ai绘画的最前沿技术以及效果

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。

以下是一些 AI 相关的前沿技术网站： 1. OpenAI：提供了诸如 GPT 等先进的语言模型和相关技术。 2. Google AI：涵盖了多种 AI 领域的研究成果和应用。 3. Microsoft Research：在 AI 方面有众多创新研究和技术展示。 此外，WaytoAGI 也是一个致力于人工智能学习的中文知识库和社区平台，汇集了上千个人工智能网站和工具，提供最新的 AI 工具、应用、智能体和行业资讯。在没有任何推广的情况下，WaytoAGI 两年时间已有超过 300 万用户和超千万次的访问量，其目标是让每个人的学习过程少走弯路，让更多的人因 AI 而强大。目前合作过的公司/产品包括阿里云、通义千问、淘宝、智谱、支付宝等。

大模型的发展时间线和关键节点如下： 2017 年：发布《Attention Is All You Need》论文。 2018 年： Google 提出 BERT，创新性地采用双向预训练并行获取上下文语义信息及掩码语言建模。 OpenAI 提出 GPT，开创仅使用自回归语言建模作为预训练目标的方式。 2021 年：Meta 提出 Large LAnguage Model Approach（LLAMA），成为首个开源模型。 2022 年 11 月 30 日：ChatGPT 发布，在全球范围内掀起人工智能浪潮。 2022 年 12 月：字节云雀大模型等出现。 2023 年： 国内大模型发展大致分为准备期（国内产学研迅速形成大模型共识）、成长期（数量和质量逐渐增长）、爆发期（开源闭源大模型层出不穷，形成百模大战态势）。 关键进展包括：Meta 开源 Llama2、OpenAI 发布多模态 GPT4V 及 GPT4 Turbo、百川智能开源 Baichuan7B 及 Baichuan2、百度升级文心一言 4.0、清华&智谱 AI 开源 ChatGLM2 及清华开源 ChatGLM3、腾讯发布混元助手等。 当前最前沿的新闻包括：过去半年，国内领军大模型企业实现了大模型代际追赶的奇迹，从 7 月份与 GPT3.5 的 20 分差距，到 11 月份测评时已在总分上超越 GPT3.5。

AI 技术的发展历程和前沿趋势如下： 发展历程： 1. 早期阶段（1950s 1960s）：包括专家系统、博弈论、机器学习初步理论。 2. 知识驱动时期（1970s 1980s）：有专家系统、知识表示、自动推理。 3. 统计学习时期（1990s 2000s）：出现机器学习算法如决策树、支持向量机、贝叶斯方法等。 4. 深度学习时期（2010s 至今）：深度神经网络、卷积神经网络、循环神经网络等得到广泛应用。 当前前沿技术点： 1. 大模型（Large Language Models）：如 GPT、PaLM 等。 2. 多模态 AI：包括视觉 语言模型（CLIP、Stable Diffusion）、多模态融合。 3. 自监督学习：如自监督预训练、对比学习、掩码语言模型等。 4. 小样本学习：例如元学习、一次学习、提示学习等。 5. 可解释 AI：涉及模型可解释性、因果推理、符号推理等。 6. 机器人学：涵盖强化学习、运动规划、人机交互等。 7. 量子 AI：包含量子机器学习、量子神经网络等。 8. AI 芯片和硬件加速。 在学习路径方面： 偏向技术研究方向： 1. 具备数学基础，如线性代数、概率论、优化理论等。 2. 掌握机器学习基础，包括监督学习、无监督学习、强化学习等。 3. 深入学习深度学习，如神经网络、卷积网络、递归网络、注意力机制等。 4. 熟悉自然语言处理，如语言模型、文本分类、机器翻译等。 5. 了解计算机视觉，如图像分类、目标检测、语义分割等。 6. 跟进前沿领域，如大模型、多模态 AI、自监督学习、小样本学习等。 7. 进行科研实践，包括论文阅读、模型实现、实验设计等。 偏向应用方向： 1. 掌握编程基础，如 Python、C++等。 2. 熟悉机器学习基础，如监督学习、无监督学习等。 3. 熟练使用深度学习框架，如 TensorFlow、PyTorch 等。 4. 应用于自然语言处理、计算机视觉、推荐系统等领域。 5. 做好数据处理，包括数据采集、清洗、特征工程等。 6. 进行模型部署，如模型优化、模型服务等。 7. 参与行业实践，如项目实战、案例分析等。 无论是技术研究还是应用实践，数学和编程基础都是必不可少的。同时需要紧跟前沿技术发展动态，并结合实际问题进行实践锻炼。 此外，去年生成式 AI 从不引人注意走到了 AI 50 强榜单的前列。今年，随着企业用户和消费者的 AI 生产力大幅提高，其成为前沿和中心。尽管 2023 年美国的大部分 AI 风投流向了基础设施领域，应用公司仍在 AI 50 强榜单中占据主导地位。如今，许多公司正将 AI 融入其工作流程，以此来快速达成 KPI。不远的将来，我们有望看到 UX 和 UI 围绕 AI 的功能进行重新设计。

目前较为前沿的 AI 服装模特相关的应用有： Stitch Fix 是一家服装公司，已使用 AI 向客户推荐特定服装，并正在尝试使用 DALLE 2 根据客户对颜色、面料和款式的偏好创建服装可视化。 InterAlia 可以帮助搭配服装。 在小红书上，有通过 AI 制作服装如 AI 小绿裙实现变现的案例，新手可用 mewxai 或幻火来制作，熟练者可用 sd 或 mj 制作。 此外，还有用 AI 定制萌娃头像等相关应用。

目前在游戏领域应用的前沿 AI 技术点主要包括以下几个方面： 1. 利用 AIGC 技术实现游戏产业的生产力革命： 降低开发成本：借助人工智能的内容创作工具，如生成新的游戏内容（地图、角色和场景）、驱动游戏中的非玩家角色（NPC）、改进游戏的图像和声音效果等，能够缩减游戏开发的成本。 缩短制作周期：例如通过程序化内容生成，包括利用人工智能生成文字、图像、音频、视频等来创作游戏剧本、人物、道具、场景、用户界面、配音、音效、配乐、动画和特效等，从而减少游戏开发时间。 提升游戏质量和带来新交互体验：AIGC 技术为游戏带来不同以往的新体验，甚至创造出新的游戏类型以及新的交互方式。 2. 游戏内容辅助生成： 生成文、生成图、生成 3D 以及生成音乐。应用场景包括游戏策划人和制作人、美术设计师等。 对于工业化的游戏公司，基于 Stable Difussion 的生成能够通过 2D 美术素材的辅助生成提高创业效率 50%，降低 20%80%的成本。 文生图：通过提示词加参数就可以形成 2D 的参考图，适配度高。 图生图：原画师或美术可以使用，用一个线稿或原画，在原画基础上加一些 Prompt 和参数，就可以形成一个效果图和二级的素材。 动画辅助渲染：用 Lora 对角色背景、关键帧进行风格渲染，例如将真人视频渲染成二次元风。 3. 游戏的智能运营： 智能 NPC 互动：保持长期记忆，保持人物个性和对话表现形式，同时满足成本平衡。 客服、攻略的问答、代码和脚本的生成。主要针对游戏的产品经理、运营经理和社区的运营经理。 游戏社区运营：如海外的 Discord，国内的 Fanbook，让更多玩家在游戏之外，在社群里面很好地互动，基于游戏的美术素材进行二创、查询攻略和使用智能客服。 这些技术的技术逻辑和技术细节如下： 1. AIGC 技术：基于大语言模型和扩散模型，通过机器学习、强化学习等先进技术进行训练，能够理解和生成各种游戏相关的内容。 2. 游戏内容辅助生成：利用深度学习算法对大量的游戏相关数据进行学习和分析，从而能够根据给定的提示或参数生成相应的游戏内容。 3. 智能运营方面：通过构建智能模型，对玩家的行为和需求进行分析和预测，从而提供个性化的服务和互动。

目前在游戏领域最前沿的 AI 技术点主要包括以下几个方面： 1. 探索将游戏环境中的成果迁移至现实世界：电子游戏作为人工智能算法的测试场，为人工智能模型的构建与训练提供了理想化的场所。但将游戏中的技术推广到现实世界应用仍面临诸多挑战。 2. 利用 AIGC 技术实现游戏产业的生产力革命： 借助人工智能的内容创作工具，降低开发成本、缩短制作周期、提升游戏质量和完成度，带来新体验，创造新游戏类型和交互方式。 应用于电子游戏开发的多个方面，如生成新的游戏内容（地图、角色和场景）、驱动游戏中的非玩家角色（NPC）、改进游戏的图像和声音效果等。 3. 为通用人工智能的孵化提供帮助：经过多个复杂游戏训练后的“玩游戏”的人工智能体。 4. 借助人工智能完成大型游戏的制作：如《微软模拟飞行》通过与 blackshark.ai 合作，利用人工智能从二维卫星图像生成无限逼真的三维世界，且模型可随时间改进。 5. 生成式人工智能模型在游戏资产中的应用：出现了用于游戏中几乎所有资产的生成式人工智能模型，包括 3D 模型、角色动画、对话和音乐等。 6. 降低游戏制作的内容成本：整合生成式 AI 可大幅降低制作游戏的时间和成本，例如为一张图片生成概念图的时间从 3 周下降到 1 小时。

以下是为您推荐的一些好用的 AI 绘画平台： 1. Midjourney：综合体验较好，尤其是其 v6 版本。 2. 可灵 AI：成熟的综合类工具。 3. 即梦 AI：成熟的综合类工具。 4. Krea：集成平台。 5. MewXAI：操作简单，功能丰富，包括 MX 绘画、MX Cute、MJ 绘画、边缘检测、室内设计、姿态检测、AI 艺术二维码、AI 艺术字等。访问地址：https://www.mewxai.cn/

以下是一些适用于 AI 绘画的提示词示例及相关说明： 内容型提示词： 选择 anythingV5 这个专门用于二次元绘画的大模型，输入例如“1 个女孩，黑发，长发，校服，向上看，短袖，粉红色的花，户外，白天，蓝色的天空，云，阳光，上身，侧面”这样的描述，并使用翻译软件翻译成英文。 标准化提示词： 例如“，绘图，画笔”，能让画面更趋近于某个固定的标准。 其他提示词示例： 远景，三分法构图，俯视视角，数字绘画，云雾缭绕的山谷，群山连绵起伏，山谷间云雾缭绕，阳光透过云层洒在山间，形成光与影的对比，模拟观众的视线逐渐接近这片土地，新印象派风格特征，使用数字画笔和渐变工具ar 16:9v 6.1 远景，中心对称构图，俯视视角，摄影风格，云雾中的山谷，山峦在云雾中若隐若现，山谷中隐约可见的河流蜿蜒流淌，云雾的流动感和山的静态形成对比，现实主义风格特征，使用长焦镜头和景深控制技术ar 3:2v 6.1 远景，对角线构图，俯视视角，水墨画风格，云雾缭绕的山谷，山峦线条流畅，云雾以墨色深浅表现，山谷中的云雾仿佛在流动，给人以动态的视觉感受，中国山水画风格特征，使用毛笔和水墨渲染技术ar 2:3v 6.1 在设置参数方面： 采样迭代步数通常控制在 20 40 之间，步数越高绘画越清晰，但绘画速度越慢。 常用的采样方法有 Euler a、DPM++2S a Karras、DPM++2M Karras、DPM++SDE Karras、DDIM 等，有的模型会有指定的算法，搭配起来更好用。 比例设置为 800:400 为宜，尺寸并非越大越好，因为模型的练图基本按照 512x512 的框架去画。若想要高清图，可同时点选高清修复来放大图像倍率，高宽比主要控制画面比例。 请注意，不同的 AI 绘画工具可能对提示词的要求和效果有所差异，您可以根据实际情况进行调整和尝试。

以下是一些关于绘画提示词的相关信息： 绘画提示词网站： MidLibrary：Midjourney 最全面的流派、艺术技巧和艺术家风格库，网址： MidJourney Prompt Tool：类型多样的 prompt 书写工具，点击按钮就能生成提示词修饰部分，网址： OPS 可视化提示词：这个网站有 Mid Journey 的图片风格、镜头等写好的词典库，方便您快速可视化生成自己的绘画提示词，网址： AIart 魔法生成器：中文版的艺术作品 Prompt 生成器，网址： IMI Prompt：支持多种风格和形式的详细的 MJ 关键词生成器，网址： Prompt Hero：好用的 Prompt 搜索，Search prompts for Stable Diffusion,ChatGPT&Midjourney，网址： OpenArt：AI 人工智能图像生成器，网址： img2prompt：根据图片提取 Prompt，网址： MidJourney 提示词工具：专门为 MidJourney 做的提示词工具，界面直观易用，网址： PromptBase：Prompt 交易市场，可以购买、使用、销售各种对话、设计 Prompt 模板，网址： 提示词语法： 根据自己想画的内容写出提示词，多个提示词之间使用英文半角符号。 一般而言，概念性的、大范围的、风格化的关键词写在前面，叙述画面内容的关键词其次，最后是描述细节的关键词。大致顺序如：。 不过在模型中，每个词语本身自带的权重可能有所不同，如果模型训练集中较多地出现某种关键词，我们在提示词中只输入一个词就能极大地影响画面，反之如果模型训练集中较少地出现某种关键词，我们在提示词中可能输入很多个相关词汇都对画面的影响效果有限。提示词的顺序很重要，越靠后的权重越低。 关键词最好具有特异性，措辞越不抽象越好，尽可能避免留下解释空间的措辞。 可以使用括号人工修改提示词的权重，方法如：字符。 画小二：Prompt 提示词关键词整理（双语版）： 视角_：Select/Deselect All_true、LowAngle（仰视） 介质_：abstract expressionist art style（抽象表现主义艺术风格） 镜头_：superresolution microscopy（超分辨率显微镜） 灯光_：ambient lighting（环境照明） 颜色_：white（白色的） 描述_：classical realism（古典现实主义） 艺术家_：抽象主义 19401950、Henri Matisse（亨利·马蒂斯） 电影_：2001 A Space Odyssey（2001 太空漫游） 游戏_：Age of Empires（帝国时代） 其他：doodle（涂鸦）、vacuum tube bulb（真空管灯泡）、polka dot color（圆点颜色）、microsoft paint（微软画图）

以下是一些关于 0 1 学习 AI 绘画的建议和当前好用的工具： 您可以通过观看相关视频教程来入门，比如： “10 分钟教会你如何手把手撰写提示语，全网最细 ChatGPT 对话指南，保姆级教程！” ，视频使用到的 AI 工具包括 AI 提示语，平台链接： 。 “零基础 AI 绘画入门，Midjourney、Stable Diffusion，小白速成，一站式使用和最强入门教程” ，视频使用到的 AI 工具包括 AI 提示语，一个无需魔法上网的 AI 绘画工具，平台链接： 。 目前，Midjourney 和 Stable Diffusion 是比较受欢迎的 AI 绘画工具。

以下是为您提供的 AI 绘画入门相关的资源和教程： 在“通往 AGI 之路介绍.pdf”中，有关于 AI 绘画入门的部分，包括产品工具与案例实战，开箱即用。 以下是一些 B 站的视频教程链接： 「AI 绘画」软件比较与 stable diffusion 的优势： 「AI 绘画」零基础学会 Stable Diffusion： 「AI 绘画」革命性技术突破： 「AI 绘画」从零开始的 AI 绘画入门教程——魔法导论： 「入门 1」5 分钟搞定 Stable Diffusion 环境配置，消灭奇怪的报错： 「入门 2」stable diffusion 安装教程，有手就会不折腾： 「入门 3」你的电脑是否跑得动 stable diffusion？： 「入门 4」stable diffusion 插件如何下载和安装？： 还有 SD 新手从 0 入门的 AI 绘画教程，包括以下章节： 第一节课：AI 绘画原理与基础界面 第二节课：20 分钟搞懂 Prompt 与参数设置，你的 AI 绘画“咒语”学明白了吗？ 第三节课：打破次元壁！用 AI“重绘”照片和 CG 第四节课：AI 绘画模型，“画风”自由切换 第五节课：提高 AI 绘画分辨率的方式 第六节课：LoRa|Hypernetwork 概念简析 第七节课：定向修手修脸，手把手教你玩转局部重绘！ 第八节课：提示词补全翻译反推，“终极”放大脚本与细节优化插件 第九节课：LoRA 从原理到实践 第十节课：零基础掌握 ControlNet！ 您可以通过以上资源进行学习，祝您在 AI 绘画领域学有所成！

以下是关于 AI 绘画学习的相关内容： 二师兄的 AI 绘画学习经历： 二师兄来自上海，房地产行业从业二十年，计算机零基础。 2024 年 2 月，在七彩虹售后群老哥的分享下，要了 SD 秋叶安装包，下载教学视频，迈出 AI 学习第一步。 3 月，啃完 SD 的所有教程，开始炼丹，但因图片数据集质量一般，lora 仅供自嗨。 4 月，与小伙伴探讨 AI 变现途径，尝试相关项目，过程中练了一些绘本风格的丹。 5 月，因工作变动，开启了长达五个月无硬件支持的 AI 学习之路，加入 Prompt battle 社群，开始 Midjourney 的学习。 AI 绘画助手： 是一位专业且贴心的 AI 绘画学习导师。 能为新手小白和进阶爱好者提供优质实用的指导。 能用通俗易懂的语言讲解复杂的神经网络、生成对抗网络等知识。 熟悉市面上流行的 AI 绘画工具，如 DALLE、MidJourney、Stable Diffusion 等，并介绍其使用步骤和独特之处。 擅长风格迁移技术、生成对抗网络在图像生成和编辑中的应用，以及获取高分辨率精美图像的方法。 拥有丰富实战案例经验，能为学习者答疑解惑并规划学习路径。 Nenly 的 Stable Diffusion 零基础入门课学习资料汇总： 4 月份发布零基础入门课，超 100 万朋友跟随学习。 编辑配套学习文档作为后备“知识库”，基本内容包括随堂素材、生成信息、内容修订。 提供安装攻略和素材下载的相关指导。 希望以上内容对您学习 AI 绘画有所帮助。

以下是使用悠船工具将建筑草图生成效果图的流程和相关介绍： 1. 基础使用： 提示词：在右侧填写提示词，右上可下载对应图片。 参数调整：参数详解参考下方「参数详解」。注意任何点击都会重新生成图片，免费用户可能会提示超出套餐，所以别乱点。最右侧是所有生成图片的略缩图。 2. 图片调整： 变化：分为细微和强烈，细微改变幅度小，强烈改变幅度大。 高清：有“直接”和“创意”两种模式，“直接”表示啥都不变直接出高清，“创意”表示在图片基础上进行微小的优化调整。 风格变化：基于生成的图片作为上传图片（垫图）再创作。 拓展：可上下左右拓展图片。 缩放：指的是镜头，比如 2x 就是镜头拉远 2 倍。 局部重绘：选择区域要大一些，太小的无法进行修改。 3. 图像参考： 在悠船中可以利用垫图和提示词配合生成符合要求的建筑、风景、文物等。只需将图片复制到悠船的提示词框里面，并填写对应的提示词描述。

以下几种 AI 工具可以将照片改成卡通效果，操作相对简单易操作： 1. ChatGPT 4o：支持上传照片后直接生成“吉卜力卡通风格”图像，提示词只需简单写“吉卜力风格化”即可，后续会话中只需上传图片，无需重复输入提示词。参考链接：

以下是为您整理的关于视频生成的相关内容： 百度“秒哒”： 特点：无代码编程、多智能体协作、多工具调用，一句话生成应用、网站、小游戏。 优势：更适合普通用户，直接输出结果，看不到写代码过程。智能体协作矩阵支持灵活组建虚拟开发团队，工具集成强大，完成即部署。 试玩链接（临时有效）： 相关链接： 电商视频生成神器 Product Anyshoot： 功能：商品图秒变视频展示，模特自动拿着、穿戴、摆放商品。 特点：支持所有电商品类，5000+模板可自定义修改。 优势：商品还原度高，视频真实流畅，对比效果优于 Pika 和阿里通义 Wanx。 在线体验： 相关链接： Meta 发布的 Meta Movie Gen 文生视频模型： 组成：由视频生成和音频生成两个模型组成。 Movie Gen Video：30B 参数 Transformer 模型，可从单个文本提示生成 16 秒、16 帧每秒的高清视频，相当于 73K 个视频 tokens。能执行精确视频编辑，如添加、删除或替换元素，或背景替换、样式更改等全局修改。在个性化视频方面，在保持角色身份一致性和运动自然性方面取得 SOTA 性能。 Movie Gen Audio：13B 参数 Transformer 模型，可接受视频输入以及可选的文本提示，生成与视频同步的高保真音频。 训练方式：通过预训练微调范式完成，在骨干网络架构上沿用了 Transformer，特别是 Llama3 的许多设计。预训练阶段在海量的视频文本和图像文本数据集上进行联合训练，学习对视觉世界的理解。微调阶段精心挑选一小部分高质量视频进行有监督微调，以进一步提升生成视频的运动流畅度和美学品质。 为提高效果，引入流匹配（Flow Matching）作为训练目标，使得视频生成的效果在精度和细节表现上优于扩散模型。扩散模型通过从数据分布逐渐加入噪声，然后在推理时通过逆过程去除噪声来生成样本，用大量的迭代步数逐步逼近目标分布。流匹配则是通过直接学习样本从噪声向目标数据分布转化的速度，模型只需通过估计如何在每个时间步中演化样本，即可生成高质量的结果。

目前文字转视频效果比较理想的工具包括： 1. Pika：是一款出色的文本生成视频 AI 工具，擅长动画制作，并支持视频编辑。 2. SVD：若熟悉 Stable Diffusion，可安装此最新插件，能在图片基础上直接生成视频，由 Stability AI 开源。 3. Runway：老牌 AI 视频生成工具，提供实时涂抹修改视频的功能，但需收费。 4. Kaiber：视频转视频 AI，能够将原视频转换成各种风格的视频。 5. Sora：由 OpenAI 开发，可以生成长达 1 分钟以上的视频。 更多的文生视频的网站可以查看这里： 此外，Sora v2 即将发布，支持 1 分钟视频生成，提供文本转视频、文本+参考图片转视频以及文本+视频转视频功能。Runway 还有 Act One 角色参考视频功能，能实现视频表演和声音的角色转移，支持通过拍摄视频驱动另一个视频，保持表情和口型同步。

以下是一些效果较好的对口型、换脸、配音的 AI 应用： Runway：网址为 https://runwayml.com ，有网页和 app 方便使用。工具教程： 即梦：网址为 https://dreamina.jianying.com/ ，是剪映旗下产品，生成 3 秒，动作幅度有很大升级，有最新 S 模型和 P 模型。工具教程： Minimax 海螺 AI：网址为 https://hailuoai.video/ ，非常听话，语义理解能力非常强。视频模型： Kling：网址为 kling.kuaishou.com ，支持运动笔刷，1.5 模型可以直出 1080P30 帧视频。视频模型： Vidu：网址为 https://www.vidu.studio/ haiper：网址为 https://app.haiper.ai/ Pika：网址为 https://pika.art/ ，可控性强，可以对嘴型，可配音。工具教程： 智谱清影：网址为 https://chatglm.cn/video ，开源了，可以自己部署 cogvideo。工具教程： PixVerse：网址为 https://pixverse.ai/ ，人少不怎么排队，还有换脸功能。工具教程： 通义万相：网址为 https://tongyi.aliyun.com/wanxiang/ ，大幅度运动很强。 luma：网址为 https://lumalabs.ai/ 即梦 AI 对口型的相关教程： 功能介绍：「对口型」是即梦 AI「视频生成」中的二次编辑功能，现支持中文、英文配音。目前主要针对写实/偏真实风格化人物的口型及配音生成，为用户的创作提供更多视听信息传达的能力。可上传包含完整人物面容的图片，进行视频生成，待视频生成完成后，点击预览视频下的「对口型」按钮，输入台词并选择音色，或上传配音文件进行对口型效果生成。目前支持语言：中文（全部音色），英文（推荐「超拟真」内的音色） 技巧：上传写实/近写实的人物单人图片，目前不支持多人物图片对口型；输入 prompt，选择参数，点击生成视频，尽量确保人物无形变等扭曲效果；确保人物生成的情绪与希望匹配的口型内容匹配；在生成的视频下方，点击【对口型】；输入或上传需要配音的内容，注意视频生成时长和配音试听时长尽量对齐，点击生成。先对口型，再超分补帧 关于 AI 短片的相关信息： AI 图片与视频生成的新能力与应用： 图片编辑功能：Midjourney 新增本地图片上传编辑入口，可进行局部重绘、扩图和风格转换等操作。 视频生成模型：解梦新出 p 模型和 s 模型，p 模型支持人物多动作和变焦，易改变画风；s 模型生成速度快、积分消耗少，能保持原始画风但语义理解有限。 特效玩法：皮卡和 Pixforce 有特效玩法，如人物爆炸、漂浮等，可用于优化视频效果。 视频转会：Runway 的 GN3 模型支持上传视频并转换风格，可用于实现多元宇宙等风格穿梭的片子，也能将简单场景转换为难以拍摄的场景。 视频生成中的角色生视频技术： 角色生视频突破关键帧限制：当前视频生成多依赖关键帧，而角色生视频不再是关键帧输入，而是直接传入角色本身，可更灵活生成视频，如让小男孩从左跑到右。 多角色参考生成创意视频：支持上传多张图，最多三张，可将人物、衣服、背景等元素融合生成视频，如小男孩穿裙子在宇宙飞。 角色对口型技术：如吉梦的对口型技术，支持文本朗诵和本地配音，能根据输入生成人物开口讲话的视频，但有上传人物长相等限制。 不同工具的角色生视频效果：对比了吉梦、Runway 等工具的角色生视频效果，如 Runway 的 x one 在身体、头部、眼神动态上表现更好。 角色生视频的应用场景：可用于规避机器人念台词的尴尬瞬间，让机器人有更丰富的表情和神态。 角色生视频的未来发展：未来视频生成将摆脱纯关键帧方式，采用多模态信息输入，如定义角色和场景的三视图等。

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