图片生成代码

如果您要分析代码功能，可以参考以下步骤： 1. 准备工作： 分析要拷贝页面的技术栈，可通过打开 https://www.wappalyzer.com/ 输入要分析的网站地址获取。 截图要克隆的网页。 分析页面功能，如顶部导航栏、页面主体区域（包括分类在左边、文章列表在右边、标题位置、文章卡片展示位置、文章列表和分类区域）、底部导航栏。 2. 开始克隆出效果，并逐渐完善： 根据分析拆分后续要实现的内容，如先实现文章列表部分和底部导航栏。 对于文章列表部分，可使用提示词根据图片实现，注意不要直接点击全部接受，先看效果，不符合需求可拒绝或让 AI 解释新增代码的作用。 对于左侧菜单栏，可通过提示词实现，如要求内容是文章的分类，在页面滚动时菜单会吸顶。若出现异常，可选中所有异常添加到对话，让 AI 解决。 可让 AI 添加注释解释每段代码对应的功能，以便精准提出修改建议。 明确提示词，说清楚要实现的功能的位置、大小、效果。 3. 对于 AI Review（测试版）： 这是一项可查看代码库中最近更改以捕获潜在错误的功能。 您可以单击各个审阅项以查看编辑器中的完整上下文，并与 AI 聊天获取详细信息。 为让其更有利，您可为 AI 提供自定义说明以专注于特定方面，如性能相关问题。 目前有几个选项可供选择进行审核，如查看工作状态、查看与主分支的差异、查看上次提交。

以下是关于代码可视化的相关内容： 常用的图表、公式和结构可视化代码语言及工具： |名称|用途|举例| |||| |AsciiMath|数学公式和方程表示|x2+y^2=r^2| |Graphviz|绘制图形、流程图|digraph G{A>B;B>C;}| |PlantUML|流程图、序列图、类图等|@startuml Alice>Bob:Hello| |ChemDraw XML|化学分子式表示|<molecule><atom>H</atom></molecule>| |OpenSCAD|3D CAD 设计|cube| |Circuitikz|电路图|\\begin{circuitikz}\\draw;\\end{circuitikz}| |AsciiDoctor=1.732| |PGF/TikZ|科学和工程图、几何图形|\\draw;| |KaTeX|数学公式快速渲染|C=\\pm\\sqrt{a^2+b^2}| ChatGPT 的代码解释器在数据分析与可视化方面的应用： 在现代企业和研究环境中，ChatGPT 的代码解释器插件通过支持强大的数据科学库如 pandas 和 matplotlib，极大地简化了数据分析和可视化过程。用户可以直接通过自然语言请求，指导 ChatGPT 进行数据操作和生成图表。例如，市场分析师可以分析产品销售数据并展示不同地区的销售表现，环境科学家可以分析过去十年的气温变化数据。但需注意，如果图示是中文的，可能显示不了，需要上传字体文件上去，此问题暂时还未解决。 GPT4 在编程和数据可视化方面的能力： 为评估 GPT4 在更真实的设置中编写代码的能力，设计了端到端的与数据可视化、LATEX 编码、前端开发和深度学习相关的真实世界编程挑战。在数据可视化任务中，要求 GPT4 和 ChatGPT 从上表的 LATEX 代码中提取数据，并根据与用户的对话在 Python 中生成图形。虽然两者都能正确提取数据，但 ChatGPT 无法生成所需图形，而 GPT4 能对所有用户请求做出适当响应，将数据调整为正确格式并适应可视化效果。

很抱歉，目前没有关于 Randoop 工具使用方法的相关内容。您可以通过以下途径获取更详细的信息： 1. 官方文档：访问 Randoop 的官方网站，查找其提供的详细使用说明和教程。 2. 技术论坛：在相关的技术论坛上搜索关于 Randoop 使用的讨论和经验分享。 3. 开源社区：参与开源社区中关于 Randoop 的交流，向其他开发者请教。

目前对于“最好的代码模型”没有一个绝对的定论。以下为您介绍一些常见且受到关注的代码模型： 许多人认为 3.5 Sonnet 是较好的代码模型，但它没有相关论文。 开放代码模型方面，您可以从 DeepSeekCoder（https://ar5iv.labs.arxiv.org/html/2401.14196?_immersive_translate_auto_translate=1）、Qwen2.5Coder（https://arxiv.org/html/2409.12186?_immersive_translate_auto_translate=1）或 CodeLlama 中选择。 智谱·AI 开源模型列表中的代码模型有： CodeGeeX26B：是 CodeGeeX 的第二代模型，基于 ChatGLM2 架构加入代码预训练实现，在多项指标上有性能提升。 CodeGeeX26Bint4：CodeGeeX2 的量化版本。 CodeGeeX13B：第一代 CodeGeeX，具有 130 亿参数的多编程语言代码生成预训练模型。 需要注意的是，最好的模型将来自优秀的人类数据和合成数据的结合，同时对于模型的评估还涉及到如“氛围感”等较主观和难以量化的方面。

以下是关于 AI 提示词相关的系统提示内容： 1. ChatGPT 给 DALL·E 3 优化提示词的元提示： 基于 GPT4 架构，知识库截止日期为 2022 年 1 月，当前日期是 2023 年 10 月 5 日。 描述了名为“dalle”的工具，用于创建图像并总结提示为纯文本。 生成图像时的具体策略包括：若描述非英文则翻译；图像数量不超 4 张；不制作政治家等公众人物图像；不模仿近 100 年内艺术家风格；制作图片描述先提图像类型；含人物图像要明确性别和族裔；对特定人名或名人暗示描述进行修改；描述要详细具体且超过 3 句话。 提供了名为 text2im 的接口，包含图像分辨率、原始图像描述和种子值三个参数。 此元提示非常详尽，旨在确保交互生成高质量、符合规范和策略的图像。 2. 云中江树：智能对决：提示词攻防中的 AI 安全博弈 系统提示词包含应用原信息、整体功能信息、产品设定及 AI 应用逻辑。以 ChatGPT 为例，详细描述了身份、角色、时间、记忆功能、DALLE 绘图功能、限制、调用方式等。 提示词越狱的常见方式有角色扮演、情境模拟、任务伪装、模式重构等，如 DAN 模式可解禁让其讨论敏感内容。 直接攻击类型中攻击者往往是用户。 间接注入常发生在应用获取或依赖外部数据资源时，攻击者是第三方，通过隐藏恶意指令完成攻击。 提示词泄露是试图操纵模型输出获取部分或全部系统提示词，大模型输出内容可分为系统提示词、用户提示、助手提示词三段，通过简单指令可攻击获取系统提示词。

写代码的最佳模型取决于具体的需求和任务。以下是一些相关要点： 1. 对于不同人使用同一个模型，结果差异大的原因在于是否懂 AI 和懂内容，专业写作通常会混合使用多个模型并取其精华，例如 Grok、Gemini、GPT 各有优势，关键在于如何运用。 2. 在需要精确计算时，可以使用代码或调用 API。GPT 自身进行算术或长计算可能不准确，此时应让模型编写并运行代码，运行代码输出结果后，再将其作为输入提供给模型进行下一步处理。同时调用外部 API 也是代码执行的一个好的用例，但执行代码时要注意安全性，需采取预防措施，特别是需要一个沙盒化的代码执行环境来限制不可信代码可能造成的危害。 3. 文本补全端点可用于各种任务，它提供了简单且强大的接口连接到任何模型。输入一些文本作为提示，模型会生成文本补全，试图匹配给定的上下文或模式。探索文本补全的最佳方式是通过 Playground，它是一个文本框，可提交提示生成完成内容。由于 API 默认是非确定性的，每次调用可能得到稍有不同的完成，将温度设置为 0 可使输出大部分确定，但仍可能有小部分变化。通过提供指令或示例可以“编程”模型，提示的成功通常取决于任务复杂性和提示质量，好的提示应提供足够信息让模型明确需求和回应方式。 需要注意的是，默认模型的训练数据截止到 2021 年，可能不了解当前事件情况。

以下是关于生成提示词的相关内容： 生成提示词的思路和方法： 可以根据效果好的图片中的高频提示词去反推效果，结合不同字体效果的描述，打包到一组提示词中。提示词给到 AI 后，AI 会根据给定文字的文义，判断适合的情绪风格，然后给出适合情绪的字体和风格描述、情感氛围等，加上一些质量/品质词，形成输出提示词结构。为了让 AI 更能描述清晰风格，可以先给定多种参照举例。 具体操作步骤： 打开 AI 工具的对话框，将相关提示词完整复制粘贴到对话框。推荐使用 ChatGPT 4o。 当 AI 回复后，发送您想要设计的文字。可以仅发送想要的文字，也可以发送图片（适合有多模态的 AI）让 AI 识别和反推。 将 AI 回复的提示词部分的内容复制到即梦 AI。 对生成提示词的一些观点： 提示词生成提示词并非必要，不一定能生成最好的 Prompt 框架，修改过程可能耗时且不一定能修改好，不如花钱找人写。 一句话生成完整符合需求的 Prompt 非常困难，只能大概给出框架和构思，需要更低成本地调整需求和修改 Prompt。 不同生图工具生成提示词的特点： 即使是简短的描述，生成的提示词也非常细节、专业。 会解析需求，找出核心要点和潜在的诠释点，并给出不同的提示词方案。 提示词构建更多在于增强，而不是发散，生成的内容更符合期望。 同时生成中、英双版本，国内外工具通用无压力。 14 款 AI 生图工具实测对比： 本次实测用到的工具包括国内版的即梦 3.0（https://jimeng.jianying.com/aitool/home）、WHEE（https://www.whee.com）、豆包（https://www.doubao.com/chat）、可灵（https://app.klingai.com/cn/texttoimage/new）、通义万相（https://tongyi.aliyun.com/wanxiang/creation）、星流（https://www.xingliu.art）、LibiblibAI（https://www.liblib.art），以及国外版的相关工具。

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。

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。

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。

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。

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。

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。

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。

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。

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。

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。

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。