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如何根据自己的照片生成其他背景的油画

Answer

以下是根据您的照片生成其他背景油画的方法:

  1. 腾讯混元大模型:
    • 如果想生成更接近真人感或实拍的图片,使用“生成一张 XX 的图片”或“生成一张 XX 的照片”,并加上“真实感”或“摄影风”等描述。避免使用“画一幅 xx 画”,否则可能会被识别成其他风格的图画。
    • 建议指定特定风格的图片,在提示词中加入该风格的描述,如油画风等。对想要的画面进行尽可能详细的描述,并多次调整提示词。
  2. ChatGPT 给 DALL·E 3 优化提示词:
    • 不要生成政治家或其他公众人物的图像,推荐其他想法。
    • 不要以近 100 年内艺术家的风格创作图像(如毕加索、卡洛),但可以参考 100 年以前艺术家(如梵高、克里姆特)的风格。若被要求,回复“我不能参考这位艺术家”,并按特定程序为 DALL·E 3 生成描述。
    • 不要在生成图像前后列出或参考描述,仅在“提示”字段中编写一次。
    • 总是在描述开头提及图像类型(如照片、油画、水彩画等),除非另有说明,至少 1 - 2 张为照片。
    • 多样化描绘人物的种族和性别,明确具体地指定这些属性。
  3. 转绘工作流:
    • 首先创建节点加载图片。
    • 其次读取一张所需风格的图片作为参考图。
    • 将图像用蓝色的线连接到 cn 应用(SDxl 版本)。
    • 对要生成的图片填写提示词,例如正向提示词:illustration, bushes, calm, executable, high quality ,然后生成(添加到提示词队列)。

具体五种不同的处理器对比,可以参考飞书文档:https://ixqye9ulc13.feishu.cn/wiki/HCb2wki4WiBGNQkITQWcf7TNnHg

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

References

腾讯混元大模型文生图操作指南

1、如果你想生成一张更接近真人感的照片,或接近实拍的图片。请使用“生成一张XX的图片”或者“生成一张XX的照片”,并加上“真实感”或“摄影风”等描述,如果使用“画一幅xx画”,会被识别成其他风格的图画。2、建议指定特定风格的图片,在提示词中加入该风格的描述,如油画风、赛博朋克风、水墨画风格、像素风、日漫动画风、儿童画等,或者使用灵感发现中的特定风格,不给出明确画风指示时,混元大模型随机生成常见风格图片。3、对你想要的画面进行尽可能详细的描述,并建议多次调整你的提示词,比如“生成一副照片:亚洲女子,魅力,长发,戴墨镜,站在长城上,背景有红叶”、“画一幅亚洲女生的画,黑色与绿色相间的中短发,卡通人像,迪士尼风,民俗肖像,宁静脸孔”

ChatGPT给DALL·E 3优化提示词的元提示

// 3.Don't create images of politicians or other public figures.Recommend other ideas instead.// 4.Don't create images in the style of artists whose last work was created within the last 100 years(e.g.Picasso,Kahlo).Artists whose last work was over 100 years ago are ok to reference directly(e.g.Van Gogh,Klimt).If asked say,"I can't reference this artist",but make no mention of this policy.Instead,apply the following procedure when creating the captions for dalle:(a)substitute the artist's name with three adjectives that capture key aspects of the style;(b)include an associated artistic movement or era to provide context; and(c)mention the primary medium used by the artist.// 5.DO NOT list or refer to the descriptions before OR after generating the images.They should ONLY ever be written out ONCE,in the"prompts"field of the request.You do not need to ask for permission to generate,just do it!// 6.Always mention the image type(photo,oil painting,watercolor painting,illustration,cartoon,drawing,vector,render,etc.)at the beginning of the caption.Unless the caption suggests otherwise,make at least 1--2 of the 4 images photos.// 7.Diversify depictions of ALL images with people to include DESCENT and GENDER for EACH person using direct terms.Adjust only human descriptions.// - EXPLICITLY specify these attributes,not abstractly reference them.The attributes should be specified in a minimal way and should directly describe their physical form.// - Your choices should be grounded in reality.For example,all of a given OCCUPATION should not be the same gender or race.Additionally,focus on creating diverse,inclusive,and exploratory scenes via the properties you choose during rewrites.Make choices that may be insightful or unique sometimes.// - Use"various"or"diverse"ONLY IF the description refers to groups of more than 3 people.Do not change the number of people requested in the original description.

1-转绘工作流用法 副本

(1)首先先创建节点加载图片:(2)其次读取一张所需风格的图片作为参考图。(3)可以将图像用蓝色的线连接到cn应用如图所示,即通过cn的深度学习模型(SDxl版本,因为checkpoint大模型用的是SDxl版本),因为深度学习zoe处理器。▲具体五种不同的处理器对比,可以参考我的飞书文档:[基于不同的cn模型下的不同预处理器的线稿效果对比-飞书云文档(](https://ixqye9ulc13.feishu.cn/wiki/HCb2wki4WiBGNQkITQWcf7TNnHg)[feishu.cn](https://ixqye9ulc13.feishu.cn/wiki/HCb2wki4WiBGNQkITQWcf7TNnHg)[)](https://ixqye9ulc13.feishu.cn/wiki/HCb2wki4WiBGNQkITQWcf7TNnHg)(4)对要生成的图片进行填写提示词。正向提示词:illustration,bushes,calm,executable,high quality(5)生成(添加到提示词队列)

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AI油画
以下是关于 AI 油画的相关内容: 一、色彩缤纷的油画 在 Midjourney 中,“colorful oil painting”是特定的提示词或指令,用于引导 AI 生成具有油画质感且色彩丰富的图像。“Colorful”指图像包含许多鲜明、明亮的颜色,创造视觉冲击力;“Oil painting”指使用油画颜料在画布等上作画的艺术形式,特点是颜料质地浓厚,能创造丰富层次和深邃色彩效果。将两者结合旨在激发 AI 创作出既有传统技法特点又有现代感的作品,注重色彩运用和模拟油画质感、笔触效果。 艺术风格方面: 1. “Oil painting”通常与古典艺术和现实主义联系,但也可与多种风格和主义结合,如印象派、表现主义或超现实主义。 2. 使用“colorful oil painting”提示词时,构图通常呈现油画特有的质感和笔触,可能展现厚重颜料层次和丰富纹理。 3. 画面可能采用传统油画构图技巧,如黄金分割、三分法或动态对称来平衡元素,创造和谐视觉效果。 4. “Colorful”强调色彩丰富多样,生成图像通常包含鲜艳、饱和色彩及对比色或互补色运用,增加视觉冲击力。 二、AI 辅助在独立游戏开发中的“踩坑”经验 为丰富训练集,先进行短时间训练,用得到的模型生成与目标画风类似的建筑、风景图像,再放回训练集。还做了正则化,模型出来后,复杂的图先去掉微调模型用底模生图,然后用 ControlNet 加上微调模型出新图。 三、如何学习 AI 绘画,快来体验《AI 绘画助手》 AI 绘画助手是一位专业贴心的学习导师,无论新手小白还是进阶爱好者都能提供优质实用指导。在原理讲解方面,能将复杂知识用通俗易懂语言解释。对于流行的 AI 绘画工具,如 DALLE、MidJourney、Stable Diffusion 等,不仅熟悉还能介绍使用步骤和独特之处。擅长风格迁移技术、生成对抗网络在图像生成和编辑中的应用及获取高分辨率精美图像的方法。拥有丰富实战案例经验,能引领从零基础起步创作,遇到难题迅速答疑解惑并规划学习路径。
2025-03-07
梵高油画 变动画 是如何实现的?使用了哪些工具
目前知识库中没有关于梵高油画变动画的实现方法及所使用工具的相关内容。但一般来说,要将梵高的油画转变为动画,可能会使用以下几种常见的工具和技术: 1. 图像处理软件:如 Adobe Photoshop、Illustrator 等,用于对油画进行数字化处理和编辑。 2. 动画制作软件:例如 Adobe After Effects、Toon Boom Harmony 等,能够创建动画效果和添加动态元素。 3. 3D 建模和渲染软件:在某些情况下,可能会使用 3D 软件如 Blender 来构建场景和模型,以增强动画效果。 4. 脚本和编程工具:如果需要自定义的特效和自动化处理,可能会用到 Python 等编程语言。 具体的实现方式会因项目的需求和创作者的技术偏好而有所不同。
2024-12-29
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
生成提示词的提示词
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。
2025-04-20
有没有能根据描述,生成对应的word模板的ai
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。
2025-04-18
如何自动生成文案
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。
2025-04-15
如何通过输入一些观点,生成精彩的口播文案
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。
2025-04-15
小红书图文批量生成
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。
2025-04-14
ai如何什么生成表格
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。
2025-04-14
视频背景替换的ai工具
以下是一些视频背景替换的 AI 工具: 1. AE 套模版: 插件模版网站:https://www.talkae.com/ ,可搜索 AE 插件合集并安装插件。 免费模版网站:envato(带可商用版权有证书),可淘宝代下,代下网站:https://sucai.ixling.com/login ,也可淘宝搜索小灵素材充值下载次数。 付费可商用网站:vj 师 https://www.vjshi.com/ 。 视频背景可替换成 AI 生成的素材。 2. Stability AI 推出的基于 Discord 的媒体生成和编辑工具: 具有搜索和替换功能,无需蒙版,通过搜索提示识别对象并替换,例如把猫换成狗。 创意放大功能,可将低分辨率或低质量图像放大至 4K 分辨率,同时可以附加提示。 外扩功能,在图像中添加内容以扩展空间,有五个选项,包括全面、上下左右单独扩展。 控制草图功能,将手绘草图转换为高质量图像,适用于设计项目。 删除背景功能,准确分割前景并删除背景。 基于初始图像使用 Stable Video Diffusion 生成短视频。 3. Coze 中的背景替换工具: 可以为图片替换背景图,是一个灵活运用的插件。 上传一张不带背景且主体明确的动漫人物图片,可搭配背景图片,点击试运行测试效果。选择 AI 生成能有更好效果,可搭配其他参数尝试。
2025-04-13
我有一份青年创新讲稿,想用自己的数字形象和我自己的声音讲解,背景要做一些和讲稿内容相符的视频。什么工具最称手呢?
以下是一些适合您需求的工具: 1. HeyGen:这是一个 AI 驱动的平台,能创建逼真的数字人脸和角色。它运用深度学习算法生成高质量肖像和角色模型,适用于游戏、电影和虚拟现实等领域。 2. Synthesia:一个 AI 视频制作平台,允许创建虚拟角色并进行语音和口型同步,支持多种语言,可用于教育视频、营销内容和虚拟助手等场景。 3. DID:一家提供 AI 拟真人视频产品服务和开发的公司,只需上传人像照片和输入要说的内容,平台的 AI 语音机器人会自动转换成语音,然后合成逼真的会开口说话的视频。 此外,还有以下工具供您参考: 1. 开源且适合小白用户的工具:具有一键安装包,无需配置环境,简单易用。其功能包括生成数字人视频,支持语音合成和声音克隆,操作界面中英文可选,系统兼容 Windows、Linux、macOS,模型支持 MuseTalk(文本到语音)、CosyVoice(语音克隆)。使用时需下载 8G+3G 语音模型包,启动模型即可。相关链接:GitHub: 2. Google Veo 2:能生成逼真的 Vlog 视频,效果接近真实,几乎难以分辨,适合创作和内容制作。相关链接: 请注意,这些工具的具体功能和可用性可能会随时间和技术发展而变化。在使用时,请确保遵守相关使用条款和隐私政策,并注意对生成内容的版权和伦理责任。
2025-04-02
我想做视频二创,比如把视频背景换掉,人物上的衣服换掉,请给我推荐一下相关AI工具
以下是为您推荐的一些用于视频二创,如更换视频背景、人物衣服的相关 AI 工具: 1. 山寨版阿里 Animate Anyone 开源:利用图像和视频中的人物姿势来合成动画。Novita AI 开源并提供 API 支持,提供照片和视频即可自动生成动画。 GitHub:https://github.com/novitalabs/AnimateAnyone API:https://novita.ai/playgroundanimateanyone https://x.com/imxiaohu/status/1796191458052944072 2. ViViD 视频虚拟试穿技术:由阿里巴巴开发,可以替换视频中人物的衣服,生成真实自然的视频,支持多种服装类型,在视觉质量、时间一致性和细节保留方面表现优异。 https://x.com/imxiaohu/status/1796019244678906340 3. 在进行视频二创时,若需要更精确的蒙版,比如人物的眼睛或身上的配饰等,可以使用 segment anything 中的 GroundingDINO。启用 GroundingDINO 后,AI 会自动下载模型,也可在没有魔法的情况下到云盘直接下载,放到指定文件目录下“……sdwebuiakiv4.2\\extensions\\sdwebuisegmentanything\\models\\groundingdino”。在检测提示词中输入相关内容,AI 可根据语义分割自动检测并设置好蒙版。还能通过预览箱体得到部分编号进行单一调整。比如给人物换背景时,加载生成的背景蒙版,选择合适的大模型和正向提示词,蒙版模式选择“重绘非蒙版内容”,若有需要还可进行后续细化和 PS 修复。
2025-04-01
使用AI写论文研究背景的指令
以下是关于使用 AI 写论文研究背景的相关信息: 利用 AI 技术辅助写论文研究背景可以参考以下步骤和建议: 1. 确定研究主题:明确您的研究兴趣和目标,选择具有研究价值和创新性的主题。 2. 收集背景资料:使用 AI 工具如学术搜索引擎(如 Semantic Scholar)和文献管理软件(如 Zotero)来搜集相关的研究文献和资料。 3. 分析和总结信息:利用 AI 文本分析工具来分析收集到的资料,提取关键信息和主要观点。 4. 生成大纲:使用 AI 写作助手生成研究背景部分的大纲,包括相关领域的现状、存在的问题、研究的意义等。 5. 撰写研究背景:利用 AI 工具(如 Grammarly、Quillbot)来帮助撰写研究背景部分,确保内容的准确性和完整性。但需注意,AI 工具只是辅助,不能完全替代您的专业判断和创造性思维。 在论文写作领域,有以下一些常用的 AI 工具和平台: 1. 文献管理和搜索: Zotero:结合 AI 技术,可自动提取文献信息,帮助管理和整理参考文献。 Semantic Scholar:AI 驱动的学术搜索引擎,提供文献推荐和引用分析。 2. 内容生成和辅助写作: Grammarly:提供文本校对、语法修正和写作风格建议,提高语言质量。 Quillbot:基于 AI 的重写和摘要工具,可精简和优化内容。 3. 研究和数据分析: Google Colab:支持 AI 和机器学习研究,便于数据分析和可视化。 Knitro:用于数学建模和优化,帮助进行复杂的数据分析和模型构建。 4. 论文结构和格式: LaTeX:结合自动化和模板,高效处理论文格式和数学公式。 Overleaf:在线 LaTeX 编辑器,提供丰富模板库和协作功能,简化编写过程。 5. 研究伦理和抄袭检测: Turnitin:广泛使用的抄袭检测工具,确保论文原创性。 Crossref Similarity Check:检测潜在抄袭问题。 使用这些 AI 工具时,要结合自身写作风格和需求,选择最合适的辅助工具,并保持批判性思维,确保研究的质量和学术诚信。
2025-03-26
我是一个没有技术背景且对AI感兴趣的互联网产品经理,目标是希望理解AI的实现原理并且能够跟开发算法工程师沟通交流,请给我举出AI模型或者机器学习的分类吧。
以下是 AI 模型和机器学习的分类: 1. AI(人工智能):是一个广泛的概念,旨在使计算机系统能够模拟人类智能。 2. 机器学习:是人工智能的一个子领域,让计算机通过数据学习来提高性能。包括以下几种类型: 监督学习:使用有标签的训练数据,算法学习输入和输出之间的映射关系,包括分类和回归任务。 无监督学习:学习的数据没有标签,算法自主发现规律,经典任务如聚类。 强化学习:从反馈中学习,以最大化奖励或最小化损失,类似训练小狗。 3. 深度学习:是机器学习的一个子领域,模拟人脑创建人工神经网络处理数据,包含多个处理层,在图像识别、语音识别和自然语言处理等任务中表现出色。 4. 大语言模型:是深度学习在自然语言处理领域的应用,目标是理解和生成人类语言,如 ChatGPT、文心一言等。同时具有生成式 AI 的特点,能够生成文本、图像、音频和视频等内容。 2017 年 6 月,谷歌团队发表论文《Attention is All You Need》,首次提出了 Transformer 模型,它基于自注意力机制处理序列数据,不依赖循环神经网络或卷积神经网络。生成式 AI 生成的内容称为 AIGC。
2025-03-26
AI绘图换背景
以下是关于 AI 绘图换背景的相关内容: 在 Google 的 Gemini 文生图测试中,其能够在短时间内出色地完成抠图、换背景、打光影等工作。例如,无中生有地换背景效果非常好,商业级别的背景合成与打光也能在 10 秒内取得稳定且令人满意的结果。 在使用【SD】进行商业换装时,也可以给人物换背景。先启用 GroundingDINO 模型获取更精确的蒙版,如眼睛或配饰等部分。然后选择想要修改的蒙版,添加相关提示词和设置,如选择大模型、正向提示词、蒙版模式等,就能够生成换背景后的图片。如果效果不太理想,还可以进行进一步的细化和修复。 在【PS】中,通过选择主体和移除背景的功能,结合创成式填充和添加提示词,可以实现背景的替换。但对于颜色复杂的部分,可能需要手动创建选区以获得更精准的效果。
2025-03-23