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图片的前后一致性,如何实现

Answer

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。

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

References

Jerry:MJ多张图保证构图、人物一致性实战教学

第一张图完成后,难点是在第二张图如何保证和第一张图完全一致,那我们首先描述第二张图的内容:“健身房卧推的人们”,有内容后在确认构图,即使用iw参数。注:这里需要垫的图的地址链接将生成的4张图中选择一张图作为即将垫的图,U1-U4代表从左到右,从上到下,将对应图单独拧出来,比如U3就是将第二行第一张图拧出来。点开图片,右键图片地址,即得到需要垫图地址。接着按照上文的格式将提示词,垫图关键词写入进去。保证图像构图一致性可以用上--iw参数(下面提示词最前方需要垫图的图片地址,即上图复制的图片地址,在提示后用iw,这是iw的使用基本格式)提示词如下:PS:温馨提醒,输入--ar --iw等参数时,需要和前面一个提示词用空格隔开,否则不生效报错。例如"a dog空格--ar 16:9空格--iw 1通过微调提示词,得出满意图。

Jerry:MJ多张图保证构图、人物一致性实战教学

[title]Jerry:MJ多张图保证构图、人物一致性实战教学[heading1]三、不同画面构图、人物一致性保证由于MJ不可控因素,如果需要前后两张图画风、构图等都保持一致,这里总结了一个SOP,可以按照三个确定来处理。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,将第二张图提示词描述后加入第一张图的构图风格(iw参数)3.确定图片角色一致性在第二步得到构图风格没有问题的基础上,在保证人物一致性即可。WHY先保证构图再确认角色一致性?因为MJ在重绘时,如果要将一个角色从镜头一个位置挪到另外一个指定位置,非常难处理。整个MJ出图基本也是靠降噪重绘,那相较于把整个画面结构都变了,固定位置重绘局部内容会容易很多,如果整个画面结构变了先保证人物内容的话,会很依赖MJ抽卡(因为你不知道何时才能出到与你之前相同的构图样式)。这就好比美术课画画一样,给你一张参考图,一个是把背景风格都做好了,让你在固定位置添加内容,另外一个是让你将整个页面内容全部重绘,还要保证画面的主题内容要和参考图一样,相比之下后者的随机性会大非常多(抽卡次数也会很多)。

Jerry:MJ多张图保证构图、人物一致性实战教学

在得到构图相同后,基本就离成功不远啦。可以看到MJ没有办法记住上一张图的角色样子,所以面孔差别非常大,所以我们需要在生成的图里,对画面里的角色重绘,保证图片一致性。[heading3]3.3.1角色一致性[content]利用MJ重绘功能(上文讲过),对画面进行局部重绘,在重绘提示词里输入--cref --cw来保证角色一致性。cref所垫图还是用的是刚才一张图,因为第一张图有两个内容我们都要拿:构图、人物重绘关键词如下,需要注意的是cref的垫图可以将链接放在文末,和iw不同,它需同时配合cw参数来确定人物一致性:[heading3]3.3.2黑边处理[content]到这里基本上就大功告成了,但是发现每张图上会有黑边,那这个怎么处理呢?答案还是重绘。将黑边部分框住,重绘输入关键词:background就能去除黑边,保证背景一致了欢迎来尝试下~

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人物一致性
Midjourney 的角色一致性功能: 功能介绍:类似于“风格参考”功能,尝试使人物与“人物参考”图像相匹配。 使用方法:在提示词后输入`cref URL`并附上一个人物图像的 URL。需注意一定要在提示词后面,否则会报错。可以使用`cw`来修改参考“强度”,从 100 到 0。强度 100(`cw 100`)是默认值,会使用面部、头发和衣服;强度 0(`cw 0`)时,只会关注面部(适合改变服装/发型等)。 实际效果:例如以甜茶或小公主的图片为案例,不同的强度参数下,发型、衣服等会有相应变化。 相关优势:能节省工期,提升生产管线的可控性。 其他应用:利用 MJ 重绘功能,在重绘提示词里输入`cref cw`保证角色一致性。对于生成图中的黑边,可框住黑边部分重绘输入关键词“background”去除,保证背景一致。 体验网址:MJ 的网页版体验较好,网址为 https://alpha.midjourney.com/
2025-03-29
星流ai人物一致性
以下是关于星流 AI 人物一致性的相关内容: 在实现角色一致性方面,有以下几种方法和示例: 1. 可以通过特定的 prompt 格式来实现,公式为:发型+年龄性别+衣物颜色+环境+其他(动作、镜头等)。例如: 特写一个棕色卷发,身穿棕褐色上衣的小男孩,正对镜头,面部被烛光照亮,表情惊讶,环境昏暗明暗对比强烈。 特写一个棕色卷发,身穿棕褐色上衣的小男孩,侧对镜头,微微仰头走在一片暗绿色的森林中,面部被手中提着的油灯照亮,环境昏暗明暗对比强烈。 一个棕色卷发,身穿棕褐色上衣的小男孩侧对镜头,看着面前桌上的蜡烛,环境昏暗明暗对比强烈。 中景拍摄一个棕色卷发,身穿棕褐色上衣的小男孩,正对镜头,在一个梦幻感的暖色调房间里,全身贯注地拼装面前的积木玩具。 2. Midjourney 推出了角色一致性功能,同步支持 MJ V6 和 Niji V6。跟之前的风格一致性sref 命名基本一致,为cref。cref 背后参数cw 的值可以从 0 设到 100,cw 100 会参考原图的脸部、头发和衣服,但相应的会非常不吃 Prompt;cw 0 时,就只会参考脸部,大概约等于一个换脸。 3. PixVerse 有“角色(Character)”新功能,能实现 AI 生成视频中的角色保持一致。用户只需单击“Character”功能,上传符合要求的图像,点击创建自定义角色,训练一个新角色,然后可使用自定义角色生成视频,可在 AI 生成视频中轻松切换场景,同时保持同一角色身份。该功能目前只支持真实人脸,暂不支持动物或其他风格照片。操作说明:在主页面点击选择“Character”,点击“Create Character”,在此界面通过点击或拖动的方式上传图片,命名您创建的 Character,最后点击“Create Cha”。提示:最好使用包含真实人脸的单人图片效果最佳,脸部大小需要超过 200×200px,面部无遮挡。Character 添加完毕后,等待 20 秒左右,在看到“Success”提示后,点击“Create”进。若未等到“Success”提示便进入创作界面,会找不到创建的 Character,此时需等待 10 30 秒,待 Character 创建完成即可。 相关网址: 1. 2. 3. Midjourney 网页版:https://alpha.midjourney.com/ 4. PixVerse:https://app.pixverse.ai/ (目前可以免费使用)
2025-03-18
人物一致性
Midjourney 的角色一致性功能: 此功能是官方推出的重要功能,可使生成的人物与参考图像相匹配。 使用方法:在提示词后输入 `cref URL` 并附上人物图像的 URL。需注意一定要在提示词后面,否则会报错。 可使用 `cw` 来修改参考强度,从 0 到 100。强度 100(`cw 100`)是默认值,会使用面部、头发和衣服;强度 0(`cw 0`)时,只会关注面部(适合改变服装/发型等)。 该功能同步支持 MJ V6 和 Niji V6。 对于保证角色一致性,可利用 MJ 重绘功能,在重绘提示词里输入 `cref cw` 。 若有黑边问题,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。 体验 MJ 网页版效果较好,网址:https://alpha.midjourney.com/
2025-03-18
comfy ui 九宫格生图保持人物一致性的原理
Comfy UI 九宫格生图保持人物一致性的原理主要基于 PuLID 技术,具体如下: PuLID 是一种用于在文本生成图像时自定义图像中人物或物体身份(ID)的新技术,它结合了两个不同的模型分支(Lightning T2I 分支和标准扩散模型),引入了两种损失(对比对齐损失和精确 ID 损失)。 Lightning T2I 分支是一个快速、高效的文本到图像生成模型。 标准扩散模型是常见的、生成高质量图像的模型。 对比对齐损失帮助模型学习将输入的文本和生成的图像内容对齐,使生成的图像更符合文本描述。 精确 ID 损失确保生成的图像中的特定身份特征(比如人物的脸部特征)与目标 ID 一致。 此外,在保持人物一致性方面,还有一些操作步骤: 生成图像(提示词加入分割描述,让一张图生成多张同空间小图)。 通过目标图像不断的重复生成,获取更多一致性的角色图像,下载分类(按照视角不同分类)。 上传图像,调用 prefer option set 命令,先写命令名称(一个视角操作一次),再放入该视角的照片(4 5 张)。 放开角色限制生成图像,在确认好的图像上进行局部重绘,框选头部,在原来的命令下加入—快捷命令名称,确认生成即可。 同时,Eva CLIP 也是相关的技术: Eva CLIP 是一种基于对比学习的视觉文本模型,将文本描述和图像内容映射到一个共享的嵌入空间。 对比学习架构:使用对比学习方法,将图像和文本嵌入到一个共享的空间,通过最大化匹配图像和文本对的相似度,同时最小化不匹配对的相似度,学习到图像和文本之间的关联。 强大的特征提取能力:编码器擅长提取图像中的细节特征,并将其转换为有意义的嵌入向量,用于下游任务。 多模态应用:能够处理图像和文本两种模态,广泛应用于多模态任务中,如生成、检索、标注等。 其应用场景包括图像生成、图像检索、图像标注等。Eva CLIP 编码器通常与深度神经网络结合使用,如卷积神经网络(CNN)用于图像特征提取,Transformer 网络用于处理文本描述。 项目地址:https://github.com/ToTheBeginning/PuLID 相关资源: instant ID 脸部特征抓取得比 pulid 好,放在最后一步重绘,先 pulid,再 instantID https://pan.baidu.com/s/1Tro9oQM85BEH7IQ8gVXKsg?pwd=cycy 工作流与模型地址:https://pan.quark.cn/s/2a4cd9bb3a6b 说明文档:https://xiaobot.net/post/6544b1e8 1d90 4373 94cf 0249d14c73c8 测试案例:
2025-03-17
comfy UI 如何保持人物一致性
要在 ComfyUI 中保持人物一致性,可以通过以下方式实现: 1. PuLID 技术: PuLID 是一种用于在文本生成图像时自定义图像中人物或物体身份(ID)的新技术,无需复杂调整。 它结合了 Lightning T2I 分支和标准扩散模型两个不同的模型分支,并引入了对比对齐损失和精确 ID 损失两种损失,以确保在保持原始模型效果的同时,高精度地自定义 ID。 Lightning T2I 分支是快速、高效的文本到图像生成模型,标准扩散模型是常见的生成高质量图像的模型。 PuLID 可以让您在生成图像时更精确地定制人物或物体的身份,将特定 ID(例如人脸)嵌入到预训练的文本到图像模型中,而不会破坏模型的原始能力。 项目地址:https://github.com/ToTheBeginning/PuLID 相关资源: 百度网盘:https://pan.baidu.com/s/1Tro9oQM85BEH7IQ8gVXKsg?pwd=cycy 工作流与模型地址:https://pan.quark.cn/s/2a4cd9bb3a6b 说明文档:https://xiaobot.net/post/6544b1e81d90437394cf0249d14c73c8 instant ID 脸部特征抓取得比 PuLID 好,可放在最后一步重绘,先 PuLID,再 instantID。 2. 节点设置: 节点插件 PuLID ComfyUI:https://github.com/cubiq/PuLID_ComfyUI model:使用预训练的基础文本到图像扩散模型,如 Stable Diffusion。 pulid:加载的 PuLID 模型权重,定义 ID 信息如何插入基础模型。 eva_clip:用于从 ID 参考图像中编码面部特征的 EvaCLIP 模型。 face_analysis:使用 InsightFace 模型识别和裁剪 ID 参考图像中的面部。 image:提供的参考图像用于插入特定 ID。 method:选择 ID 插入方法,如“fidelity”(优先保真度)、“style”(保留生成风格)和“neutral”(平衡两者)。 weight:控制 ID 插入强度,范围为 0 到 5。 start_at 和 end_at:控制在去噪步骤的哪个阶段开始和停止应用 PuLID ID 插入。 attn_mask:此选项用于提供灰度掩码图像,以控制 ID 自定义的应用位置,但并不是必需输入,而是可选输入。 Advanced Node:提供了高级节点,可以通过调整 fidelity 滑块和 projection 选项进行更精细的生成调优。比如,ortho_v2 和 fidelity:8 等价于标准节点的 fidelity 方法,而 projection ortho 和 fidelity:16 等价于 style 方法。 此外,在 8 月 13 日的 ComfyUI 共学中也提到控制人物一致性有很多方法,课程后期会介绍。
2025-03-17
人物一致性
Midjourney 的角色一致性功能: 此功能类似于“风格参考”,但尝试使人物与“人物参考”图像相匹配。 使用方法:在提示词后输入`cref URL`并附上一个人物图像的 URL。需注意一定要在提示词后面,否则会报错。 可以使用`cw`来修改参考“强度”,从 100 到 0。强度 100(`cw 100`)是默认值,会使用面部、头发和衣服;强度 0(`cw 0`)时,只会关注面部(适合改变服装/发型等)。 该功能同步支持 MJ V6 和 Niji V6。 对于保证角色一致性,可利用 MJ 重绘功能,在重绘提示词里输入`cref cw`。 若有黑边问题,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。 体验 MJ 网页版效果更佳,网址:https://alpha.midjourney.com/
2025-03-13
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
什么AI工具可以实现提取多个指定网页的更新内容
以下 AI 工具可以实现提取多个指定网页的更新内容: 1. Coze:支持自动采集和手动采集两种方式。自动采集包括从单个页面或批量从指定网站中导入内容,可选择是否自动更新指定页面的内容及更新频率。批量添加网页内容时,输入要批量添加的网页内容的根地址或 sitemap 地址然后单击导入。手动采集需要先安装浏览器扩展程序,标注要采集的内容,内容上传成功率高。 2. AI Share Card:能够一键解析各类网页内容,生成推荐文案,把分享链接转换为精美的二维码分享卡。通过用户浏览器,以浏览器插件形式本地提取网页内容。
2025-05-01
帮我写一篇用步进电机实现分拣的有关论文
很抱歉,目前没有关于用步进电机实现分拣的相关论文内容供参考。但我可以为您提供一个论文大纲的示例,您可以根据这个大纲来撰写论文: 标题:基于步进电机的分拣系统设计与实现 摘要:简述研究背景、目的、方法和主要成果。 一、引言 1. 介绍分拣系统在工业中的重要性。 2. 阐述步进电机在分拣系统中的应用优势。 二、步进电机的工作原理与特点 1. 详细解释步进电机的工作原理。 2. 分析其特点,如精度、速度控制等。 三、分拣系统的总体设计 1. 描述系统的整体架构和工作流程。 2. 确定所需的硬件设备和软件控制。 四、硬件设计 1. 选择合适的步进电机型号。 2. 介绍相关的驱动电路和传感器。 五、软件控制算法 1. 阐述控制步进电机运动的算法。 2. 描述如何实现精确的分拣动作。 六、系统调试与优化 1. 介绍调试过程中遇到的问题及解决方法。 2. 说明如何对系统进行优化以提高性能。 七、实验结果与分析 1. 展示实验数据和结果。 2. 分析系统的性能指标,如分拣准确率、速度等。 八、结论 1. 总结研究成果。 2. 展望未来的改进方向和应用前景。 希望以上内容对您有所帮助,祝您顺利完成论文!
2025-04-11
RAG对话 摘要总结 功能实现
LangChain 和 RAG 的结合具有以下优势: 1. 灵活性:可根据需求和数据源选择不同组件和参数定制 RAG 应用,也能使用自定义组件(需遵循接口规范)。 2. 可扩展性:能利用 LangChain 的云服务部署和运行,无需担忧资源和性能限制,还可借助分布式计算功能加速应用,发挥多个节点并行处理能力。 3. 可视化:通过 LangSmith 可视化工作流程,查看各步骤输入输出及组件性能状态,用于调试和优化,发现并解决潜在问题和瓶颈。 其应用场景多样,包括: 1. 专业问答:构建医疗、法律、金融等专业领域的问答应用,从专业数据源检索信息辅助大模型回答问题,如从医学文献中检索疾病诊治方案回答医疗问题。 2. 文本摘要:构建新闻或论文摘要应用,从多个数据源检索相关文本帮助大模型生成综合摘要,如从多个新闻网站检索同一事件报道生成全面摘要。 3. 文本生成:构建诗歌、故事生成等应用,从不同数据源检索灵感协助大模型生成更有趣和创意的文本,如从诗歌、歌词或小说中检索相关文本生成作品。 此外,还介绍了本地部署资讯问答机器人的实现方式,即基于用户问题从向量数据库检索相关段落并按阈值过滤,让模型参考上下文信息回答,还创建了网页 UI 并进行评测,对不同模型的测试表现进行了对比,得出 GPT4 表现最佳等结论,并总结了使用 Langchain 和 Ollama 技术栈在本地部署资讯问答机器人及相关要点,即上下文数据质量和大模型性能决定 RAG 系统性能上限。
2025-04-11
如何用rpa来实现读取本地excel表格里的内容进行筛选,提取某些数据值后,再自动化填写到飞书的多维表格去。怎么来实现这个功能
要使用 RPA 实现读取本地 Excel 表格内容进行筛选,并将提取的数据值自动化填写到飞书的多维表格,可参考以下步骤: 1. 关于扣子:“”(Coze)是字节跳动在 2024 年上线的新一代一站式 AI Bot 开发平台,也被称为“字节版 GPTs”。它是一个低门槛的 AI 应用开发平台,其核心目标是让没有编程基础的用户也能够轻松参与到 AI 生态的建设中。 2. 登录后,在左侧功能列表的工作空间中,点击右上角“+字段”创建工作流,自行输入名称和描述。 3. 已做好工作流后,逐步拆解每个节点的配置: 开始节点:此节点不需要做任何配置,没有输入以及输出。 读取飞书表格内容节点:点击开始节点后面的“+”,搜索“飞书多维表格”,选择“search_record”功能。添加后,点击该节点的配置,在界面右侧的参数框中,需要填写 app_token、field_names。filter 是对数据的筛选条件,没有筛选需求可直接忽略。其中,app_token 是多维表格的唯一标识符,即表格 URL 中的一段;field_names 则是要读取的具体字段,比如“标题”、“内容”,以作为后续操作的输入。该节点运行后,就能将多维表格中的内容提取出来。
2025-04-09
飞书智能伙伴创建平台 RAG实现
飞书智能伙伴创建平台(英文名:Aily)是飞书团队旗下的企业级 AI 应用开发平台,能提供简单、安全且高效的环境,帮助企业构建和发布 AI 应用,推动业务创新和效率提升,为企业探索大语言模型应用新篇章、迎接智能化未来提供理想选择。 在飞书智能伙伴创建平台上实现 RAG 相关应用有多种方式: 1. 利用飞书的知识库智能问答技术,引入 RAG 技术,通过机器人帮助用户快速检索内容。 2. 可以使用飞书的智能伙伴功能搭建 FAQ 机器人,了解智能助理的原理和使用方法。 3. 本地部署资讯问答机器人,如通过 Langchain + Ollama + RSSHub 实现 RAG,包括导入依赖库、从订阅源获取内容、为文档内容生成向量等步骤。例如使用 feedparse 解析 RSS 订阅源,ollama 跑大模型(使用前需确保服务开启并下载好模型),使用文本向量模型 bgem3(如从 https://huggingface.co/BAAI/bgem3 下载,假设放置在某个路径 /path/to/bgem3,通过函数利用 FAISS 创建高效向量存储)。 使用飞书智能伙伴创建平台的方式: 1. 在 WaytoAGI 飞书知识库首页找到加入飞书群的链接(二维码会定期更新,需在找到最新二维码),点击加入,直接@机器人。 2. 在 WaytoAGI.com 的网站首页,直接输入问题即可得到回答。 创建问答机器人的原因: 1. 知识库内容庞大,新用户难以快速找到所需内容。 2. 传统搜索基于关键词及相关性,存在局限性。 3. 需要用更先进的 RAG 技术解决问题。 4. 在群中提供快速检索信息的方式,使用更便捷。 2024 年 2 月 22 日的会议介绍了 WaytoAGI 社区的成立愿景和目标,以及其在飞书平台上的知识库和社区情况,讨论了相关技术和应用场景,并介绍了企业级 agent 方面的实践。
2025-04-08
我已经有了论文大纲,需要生成技术路线图,哪个AI可以实现
以下是一些可以帮助您生成技术路线图的 AI 工具和方法: 1. 利用 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。 2. 使用 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。 3. 对于生成“延伸思考”的问题,可以让 AI 根据特定的参照(比如之前的产出或是新增的参考文案)输出具备更高关联度的内容。 4. 可以用同一段提示词对比不同模型的输出,择优深挖。 5. 在满意的内容节点上添加“文本编辑器显示”,对文本进行精加工。 6. 先确定整个调研报告的大纲目录,例如通过手机识别示例报告的目录截图。 7. 让 AI 总结语言风格,如将范文交给 Claude 2 总结语言风格。 8. 让 GPT4 按照目录逐步生成章节内容,设置循环结构,根据情况决定是否调用 webpolit 插件查询相关信息。 9. 在需要搜索网络信息的章节处打上标签,让 GPT4 自主搜索信息再来生成内容。 需要注意的是,AI 工具可以作为辅助,但不能完全替代您的专业判断和创造性思维。在使用 AI 进行相关工作时,应保持批判性思维,并确保成果的质量和学术诚信。
2025-04-08