图片批量AI消除

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。

以下是为您提供的 AI 视频教学相关内容： 1. 第一节回放 AI 编程从入门到精通： 课程安排：19、20、22 和 28 号四天进行 AI 编程教学，周五晚上穿插 AI 视频教学。 视频预告：周五晚上邀请小龙问露露拆解爆火的 AI 视频制作，视频在视频号上有大量转发和播放。 编程工具 tree：整合多种模型，可免费无限量试用，下载需科学上网，Mac 可拖到文件夹安装，推荐注册 GitHub 账号用于代码存储和发布，主界面分为工具区、AI 干活区、右侧功能区等。 网络不稳定处理：网络不稳定时尝试更换节点。 项目克隆与文件夹：每个项目通过在本地新建文件夹来区分，项目运行一轮一轮进行，可新建会话，终端可重开。 GitHub 仓库创建：仓库相当于本地项目，可新建，新建后有地址，可通过多种方式上传。 Python 环境安装：为方便安装提供了安装包，安装时要选特定选项，安装后通过命令确认。 代码生成与修改：在 tree 中输入需求生成代码，可对生成的代码提出修改要求，如添加滑动条、雪花形状、颜色等，修改后审查并接受。 2. AI 视频提示词库： 神秘风 Arcane：Prompt：a robot is walking through a destroyed city,,League of Legends style,game modelling 乐高 Lego：Prompt：a robot is walking through a destroyed city,,lego movie style,bright colours,block building style 模糊背景 Blur Background：Prompt：a robot is walking through a destroyed city,,emphasis on foreground elements,sharp focus,soft background 宫崎骏 Ghibli：Prompt：a robot is walking through a destroyed city,,Spirited Away,Howl's Moving Castle,dreamy colour palette 蒸汽朋克 Steampunk：Prompt：a robot is walking through a destroyed city,,fantasy,gear decoration,brass metal robotics,3d game 印象派 Impressionism：Prompt：a robot is walking through a destroyed city,,big movements

以下是关于使用 AI 写程序的相关内容： 1. 对于技术纯小白： 从最基础的小任务开始，让 AI 按照最佳实践写一个 say hello 的示例程序，并解释每个文件的作用及程序运行的逻辑，以学会必备的调试技能。 若学习写 chrome 插件，可让 AI 按照最佳实践生成简单的示范项目，包含全面的典型文件和功能，并讲解每个文件的作用和程序运行的逻辑。若使用 o1mini，可在提示词最后添加生成创建脚本的要求，并请教如何运行脚本（Windows 机器则是 create.cmd）。 2. 明确项目需求： 通过与 AI 的对话逐步明确项目需求。 让 AI 帮助梳理出产品需求文档，在后续开发时每次新起聊天将文档发给 AI 并告知在做的功能点。 3. 在独立游戏开发中的经验： 单独让 AI 写小功能没问题，但对于复杂的程序框架，可把不方便配表而又需要撰写的简单、模板化、多调用 API 且牵涉小部分特殊逻辑的代码交给 AI。 以 Buff 系统为例，可让 AI 仿照代码写一些 Buff。但目前 Cursor 生成复杂代码需要复杂的前期调教，ChatGPT 相对更方便。 教 AI 时要像哄小孩，及时肯定正确的，指出错误时要克制，不断完善其经验。 4. 相关资源和平台： AI 写小游戏平台：https://poe.com/ 图片网站：https://imgur.com/ 改 bug 的网站：https://v0.dev/chat 国内小游戏发布平台：https://open.4399.cn/console/ 需要注意的是，使用 AI 写程序时，对于技术小白来说，入门容易但深入较难，若没有技术背景可能提不出问题，从而影响 AI 发挥作用。

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。

以下是关于知识库的批量创建和调用的详细信息： 使用知识库： 在 Bot 内使用： 1. 登录。 2. 在左侧导航栏的工作区区域，选择进入指定团队。 3. 在 Bots 页面，选择指定 Bot 并进入 Bot 详情页。 4. 在 Bot 编排页面的知识库区域，单击加号图标，添加指定的知识库。 5. （可选）添加知识库后，可以在自动调用下拉界面内，调整知识库的配置项，包括最大召回数量、最小匹配度和调用方式（自动调用或按需调用）。 6. （可选）在预览与调试区域调试 Bot 能力时，扩展运行完毕的内容可以查看知识库命中并召回的分片内容。 在工作流内使用： 1. 登录。 2. 在左侧导航栏的工作区区域，选择进入指定团队。 3. 在页面顶部进入工作流页面，并打开指定的工作流。 4. 在左侧基础节点列表内，选择添加 Knowledge 节点。 创建知识库并上传表格数据： API 方式： 1. 在表格格式页签下，选择 API，然后单击下一步。 2. 单击新增 API。 3. 输入网址 URL 并选择数据的更新频率，然后单击下一步。 4. 输入单元名称或使用自动添加的名称，然后单击下一步。 5. 配置数据表信息后，单击下一步。 5.1 确认表结构：系统已默认获取了表头的列名，您可以自定义修改列名，或删除某一列名。 5.2 指定语义匹配字段：选择哪个字段作为搜索匹配的语义字段。在响应用户查询时，会将用户查询内容与该字段内容的内容进行比较，根据相似度进行匹配。 6. 查看表结构和数据，确认无误后单击下一步。 7. 完成上传后，单击确定。 自定义方式： 1. 在表格格式页面下，选择自定义，然后单击下一步。 2. 输入单元名称。 3. 在表结构区域添加字段，单击增加字段添加多个字段。 4. 设置列名，并选择指定列字段作为搜索匹配的语义字段。在响应用户查询时，会将用户查询内容与该字段内容的内容进行比较，根据相似度进行匹配。 5. 单击确定。 6. 单击创建分段，然后在弹出的页面输入字段值，然后单击保存。 创建文本型知识库： 目前支持 5 种导入类型：本地文档、在线数据、notion、飞书、自定义。 在线数据： 自动采集：支持从单个页面或批量从指定网站中导入内容。 添加单个页面的内容： 1. 添加方式：选择添加单个。 2. 更新频率：选择是否自动更新指定页面的内容及自动更新的频率。 3. 网址 URL：输入要采集内容的网址。 批量添加网页内容： 1. 添加方式：选择批量添加。 2. 根地址或网站地图：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。 3. 导入成功后，单击确认。 手动采集：支持标注要采集的内容，内容上传成功率高。使用手动采集方式，需要先安装浏览器扩展程序。安装步骤，参考。 1. 在新增 URL 页面，选择手动采集。 2. 在弹出的页面输入要采集内容的网址，然后单击确认。 3. 在弹出的页面上，点击页面下方文本标注按钮，开始标注要提取的内容，然后单击文本框上方的文本或链接按钮。 4. 单击查看数据查看已采集的内容，确认无误后再点击完成并采集。

以下是关于如何用 AI 标准化批量生产内容的详细指导： 一、需求分析 在批量制作单词卡片时，为降低人工成本和节约时间，选用搞定设计来批量产图。因为其对新手友好，且借助 AI 加成模板容易制作。 二、提示词编写测试 1. 完整提示词：核心是生成符合要求的单词卡内容并将其填入 Excel 文件中，需给出基本示例和规则限制。 2. 测试结果：一次输入多个单词可同时解析，虽效果有差异但大体格式符合要求，部分设定有改变，可通过复制粘贴调整。 三、批量产出 1. 准备压缩格式的文件（如 zip、rar、7z），内含放置内容的 Excel 文档，格式固定。 2. 利用 ChatGPT 生成单词内容并整理填入 Excel。 3. 上传压缩文件，完成套版，获得符合要求的单词卡片。 此外，在测试 AI 视频产品模型 txt2vid、img2vid 能力时，撰写提示词通常基于特定结构，也可让 Claude 等大模型协助，参考“我正在测试 Runway、Luma 等视频生成产品对文本的语义理解能力和视频生成效果，现在需要你帮我写几段提示词。提示词需要满足：主体物+场景+运动内容+相机视角+氛围描述的基本内容描写，请分别给出中英文提示词内容。”今年 AI 技术进步迅速，图像、视频生成主要解决素材生产问题，各产品在数据集、模型能力等方面竞争，AI 功能的打磨需要团队多方面精心投入，对使用者综合能力要求高。

目前在市场上，有一些可以实现 AI 自动安排批量设置工作任务以提升个人效率的应用程序，以下为您推荐几款： 1. Todoist：它具有强大的任务管理功能，支持设置优先级、提醒和分类，能帮助您合理规划工作任务。 2. Microsoft To Do：与微软生态系统紧密集成，方便您在不同设备上同步任务，并进行批量设置。 3. Trello：以看板的形式展示任务，直观清晰，便于批量安排和跟踪工作进度。 您可以根据自己的需求和使用习惯选择适合您的应用程序。

以下是关于 AI 自动安排批量设置工作任务的效率工具的相关内容： 对于中小企业利用人工智能（AI）进行转型，在任务自动化方面： 首先要评估和识别日常重复性高的任务，通过分析工作流程、观察和记录员工工作，确定耗时且重复性高的活动，明确通过观察和记录要达成的具体目标，如提高效率、减少错误率等，计划和安排对员工日常工作的观察，与员工交谈了解其看法，分析收集的数据以确定可优化的任务，并制定引入新工具等具体行动计划。 最后引入自动化工具，如 RPA 技术，根据企业需求和预算选择合适工具，在 IT 系统中部署并配置，进行测试和调整优化。 适合工作流化的业务一般具备以下特点： 重复性工作多，业务中的任务或流程高度重复。 业务流程固定，步骤相对固定，且具有标准化的操作流程。 以自媒体工作者为例，常见工作流步骤包括内容策划、创作、编辑、审核、发布、互动和效果分析优化等，通过 AI 标准化这些步骤并利用工具自动执行，可提高效率，让工作者有更多时间和精力专注核心业务。 一般来说，Workflow 是一系列相互连接的步骤，旨在完成特定任务或目标。最简单的工作流是确定性的，遵循预定义步骤序列。有些工作流会利用大模型等 AI 技术，被称为 AI Workflows，可分为 Agentic 和非 Agentic 。Agentic Workflow 是由单个或几个 AI Agents 动态执行的一系列连接步骤，以实现特定任务或目标，AI Agents 被授予权限，利用其核心组件将传统工作流转变为响应式、自适应和自我进化的过程。

对于批量对比两版教材中具体文字和插图的变化调整，目前没有直接针对此需求的特定 AI 工具。但您可以考虑以下几种方式和相关工具来实现类似的功能： 1. 利用自然语言处理技术，如使用 ChatGPT 等语言模型，辅助您对教材的文字内容进行分析和比较，但可能需要您对结果进行进一步的整理和判断。 2. 对于插图的对比，可以尝试使用图像编辑软件，虽然不是专门的 AI 工具，但通过手动操作和一些辅助功能，也能在一定程度上进行比较和分析。 3. 如果您具备一定的编程能力，可以考虑使用相关的图像处理库和自然语言处理库，自己开发一个简单的对比工具。 另外，在一些工作场景中，如批量制作单词卡片，可以使用搞定设计来批量产图，并结合 ChatGPT 辅助生成和整理内容。在图像生成和处理方面，Stable Diffusion 可以用于图像的生成、修改和局部重绘等操作。

以下是关于消除大模型幻觉的方法的相关内容： 大模型出现幻觉的原因及部分解决办法： 1. 原因： 样本存在错误（Imitative Falsehoods），即学习的“教材”中有错误。 2. 解决办法： 上采样（Up Sampling）。 大模型存在的问题： 1. 输出结果具有不可预测性。 2. 静态的训练数据导致知识存在截止日期，无法即时掌握最新信息。 知识的局限性：模型自身的知识源于训练数据，对于实时性、非公开或离线的数据无法获取。 幻觉问题：基于数学概率的文字预测导致会在没有答案的情况下提供虚假信息等。 数据安全性：企业担心数据泄露，不愿将私域数据上传第三方平台训练。 Prompt 可以减少幻觉的原因： Prompt 相当于给大模型提供了一个模板，包括对模型的要求、输入和输出的限制，使大模型在限制下得到概率最大的答案，从而提升返回的准确性。 RAG 是解决大模型问题的有效方案： RAG 可以让大模型从权威的、预先确定的知识来源中检索、组织相关信息，更好地控制大模型生成的文本输出，并且用户可以深入了解 LLM 如何生成最终的结果。RAG 可与微调结合使用，两者并不冲突。但 RAG 不适合教模型理解广泛领域或学习新语言、格式或样式。

以下是为您找到的关于 AI 消除字幕的相关信息： VSR 字幕去除工具：利用 AI 去除视频和图片中的字幕，支持智能填充处理，确保视觉质量。链接：

目前尚未有直接能完全消除背景音提取人声的通用 AI 工具。但在音频处理领域，有一些技术和软件可以在一定程度上实现这个功能，例如 Adobe Audition 等专业音频编辑软件，它们利用一些算法和滤波技术来减少背景噪音对人声的影响。不过，要达到完美的效果往往需要结合专业的音频知识和经验进行精细的调整。

以下是关于消除图片文字的方法和相关工具的介绍： 消除图片文字的方法： 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试卷图像中的书写笔迹和背景分离。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）识别出试卷上的文字区域。 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，通过学习样本中的书写笔迹特征来自动去除试卷上的笔迹。 AI 去水印的工具： 1. AVAide Watermark Remover：这是一个在线工具，使用 AI 技术从图片中去除水印。它支持多种图片格式，如 JPG、JPEG、PNG、GIF 等。操作简单，只需上传图片，选择水印区域，然后保存并下载处理后的图片即可。这个工具还提供了其他功能，如去除文本、对象、人物、日期和贴纸等。 2. Vmake：这个工具同样提供 AI 去除图片水印的功能。用户可以上传最多 10 张图片，AI 会自动检测并移除图片上的水印。处理完成后，用户可以选择保存生成的文件。这个工具适合需要快速去除水印的用户，尤其是那些需要在社交媒体上分享图片的用户。 3. AI 改图神器：这个工具提供 AI 智能图片修复去水印的功能，可以一键去除图片中的多余物体、人物或水印，不留任何痕迹。支持直接粘贴图像或上传手机图像，操作简单方便。 这些工具各有特点，可以根据您的具体需求选择最适合您的去水印工具。但请注意，内容由 AI 大模型生成，请仔细甄别。

以下为您推荐一些 AI 智能消除照片背景杂物的工具： 1. RMBG1.4 去除照片背景模型：高精度背景去除，适用于电商、广告等场景。支持视频背景批量去除，提供蒙版输出功能。云端处理速度快，性能卓越。链接：https://github.com/ZHOZHOZHO/ComfyUIBRIA_AIRMBG ，https://x.com/xiaohuggg/status/1755075272410538450?s=20 2. 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，如 JPG、JPEG、PNG、GIF 等。操作简单，上传图片，选择水印区域，保存并下载处理后的图片。还提供去除文本、对象、人物、日期和贴纸等功能。 3. Vmake：提供 AI 去除图片水印的功能。可上传最多 10 张图片，AI 自动检测并移除水印。处理完成后可选择保存生成的文件。适合需快速去除水印、在社交媒体分享图片的用户。 4. AI 改图神器：提供 AI 智能图片修复去水印功能，可一键去除图片中多余物体、人物或水印，不留痕迹。支持直接粘贴图像或上传手机图像，操作简便。 这些工具各有特点，您可以根据具体需求选择最适合您的工具。

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。