以下是一些可以在线更换图片颜色服务的 AI 网站相关信息： 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。 在最近新上线的 controlnet 模型中，Recolor 新模型可将黑白图片重新上色。 对于人物照片还原，可选择 realisian 的写实大模型，通过提示词描述颜色和对应内容，如黑色的头发、黄色的皮肤、深蓝色的衣服、浅蓝色的背景等。ControlNet 选择 Recolor，预处理器选择“recolor_luminance”效果较好。 您可以通过以下网址获取更详细内容：https://mp.weixin.qq.com/s/hlnSTpGMozJ_hfQuABgLw

以下是关于如何用大模型赚钱的一些分析和建议： 1. 面向各国政府做基础大模型本土化预训练：很多 Global 的量化基金在中国会水土不服，大模型也存在类似情况。OpenAI、Google、Meta 的模型在中文能力和对中国国情的优化上存在不足，不符合政策要求。这给了国内大模型公司做本土化预训练的机会，只要做到国内领先，即使和世界领先的模型有代际差，也能有市场。 2. 关注行业应用：大模型在企业中的落地应用是关键。目前大模型是典型的赢家通吃领域，巨头在资金、技术和数据方面有优势。但大模型企业需要将技术与更多场景结合，打造落地应用。例如，Gartner 预测到 2028 年至少有 15%的日常工作决策将由代理型 AI 自主做出。 3. 竞争格局与成绩：国内大模型行业已形成以百度、阿里、字节等科技大厂和创业“AI 六小虎”为主要玩家的竞争格局。2024 年是国内大模型落地元年，中标项目数量和金额大幅增长。如百度在中标数量和金额上排名领先，在金融等细分行业也表现出色。 需要注意的是，大模型领域竞争激烈，只有极少数公司能成功，且需要将大模型商业化，否则企业可能在赛道比拼中失败。同时，大模型的发展与国家政策密切相关，需要受到有效监管才能健康发展。

目前阿里发布的 Qwen 多模态模型中，Qwen2.5VL 较为突出。它可处理长达数小时的视频，并在电脑上执行自动化任务。提供 3B、7B、72B 三种规模，旗舰版对标 GPT4o、Claude 3.5 Sonnet。具备全文档解析能力，支持手写、表格、图表、化学公式等多场景识别，还可操作电脑或手机界面，执行自动化任务，如点击按钮、填表等。详情可参考：https://www.xiaohu.ai/c/xiaohuai/qwen25vl285cee 。此外，Qwen2.5Max 也是阿里通义千问的大型专家模型（MoE），基于 SFT 和 RLHF 策略训练，在多项基准如 Arena Hard、LiveBench、LiveCodeBench、GPQADiamond 上超越 DeepSeek V3，引发社区关注。更多体验方式包括支持官方 Chat、API 接口、Hugging Face Demo 等，详情可参考：https://qwenlm.github.io/blog/qwen2.5max/ 、https://chat.qwenlm.ai 、https://alibabacloud.com/help/en/modelstudio/gettingstarted/firstapicalltoqwen?spm=a2c63.p38356.helpmenu2400256.d_0_1_0.1f6574a72ddbKE 、https://huggingface.co/spaces/Qwen/Qwen2.5MaxDemo 。

以下是搭建个人 rag 知识库并实现本地化部署，调用本地大模型分析知识库内容进行解答的详细步骤： 一、通过 Open WebUI 使用大模型 1. 访问相关网址，使用邮箱注册账号。 2. 登陆成功后，Open WebUI 一般有两种使用方式，包括聊天对话和 RAG 能力（让模型根据文档内容回答问题，这是构建知识库的基础之一）。 3. 如果要求不高，此时已搭建本地大模型，并通过 Web UI 实现与大模型对话。ChatGPT 访问速度快且回答效果好的原因在于其服务器配置高、训练参数多、数据更优及训练算法更好。 二、本地知识库进阶 1. 若要更灵活掌控知识库，需使用额外软件 AnythingLLM，其包含 Open WebUI 的所有能力，并额外支持选择文本嵌入模型和向量数据库。 2. 安装地址：https://useanything.com/download 。安装完成后进入配置页面，主要分为三步：选择大模型、选择文本嵌入模型、选择向量数据库。 3. 在 AnythingLLM 中有 Workspace 的概念，可创建独有 Workspace 与其他项目数据隔离。首先创建工作空间，然后上传文档并在工作空间中进行文本嵌入，选择对话模式（包括 Chat 模式和 Query 模式），最后进行测试对话。 三、RAG 是什么 利用大模型搭建知识库是 RAG 技术的应用。在进行本地知识库搭建实操前，需对 RAG 有大概了解。RAG 应用可抽象为 5 个过程： 1. 文档加载：从多种来源加载文档，LangChain 提供 100 多种不同的文档加载器，包括非结构化、结构化数据及代码等。 2. 文本分割：文本分割器把 Documents 切分为指定大小的块，称为“文档块”或“文档片”。 3. 存储：涉及将切分好的文档块嵌入转换成向量形式，并将向量数据存储到向量数据库。 4. 检索：通过检索算法找到与输入问题相似的嵌入片。 5. 输出：把问题及检索出来的嵌入片一起提交给 LLM，LLM 会通过问题和检索出来的提示生成更合理的答案。 文本加载器是将用户提供的文本加载到内存中，便于后续处理。

以下是一些关于 Coze 硬件的案例： 1. 一泽 Eze：用 Coze 打造 AI 精读专家智能体，复刻 10 万粉公众号的创作生产力。 分步构建和测试 Agent 功能：首先进入 Coze，点击「个人空间工作流创建工作流」，打开创建工作流的弹窗。根据弹窗要求，自定义工作流信息。点击确认后完成工作流的新建。左侧「选择节点」模块中，实际用上的有插件、大模型、代码。按照流程图，在编辑面板中拖入对应的 LLM 大模型、插件、代码节点，即可完成工作流框架的搭建。 2. 90 分钟从 0 开始打造你的第一个 Coze 应用：证件照 2025 年 1 月 18 日副本。 智能纪要：Code AI 应用开发教学，背景是智能体开发从最初的 chatbot 只有对话框，到有了更多交互方式，因用户需求扣子推出了 AI 应用，其低代码或零代码的工作流等场景做得较好。 3. 大雨：【场景驱动】企业的哪些重复性任务，最适合用 Coze 循环节点来解决？ 案例展示：出海品牌设计师。早起智能体的逻辑通过工作流承载，比如让 AI 出图以后，希望在它的基础上再修改，直到满意为止，这种情况没有循环节点，整个工作流会非常复杂。从这个案例可以明显感受到，在智能体的交互上，循环节点的出现，带来极大的可能性。部分工作流的截图体现出 Coze 在实际业务场景上，具有非常巨大的商业价值。

ControlNet 是一种在 AI 绘画领域具有重要作用的神经网络模型，由斯坦福大学张吕敏发布。它与预训练的图像扩散模型（如 Stable Diffusion）结合使用，通过引入额外的条件输入来实现对 AI 绘画生成过程的精细控制。 其最大的特点和优势在于： 1. 无论是文生图还是图生图，当需要更细化地控制构图、轮廓、形象姿态、色彩风格等方面时，ControlNet 发挥了强大的作用，让输出结果能更好地被控制。 2. 工作逻辑是通过预处理器将图片提取特征，并转换为 AI 可识别的形式，再通过模型将预处理器的结果进行图像生成。预处理器就如同人和 ControlNet 之间的翻译软件。 3. 其应用广泛，不仅限于 AI 绘画，还可用于图像编辑、风格迁移、图像超分辨率等多种计算机视觉任务，展现了在 AIGC 领域的广泛应用潜力。 关于 ControlNet 插件的安装，如果使用秋叶大佬的整合包，会自带这个插件。如果没有，可以去扩展中搜索 ControlNet 进行安装。安装完成后，即可看到其使用界面。 例如，想绘制一张女孩打篮球并模仿库里动作的图片，输入相关关键词，大模型选择 Toonyou 的二次元卡通风格，在 ControlNet 中导入库里的照片，预处理器选择 openpose，点击预处理器右侧的爆炸标志，可看到提炼出来的骨骼结构。使用同样名为 openpose 的模型，调试参数，点击生成。 在让照片中的小姐姐摆出指定姿势的操作中，首先正常填写大模型和关键词生成照片，接着鼠标滑到最下面点击“ControlNet”，然后上传指定姿势的照片并点击“启用”，在“预处理器”和“模型”里选择“openpose”，点击“预览预处理结果”，最后点击生成照片即可。

多智能体（MultiAgent）是由多个自主、独立的智能体组成的系统。每个智能体都能感知环境、决策并执行任务，且它们之间能信息共享、任务协调与协同行动以实现整体目标。 随着大型语言模型的出现，以其为核心构建的 Agent 系统受广泛关注。Agent 系统利用语言模型的归纳推理能力，为不同 Agent 分配角色和任务信息，并配备工具插件以完成复杂任务。目前常见框架多集中在单 Agent 场景，其核心是语言模型与工具的协同配合，可能需与用户多轮交互。同时，更多 Agent 框架关注多 Agent 场景，为不同 Agent 指定角色，通过协作完成复杂任务，与用户交互可能减少。 构建多 Agent 框架的主要组成部分包括： 1. 环境：所有 Agent 处于同一环境，环境包含全局状态信息，Agent 与环境有信息交互与更新。 2. 阶段：通常采用 SOP 思想，将复杂任务分解为多个子任务。 3. 控制器：可以是语言模型或预先定义好的规则，负责环境在不同 Agent 和阶段间切换。 4. 记忆：相比单 Agent，多 Agent 框架中因 Agent 数量增多，消息数量及相关字段也增多。 在 Agent 产品开发方面，本质是动态 Prompt 拼接，通过工程化手段将业务需求转述为新的 Prompt。包括短期记忆（messages 里的历史 QA 对）、长期记忆（summary 之后的文本塞回 system prompt）、RAG（向量相似性检索）、Action（触发 tool_calls 标记进行请求循环）等。 Coze Agent 是多功能的 AI 应用程序和聊天机器人开发平台，支持创建各种聊天机器人并部署到不同平台。它采用多 Agent 模式，可提高系统处理能力和效率，在自然语言处理等领域有效。用户能利用插件和工具定制机器人，支持四种主要设计模式，是强大灵活的工具。但内容由 AI 大模型生成，请仔细甄别。

以下是关于 SEARXNG 的相关信息： 行业解决方案： 服务和业务助手：行业包括互联网、制造、游戏，场景有对客服务、对内助手、产品搜索和推荐，业务关注点为回答准确率、数据覆盖范围，关键功能需求包括丰富的文档/多媒体/数据库支持、多数据源打通、文档 Meta 信息增强、搜索过滤、大模型召回判定。 个人助理：行业涵盖互联网、教育、游戏、社交，场景有闲聊助手、情感陪伴、学习助手，业务关注点为回答准确率、业务数据关联性、人设契合度、多模态，关键功能需求有 Prompt 优化、多模态数据上传、互联网搜索、音频/视频交互。 多模态文件交互和数据处理：行业有互联网、教育、安防，场景包括视频理解和信息抽取、作业批改，业务关注点是成本、延迟、多场景适配度，关键功能需求为自定义文件解析设置、视觉解析增强、企业级数据管理。 服务和业务助手案例： 内部业务助手：使用企业内部规章制度、部门结构、产品介绍等文档构建知识库，通过 RAG 智能体进行内部知识问答，数据多源、异构，复杂文档解析视觉增强，提供更好的文档理解，已灰度上线，需要提供 uid，白名单开启。 医疗助手/法律助手/智能导购：构建领域内知识库，为普通用户提供基础的医疗/法律知识，给出准确的就医建议/法律援助建议，在相似度阈值判定的基础上，引入大模型的智能分析能力。系统首先通过相似度阈值筛选出初步的搜索结果，然后利用大模型对这些结果进行深入分析，判断它们与用户查询的关联程度。结合了规则性和智能性，判定准确度高；判定速度略慢；产生额外的大模型调用费用。适合需要高度定制化和智能化搜索服务的场景，有效减少了企业场景海量数据情况下的数据混淆和模型幻觉问题。 工具： 关于 AI 搜索的看法： AI 搜索引擎是一个持续雕花的过程，在提升准确度方面有很多事情可做，如 Prompt Engineering/Query Rewrite/Intent Detection/Reranking 等，每个步骤都存在不少问题，如用 function calling 去做 Intent Detection 会遇到识别准确度低的问题，用 llamaindex+embedding+Vector DB 做 Reranking 会遇到排序效率低下的问题。 AI Search+Agents+Workflows 是趋势，AI Search 做通用场景，通过 Agents 做垂直场景，支持个性化搜索需求，通过 Workflows 实现更加复杂的流程编排，使用 GPTs 做出的提示词应用或知识库挂载型应用价值点较薄。 个人不太看好垂直搜索引擎，因为用户的搜索需求多样，垂直搜索引擎自建 index 索引工程投入大，效果不一定比接 Google API 好，且接入的信息源有限。 AI 搜索是一个巨大的市场，短时间内很难形成垄断，海外 Perplexity 一家独大，国内 Kimi/秘塔小范围出圈，各家的产品体验和市场占有率未达到绝对领先，后来者仍有机会。 AI 搜索引擎需要尽早考虑成本优化，主要支出在于大模型的 token 成本和搜索引擎的 API 请求费用，成本优化是个持续的过程，比如可以自行部署 SearXNG 来降低搜索成本，部署开源模型来降低大模型的 API 调用成本。 趋势研究： 社交平台在生成式 AI 时代的影响：平台可能更侧重于提供 AI 难以替代的体验，如即时的社交互动、社区讨论和原创短视频娱乐内容等以维系用户黏性。像百度这样同时经营搜索和信息流的公司在尝试双管齐下，社交平台未来或将调整广告产品结构，开发新的原生广告形式以适应 AI 时代的消费习惯。小红书等平台也有可能开发 AI 辅助的内容创作和搜索功能，为用户提供更加智能的笔记摘要和个性化推荐，维持其生态活力。总体而言，广告主、媒体和平台都必须重新思考自己的定位与策略，在强化自身核心优势的同时，主动拥抱生成式 AI 所带来的变革。

以下是关于使用 Coze 提取包含指定关键词的小红书内容数据进行汇总及分析的相关内容： 首先，在“一枚扣子：Coze 应用+多维表格的高速数据分析”中提到： 1. 需求是根据博主链接获取笔记并自动写入多维表格，然后进行批量分析。 2. 完成后端准备工作后，需找到博主地址，批量读取笔记并写入多维表格的 note_url 列。 3. 打开 Coze 创建应用，可选择 PC 模式，需要几个参数如多维表格地址、数据表名、小红书博主首页地址。 4. 设计读取博主笔记列表的工作流，包括创建应用、开发工作流等步骤。工作流实际上只有读取、转换、写入三步，开始节点设置三个参数，第二步需进行数据转换，添加代码节点，最后在插件市场选择多维表格插件并配置参数。 其次，在“舆情管理大师汽车 bot 小队.pptx”中： 1. 提到采集结果实时更新、智能总结链接内容、智能打分辅助判断等功能。 2. 构建高效数据流转体系，包括数据入表、关键词库等。 3. 任意关键词的工作流都适配，只需要调整 prompt。 最后，在“一枚扣子：2.0Coze 应用+多维表格+数据分析”中： 1. 介绍了配置管理，通过用户变量保存设置用于其他工作流。 2. 编排工作流，在开始节点添加变量接收 UI 输入的配置参数。 3. 包括账号分析、关键词/赛道分析等工作流，基础工作流用于查询，同步数据工作流涉及代码节点。 综上所述，使用 Coze 提取小红书内容数据进行汇总及分析需要创建应用、配置参数、设计工作流，并结合多维表格等工具实现相关功能。

以下是关于如何运用 AI 学习 AE 的相关内容： AE 软件的功能及学习路径： 基本功能：AE 可通过图层软件抠元素加插件做特效，如利用 auto field 自动填充工具，轨道遮罩功能让图层按特定形状变化等。 与 AI 结合运用：如用 runway 生成烟花爆炸素材，结合 AE 的图层混合模式、遮罩等功能实现特效可控的画面。 其他应用：用内容识别填充功能处理视频画面，如抹掉入镜的人；从素材网站获取粒子素材为画面添加氛围感。 学习路径：可在 B 站找丰富的 AE 软件入门课程自学，也可从包图网下载工程文件学习。 AE 软件的使用与创作分享： 学习方法：通过拆解视频、留意路边广告特效、按层级逻辑思考画面运动来学习 AE，还可参考模板。 与 AI 的关系：AI 出现后，AE 使用减少，有些动效可用 AI 完成。 在短剧中的应用：在火焰、文字、光线等方面有少量应用。 未来的分享计划：后续可能分享短剧工作流等内容。