使用多模态提取图片中的表格信息

Google 的多模态大模型叫 Gemini，是由 Google DeepMind 团队开发的。它不仅支持文本、图片等提示，还支持视频、音频和代码提示，能够理解和处理几乎任何输入，结合不同类型的信息，并生成几乎任何输出，被称为 Google 迄今为止最强大、最全面的模型，从设计之初就支持多模态，能够处理语言、视觉、听觉等不同形式的数据。 以下是 26 个多模态大模型的部分介绍： XLLM 陈等人扩展到包括音频在内的各种模式，并表现出强大的可扩展性。利用 QFormer 的语言可迁移性，XLLM 成功应用于汉藏语境。 VideoChat 开创了一种高效的以聊天为中心的 MMLLM 用于视频理解对话，为该领域的未来研究制定标准，并为学术界和工业界提供协议。 InstructBLIP 基于预训练的 BLIP2 模型进行训练，在 MM IT 期间仅更新 QFormer。通过引入指令感知的视觉特征提取和相应的指令，该模型使得能够提取灵活多样的特征。 PandaGPT 是一种开创性的通用模型，能够理解 6 不同模式的指令并根据指令采取行动：文本、图像/视频、音频、热、深度和惯性测量单位。 PaLIX 使用混合 VL 目标和单峰目标进行训练，包括前缀完成和屏蔽令牌完成。事实证明，这种方法对于下游任务结果和在微调设置中实现帕累托前沿都是有效的。 VideoLLaMA 张引入了多分支跨模式 PT 框架，使 LLMs 能够在与人类对话的同时同时处理给定视频的视觉和音频内容。该框架使视觉与语言以及音频与语言保持一致。 随着 ChatGPT 的蓬勃发展，大型模型正深刻地影响着各个行业。多模态技术作为行业前沿突飞猛进，呈现出一统计算机视觉（CV）和自然语言处理（NLP）的势头。有一款基于多模态大型模型的应用能够迅速解释现实世界，将手机置于车载摄像机位置，能实时分析当前地区今年新春的最新流行趋势。该应用后端采用 llama.cpp 挂载 LLaVA 模型，为应用提供推理服务。同时，部署了一个 Flask 应用用于数据前处理和后处理，提供 Stream 流服务。前端页面采用 HTML5，用于采集画面和用户输入，整体设计以简单高效为主。

以下是为您介绍的多模态搜索工具： 推荐的 AI 搜索引擎： 秘塔 AI 搜索：由秘塔科技开发，具有多模式搜索、无广告干扰、结构化展示和信息聚合等功能，提升用户搜索效率和体验。 Perplexity：聊天机器人式搜索引擎，允许自然语言提问，用生成式 AI 技术收集信息并给出答案。 360AI 搜索：360 公司推出，通过 AI 分析问题生成答案，支持增强模式和智能排序。 天工 AI 搜索：昆仑万维推出，采用生成式搜索技术，支持自然语言交互和深度追问，未来支持图像、语音等多模态搜索。 Flowith：创新的 AI 交互式搜索和对话工具，基于节点式交互，支持多种 AI 模型和图像生成技术，有插件系统和社区功能。 Devv：面向程序员的 AI 搜索引擎，提供编程等领域专业建议和指导。 Phind：专为开发者设计，利用大型语言模型提供相关搜索结果和动态答案，擅长处理编程和技术问题。 关于提升 AI 搜索准确度和多模态检索： 提升准确度的方法：通过提示词请求大模型以思维导图形式输出答案，通过提示词请求大模型做 Function Calling 判断使用的 Agents。提示词工程是系统学科，需大量调试设计适合业务的提示词。 多模态检索：是提升信息密度的重要措施，随着 5G 发展，互联网信息多元化，图片/视频/音频比重增大。多模态检索要获取不同形式信息聚合参考，实现困难，涉及海量信息源处理和识别，现阶段可基于谷歌搜索，先使用其图片/视频检索 API 拿到匹配内容，再通过 OCR 图片识别/音视频转录等方法获取文本内容。 ThinkAny 的相关情况： 冷启动：未提及具体冷启动方式。 产品特性： 部署方案：当前线上服务采用 Vercel + Supabase 的云平台部署，后续将迁移至基于 AWS 搭建的 K8S 集群，以提升服务稳定性和动态扩容表现。 功能创新：支持 Search / Chat / Summarize 三种模式，对应检索问答/大模型对话/网页摘要三种使用场景；集成包括 Llama 3 70B / Claude 3 Opus / GPT4 Turbo 在内的 10+大语言模型；支持检索链接/图片/视频等模态内容；支持以对话/大纲/思维导图/时间线等形式输出搜索问答内容；支持检索 Google / Wikipedia / Github 等信息源的内容，作为搜索问答的挂载上下文。此外，还开源了一个 API 项目 ragsearch，实现联网检索功能，并对检索结果进行重排和获取详情内容，得到准确度不错的检索结果。

目前具有多模态功能的模型主要有以下几种： 1. GPT4：能够处理和生成图像、音频等多种模态，但这方面能力还处于基础阶段。 2. Character.AI：具备多模态处理和生成能力。 3. Meta 的 ImageBind：可以处理和生成多种模态。 4. 智谱·AI 推出的多模态模型： Visualglm6B：开源的支持图像、中文和英文的多模态对话语言模型，语言模型基于 ChatGLM6B，具有 62 亿参数；图像部分通过训练 BLIP2Qformer 构建起视觉模型与语言模型的桥梁，整体模型共 78 亿参数。 RDM：Relay Diffusion Model，级联扩散模型，可以从任意给定分辨率的图像快速生成，而无需从白噪声生成。 CogAgent18B：基于 CogVLM17B 改进的开源视觉语言模型，拥有 110 亿视觉参数和 70 亿语言参数，支持 11201120 分辨率的图像理解，在 CogVLM 功能的基础上，具备 GUI 图像的 Agent 能力。 CogVLM17B：强大的开源视觉语言模型（VLM），基于对视觉和语言信息之间融合的理解，能实现视觉语言特征的深度融合，是目前多模态权威学术榜单上综合成绩第一的模型，在 14 个数据集上取得了 stateoftheart 或者第二名的成绩。

建设多模态知识库可以参考以下方面： 1. 学习相关知识：例如了解 Vision Transformer 的入门知识及其相关应用，包括 ViT等。 2. 明确多模态任务、训练评测数据集和评测方法，例如 Video Action Recognition 任务、Image Text Retrival 任务、Image Caption 任务、Visual QA 任务、Visual Reasoning 任务、Visual Entailment 任务等。 3. 利用效率工具：有效组织各种文件，通过聊天界面访问存储的信息，与他人轻松共享知识，将有价值的内容从视频和音频中转录出来，创建多语言的知识库。 此外，还可以参考一些相关的知识库文章，如“ChatBot 是怎么炼成的?”等，了解大模型下游应用的研发过程。

多模态是指多种模态信息的融合，包括文本、图像、音频、视频等。多模态技术旨在结合不同模态的信息，以提高计算机系统的理解和处理能力。以下是多模态技术的一些应用场景和优势： 1. 多模态评估：多模态评估可以对模型在不同模态（图像、视频和音频）上的表现进行更详细的评估，以及对模型在图像生成和跨不同模态的信息组合能力方面进行定性示例评估。这些评估可以帮助研究人员和开发者更好地理解模型的性能和局限性，从而进一步改进和优化模型。 2. 多模态交互：多模态交互可以使计算机系统更好地理解和与多种模态进行交互。例如，在聊天应用程序中，用户可以发送文本、图片、语音等多种模态的信息，而计算机系统可以使用多模态技术来理解和处理这些信息，从而提供更加自然和智能的交互体验。 3. 多模态娱乐：多模态娱乐可以为消费者提供更加引人入胜、连贯和全面的体验。例如，在虚拟现实和增强现实应用程序中，用户可以通过语音、动作等多种模态与虚拟环境进行交互，从而提供更加身临其境的体验。 4. 多模态内容生成：多模态内容生成可以使用户能够超越聊天界面进行互动。例如，在视频聊天应用程序中，用户可以使用语音和图像等多种模态与对方进行交流，从而提供更加自然和真实的交流体验。 5. 多模态工具使用：多模态可以使计算机系统能够使用设计给人类使用但没有自定义集成的工具，例如传统的企业资源计划（ERP）系统、桌面应用程序、医疗设备或制造机械。这可以提高计算机系统的灵活性和可扩展性，从而更好地适应不同的应用场景和需求。 总之，多模态技术可以提高计算机系统的理解和处理能力，为用户提供更加自然和智能的交互体验，同时也可以为企业和组织提供更加高效和灵活的解决方案。

多模态用户体验是指在人工智能领域中，模型能够理解和处理多种不同的模态信息，例如文本、图像、音频和视频等。这种多模态的能力可以为用户提供更加丰富、全面和自然的交互体验。 多模态用户体验的实现需要依赖于自然语言处理（NLP）、计算机视觉（CV）、语音识别（ASR）等技术的不断发展和整合。通过将这些技术结合在一起，模型可以更好地理解和处理用户的输入，并根据用户的需求和上下文生成更加个性化和自然的响应。 多模态用户体验的应用场景非常广泛，包括娱乐、教育、医疗、金融等领域。例如，在娱乐领域，多模态用户体验可以为用户提供更加丰富和互动的体验，例如通过语音识别和图像识别技术实现的智能电视和游戏；在教育领域，多模态用户体验可以为学生提供更加生动和有趣的学习体验，例如通过虚拟实验室和交互式模拟器实现的科学实验和工程设计；在医疗领域，多模态用户体验可以为医生和患者提供更加高效和准确的医疗服务，例如通过图像识别和语音识别技术实现的医学影像诊断和语音病历记录。 虽然多模态用户体验具有广阔的应用前景和巨大的商业价值，但是在实现过程中也面临着许多挑战和困难。例如，如何将不同的模态信息整合在一起，如何提高模型的泛化能力和鲁棒性，如何设计更加友好和自然的用户界面等。这些问题需要不断地探索和研究，以实现更加优秀和个性化的多模态用户体验。

以下是一些可以智能处理 Excel 表格数据的网站和工具： 1. Excel Labs：这是一个 Excel 插件，基于 OpenAI 技术，新增了生成式 AI 功能，允许用户直接在 Excel 中利用 AI 进行数据分析和决策支持。 2. Microsoft 365 Copilot：微软推出的 AI 工具，整合了 Word、Excel、PowerPoint、Outlook、Teams 等办公软件，用户通过聊天形式告知需求，Copilot 自动完成如数据分析或格式创建等任务。 3. Formula Bot：提供数据分析聊天机器人和公式生成器两大功能，用户可通过自然语言交互式地进行数据分析和生成 Excel 公式。 4. Numerous AI：支持 Excel 和 Google Sheets 的 AI 插件，除公式生成外，还可根据提示生成相关文本内容、执行情感分析、语言翻译等任务。 另外，关于使用 coze 做智能报表助手的实现过程：用户上传 excel 后，在工作流中拿到 excel 连接，写插件通过 url 下载当前 excel 并读取数据。起初打算把解析出来的 excel 数据以单元格形式存到 bot 数据库，用大模型根据单元格数据和用户提问生成答案，但大模型计算能力差，常出错。后改为把 excel 转换为数据表，用大模型把用户问题转换为 sql，准确率高。coze 不能动态创建表，所以写服务在动作流里调用，根据 excel 的 url 动态创建表并插入数据，把表名存到 coze 数据库。再根据数据库表字段信息，用大模型为用户生成 3 个推荐报表，限制数据 100 条。拿到 sql 后，用插件动态执行查询数据，根据标题和数据用大模型转换为绘制 echarts 图表的参数。绘制图表时，官方插件生成的图表有点模糊，可自己写插件，放大图片提高清晰度。

以下是智能识别图片或文本内容并格式化录入表格的方法： 1. 可以使用通义听悟、飞书妙记、钉钉闪记进行录音转文字，以钉钉闪记为例： 第一步打开钉钉闪记。 结束录音后点击“智能识别”。 点击智能摘要，获得本次会议的纪要。 如果需要更多内容，复制所有文案或下载文本文件到GPT、GLM、通义千问等大语言模型对话框中，再将会议内容发送。 2. 该场景对应的关键词库（12 个）：会议主题、参与人员、讨论议题、关键观点、决策、时间、地点、修改要求、文本格式、语言风格、列表、段落。 3. 提问模板（3 个）： 第一步：用飞书会议等软件整理好会议记录，并分段式发给 ChatGPT 生成总结： 请根据以下会议资料，整理会议的关键信息，包括：会议主题、参与人员、讨论议题、关键观点和决策。 会议资料： 时间：XXX 年 XXX 月 XXX 日 地点：XXXX 参与人员：XXX、XXX 会议主题：XXXX 讨论内容： Speaker1：XXX Speaker2：XXX Speaker3：XXX 第二步：检查生成的总结： 请根据我提供的会议补充信息和修改要求，对 XXX 部分进行修改： 会议补充信息：XXXX 修改要求：XXXX 第三步：优化文本格式和风格 请将生成的总结，以 XXX 形式呈现（例如：以列表的形式、以段落的形式、使用正式/非正式的语言风格） 请给上述会议总结，提供修改意见，并根据这个修改意见做最后的调整

以下是一些可用于生成表格的 AI 工具： GPT3.5 Tableinator：输入主题，它将生成带有维基百科链接的信息表，但需要使用自己的 Open AI API key。来源： Excel Labs：Excel 插件，新增基于 OpenAI 技术的生成式 AI 功能，用于数据分析和决策支持。 Microsoft 365 Copilot：微软推出的整合 Word、Excel、PowerPoint、Outlook、Teams 等办公软件的 AI 工具，以聊天形式完成用户需求，如数据分析或格式创建。 Formula Bot：提供数据分析聊天机器人和公式生成器功能，支持自然语言交互进行数据分析和生成 Excel 公式。 Numerous AI：支持 Excel 和 Google Sheets 的 AI 插件，可生成公式、相关文本内容、执行情感分析、语言翻译等任务。 随着技术发展，未来可能会有更多 AI 功能集成到 Excel 中以提高效率和智能化水平。但请注意，部分内容由 AI 大模型生成，请仔细甄别。

很抱歉，暂时没有关于将表格导入 Jupyter Notebook 并画图的相关内容。您可以通过以下一般步骤来实现：首先，确保您的表格数据格式是常见的格式，如 CSV 等。然后，使用 Python 的相关库，如 Pandas 来读取表格数据。接着，根据您想要绘制的图形类型，选择合适的绘图库，如 Matplotlib 或 Seaborn 等，并按照相应的语法和参数进行图形绘制。

在 Jupyter Notebook 中，要将一个表格导入并制作成折线图，您可以按照以下步骤进行操作： 首先，确保您已经安装了所需的库，如 `pandas` 和 `matplotlib` 。 然后，使用 `pandas` 库读取表格数据。假设您的表格文件是 CSV 格式，您可以使用以下代码： ```python import pandas as pd data = pd.read_csv ``` 接下来，使用 `matplotlib` 库绘制折线图。例如： ```python import matplotlib.pyplot as plt plt.plot 'x_column' 和 'y_column' 是您表格中用于绘制折线图的列名 plt.xlabel plt.ylabel plt.title plt.show ``` 请将 `'your_file.csv'` 替换为您实际的文件路径，将 `'x_column'` 和 `'y_column'` 替换为您表格中对应的列名。

要将 PDF 或 TXT 里的内容非人工地整理成表格或按照文件里的标题整理入 Notion 的知识库，可以按照以下步骤进行操作： Notion 上传方式： 1. 在文本格式页签下，选择 Notion，然后单击下一步。 2. 单击授权。首次导入 Notion 数据和页面时，需要进行授权。 在弹出的页面完成登录，并选择要导入的页面。 选择要导入的数据，然后单击下一步。 3. 选择内容分段方式： 自动分段与清洗：系统会对上传的文件数据进行自动分段，并会按照系统默认的预处理规则处理数据。 自定义：手动设置分段规则和预处理规则。 分段标识符：选择符合实际所需的标识符。 分段最大长度：设置每个片段内的字符数上限。 文本预处理规则： 替换掉连续的空格、换行符和制表符。 删除所有 URL 和电子邮箱地址。 4. 单击下一步完成内容上传和分片。 自定义上传方式： 1. 在文本格式页签下，选择自定义，然后单击下一步。 2. 输入单元名称，然后单击确认。 3. 单击创建分段，然后在弹出的页面输入要上传的内容。每个分段最多可添加 2000 个字符。 4. 单击保存。

目前常见的可以提取视频文案与台词的 AI 工具或平台有： 1. 剪映：不仅是一款视频编辑软件，也具备一定的视频内容识别和提取文字的功能。 2. 网易见外工作台：提供视频转写等服务。 但需要注意的是，不同工具或平台的提取效果和准确性可能会有所差异，您可以根据自己的需求进行选择和尝试。

目前在 AI 领域，针对从图片中提取有下划线的英文单词这一需求，可能没有直接可用的通用工具。但您可以尝试以下几种方法： 1. 使用图像识别软件，将图片转换为可编辑的文本，然后通过文本处理工具或编程语言来筛选出有下划线的英文单词。 2. 利用一些具有 OCR（光学字符识别）功能的在线服务或软件，先将图片中的文字提取出来，再进行后续的处理和筛选。 需要注意的是，这些方法可能需要一定的技术知识和操作经验。

以下是从给定视频素材和要求生产视频的一般步骤： 1. 内容分析：使用 AI 工具（如 ChatGPT）分析视频内容，提取关键场景、角色和情节。 2. 生成描述：根据分析结果，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：利用 AI 图像生成工具根据描述创建角色和场景的图像。 4. 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：使用 AI 配音工具（如 Adobe Firefly）将相关文本转换为语音，添加背景音乐和音效。 6. 视频编辑： 准备内容：先准备一段视频中播放的内容文字，可以利用 AI 生成。 选择工具：使用剪映 App 等视频编辑软件进行处理。 操作步骤：电脑端打开剪映 App，点击“开始创作”，选择顶部工具栏中的“文本”，并点击默认文本右下角的“+”号，添加文字内容轨道，替换默认文本内容。 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. 输出分享：完成所有编辑后，输出最终视频，并在所需平台上分享。 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。 在视频制作管理流程方面： 1. 剧本敲定：确保剧本内容完整，对话、场景、角色等都已经确定。 2. 制作分镜头脚本：根据剧本内容，制作详细的分镜头脚本，包括每个场景的视角、动作、表情等细节。 3. 分镜出图：为每个镜头绘制或制作相应的分镜图，每个镜头可以多出一张图，以备不时之需，或用于展示不同的视角和细节。 4. 素材管理： 图片管理：将图片按照场景或部分分别保存在不同的文件夹中，以便于管理和查找。文件夹可以命名为“场景 1”、“场景 2”等。单个图片命名为“x 场 x 镜”，例如“1 场 1 镜”表示第一场的第一镜头。 视频管理：跑视频（即制作视频素材）时，也应按照不同部分使用不同的文件夹进行管理。单个视频的命名方式与图片相同，也是“x 场 x 镜”，以保持一致性和便于对照。 5. 素材审核：在制作过程中定期审核素材，确保其符合分镜头脚本的要求，质量达标。 6. 备份存档：定期对素材进行备份，防止意外丢失，同时在项目完成后进行存档，以备后续需要时使用。

以下是关于视频内容提取的相关信息： 如果想用 AI 把小说做成视频，制作流程如下： 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。 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。 SSREncoder 可以从图像中提取关键特征来生成新的图像，其在影视行业等领域有应用。它能够提取图像中的多种特征，包括人物、视觉元素、风格、情感和细节等，然后利用提取的这些特征再结合文字提示，重新生成新的图像。不仅可以利用整个图像，还可以专注于图像中的特定元素或区域，以此为基础创造出新的、符合用户需求和创意的图像。SSREncoder 还能够适用于视频生成模型，能够生成保持与参考图像一致性的视频内容，这在视频制作和动画领域具有重要应用价值。 对于总结其他内容，如文章（不超过 2 万字），可以直接复制全文粘贴给 GPTs 让其总结。对于 B 站视频，如果有字幕，可以通过安装油猴脚本（）获取字幕，然后将字幕内容复制发送给 GPTs 进行总结。总结完视频内容之后还可以继续向 AI 提问更多细节内容或者与它探讨视频内容。

要从 B 站视频中提取语言转文本，可按以下步骤操作： 1. 打开相关视频，如果在视频栏下面有字幕按钮，说明视频作者已上传字幕或后台适配了 AI 字幕。 2. 安装油猴脚本： 。 3. 安装之后刷新浏览器，点击字幕，会看到多出一个“下载”按钮。 4. 点击下载按钮，会弹出窗口，可选择多种字幕格式，包括带时间的或者不带时间的。 目前大部分用 AI 总结视频的工具/插件/应用都是通过获取视频字幕，再发给 AI 执行内容总结任务来达到总结视频的效果。需要注意的是，直接用语音转文字效率太低。

以下是一些可以提取短视频中文本的软件： 1. Opusclip：可将长视频剪成短视频。 2. Raskai：能将短视频素材直接翻译至多语种。 3. InvideoAI：输入想法后自动生成脚本和分镜描述，进而生成视频，还可人工二编并合成长视频。 4. Descript：通过屏幕或播客录制，以 PPT 方式做视频。 5. Veed.io：提供自动翻译和自动字幕功能。 6. Clipchamp：微软的类似于剪映的 AI 版软件。 7. Typeframes：类似 InvideoAI，内容呈现中文本主体比重更多。 8. Google vids：目前尚未有详细介绍。 此外，还有根据视频脚本生成短视频的工具，如： 1. ChatGPT + 剪映：ChatGPT 生成视频小说脚本，剪映根据脚本自动分析并生成素材和文本框架。 2. PixVerse AI：在线 AI 视频生成工具，支持将多模态输入转化为视频。 3. Pictory：AI 视频生成器，用户提供文本描述即可生成相应视频内容。 4. VEED.IO：提供 AI 图像生成器和 AI 脚本生成器，帮助用户从图像制作视频并规划内容。 5. Runway：能够将文本转化为风格化的视频内容。 对于 B 站有字幕的视频，可安装油猴脚本“Bilibili CC 字幕工具”来提取字幕，安装后刷新浏览器，点击字幕会出现“下载”按钮，可选择多种字幕格式。

以下为您推荐一些免费使用的图片生成文本的 AI 工具： 1. DALL·E：由 OpenAI 推出，能根据输入的文本描述生成逼真的图片。 2. StableDiffusion：开源的文生图工具，可生成高质量图片，支持多种模型和算法。 3. MidJourney：因其高质量的图像生成效果和用户友好的界面设计而受到广泛欢迎，在创意设计人群中尤其流行。 您还可以在 WaytoAGI 网站（https://www.waytoagi.com/category/104）查看更多文生图工具。 请注意，以上内容由 AI 大模型生成，请仔细甄别。

以下是关于您需求的相关内容： 生成式人工智能能够生成文本和图像，涵盖博客文章、程序代码、诗歌和艺术品等。它使用复杂的机器学习模型根据先前的单词序列或图像描述预测下一个单词或图像。例如，GPT3 用于文本，DALLE2 用于图像。 生成式人工智能模型多样化，可以接收图像、较长文本格式、电子邮件、社交媒体内容、录音、程序代码和结构化数据等，并输出新内容、翻译、问题答案、情感分析、摘要甚至视频。 像 Midjourney 这样的工具，杰森·艾伦使用它花了 80 多个小时制作 900 多个版本的艺术作品，并通过多种手段改进结果。 此外，Butterflies AI 是一款人类与 AI 共存的社交软件，具有独特的特点，如可以使用图像生成、创建角色容易等，但也存在一些问题，如部分角色外观不一致等。

RAG 分为离线数据处理和在线检索两个过程。离线数据处理旨在构建知识库，就像准备一本“活字典”，知识会按特定格式和排列方式存储在其中以待使用。在线检索则是利用知识库和大模型进行查询的过程。 LangChain 是专注于大模型应用开发的平台，提供一系列组件和工具帮助构建 RAG 应用，包括： 1. 数据加载器（DocumentLoader）：能从数据源加载数据并转换为包含 page_content（文本内容）和 metadata（元数据）的文档对象。 2. 文本分割器（DocumentSplitter）：将文档对象分割成多个小文档对象，方便后续检索和生成，因大模型输入窗口有限，短文本更易找相关信息。 3. 文本嵌入器（Embeddings）：将文本转换为高维向量的嵌入，用于衡量文本相似度以实现检索。 4. 向量存储器（VectorStore）：存储和查询嵌入，通常使用 Faiss 或 Annoy 等索引技术加速检索。 5. 检索器（Retriever）：根据文本查询返回相关文档对象，常见实现是向量存储器检索器，利用向量存储器的相似度搜索功能检索。 6. 聊天模型（ChatModel）：基于大模型如 GPT3，根据输入序列生成输出消息。 使用 LangChain 构建 RAG 应用的一般流程如下：（具体流程未给出）

要实现图片的前后一致性，可以参考以下步骤： 1. 确定画面元素：优先出一张图，保证风格、构图样式及人物角色。 2. 确定前后图的构图风格：出第二张图时，描述其内容并在提示词中加入第一张图的构图风格（使用 iw 参数）。需注意，输入 ar、iw 等参数时，要与前面的提示词用空格隔开，否则会报错。例如：“a dog 空格 ar 16:9 空格 iw 1”。将生成的多张图中选择一张图作为垫图，通过右键图片获取其地址。按照格式将提示词、垫图关键词写入。通过微调提示词，得出满意图。 3. 确定图片角色一致性：在得到构图相同后，利用 MJ 重绘功能对画面里的角色重绘。在重绘提示词里输入 cref cw 来保证角色一致性，cref 所垫图还是用之前的图，因为它包含构图和人物两个内容。如果出现黑边，可将黑边部分框住，重绘输入关键词“background”去除黑边，保证背景一致。 由于 MJ 存在不可控因素，如果要保证前后两张图画风、构图等都保持一致，可以按照上述三个确定来处理。需要注意的是，MJ 在重绘时，相较于改变整个画面结构，固定位置重绘局部内容会容易很多。先保证构图再确认角色一致性，就好比美术课画画，把背景风格做好了在固定位置添加内容，比将整个页面内容全部重绘且保证画面主题内容与参考图一样要容易，后者随机性更大。

以下是关于图片批量 AI 消除的相关信息： Stable Diffusion 应用： 放大处理：由于 mj 制作出来质量不高，可将图片放入 Stable Diffusion 中进行放大处理以达到清晰品质，还会添加一些细节。需安装放大插件（https://upscale.wiki/wiki/Model_Database），并配合填写高清 tag，如 8k 等，重绘度在 0.2 0.3 之间。 局部重绘修图：mj 中较难控制，可在 SD 里重新局部绘制修改。 制作深度图与相机动画：需安装 depthmap 深度插件，勾选 Generate 3d inpainted mesh,选项生成深度图以及模型文件。通过之前算出的模型，在坐标上变换（如旋转、平移等），然后图像映射到对应的深度图上，生成相应的视差图，可调节参数（时长、帧速率、相机移动方向）完成想要的视频相机制作。 AI 抠图：remove： 可以直接抠图，也可以安装在 PS 里进行操作，图片上传即可抠图，可用于做一些素材，用素材辅助做一些氛围动画，如叶子飘落、战斗时石头等素材。 AI 去水印工具： AVAide Watermark Remover：在线工具，使用 AI 技术从图片中去除水印，支持多种图片格式，操作简单，可选择水印区域，保存并下载处理后的图片，还提供去除文本、对象、人物、日期和贴纸等功能。 Vmake：提供 AI 去除图片水印功能，可上传最多 10 张图片，AI 自动检测并移除水印，处理完成后可保存生成的文件，适合快速去除水印及在社交媒体上分享图片的用户。 AI 改图神器：提供 AI 智能图片修复去水印功能，可一键去除图片中的多余物体、人物或水印，不留痕迹，支持直接粘贴图像或上传手机图像，操作简单方便。 这些工具各有特点，您可根据具体需求选择适合的去水印工具。请注意，内容由 AI 大模型生成，请仔细甄别。

以下为能让图片中的人物动起来的软件及相关方法： 1. 方法一：利用 MJ 画图先画出想要的底图，然后使用 InsightFaceSwap 插件处理脸部，因该插件对多人脸部同时处理效果不佳，需先对图片进行分割裁剪，分别处理后再缝合，最后利用可灵或其他软件让图片动起来。 2. 方法二：在网上寻找能直接融合两张照片的软件或项目，直接对图片进行融合，若没有则进行纯 P 图处理，然后利用图生视频的项目完成。 此外，还有一些关于图片处理的相关知识： 在 Stable Diffusion 中，通过添加关键词、调整重绘幅度等操作可以实现局部重绘和背景修改。例如，利用 PS 制作精确蒙版，在重绘时选择重绘非蒙版区域，调整提示词等。 利用醒图或美图秀秀等 App 可以调整脸部，如在醒图中关注人像>面部重塑>面部>比例，调整上庭、中庭、下庭。 对于 MJ 画图，若直出的皮肤缺乏质感，可使用醒图的人像>手动美颜>皮肤肌理功能。若想快速调整光源，可试试 Luminar。