现在你是一个摄影师，需要批量把数十张展览现场图片调整成一个色调的，有没有很合适的ai工具推荐？

要让企业微信接上 AI 并变成一个 AI 客服，可以参考以下内容： 1. 基于 COW 框架的 ChatBot 实现方案：这是一个基于大模型搭建的 Chat 机器人框架，可以将多模型塞进微信（包括企业微信）里。张梦飞同学写了更适合小白的使用教程，链接为： 。 可以实现打造属于自己的 ChatBot，包括文本对话、文件总结、链接访问、联网搜索、图片识别、AI 画图等功能，以及常用开源插件的安装应用。 正式开始前需要知道：本实现思路需要接入大模型 API 的方式实现（API 单独付费）。 风险与注意事项：微信端因为是非常规使用，会有封号危险，不建议主力微信号接入；只探讨操作步骤，请依法合规使用，大模型生成的内容注意甄别，确保所有操作均符合相关法律法规的要求，禁止将此操作用于任何非法目的，处理敏感或个人隐私数据时注意脱敏，以防任何可能的滥用或泄露。 支持多平台接入，如微信、企业微信、公众号、飞书、钉钉等；多模型选择，如 GPT3.5/GPT4.0/Claude/文心一言/讯飞星火/通义千问/Gemini/GLM4/LinkAI 等等；多消息类型支持，能处理文本、语音和图片，以及基于自有知识库进行定制的企业智能客服功能；多部署方法，如本地运行、服务器运行、Docker 的方式。 2. DIN 配置：先配置 FastGpt、OneAPI，装上 AI 的大脑后，可体验知识库功能并与 AI 对话。新建应用，在知识库菜单新建知识库，上传文件或写入信息，最后将拥有知识库能力的 AI 助手接入微信。

围棋 AI 领域具有重要的研究价值和突破。在古老的围棋游戏中，AI 面临着巨大挑战，如搜索空间大、棋面评估难等。DeepMind 团队通过提出全新方法，利用价值网络评估棋面优劣，策略网络选择最佳落子，且两个网络以人类高手对弈和 AI 自我博弈数据为基础训练，达到蒙特卡洛树搜索水平，并将其与蒙特卡洛树搜索有机结合，取得了前所未有的突破。在复杂领域 AI 第一次战胜人类的神来之笔 37 步，也预示着在其他复杂领域 AI 与人类智能对比的进一步突破可能。此外，神经网络在处理未知规则方面具有优势，虽然传统方法在处理象棋问题上可行，但对于围棋则困难重重，而神经网络专门应对此类未知规则情况。关于这部分内容，推荐阅读《这就是 ChatGPT》一书，其作者备受推崇，美团技术学院院长刘江老师的导读序也有助于了解 AI 和大语言模型计算路线的发展。

以下 AI 工具可以实现提取多个指定网页的更新内容： 1. Coze：支持自动采集和手动采集两种方式。自动采集包括从单个页面或批量从指定网站中导入内容，可选择是否自动更新指定页面的内容及更新频率。批量添加网页内容时，输入要批量添加的网页内容的根地址或 sitemap 地址然后单击导入。手动采集需要先安装浏览器扩展程序，标注要采集的内容，内容上传成功率高。 2. AI Share Card：能够一键解析各类网页内容，生成推荐文案，把分享链接转换为精美的二维码分享卡。通过用户浏览器，以浏览器插件形式本地提取网页内容。

以下是关于文字生成视频（文生视频）的相关信息： 一些提供文生视频功能的产品： Pika：擅长动画制作，支持视频编辑。 SVD：Stable Diffusion 的插件，可在图片基础上生成视频。 Runway：老牌工具，提供实时涂抹修改视频功能，但收费。 Kaiber：视频转视频 AI，能将原视频转换成各种风格。 Sora：由 OpenAI 开发，可生成长达 1 分钟以上的视频。 更多相关网站可查看：https://www.waytoagi.com/category/38 。 制作 5 秒单镜头文生视频的实操步骤（以梦 AI 为例）： 进入平台：打开梦 AI 网站并登录，新用户有积分可免费体验。 输入提示词：涵盖景别、主体、环境、光线、动作、运镜等描述。 选择参数并点击生成：确认提示词无误后，选择模型、画面比例，点击「生成」按钮。 预览与下载：生成完毕后预览视频，满意则下载保存，不理想可调整提示词再试。 视频模型 Sora：OpenAI 发布的首款文生视频模型，能根据文字指令创造逼真且充满想象力的场景，可生成长达 1 分钟的一镜到底超长视频，视频中的人物和镜头具有惊人的一致性和稳定性。

AI 在设备风控场景的落地可以从以下几个方面考虑： 法律法规方面：《促进创新的人工智能监管方法》指出，AI 的发展带来了一系列新的安全风险，如对个人、组织和关键基础设施的风险。在设备风控中，需要关注法律框架是否能充分应对 AI 带来的风险，如数据隐私、公平性等问题。 趋势研究方面：在制造业中，AI Agent 可用于生产决策、设备维护、供应链协调等。例如，在工业设备监控与预防性维护中，Agent 能通过监测传感器数据识别异常模式，提前通知检修，减少停机损失和维修成本。在生产计划、供应链管理、质量控制、协作机器人、仓储物流、产品设计、建筑工程和能源管理等方面，AI Agent 也能发挥重要作用，实现生产的无人化、决策的数据化和响应的实时化。

以下是 4 月 11 日、4 月 9 日和 4 月 14 日的 AI 视频相关资讯汇总： 4 月 11 日： Pika 上线 Pika Twists 能力，可控制修改原视频中的任何角色或物体。 Higgsfield Mix 在图生视频中，结合多种镜头运动预设与视觉特效生成视频。 FantasyTalking 是阿里技术，可制作角色口型同步视频并具有逼真的面部和全身动作。 LAM 开源技术，实现从单张图片快速生成超逼真的 3D 头像，在任何设备上快速渲染实现实时互动聊天。 Krea 演示新工具 Krea Stage，通过图片生成可自由拼装 3D 场景，再实现风格化渲染。 Veo 2 现已通过 Gemini API 向开发者开放。 Freepik 发布视频编辑器。 Pusa 视频生成模型，无缝支持各种视频生成任务（文本/图像/视频到视频）。 4 月 9 日： ACTalker 是多模态驱动的人物说话视频生成。 Viggle 升级 Mic 2.0 能力。 TestTime Training在英伟达协助研究下，可生成完整的 1 分钟视频。 4 月 14 日： 字节发布一款经济高效的视频生成基础模型 Seaweed7B。 可灵的 AI 视频模型可灵 2.0 大师版及 AI 绘图模型可图 2.0 即将上线。

以下为您推荐一些免费的 AI 工具用于批量 P 图： 对于在线 SD 工具网站，有。 关于 AI 去水印工具，有以下不错的选项： AVAide Watermark Remover：在线工具，使用 AI 技术从图片中去除水印，支持多种图片格式，操作简单，还提供去除文本、对象、人物、日期和贴纸等功能。 Vmake：提供 AI 去除图片水印功能，可上传最多 10 张图片，适合快速去除水印，尤其是在社交媒体上分享图片的用户。 AI 改图神器：提供 AI 智能图片修复去水印功能，可一键去除图片中的多余物体、人物或水印，支持直接粘贴图像或上传手机图像，操作方便。 这些工具各有特点，您可以根据具体需求选择最适合的工具。但请注意，内容由 AI 大模型生成，请仔细甄别。

AI 视频色调是一种在视频处理中用于营造特定视觉效果和情感氛围的重要元素。 双色调颜色是一种特殊的色彩处理技术，常用于图像设计和视频处理。其定义为将视频图像的阴影和高光分别替换为两种选定的颜色，通常是互补色或对比鲜明的颜色。这种技术起源于印刷行业，最初是为了节省油墨成本而发展起来的。在色彩理论方面，双色调颜色可以运用互补色、类比色、三角色彩、分裂互补色等方式来选择颜色组合，以创造不同的视觉效果。其应用场景广泛，包括品牌识别、情感传达、数据可视化、艺术摄影、电影调色等。常见的颜色组合有黑色和另一种亮色（如黄色、粉红色、青色等）、蓝色和橙色、紫色和黄色、红色和青色等。双色调技术具有在视觉冲击力、品牌识别、情感传达、技术经济性、设计灵活性等多方面的优点。 此外，在海螺 AIPrompt 教学中，对于视频画面的色调也可以通过 Prompt 精确公式进行设定。比如可以对画面色调的冷暖、视觉风格、氛围感等进行限定，以获得更符合预期的视频表现效果。例如“一对情侣坐在公园的长椅上交流，镜头维持固定拍摄情侣，画面色调偏暖，氛围温馨”“一只小羊在一片草地里低头吃草，镜头缓缓推进小羊，画面色调自然写实”。 不同的城市在视频色调设定上也可能有特定的颜色代表，如北京通常用红色代表其作为首都的象征，上海用蓝色代表现代化和海洋性气候，广州用绿色代表亚热带气候和丰富植被，深圳用银色代表高科技产业和现代化城市形象，杭州用粉色代表西湖美景和浪漫氛围，郑州用黄色代表中原大地，武汉用橙色代表热情活力，南京用紫色代表历史文化底蕴，成都用金色代表繁荣和美食文化，重庆用棕色代表山城特色和火锅文化，长沙用青色代表清新活力，厦门用浅蓝色代表海滨风光和宜人气候。

以下是一些可用于将一张图片的格式色调复制到另一张图片而不改变绘制内容的方法和工具： 1. ComfyUI_LayerStyle 插件： 添加 节点，可自动调整图片色调。 将 LUT 应用到图像： 支持.cube 格式的 LUT 文件。 节点选项包括 LUT 选择、色彩空间选择等。 自动调整图片的亮度、对比度和白平衡，可手动调整强度及各通道参数。 改变图像的色温、色彩平衡、色阶和 Gamma 值等。 2. 其他可能的方法： 某些专业的图像处理软件，如 Adobe Photoshop 等，可能具有相应的功能来实现色调复制。 您可以根据具体需求和使用习惯选择适合的方法和工具。

要让 MJ 生成的图片色调保持一致，可以参考以下方法： 1. 在关键词中限制颜色时，同一种情绪最好多生成几张不同色系的图片，这样可以减少后续训练中模型把情绪和颜色做挂钩。但如果您需要将情绪和颜色关联，也可以反其道而行之。 2. 注意数据集中正面情绪与负面情绪的比例应差不多。如果都是正面积极的，在生成一些负面情绪（如 sad、cry）的图片时，可能会出现奇怪的问题（如训练的是兔子形象，但 AI 认知的 sad 可能是人的形象，可能会出现人物特征）。 3. 为保证人物一致性，在生成人物图片时，可确定人物形象，如“a little girl wearing a yellow floral skirt+人物动作+风格词”，在 MJ 中生成直到得到满意的人物图像，并取 iw 2。 4. 为保证画面的一致性，可以使用 MJ 的 cref 参数。