根据单据照片生成统计表，多张照片

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。

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。

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。

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。

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。

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。

很抱歉，目前知识库中没有关于通过拍照识别多张单据并根据单据内容生成统计表的相关内容。但一般来说，要实现这个需求，可能需要以下步骤： 1. 选择适合的图像识别技术和工具，例如使用深度学习框架训练专门的图像识别模型，或者利用现有的成熟的图像识别服务。 2. 对拍摄的单据图像进行预处理，包括图像增强、裁剪、矫正等操作，以提高识别的准确性。 3. 设计有效的单据内容提取算法，准确提取出关键信息。 4. 将提取的信息进行整理和分类，按照统计需求进行数据汇总和计算。 5. 选择合适的方式展示生成的统计表，如表格、图表等。 这是一个较为复杂的任务，可能需要综合运用图像处理、机器学习和数据处理等多方面的知识和技术。

以下是关于多张图片生成宣传视频的相关内容： ComfyUI AniamteDiff 图片融合视频： 模型：加载用到两个 lora，一个是 Animatediff v3_sd15_mm 运动模型需要的 v3_sd15_adapter，lora 强度越高画面越稳定，但需在合理范围；另一个 more_details 用于给画面添加更多细节，模型和工作流会放在网盘里。 参数设置：上传 4 张图片，并使用 image batch 复制图像制作批次，这是为了在使用 IPAdapter 时让每一帧都能参考上传的图片，使风格迁移更像，上传的蒙版视频用于在帧与帧之间做遮罩过渡，添加动态效果。 IPAdapter：用于图像的风格迁移，对应四张图片。使用遮罩控制每张图片显示的帧数，从第 0 帧开始计算，一张图片 16 帧，加上中间过渡的 8 帧，在创建遮罩时，需要显示的帧设置为 1，隐藏的为 0，以此类推，将 4 张图片融合成 96 帧的序列，并使用遮罩控制每一帧显示的画面。 流量密码！小红书万赞英语视频用扣子一键批量生产： 原理分析：这种视频由多张不同的带文字的图片生成，主要是教英语的内容，读到哪句哪句高亮，图片也随句子变化。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，音频由文字生成，最主要的是把图片和文字搞出来。 找模版：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。

以下为您推荐几款可以将多张图合成一个产品图的软件和工具： 1. ICLight：这是由 ControlNet 作者张吕敏刚放出的工具。 体验链接： GitHub 地址：https://github.com/lllyasviel/ICLight 体验地址：https://huggingface.co/spaces/lllyasviel/ICLight 功能特点：可以传一张图，选择光源位置，填上提示词，生成新的有光源角度的融合背景的图。还支持选择背景图片和简单提示词，完美重新打光。 2. Comfyui 工作流： 相关资源： Lora 下载：https://huggingface.co/alivilab/InContextLoRA/tree/main 工作流下载：https://github.com/op7418/Comfyuiworkflow/blob/main/FLUX/Logo%20%E5%91%A8%E8%BE%B9%E7%94%9F%E6%88%90.json 3. 即梦： 基础操作： 打开即梦官网 https://jimeng.jianying.com/ 选择图片生成 选择导入参考图（上传一张参考图，点击智能参考） 功能案例： 模特图自由定制，如变装、换发型、换脸、换发色和调整人物姿势。 产品图随心变化，可改变产品材质、调整画面背景。 电商海报一键搞定，支持随意更改背景、元素，适应不同营销主题。 希望以上信息对您有所帮助。

以下是关于生成多张图片和控制图片生成的相关知识： 对于 DALL·E 3 ： 描述发送给 DALL·E 的文本应极其详细且超过 3 句话。 生成图像的分辨率可选择 1792x1024（宽）、1024x1024（方）、1024x1792（高），默认使用 1024x1024（方），除非提示词建议使用其他尺寸。 若用户未指定生成的标题数量，默认生成 4 个，且应尽量多样化。生成图像数量不超过 4 个。 对于 Stable Diffusion ： 调节宽度和高度可控制照片大小。一般生成正方形照片可设为 512x512，生成长方形照片时，电脑配置差不建议设为 1024、2048 等较大尺寸。 生成多张照片时，通常只调整“总批次数”，即一张一张生成；同时调整“单批数量”对显卡有要求。 让生成的图片更可控的技巧： 上传多种图片进行融合生成时，一张图片最好只有一种特征。 可使用多重关键词，为不同单词赋予不同权重，如 hot::2 dog 中 hot 对结果影响更大；也可通过负数权重减弱某种元素比重，如 red::.5 可减少大红色。 还可用 no 参数弱化某个元素，如 no hands 可降低手出现问题的概率，其与 hands:0.5 等价。 可设置 v 版本。

以下是一些可用于将多张图片生成 3D 建模的工具： 1. Tripo AI：是 VAST 发布的在线 3D 建模平台，基于数十亿参数级别的 3D 大模型，能利用文本或图像在几秒钟内生成高质量且可立即使用的 3D 模型，实现快速的 2D 到 3D 转换，并提供 AI 驱动的精准度和细节。在“Create”界面底部输入框输入提示词（不支持中文），或点击输入框左侧的“</>”按钮随机生成提示词，点击“Create”生成 3D 模型，每次生成 4 个基础模型，不满意可点击“Retry”重新生成，有满意的模型点击“Refine”精修，精修进度在“My Models”中查看，一般 5 分钟左右完成。还可通过点击输入框右侧的图标上传图片生成 3D 模型，图生 3D 一次生成一个基础模型，同样支持“Retry”重生成和“Refine”精修。 2. Meshy：功能全面，不仅支持文本生成 3D，还支持图片生成 3D 以及 AI 材质生成。用户可通过上传图片并描述需要的材质和风格来生成高质量的 3D 模型。 3. CSM AI：支持从视频和图像创建 3D 模型，其“Realtime Sketch to 3D”功能支持通过手绘草图实时设计 3D 形象，再转换为 3D 模型。 4. Sudo AI：支持通过文本和图像生成 3D 模型，特别适用于游戏领域的模型生成。用户可上传图片或输入文本提示词来生成 3D 模型。 5. VoxCraft：由生数科技推出的免费 3D 模型生成工具，能够将图像或文本快速转换成 3D 模型，并提供了图像到 3D、文本到 3D 和文本到纹理等多种功能。 6. Polycam：只需上传至少 20 张图片或至少 20 秒的视频，Polycam 自动处理并构建一个 3D 模型。生成后还可以编辑模型，支持 12 种以上的格式导出到流行的 3D 软件中，如 Blender、SketchUp、Unreal、Unity 等。100 张图像的云处理建模时间只需要大约 1 2 分钟。可以在网站以及 iOS 和 Android 应用中来创建、编辑和存储 3D 模型，完全免费。Polycam 还可以轻松将无人机拍摄的图像转换为广阔的 3D 模型。只需上传关键帧无人机图像，就可以快速得到 3D 模型。Polycam 与所有流行的无人机兼容，包括 DJI Mavic 3、DJI Mini 4 Pro 和 DJI Phantom 4 Pro。 这些工具通常具有用户友好的界面，允许用户通过简单的操作来生成 3D 模型，无需专业的 3D 建模技能。它们可以广泛应用于游戏开发、动画制作、3D 打印、视觉艺术等领域。

以下是一些能够根据照片生成相似度较高的 AI 形象的工具、应用或网站： 1. Artguru AI Art Generator：这是一个在线平台，能够生成逼真图像，为设计师提供灵感，丰富创作过程。 2. Retrato：一款 AI 工具，可将图片转换为非凡肖像，拥有 500 多种风格选择，适合制作个性头像。 3. Stable Diffusion Reimagine：新型 AI 工具，通过稳定扩散算法生成精细、具有细节的全新视觉作品。 4. Barbie Selfie Generator：专为喜欢梦幻童话风格的人设计的 AI 工具，能将上传的照片转换为芭比风格，效果出色。 这些 AI 模型通过组合如扩散模型、大型视觉转换器等技术，可以根据文本或参考图像生成具有创意且质量不错的相似图像输出，但可能存在性能不稳定、生成内容不当等局限。 此外，您还可以访问获取更多生成 logo 等相关的 AI 工具。 如果您想生成专属 AI 写真，可参考以下 Prompt：垫图 url + Chinese female model,upper body,clothes with collars,bright space natural pose,big earrings,Chinese traditional minimalism,flat illustration,geometric shapes,minimalism niji 6 ar 3:4 sw 200 sref url

以下是一些可用于应对日常工作中表格单据统计和分析的 Excel 相关 AI 工具： 1. Excel Labs：这是一个 Excel 插件，新增了基于 OpenAI 技术的生成式 AI 功能，能让用户直接在 Excel 中利用 AI 进行数据分析和决策支持。 2. Microsoft 365 Copilot：由微软推出，整合了 Word、Excel、PowerPoint、Outlook、Teams 等办公软件。用户通过聊天形式告知需求，如数据分析或格式创建，Copilot 会自动完成任务。 3. Formula Bot：提供数据分析聊天机器人和公式生成器两大功能，用户能通过自然语言交互式地进行数据分析和生成 Excel 公式。 4. Numerous AI：支持 Excel 和 Google Sheets 的 AI 插件，除公式生成外，还能根据提示生成相关文本内容、执行情感分析、语言翻译等任务。 这些工具通过 AI 技术提升了 Excel 的数据处理能力，使用户能更高效地进行数据分析和决策。随着技术不断发展，未来可能会有更多 AI 功能集成到 Excel 中，进一步提高工作效率和数据处理的智能化水平。请注意，内容由 AI 大模型生成，请仔细甄别。