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模糊图片如何变清晰

Answer

要将模糊图片变清晰,整个流程主要分为以下三部分:

  1. 图像输入:添加 Load Image 节点加载图像,不建议上传大分辨率的图片,因为图片分辨率越大,处理时间越长。
  2. 图像高清修复:
    • 使用 Checkpoint 大模型 Iceclear/StableSR 进行高清修复,并放大 2 倍。此模型是一种利用预先训练的文本到图像扩散模型中的先验知识来实现盲超分辨率的新颖方法,需搭配 Stable SR Upscaler 模型以最大程度修复图像,推理图片每个噪点来还原图像。
    • 提示词部分应包含想要达到的目的内容,如正向:(masterpiece),(best quality),(realistic),(very clear);反向:3d,cartoon,anime,sketches,(worst quality),(low quality)(杰作),(最高品质),(逼真的),(非常清晰);3D,卡通,动漫,素描,(最差质量),(低质量)。全程采取两次高清修复。
  3. 图像高清放大:
    • 针对第一次放大修复后的图像进行二次修复,用 realisticVision 底膜最合适,此模型在重绘扩图放大等领域效果良好。
    • 使用提示词反推 node 对图像进行画面提示词提取,搭配 tile ControlNet 提升画面细节感,然后用合适的高清放大模型对图像进行二次放大。

此外,修复模糊图片还需注意以下几点:

  • 修复必须要使用 StabilityAI 官方的 Stable Diffusion V2.1 512 EMA 模型,放入 stable-diffusion-webui/models/Stable-Diffusion/文件夹中。
  • StableSR 模块(约 400M 大小)放入 stable-diffusion-webui/extensions/sd-webui-stablesr/models/文件夹中。
  • VQVAE(约 750MB 大小)放在 stable-diffusion-webui/models/VAE 中。

对于老照片,可将其放入后期处理中,使用 GFPGAN 算法将人脸变清晰。然后将图片发送到图生图当中,打开 stableSR 脚本进行放大修复。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。

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References

图像高清修复,无损放大 N 倍

整个图像修复放大的流程分为三部分:输入原始图像、修复图像、放大并重绘图像。下面将详细拆解每一部分的生成原理。[heading3]一、图像输入[content]第一部分添加Load Image节点加载图像,只需上传需要处理的图片即可。不建议上传大分辨率的图片,图片分辨率越大,处理的时间就越长。[heading3]二、图像高清修复[content]第二部分进行高清修复,把原本模糊的图片修复,并进行2倍放大。Checkpoint大模型使用Iceclear/StableSR,这是一种新颖的方法来利用封装在预先训练的文本到图像扩散模型中的先验知识来实现盲超分辨率(SR)。具体来说,就是通过时间感知编码器,在不改变预先训练的合成模型的情况下实现有希望的恢复结果,从而保留生成先验并最小化训练成本。并且需要搭配Stable SR Upscaler模型才能在最大程度上修复图像,推理图片每个噪点,以还原图像。提示词部分应包含我们想要达到的目的内容,在此场景中如正向:(masterpiece),(best quality),(realistic),(very clear),反向:3d,cartoon,anime,sketches,(worst quality),(low quality)(杰作),(最高品质),(逼真的),(非常清晰);3D,卡通,动漫,素描,(最差质量),(低质量)全程采取两次高清修复,这一次修复原始图像分辨率并且放大,已经很完美还原,但是分辨率并不够,继续进行下一步。[heading3]三、图像高清放大[content]这一步主要针对第一次放大修复后的图像,进行二次修复。这里用realisticVision底膜最合适,这个模型在重绘扩图放大等领域效果非常好。使用提示词反推node对图像进行画面提示词提取,搭配tile ControlNet提升画面细节感,然后需用合适的高清放大模型,对图像进行二次放大。

【SD】超清无损放大器StableSR

这个修复必须要使用StabilityAI官方的Stable Diffusion V2.1 512 EMA模型,放入stable-diffusion-webui/models/Stable-Diffusion/文件夹中。然后是StableSR模块(约400M大小)放入stable-diffusion-webui/extensions/sd-webui-stablesr/models/文件夹中。还有一个VQVAE(约750MB大小)放在你的stable-diffusion-webui/models/VAE中。这三个文件我会放在百度云盘的链接中。安装好之后,我们用一张从网上找的神仙姐姐的照片来做一个测试,这张图片的分辨率为512x768。放大之后看是比较模糊的,脸上有很多噪点,头发丝也糊在一起了。我们先使用“Ultimate SD upscale”脚本放大看一下,哪怕是重绘幅度只开到0.1,也可以看到人物细节的变化,比如嘴角、眼睛等部位,而且整个人磨皮很严重,失去了真实感。重绘幅度开到0.4之后,基本上就变了一个人了。所以,想要还原一些老照片,追求最大保真度的话,用重绘的方法是不太好的。接下来,我们再试验一下“后期处理”的放大方法,缩放3倍。眼神变得更锐利了一些,但是头发还是模糊的,因为原图就很模糊。最后,我们再测试一下StableSR的放大,先将大模型和VAE分别调整为我们刚才下载安装的“Stable Diffusion V2.1 512 EMA ”和“VQGAN vae”。打开脚本下拉,选择“StableSR”,模型选择和大模型对应的这个,放大倍数为3,下面勾选“pure noise”。

【SD】用AI给老照片上色,岁月不改它模样

将照片放入到后期处理中,使用GFPGAN算法将人脸变清晰,不知道这个功能的可以参考我这篇文章——[【Stable Diffusion】图片高清化+面部修复+一键抠图,一些你不知道的事儿](http://mp.weixin.qq.com/s?__biz=MzkzMzIwMDgxMQ==&mid=2247487422&idx=1&sn=9cdf7ef37c2acb3c0fc3328d0ba8af74&chksm=c251597af526d06c921ea6728cb2a32bdf1d5f699e19d6ba13b849994e4d01af8a5144132aad&scene=21#wechat_redirect)。这个步骤,可以将我们的五官进行重绘,但是却没有办法将照片中的头发、衣服等其他元素变清晰。所以,接下来我将图片再发送到图生图当中,打开stableSR脚本,放大两倍。这个放大插件是所有插件中对原图还原最精准的,也是重绘效果最好的,不知道的朋友可以参考我的这篇文章——[【Stable Diffusion】超清无损放大器StableSR](http://mp.weixin.qq.com/s?__biz=MzkzMzIwMDgxMQ==&mid=2247487403&idx=1&sn=cbb96534fa6f58c37cf9fc64bc7ade0c&chksm=c251596ff526d0792b4bba0e21b69427b23e780824bdc75b22f1073e8bad6f61f30199fc8344&scene=21#wechat_redirect)。切换到sd2.1的模型进行修复,vae选择vqgan,提示词可以什么都不写,以免对原图产生干扰。

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哪个ai工具可以让模糊的老照片变清晰
以下是一些可以让模糊的老照片变清晰的 AI 工具和方法: 1. 使用 Stable Diffusion : 将照片放入后期处理中,使用 GFPGAN 算法将人脸变清晰。您可以参考文章——。 将图片发送到图生图当中,打开 stableSR 脚本,放大两倍。这个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——。切换到 sd2.1 的模型进行修复,vae 选择 vqgan,提示词可以什么都不写,以免对原图产生干扰。 为了做到颜色与内容的统一,可以启用之前讲到过的一款 cutoff 插件来进行控制,依次按顺序设置好颜色提示词。您可以参照文章——。 2. 图像放大修复在 AI 绘画领域中必不可少,旧照片重现清晰可以利用 AI 技术进行图像修复,保留珍贵回忆。以前手机拍摄的低分辨率图片,也可以用 AI 技术进行高清修复。人像高清修复方面,不需要专业相机设备,用手机拍摄的照片也能通过 AI 技术修复至高清大片。而且,AI 技术不单单只是修复图片,还可以用于图像分辨率的无限扩大且不失真。例如马斯克原始图像分辨率为 234x180 像素,高清修复扩图后可达到 1880x1440 像素,差不多达到 2k 分辨率的质量。多进行几次采样放大后,完全可以实现 8k 超清放大。
2025-02-07
把模糊人像变清楚
以下是将模糊人像变清楚的方法: 1. 首先,将照片放入后期处理中,使用 GFPGAN 算法将人脸变清晰。您可以参考文章——。这个步骤可以重绘五官,但无法将头发、衣服等元素变清晰。 2. 接着,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。不知道的朋友可以参考文章——。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。 3. 对于面部修复,可以使用 GFPGAN 面部修复功能。其他参数不变,直接将 GFPGAN 参数拉到 1 即可。此功能只能修复脸部,头发、衣服、背景等不变。 4. 背景去除需要安装插件 REMBG,安装地址是 https://github.com/AUTOMATIC1111/stablediffusionwebuirembg.git。安装好之后重启,就有选项框。使用时模型选第一个 u2net,直接点击生成。若有黑边,可点击 Alpha matting 调整参数,如 Erode size:6、Foreground threshold:143、Background threshold:187,以得到无黑边图像。此外,还有专门做服装和动漫抠图的模型。 需要注意的是,修复过程中使用的一些模型和插件的安装文件,作者会放在百度云盘的链接中。
2024-12-31
我输入模糊的图片,可以生成一副相对高清的图片,请问用什么AI工具
以下是一些可以将模糊图片生成相对高清图片的 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 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。 另外,如果您想从游戏截图升级到 KV 品质,可以参考以下 AI 工具使用方法: 目前市面上有线上和线下本地部署的两种 AI 。线上的优势为出图速度快,不吃本地显卡的配置,且无需自己下载动辄几个 G 的模型,还能看其他创作者的制作的图片,但为了节约算力成本他们只支持出最高 1024X1024 左右的图,制作横板、高清等图片就会受限。线下部署的优势为可以自己添加插件,不卡算力,出图质量高于线上平台,但是使用期间电脑基本处于宕机状态,如果配置不高的话还会出现生成半天之后爆显存的情况,导致出图失败。 所以我们这里充分发挥线上和线下平台的优势。线上用于找参考、测试模型,线下作为主要的出图工具。在线上绘图网站的绘图广场上发现自己想要的画风,点击创作,会自动匹配创作的使用的模型 lora 和 tag。截取一小张游戏人物作为底图,目的是将线上平台有限的算力全部堆在人物身上。多批次、多数量地尝试不同的画风,得出最符合游戏的一款模型+lora 组合。最后在 C 站(https://civitai.com/ )上下载对应模型到本地,加载部署后就可以开始正式生图了! 关于 AI 去水印的工具,目前市面上有一些不错的选项: 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。
2024-11-29
我输入模糊的图片,可以生成一副相对高清的图片,请问用什么工具
以下是一些可以将模糊图片生成相对高清图片的工具和方法: 1. 图像高清修复,无损放大 N 倍: 整个流程分为输入原始图像、修复图像、放大并重绘图像三部分。 图像输入:添加 Load Image 节点加载图像,不建议上传大分辨率图片,以免处理时间过长。 图像高清修复:使用 Checkpoint 大模型如 Iceclear/StableSR 搭配 Stable SR Upscaler 模型,并设置合适的提示词,如正向:(masterpiece),(best quality),(realistic),(very clear),反向:3d,cartoon,anime,sketches,(worst quality),(low quality)(杰作),(最高品质),(逼真的),(非常清晰);3D,卡通,动漫,素描,(最差质量),(低质量)。 图像高清放大:使用 realisticVision 底膜,搭配提示词反推 node 和 tile ControlNet 提升画面细节感,再用合适的高清放大模型进行二次放大。 2. 星流一站式 AI 设计工具: 顶部图像编辑工具中的高清放大功能,支持最大尺寸为 4K(40964096)。 放大倍率:按照倍率进行放大。 放大参数:包括变化幅度、风格类型、细节丰富度、清晰度、相似度和提示词等。 3. 【SD】: 面部修复:可使用 GFPGAN 面部修复功能,将参数拉到 1 即可。 背景去除:需安装 REMBG 插件,模型选 u2net,可通过调整 Erode size、Foreground threshold、Background threshold 等参数去除黑边。还有专门的服装和动漫抠图模型。 您可以根据自己的需求和操作习惯选择适合的工具。
2024-11-29
模糊图片如何变清晰
要将模糊图片变清晰,整个流程主要分为以下三部分: 1. 图像输入:添加 Load Image 节点加载图像,不建议上传大分辨率的图片,因为图片分辨率越大,处理时间越长。 2. 图像高清修复: 使用 Checkpoint 大模型 Iceclear/StableSR 进行高清修复,并放大 2 倍。此模型是一种利用预先训练的文本到图像扩散模型中的先验知识来实现盲超分辨率的新颖方法,需搭配 Stable SR Upscaler 模型以最大程度修复图像,推理图片每个噪点来还原图像。 提示词部分应包含想要达到的目的内容,如正向:(masterpiece),(best quality),(realistic),(very clear);反向:3d,cartoon,anime,sketches,(worst quality),(low quality)(杰作),(最高品质),(逼真的),(非常清晰);3D,卡通,动漫,素描,(最差质量),(低质量)。全程采取两次高清修复。 3. 图像高清放大: 针对第一次放大修复后的图像进行二次修复,用 realisticVision 底膜最合适,此模型在重绘扩图放大等领域效果良好。 使用提示词反推 node 对图像进行画面提示词提取,搭配 tile ControlNet 提升画面细节感,然后用合适的高清放大模型对图像进行二次放大。 此外,图像高清修复还需注意以下几点: 修复必须要使用 StabilityAI 官方的 Stable Diffusion V2.1 512 EMA 模型,放入 stablediffusionwebui/models/StableDiffusion/文件夹中。 StableSR 模块(约 400M 大小)放入 stablediffusionwebui/extensions/sdwebuistablesr/models/文件夹中。 VQVAE(约 750MB 大小)放在 stablediffusionwebui/models/VAE 中。 对于老照片,可将其放入后期处理中,使用 GFPGAN 算法将人脸变清晰。还可将图片发送到图生图中,打开 stableSR 脚本放大,并切换到 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。
2024-11-19
我想要个视频AI模糊变高清的工具
以下为您介绍两款可将视频 AI 模糊变高清的工具: 1. Topaz Video AI: 解压对应文件,推荐使用绿色版(安装包已在网盘,可直接下载)。 右键管理员运行 VideoAIportable.exe 文件。 导入处理好的视频。 主界面左边是原视频,右边是待处理视频,下面是对应的视频轨道。 右边部分是主要对视频处理的方式,预设部分主要有放大视频、提升画质、提升帧率等功能。 视频部分保持默认,稳定 AI 用于画面稳定和减少抖动,模式分为自动裁切和完整帧,强度在 60 左右,抖动需开启,次数一般选择 2。 消除运动模糊 AI 按字面意思操作,帧插值 AI 可识别帧之间进行修复替换,增强 AI 能选择不同模型对视频整体优化,包括面部、去噪、锐化提升等。 一般会选择稳定+运动模糊,若电脑配置不行,可一个一个操作,但速度较慢。 2. FMANet: 能将模糊低分辨率视频恢复为清晰高分辨率。 可解决快速移动物体或摄像机引起的视频模糊。 智能理解物体运动,改善画质,去除模糊。 相关网址:http://kaistviclab.github.io/fmanetsite/ 、https://x.com/xiaohuggg/status/1746160750610075689?s=20
2024-10-22
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
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
图片变清晰
以下是关于图片变清晰的相关内容: 清影工具: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。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,也可以不写 prompt 让模型自行操控图片动起来,或者明确想动起来的主体并按特定方式撰写提示词。 AI 画质增强工具: 常见工具: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:将照片放入后期处理中,使用 GFPGAN 算法将人脸变清晰。还可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,提示词可以不写以免对原图产生干扰。
2025-04-10
介绍把图片变清晰的软件,logo图片上的文字不清晰。
目前有一些可以将图片变清晰的软件,以下为您介绍几种常见的: 1. Adobe Photoshop:功能强大,通过图像增强、锐化等操作来提高图片清晰度。 2. Topaz Gigapixel AI:专门用于图像放大和增强清晰度。 3. Waifu2x:对动漫、插画类图片的清晰度提升效果较好。 您可以根据自己的需求和图片类型选择适合的软件来处理 logo 图片上不清晰的文字。
2025-03-25
视频变清晰
以下是一些可以让视频变清晰的方法和相关工具: 1. 利用视频模型“可灵”:使用获奖作品、丰富细节等关键词,加上表现情绪和氛围的词以及明亮的颜色,能让视频变清晰。 2. “UpscaleAVideo”工具:由南洋理工大学 SLab 实验室开发,能够将低分辨率视频转换为高分辨率,同时提高清晰度和细节。它可以通过文本提示修改视频内容,比如提升特定物体的细节或改善整体视觉效果,还能确保视频帧的平滑过渡。 3. “Topaz Video AI”:由美国犹他州的 Topaz Labs 公司于 2022 年推出,能够提升视频清晰度、支持将视频升级到最高 60 帧的水平。还提供了算法模型用于减少闪烁、去噪、去除动态模糊、颜色校正、慢动作等。价格为 299 美刀。官方地址:https://www.topazlabs.com/topazvideoai ,使用指南:https://docs.topazlabs.com/videoai/features/userinterface 。在实践中,将 Deforum 中的赛车图生视频拖入 Topaz 中进行生成,能改善闪烁问题并使视频清晰。
2025-03-24
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
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