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图片扩展

Answer

以下是关于图片扩展的详细介绍:

使用 SD 进行图片扩展:

  1. 将图片导入到图生图界面。
  2. 根据情况选择大模型,卡通类一般选“revAnimated”,真实类一般选“Realistic Vision”,效果不好可尝试其他模型。
  3. 图生图中重要的参数设置:
    • 缩放模式选择“缩放后填充空白”。
    • 按需求增加宽度或高度来调整尺寸。
    • 单批数量可按需填写以增加抽卡概率。
    • 将“重绘幅度”加大到“0.8”以上。
  4. ControlNet 的设置:
    • 升级到最新版本,导入图片。
    • 启用插件,“控制类型”选择“局部重绘”,预处理器选择“inpaint_only+lama”,控制模式选择“更倾向 ControlNet”,缩放模式选择“缩放后填充空白”。
    • 还可增加一个 reference_only 的通道巩固扩图风格。
  5. 点击生成,等待结果并选择满意的图片。

使用悠船进行图片扩展:

  1. 点击进入对应的图片,常用的操作有变化、高清、重塑、扩图等。
    • 变化:细微改变幅度小,强烈改变幅度大。
    • 高清:“直接”表示直接出高清,“创意”表示在原图基础上进行微小优化调整。
    • 风格变化:基于上传图片(垫图)再创作。
    • 拓展:可上下左右扩展图片。
    • 缩放:指镜头,如 2x 表示镜头拉远 2 倍。
    • 局部重绘:选择区域建议大一些,太小无法修改。
  2. 操作时,使用图片即垫图,使用风格即参考图片风格,使用提示词即复制图片的提示词。

在进行图片扩展时,可能不是每次效果都非常好,新生成部分和原图可能存在色差,需要通过调整各项参数来修正。记住工作流,替换图片改尺寸即可快速扩图。

Content generated by AI large model, please carefully verify (powered by aily)

References

【SD】最强控制插件ControlNet(8)创成式填充

我们用这张图作为例子来讲解一下,首先将它导入到图生图界面。根据情况选择大模型,一般卡通类的选择“revAnimated”,真实类的选择“Realistic Vision”,但是也不一定,如果效果不好,可以尝试一下其他的模型。图生图中比较重要的参数,一个是“缩放模式”,选择“缩放后填充空白”;然后是尺寸,如果是横向扩充就增加宽度,如果是纵向扩充就增加高度;单批数量可以根据需求填写,增加抽卡概率;最后尽量将“重绘幅度”加大到“0.8”以上,让AI充分发挥想象。接下来是controlnet的设置,升级到最新的controlnet版本,将图片导入进来。启用插件,“控制类型”选择“局部重绘”,也就是我们之前讲到过的inpaint预处理器,然后在预处理器的下拉菜单中选择“inpaint_only+lama”,这是一个新增的预处理器,专门用于扩图。另外,控制模式选择“更倾向Controlnet”,缩放模式选择“缩放后填充空白”。为了让出图更加统一,甚至还可以再增加一个reference_only的通道,来进一步巩固扩图的风格。设置好之后,点击生成,等待结果,选择一张满意的即可。我们再试验一张图,将这张图放进图生图中。有时为了更好地控制出图,我们还可以通过反推提示词的方式,增加一些文本进行控制。这样生成的图也会受到提示词的影响,可以看出图形部分的衔接还是很自然的,但是不是每一次效果都能非常好,新生成的部分和原图可能会存在色差,需要通过调整各项参数来修正。从网上找一张建筑图,使用真实系模型来扩展一下,其他参数不变,仅需要调整尺寸,并将图片分别放入“图生图”和“controlnet”中。点击生成图片就扩展好了,只要记住这个工作流,扩图还是很快的,只要替换图片改尺寸就可以了。

悠船基础使用教程

这里我们点击进入对应的图片,我们常用的内容,主要是变化,高清,重塑,扩图。1.变化-让你生成的图片产生一定改变,细微就是改变幅度很小,强烈就是很大2.高清-放大你的图片,「直接」表示啥都不变,直接出高清,「创意」表示在你图片基础上进行微小的优化调整3.风格变化-基于你产生的这张图片作为上传图片(垫图)再创作4.拓展-上下左右,拓展图片5.缩放-指的是镜头,比如这个2x,就是镜头拉远2倍)6.局部重绘-就是你可以选择一个区域改成你要的这边建议选择区域要大一些,太小的无法进行修改1.使用图片,就是垫图,用这张图;使用风格,就是参考这张图的风格;使用提示词,就是复制这个图片的提示词[heading5]图像参考:[content]再悠船中我们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。那么具体怎么操作呢?我们来看一下。这里我们只需要将上面的图片复制到悠船的提示词款里面就可以了。这里还需要我们填写对应的提示词描述

悠船操作指南

1.变化-让你生成的图片产生一定改变,细微就是改变幅度很小,强烈就是很大(比如下方就是强烈,猫的品种都变了)1.高清-放大你的图片,「直接」表示啥都不变,直接出高清,「创意」表示在你图片基础上进行微小的优化调整2.风格变化-基于你产生的这张图片作为上传图片(垫图)再创作1.拓展-上下左右,拓展图片(比如下方就是向上按钮,所以猫咪上面补充了新的图像,多出了月亮)1.缩放-指的是镜头,比如这个2x,就是镜头拉远2倍)1.局部重绘-就是你可以选择一个区域改成你要的(比如我重绘了猫的部分,改成了狗)这边建议选择区域要大一些,太小的无法进行修改1.使用图片,就是垫图,用这张图;使用风格,就是参考这张图的风格;使用提示词,就是复制这个图片的提示词[heading2]想象历史[content]1.所有你创作的记录2.创建一个文件夹,便于管理3.其实就是筛选器,根据你的需求进行图片筛选4.预览形式(预览的图片大小和尺寸)[heading2]套餐选择[content]年费模式月费模式*套餐价格-价格越高对应可以做图的数量/同时出图数量越多,生成的速度越快初次使用者-小白用户直接先免费版开始即可同时出图3,指的不是出三张图,而是三列图,每列4张。对于经常需要刷图的同学,3列肯定是不够的。

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生图之后怎么保持原图改尺寸扩展
以下是关于生图后保持原图改尺寸扩展的方法: 对于 SD : 1. 将原图导入到图生图界面。 2. 根据情况选择大模型,卡通类一般选“revAnimated”,真实类选“Realistic Vision”,效果不好可尝试其他模型。 3. 图生图中重要参数设置:“缩放模式”选择“缩放后填充空白”;根据扩展方向增加宽度或高度;单批数量按需填写;“重绘幅度”加大到“0.8”以上。 4. 升级到最新的 controlnet 版本,将图片导入。 5. 启用插件,“控制类型”选择“局部重绘”,预处理器选择“inpaint_only+lama”,控制模式选择“更倾向 Controlnet”,缩放模式选择“缩放后填充空白”。 6. 为了出图更统一,可增加一个 reference_only 的通道巩固扩图风格。 7. 设置好后点击生成,选择满意的结果。 对于 Midjourney : 1. 放大(Upscale):包括精细放大(Subtle)尽量保持原样,创意放大(Creative)会调整或改变某些细节。 2. 重混(Remix):微妙(Subtle)为较小微调,较强(Strong)有较大差异。若没看到 Remix 按钮,点击右上方 More options 文字把常用的打上对勾。 3. 扩展(Pan):根据选定方向自动扩展图像边界。若没看到此按钮,可能是图像已在 Discord 中生成最满意的一张不可再扩展,或 More options 文字里没打上 Pan 对勾。 4. 缩放(Zoom):实际为“缩小视图”,会在图像周围添加额外空间展示更多内容。 5. 更多(More):包括重新运行提示词,或打开图像的编辑模式。重新生成(Rerun)再次运行相同提示,编辑器(Editor)编辑图像特定部分。 对于星流一站式 AI 设计工具: 1. 应用图生图:在 prompt 输入框下点击“图生图”上传本地文件,或在无限画布中图片功能区进行选择。 2. 调整“图生图”功能区参数:参考程度分为更像原图(小幅度修改基底图像,有限增加元素)、更创意(大幅度修改基底图像,可搭配增强模型加入更多元素)、自定义(可自定义修改重绘幅度)。 3. 增加参考纬度:点击添加按钮,会自动应用并打开“生成器”的图片参考功能。 4. 替换图像:鼠标滑动到图像,点击“选择参考图”即可重新选择图片。 5. 转换提示词:反推参考图信息填入进提示词框中。 6. 同步生图尺寸:同步参考图尺寸到“生成器”的生图尺寸中。 需要注意的是,新生成的部分和原图可能会存在色差,需要通过调整各项参数来修正,且不是每一次效果都能非常好。只要记住这个工作流,扩图还是很快的,只要替换图片改尺寸就可以了。
2025-02-11
图片扩展
以下是关于图片扩展的相关内容: 使用 SD 进行图片扩展: 1. 将图片导入到图生图界面。 2. 根据情况选择大模型,卡通类一般选“revAnimated”,真实类一般选“Realistic Vision”,效果不好可尝试其他模型。 3. 图生图中重要的参数:“缩放模式”选择“缩放后填充空白”;根据扩展方向调整尺寸;单批数量按需填写;加大“重绘幅度”到“0.8”以上。 4. 升级到最新的 ControlNet 版本,将图片导入,启用插件,“控制类型”选择“局部重绘”,预处理器选择“inpaint_only+lama”,控制模式选择“更倾向 ControlNet”,缩放模式选择“缩放后填充空白”。 5. 为使风格统一,可增加“reference_only”通道。 6. 设置好后点击生成,选择满意的结果。 7. 试验时可通过反推提示词增加文本控制,但效果不一定每次都好,可能存在色差,需调整参数修正。 8. 以建筑图为例,调整尺寸,分别放入“图生图”和“ControlNet”中点击生成即可。记住工作流,替换图片改尺寸就能快速扩图。 悠船中的图片调整: 1. 常用内容包括变化(细微或强烈改变)、高清(“直接”或“创意”放大)、风格变化(基于垫图再创作)、拓展(上下左右扩展图片)、缩放(镜头调整)、局部重绘(选择区域建议大些)。 2. 使用图片即垫图,使用风格即参考风格,使用提示词即复制提示词。 3. 在悠船中可利用垫图和提示词配合生成符合要求的建筑、风景、文物等,将图片复制到提示词框并填写提示词描述。 悠船的其他操作: 1. 基础页面操作包括想象历史(创作记录、创建文件夹、筛选器、预览形式)和套餐选择(年费模式、月费模式,价格越高对应做图数量、同时出图数量越多、生成速度越快,初次使用者可先从免费版开始,同时出图 3 指三列图,每列 4 张)。
2025-01-20
如何把已经写好的内容放入ai做ppt,并且ai不会自动扩展。
要将已写好的内容放入 AI 做 PPT 且不让 AI 自动扩展,可以参考以下方法: 1. 使用 Kimi.ai 等工具将思维导图图片转成 PPT。 2. 对于 AI 辅助生成 PPT,其原理和作用包括: 减轻排版工作的压力。 生成打底的内容,减轻人写内容的工作。 文章生成 PPT 时,让 AI 帮忙摘要内容,生成大纲列表;主题生成 PPT 时,让 AI 根据主题扩充成大纲列表,乃至具体内容。 在特定场景下可直接使用,如学生快速为小组展示配 PPT。 3. 具体流程为:用户输入内容,AI 输出,然后通过排版网站处理。网站把 AI 输出的文本丢给 LLM,让其根据内容在已有的 UI 组件中选择更适合的组件,按时间线为每页 PPT 的文字选出整个 PPT 中每一页的 UI 组件。有的网站如 tome、gamma,配图也是由 GenAI 根据页面内容生成的。 4. 另外,还可以参考以下案例中的方法,如在办公场景中,用 ChatGPT 生成 Markdown 语法的内容,再借用 MindShow 工具把 Markdown 内容转换为精美的 PPT。
2025-01-14
有没有什么能够把手绘扩展成插画的 AI?
以下是一些能够把手绘扩展成插画的 AI 工具或方法: 1. Stable Diffusion:在有参考图的情况下,可以对原图进行风格化转变。若要创作原创卡通插画,可不使用 ControlNet。通过调整提示词,如“一个女孩坐在沙发上,吃西瓜,看电视,夏天”,能生成插画。完成后可能存在小瑕疵,可在 PS 里后期修复。 2. 公众号【白马与少年】:如果想要相关模型和 Lora,可以添加该公众号,回复【SD】获取。 需要注意的是,在使用这些工具时,可能需要一定的操作技巧和相关知识。
2025-01-13
通过ollama和通义千问大模型,如果要实现一个智能机器人,支持模型微调,扩展知识库,问答记忆功能的实现步骤
要通过 Ollama 和通义千问大模型实现一个支持模型微调、扩展知识库和问答记忆功能的智能机器人,可参考以下步骤: 1. 安装和启动 Ollama 服务: 在 Mac 上启动 Ollama 应用程序,在 Linux 上通过 ollama serve 启动。 通过 ollama list 确认服务是否已启动。 2. 下载模型: 可下载如 Gemma(7B 模型)、Mistral(7B 模型)、Mixtral(87B 的 MoE 模型)、Qwen(通义千问,7B 模型)等。 3. 了解 Ollama 的特点和优势: 支持多种大型语言模型,包括通义千问、Llama 2、Mistral 和 Gemma 等,适用于不同应用场景。 易于在 macOS、Windows 和 Linux 系统使用,支持 CPU 和 GPU。 提供模型库,可通过 https://ollama.com/library 查找和下载不同模型,满足不同需求和硬件条件。 支持自定义模型,如修改温度参数调整创造性和连贯性,或设置特定系统消息。 提供 REST API 用于运行和管理模型,以及与其他应用程序的集成选项。 社区贡献丰富,有多种集成插件和界面。 4. 安装相关模型:访问 https://ollama.com/download/ 进行下载安装。 5. 选择文本向量模型:使用文本向量模型 bgem3,可从 https://huggingface.co/BAAI/bgem3 下载。 6. 利用 FAISS 创建向量存储:从 hf 下载好模型放置在指定路径,通过相关函数创建高效的向量存储。 7. 实现 RAG:基于用户问题从向量数据库中检索相关段落,根据设定阈值过滤,让模型参考上下文信息回答问题。 8. 创建网页 UI:通过 gradio 创建网页 UI 并进行评测。获取完整代码可关注公众号发送 fin 获取 github 仓库代码链接。 9. 进行问答测试:对同样的问题和上下文,基于 Qwen7b、Gemma、Mistral、Mixtral 和 GPT4 分别进行多次测试。
2024-08-16
扩展以下内容到500字:数智中医是中医药融入“一带一路”的抓手当前,充分融合互联网、大数据、物联网、云计算、人工智能AI、区块链等数智技术对传统中医药服务进行全方位、全链条优化,提高全要素生产率,构建一批示范中医医疗机构、中医馆、中医健管中心,创新数智中医“检测、诊断、治疗、评价、管理”的新中医服务闭环,促进数智中医“产学研用”的国际合作及产业发展,助推重庆成为数智中医发展新高地。
数智中医作为中医药融入“一带一路”的重要抓手,在当今时代具有极其重要的意义。 如今,互联网、大数据、物联网、云计算、人工智能 AI、区块链等数智技术蓬勃发展,为传统中医药服务带来了全新的机遇。通过充分融合这些先进技术,能够对传统中医药服务进行全方位、全链条的优化。这种优化涵盖了从检测到管理的各个环节,全面提升了服务的质量和效率。 在检测方面,借助先进的技术手段,可以更精准地获取患者的身体状况信息,为后续的诊断提供更可靠的数据支持。诊断环节则因数智技术的融入而更加准确和高效,能够快速识别病症的根源。治疗过程中,数智技术能够辅助医生制定更个性化、更科学的治疗方案,提高治疗效果。 评价环节也得以创新,能够更全面、客观地评估治疗效果和患者的康复情况。而在管理方面,数智技术有助于实现对医疗资源的合理调配和高效管理,提高整个医疗服务体系的运行效率。 构建一批示范中医医疗机构、中医馆、中医健管中心,是推动数智中医发展的重要举措。这些示范机构将成为展示数智中医成果的窗口,吸引更多的关注和投入。同时,创新数智中医“检测、诊断、治疗、评价、管理”的新中医服务闭环,能够形成一个良性循环,不断提升服务水平和质量。 促进数智中医“产学研用”的国际合作及产业发展,对于推动中医药走向世界具有关键作用。通过国际合作,可以吸收借鉴其他国家的先进经验和技术,进一步完善数智中医体系。这将有助于提升我国中医药在国际上的影响力,为全球健康事业贡献中国智慧和力量。 重庆作为一个具有发展潜力的地区,有望借助数智中医的发展,成为这一领域的新高地,引领行业的发展潮流,为当地乃至全国的中医药事业注入新的活力。
2024-08-12
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