以下是关于老照片修复的相关内容： ComfyUI 老照片修复 Flux Controlnet Upscale： 以前的高清放大工作流复杂，新模型结合工作流只需十几个基础节点就能实现更好效果。 参数调节方面，一般先确认放大倍数，再根据图片调整 ControlNet 强度。 ControlNetUpscaler 放大模型是 Jasper 研究团队为低分辨率图像开发的，可与 diffusers 库一起使用，采用多种方式对真实图像进行人工退化训练，训练方式类似 Wang,Xintao 等人发表的文献中的方法，遵循 Flux.1dev 模型许可证范畴。 Flux Ultimator 能增加小细节，增强鲜艳色彩，在 0.1 强度设置下有显著效果，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。 ControlNet 传递的应是上传的原始图片。 【SD】用 AI 给老照片上色，岁月不改它模样： 启用 MutiDiffusion 插件，不开放大倍数，仅使用分块渲染功能，可在显存不够时放大图片。 对于复杂的老照片，可在 PS 中进行角度调整和裁切，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，加入第二个 controlnet 控制颜色，使用 t2ia_color 模型和简单关键词。 新上线的 controlnet 模型中，Recolor 模型可将黑白图片重新上色。 人物照片还原可选择 realisian 的写实大模型，用提示词描述颜色和内容，ControlNet 选择 Recolor，预处理器选择“recolor_luminance”效果更好。

要做一个 AI 开源项目，以下是一些关键步骤和要点： 1. 明确项目目标和范围：确定您的 AI 开源项目要解决的具体问题和应用场景，以及项目的边界和功能。 2. 制定.cursorrules： 说明自己的身份和期望的技能：告诉 AI 您希望它具备的专业水准和技能。 明确项目任务：清晰地告知 AI 项目的具体目标和要求。 设定项目规则：包括代码规范、风格等，以保证代码的一致性和可维护性。 规划文件存放位置：便于代码的组织和查找。 指定使用的工具：如框架和库，确保项目的整洁和统一。 说明测试要求：让 AI 生成的代码具有可测试性，并主动编写测试用例。 提供参考资料：帮助 AI 基于最佳实践进行开发。 如有 UI 需求，明确相关要求。 3. 选择合适的技术和框架：例如 Fooocus 这样的图像生成开源项目，它内置多种风格，适合小白上手，且具有离线、开源、免费等特点，支持在多种操作系统上使用，并借鉴了稳定扩散和 Midjourney 的设计思想。 4. 考虑开源的角色和影响：从长远来看，开源模型的情况会变得复杂。对于具有高度能力的模型，如能够自主创办和建立大型科技公司或进行科学研究的模型，其是否开源会产生难以预测的后果。 总之，创建一个 AI 开源项目需要综合考虑多方面的因素，包括技术选型、规则制定、目标明确等，以确保项目的成功和可持续发展。

以下是一些支持生成汉字的 AI 生图网站： 1. ComfyUI Kwai Kolors 快手可图：支持中英文提示词工作流，有相关的下载安装设置教程，可生成汉字。您可以通过了解更多。 2. 豆包 App 支持文生图中文文字生成。

AI 是一门令人兴奋的科学，它是某种模仿人类思维，可以理解自然语言并输出自然语言的东西。对于没有理工科背景的人来说，可以把 AI 当成一个黑箱，其生态位是一种似人而非人的存在。 从技术角度看，最初计算机是按照明确的程序和算法进行运算。但对于像根据照片判断一个人的年龄这类任务，我们无法明确其具体步骤和解法，而这正是 AI 所感兴趣的。 如今的 AI（主要是生成式 AI 这类技术）可以接受和理解各种不同的输入和数据，并生成包括文字、声音、图像、视频、3D 模型等多种多样的内容。简单来说，可以把 AI 当人看。

产品经理在设计 AI 产品功能时，需要设计意图识别。以下是关于意图识别的相关内容： 意图识别的定义：当用户输入指令，这些指令通过感知模块传递到 Brain 模块，Brain 模块需要对这些指令做出反应。这个过程在本质上是一种分类任务，即识别并区分用户的具体意图。无论是在单一智能体架构还是复杂的多智能体系统中，意图识别都扮演着至关重要的角色。 意图识别的实现方式： 1. 通过准备特定于任务的数据集，然后利用这些数据对模型进行 Finetuning，以提升其在特定意图识别任务上的表现。这个过程涉及到在预训练模型的基础上进一步训练，以调整模型参数，使其更适应特定的任务需求。 2. Prompttuning，这种方法不需要对模型的参数进行大规模调整。而是通过精心设计的提示词来引导模型，使其能够识别和响应用户的意图。这种方法的优势在于其灵活性和快速适应性，能够在不改变模型参数的情况下，迅速适应新的任务或领域。 这两种方法各有优缺点：微调能够提供更高的准确性，但需要较多的训练数据和计算资源；而提示词调优则在创造性和灵活性方面表现更为突出。 在使用大型模型进行意图识别时，需要注意一些潜在的问题： 1. 由于意图识别在智能系统中扮演着守门人的角色，如果其准确性不足，整个系统的后续环节，包括记忆、规划和反思等，都可能受到影响，无法正常发挥作用。 2. 在落地设计时，意图识别通常与特定的业务场景紧密相关，如果脱离了具体的业务需求，意图识别将失去其实际意义。因此，在设计意图识别系统时，必须将其与业务需求紧密结合，确保其能够准确地理解和响应用户的需求。如果意图识别脱离了业务背景，那么可能不如利用模型的泛化能力去执行更基本的意图识别任务。 以下是一个使用 prompt 来设计意图识别的例子：在上述使用提示词进行意图识别的例子中，提示词对用户的指令进行了分类，以识别不同的意图。然后，根据这些识别出的意图，系统执行相应的动作。最终，系统会输出一个 JSON 格式的结果，这通常包含了对用户指令的解析和响应。 在未来的 AI 学习产品中，除了拥有大模型之外，还需要拥有其他的基础设施，包括但不仅限于具备学习任务规划能力的小参数规模模型、意图识别模型、多模态交互模型、搜索引擎、既有的知识库等等。

以下是关于 SAP 与 AI 的相关知识： NVIDIA 和 SAP 正在使用 NVIDIA NEMO 和 DGX Cloud 构建 SAP gem Copilots。SAP 支撑了全球 87%的全球商业，基本上世界都在 SAP 上运行。 目前提供的内容中关于 SAP 与 AI 的信息有限，您可以补充更多具体需求，以便为您提供更全面和准确的回答。

Function Calling 是一种在自然语言处理和人工智能模型中的技术。 在金融业务场景中，例如搜索欧元兑美元的当前汇率，使用前需要做好配置，如使用 Gemini 1.5 Flash 模型。 对于 ChatGPT 而言，为了让其返回符合要求的 JSON 格式，prompt 的定制尤为重要和复杂。OpenAI 发布函数调用及其他 API 更新后，开发人员可以向 gpt40613 和 gpt3.5turbo0613 描述函数，并让模型智能地选择输出一个包含调用这些函数所需参数的 JSON 对象，这是将 GPT 的能力与外部工具和 API 连接起来的新方法。例如，本地写函数执行 this.app.mysql.select。 对于 OpenAI 的 GPT 模型，Chat completions API 允许在请求中传递一系列函数描述，使模型能够根据提供的模式生成函数参数，API 以 JSON 格式返回生成的函数参数，可用于执行函数调用，函数调用的输出还可在后续请求中反馈给模型形成交互循环。想深入了解可查看 GPT 入门指南里的函数调用部分和 OpenAI Cookbook 里的用例。 需要注意的是，模型生成的代码不一定都是正确和安全的，在运行代码前要确保环境安全，最好在沙盒中进行。

以下是一些和 ima.copilot 功能差不多的产品： 飞桨 PaddlePaddle：代码助手，网址为 paddlepaddle.org.cn。 百度橙篇：写作软件，网址为 cp.baidu.com。 BigModel：开发工具，网址为 open.bigmodel.cn。 万兴 PDF：研究工具，网址为 pdf.wondershare.cn。 百川智能：聊天机器人，网址为 baichuanai.com。 360 智脑：聊天机器人，网址为 ai.360.com。 GitMind 思乎：思维导图，网址为 gitmind.cn。 阿里通义听悟：效率工具，网址为 tingwu.aliyun.com。

ima.copilot 高效利用的方法如下： 文档解读：在首页点击文档解读，可从知识库添加文档或上传本地文档，输入问题后 ima 作答，并会引用公众号资料作为参考。但需注意其回答与上传文档的关联度较弱，回答底部可点击“记笔记”在应用内新建笔记文档。 阅读公众号文章：复制公众号链接即可开始阅读，右侧聊天窗口可通过系统默认提示词快速总结文章要点，左侧正文窗口选中部分内容后，可点击 AI 解读和翻译按钮，AI 回答和正文选中内容都可点击“记笔记”。 搜索查看各种政策类文章：一是因为公众号内容更新快，二是有官方公众号发布的权威内容。 ima.copilot 最大的优势是拥有公众号这座内容金山，但知识库内搜索和笔记内搜索目前做得一般。 相关资料链接：腾讯 ima.copilot→https://ima.qq.com 。 此外，在“AI 智库｜月度榜单? （11 月）”中，ima.copilot 在国内个人助理分类中排名 A4+1，网址为 ima.qq.com，活跃用户为 24 万人，环比变化为 2.5462 。

以下是关于证件照片生成的相关内容： 可以通过搭建证件照应用页面来实现。先创建应用并设置第一个 div 容器，页面分为上中下三块，顶部为标题，中间有原图、过渡和最终结果，底部为展示区域和表单。还需对容器的高度、宽度、排列方向以及文本组件的字体、颜色、加粗等属性进行设置。图片上传处理方面，介绍了图片组件的本地上传和绑定数据功能，需注意微信截图可能导致上传问题。页面也可分为左右两块，左侧展示区域，右侧为表单，左侧还需嵌套容器处理图片和文字展示。此外，前端页面搭建有一些技巧，如在 DIV10 中选择子容器、复制搭建元素等，包括调整表单组件的尺寸、按钮文案和上传文件类型等设置。业务逻辑流程包括用户上传照片、图片理解、图像生成、智能换脸、背景修改等步骤，各步骤中有参数设置、提示词调整和测试方法。 普通人现在可以利用 AI 生成自己的证件照，无需去影楼拍摄。有能将上传照片生成白底、蓝底和红底的证件照生成工具。