我想生成一张美食图片

以下是一些可用于生成 AI 美食视频的工具： Pika：可控性强，可以对嘴型，可配音。网址：https://pika.art/ 。工具教程：https://waytoagi.feishu.cn/wiki/V150wUonIiHafQkb8hzcO1E5nCe ，群友分享入门教程：https://mp.weixin.qq.com/s/maLCP_KLqZwuAxKd2US_RQ 。 Pixverse：人少不怎么排队，还有换脸功能。网址：https://pixverse.ai/ 。工具教程：https://waytoagi.feishu.cn/wiki/LPuqwx3kuiTMfIkXDPDckosDndc 。 Runway：有网页有 app 方便。网址：https://runwayml.com 。工具教程：https://waytoagi.feishu.cn/wiki/Eun9wqDgii1Q7GkoUvCczYjln7r 。 即梦：剪映旗下，生成 3 秒，动作幅度有很大升级，最新 S 模型，P 模型。网址：https://dreamina.jianying.com/ 。工具教程：https://waytoagi.feishu.cn/wiki/AxZuwUQmEipTUEkonVScdWxKnWd 。 Minimax 海螺 AI：非常听话，语义理解能力非常强。网址：https://hailuoai.video/ 。 Kling：支持运动笔刷，1.5 模型可以直出 1080P30 帧视频。网址：kling.kuaishou.com 。工具教程：https://waytoagi.feishu.cn/wiki/GevKwyEt1i4SUVk0q2JcqQFtnRd 。 Vidu：网址：https://www.vidu.studio/ 。 haiper：网址：https://app.haiper.ai/ 。 智谱清影：开源了，可以自己部署 cogvideo。网址：https://chatglm.cn/video 。工具教程：https://waytoagi.feishu.cn/wiki/PxKiwpqe2iTk0HkYJz6cYclAnjf 。 通义万相：大幅度运动很强。网址：https://tongyi.aliyun.com/wanxiang/ 。工具教程：https://waytoagi.feishu.cn/wiki/Luz9woG7UikHe3kxvdpcXEAcneh 。 luma：网址：https://lumalabs.ai/ 。 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。

以下是关于图生图美食模型的相关知识： 概念与功能说明： 首页模型、帖子、排行榜：展示其他用户生成的模型、图片。不同模型有 checkpoint 和 lora 两种标签，部分还有 SDXL 标签。点击可查看模型详情，下方有返图区。 基础模型（checkpoint）：生图必需，任何生图操作都要先选定。 lora：低阶自适应模型，类似 checkpoint 的小插件，可控制细节，权重可调整。 ControlNet：控制图片中特定图像，如人物姿态、特定文字等，高阶技能。 VAE：编码器，类似滤镜，调整生图饱和度，可无脑选 840000。 Prompt 提示词：描述想要 AI 生成的内容。 负向提示词（Negative Prompt）：描述想要 AI 避免产生的内容。 图生图：上传图片后，SD 会根据图片、所选模型、输入的 prompt 等信息重绘，重绘幅度越大，输出图与输入图差别越大。 简明操作流程（文生图）： 定主题：确定生成图片的主题、风格和表达信息。 选择基础模型（checkpoint）：按主题找贴近的模型，如麦橘、墨幽的系列模型。 选择 lora：寻找与生成内容重叠的 lora 控制图片效果和质量。 ControlNet：高阶技能，可控制特定图像。 局部重绘：下篇再教。 设置 VAE：选 840000。 Prompt 提示词：用英文写需求，单词、短语组合，用英文半角逗号隔开。 负向提示词（Negative Prompt）：用英文写避免的内容，单词、短语组合，用英文半角逗号隔开。 采样算法：如选 DPM++2M Karras，留意 checkpoint 详情页作者推荐的采样器。 采样次数：根据采样器特征，选 DPM++2M Karras 时，采样次数在 30 40 之间。 尺寸：根据个人喜好和需求选择。

以下是为您生成的关于美食时光机应用的提示词： 您好，欢迎使用美食时光机应用。请您输入具体的年份和区域，我将带您穿越时空，领略当时当地人们的饮食风貌。 例如：您可以输入“1980 年，北京”或者“1950 年，上海”等，我会为您呈现那个特定时空下的美食世界。 在为您展示美食的同时，我会详细介绍当时当地的饮食文化、特色食材以及烹饪方式。让您仿佛身临其境，感受那个时代的独特味道。

您好，鉴于您的情况，以下是一些可能适合您的副业推荐： 1. 电商直播带货：您有销售经验，可以通过直播介绍和销售各类特色产品。 2. 在线咨询服务：利用您在能源石油开采行业的专业知识，为相关从业者提供咨询。 在 AI 工具方面，您可以考虑以下几种： 1. 智能客服工具：例如阿里云小蜜等，帮助您处理客户的常见问题，提高服务效率。 2. 数据分析工具：如百度统计、腾讯分析等，帮助您分析市场数据和客户需求。 对于学习，建议您从以下方面开始： 1. 了解 AI 工具的基本功能和操作方法。 2. 学习如何运用数据分析工具来挖掘潜在的市场需求和客户偏好。 希望以上建议对您有所帮助。

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。

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。

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。

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。

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。

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。

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。

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。

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。

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。

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。

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。

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”。

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。

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。

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。

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。

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。