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我想把照片变成漫画形式,可以帮我找一个ai做吗

回答

以下是 OpenAI 春季发布会中关于将照片转换为漫画的一些示例:

  • 输入:一名留着中长棕色头发、留着胡须的年轻白人男子表情中性。他戴着眼镜,穿着浅灰色 T 恤。背景是简单的米色,方形。图像整体基调卡通俏皮。 输出:相应的漫画。
  • 输入:一位黑发、笑容灿烂的年轻人摆出专业的头像。他穿着深色西装外套,系着图案领带,散发出优雅而专业的气息。他的眼睛明亮,笑容真诚,传达出幸福和自信的感觉。背景是中性灰色,将焦点放在拍摄对象的脸上。 输出:相应的漫画。
  • 输入:一位留着及肩黑发的年轻亚洲女性摆出姿势拍照。她穿着绿色高领毛衣,表情中性。她的眉毛修整整齐,涂着淡粉色的口红。背景是一面朴素的白墙。 输出:相应的漫画。
  • 输入:一位留着整洁黑发、戴着眼镜的年轻亚洲男子摆出姿势拍照。他表情温和,穿着一件休闲的靛蓝色 T 恤。柔和的灯光在中性背景下突出了他的五官,给照片带来了平静的感觉。 输出:相应的漫画。
  • 输入:一名浅棕色头发的年轻白人对着镜头微笑。他穿着一件简单的黑色 T 恤,表情随意、轻松。背景似乎是一个郁郁葱葱的绿色花园,为肖像增添了一种充满活力和自然的感觉。 输出:相应的漫画。
  • 输入:一位年轻的印度男子站在他的家中,脸上挂着欢迎的微笑。他有一头深色短发,穿着一件带有热带图案的蓝色衬衫。背景中的厨房为图像增添了舒适和居住的感觉。 输出:相应的漫画。
  • 输入:一位年轻的白人男子在户外摆姿势,笑容温暖,留着浅棕色短发。他穿着一件经典的蓝色衬衫,给人一种利落又平易近人的感觉。背景柔和模糊,将注意力集中在他友好的表情和随意的举止上。 输出:相应的漫画。

您可以参考以上示例,了解 OpenAI 在照片转漫画方面的能力。但需要注意的是,目前 OpenAI 暂未直接提供将照片转换为漫画的公共服务。您还可以尝试其他专门用于照片转漫画的工具或软件,如 Adobe Photoshop、Prisma 等。

内容由 AI 大模型生成,请仔细甄别(powered by aily)

参考资料

OpenAI 春季发布会:GPT-4o

|输入|输出||-|-||一名留着中长棕色头发、留着胡须的年轻白人男子表情中性。他戴着眼镜,穿着浅灰色T恤。|背景是简单的米色,方形。图像整体基调卡通俏皮。||一位黑发、笑容灿烂的年轻人摆出专业的头像。他穿着深色西装外套,系着图案领带,散发出优雅而专业的气息。他的眼睛明亮,笑容真诚,传达出幸福和自信的感觉。背景是中性灰色,将焦点放在拍摄对象的脸上。<br>这是那个人的漫画:<br>.|..背景是简单的灰色,形状为方形。图像整体基调卡通俏皮。||一位留着及肩黑发的年轻亚洲女性摆出姿势拍照。她穿着绿色高领毛衣,表情中性。她的眉毛修整整齐,涂着淡粉色的口红。背景是一面朴素的白墙。|这是那个女人的漫画:<br>...背景是简单的紫色,形状为方形。图像整体基调卡通俏皮。||一位留着整洁黑发、戴着眼镜的年轻亚洲男子摆出姿势拍照。他表情温和,穿着一件休闲的靛蓝色T恤。柔和的灯光在中性背景下突出了他的五官,给照片带来了平静的感觉。|这是那个人的漫画:<br>...背景是一个简单的橙色,形状为方形。图像整体基调卡通俏皮。|

OpenAI 春季发布会:GPT-4o

|输入|输出||-|-||一名浅棕色头发的年轻白人对着镜头微笑。他穿着一件简单的黑色T恤,表情随意、轻松。背景似乎是一个郁郁葱葱的绿色花园,为肖像增添了一种充满活力和自然的感觉。|这是那个人的漫画:<br>...背景是简单的绿色,形状为方形。图像整体基调卡通俏皮。||一位年轻的印度男子站在他的家中,脸上挂着欢迎的微笑。他有一头深色短发,穿着一件带有热带图案的蓝色衬衫。背景中的厨房为图像增添了舒适和居住的感觉。|...背景是简单的蓝色,形状为方形。图像整体基调卡通俏皮。|

OpenAI 春季发布会:GPT-4o

一位年轻的白人男子在户外摆姿势,笑容温暖,留着浅棕色短发。他穿着一件经典的蓝色衬衫,给人一种利落又平易近人的感觉。背景柔和模糊,将注意力集中在他友好的表情和随意的举止上。这是那个人的漫画:...背景是简单的方形绿松石。图像整体基调卡通俏皮。

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2025-04-13
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2025-03-28
用照片生成漫画
以下是关于用照片生成漫画的相关内容: 一、使用 MJ 生成照片漫画 1. 需求分析 用自己的图片、照片生成以照片人物为主体的运动员头像漫画。 2. 操作步骤 输入:使用 ChatGPT 完成对应工作,输入奥林匹克项目生成人物描述,并结合设定好的提示词。 ChatGPT 生成描述:添加中国人、中国运动服和项目场景描述,生成 MJ 画图的提示词。 MJ 绘图测试:测试 MJ 绘图提示词的稳定性,确定是否需要垫图等。 局部重绘:使用局部重绘,结合 cref 链接照片,调整 cw 参数。 二、OpenAI GPT4o 图像生成模型 1. 核心功能 先进的多模态模型,能生成精确、真实感强的图像,具有实际用途。 2. 亮点功能 精确的文本渲染,能在图像中准确生成文字。 多样化场景生成,支持从真实感到漫画风格等多种图像生成,可根据上传图像进行灵感转化或视觉改造,具有上下文感知能力。 3. 技术改进 联合训练在线图像和文本的分布,学会图像与语言及图像之间的关系,后期训练优化在视觉流畅性和一致性方面表现出色。 4. 实际应用场景 信息传递、创意设计、教育与演示等。 5. 局限性 存在某些场景或细节的限制,如偶尔会过于紧密地裁剪较长图像,多语言呈现不佳。 6. 访问和可用性 已集成到 ChatGPT 中,Plus、Pro、Team 和 Free 用户推出,Enterprise 和 Edu 即将访问。开发人员很快可通过 API 使用,图像渲染时间较长。 三、四格漫画 可生成四种风格的四格漫画,需简体中文描述,足够幽默有趣的故事。
2025-03-27
漫画生成
以下是关于漫画生成的相关信息: Anifusion: 这是一款基于人工智能的在线工具,网址为 https://anifusion.ai/ ,其 Twitter 账号为 https://x.com/anifusion_ai 。 主要功能: 能根据用户输入的文本描述生成相应的漫画页面或动漫图像。 提供预设模板和自定义漫画布局的直观布局工具。 拥有强大的浏览器内画布编辑器,可调整角色姿势、面部细节等。 支持多种 LoRA 模型,实现不同艺术风格和效果。 用户对创作作品拥有完整商业使用权。 使用案例: 独立漫画创作。 快速原型设计。 教育内容创作。 营销材料制作。 粉丝艺术和同人志创作。 优点:非艺术家也能轻松创作漫画,基于浏览器无需安装额外软件,具备快速迭代和原型设计能力,并拥有创作的全部商业权利。 北大团队提出「自定义漫画生成」框架 DiffSensei: 故事可视化是从文本描述创建视觉叙事的任务,现有文本到图像生成模型存在对角色外观和互动控制不足的问题,尤其是在多角色场景中。 北大团队提出新任务“自定义漫画生成”及 DiffSensei 框架,该框架集成了基于扩散的图像生成器和多模态大语言模型(MLLM),采用掩码交叉注意力技术,可无缝整合字符特征实现精确布局控制,基于 MLLM 的适配器能调整角色特征与特定面板文本线索一致。 还提出 MangaZero 数据集,包含大量漫画和注释面板。 论文链接:https://arxiv.org/abs/2412.07589 ,项目地址:https://jianzongwu.github.io/projects/diffsensei/ 。 Niji V5 漫画生成: 漫画是起源于日本的流行艺术形式,有多种类型。 提供了一些漫画生成的提示示例,如“John Wick,漫画屏幕色调,屏幕色调图案,圆点图案,更大且间距更宽的点,高质量—ar 3:2—niji 5”等。 指出在 Niji Version 5 中能看到更多细节,尤其是面部表情,还可使用/describe 命令向 Midjourney 询问喜欢的动漫场景灵感,新的 MidJourney 命令—Image2Text 可生成准确描述图像的文本提示。
2025-03-18
AI怎么制作漫画视频
以下是关于使用 AI 制作漫画视频的相关内容: 制作流程: 1. 前期准备: 故事大纲和脚本编写:根据经验,可由专人负责内容构思和脚本编写。 2. 图像生成: 利用 Midjourney 生成图片,提示词可围绕皮克斯、迪士尼、3D 风格来写,重点包含关键元素如“a small white Chiense dragon,anthropomorphic,3D render,Unreal Engine,Pixar 3D style”,并注意尺寸比例和模型选择。 动画生成可使用 Runway,因其控制笔刷有优势。 3. 分工合作: 有人负责前期内容构思和脚本编写,有人负责图片、视频生成和视频剪辑。 如果是将小说做成视频,一般流程如下: 1. 小说内容分析:使用 AI 工具(如 ChatGPT)分析小说内容,提取关键场景、角色和情节。 2. 生成角色与场景描述:根据小说内容,使用工具(如 Stable Diffusion 或 Midjourney)生成角色和场景的视觉描述。 3. 图像生成:使用 AI 图像生成工具根据描述创建角色和场景的图像。 4. 视频脚本制作:将提取的关键点和生成的图像组合成视频脚本。 5. 音频制作:利用 AI 配音工具(如 Adobe Firefly)将小说文本转换为语音,添加背景音乐和音效。 6. 视频编辑与合成:使用视频编辑软件(如 Clipfly 或 VEED.IO)将图像、音频和文字合成为视频。 7. 后期处理:对生成的视频进行剪辑、添加特效和转场,以提高视频质量。 8. 审阅与调整:观看生成的视频,根据需要进行调整,比如重新编辑某些场景或调整音频。 9. 输出与分享:完成所有编辑后,输出最终视频,并在所需平台上分享。 工具与网址: 1. Stable Diffusion(SD):一种 AI 图像生成模型,可以基于文本描述生成图像。网址: 2. Midjourney(MJ):另一个 AI 图像生成工具,适用于创建小说中的场景和角色图像。网址: 3. Adobe Firefly:Adobe 的 AI 创意工具,可以生成图像和设计模板。网址: 4. Pika AI:文本生成视频的 AI 工具,适合动画制作。网址: 5. Clipfly:一站式 AI 视频生成和剪辑平台。网址: 6. VEED.IO:在线视频编辑工具,具有 AI 视频生成器功能。网址: 7. 极虎漫剪:结合 Stable Diffusion 技术的小说推文视频创作提效工具。网址: 8. 故事 AI 绘图:小说转视频的 AI 工具。网址: 请注意,具体的操作步骤和所需工具可能会根据项目的具体需求和个人偏好有所不同。此外,AI 工具的可用性和功能也可能会随时间而变化,建议直接访问上述提供的工具网址获取最新信息和使用指南。内容由 AI 大模型生成,请仔细甄别。
2025-03-17
做漫画
以下是关于做漫画的相关内容: Niji V5 动漫提示干货操作实例: 漫画是一种起源于日本的流行艺术形式,有多种类型,如漫画绘图、底纹、网点等。 可以使用特定的提示词,如“John Wick,漫画屏幕色调,屏幕色调图案,圆点图案,更大且间距更宽的点,高质量—ar 3:2—niji 5”等,通过 Midjourney Niji v4 或 v5 来创作漫画。 可以使用/describe 命令向 Midjourney 询问最喜欢的动漫场景的灵感,还可以使用新的 MidJourney 命令—Image2Text 生成准确描述图像的文本提示。 六一儿童节活动: 活动内容是制作一副符合六一儿童节主题的四格漫画,充满童趣或者想象,也可以有教育意义或者小哲理。可以使用 AI 绘图工具 MJ、悠船、SD 做图,四格拼图可使用其他工具,如 ps、美图秀秀、醒图等。 参与规则:每位群成员限最多提交 2 个作品故事,单一格画面 1:1,4 个格拼起来 2:2。提交的作品必须是原创,不得抄袭他人作品,漫画内容要健康、积极,符合儿童节的主题。 提交时间:6 月 1 日 0 时至 6 月 2 日 12 时,提前或者逾期提交的作品将不予受理。 Sarah Andersen 漫画风格: 特色:通常使用简单的黑白线条作画,配以极富表现力的角色表情,经常探讨如焦虑、社交尴尬、性别问题以及对生活中普通但难以言说的瞬间的幽默呈现。 技巧:在主要描述语后面加上“by Sarah Andersen”或者“style reference Sarah Andersen”;在提示中加入情感色彩的描述,如“joyful,”“awkward,”或“anxious”等词;利用cref 命令保持人物的一致性。 应用:可用于社交媒体上的漫画创作、使故事更加生动有趣的插图、个性化礼物和商品设计(需注意版权问题)。
2025-03-04
旧照片修复
旧照片修复是 AI 绘画领域中的一项重要应用。以下是关于旧照片修复的一些相关信息: 以往解决旧照片修复问题往往需要搭建极为复杂的工作流,现在 GPT 4O 只需要一句话就可以实现。 图像放大修复是 AI 绘画领域必不可少的一部分,利用 AI 技术进行图像修复,可以让模糊的旧照片重现清晰,保留珍贵回忆。例如,以前手机拍摄的低分辨率图片,放到如今智能手机上观看会非常模糊,这时可用 AI 技术进行高清修复。 ComfyUI 结合特定工作流,只需十几个基础节点就能实现较好的老照片修复效果。 参数调节方面,一般先确认放大倍数,然后根据出来的图片调整 controlNet 的强度。 Flux.1dev ControlNet 是为低分辨率图像开发的模型,可直接与 diffusers 库一起使用,采用合成复杂数据退化方案进行训练,目的是让模型学会处理各种真实世界中可能遇到的图像退化情况。 Flux Ultimator 能增加小细节,增强色彩,在 0.1 的强度设置下也有显著效果,能顺利集成到工作流程中,与其他 LORA 结合使用时强度需小于 0.5。 若图片质量细节不够,可选择 T5 Clip 的 fp16 版本。
2025-04-14
如果改变照片中人物的表情
要改变照片中人物的表情,可以通过以下几种方式: 1. 在使用 SD 脸部修复插件 After Detailer 时,输入如“伤心、流泪”这样针对表情的正负提示词,人物的表情会进行相应改变。但输入“带着墨镜”可能没有效果。 2. 使用 Magic Brush 工具,选中人物的眉毛、眼睛、嘴唇等部位,通过调节轨迹的方向来实现合理的表情变化。 3. 在 Midjourney V6 中,若遇到无法改变角色脸部等问题,可按照以下步骤排除故障:首先确保写了强有力的提示以建议新的姿势、风格或细节;若角色抗拒被操纵,可能是 cref 图像支配了提示,可通过使用 cw进行处理,尝试将提示与较低的 cref 权重一起使用,如 cw 60,按照特定步骤操作,还可考虑使用 来恢复面部区域。
2025-04-14
老照片修复
老照片修复是一个具有一定复杂性但通过 AI 技术可以实现较好效果的领域。以下是一些相关信息: 在解决老照片修复问题上,以往 AI 往往需要搭建极为复杂的工作流,而现在 GPT 4O 只需要一句话就可以实现。 对于老照片上色,可启用 MutiDiffusion 插件,不开放大倍数,仅使用分块渲染功能,在显存不够的情况下将图片放大到足够倍数。 对于复杂的老照片,如人物多、场景复杂、像素低的情况,可在 PS 里进行角度调整和照片裁切,然后上色。若直接上色效果不佳,可放弃人物服装颜色指定,只给场景方向,让 AI 自行决定。还可加入第二个 controlnet 来控制颜色,使用 t2ia_color 模型,给出简单关键词如“蓝天、绿树、灰石砖”。 ComfyUI 老照片修复结合 Flux Controlnet Upscale 工作流,以前的工作流较复杂,现在只要十几个基础节点就能实现同样甚至更好的效果。一般先确认放大倍数,再根据图片调整 controlNet 的强度。Flux.1dev ControlNet 是为低分辨率图像开发的模型,可直接与 diffusers 库一起使用,采用特定训练方式处理各种真实世界中可能遇到的图像退化情况。Flux Ultimator 能增加小细节和放大色调丰富性、深度,在 0.1 强度设置下有显著增强效果,能顺利集成到工作流程中,与其他 LORA 结合使用时强度需小于 0.5。若图片质量细节不够,可选择 fp16 版本的 T5 Clip。
2025-04-14
老照片变高清
以下是使用 AI 将老照片变高清的步骤: 1. 给老照片上色:为做到颜色与内容统一,可启用 cutoff 插件,按顺序设置好颜色提示词。不了解该插件的可参考文章。 2. 使照片人脸变清晰:将照片放入后期处理,使用 GFPGAN 算法,可参考文章。但此步骤无法使头发、衣服等元素变清晰。 3. 放大照片:将图片发送到图生图中,打开 stableSR 脚本,放大两倍。此放大插件是所有插件中对原图还原最精准、重绘效果最好的,可参考文章。切换到 sd2.1 的模型进行修复,vae 选择 vqgan,提示词可不写以免干扰原图。 4. 显存不够时:启用 MutiDiffusion 插件,不开放大倍数,仅使用分块渲染功能帮助放大图片。 5. 处理复杂照片:对于人物多、场景复杂、像素低的照片,可先在 ps 里调整角度和裁切,然后上色。若直接上色效果不佳,可放弃人物服装颜色指定,只给场景方向,让 AI 自行决定。还可加入第二个 controlnet 控制颜色,使用 t2ia_color 模型,给出简单关键词,如“蓝天、绿树、灰石砖”。最后进行脸部修复和放大。
2025-04-13
如何让老照片变清晰
以下是让老照片变清晰的方法: 1. 将照片放入后期处理中,使用 GFPGAN 算法使人脸变清晰。您可以参考文章。 2. 将图片发送到图生图中,打开 stableSR 脚本,放大两倍。此放大插件是所有插件中对原图还原最精准、重绘效果最好的。您可以参考文章。 3. 切换到 sd2.1 的模型进行修复,vae 选择 vqgan,提示词可以不写以免对原图产生干扰。 4. 启用 MutiDiffusion 插件,不开放大倍数,仅使用分块渲染的功能,能在显存不够的情况下将图片放大到足够的倍数。 5. 对于复杂的照片,可先在 ps 里面进行角度调整和照片裁切,然后使用上述步骤进行上色。若直接上色效果不佳,可放弃人物服装的颜色指定,只给场景方向,让 AI 自行决定。还可加入第二个 controlnet 来控制颜色,使用 t2ia_color 的模型,给出简单的关键词,如“蓝天、绿树、灰石砖”。 另外,进行超清无损放大修复需要准备以下文件和操作: 1. 使用 StabilityAI 官方的 Stable Diffusion V2.1 512 EMA 模型,放入 stablediffusionwebui/models/StableDiffusion/文件夹中。 2. 将 StableSR 模块(约 400M 大小)放入 stablediffusionwebui/extensions/sdwebuistablesr/models/文件夹中。 3. 将 VQVAE(约 750MB 大小)放在 stablediffusionwebui/models/VAE 中。
2025-04-13
老照片修复
老照片修复是一项具有一定复杂性的工作,但随着 AI 技术的发展,实现方式也在不断改进和优化。 以往,AI 在解决老照片修复问题时,往往需要搭建极为复杂的工作流。而现在,例如 GPT 4O 只需要一句话,就可以实现部分修复需求。 在具体的修复方法中,如使用 SD 进行老照片上色,可以启用 MutiDiffusion 插件,不开放大倍数,仅使用分块渲染的功能,在显存不够的情况下将图片放大到足够的倍数。对于复杂的老照片,如人物多、场景复杂、像素低的情况,可以先在 ps 里面进行角度调整和照片裁切,然后进行上色。若直接上色效果不佳,可放弃人物服装的颜色指定,只给场景方向,让 AI 自行决定,还可加入第二个 controlnet 来控制颜色。 ComfyUI 老照片修复结合 Flux Controlnet Upscale 工作流,以前复杂的工作流现在只要十几个基础的节点就能实现同样的效果甚至更好。其中涉及参数的调节,一般先确认放大的倍数,然后根据出来的图片来调整 controlNet 的强度。Flux.1dev ControlNet 是为低分辨率图像开发的模型,可直接与 diffusers 库一起使用,采用合成复杂数据退化方案进行训练。Flux Ultimator 能增加小细节和放大色调的丰富性和深度,在 0.1 的强度设置下也能有显著增强效果,能顺利集成到工作流程中。若图片质量细节不够,T5 Clip 选择 fp16 的版本。
2025-04-11
AI如何帮我写歌,把我哼唱的旋律变成具体音高和乐句
AI 可以通过以下方式帮助您将哼唱的旋律变成具体音高和乐句: 1. Suno 和 Udio 推出了上传音频文件生成音乐的功能,利用此功能,您可以上传哼唱的旋律。有了前置旋律,能精确控制歌曲的速度(Tempo),无需再背绕口的速度词,可精确设定想要的 BPM;控制旋律(Melody),自己制作简单旋律让 AI 补全并贯穿整首歌,还能实现旋律与速度的一谱变速,节省大量 Roll 旋律的时间;选择配器(Instrumentation),按想法选乐器或特殊音色;进行合成(synthesizer),对相同 BPM 和调性的音乐尝试拆分组合以获得更好效果。 2. 对于每个月的点数,您可以用提示词多 Roll 一些和流派、心情、场景相关的曲子,减少限制以发挥 AI 音乐的创造力,并把好旋律存起来作为制作素材;还可以用于 roll 更多细节调整部分,如让某段曲子升调,提升作品品质。 3. 如果只有词和意向风格,先确定最核心情绪所在段落,用 AI 生成最好结果,以此作为动机音轨扩展创作;只有词和一小段自己哼唱的旋律,可以上传哼唱旋律让 AI 扩展出喜欢的风格,将其作为动机音轨继续创作;已有 midi 作曲,可挂载音源导出,在 AI 帮助下丰满核心音轨再扩展出其他段落形成完整歌曲;已有简单录音小样,可利用 REMIX 优化音质与编曲结构,借助 AI 尝试不同曲风版本找到最喜欢的风格,制作成核心音轨进而完成全曲创作。
2025-03-29
国内ai变成应用
国内 AI 应用发展迅速,在多个领域取得了突破: 早期应用:主要基于 NLP 技术,如聊天机器人和客服机器人。随后,中英文翻译、语音识别、人脸识别等技术取得突破,应用广泛,如语音助手、智能翻译设备、人脸识别支付系统等。但这些技术突破大多限于特定领域,模型应用范围相对狭窄。 新发展路线:OpenAI ChatGPT 等大型语言模型展示了新方向,通过大规模模型预训练,涌现出多功能于一体的智能应用。 编程工具:字节的 Trae 是很厉害的 AI 编程工具,国内版已上线,支持多款模型。目前处于公测阶段免费,能让不懂技术的人开发简单应用程序,未来超级产品经理或成为现实。 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,最初采用内测邀请制,现开放使用,价格相对较高,有不同收费选项。 通义万相:作为国产 AI 工具,在中文理解和处理方面出色,可选择多种艺术和图像风格,生成图像质量高、操作界面简洁直观、用户友好度高,可与阿里其他产品和服务无缝整合,目前免费,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等。
2025-03-25
如何将coze工作流大模型输出内容变成格式化的文本
要将 Coze 工作流大模型输出内容变成格式化的文本,可以按照以下步骤进行: 1. 大模型批量总结文章内容: 模型选择:默认的豆包 32k 通常够用,若担心上下文长度不足,可选择更大的模型,如 kimi128k。 配置参数:选择批处理,批处理输入参数包括第 9 步中读取的文章内容正文、第 8 步代码处理后的 url 链接和标题。下方的输入参数有四个,分别是 content 正文、title 标题、url 文章链接、author 作者。提示词输入相关内容,将这四部分一起送给大模型进行总结,最终拼接成 markdown 格式输出。 2. 汇总格式化最终输出内容:使用代码节点,将大模型输出的内容进行最终输出的格式化。参数配置方面,输入选择上一步输出的 outputList,点击「在 IDE 中编辑」,选择『Python』,输入相应代码,配置输出项为 result。 3. 公众号总结推送到微信:此节点根据 Server 酱的 API 文档,使用自建插件。主要功能是把上一步格式化好的内容推送到用户的微信上。输出配置包括:title 为汇总公众号总结页面的标题,参数值选择「输入」并起名;desp 为页面主体内容,选择上一步最终输出内容;key 引用开始节点的 key。 在循环节点方面: 1. 关于如何将文本内容转为数组:循环节点中的循环数组参数必须引用上游节点的输出参数,且参数类型为数组类型。大模型、代码等节点均支持数组格式的输出参数。若只能拿到文本格式的内容,可通过代码节点将其转为数组格式。例如在长文总结场景下,使用 LinkReaderPlugin 插件提取 PDF 内容,其输出参数 pdf_content 为 String 类型,可通过代码节点转为数组类型。还可在大模型节点通过提示词和示例让大模型直接输出数组,或使用文本处理(文本分隔)。 2. 关于如何结束循环:循环节点模式不同,结束循环的方式不同。使用数组循环时,循环节点依次对数组中的元素执行处理后自动结束并跳出循环。指定循环次数时,循环节点执行指定次数后会自动终止循环。无限循环可通过终止循环节点停止循环,条件判断节点判断某个条件成立时,流转到终止循环节点,自动跳出循环。 3. 关于如何在循环体中插入节点:选中循环体时,才能向循环体中添加新节点,或拖入新节点至循环体画布。不支持将循环体外部的节点拖动至循环体内,循环体中的节点也不可移动到循环体之外。 在大模型节点配置方面: 输入与输出的变量名称可自定义,按习惯设定以便识别字段含义。 输入:直接引用开始节点中用户输入的{{BOT_USER_INPUT}}。 提示词区域:需要两个双花括号写明需要使用的输入项参数名,如{{input}}。 输出:有几项子内容需要生成,就设置几项。为让大模型理解最终输出的形式要求,在用户提示词最后添加输出格式段落,描述每个变量名称、输出内容、输出格式,且务必注意前后完全一致,否则会输出失败。
2025-03-21
可以将一篇论文变成ppt吗
可以将一篇论文变成 PPT。例如,可以把 Claude 的答案放到 Google Docs 中,再导入 Gamma app 来自动转成一份初始只有文字没有图片的 PPT,还能给 Gamma app 发送指令进行美化。 如果需要论文中的关键图表但无法直接获取,有以下建议: 1. 检查论文在线版本。有些期刊会发布数字版本,包含原文、数据、图表和附录等,可在论文首页或期刊网站上查找相关链接下载全文 PDF 并查找所需图表资料。 2. 联系论文作者。通过网络查找作者联系方式,说明对论文的高度兴趣,请求获取论文原文以查阅相关图表和数据信息。 3. 咨询研究数据库。大学和公共图书馆通常订阅包括各类期刊在内的研究文献数据库,可联系相关馆员请求帮助查阅和获取该研究文章,可能需要前往图书馆亲自查阅或支付少许费用获取电子资料。 此外,AI 工具如 Claude 和 Gamma.app 还能帮助快速寻找符合条件的论文、提取精炼论文中某部分信息、找到适合的 PPT 制作工具并教会使用。但也要注意,越来越多由 AI 生成的 PPT 可能存在内容与实际工作脱节的问题。
2025-03-16
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