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我现在要对一些很糊的图像进行图像修复,有什么好用的工具吗?

Answer

以下为您推荐一些用于图像修复的工具和方法:

  1. StableSR:
    • 需要使用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。
    • 还有一个VQVAE(约750MB大小)放在stable-diffusion-webui/models/VAE中。
    • 测试时发现,不同的重绘幅度效果不同,重绘幅度较大时可能会改变人物形象,对于追求最大保真度的老照片修复,重绘方法不太好。
  2. Stable Diffusion:
    • 除生成新照片外,可用于修复糊的照片,效果较好。
    • 恢复画质的功能叫“后期处理”,上传图片后选择放大器,修复二次元照片选“R-ESRGAN 4x+Anime68”,其他实物照片选“R-ESRGAN 4x+”。
    • 修复真人照片时,放大器选择“无(None)”,并将“GFPGAN强度”参数拉满(1),可修复人脸,但其他部分可能仍较糊。
  3. 图像修复放大流程:
    • 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,处理时间长。
    • 图像高清修复:Checkpoint大模型使用Iceclear/StableSR,并搭配Stable SR Upscaler模型,提示词包含正向和反向描述。
    • 图像高清放大:用realisticVision底膜,使用提示词反推node提取画面提示词,搭配tile ControlNet提升细节感,用合适的高清放大模型二次放大。
Content generated by AI large model, please carefully verify (powered by aily)

References

【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”。

教程:超详细的Stable Diffusion教程

SD除了生成新的照片外,还可以用来修复我们比较糊的照片出来的效果比大多数软件都要好!这个恢复画质的功能在SD里叫“后期处理”,点击下面空白的地方上传图片接着我们看到下面这个“Upscaler 1”,也就是放大器修复二次元的照片就选“R-ESRGAN 4x+Anime68”其他实物照片就选“R-ESRGAN 4x+”其他放大器出来的效果都没有这两个好最后点击生成就可以!这个功能还可以拿来修复真人的照片,但是上面说到的流程是不适用于真人照片的比如说我们现在要修复这张表情包我们先把照片导入到SD这边放大器选择“无(None)”再往下看到这个“GFPGAN强度”这个是专门用来修复人脸的,把参数拉满(1)就行接着点击“生成”这样我们的人脸就修复了,但是也只能修复脸的部分,除了脸其他的地方还是比较糊。

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。

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图像翻译具有以下特点和功能: 多语言支持:涵盖 18 种语言,包括中文、英文、法语、日语、韩语和西班牙语。 保护图像主体:可选择不翻译品牌名称或重要信息,避免影响关键内容。 高分辨率处理:支持高达 4000×4000 像素的图像,确保翻译后画质清晰。 原始排版恢复:保留原字体、大小及对齐方式,确保设计一致性。 多行文本合并:将多行文本合并为段落翻译,避免逐行翻译造成误解。 清除文本痕迹:翻译后干净移除原文本,并恢复图像空白区域。
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以下是一些 GPT4o 图像生成的提示词示例: 1. 将这张图更改为蓝色氛围,星星图标改为魔法棒图标,同时将里面文案描述的主题改为其他的。 2. 帮我生成一张这样的 UI 设计稿:Peerlist 邀请链接界面分析,界面内容。 3. 一张逼真的照片,描绘了一匹马在宁静的海洋表面从右向左奔驰,准确地描绘了飞溅的水花。 Realistic photograph of a horse galloping from right to left across a vast,calm ocean surface,accurately depicting splashes,reflections,and subtle ripple patterns beneath their hooves.Exaggerate horse movements but everything else should be still,quiet to show contrast with the horse's strength.clean composition,cinematographic.A wide,panoramic composition showcasing a distant horizon.Atmospheric perspective creating depth.zoomed out so the horse appears minuscule compared to vast ocean.horse is right at the horizon where ocean meets sky.use rule of thirds to position horse.size of horse is 1% size of entire image because camera is so far away from subject.camera view is super close to the ground/ocean like a worm's eye view.horse is galloping right where ocean meets the sky 4. 生成一张 2006 年夏天的周六多伦多农夫市场的逼真照片,那天是六月的美好时光,人们在购物和吃三明治。焦点应是一个穿着牛仔工装裤、啜饮草莓香蕉奶昔的年轻亚洲女孩——其余部分可以模糊。照片应让人联想到 2006 年的数码相机拍摄的效果,带有像打印照片一样的日期和时间戳。画幅比例应为 3:2
2025-04-11
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2025-03-28
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2025-03-28
免费增强图像分辨率的
以下是一些免费增强图像分辨率的工具和方法: 1. Kraken.io:主要用于图像压缩,但也提供免费的图像放大功能,能保证图像细节清晰度。 2. Deep Art Effects:强大的艺术效果编辑器,通过 AI 技术放大图像并赋予艺术效果,支持多种滤镜和风格。 3. Waifu2x:提供图片放大和降噪功能,使用深度学习技术提高图像质量,保留细节和纹理,简单易用效果好。 4. Bigjpg:强大的图像分辨率增强工具,使用神经网络算法加大图像尺寸,提高图像质量,处理速度快。 此外,还有以下相关资源: 1. 【超级会员 V6】通过百度网盘分享的 Topaz 全家桶,链接:https://pan.baidu.com/s/1bL4tGfl2nD6leugFh4jg9Q?pwd=16d1 ,提取码:16d1 ,复制这段内容打开「百度网盘 APP 即可获取」。 2. RealESRGAN:基于 RealESRGAN 的图像超分辨率增强模型,具有可选的人脸修复和可调节的放大倍数,但使用几次后要收费。 3. InvSR:开源图像超分辨率模型,提升图像分辨率的开源新工具,只需一个采样步骤(支持 1 5 的材料步骤)即可增强图像,可以高清修复图像。地址、在线试用地址:https://github.com/zsyOAOA/InvSR?tab=readme ov filerailway_car online demo 、https://huggingface.co/spaces/OAOA/InvSR 。 4. GIGAGAN:https://mingukkang.github.io/GigaGAN/ 。 5. Topaz Gigapixel AI:https://www.topazlabs.com/gigapixel ai 。 6. Topaz Photo AI:https://www.topazlabs.com/ 。 7. discord:https://discord.gg/m5wPDgkaWP 。
2025-03-24
图像生成
图像生成是 AIGC 的一个重要领域,离不开深度学习算法,如生成对抗网络(GANs)、变分自编码器(VAEs)以及 Stable Diffusion 等,以创建与现实世界图像视觉相似的新图像。 图像生成可用于多种场景,如数据增强以提高机器学习模型的性能,也可用于创造艺术、生成产品图像(如艺术作品、虚拟现实场景或图像修复等)。 一些具有代表性的海外项目包括: Stable Diffusion:文本生成图像模型,主要由 VAE、UNet 网络和 CLIP 文本编码器组成。首先使用 CLIP 模型将文本转换为表征形式,然后引导扩散模型 UNet 在低维表征上进行扩散,之后将扩散之后的低维表征送入 VAE 中的解码器,从而实现图像生成。 DALLE 3(Open AI):OpenAI 基于 ChatGPT 构建的一种新型神经网络,可以从文字说明直接生成图像。 StyleGAN 2(NVIDIA):一种生成对抗网络,可以生成非常逼真的人脸图像。 DCGAN(Deep Convolutional GAN):一种使用卷积神经网络的生成对抗网络,可生成各种类型的图像。 在图像生成的用法方面,图像生成端点允许您在给定文本提示的情况下创建原始图像。生成的图像的大小可以为 256x256、512x512 或 1024x1024 像素。较小的尺寸生成速度更快。您可以使用 n 参数一次请求 1 10 张图像。描述越详细,就越有可能获得您或您的最终用户想要的结果。您可以探索 DALL·E 预览应用程序中的示例以获得更多提示灵感。 图像编辑端点允许您通过上传蒙版来编辑和扩展图像。遮罩的透明区域指示应编辑图像的位置,提示应描述完整的新图像,而不仅仅是擦除区域。 AI 绘图 Imagen 3 具有以下功能点和优势: 功能点: 图像生成:根据用户输入的 Prompt 生成图像。 Prompt 智能拆解:能够自动拆解用户输入的 Prompt,并提供下拉框选项。 自动联想:提供自动联想功能,帮助用户选择更合适的词汇。 优势: 无需排队:用户可以直接使用,无需排队。 免费使用:目前 Imagen 3 是免费提供给用户使用的。 交互人性化:提供了人性化的交互设计,如自动联想和下拉框选项。 语义理解:具有较好的语义理解能力,能够根据 Prompt 生成符合描述的图像。 灵活性:用户可以根据自动联想的功能,灵活调整 Prompt 以生成不同的图像。
2025-03-23
我现在要对一些很糊的图像进行图像修复,就是把图像变高清,有什么工具吗?
以下是一些可用于图像修复变高清的工具和方法: 1. 图像修复放大流程: 输入原始图像: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 Iceclear/StableSR 模型,并搭配 Stable SR Upscaler 模型,推理图片噪点以还原图像。提示词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)。 图像高清放大:对第一次放大修复后的图像进行二次修复,realisticVision 底膜效果较好。使用提示词反推 node 提取画面提示词,搭配 tile ControlNet 提升细节感,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: 右侧生成器的高级模式:与入门模式相比增加了基础模型、图片参考等更多功能。基础模型允许使用更多微调大模型和更多图像控制功能,如高清分辨率修复等。同时,还可以调整放大算法、重绘幅度等参数,以及选择不同的采样器。 3. SD 新手入门图文教程: 文生图最简流程中的一些参数: CFG Scale(提示词相关性):控制图像与提示的匹配程度,一般开到 7 11。 生成批次和每批数量:影响生成图像的组数和数量。 尺寸:推荐使用小尺寸分辨率结合高清修复(Hires fix)。 种子:决定模型生成图片的随机性。 高清修复:通过勾选“Highres.fix”启用,先按指定尺寸生成图片,再通过放大算法扩大分辨率以实现高清大图效果。
2025-03-04
有哪些好用的法律ai
以下是一些好用的法律 AI 应用场景和示例: 1. 诉讼策略制定: AI 将基于商标法等相关条款和案例法,为商标侵权案件提供诉讼策略,包括对原告商标权利的分析、被告侵权行为的评估、关键证据搜集建议、法律抗辩点及和解或调解策略。 其他例子: 为专利侵权案件制定诉讼策略,分析专利有效性、被告侵权行为及抗辩理由,提出证明侵权和计算损害赔偿的建议。 针对劳动合同纠纷案件,分析员工权益和雇主责任,提出诉讼策略,包括主张权益、证据收集重点及证明雇主违约行为。 在知识产权许可诉讼中,分析许可协议条款和双方权利义务,提出诉讼策略,包括证明许可协议违反、计算损失赔偿及可能的合同解除条件。 模拟法庭,如模拟商业合同违约的法庭审理,分析双方论点、证据和法律依据,预测判决结果,给出优化法庭陈述和证据呈现的建议。 2. 法律意见书撰写: AI 根据案件背景、证据材料和法律法规,自动撰写初步法律意见书,包含案件事实梳理、法律分析和结论。 其他例子: 针对商业秘密泄露案件,分析法律责任和赔偿范围,撰写法律意见书,提供应对策略。 为计划上市的公司提供关于公司治理结构的法律意见书,确保符合相关法规要求。 就消费者权益保护案件提供法律意见,分析商家赔偿责任和消费者维权途径,制定应对措施。 起草股权转让协议,包括转让方和受让方信息、股权转让份额、价格、支付方式和时间表、先决条件、双方权利义务、保密、违约责任和争议解决条款等。 3. 指令风格和技巧: 可指定 AI 模仿某位资深律师的逻辑严谨和言简意赅的风格,使其提供的信息更符合专业律师的沟通和表达习惯。 运用 PEMSSC 方法,如选择个性化的风格、给出参考或逻辑结构、从多个角度思考、进行总结概括、使用分隔符号区分等。 个性化风格:选择幽默且富有洞察力的风格,融入创新视角。 参考和逻辑结构:在提供法律建议时,采用 SWOT 分析法或 4P 原则等逻辑结构。 多角度思考:在分析商事诉讼时,从市场趋势、竞争对手行为、战略规划、财务状况和市场前景等角度思考诉讼策略。
2025-04-18
我想找一个好用的ai绘画,有什么推荐吗
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/
2025-04-15
对于用cursor来开发,有没有好好用prompt来使cursor变得更加好用
以下是关于如何用 prompt 使 Cursor 变得更好用的相关内容: 在 prompt 方面,Devin 有一个特别有帮助的文档(https://docs.devin.ai/learnaboutdevin/prompting),它会教您什么样的 prompt 在与 Devin 沟通时最有效,比如明确定义成功的标准,如跑通某个测试或访问某个链接能对得上等。将同样的原则应用到 Cursor 中,会发现 Cursor 变得聪明很多,能自主验证任务完成情况并进行迭代。 Cursor 在生成单测方面表现出色。相对 GPT 等工具,Cursor 解决了上下文缺失和难以实现增量更新的问题。它可以向量化整个代码仓库,在生成单测代码时能同时提供目标模块及对应的上下游模块代码,生成结果更精确。例如,使用适当的 Prompt 能返回基于 Vitest 的结果,调整成本较小。 Cursor 支持使用.cursorrules 文件设定项目的系统提示词,针对不同语言可设定不同的 Prompt。@AIChain 花生做了一个 Cursor 插件解决提示语管理问题,可选择不同的.cursorrules 文件,还可从 https://cursor.directory/ 和 https://cursorlist.com/ 寻找提示词。此外,还有一个提示语小技巧,给已有的提示语追加上特定规则,可使模型在搜索资源和思考时默认使用英语,回复转换成中文,或更灵活地根据提问语言进行回复。
2025-04-14
介绍下即梦3.0的模型,为什么很多人说它好用
即梦 3.0 模型具有以下显著特点,这也是很多人认为它好用的原因: 1. 超真实: 质感提升:图片不再有磨皮过度的“假脸感”、“油腻感”,皮肤纹理、物品材质更自然。 情绪到位:人物表情不再僵硬或眼神空洞,能表现出更细腻、更有感染力的情绪,如开心、严肃、沮丧落泪等。 2. 超高清:默认能生成 1K 分辨率图片,还支持到 2K,画面更清晰,结构更准确。 3. 超专业: 影像大师:能更精准地理解电影类型(如恐怖片、爱情片、公路片)和镜头语言(如大特写、鱼眼镜头、俯视视角)。 动漫高手:动漫风格更多元(日漫、国漫、皮克斯风等),细节更丰富,色彩更统一,告别“抠图感”。 文字设计:不仅能准确生成大字、小字,还支持超多字体(细体、粗体、可爱体、毛笔字、涂鸦体等),排版更专业、更有设计感。 4. 超智能:能更好地理解自然语言描述,简单的指令也能出好图,支持“一句话 P 图”的自然语言编辑能力。 此外,即梦 3.0 在文字处理方面表现出色,不仅提升了大字的准确性、设计感和丰富度,还大幅解决了小字的稳定性问题。相比之下,在中文场景中,其他模型可能存在一些局限性,如 GPT4o 可能存在不识别某些中文字、难以生成特别设计感的字体等问题。而即梦 3.0 作为中文 AI 绘图模型,在中文的表现性上对国内用户更有用且友好。
2025-04-14
现在比较好用的AI硬件工具推荐一下,比如鼠标,眼镜,耳机啥的
以下是为您推荐的一些 AI 硬件工具: 1. 对于将 Raspberry Pi 连接到其他设备的配件,您可以参考: 防止过热的散热器 MicroUSB 转 USB 适配器,用于 Logitech 键盘的无线传感器 用于显示器的 MiniHDMI 转 HDMI 适配器 键盘和鼠标:推荐 2. 在可穿戴方面,以 GenAI 硬件为例,Meta 雷朋眼镜是具有代表性的产品。您还可以查看 GenAI 硬件榜单获取更多信息,比如: ,该榜单包含多个分类,数据来源包括 google、tiktok、twitter、亚马逊等。
2025-04-13
国内好用的文档排版AI工具
以下是国内一些好用的文档排版 AI 工具: 1. Grammarly:不仅是语法和拼写检查工具,还提供排版功能,可改进文档整体风格和流畅性。 2. QuillBot:AI 驱动的写作和排版工具,能改进文本清晰度和流畅性,保持原意。 3. Latex:虽不是纯粹的 AI 工具,但在学术论文排版方面广泛使用,有许多 AI 辅助的编辑器和插件简化排版过程。 4. PandaDoc:文档自动化平台,使用 AI 帮助创建、格式化和自动化文档生成,适合商业和技术文档。 5. Wordtune:AI 写作助手,重新表述和改进文本,使其更清晰专业,保持原始意图。 6. Overleaf:在线 Latex 编辑器,提供丰富模板和协作工具,适合学术写作和排版。 选择合适的工具取决于您的具体需求,如文档类型、出版标准和个人偏好。对于学术论文,Latex 和 Overleaf 受欢迎;对于一般文章和商业文档,Grammarly 和 PandaDoc 等可能更适用。 此外,还有一些与文档相关的 AI 工具,如文章润色工具: 1. Wordvice AI:集校对、改写转述和翻译等功能于一体,基于大型语言模型提供全面的英文论文润色服务。 2. ChatGPT:由 OpenAI 开发的大型语言模型,可用于多方面写作辅助。 3. Quillbot:人工智能文本摘要和改写工具,可用于快速筛选和改写文献资料。 4. HyperWrite:基于 AI 的写作助手和大纲生成器,帮助用户在写作前进行头脑风暴和大纲规划。 5. Wordtune:AI 驱动的文本改写和润色工具,优化文章语言表达。 6. Smodin:提供 AI 驱动的论文撰写功能,可根据输入生成符合要求的学术论文。 制作 PPT 的 AI 工具: 1. Gamma:在线 PPT 制作网站,通过输入文本和想法提示快速生成幻灯片,支持嵌入多媒体格式。 2. 美图 AI PPT:由美图秀秀开发团队推出,通过输入简单文本描述生成专业 PPT 设计,包含丰富模板库和设计元素。 3. Mindshow:AI 驱动的 PPT 辅助工具,提供自动布局、图像选择和文本优化等智能设计功能。 4. 讯飞智文:科大讯飞推出的 AI 辅助文档编辑工具,利用语音识别和自然语言处理技术优势,提供智能文本生成、语音输入、文档格式化等功能。 请注意,以上内容由 AI 大模型生成,请仔细甄别。
2025-04-13
高清视频修复ai工具
以下为一些高清视频修复的 AI 工具: 1. 星流一站式 AI 设计工具: 高级模式下,基础模型允许使用更多的微调大模型,图片参考允许使用更多的图像控制功能。星流基础大模型下,增加了 tile 分块与 softedge 线稿。 高清分辨率修复:利用算法对初步生成的图像进行简单的图生图高清放大(目前仅支持基础模型 xl 和 1.5 模型)。 放大算法影响图像放大后的图像质量,重绘幅度与初步生成的图像的相似度,其他参数默认即可。 采样器和采样步数会影响出图质量和生成时间,随机种子和 CFG Scale 也有相应作用,脸部/手部修复利用算法对人像的脸部或者手部进行修复。 2. Pika: 发布 Pikaddition 能力,可以将用户图片物体融合到拍摄视频,不会改变原视频且保证新视频创意效果自然。 支持用户自行上传视频(视频时长需 5s 以上),支持物体、人物(卡通、真人)图像,有 15 次免费尝试机会。 使用方法:进入 Pika 官网,页面底部选择 Pikaddition,上传视频、图像,输入文字描述提示词,点击确认即可。 地址:https://pika.art/ 3. Topaz Labs: 推出 Starlight 首个用于视频修复的扩散模型,只需输入素材,AI 可自动降噪、去模糊、放大、抗锯齿,无需手动调整与参数调整,达成专业视频高清修复。 目前正在 Beta 中。 地址:https://www.topazlabs.com/ 4. Tusiart: 具有高清修复功能,在本来设置的图像分辨率基础上,让图像分辨率变得更加精细。 有 ADetailer 面部修复插件。
2025-04-14
旧照片修复
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。
2025-04-14
老照片修复
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。
2025-04-14
老照片修复
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。
2025-04-11
老照片修复
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,处理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,如 GPT 4O 等技术,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,例如使用 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。如果直接上色效果不佳,可以只给场景方向的提示词,让 AI 自行决定颜色。还可以加入第二个 controlnet 来控制颜色,使用 t2ia_color 的模型,并给出简单的关键词,如蓝天、绿树、灰石砖等。 ComfyUI 老照片修复结合 Flux Controlnet Upscale 工作流,以前较为复杂的工作流现在只需十几个基础节点就能实现同样甚至更好的效果。在参数调节方面,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。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,与其他 LORA 结合使用时需将强度降低小于 0.5。如果发现出来的图片质量细节不够,可以选择 fp16 版本的 T5 Clip。
2025-04-10
照片修复
以下是关于照片修复的相关信息: 使用 Gemini 2.0 Flash 进行照片修复: 零门槛:即使不会 PS,只要会打字就能操作。 速度快:几秒钟出结果。 效果提升小技巧:指令要具体清晰,比如“把帽子改成红色,加个星星图案”;使用清晰的照片,模糊的图可能效果不佳;多尝试修改指令。 图像高清修复的实现技术拆解: 整个流程分为三部分: 1. 图像输入:添加 Load Image 节点加载图像,不建议上传大分辨率图片,以免处理时间过长。 2. 图像高清修复:使用 Iceclear/StableSR 等模型进行修复和 2 倍放大,搭配合适的提示词,如正向:(masterpiece),(best quality),(realistic),(very clear),反向:3d,cartoon,anime,sketches,(worst quality),(low quality)。 3. 图像高清放大:用 realisticVision 底膜进行二次修复,使用提示词反推 node 提取画面提示词,搭配 tile ControlNet 提升细节感,再用合适的高清放大模型二次放大。 此外,GPT 4O 在解决老照片修复等问题时,以往需要搭建复杂工作流,现在只需一句话即可实现。
2025-04-10