现模型的部署和调用。 此外，像 Gemini 2.0 Flash 等工具也可以通过自然语言指令来去除图片中的文字，指令如“去掉 XXX”。DALL·E 也能实现去掉图片中的错误文字等操作。
2025-04-11