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两个图片如何转场的提示词

Answer

以下是关于两个图片转场的提示词相关知识:

  1. 在 SD 新手入门图文教程中,提示词有权重值设置,最好不超过 1.5。还可通过 Prompt Editing 使 AI 在不同步数生成不同内容,比如主体从男人变成女人。其语法示例为:如 a[fantasy:cyberpunk:16]landscape,在第 16 步后提示词会替换。对于复杂提示词,如 fantasy landscape with a[mountain:lake:0.25]and[an oak:a christmas tree:0.75][in foreground::0.6][in background:0.25][shoddy:masterful:0.5],会在不同步数进行相应替换。提示词还可以轮转,例如在第一步时为“cow in a field”,第二步时为“horse in a field.”,第三步时又为“cow in a field”,以此类推。
  2. 在【SD】真人转二次元的教程中,图生图功能除文本提词框外还有图片输入口,可通过图片反推提示词,如 CLIP 能反推出完整含义的句子,DeepBooru 能反推出关键词组,但可能存在瑕疵,需要手动补充信息。写好提示词后,要调整宽度和高度使红框匹配图片,同时注意提示词相关性和重绘幅度这两个重要参数。
  3. 在 Sora 时代的视听语言提示词中,列举了如 Match Cut、Cutaway、Dolly zoom、Dutch shot 等用于不同场景和效果的提示词,并进行了解释和补充说明。
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References

SD新手:入门图文教程

[title]SD新手:入门图文教程[heading2]四、提示词[heading3]提示词语法(n)=(n:1.1)((n))=(n:1.21)(((n)))=(n:1.331)((((n))))=(n:1.4641)(((((n))))=(n:1.61051)((((((n))))))=(n:1.771561)请注意,权重值最好不要超过1.5。还可以通过Prompt Editing使得AI在不同的步数生成不一样的内容,譬如在某阶段后,绘制的主体由男人变成女人。语法为:例如:a[fantasy:cyberpunk:16]landscape在一开始,读入的提示词为:the model will be drawing a fantasy landscape.在第16步之后,提示词将被替换为:a cyberpunk landscape,它将继续在之前的图像上计算又例如,对于提示词为:fantasy landscape with a[mountain:lake:0.25]and[an oak:a christmas tree:0.75][in foreground::0.6][in background:0.25][shoddy:masterful:0.5],100步采样,一开始。提示词为:fantasy landscape with a mountain and an oak in foreground shoddy在第25步后,提示词为:fantasy landscape with a lake and an oak in foreground in background shoddy在第50步后,提示词为:fantasy landscape with a lake and an oak in foreground in background masterful在第60步后,提示词为:fantasy landscape with a lake and an oak in background masterful在第75步后,提示词为:fantasy landscape with a lake and a christmas tree in background masterful提示词还可以轮转,比如在第一步时,提示词为“cow in a field”;在第二步时,提示词为"horse in a field.";在第三步时,提示词为"cow in a field",以此类推。

【SD】真人转二次元?图生图如此强大

[title]【SD】真人转二次元?图生图如此强大作者:白马少年介绍:SD实践派,出品精细教程发布时间:2023-05-02 20:00原文网址:https://mp.weixin.qq.com/s/l-O9vT9-_xzy0uvxnkjV-w相比于文生图,图生图功能除了文本提词框以外还多了一个图片框的输入口,因此,我们还可以通过图片来给与AI创作的灵感。我们随便照一张照片,直接拖入进来。然后可以看到,在文本输入框的旁边有两个反推提示词的按钮:CLIP是可以通过图片反推出完整含义的句子;DeepBooru是可以反推出关键词组。上面的那一张图,我们通过两种反推方式得到的提示词分别为:CLIP——a young boy sitting on a bench with a toy train and a lego train set on the floor next to him,Adam Rex,detailed product photo,a stock photo,lyco art。(一个小男孩坐在长凳上,旁边的地板上放着一辆玩具火车和一辆乐高火车,亚当·雷克斯,详细的产品照片,一张库存照片,莱科艺术,)DeepBooru——shoes,solo,hat,orange_background,yellow_background,smile,socks,black_hair,sitting,sneakers。(鞋子,独奏,帽子,橙色背景,黄色背景,微笑,袜子,黑发,坐着,运动鞋)可以看到两种方式生成的提示词都有些瑕疵,比如第一组里面没有描述小孩的穿着,第二组里面没有描述小孩的性别和周围的物品,所以我们需要手动来补充提示词的信息。写好提示词之后,我们再调整一下宽度和高度,让这个红框刚好匹配我们的图片即可。接下来,最重要的是这两个参数:提示词相关性和重绘幅度。

Sora时代你必须知道的视听语言提示词-17个神级影视提示词

[title]Sora时代你必须知道的视听语言提示词-17个神级影视提示词��方图片正文:|序号|关键词|解释|补充信息|<br>|-|-|-|-|<br>|1|Match Cut|通过相似的元素将两个不同场景或时间段的画面无缝连接,以增强视觉连贯性和叙事效果|例如,《2001太空漫游》中,一个古代人类扔起的骨头与太空站的转换就是一个经典的Match Cut。|<br>|2|Cutaway|在主要场景之外展示的辅助画面,通常用于补充或增强叙事细节,与Cut In的区别在于,Cut In深入或递进|Cutaway常用于展示角色的回忆、幻想或提供额外背景信息,增强故事的层次感。|<br>|3|Dolly zoom|通过同时移动摄像机和调整镜头焦距,主体不动但背景巨幅变化,用以增强紧张感|这种拍摄技巧也被称为“Vertigo效果”,因为它最早出现在希区柯克的电影《迷魂记》中。|<br>|4|Dutch shot|通过倾斜摄影机来创造画面的不平衡,用于表现角色内心的方张或混乱。|这种拍摄技法常用于恐怖电影或心理剧中,以增强不安的氛围。|举一反三,下面是一些初级的镜头,也一起整

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两张图片转场提示词
以下是关于两张图片转场提示词的相关内容: 在图生图功能中,除了文本提词框外还有图片框输入口,可通过图片给 AI 创作灵感。随便照一张照片拖入,文本输入框旁有两个反推提示词的按钮:CLIP 能通过图片反推出完整含义的句子,如“a young boy sitting on a bench with a toy train and a lego train set on the floor next to him,Adam Rex,detailed product photo,a stock photo,lyco art”;DeepBooru 能反推出关键词组,如“shoes,solo,hat,orange_background,yellow_background,smile,socks,black_hair,sitting,sneakers”。但两种反推方式生成的提示词可能有瑕疵,需手动补充信息,调整宽度和高度使红框匹配图片,同时注意两个重要参数:提示词相关性和重绘幅度。 在美女转绘中,推荐使用麦?的写实模型和墨幽人造人模型,提示词不推荐使用质量词,先使用 Deepbooru 反推,借助提示词插件删除无用词,保留与画面主体相关的提示词,如正向提示词“1girl,solo,black_hair,midriff,autolinklora:林鹤皮肤质感调整器差异炼丹功能性 lora 模型_林鹤 v1:0.6autolink”,负向提示词“NSFW,logo,text,blurry,low quality,bad anatomy”。使用皮肤类型的 Lora 是因为很多素材中小姐姐的皮肤磨皮严重,缺乏质感。 在镜头转场方面,包括蒙太奇镜头(用于传达信息、情感或表现时间流逝)、镜头切换(打破时间或空间连续性,营造紧张或错乱效果)、转场镜头(用于平滑过渡)、错位镜头(挑战观众预期,增加神秘感)、渐隐镜头(用于场景转换或时间过渡,营造柔和节奏)、碎片化镜头(表现混乱心境或复杂叙事结构)、无缝过渡镜头(增强影片流畅性)、交错镜头(展示同时发生的事件或加强对比)等。
2024-12-01
ai转场
以下是关于“AI 转场”的相关内容: 在 AI 春晚的任务拆解中,提到了“AI 转绘”可能与转场相关。 在《AI 你·南京》AIGC 城市宣传 MV 全流程制作解析中,主要使用的是 SD 当中的 deforum 来实现转场。例如从一本摊开在桌子上的书本慢慢将镜头推进,接近书本时将镜头翻转向下进入书本,引出南京的旅程。通过设定初始图片、对镜头运动打关键帧控制摄影机、用提示词确定不同帧数时画面变化,还能在两张图片之间做转场过渡,营造时空穿梭的感觉。但此工具的难点在于控制都是数值化的,需要不断测试和调整。
2024-08-08
ai视频尾帧转场
以下是关于 AI 视频尾帧转场的相关内容: 在即梦 AI 视频生成中: 1. 在【图生视频】面板内,勾选【使用尾帧】可开启「首尾帧」功能。此功能基于用户输入的「首帧图片」、「尾帧图片」以及 prompt(强烈建议填写)来生成完整的过渡效果。 2. 「首尾帧」能通过用户输入的「首帧」和「尾帧」图片,更好地保持主体的一致性。其中,「首帧」是视频的第一帧,即开头的图片;「尾帧」是视频的最后一帧,即结尾的图片。 3. 「Prompt/文字指令」用于简单明了地告诉模型您希望【什么主体】在【什么场景下】进行【怎样的过渡】。了解更多「Prompt」教程: 4. 「时长选择」:可根据首尾帧的过渡时长预期,选择 3s 12s 的时长。 以宇航员案例拆解为例: 1. MJ 生成宇航员近照。 2. 截取头盔中反射的宇航员作为第 3 步垫图和 sref 使用。 3. 生成与头盔中宇航员接近的半身像。 4. 打开即梦,选择使用尾帧。重点:一般情况可不选择运镜控制,但此案例需要选择变焦推进,控制镜头推进到头盔里,否则 AI 会自己选择更容易实现的后拉运镜。 5. 得到相应结果。 6. 同样的做法得到尾帧回到首帧的视频,再用剪映拼接一下两段视频即可得到在他人与自己中无限轮回(有时起始或结束有停顿,保证整条视频衔接流畅可掐掉)。 本期活动参赛作品:
2024-08-08
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
大模型的系统提示词
大模型的系统提示词主要包括以下方面: 1. 在“五津:一键生成‘摸鱼打工猫’视频”中,针对用户选择的主题和回答,总结用户的创作意图,如“打工猫摸鱼的 2 小时,在巴厘岛能看一场日落”,并根据此生成 4 组体现幽默风趣、以宫崎骏风格描绘主角为摸秋刀鱼橘猫的绘图提示词,以数组形式输出到“tishici”,将用户意图输出到“biaoti”。 2. 在“云中江树:智能对决:提示词攻防中的 AI 安全博弈”中,系统提示词的相关防御措施分为输入侧、模型侧和输出侧三个部分。输入侧可进行意图识别、语义匹配等综合判断用户输入是否恶意;模型侧对于有能力的厂商应增强安全性并平衡性能,开发者则要在开发中带着安全意识优化系统提示词,加入安全引导和禁止内容等;输出侧可使用传统防御和内容过滤手段,并针对大模型特点进行私有数据泄露等检查。此外,还提到间接注入和提示词泄露的情况,间接注入常发生在应用获取依赖外部数据资源时,攻击者通过隐藏恶意指令完成攻击;提示词泄露指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、用户提示和助手提示词三段,通过攻击手段可获取系统提示词。
2025-04-18
你是福州市政府工作人员,中国移动拟邀请福州市委书记参加中国移动人工智能生态大会并致辞,该大会是第八届数字峰会的组成部分,需要撰写市委书记的致辞稿,需要中国移动准备哪些素材,请告诉我提示词
以下是为您整理的相关内容: 《促进创新的人工智能监管方法》:包含了关于通用人工智能价值链、相关案例研究以及对人工智能监管框架的探讨等内容。 陶力文律师关于律师写好提示词用好 AI 的方法:包括初始化的欢迎语、遵循的规则、获取案例洞察报告和目标群体、输出纲要和写作方案、根据用户反馈调整等流程。 开幕式主持稿:涉及基地代表发言的时间、主题、物料配合和人员配合等信息。 但这些素材似乎与为中国移动准备市委书记致辞稿所需的素材关联不大。一般来说,为撰写市委书记在中国移动人工智能生态大会上的致辞稿,中国移动可能需要准备以下素材: 1. 本次大会的详细介绍,包括主题、目标、议程安排等。 2. 中国移动在人工智能领域的发展成果、战略规划和未来愿景。 3. 中国移动人工智能生态的构建情况,如合作伙伴、合作项目等。 4. 本次大会在第八届数字峰会中的地位和作用。 5. 相关行业的人工智能发展现状和趋势。 6. 福州市在人工智能领域的发展情况和与中国移动合作的展望。
2025-04-18
调教ai的利器,提示词工程
提示词工程是调教 AI 的重要手段,以下是关于提示词工程的相关知识: 作用:避免 AI 掉入“幻觉”陷阱,引导 AI 生成更可靠的内容。 原理:AI 对提示词的理解能力与幻觉的产生密切相关,清晰、具体的提示词能帮助其更好地理解意图,减少错误。 技巧: 明确要求 AI 引用可靠来源,如在询问历史事件时要求引用权威文献,询问科学事实时要求引用科研论文,询问法律条款时要求引用官方文件。 要求 AI 提供详细的推理过程,如询问数学公式时展示推导过程,询问代码功能时逐行解释含义。 明确限制 AI 的生成范围,如询问名人名言时指定名人姓名和相关主题,询问新闻事件时指定时间范围和关键词。 通过这些清晰、具体、有针对性的提示词技巧,可以引导 AI 生成更准确和可靠的内容。但提示词工程只是辅助手段,从根本上解决 AI 幻觉问题还需从数据、模型、训练方法等多方面努力。 提示词工程就像与博学但有点固执的老教授交流,精心设计输入文本能引导 AI 更好地理解需求并给出更准确有用的回答。比如,问“请用简单的语言,为一个 10 岁的小朋友解释什么是人工智能,并举一个生活中的例子”,AI 更可能给出通俗易懂的解释。 在使用 AI 工具的过程中,可能会出现答非所问、回答格式不标准等问题,为让 AI 更好地服务,需要学习提示词工程。当用户的需求接近 AI 真实范围时,可通过写提示词甚至创建 BOT 来优化使用效果。
2025-04-15
提示词
提示词是让 AI 听懂您的需求并生成想要画面的关键。 基础公式(新手必学):景别+运镜+主体+动作+风格。示例:特写镜头|镜头旋转|发光水晶球悬浮|星尘特效|赛博朋克风格。 进阶公式(提升质感):景别+运镜+主体(细节)+动作(速率)+场景(层次)+氛围+光影。示例:全景俯拍|无人机跟拍|雪山湖泊(镜面倒影)|慢动作|冷色调光线|自然纪录片风格。 在星流一站式 AI 设计工具中,prompt 输入框可输入提示词,使用图生图功能辅助创作。 提示词用于描绘您想生成的画面,支持中英文输入。不同模型对输入语言有不同要求,如通用大模型与基础模型 F.1、基础模型 XL 使用自然语言,基础模型 1.5 使用单个词组。 写好提示词要做到: 1. 内容准确,包含人物主体、风格、场景特点、环境光照、画面构图、画质等,比如:一个女孩抱着小猫,背景是一面红墙,插画风格、孤独感,高质量。 2. 调整负面提示词,点击提示框下方的齿轮按钮,弹出负面提示词框,负面提示词可帮助 AI 理解不想生成的内容,如不好的质量、低像素、模糊、水印。 3. 利用“加权重”功能,让 AI 明白重点内容,可在功能框增加提示词,并进行加权重调节,权重数值越大,越优先。还可对已有的提示词权重进行编辑。 4. 借助辅助功能,如翻译功能可一键将提示词翻译成英文,还有删除所有提示词、会员加速等功能。 如果您接触过大量提示工程相关的示例和应用,会注意到提示词由一些要素组成,包括指令(想要模型执行的特定任务或指令)、上下文(包含外部信息或额外的上下文信息,引导语言模型更好地响应)、输入数据(用户输入的内容或问题)、输出指示(指定输出的类型或格式)。但提示词所需的格式取决于想要语言模型完成的任务类型,并非所有要素都是必须的。
2025-04-15
如何成为提示词工程师
提示词工程师是在与人工智能模型交互时,负责设计和优化提示的专业人员,旨在通过精心构造的提示引导模型产生准确、有用和相关的回答。 其主要职责包括: 1. 设计提示:根据用户需求和模型能力设计有效的提示,考虑提示的长度、结构、措辞和信息量等因素,以清晰传达用户意图并引导模型生成满意结果。 2. 优化提示:通过收集用户反馈、分析模型结果和实验不同的提示策略等方式不断优化提示,提高模型性能。 3. 评估提示:使用各种指标如模型的准确率、流畅度和相关性等来评估提示的有效性。 提示词工程师需要具备以下技能和知识: 1. 领域知识:对所工作的领域有深入了解,以便设计出有效的提示。 2. 自然语言处理(NLP):了解 NLP 的基本原理和技术,能够理解和生成自然语言文本。 3. 人工智能(AI):了解 AI 的基本原理和技术,以便理解和使用 AI 模型。 4. 沟通能力:具备良好的沟通能力,与用户、团队成员和其他利益相关者有效沟通。 以下是一些提示词工程师工作的实际案例,比如在市场营销类和商业类中,有自动优化 Prompt 的案例,如 JackeyLiu 熟悉的转化步骤包括: 1. 角色和能力:基于问题思考 chatGPT 最适合扮演的角色,应是该领域最资深的专家,适合解决问题。 2. 上下文说明:思考提出问题的原因、背景和上下文。 3. 任务陈述:基于问题进行陈述。 提示词工程师是一个新兴职业,随着人工智能技术的不断发展,对其需求将会越来越大。
2025-04-15
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
计算两个时间差的绝对值,输出相差的完整天数。 获得用户输入的两个与时间相关的字符串,两个时间用逗号分隔,每个时间字符串格式示例如下:2018年08月01日17点21分21秒。 以此为要求写出python代码
以下是计算两个指定格式时间差的绝对值并输出相差完整天数的 Python 代码: ```python import datetime def calculate_days_difference: 解析时间字符串 time1 = datetime.datetime.strptime time2 = datetime.datetime.strptime 计算时间差 time_difference = abs 转换为天数并返回 return time_difference.days 示例用法 time1_str = "2023年08月01日17点21分21秒" time2_str = "2023年08月10日17点21分21秒" print ```
2025-03-22
剪辑和拍摄两个岗位 会不会被ai取代
目前的观点认为,剪辑和拍摄岗位不太可能被 AI 完全取代。例如,在相关法律法规的《促进创新的人工智能监管方法》中提到,AI 会对工作方式起到补充作用而非完全替代或破坏。在现代工作中,AI 有可能将人们从单调任务中解放出来,让人们有更多时间从事专业训练相关的工作。 同时,在好莱坞的现状中,尽管 AI 在电影制作中已被广泛使用,但也引发了一些争议。如在一些电影中使用生成式 AI 工具制作的图像引发了观众不满,但也有观点认为如果有适当保护措施,AI 可以创造就业机会。 另外,有预测称 2025 年将有 10 亿用户级 AI 助理诞生,AI 可能会取代部分岗位,但也会创造新的工程机会。
2025-02-18
Ai绘画,两个月入门
以下是为您提供的 AI 绘画两个月入门的相关内容: 首先,了解一下 AI 绘画的逻辑。就像您学习画画临摹梵高的作品一样,AI 绘画也是通过学习大量的美术风格作品来生成类似风格的作品。例如 Stable Diffusion ,您花四十年学习的梵高风格相当于它的大模型——Checkpoint 。人们将成千上万种美术风格作品训练成模型放入 AI 中,您想画出满意的作品,首先要选对合适的大模型。大模型可以在 C 站(https://civitai.com/)下载,但需要科学上网。 有位叫二师兄的人在二月接触到 AI 绘画,三月啃完 SD 的所有教程并开始炼丹,四月探讨 AI 变现途径,五月因工作变动但仍坚持学习,加入 Prompt battle 社群学习 Midjourney 。 另外,有人分享自己的经历,22 年 12 月学习 AI 绘画,直到最近因公司业务需求重新捡起,短时间内出过上千张图支持多个业务团队。如果想让人主动学习 AI ,有效的方式是让其看到 AI 能高效完成手头工作。生成式 AI 目前还在早期阶段,为其找高价值应用场景或许能持续一二十年,行业龙头可能是最大受益者之一。
2025-02-12
ai的研究是否可以分为神经网络与知识图谱两个大的分类?
AI 的研究可以分为多个不同的分类,并非仅仅局限于神经网络与知识图谱这两个大的分类。 在常见的分类中: 非监督学习:最著名的是聚类,只需提供大量数据,让 AI 自行找出有趣信息。 迁移学习:在任务 A 中学习的内容可用于帮助完成任务 B,在计算机视觉领域有较多应用。 强化学习:根据输出好坏给予奖励或惩罚,利用“奖励信号”让 AI 自动学习最大化奖励,但需要大量数据。 生成对抗网络:由生成器和判别器构成,两者不断训练和竞争,提高生成真实数据的能力,广泛应用于多种领域。 此外,从技术和应用的角度来看: 知识图谱:在搜索等场景中展示关键信息,如人物相关信息、酒店信息等。 在企业中建构人工智能方面,NLG 可作为全新场景讨论,生成内容分为根据任务要求生成标准结果和根据信息进行内容创作两类,分别偏向 B 端和 C 端。NLP 能做的事情较标准化,LLM 的出现对其有提升和冲击。知识图谱领域本身有多种技术路径,与 LLM 可能是互补关系。 对于希望精进的学习者,还需要了解 AI 的背景知识,包括基础理论、历史发展、数学基础(统计学、线性代数、概率论),掌握算法和模型(监督学习、无监督学习、强化学习),学会评估和调优(性能评估、模型调优),以及神经网络基础(网络结构、激活函数)等。
2025-02-12
我是一个零基础的小白用户,可以给我制定一个周期为两个月的关于大模型知识的学习计划么
以下是为您制定的一个为期两个月的大模型知识学习计划: 第一个月: 第一周: 了解 AI 的基本概念,包括人工智能、机器学习、监督学习、无监督学习和强化学习等。 熟悉生成式 AI 生成的内容(AIGC)。 第二周: 深入学习大语言模型(LLM)的概念,区分其与其他生成式 AI 模型的不同。 研究 Transformer 模型,理解其基于自注意力机制处理序列数据的原理。 第三周: 学习不同类型的大模型架构,如 encoderonly、encoderdecoder 和 decoderonly 模型,并了解其应用场景。 了解大模型预训练数据的来源和规模。 第四周: 研究大模型的参数规模和其对性能的影响。 分析大模型在自然语言处理中的任务,如分类、情感分析、翻译和摘要等。 第二个月: 第一周: 比较不同大模型的特点和优势,如 GPT3 和 ChatGPT。 学习大模型在安全性方面的问题和挑战。 第二周: 探索大模型在实际应用中的案例,如文本生成、故事写作等。 了解大模型的发展趋势和未来方向。 第三周: 复习和巩固之前所学的大模型知识,查漏补缺。 尝试自己动手实践一些简单的大模型应用。 第四周: 总结所学的大模型知识,形成自己的理解和体系。 思考如何将大模型知识应用到实际工作或学习中。
2025-02-11
AI设计行业近两个月的大事介绍
以下是 AI 设计行业近两个月的大事: Niji·journey 5 相关: 随着二次元绘画 AI 的不断发展和优化,其对二次元设计行业影响显著。它能降低设计成本、提高效率,为设计师提供灵感,但也可能导致市场对大量二次元美术设计师的需求降低,从业者需关注行业动态,提升技能和创新能力,注重作品原创性和创新性,学会有效利用工具,提高沟通协作能力。 2024 年 9 月: 9 月 12 日:李继刚再现神级 Prompt,玩法持续翻新;Mistral 发布首个多模态模型 Pixtral 12B。 9 月 13 日:商汤 Vimi 相机开放微博小程序;元象开源中国最大 MoE 大模型 XVERSEMoEA36B;OpenAI 发布 o1 模型。 9 月 14 日:人工智能生成合成内容标识办法(征求意见稿);Jina AI 发布 ReaderLM、Jina Embeddings V3。 9 月 18 日:DeepSeek 发文庆祝登上 LMSYS 榜单国产第一,几小时后 Qwen 新模型表示不服。 9 月 19 日:云栖大会;通义万相 AI 生视频上线;快手可灵 1.5 模型新增运动笔刷能力。 9 月 20 日:腾讯元器智能体对外发布;秘塔科技产品经理 JD 走红 AI 圈;阶跃跃问接入 Step2 万亿参数 MoE 语言大模型。 9 月 21 日:大模型测试基准研究组正式成立。 9 月 23 日:钉钉 365 会员上线。 9 月 24 日:讯飞星火 API 全新升级;豆包大模型全系列发布&更新。 9 月 25 日:Vidu API 正式开放,加速企业级视频创作;OpenAI 发布高级语音功能;西湖心辰开源 WestlakeOmni。 SD 模型相关: 提到了不同 AI 模型在设计中的效果差异,如有的模型能生成特定质感的图像。介绍了工作流的运用,包括线稿生成、背景与人物结合等,还提到不同工作流在物体和人像放大等方面的效果差异。解释了在训练模型时,图像以 64 的倍数上图的原因是模型步长训练单位的限制。指出 AI 对设计行业冲击较大,未来可能成为筛选设计师的标准之一。预告了后续关于 AI 视频制作、零基础模型训练、用 config UI 搭建应用等课程的时间和内容,介绍了活动预告与回顾,以及观看回放的途径。
2025-02-11