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有开源的支持实时让图片人像说话的项目吗?

Answer

关于您提到的开源项目,用于实时让图片人像说话,我找到了几个相关的开源项目,这些项目均支持从音频中学习生成3D运动系数,并使用3D面部渲染器来生成头部运动,从而实现图片加音频生成高质量视频的功能。

  1. SadTalker:由西安交通大学开源的SadTalker模型,可以通过音频学习生成3D运动系数,使用3D面部渲染器生成头部运动,实现图片加音频生成高质量视频的功能。SadTalker支持stable diffusion webui,可以结合一段音频合成面部说话的视频。
  2. DreamTalk:由清华大学、阿里巴巴和华中科大共同开发的基于扩散模型的开源框架,可以让人物照片说话,支持包括歌曲、多种语言的语音、嘈杂的音频在内的各种声音匹配让人物头像说话。DreamTalk包含降噪网络、风格感知唇部专家和风格预测器等关键组件,能够生成富有表现力的面孔,并减少对昂贵的风格参考的依赖。

这两个项目都是开源的,提供了详细的安装和使用指南,可以作为搭建实时让图片人像说话系统的参考。

Content generated by AI large model, please carefully verify (powered by aily)

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自动生成提示词的开源工具有哪些
以下是一些自动生成提示词的开源工具: 1. Freepik 推出的 Reimagine AI 工具:用户上传图片即可自动生成提示词,无需输入文字。它还能实时提供无限滚动结果展示,边操作边生成图像,通过调整提示词实时修改图片细节,并支持多种风格切换。相关链接:https://freepik.com/pikaso/reimagine 、https://x.com/imxiaohu/status/1770437135738581414?s=20 2. StreamMultiDiffusion 项目:使用区域文本提示实时生成图像,具有交互式操作体验,每个提示控制一个区域,实现精准图像生成。相关链接:https://arxiv.org/abs/2403.09055 、https://github.com/ironjr/StreamMultiDiffusion?tab=readmeovfile 、https://huggingface.co/spaces/ironjr/SemanticPalette 、https://x.com/imxiaohu/status/1770371036967850439?s=20 3. 【SD】自动写提示词脚本 One Button Prompt:可以在主菜单输入人物提示词,在“高级”中设置提示词混合,还具有一键运行放大的模块,包括完整的文生图放大和图生图放大,甚至可接入其他脚本和 controlnet。获取方式:添加公众号【白马与少年】,回复【SD】。
2025-04-12
开源flux模型如何快速使用
以下是关于开源 Flux 模型快速使用的方法: 1. 模型的下载: 如果因为环境问题,可以在网盘中下载。 siglipso400mpatch14384(视觉模型):siglip 由 Google 开发的视觉特征提取模型,负责理解和编码图像内容。工作流程包括接收输入图像、分析图像的视觉内容并将这些视觉信息编码成一组特征向量。打开 ComfyUI\models\clip,在地址栏输入 CMD 回车,打开命令行,输入下面的命令拉取模型(也可以在网盘里下载)。 image_adapter.pt(适配器):连接视觉模型和语言模型,优化数据转换。工作流程包括接收来自视觉模型的特征向量、转换和调整这些特征,使其适合语言模型处理。通过 https://huggingface.co/spaces/fancyfeast/joycaptionprealpha/tree/main/wpkklhc6 下载,放到 models 的 Joy_caption 文件夹里,如果该文件夹不存在,就新建一个。 MetaLlama3.18Bbnb4bit(语言模型):大型语言模型,负责生成文本描述。工作流程包括接收经过适配器处理的特征、基于这些特征生成相应的文本描述、应用语言知识来确保描述的连贯性和准确性。打开 ComfyUI\models\LLM,地址栏输入 CMD 回车,在命令行里面输入下面命令。 2. 下载地址: ae.safetensors 和 flux1dev.safetensors 下载地址:https://huggingface.co/blackforestlabs/FLUX.1dev/tree/main 。 准备了夸克和百度的网盘链接,方便部分同学下载: flux 相关模型(体积较大)的夸克网盘链接:https://pan.quark.cn/s/b5e01255608b 。 flux 相关模型(体积较大)的百度网盘链接:https://pan.baidu.com/s/1mCucHrsfRo5SttW03ei0g?pwd=ub9h 提取码:ub9h 。 如果 GPU 性能不足、显存不够,底模可以使用 fp8 的量化版模型,速度会快很多,下载地址:https://huggingface.co/Kijai/fluxfp8/tree/main 。 3. 工作流下载: 最后我们再下载 dev 的工作流: 。或者下面官方原版的图片链接,图片导入 comfyUI 就是工作流:https://comfyanonymous.github.io/ComfyUI_examples/flux/flux_dev_example.png 。我们打开 ComfyUI,把工作流或图片拖拽到 ComfyUI 里。
2025-04-08
开源AI Agent软件有哪些
以下是一些开源的 AI Agent 软件: 1. AutoGPT 和 BabyAGI:在去年 GPT4 刚发布时风靡全球科技圈,给出了让 LLM 自己做自动化多步骤推理的解题思路。 2. Coze:新一代的一站式 AI Bot 开发平台,适用于构建基于 AI 模型的各类问答 Bot,集成了丰富的插件工具。 3. Mircosoft 的 Copilot Studio:主要功能包括外挂数据、定义流程、调用 API 和操作,以及将 Copilot 部署到各种渠道。 4. 文心智能体:百度推出的基于文心大模型的智能体(Agent)平台,支持开发者根据自身需求打造大模型时代的产品能力。 5. MindOS 的 Agent 平台:允许用户定义 Agent 的个性、动机、知识,以及访问第三方数据和服务或执行设计良好的工作流。 6. 斑头雁:2B 基于企业知识库构建专属 AI Agent 的平台,适用于客服、营销、销售等多种场景,提供多种成熟模板,功能强大且开箱即用。 7. 钉钉 AI 超级助理:依托于钉钉强大的场景和数据优势,在处理高频工作场景如销售、客服、行程安排等方面表现出色。 此外,智谱·AI 开源的语言模型中也有与 Agent 相关的,如 AgentLM7B、AgentLM13B、AgentLM70B 等。
2025-03-29
mcp 有什么开源的方案吗
Anthropic 于 2024 年 11 月推出并开源了 MCP(模型上下文协议)。MCP 就像一个“转接头”或“通用插座”,能统一不同的外部服务,如 Google Drive、GitHub、Slack、本地文件系统等,通过标准化接口与大语言模型对接。开发者基于 MCP 规范开发一次“接口适配器”(MCP 服务器),就能让所有兼容 MCP 的模型(MCP 客户端)无缝接入,无需针对每个模型单独适配,大幅提升兼容性与开发效率。MCP 里面还包含 SSE(ServerSent Events),是一种允许服务器向浏览器推送实时更新的技术。MCP 像为 AI 模型量身定制的“USBC 接口”,可以标准化地连接 AI 系统与各类外部工具和数据源。与传统 API 相比,MCP 是单一协议,只要一次整合就能连接多个服务;具有动态发现功能,AI 模型能自动识别并使用可用的工具;支持双向通信,模型不仅能查询数据,还能主动触发操作。相关链接:
2025-03-27
帮我列举2025年3月1日以来,国内外、闭源开源模型厂商的更新记录。
以下是 2025 年 3 月 1 日以来,国内外、闭源开源模型厂商的部分更新记录: 2025 年 3 月 20 日,OpenAI 推出了一套全新的音频模型,旨在通过 API 为开发者提供更智能、更可定制的语音代理支持,包括改进的语音转文本和文本转语音功能,为语音交互应用带来显著提升。 李开复公开表示 OpenAI 面临生存危机,商业模式不可持续。他强调中国的 DeepSeek 以极低成本提供接近的性能,开源模式将主导未来 AI 发展。他认为企业级 AI 应用将成为投资重点,资源限制反而促进了创新。李开复大胆预测,中国将出现三大 AI 玩家,竞争愈发激烈。 SuperCLUE 发布《中文大模型基准测评 2025 年 3 月报告》,指出 2022 2025 年经历多阶段发展,国内外模型差距缩小。测评显示 o3mini总分领先,国产模型表现亮眼,如 DeepSeekR1 等在部分能力上与国际领先模型相当,且小参数模型潜力大。性价比上,国产模型优势明显。DeepSeek 系列模型深度分析表明,其 R1 在多方面表现出色,蒸馏模型实用性高,不同第三方平台的联网搜索和稳定性有差异。 以上信息来源包括: 《》 《》 《》
2025-03-26
现在Ai作图用什么?还是以前的Stable Diffusion吗?还是又出现了新的开源软件?
目前在 AI 作图领域,Stable Diffusion 仍然是常用的工具之一。Stable Diffusion 是 AI 绘画领域的核心模型,能够进行文生图和图生图等图像生成任务,其完全开源的特点使其能快速构建强大繁荣的上下游生态。 除了 Stable Diffusion,也出现了一些新的相关开源软件和工具,例如: :Stability AI 开源的 AI 图像生成平台。 :拥有超过 700 种经过测试的艺术风格,可快速搜索查找各类艺术家,并支持一键复制 Prompt。 同时,市面上主流的 AI 绘图软件还有 Midjourney,其优势是操作简单方便,创作内容丰富,但需要科学上网并且付费。如果您想尝试使用 Stable Diffusion,可以参考 B 站【秋葉 aaaki】这个 Up 主的视频了解具体的安装方法。
2025-03-24
你是否可以通过照片生成乐高风格人像
可以通过照片生成乐高风格人像。例如,可以使用相关的工具和技术,像在一些图像生成软件中,通过输入照片并设置相关的风格参数,如选择乐高风格,来实现生成。同时,在生成过程中可以像指挥设计师一样,与工具进行反复交流,对不满意的地方进行修改调整。广义上的像素艺术还包括立体像素艺术(类似乐高那种),相关的咒语关键词如“Pixel art”,生成思路可以是一家像素艺术风格的餐厅等。但需要注意的是,某些工具可能无法创建真正的纯净矢量图像的像素艺术,只是将图像“像素化”的像素艺术。
2025-04-11
把模糊人像变清楚
以下是将模糊人像变清楚的方法: 1. 首先,将照片放入后期处理中,使用 GFPGAN 算法将人脸变清晰。您可以参考文章——。这个步骤可以重绘五官,但无法将头发、衣服等元素变清晰。 2. 接着,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。不知道的朋友可以参考文章——。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。 3. 对于面部修复,可以使用 GFPGAN 面部修复功能。其他参数不变,直接将 GFPGAN 参数拉到 1 即可。此功能只能修复脸部,头发、衣服、背景等不变。 4. 背景去除需要安装插件 REMBG,安装地址是 https://github.com/AUTOMATIC1111/stablediffusionwebuirembg.git。安装好之后重启,就有选项框。使用时模型选第一个 u2net,直接点击生成。若有黑边,可点击 Alpha matting 调整参数,如 Erode size:6、Foreground threshold:143、Background threshold:187,以得到无黑边图像。此外,还有专门做服装和动漫抠图的模型。 需要注意的是,修复过程中使用的一些模型和插件的安装文件,作者会放在百度云盘的链接中。
2024-12-31
如果我给你一张人像图片,想看到10年以后的样子,应该用什么样的ai
如果您想看到一张人像图片中人物 10 年后的样子,可以尝试以下两种方法: 1. 利用 Stable Diffusion(SD)相关技术: 在新上线的 controlnet 模型中,Recolor 新模型可将黑白图片重新上色。对于人物照片还原,可选择 realisian 的写实大模型,提示词直接描述颜色和对应的内容。ControlNet 选择 Recolor,预处理器选择“recolor_luminance”效果可能更好。但可能存在颜色不精准出现在想要位置、提示词相互污染、背景不统一等问题,此时可启用 cutoff 插件进行控制,具体可参考相关文章。 若照片像素较低,还可将其变得更高清。 2. 利用 GPT 识图功能: 对图片的内容进行细致描述,可借用 GPT 来进行,也可自行描述。例如,对人物的年龄、发型、肤色、五官、穿着、姿态、背景等进行详细描述。
2024-12-30
人工智能在电影制作和人像摄影领域的发展前景
以下是关于人工智能在电影制作和人像摄影领域的发展前景的相关信息: 在电影制作方面,艺术家亚历山大·雷本(Alexander Reben)利用人工智能生成的图像创作雕塑,并将其转化为 3D 模型。他认为人工智能如 Sora 可作为 3D 雕塑创作的起点,还提到将视频转化为 3D 模型的前景,这暗示着推动 AI 系统超越初始范围。 在整体发展上,我们已经使用先进的人工智能来推荐电视节目和电影。导航也利用人工智能规划最快路线或智能预测交通拥堵。智能手机以各种方式使用先进的人工智能。虽然这些设备曾有风险,但如今带来了巨大益处。相关白皮书阐述了在支持创新的同时提供框架以识别和解决风险,采取适度和支持创新的监管框架,不针对特定技术,而是关注 AI 的应用环境,因为特定的 AI 技术在不同应用中的风险差异巨大。 在人像摄影领域,目前没有直接相关的具体内容提及。
2024-09-23
人像照片生成视频
以下是根据你的需求为你生成的文章: 人像照片生成视频的方法 AI 数字人 DID、KreadoAI 和 Sadtalker 等工具都可以将人像照片生成视频,以下是具体的使用方法: DID: 1. 点击,点击右上角的 Create vedio。 2. 选择人物形象,可以点击 ADD 添加你的照片,或者使用 DID 给出的人物形象。 3. 配音时,可以选择提供文字选择音色,或者直接上传一段音频。 4. 最后,点击 Generate vedio 就可以生成一段视频。 KreadoAI: 1. 点击,注册后获得 120 免费 k 币,选择“照片数字人口播”的功能。 2. 点击开始创作,选择自定义照片。 3. 配音时,可以选择提供文字选择音色,或者直接上传一段音频。 4. 打开绿幕按钮,点击背景,可以添加背景图。 5. 最后,点击生成视频。 Sadtalker: 1. 打开 Sadtalker 软件,对图片进行预处理。crop 只截取图片的头部,full 就是保留整张照片,下面的勾选项已经有文字解释,可以自己试几次。 2. 点击 generate,由于涉及到视频的推理和转换,输出时间要远远大于 AI 绘图和 sovit 的声音推理,需耐心等待。 3. 导入音频,预计需要 35 分钟(3060 12g 显卡)。 4. 最终生成的视频长度与音频一致,如果想制作一个长视频,最好是剪成小段,分别推理,然后合并。 5. 完成后,可以打开输出目录或者下载视频文件。 以上是一些人像照片生成视频的方法,你可以根据自己的需求选择适合的工具。
2024-05-26
是否有对比两张人像相似度的工具
目前有一些可以对比两张人像相似度的工具和技术,它们主要基于计算机视觉和人脸识别技术。以下是一些常见的选择: 1. 在线人脸比对工具 网上有一些免费或付费的在线人脸比对工具,例如 Face++、澄云人脸核身等,可以上传两张人像图片,系统会给出一个相似度评分。 2. Python 人脸识别库 像 face_recognition、dlib、OpenCV 等 Python 库都内置了人脸识别和相似度计算的功能,你可以用几行代码实现图片人脸比对。 3. 人脸识别云服务 一些科技公司提供了人脸识别的云 API 服务,如亚马逊 Rekognition、微软 Azure Face API、百度 AI 云人体分析等,可通过调用 API 获取两张图片的相似度。 4. 开源人脸识别引擎 有些知名的开源人脸识别系统如 FaceNet、ArcFace、InsightFace 等,你可以下载源码在本地部署,利用它们的相似度判断能力。 5. 人工智能应用平台 一些面向普通用户的 AI 平台如 PandorAI、PicoGPT 等,集成了人脸比对的功能模块,提供在线体验或调用接口。 使用这些工具前,通常需要先完成注册和人脸数据采集等准备工作。在选择时你可以考虑性能、便捷性、隐私安全、成本等因素。目前的人脸识别技术虽已相当精准,但也面临一些道德和法律挑战,使用时需谨慎。
2024-04-19
实时翻译视频语音
以下是为您整理的相关信息: 实时翻译视频语音的工具: StreamSpeech:这是一个实时语言翻译模型,能够实现流媒体语音输入的实时翻译,输出目标语音和文本,具有同步翻译、低延迟的特点,还能展示实时语音识别结果。 给视频配音效的 AI 工具: 支持 50 多种语言的配音,音质自然流畅,提供实时配音功能,适用于直播和演讲,能将语音转录为文本,方便后期字幕制作和编辑。 Vidnoz AI:支持 23 多种语言的配音,音质高保真,支持文本转语音和语音克隆功能,提供语音参数自定义和背景音乐添加工具,提供面向个人和企业的经济实惠的定价方案。 在选择视频配音工具时,请考虑支持的语言数量、语音质量、自定义选项和价格等因素。
2025-04-07
ten可以安装在电脑里,然后电脑上可以看视频进行实时翻译吗?这个功能可以怎么去实现?
目前 Ten 不太明确是指何种具体的软件或工具。一般来说,如果您想在电脑上实现观看视频实时翻译的功能,可以考虑使用以下几种常见的方法: 1. 利用浏览器插件:例如谷歌浏览器的某些翻译插件,能够在您观看在线视频时提供翻译服务。 2. 专业的翻译软件:部分专业的翻译软件具备屏幕取词和实时翻译视频的功能。 3. 操作系统自带的功能:某些操作系统可能提供了相关的辅助功能来实现类似的效果。 但需要注意的是,不同的方法可能在翻译的准确性、支持的语言种类以及适用的视频平台等方面存在差异。
2025-03-25
需要一个能在看YouTube英语视频的时候把每句话都实时翻译成中文 挂在字幕上的ai工具
以下为您推荐一款可能满足您需求的 AI 工具:Memo AI (https://memo.ac/zh/)。它可以对 YouTube、播客、本地音频视频轻松进行转文字、字幕翻译、语音合成,还可以由多种 AI 模型提炼内容精华总结,生成思维导图。并且支持中文、英语等多语言。
2025-03-19
帮我编程一个AI实时翻唱的软件
目前要编程一个 AI 实时翻唱的软件是一项非常复杂的任务,涉及到多个领域的知识和技术,包括语音合成、音频处理、机器学习、深度学习等。 首先,需要收集大量的原唱音频数据用于训练模型。然后,利用深度学习算法,如循环神经网络(RNN)、长短时记忆网络(LSTM)或 Transformer 架构,来学习原唱的特征和模式。 在语音合成方面,可能会用到诸如 WaveNet、Tacotron 等技术,以生成逼真的歌声。 音频处理则用于对生成的歌声进行优化和调整,例如去除噪音、增强音质等。 然而,要实现这样一个复杂的软件,需要具备深厚的编程和算法知识,以及大量的计算资源和时间来进行模型的训练和优化。
2025-03-13
实时驱动 ai直播
以下是关于实时驱动 AI 直播的相关信息: AI 数字人直播盈利方式: 1. 直接销售数字人工具软件,分为实时驱动和非实时驱动两类。实时驱动在直播时能改音频话术,真人可接管,市面价格一年 4 6 万往上(标准零售价)。非实时驱动一个月 600 元,效果差,类似放视频的伪直播,市场价格混乱,存在靠发展代理割韭菜的情况。 2. 提供数字人运营服务,按直播间成交额抽佣。 AI 直播卖货适用品类和场景: 1. 适用于不需要强展示的商品,如品牌食品饮料,不适用于服装,因过品快且衣服建模成本高。 2. 适用于虚拟商品,如门票、优惠券等。 3. 不适用于促销场景,涉及主播话术、套路及调动直播间氛围能力等。 4. 电商直播分为达播跟店播,数字人直播效果最好的是店播,数据基本能保持跟真人一样。 AI 直播的壁垒和未来市场格局: 1. 从长期看,技术上没壁垒,但目前仍有技术门槛,单纯靠开源算法拼的东西,实时性、可用性不高,如更真实的对口型、更低的响应延迟等。 2. 不会一家独大,可能 4 5 家一线效果,大多二三线效果公司,因为它只是工具,迁移成本低。 3. 真正把客户服务好,能规模化扩张的公司更有价值。疯狂扩代理割韭菜,不考虑客户效果的公司,售后问题很麻烦。 4. 有资源、有业务的大平台下场,可能会带来降维打击,例如剪映马上要做,如果不仅提供数字人,还提供货品供应链、数据复盘分析等等,全环节打通会绑定商家,很难打。 虚拟主播在电商直播间的情况: 欧莱雅、YSL、兰蔻、李宁、北面等品牌会选择使用 AI 驱动的虚拟主播进行自播,但由于技术尚未达到真人直播的水平,所以通常只在午夜时段排期。阿里云提供的品牌智能直播间基础版售价为 99000 元/(年×路),其中每个店铺视为一路,该服务提供多种功能。虚拟形象有 3D 卡通风格和 2D 拟真人风格,预设了丰富的动作库和真实的语音表现,但商品展示以图片为主,虚拟主播无法与产品有接触,纯粹只能动嘴皮,商品只能放在一旁,这样的测评结果缺乏真实性,容易引起用户反感。目前,AI 驱动的虚拟主播更像是一个花瓶,能够吸引一些好奇的用户,再负责一些基础性的产品介绍和互动问答。 11 月 11 日和 10 日的 AI 相关动态: 11 月 11 日:Google 在 iPhone 上测试独立的「Google Gemini」应用,新应用支持 iOS 用户使用 Gemini Live,通过语音命令与 AI 互动,功能类似 ChatGPT 的高级语音交流。包含视觉识别功能,并已在 2024 年 9 月对 Android 用户开放,预计将随 Gemini 2.0 的发布正式上线。 11 月 10 日:Google 发布 Gemini AI 驱动的视频演示工具 Vids,通过简单提示或 Google Drive 文档,自动生成视频故事板,包含场景、脚本和背景音乐。支持语音旁白和滚动式提词器,便于自然流畅的录制,应用于客户支持、培训视频、公司公告、会议回顾等多种场景。NVIDIA AI Blueprint 是长视频内容总结与问答解决方案,能快速总结数小时视频的关键事件和对话,省去逐帧观看的时间,支持长视频的搜索、问答和实时事件检测,适用于监控、教育、客户服务等场景,为开发者提供构建视频理解和摘要功能的框架。
2025-03-11
视频实时翻译
以下是为您提供的关于视频实时翻译的相关信息: 在官方发布的视频中,GPT 能够帮助英语用户和西班牙语用户进行实时翻译,取代了翻译官的角色,准确清晰地表述用户想要表达的内容。 StreamSpeech 是一种实时语言翻译模型,能够实现流媒体语音输入的实时翻译,输出目标语音和文本,具有同步翻译、低延迟的特点,并能展示实时语音识别结果。
2025-03-06
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