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如何基于真实照片生成漫画

Answer

基于真实照片生成漫画可以通过以下方法：

  1. 用“真人照片”+“照片描述”+“方法 1 的关键词”来处理。例如，可以拿自己照片头像进行生成。
  2. 在玩的过程中如果生成了满意的图，一定要记得存起来。下次想要同种类型的就可以直接拿来喂图，效果会比重新找的好很多。

此外，还有一些关于表情包 Meme 和游戏中生成式 AI 革命的相关内容：

  1. 表情包 Meme 方面，比如 Prompt 4：Black and white photo illustration of a doge face in the center, looking utterly baffled with a humorous 'shrug' gesture. Adjacent to the doge, three doge face icons are displayed for 'Like', 'Repost', and 'Collect'. The 'Like' doge is smitten with heart eyes, the 'Repost' doge is dizzy with spiraled eyes, and the 'Collect' doge is greedily drooling over a bone. 等。
  2. 游戏中的生成式 AI 革命方面，创建出色的动画是游戏创作中耗时、昂贵且需要技巧的部分，减少成本并创建更真实动画的方式包括使用运动捕捉技术。现在生成性 AI 模型可以直接从视频中捕捉动画，效率更高，还能给现有动画应用滤镜。涉足这一领域的公司包括Kinetix、DeepMotion、RADiCAL、Move Ai和Plask。
Content generated by AI large model, please carefully verify (powered by aily)

References

进阶使用技巧总结

当然，如果你想用真人照片来生成卡通头像，就用「真人照片」+「照片描述」+「方法1的关键词」来处理即可，下面是我拿自己照片头像生成的（ps：就不露脸~），还不错。大家自行尝试。↓↓↓总结：细心的友友可能发现了我刚开始喂的图其实也是AI生成的。这就要给大家提个醒了，在玩的过程中如果生成了自己比较满意的图，一定要记得存起来。下次想要同种类型的就可以直接拿来喂图，效果要比重新找的好很多哟~

擅长创作表情包Meme

Prompt 4:Black and white photo illustration of a doge face in the center,looking utterly baffled with a humorous 'shrug' gesture.Adjacent to the doge,three doge face icons are displayed for 'Like','Repost',and 'Collect'.The 'Like' doge is smitten with heart eyes,the 'Repost' doge is dizzy with spiraled eyes,and the 'Collect' doge is greedily drooling over a bone.Prompt 5:Vector meme in black and white of a doge depicted with three heads and six arms,exuding a calm,Buddha-like aura.Surrounding comical diagram elements point to the doge with arrows labeled '70% tranquility','20% deep thought',and '10% in the moment'.Prompt 6:果你想要呈现出特定的表现结果，你还可以用比喻，类比等方法达到类似的画面。比如这里我想生成很多Doge，那么也可以借助九头蛇等提示词。Illustration in a black and white sketch style,focusing on humor and cuteness.A nine-headed doge creature is depicted,where each head is comically expressive.Some heads are chuckling,others are making funny faces,a few are curiously tilting their heads,and some have their tongues out in amusement.?线程：[x.com](https://x.com/lyson_ober/status/1715285290422845536?s=46&t=fuMI2e8wNL9UwyP1aH34CA)

游戏中的生成式 AI 革命

创建出色的动画是游戏创作过程中最耗时、最昂贵、且最需要技巧的部分之一。减少成本并创建更真实的动画的一种方式是使用运动捕捉技术，即让演员或舞者穿上运动捕捉服，在特殊设置的运动捕捉舞台上记录他们的动作。我们现在看到生成性AI模型可以直接从视频中捕捉动画。这样做效率更高，原因有两个：一是它消除了需要昂贵的运动捕捉设备的需求，二是它意味着你可以从现有视频中捕捉动画。这些模型的另一个令人兴奋的方面是，它们还可以用来给现有动画应用滤镜，比如让它们看起来像是醉了，或变老，或变得快乐。涉足这一领域的公司包括[Kinetix](https://www.kinetix.tech/)、[DeepMotion](https://www.deepmotion.com/)、[RADiCAL](https://getrad.co/)、[Move Ai](https://www.move.ai/)和[Plask](https://plask.ai/)。关卡设计与世界构建

Others are asking
comfyui漫画工作流
ComfyUI 漫画工作流包含以下内容： 1. 绿幕工作流：包含两个组，即生成绿幕素材和绿幕素材抠图。因为 SD 无法直接生成透明背景的 png 图片，所以要先生成一张素材图，前景是重要的主体素材，背景为纯色（方便识别），选择绿幕是为了便于抠图。工作流文件链接：https://pan.quark.cn/s/01eae57419ce 提取码：KxgB 2. 动画工作流： 啊朔提供的动画工作流文件，如：
2025-04-13
真人头像改为漫画风格
要将真人头像改为漫画风格，可以参考以下方法： 1. 使用 SDXL Prompt Styler 插件： 转绘成折纸风时，最好不要加入线稿边缘（canny）的 controlnet 控制，或把 canny 的控制强度（strength）调到较小，因为手绘线条和折纸风格互斥。 若转成漫画风格并想较好保留人物外轮廓，加入 canny 控制能更好还原人物原本造型。 有时插件内置预设的提示词组合不一定能达到想要的效果，可在 prompt 中添加更多相关风格的关键词，如印象派风格可添加 impressionism、monet、oil painting 等。 该工作流结合 Vid2Vid Style Transfer with IPA&Hotshot XL 工作流，可较好实现视频不同风格的稳定转绘。 2. 选择复杂提示词： 如 Disney boy,Low saturation Pixar Super details,clay,anime waifu,looking at viewer,nighly detailedreflections transparent iridescent colors.lonctransparent iridescent RGB hair,art by Serafleurfrom artstation,white background,divine cinematic edgelighting,soft focus.bokeh,chiaroscuro 8K,bestquality.ultradetailultradetail.3d,c4d.blender,OCrenderer.cinematic lighting,ultra HD3D renderinoiw 1.5s 500v 5 。 若觉得提示词简单，可选择更复杂的。 可根据需求调整提示词，如照片风格不好可更换照片重新生成；若觉得 Disney 风格太过卡通，可把提示词中的 Disney 换成 Pixar；若为女孩，可把 boy 换成 girl。每次会生成 4 张图片，对某一张满意可点击下方的 U1~U4 生成大图，对风格满意但需调整可点击下方的 V1~V4 进行修改。 3. 使用 Coze“图像流”进行智能换脸： 该节点需要 2 个图，一个是脸图，一个是底稿图。第一个 reference 指的是参考的脸，即会换上去的脸；第二个 template 指的是背景图，即脸会被换掉的图；skin 指的是美肤。 美肤拉到 1 可能导致脸部磨皮涂抹痕迹严重。 在没有很明显的人脸或纯动漫风格时可能会报错，在文生图的提示词里加上写实风格能提高成功率。也可自己放进两张真实的图来替换脸，添加方式在开始框加上一个输入参数，类型为 image 即可。
2025-03-28
用照片生成漫画
以下是关于用照片生成漫画的相关内容： 一、使用 MJ 生成照片漫画 1. 需求分析 用自己的图片、照片生成以照片人物为主体的运动员头像漫画。 2. 操作步骤 输入：使用 ChatGPT 完成对应工作，输入奥林匹克项目生成人物描述，并结合设定好的提示词。 ChatGPT 生成描述：添加中国人、中国运动服和项目场景描述，生成 MJ 画图的提示词。 MJ 绘图测试：测试 MJ 绘图提示词的稳定性，确定是否需要垫图等。 局部重绘：使用局部重绘，结合 cref 链接照片，调整 cw 参数。 二、OpenAI GPT4o 图像生成模型 1. 核心功能 先进的多模态模型，能生成精确、真实感强的图像，具有实际用途。 2. 亮点功能 精确的文本渲染，能在图像中准确生成文字。 多样化场景生成，支持从真实感到漫画风格等多种图像生成，可根据上传图像进行灵感转化或视觉改造，具有上下文感知能力。 3. 技术改进 联合训练在线图像和文本的分布，学会图像与语言及图像之间的关系，后期训练优化在视觉流畅性和一致性方面表现出色。 4. 实际应用场景 信息传递、创意设计、教育与演示等。 5. 局限性 存在某些场景或细节的限制，如偶尔会过于紧密地裁剪较长图像，多语言呈现不佳。 6. 访问和可用性 已集成到 ChatGPT 中，Plus、Pro、Team 和 Free 用户推出，Enterprise 和 Edu 即将访问。开发人员很快可通过 API 使用，图像渲染时间较长。 三、四格漫画 可生成四种风格的四格漫画，需简体中文描述，足够幽默有趣的故事。
2025-03-27
漫画生成
以下是关于漫画生成的相关信息： Anifusion： 这是一款基于人工智能的在线工具，网址为 https://anifusion.ai/ ，其 Twitter 账号为 https://x.com/anifusion_ai 。 主要功能： 能根据用户输入的文本描述生成相应的漫画页面或动漫图像。 提供预设模板和自定义漫画布局的直观布局工具。 拥有强大的浏览器内画布编辑器，可调整角色姿势、面部细节等。 支持多种 LoRA 模型，实现不同艺术风格和效果。 用户对创作作品拥有完整商业使用权。 使用案例： 独立漫画创作。 快速原型设计。 教育内容创作。 营销材料制作。 粉丝艺术和同人志创作。 优点：非艺术家也能轻松创作漫画，基于浏览器无需安装额外软件，具备快速迭代和原型设计能力，并拥有创作的全部商业权利。 北大团队提出「自定义漫画生成」框架 DiffSensei： 故事可视化是从文本描述创建视觉叙事的任务，现有文本到图像生成模型存在对角色外观和互动控制不足的问题，尤其是在多角色场景中。 北大团队提出新任务“自定义漫画生成”及 DiffSensei 框架，该框架集成了基于扩散的图像生成器和多模态大语言模型（MLLM），采用掩码交叉注意力技术，可无缝整合字符特征实现精确布局控制，基于 MLLM 的适配器能调整角色特征与特定面板文本线索一致。 还提出 MangaZero 数据集，包含大量漫画和注释面板。 论文链接：https://arxiv.org/abs/2412.07589 ，项目地址：https://jianzongwu.github.io/projects/diffsensei/ 。 Niji V5 漫画生成： 漫画是起源于日本的流行艺术形式，有多种类型。 提供了一些漫画生成的提示示例，如“John Wick，漫画屏幕色调，屏幕色调图案，圆点图案，更大且间距更宽的点，高质量—ar 3:2—niji 5”等。 指出在 Niji Version 5 中能看到更多细节，尤其是面部表情，还可使用/describe 命令向 Midjourney 询问喜欢的动漫场景灵感，新的 MidJourney 命令—Image2Text 可生成准确描述图像的文本提示。
2025-03-18
AI怎么制作漫画视频
以下是关于使用 AI 制作漫画视频的相关内容： 制作流程： 1. 前期准备： 故事大纲和脚本编写：根据经验，可由专人负责内容构思和脚本编写。 2. 图像生成： 利用 Midjourney 生成图片，提示词可围绕皮克斯、迪士尼、3D 风格来写，重点包含关键元素如“a small white Chiense dragon,anthropomorphic,3D render,Unreal Engine,Pixar 3D style”，并注意尺寸比例和模型选择。 动画生成可使用 Runway，因其控制笔刷有优势。 3. 分工合作： 有人负责前期内容构思和脚本编写，有人负责图片、视频生成和视频剪辑。 如果是将小说做成视频，一般流程如下： 1. 小说内容分析：使用 AI 工具（如 ChatGPT）分析小说内容，提取关键场景、角色和情节。 2. 生成角色与场景描述：根据小说内容，使用工具（如 Stable Diffusion 或 Midjourney）生成角色和场景的视觉描述。 3. 图像生成：使用 AI 图像生成工具根据描述创建角色和场景的图像。 4. 视频脚本制作：将提取的关键点和生成的图像组合成视频脚本。 5. 音频制作：利用 AI 配音工具（如 Adobe Firefly）将小说文本转换为语音，添加背景音乐和音效。 6. 视频编辑与合成：使用视频编辑软件（如 Clipfly 或 VEED.IO）将图像、音频和文字合成为视频。 7. 后期处理：对生成的视频进行剪辑、添加特效和转场，以提高视频质量。 8. 审阅与调整：观看生成的视频，根据需要进行调整，比如重新编辑某些场景或调整音频。 9. 输出与分享：完成所有编辑后，输出最终视频，并在所需平台上分享。 工具与网址： 1. Stable Diffusion（SD）：一种 AI 图像生成模型，可以基于文本描述生成图像。网址： 2. Midjourney（MJ）：另一个 AI 图像生成工具，适用于创建小说中的场景和角色图像。网址： 3. Adobe Firefly：Adobe 的 AI 创意工具，可以生成图像和设计模板。网址： 4. Pika AI：文本生成视频的 AI 工具，适合动画制作。网址： 5. Clipfly：一站式 AI 视频生成和剪辑平台。网址： 6. VEED.IO：在线视频编辑工具，具有 AI 视频生成器功能。网址： 7. 极虎漫剪：结合 Stable Diffusion 技术的小说推文视频创作提效工具。网址： 8. 故事 AI 绘图：小说转视频的 AI 工具。网址： 请注意，具体的操作步骤和所需工具可能会根据项目的具体需求和个人偏好有所不同。此外，AI 工具的可用性和功能也可能会随时间而变化，建议直接访问上述提供的工具网址获取最新信息和使用指南。内容由 AI 大模型生成，请仔细甄别。
2025-03-17
做漫画
以下是关于做漫画的相关内容： Niji V5 动漫提示干货操作实例： 漫画是一种起源于日本的流行艺术形式，有多种类型，如漫画绘图、底纹、网点等。 可以使用特定的提示词，如“John Wick，漫画屏幕色调，屏幕色调图案，圆点图案，更大且间距更宽的点，高质量—ar 3:2—niji 5”等，通过 Midjourney Niji v4 或 v5 来创作漫画。 可以使用/describe 命令向 Midjourney 询问最喜欢的动漫场景的灵感，还可以使用新的 MidJourney 命令—Image2Text 生成准确描述图像的文本提示。 六一儿童节活动： 活动内容是制作一副符合六一儿童节主题的四格漫画，充满童趣或者想象，也可以有教育意义或者小哲理。可以使用 AI 绘图工具 MJ、悠船、SD 做图，四格拼图可使用其他工具，如 ps、美图秀秀、醒图等。 参与规则：每位群成员限最多提交 2 个作品故事，单一格画面 1：1，4 个格拼起来 2:2。提交的作品必须是原创，不得抄袭他人作品，漫画内容要健康、积极，符合儿童节的主题。 提交时间：6 月 1 日 0 时至 6 月 2 日 12 时，提前或者逾期提交的作品将不予受理。 Sarah Andersen 漫画风格： 特色：通常使用简单的黑白线条作画，配以极富表现力的角色表情，经常探讨如焦虑、社交尴尬、性别问题以及对生活中普通但难以言说的瞬间的幽默呈现。 技巧：在主要描述语后面加上“by Sarah Andersen”或者“style reference Sarah Andersen”；在提示中加入情感色彩的描述，如“joyful,”“awkward,”或“anxious”等词；利用cref 命令保持人物的一致性。 应用：可用于社交媒体上的漫画创作、使故事更加生动有趣的插图、个性化礼物和商品设计（需注意版权问题）。
2025-03-04
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
如果改变照片中人物的表情
要改变照片中人物的表情，可以通过以下几种方式： 1. 在使用 SD 脸部修复插件 After Detailer 时，输入如“伤心、流泪”这样针对表情的正负提示词，人物的表情会进行相应改变。但输入“带着墨镜”可能没有效果。 2. 使用 Magic Brush 工具，选中人物的眉毛、眼睛、嘴唇等部位，通过调节轨迹的方向来实现合理的表情变化。 3. 在 Midjourney V6 中，若遇到无法改变角色脸部等问题，可按照以下步骤排除故障：首先确保写了强有力的提示以建议新的姿势、风格或细节；若角色抗拒被操纵，可能是 cref 图像支配了提示，可通过使用 cw进行处理，尝试将提示与较低的 cref 权重一起使用，如 cw 60，按照特定步骤操作，还可考虑使用 来恢复面部区域。
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
老照片变高清
以下是使用 AI 将老照片变高清的步骤： 1. 给老照片上色：为做到颜色与内容统一，可启用 cutoff 插件，按顺序设置好颜色提示词。不了解该插件的可参考文章。 2. 使照片人脸变清晰：将照片放入后期处理，使用 GFPGAN 算法，可参考文章。但此步骤无法使头发、衣服等元素变清晰。 3. 放大照片：将图片发送到图生图中，打开 stableSR 脚本，放大两倍。此放大插件是所有插件中对原图还原最精准、重绘效果最好的，可参考文章。切换到 sd2.1 的模型进行修复，vae 选择 vqgan，提示词可不写以免干扰原图。 4. 显存不够时：启用 MutiDiffusion 插件，不开放大倍数，仅使用分块渲染功能帮助放大图片。 5. 处理复杂照片：对于人物多、场景复杂、像素低的照片，可先在 ps 里调整角度和裁切，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 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”。最后进行脸部修复和放大。
2025-04-13
如何让老照片变清晰
以下是让老照片变清晰的方法： 1. 将照片放入后期处理中，使用 GFPGAN 算法使人脸变清晰。您可以参考文章。 2. 将图片发送到图生图中，打开 stableSR 脚本，放大两倍。此放大插件是所有插件中对原图还原最精准、重绘效果最好的。您可以参考文章。 3. 切换到 sd2.1 的模型进行修复，vae 选择 vqgan，提示词可以不写以免对原图产生干扰。 4. 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。 5. 对于复杂的照片，可先在 ps 里面进行角度调整和照片裁切，然后使用上述步骤进行上色。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，使用 t2ia_color 的模型，给出简单的关键词，如“蓝天、绿树、灰石砖”。 另外，进行超清无损放大修复需要准备以下文件和操作： 1. 使用 StabilityAI 官方的 Stable Diffusion V2.1 512 EMA 模型，放入 stablediffusionwebui/models/StableDiffusion/文件夹中。 2. 将 StableSR 模块（约 400M 大小）放入 stablediffusionwebui/extensions/sdwebuistablesr/models/文件夹中。 3. 将 VQVAE（约 750MB 大小）放在 stablediffusionwebui/models/VAE 中。
2025-04-13
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
生成提示词的提示词
以下是关于生成提示词的相关内容： 生成提示词的思路和方法： 可以根据效果好的图片中的高频提示词去反推效果，结合不同字体效果的描述，打包到一组提示词中。提示词给到 AI 后，AI 会根据给定文字的文义，判断适合的情绪风格，然后给出适合情绪的字体和风格描述、情感氛围等，加上一些质量/品质词，形成输出提示词结构。为了让 AI 更能描述清晰风格，可以先给定多种参照举例。 具体操作步骤： 打开 AI 工具的对话框，将相关提示词完整复制粘贴到对话框。推荐使用 ChatGPT 4o。 当 AI 回复后，发送您想要设计的文字。可以仅发送想要的文字，也可以发送图片（适合有多模态的 AI）让 AI 识别和反推。 将 AI 回复的提示词部分的内容复制到即梦 AI。 对生成提示词的一些观点： 提示词生成提示词并非必要，不一定能生成最好的 Prompt 框架，修改过程可能耗时且不一定能修改好，不如花钱找人写。 一句话生成完整符合需求的 Prompt 非常困难，只能大概给出框架和构思，需要更低成本地调整需求和修改 Prompt。 不同生图工具生成提示词的特点： 即使是简短的描述，生成的提示词也非常细节、专业。 会解析需求，找出核心要点和潜在的诠释点，并给出不同的提示词方案。 提示词构建更多在于增强，而不是发散，生成的内容更符合期望。 同时生成中、英双版本，国内外工具通用无压力。 14 款 AI 生图工具实测对比： 本次实测用到的工具包括国内版的即梦 3.0（https://jimeng.jianying.com/aitool/home）、WHEE（https://www.whee.com）、豆包（https://www.doubao.com/chat）、可灵（https://app.klingai.com/cn/texttoimage/new）、通义万相（https://tongyi.aliyun.com/wanxiang/creation）、星流（https://www.xingliu.art）、LibiblibAI（https://www.liblib.art），以及国外版的相关工具。
2025-04-20
有没有能根据描述，生成对应的word模板的ai
目前有一些可以根据描述生成特定内容的 AI 应用和方法。例如： 在法律领域，您可以提供【案情描述】，按照给定的法律意见书模板生成法律意见书。例如针对商业贿赂等刑事案件，模拟不同辩护策略下的量刑结果，对比并推荐最佳辩护策略，或者为商业合同纠纷案件设计诉讼策略等。 在 AI 视频生成方面，有结构化的提示词模板，包括镜头语言（景别、运动、节奏等）、主体强化（动态描述、反常组合等）、细节层次（近景、中景、远景等）、背景氛围（超现实天气、空间异常等），以及增强电影感的技巧（加入时间变化、强调物理规则、设计视觉焦点转移等）。 一泽 Eze 提出的样例驱动的渐进式引导法，可利用 AI 高效设计提示词生成预期内容。先评估样例，与 AI 对话让其理解需求，提炼初始模板，通过多轮反馈直至达到预期，再用例测试看 AI 是否真正理解。 但需要注意的是，不同的场景和需求可能需要对提示词和模板进行针对性的调整和优化，以获得更符合期望的 word 模板。
2025-04-18
如何自动生成文案
以下是几种自动生成文案的方法： 1. 基于其它博主开源的视频生成工作流进行优化： 功能：通过表单输入主题观点，提交后自动创建文案短视频，创建完成后推送视频链接到飞书消息。 涉及工具：Coze 平台（工作流、DeepSeek R1、文生图、画板、文生音频、图+音频合成视频、多视频合成）、飞书（消息）、飞书多维表格（字段捷径、自动化流程）。 大体路径：通过 coze 创建智能体，创建工作流，使用 DeepSeek R1 根据用户观点创建文案，再创建视频；发布 coze 智能体到飞书多维表格；在多维表格中使用字段捷径，引用该智能体；在多维表格中创建自动化流程，推送消息给指定飞书用户。 2. 生成有趣的《图文短句》： 实现原理： 先看工作流：包括第一个大模型生成标题、通过“代码节点”从多个标题中获取其中一个（可略过）、通过选出的标题生成简介、通过简介生成和标题生成文案、将文案进行归纳总结、将归纳总结后的文案描述传递给图像流。 再看图像流：包括提示词优化、典型的文生图。 最终的 Bot 制作以及预览和调试。 3. 腾讯运营使用 ChatGPT 生成文案： 步骤：通过 ChatGPT 生成文案，将这些文案复制到支持 AI 文字转视频的工具内，从而实现短视频的自动生成。市面上一些手机剪辑软件也支持文字转视频，系统匹配的素材不符合要求时可以手动替换。例如腾讯智影的数字人播报功能、手机版剪映的图文成片功能。这类 AI 视频制作工具让普罗大众生产视频变得更轻松上手。
2025-04-15
如何通过输入一些观点，生成精彩的口播文案
以下是通过输入观点生成精彩口播文案的方法： 1. 基于其它博主开源的视频生成工作流进行功能优化，实现视频全自动创建。 效果展示：可查看。 功能：通过表单输入主题观点，提交后自动创建文案短视频，并将创建完成的视频链接推送至飞书消息。 涉及工具：Coze平台（工作流、DeepSeek R1、文生图、画板、文生音频、图+音频合成视频、多视频合成）、飞书（消息）、飞书多维表格（字段捷径、自动化流程）。 大体路径： 通过 coze 创建智能体，创建工作流，使用 DeepSeek R1 根据用户观点创建文案，再创建视频。 发布 coze 智能体到飞书多维表格。 在多维表格中使用字段捷径，引用该智能体。 在多维表格中创建自动化流程，推送消息给指定飞书用户。 2. 智能体发布到飞书多维表格： 工作流调试完成后，加入到智能体中，可以选择工作流绑定卡片数据，智能体则通过卡片回复。 选择发布渠道，重点是飞书多维表格，填写上架信息（为快速审核，选择仅自己可用），等待审核通过后即可在多维表格中使用。 3. 多维表格的字段捷径使用： 创建飞书多维表格，添加相关字段，配置后使用字段捷径功能，使用自己创建的 Coze 智能体。 表单分享，实现填写表单自动创建文案短视频的效果。 4. 自动化推送：点击多维表格右上角的“自动化”，创建所需的自动化流程。 另外，伊登的最新 Deepseek+coze 实现新闻播报自动化工作流如下： 第一步是内容获取，只需输入新闻链接，系统自动提取核心内容。开始节点入参包括新闻链接和视频合成插件 api_key，添加网页图片链接提取插件，获取网页里的图片，以 1ai.net 的资讯为例，添加图片链接提取节点，提取新闻主图，调整图片格式，利用链接读取节点提取文字内容，使用大模型节点重写新闻成为口播稿子，可使用 Deepseek R1 模型生成有吸引力的口播内容，若想加上自己的特征，可在提示词里添加个性化台词。
2025-04-15
小红书图文批量生成
以下是关于小红书图文批量生成的详细内容： 流量密码！小红书万赞英语视频用扣子一键批量生产，这是一个保姆级教程，小白都能看得懂。 原理分析： 决定搞之后，思考生成这种视频的底层逻辑，进行逆推。这种视频由多张带文字图片和音频合成，带文字图片由文字和图片生成，文字和图片都可由 AI 生成，音频由文字生成，文字来源于图片，也就是说，关键是把图片和文字搞出来。 逻辑理清后，先找好看的模版，未找到好看的视频模版，最后看到一个卡片模版，先把图片搞出来，才有资格继续思考如何把图片变成视频，搞不出来的话，大不了不发视频，先发图片，反正图片在小红书也很火。 拆模版： 要抄这种图片，搞过扣子的第一反应可能是用画板节点 1:1 去撸一个，但扣子的画板节点很难用，Pass 掉。用 PS 不行，太死板不灵活，html 网页代码可以，非常灵活。经过 2 个多小时和 AI 的 battle，用 html 代码把图片搞出来了。这里不讲代码怎么写，直接抄就行。要抄，首先要学会拆，不管用什么方式批量生成这样的图片，都必须搞清楚里面有哪些是可以变化的参数，也就是【变量】，如主题、主题英文、阶段、单词数、图片、正文、翻译、普通单词、重点单词等。 想方法： 大概知道批量生成这样的图片需要搞清楚哪些参数，图片用 html 代码搞出来了。但问题是视频怎么搞，这种视频由多张不同的【带文字的图片】生成，比如读到哪句，哪句就高亮起来，图片也可以随着读到的句子变更。最后，视频就是用这样的图片一张张拼起来的。
2025-04-14
ai如何什么生成表格
AI 生成表格通常可以通过以下技术实现： 1. 利用变分自编码器（VAEs）和序列到序列模型（Seq2Seq）等技术生成表格文件、表格公式，并清理、创建、转换和分析表格中的文本数据，例如表格结构设计、数据分析表、表格自动化等。 2. 借助一些办公软件中的 AI 插件，如飞书中的相关插件，先通过 AI 理解图片中的内容并填充到表格列中，然后利用自带插件总结生成相关指令。 此外，在多模态数据生成中，结构化数据生成包括表格生成，多模态合成数据从大类来看有非结构化数据（图片、视频、语音等）和结构化数据（表格等）两大类。非结构化数据生成包括文本生成、图像生成、音频和语音生成、视频生成、3D 生成、合成数据生成等。
2025-04-14
有论文大纲怎么ai生成一篇完整的论文且文献要真实
利用 AI 生成一篇完整且文献真实的论文，您可以参考以下步骤和建议： 1. 确定课题主题：明确您的研究兴趣和目标，选择一个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 写作助手生成课题的大纲，包括引言、文献综述、方法论、结果和讨论等部分。 5. 撰写文献综述：利用 AI 工具（如 Quillbot）来帮助撰写文献综述部分，确保内容的准确性和完整性。 6. 构建方法论：根据研究需求，利用 AI 建议的方法和技术来设计研究方法。 7. 数据分析：如果课题涉及数据收集和分析，可以使用 AI 数据分析工具（如 Google Colab、Knitro）来处理和解释数据。 8. 撰写和编辑：利用 AI 写作工具（如 Grammarly）来撰写课题的各个部分，并进行语法和风格的检查。 9. 生成参考文献：使用 AI 文献管理工具来生成正确的参考文献格式。 10. 审阅和修改：利用 AI 审阅工具来检查课题的逻辑性和一致性，并根据反馈进行修改。 11. 提交前的检查：最后，使用 AI 抄袭检测工具（如 Turnitin、Crossref Similarity Check）来确保课题的原创性，并进行最后的格式调整。 需要注意的是，AI 工具可以作为辅助，但不能完全替代研究者的专业判断和创造性思维。在使用 AI 进行课题写作时，应保持批判性思维，并确保研究的质量和学术诚信。 在论文写作领域，以下是一些常用的 AI 工具和平台： 1. 文献管理和搜索： Zotero：结合 AI 技术，可以自动提取文献信息，帮助研究人员管理和整理参考文献。 Semantic Scholar：一个由 AI 驱动的学术搜索引擎，能够提供相关的文献推荐和引用分析。 2. 内容生成和辅助写作： Grammarly：通过 AI 技术提供文本校对、语法修正和写作风格建议，帮助提高论文的语言质量。 Quillbot：一个基于 AI 的重写和摘要工具，可以帮助研究人员精简和优化论文内容。 3. 研究和数据分析： Google Colab：提供基于云的 Jupyter 笔记本环境，支持 AI 和机器学习研究，便于进行数据分析和可视化。 Knitro：一个用于数学建模和优化的软件，可以帮助研究人员进行复杂的数据分析和模型构建。 4. 论文结构和格式： LaTeX：虽然不是纯粹的 AI 工具，但结合了自动化和模板，可以高效地处理论文格式和数学公式。 Overleaf：一个在线 LaTeX 编辑器，提供丰富的模板库和协作功能，简化论文编写过程。 5. 研究伦理和抄袭检测： Turnitin：一个广泛使用的抄袭检测工具，帮助确保论文的原创性。 Crossref Similarity Check：通过与已发表作品的比较，检测潜在的抄袭问题。 使用这些工具时，重要的是要结合自己的写作风格和需求，选择最合适的辅助工具。
2025-04-13
使用ai换背景能够实现真实的画面效果
使用 AI 换背景能够实现较为真实的画面效果，以下为您介绍几种相关方法： 在 SD 中，若要实现更精确的蒙版，如人物的眼睛或身上配饰等，可以使用 Segment Anything 中的 GroundingDINO 模型。启用该模型后，AI 会自动下载，也可从云盘下载放到指定文件目录。在检测提示词中输入相关内容，如“eye”，AI 可自动检测并设置蒙版，还能通过预览箱体获取眼睛编号进行单一调整。选择要修改的蒙版上传到重绘蒙版中，添加提示词如“闭眼”并生成。之后可给人物换背景，加载生成的背景蒙版，选择大模型和正向提示词，如“简单背景、花、国画、工笔”，并选择蒙版模式。若效果不佳，可将图片放入图生图中用 tile 模型细化，还可在 PS 中用创成式填充修复头发。 在 PS 中，可利用“创成式填充”去掉主体以外的人物，如在水面画选区并输入提示词添加渔船，选择头部区域添加棒球帽，选择草地部分输入提示词更换，选择树输入提示词更改等。但 PS 的“创成式填充”并非无所不能，生成的图可能质量不高或不匹配，需要更多尝试和后期处理。 Google 的 Gemini 文生图 AI 在抠图、换背景、打光影方面表现出色。如能无中生有地换背景，进行商业级别的背景合成与打光，通常能在短时间内取得稳定且较好的预期结果。
2025-03-18
目前AI在HR领域的应用真实案例
以下是 AI 在 HR 领域的一些应用真实案例： 1. 在招聘初期，AI 可用于职位描述生成、简历分析、面试题设计。 2. 在员工绩效评估方面，AI 能够分析员工工作表现，识别绩效趋势和提升点，为管理层提供数据支持的绩效反馈。 3. 对于员工培训与发展，AI 也能发挥作用。 例如，在智能人力资源方面，目前主要利用模型进行简历初筛、JD 自动生成、数据分析等工作。还有像 Deepseek“4+1”黄金提问法中的人力资源场景，如作为 IT 企业 HR，目标是 6 个月内培养 10 名全栈工程师，能独立负责项目。需要设计阶段性培训方案，并提出了具体的要求，用培训体系文档格式输出，包含能力评估标准。
2025-03-10
目前AI在HR领域的应用真实案例
以下是一些 AI 在 HR 领域的应用真实案例： 1. 在招聘初期，AI 可用于职位描述生成、简历分析、面试题设计等方面。 2. 在员工绩效评估中，AI 能够分析员工工作表现，识别绩效趋势和提升点，为管理层提供数据支持的绩效反馈。 3. 在员工培训与发展环节，AI 也能发挥作用。 4. 例如，在企业人事招聘中，可利用 RPA 和 AI 组合，让机器人分析简历并设定 AI 判断标准，帮助 HR 节省大量时间，且使用结果可控、有商业价值且覆盖面更广。 5. 还有如 Deepseek“4+1”黄金提问法中的人力资源场景，通过明确具体且可衡量的目标，如“作为 IT 企业 HR，目标是 6 个月内培养 10 名全栈工程师，能独立负责项目。需要设计阶段性培训方案，要求：1）月度能力达标率>90% 2）项目实战占比>60% 3）导师配比 1:2 4）人均培训成本控制在 3 万内”，用培训体系文档格式输出，包含能力评估标准，从而让 AI 更好地理解需求，提高工作效率。
2025-03-10
请以轨道式、巡检机器人为关键词查找国外文献十五篇，要求这些文献真实可靠并且有一定的影响力，同时附上原文链接
很抱歉，目前没有查找到以轨道式、巡检机器人为关键词的国外文献十五篇及原文链接。建议您通过以下途径进行查找： 1. 学术数据库，如 Web of Science、Scopus 等。 2. 相关领域的专业学术期刊网站。 3. 大学图书馆的电子资源库。
2025-03-06
写论文数据最真实的ai是哪个？
在论文写作领域，AI 技术的应用发展迅速，能在多个方面提供辅助。以下是一些常用的 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，助于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：通过 AI 提供文本校对、语法修正和写作风格建议，提升语言质量。 Quillbot：基于 AI 的重写和摘要工具，可精简和优化论文内容。 3. 研究和数据分析： Google Colab：提供云的 Jupyter 笔记本环境，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，助力复杂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，有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：通过与已发表作品比较，检测潜在抄袭问题。 需要注意的是，这些工具只是辅助，使用时要结合自身写作风格和需求，选择最合适的，且内容由 AI 大模型生成，请仔细甄别。但目前没有哪个 AI 能保证提供的数据绝对真实，仍需您对数据进行仔细核实和评估。
2025-02-28