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把一张图片背景变成透明

Answer

以下是将一张图片背景变成透明的方法:

  1. 安装好相关插件后,在生成图片时勾选“layerdiffusion enabled”。
  2. 在“layerdiffusion method”中选择生成透明图像的模式,如“Only Generate Transparent Image”。
  3. 在提示中输入透明物体的描述,例如“玻璃杯”,点击生成后可以得到透明背景的玻璃杯图像。
  4. 也可以上传背景图像,在“layerdiffusion method”中选择“From Background to Blending”,然后生成透明图像。
  5. 反之,也可以先生成透明的前景,然后选择“From Foreground to Blending”模式,生成背景。

此外,还有一些特定模型可用于生成透明背景图像:

  1. layer_xl_transparent_attn:用于将 Stable Diffusion XL 模型转化为透明图像生成器的模型。通过在 XL 模型中注入这个模型,可以让其生成透明背景的图像。
  2. layer_xl_transparent_conv:与 layer_xl_transparent_attn 类似,也是用于将 XL 模型转化为透明图像生成器,但方法不同,是通过修改 conv 层的 offset 实现的。
  3. layer_xl_fg2ble:用于将 XL 模型转化为前景图像到混合图像的生成模型。
  4. layer_xl_fgble2bg:用于基于前景和混合图像生成背景的模型。
  5. layer_xl_bg2ble:将 XL 模型转化为根据背景图像生成混合图像的模型。
  6. layer_xl_bgble2fg:将 XL 模型转化为根据背景和混合图像生成前景的模型。
  7. vae_transparent_encoder:图像编码器,用于从像素空间中提取潜在偏移,帮助透明图像的生成。
  8. vae_transparent_decoder:图像解码器,输出真实的 PNG 图像。

这些模型经过特殊设计和训练,可以更好地生成透明背景的图像。普通图像生成模型生成的结果中,透明背景区域往往会有一些噪声或残留的颜色。一些模型,如 layer_xl_fg2ble,可以实现条件性的图层生成,即根据输入的前景图层生成背景层。使用普通模型难以实现这种结构化的生成过程。编码器和解码器模型(vae_transparent_encoder 等)在实现透明图像生成流程中发挥关键作用,普通模型不含这些组件。作者特意设计了不同的模型变体,以适应不同的采样器要求,避免因采样器差异而出现伪影等问题。

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

References

辅助工具:生成透明背景图像

1.安装好插件后,在生成图片时勾选"layerdiffusion enabled"。2.在“layerdiffusion method"中选择生成透明图像的模式:“Only Generate Transparent Image"。3.提示中可以输入透明物体的描述,例如“玻璃杯”。点击生成后可以得到透明背景的玻璃杯图像。4.也可以上传背景图像,在"layerdiffusion method"中选择"From Background to Blending",然后生成透明图像。5.反之,也可以先生成透明的前景,然后选择"From Foreground to Blending"模式,生成背景。特定模型[作者在huggingface上发布了以下模型](https://huggingface.co/LayerDiffusion/layerdiffusion-v1/tree/main):

辅助工具:生成透明背景图像

layer_xl_transparent_attn:用于将Stable Diffusion XL模型转化为透明图像生成器的模型。通过在XL模型中注入这个模型,可以让其生成透明背景的图像。layer_xl_transparent_conv:与layer_xl_transparent_attn类似,也是用于将XL模型转化为透明图像生成器,但方法不同,是通过修改conv层的offset实现的。layer_xl_fg2ble:用于将XL模型转化为前景图像到混合图像的生成模型。layer_xl_fgble2bg:用于基于前景和混合图像生成背景的模型。layer_xl_bg2ble:将XL模型转化为根据背景图像生成混合图像的模型。layer_xl_bgble2fg:将XL模型转化为根据背景和混合图像生成前景的模型。vae_transparent_encoder:图像编码器,用于从像素空间中提取潜在偏移,帮助透明图像的生成。vae_transparent_decoder:图像解码器,输出真实的PNG图像。这些模型经过特殊设计和训练,可以更好地生成透明背景的图像。普通图像生成模型生成的结果中,透明背景区域往往会有一些噪声或残留的颜色。特定模型可以将普通XL模型转化为透明图像生成器。如果直接使用普通XL模型,可能无法生成透明背景的结果。

辅助工具:生成透明背景图像

一些模型,如layer_xl_fg2ble,可以实现条件性的图层生成,即根据输入的前景图层生成背景层。使用普通模型难以实现这种结构化的生成过程。编码器和解码器模型(vae_transparent_encoder等)在实现透明图像生成流程中发挥关键作用,普通模型不含这些组件。作者特意设计了不同的模型变体,以适应不同的采样器要求。这可以避免因采样器差异而出现的伪影等问题。

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六个子主题中:“不伤害”;比例;非歧视;可持续性;人类与人工智能互动中的人类决定;透明度和可解释性。
以下是关于欧洲议会和欧盟理事会对人工智能规定的相关内容: 1. 基于风险的方法是一套成比例和有效的约束性规则的基础,回顾委员会任命的独立人工智能高级别专家组 2019 年制定的《值得信赖的人工智能的伦理准则》很重要。其中包含七项不具约束力的人工智能伦理原则,有助于确保人工智能值得信赖且符合伦理道德。 人类主体和监督:人工智能系统的开发和使用应为人服务,尊重人的尊严和自主权,运行方式可由人类控制和监督。 技术稳健性和安全性:开发和使用方式应在出现问题时保持稳健,抵御试图改变系统使用或性能的行为,减少意外伤害。 隐私和数据治理:符合现有隐私和数据保护规则,处理的数据质量和完整性符合高标准。 透明度:开发和使用方式应允许适当的可追溯性和可解释性,让人类意识到交流或互动,并告知部署者系统的能力和局限性以及受影响者的权利。 多样性、非歧视和公平:开发和使用方式应包括不同参与者,促进平等获取、性别平等和文化多样性,避免歧视性影响和不公平偏见。 社会和环境福祉:未具体阐述。 问责制:未具体阐述。 2. 评估人工智能系统潜在风险时应考虑的因素包括: 人工智能系统的预期目的。 已使用或可能使用人工智能系统的程度。 人工智能系统处理和使用的数据的性质和数量,特别是是否处理特殊类别的个人数据。 人工智能系统自主性的程度,以及人类推翻可能导致潜在伤害的决定或建议的可能性。 人工智能系统的使用在多大程度上已经对健康和安全造成了损害,对基本权利产生了不利的影响,或在多大程度上引起了人们对这种损害或不利影响的可能性的严重关注,例如相关报告或指控所表明的情况。 这种损害或不利影响的潜在程度,特别是其严重程度及其影响多数人或不成比例地影响特定群体的能力。 可能受到伤害或不利影响的人在多大程度上依赖人工智能系统产生的结果,特别是由于实际或法律原因而无法合理地选择不接受该结果。 权力不平衡的程度,或可能受到伤害或不利影响的人相对于人工智能系统部署者而言处于弱势地位的程度,特别是由于地位、权力、知识、经济或社会环境或年龄等原因。 人工智能系统产生的结果在多大程度上易于纠正或逆转,同时考虑到现有的纠正或逆转的技术解决方案,其中对健康、安全、基本权利有不利影响的结果不应被视为易于纠正或逆转。 部署人工智能系统对个人、群体或整个社会的好处的程度和可能性,包括对产品安全的可能改进。 现有欧盟立法在多大程度上规定了相关内容。
2025-01-11
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
我想将常用的AI入口手机放在一张网页上,该如何设置waytoAGI页面
以下是关于将常用的 AI 入口放在一张网页上设置 WaytoAGI 页面的方法: 1. 点开链接就能看:不用注册,不用花钱,直接点击。 2. 想看啥就看啥:比如您想学 AI 绘画,就去看“AI 绘画”部分;想找 AI 工具,就去“工具推荐”部分。内容分得清清楚楚,想学啥都能找到。 3. 有问题还能问:如果看了还有不懂的,或者想跟别人交流,可以加入社群,大家一起讨论。 另外,关于使用 Cursor 制作您的第一个主页: 1. 在搞定一个非常简单的小游戏之后,可以做一个自己的个人介绍网站。可以先看看官网,比如 allinagi.com.cn、sboat.cn。假设要做一个《全 AI 自动驾驶的火星登陆飞船》项目,首先会有一个初步简单的项目介绍,比如 WaytoMars 是一个制造、运营全 AI 自动驾驶的火星登陆飞船公司品牌,有着领先全球的技术实力、人才优势,预计在 2030 年推出可承载上千人,五星豪华级的全 AI 自动驾驶的火星登陆飞船。有了项目介绍后,让 AI 帮助生成一个具有前端大师级审美、极富科幻感的网站首页。首先,新建一个 waytomars 文件夹并打开,在 AI 对话框中输入上述的话,一路等待 AI 制作以及加入您的修改意见即可。 2. 如何让别人看到您的作品预览:通过将项目文件夹整体上传,就可以生成一个临时浏览链接,在不需要域名和服务器的情况下让外部也能够看到您的作品。注意:如果发现 cursor 有所卡顿,注意是不是 AI 让您在终端区或者对话区确认重要操作,左下角将 ask every time 修改为 auto run 就可以全自动化了。 WaytoAGI 就是一个帮您快速入门 AI、学会用 AI 搞事情的“武器库”。不管您是完全不懂 AI 的小白,还是想用 AI 赚钱的普通人,它都能帮到您。AI 是未来的趋势,现在学一点都不晚,如果您想了解 AI、用 AI、甚至靠 AI 搞钱,WaytoAGI 就是您最该看的“AI 宝典”。
2025-04-14
我想找一个可以把服装图片用ai的方式直接‘穿’在另一张图片的模特身上
以下是两种可以将服装图片用 AI 的方式“穿”在另一张图片的模特身上的方法: 方法一:使用 ComfyUI GeminiAPI 1. 在 Google 的 AI Studio 申请一个 API key(需要网络环境),有免费的额度,网址为:https://aistudio.google.com/apikey?hl=zhcn 。 2. 安装相关依赖,根据使用的情况选择手动安装(如果使用 ComfyUI 便携版或自己的 Python 环境)或通过 ComfyUI Manager 安装。 手动安装:安装相关依赖。 通过 ComfyUI Manager 安装:在 ComfyUI 中安装并打开 ComfyUI Manager,在 Manager 中搜索“Gemini API”,然后点击安装按钮。 方法二:使用【SD】 1. 进行 SAM 模型分割:来到图生图中,提示词输入“蓝色毛衣”,蒙版区域内容处理改为“填充”,尺寸改为和图像一致,重绘幅度为 1。 2. 处理可能出现的问题:如蒙版区域较大导致的衔接问题,可以通过降低重绘幅度或添加一个 openpose 来控制人物的身体,得到正确的姿势。 3. 选择合适的重绘功能:除了使用图生图的局部重绘,还可以使用 controlnet 的局部重绘功能,控制模式选择“更注重提示词”,具体效果可自行试验选择。
2025-04-09
学习大模型请给我一张知识图谱
以下是为您提供的大模型知识图谱: 1. 非技术背景,一文读懂大模型 整体架构 基础层:为大模型提供硬件支撑,数据支持等,例如 A100、数据服务器等。 数据层:企业根据自身特性维护的垂域数据,分为静态的知识库和动态的三方数据集。 模型层:LLm 或多模态模型,LLm 即大语言模型,如 GPT,一般使用 transformer 算法实现;多模态模型包括文生图、图生图等,训练所用数据与 llm 不同,用的是图文或声音等多模态的数据集。 平台层:模型与应用间的平台部分,如大模型的评测体系,或者 langchain 平台等。 表现层:也就是应用层,用户实际看到的地方。 2. AI Agent 系列:Brain 模块探究 知识 内置知识 常识知识:包括日常生活中广泛认可的事实和逻辑规则,帮助智能体具备泛化能力。 专业知识:涉及深入特定领域的详细信息,如医学、法律、科技、艺术等领域的专有概念和操作方法。 语言知识:包括语法规则、句型结构、语境含义以及文化背景等,还涉及非文字部分如语调、停顿和强调等。 3. 大模型入门指南 通俗定义:输入大量语料,让计算机获得类似人类的“思考”能力,能够进行文本生成、推理问答、对话、文档摘要等工作。 类比学习过程 找学校:训练 LLM 需要大量计算,GPU 更合适,只有购买得起大量 GPU 的才有资本训练大模型。 确定教材:大模型需要的数据量特别多,几千亿序列(Token)的输入基本是标配。 找老师:用算法讲述“书本”中的内容,让大模型能够更好理解 Token 之间的关系。 就业指导:为了让大模型能够更好胜任某一行业,需要进行微调(fine tuning)指导。 搬砖:就业指导完成后,进行如翻译、问答等工作,在大模型里称之为推导(infer)。 Token:被视为模型处理和生成的文本单位,可代表单个字符、单词、子单词等,在将输入进行分词时,会对其进行数字化,形成词汇表。
2025-04-07
如何让一张卡通人物动起来
要让一张卡通人物动起来,可以参考以下几种方法: 1. 使用 AnimateX :类似 Animate Anyone,输入角色图片和参考动作序列,即可实现角色动画,尤其适配拟人化的角色。 2. 借助 Pika : 账号注册:访问完成免费注册。 素材整理: 视频:准备一段视频,可手机实拍,≥5 秒,生成时会自动截取前 5 秒,横屏/竖屏均可(建议 1080p 以上)。 图片:准备一张主体清晰无遮挡的角色图片,生成的视频中将参考此图片的角色并融入视频。 文案思路:提前构思角色动态关键词(如“奔跑/挥手/发光”),也可让模型自由发挥。 3. 运用即梦进行图生视频:只需上传图片至视频生成模块,用简单提示词描绘画面中的动态内容,能生成时长为 3 秒钟的画面,运镜类型可根据剧本中的镜头描绘设置,以随机运镜为主,生成速度可选择慢速。 此外,在制作过程中,还可以像桂大羊的教程那样,通过描绘人物的提示词、上传角色参考图、扣除角色背景以便于进行角色加背景的融合生成时进行垫图操作等方式,提高人物和场景的融合度。
2025-03-30
用什么AI可以把一张图重新制作成另一张图
以下是一些可以将一张图重新制作成另一张图的 AI 工具和相关知识: 1. Stable Diffusion: 图生图功能:上传图片后,它会根据您的图片、选择的模型、输入的 prompt 等信息进行重绘。重绘幅度越大,输出的图和输入的图差别就越大。 尺寸:需注意选择合适的图片生成尺寸,太小可能导致 AI 生成内容有限,太大则可能使 AI 失控。 采样算法:决定了 AI 用何种算法生图。 采样次数:调整图片内容的次数,并非越多越好,过多可能效果提升不明显且耗时增加。 提示词相关性:影响图像与 prompt 的匹配程度,过高可能导致图像质量下降。 随机种子 seed:固定种子可对图片进行“控制变量”操作,首次生成图时无需设置。 Clip Skip:一般设为 2,早期无需过多关注。 ENSD:eta 噪声种子增量,默认设为 0 即可。 例如,将一幅图再次放入以图生图中,通过 DeepBooru 反推关键词,并使用新的大模型和 LORA 进行重新生成,可以改变图片风格。但生成的图可能存在细节瑕疵,需要不断调整参数或借助 PS 修补。 此外,在全国首例 AI 生成图片著作权案例中,法官认定利用 Stable Diffusion 等工具,根据使用者输入的提示词、增删修改相关参数生成的具有独创性和智力投入的图片属于美术作品,受到著作权保护,使用者享有生成图片的著作权。
2025-03-24
生成一张图片,把楼顶的裂缝做成人体表皮的感觉,冒着微红的血液,有施工工人正在刷涂料修补这个伤口
很抱歉,暂时无法直接为您生成这样的图片。但您可以使用一些 AI 绘画工具来尝试实现,比如 DALL·E2、StableDiffusion 等。您可以在这些工具中输入详细的描述,如“楼顶的裂缝呈现人体表皮的质感,冒着微红的血液,有施工工人正在刷涂料修补这个伤口”,然后通过不断调整参数和提示词来获得您期望的效果。
2025-03-21
视频背景替换的ai工具
以下是一些视频背景替换的 AI 工具: 1. AE 套模版: 插件模版网站:https://www.talkae.com/ ,可搜索 AE 插件合集并安装插件。 免费模版网站:envato(带可商用版权有证书),可淘宝代下,代下网站:https://sucai.ixling.com/login ,也可淘宝搜索小灵素材充值下载次数。 付费可商用网站:vj 师 https://www.vjshi.com/ 。 视频背景可替换成 AI 生成的素材。 2. Stability AI 推出的基于 Discord 的媒体生成和编辑工具: 具有搜索和替换功能,无需蒙版,通过搜索提示识别对象并替换,例如把猫换成狗。 创意放大功能,可将低分辨率或低质量图像放大至 4K 分辨率,同时可以附加提示。 外扩功能,在图像中添加内容以扩展空间,有五个选项,包括全面、上下左右单独扩展。 控制草图功能,将手绘草图转换为高质量图像,适用于设计项目。 删除背景功能,准确分割前景并删除背景。 基于初始图像使用 Stable Video Diffusion 生成短视频。 3. Coze 中的背景替换工具: 可以为图片替换背景图,是一个灵活运用的插件。 上传一张不带背景且主体明确的动漫人物图片,可搭配背景图片,点击试运行测试效果。选择 AI 生成能有更好效果,可搭配其他参数尝试。
2025-04-13
我有一份青年创新讲稿,想用自己的数字形象和我自己的声音讲解,背景要做一些和讲稿内容相符的视频。什么工具最称手呢?
以下是一些适合您需求的工具: 1. HeyGen:这是一个 AI 驱动的平台,能创建逼真的数字人脸和角色。它运用深度学习算法生成高质量肖像和角色模型,适用于游戏、电影和虚拟现实等领域。 2. Synthesia:一个 AI 视频制作平台,允许创建虚拟角色并进行语音和口型同步,支持多种语言,可用于教育视频、营销内容和虚拟助手等场景。 3. DID:一家提供 AI 拟真人视频产品服务和开发的公司,只需上传人像照片和输入要说的内容,平台的 AI 语音机器人会自动转换成语音,然后合成逼真的会开口说话的视频。 此外,还有以下工具供您参考: 1. 开源且适合小白用户的工具:具有一键安装包,无需配置环境,简单易用。其功能包括生成数字人视频,支持语音合成和声音克隆,操作界面中英文可选,系统兼容 Windows、Linux、macOS,模型支持 MuseTalk(文本到语音)、CosyVoice(语音克隆)。使用时需下载 8G+3G 语音模型包,启动模型即可。相关链接:GitHub: 2. Google Veo 2:能生成逼真的 Vlog 视频,效果接近真实,几乎难以分辨,适合创作和内容制作。相关链接: 请注意,这些工具的具体功能和可用性可能会随时间和技术发展而变化。在使用时,请确保遵守相关使用条款和隐私政策,并注意对生成内容的版权和伦理责任。
2025-04-02
我想做视频二创,比如把视频背景换掉,人物上的衣服换掉,请给我推荐一下相关AI工具
以下是为您推荐的一些用于视频二创,如更换视频背景、人物衣服的相关 AI 工具: 1. 山寨版阿里 Animate Anyone 开源:利用图像和视频中的人物姿势来合成动画。Novita AI 开源并提供 API 支持,提供照片和视频即可自动生成动画。 GitHub:https://github.com/novitalabs/AnimateAnyone API:https://novita.ai/playgroundanimateanyone https://x.com/imxiaohu/status/1796191458052944072 2. ViViD 视频虚拟试穿技术:由阿里巴巴开发,可以替换视频中人物的衣服,生成真实自然的视频,支持多种服装类型,在视觉质量、时间一致性和细节保留方面表现优异。 https://x.com/imxiaohu/status/1796019244678906340 3. 在进行视频二创时,若需要更精确的蒙版,比如人物的眼睛或身上的配饰等,可以使用 segment anything 中的 GroundingDINO。启用 GroundingDINO 后,AI 会自动下载模型,也可在没有魔法的情况下到云盘直接下载,放到指定文件目录下“……sdwebuiakiv4.2\\extensions\\sdwebuisegmentanything\\models\\groundingdino”。在检测提示词中输入相关内容,AI 可根据语义分割自动检测并设置好蒙版。还能通过预览箱体得到部分编号进行单一调整。比如给人物换背景时,加载生成的背景蒙版,选择合适的大模型和正向提示词,蒙版模式选择“重绘非蒙版内容”,若有需要还可进行后续细化和 PS 修复。
2025-04-01
使用AI写论文研究背景的指令
以下是关于使用 AI 写论文研究背景的相关信息: 利用 AI 技术辅助写论文研究背景可以参考以下步骤和建议: 1. 确定研究主题:明确您的研究兴趣和目标,选择具有研究价值和创新性的主题。 2. 收集背景资料:使用 AI 工具如学术搜索引擎(如 Semantic Scholar)和文献管理软件(如 Zotero)来搜集相关的研究文献和资料。 3. 分析和总结信息:利用 AI 文本分析工具来分析收集到的资料,提取关键信息和主要观点。 4. 生成大纲:使用 AI 写作助手生成研究背景部分的大纲,包括相关领域的现状、存在的问题、研究的意义等。 5. 撰写研究背景:利用 AI 工具(如 Grammarly、Quillbot)来帮助撰写研究背景部分,确保内容的准确性和完整性。但需注意,AI 工具只是辅助,不能完全替代您的专业判断和创造性思维。 在论文写作领域,有以下一些常用的 AI 工具和平台: 1. 文献管理和搜索: Zotero:结合 AI 技术,可自动提取文献信息,帮助管理和整理参考文献。 Semantic Scholar:AI 驱动的学术搜索引擎,提供文献推荐和引用分析。 2. 内容生成和辅助写作: Grammarly:提供文本校对、语法修正和写作风格建议,提高语言质量。 Quillbot:基于 AI 的重写和摘要工具,可精简和优化内容。 3. 研究和数据分析: Google Colab:支持 AI 和机器学习研究,便于数据分析和可视化。 Knitro:用于数学建模和优化,帮助进行复杂的数据分析和模型构建。 4. 论文结构和格式: LaTeX:结合自动化和模板,高效处理论文格式和数学公式。 Overleaf:在线 LaTeX 编辑器,提供丰富模板库和协作功能,简化编写过程。 5. 研究伦理和抄袭检测: Turnitin:广泛使用的抄袭检测工具,确保论文原创性。 Crossref Similarity Check:检测潜在抄袭问题。 使用这些 AI 工具时,要结合自身写作风格和需求,选择最合适的辅助工具,并保持批判性思维,确保研究的质量和学术诚信。
2025-03-26
我是一个没有技术背景且对AI感兴趣的互联网产品经理,目标是希望理解AI的实现原理并且能够跟开发算法工程师沟通交流,请给我举出AI模型或者机器学习的分类吧。
以下是 AI 模型和机器学习的分类: 1. AI(人工智能):是一个广泛的概念,旨在使计算机系统能够模拟人类智能。 2. 机器学习:是人工智能的一个子领域,让计算机通过数据学习来提高性能。包括以下几种类型: 监督学习:使用有标签的训练数据,算法学习输入和输出之间的映射关系,包括分类和回归任务。 无监督学习:学习的数据没有标签,算法自主发现规律,经典任务如聚类。 强化学习:从反馈中学习,以最大化奖励或最小化损失,类似训练小狗。 3. 深度学习:是机器学习的一个子领域,模拟人脑创建人工神经网络处理数据,包含多个处理层,在图像识别、语音识别和自然语言处理等任务中表现出色。 4. 大语言模型:是深度学习在自然语言处理领域的应用,目标是理解和生成人类语言,如 ChatGPT、文心一言等。同时具有生成式 AI 的特点,能够生成文本、图像、音频和视频等内容。 2017 年 6 月,谷歌团队发表论文《Attention is All You Need》,首次提出了 Transformer 模型,它基于自注意力机制处理序列数据,不依赖循环神经网络或卷积神经网络。生成式 AI 生成的内容称为 AIGC。
2025-03-26
AI绘图换背景
以下是关于 AI 绘图换背景的相关内容: 在 Google 的 Gemini 文生图测试中,其能够在短时间内出色地完成抠图、换背景、打光影等工作。例如,无中生有地换背景效果非常好,商业级别的背景合成与打光也能在 10 秒内取得稳定且令人满意的结果。 在使用【SD】进行商业换装时,也可以给人物换背景。先启用 GroundingDINO 模型获取更精确的蒙版,如眼睛或配饰等部分。然后选择想要修改的蒙版,添加相关提示词和设置,如选择大模型、正向提示词、蒙版模式等,就能够生成换背景后的图片。如果效果不太理想,还可以进行进一步的细化和修复。 在【PS】中,通过选择主体和移除背景的功能,结合创成式填充和添加提示词,可以实现背景的替换。但对于颜色复杂的部分,可能需要手动创建选区以获得更精准的效果。
2025-03-23