我想把黑白老照片修复成彩色，然后给人物换衣服。请问哪个AI网站或者软件可以免费使用

要让企业微信接上 AI 并变成一个 AI 客服，可以参考以下内容： 1. 基于 COW 框架的 ChatBot 实现方案：这是一个基于大模型搭建的 Chat 机器人框架，可以将多模型塞进微信（包括企业微信）里。张梦飞同学写了更适合小白的使用教程，链接为： 。 可以实现打造属于自己的 ChatBot，包括文本对话、文件总结、链接访问、联网搜索、图片识别、AI 画图等功能，以及常用开源插件的安装应用。 正式开始前需要知道：本实现思路需要接入大模型 API 的方式实现（API 单独付费）。 风险与注意事项：微信端因为是非常规使用，会有封号危险，不建议主力微信号接入；只探讨操作步骤，请依法合规使用，大模型生成的内容注意甄别，确保所有操作均符合相关法律法规的要求，禁止将此操作用于任何非法目的，处理敏感或个人隐私数据时注意脱敏，以防任何可能的滥用或泄露。 支持多平台接入，如微信、企业微信、公众号、飞书、钉钉等；多模型选择，如 GPT3.5/GPT4.0/Claude/文心一言/讯飞星火/通义千问/Gemini/GLM4/LinkAI 等等；多消息类型支持，能处理文本、语音和图片，以及基于自有知识库进行定制的企业智能客服功能；多部署方法，如本地运行、服务器运行、Docker 的方式。 2. DIN 配置：先配置 FastGpt、OneAPI，装上 AI 的大脑后，可体验知识库功能并与 AI 对话。新建应用，在知识库菜单新建知识库，上传文件或写入信息，最后将拥有知识库能力的 AI 助手接入微信。

围棋 AI 领域具有重要的研究价值和突破。在古老的围棋游戏中，AI 面临着巨大挑战，如搜索空间大、棋面评估难等。DeepMind 团队通过提出全新方法，利用价值网络评估棋面优劣，策略网络选择最佳落子，且两个网络以人类高手对弈和 AI 自我博弈数据为基础训练，达到蒙特卡洛树搜索水平，并将其与蒙特卡洛树搜索有机结合，取得了前所未有的突破。在复杂领域 AI 第一次战胜人类的神来之笔 37 步，也预示着在其他复杂领域 AI 与人类智能对比的进一步突破可能。此外，神经网络在处理未知规则方面具有优势，虽然传统方法在处理象棋问题上可行，但对于围棋则困难重重，而神经网络专门应对此类未知规则情况。关于这部分内容，推荐阅读《这就是 ChatGPT》一书，其作者备受推崇，美团技术学院院长刘江老师的导读序也有助于了解 AI 和大语言模型计算路线的发展。

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。

以下是关于文字生成视频（文生视频）的相关信息： 一些提供文生视频功能的产品： Pika：擅长动画制作，支持视频编辑。 SVD：Stable Diffusion 的插件，可在图片基础上生成视频。 Runway：老牌工具，提供实时涂抹修改视频功能，但收费。 Kaiber：视频转视频 AI，能将原视频转换成各种风格。 Sora：由 OpenAI 开发，可生成长达 1 分钟以上的视频。 更多相关网站可查看：https://www.waytoagi.com/category/38 。 制作 5 秒单镜头文生视频的实操步骤（以梦 AI 为例）： 进入平台：打开梦 AI 网站并登录，新用户有积分可免费体验。 输入提示词：涵盖景别、主体、环境、光线、动作、运镜等描述。 选择参数并点击生成：确认提示词无误后，选择模型、画面比例，点击「生成」按钮。 预览与下载：生成完毕后预览视频，满意则下载保存，不理想可调整提示词再试。 视频模型 Sora：OpenAI 发布的首款文生视频模型，能根据文字指令创造逼真且充满想象力的场景，可生成长达 1 分钟的一镜到底超长视频，视频中的人物和镜头具有惊人的一致性和稳定性。

以下是在钉钉上学 AI 的相关内容： 从 AI 助教到智慧学伴的应用探索： 登录钉钉客户端，在右上角依次选择钉钉魔法棒、AI 助理、创建 AI 助理。进入创建 AI 助理页面后，填写 AI 助理信息，设置完成即可创建成功。 AI 领导力向阳乔木：未提及具体的在钉钉上学 AI 的操作方法。 基于 COW 框架的 ChatBot 实现步骤： 创建应用： 进入，登录后点击创建应用，填写应用相关信息。 点击添加应用能力，选择“机器人”能力并添加。 配置机器人信息后点击发布，发布后点击“点击调试”，会自动创建测试群聊，可在客户端查看。点击版本管理与发布，创建新版本发布。 项目配置： 点击凭证与基础信息，获取 Client ID 和 Client Secret 两个参数。 参考项目，将相关配置加入项目根目录的 config.json 文件，并设置 channel_type:"dingtalk"，注意运行前需安装依赖。 点击事件订阅，点击已完成接入，验证连接通道，会显示连接接入成功。 使用：与机器人私聊或将机器人拉入企业群中均可开启对话。

以下是一些常见的 AI 术语解释： Agents（智能体）：一个设置了一些目标或任务，可以迭代运行的大型语言模型。与大型语言模型在像 ChatGPT 这样的工具中的通常使用方式不同，Agent 拥有复杂的工作流程，模型本质上可以自我对话，无需人类驱动每一部分的交互。属于技术范畴。 ASI（人工超级智能）：尽管存在争议，但通常被定义为超越人类思维能力的人工智能。属于通识范畴。 Attention（注意力）：在神经网络的上下文中，有助于模型在生成输出时专注于输入的相关部分。属于技术范畴。 Bias（偏差）：AI 模型对数据所做的假设。“偏差方差权衡”是模型对数据的假设与给定不同训练数据的模型预测变化量之间必须实现的平衡。归纳偏差是机器学习算法对数据的基础分布所做的一组假设。属于技术范畴。 Chatbot（聊天机器人）：一种计算机程序，旨在通过文本或语音交互模拟人类对话。通常利用自然语言处理技术来理解用户输入并提供相关响应。属于通识范畴。 CLIP（对比语言图像预训练）：由 OpenAI 开发的 AI 模型，用于连接图像和文本，使其能够理解和生成图像的描述。属于技术范畴。 TPU（张量处理单元）：谷歌开发的一种微处理器，专门用于加速机器学习工作负载。属于技术范畴。 Training Data（训练数据）：用于训练机器学习模型的数据集。属于技术范畴。 Transfer Learning（迁移学习）：机器学习中的一种方法，其中对新问题使用预先训练的模型。属于技术范畴。 Validation Data（验证集）：机器学习中使用的数据集的子集，独立于训练数据集和测试数据集。用于调整模型的超参数（即架构，而不是权重）。属于技术范畴。 Knowledge Distillation（数据蒸馏）：数据蒸馏旨在将给定的一个原始的大数据集浓缩并生成一个小型数据集，使得在这一小数据集上训练出的模型，和在原数据集上训练得到的模型表现相似。在深度学习领域中被广泛应用，特别是在模型压缩和模型部署方面。可以帮助将复杂的模型转化为更轻量级的模型，并能够促进模型的迁移学习和模型集成，提高模型的鲁棒性和泛化能力。属于技术范畴。 RAG（检索增强生成）：检索增强生成。属于技术范畴。 Forward Propagation（前向传播）：在神经网络中，输入数据被馈送到网络并通过每一层（从输入层到隐藏层，最后到输出层）以产生输出的过程。网络对输入应用权重和偏差，并使用激活函数生成最终输出。属于技术范畴。 Foundation Model（基础模型）：在广泛数据上训练的大型 AI 模型，旨在适应特定任务。属于技术范畴。 GAN（通用对抗网络）：一种机器学习模型，用于生成类似于某些现有数据的新数据。使两个神经网络相互对抗：一个“生成器”，创建新数据，另一个“鉴别器”试图将数据与真实数据区分开来。属于技术范畴。 Generative AI/Gen AI（生成式 AI）：AI 的一个分支，专注于创建模型，这些模型可以根据现有数据的模式和示例生成新的原创内容，例如图像、音乐或文本。属于通识范畴。 GPU（图形处理单元）：一种特殊类型的微处理器，主要用于快速渲染图像以输出到显示器。在执行训练和运行神经网络所需的计算方面也非常高效。属于产品范畴。

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。

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。

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。

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。

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，处理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，如 GPT 4O 等技术，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，例如使用 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。如果直接上色效果不佳，可以只给场景方向的提示词，让 AI 自行决定颜色。还可以加入第二个 controlnet 来控制颜色，使用 t2ia_color 的模型，并给出简单的关键词，如蓝天、绿树、灰石砖等。 ComfyUI 老照片修复结合 Flux Controlnet Upscale 工作流，以前较为复杂的工作流现在只需十几个基础节点就能实现同样甚至更好的效果。在参数调节方面，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。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，与其他 LORA 结合使用时需将强度降低小于 0.5。如果发现出来的图片质量细节不够，可以选择 fp16 版本的 T5 Clip。

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，处理方式变得更加便捷高效。 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，如 GPT 4O 只需要一句话，就可以实现部分需求。 在具体的修复方法中，例如使用 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，可只给场景方向，让 AI 自行决定颜色。还可以加入第二个 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”。 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需十几个基础节点就能实现同样效果甚至更好。一般先确认放大倍数，然后根据图片调整 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，采用合成复杂数据退化方案进行训练。Flux Ultimator 能增加小细节和鲜艳色彩增强，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。

以下是关于 ComfyUI Flux 模特换衣服的新手教程： 工作流整体思路： 1. 生成适合服装的模特： 可以抽卡，抽到满意的模特。加入 Redux 模型，强度不用太高，让提示词生效，Reduxprompt 节点风格细节等级需注意（1=27×27 最强，14=1×1 最弱）。 2. 进行高精度的换装： 先进行预处理的工作，拼出来 mask。 重绘 mask 区域。 工作流解释： 1. 模特生成： 先生成与衣服匹配的模特，先不关注衣服的相似度，抽出满意的模特。 2. 服装高精度处理： mask 的处理：做两个工作，将模特身上的衣服分割出来，拼接出来对应模特与衣服合并后图片的遮罩。 提示词格式与 Redux 权重：使用 Flux 的 fill 模型，提示词书写格式为这是一组图片，左边是衣服，右边的模特穿着左边的衣服。Redux 这里，把权重的调整为最大。 【SD】商业换装教程： 1. 在扩展面板中使用网址安装 Segment Anything，guthub 地址：https://github.com/continuerevolution/sdwebuisegmentanything 。重启之后安装 SAM 模型。 2. 在 github 上有三个 SAM 模型，由大到小分别是 vit_h，可根据情况选择，大部分选 vit_l 。将下载好的 SAM 模型放在指定路径。 3. 测试 SAM 模型效果，左键点击要保留的部分打上黑点，右键点击不要的部分打上红点，双击不需要的点可移除。 4. 预览分离结果，选择合适的蒙版进行服装替换等操作。 点开“展开蒙版设置”，设定蒙版扩展量，建议 30，然后点击发送到“重绘蒙版”。 5. 换衣步骤：在图生图中，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。 6. 若出现衔接问题，可通过降低重绘幅度或添加 openpose 控制人物身体姿势。还可使用 controlnet 的局部重绘功能，控制模式选择“更注重提示词”，自行试验选择效果好的。

以下是关于 AI 工具换衣服面料的相关内容： 在使用某些 AI 工具进行换衣操作时，例如在 Stable Diffusion（SD）中，可按照以下步骤进行： 1. 进入图生图模式，若蒙版有 bug 看不见，错误时可手动保存。 2. 输入提示词如“蓝色毛衣”，将蒙版区域内容处理改为“填充”，尺寸改为和图像一致，重绘幅度设为 1。但由于蒙版区域较大，可能会出现与之前的手衔接不上的问题，此时可通过降低重绘幅度或添加 openpose 控制人物身体姿势来解决。 3. 除了图生图的局部重绘，还可使用 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。 在 MidJourney 中，有以下实用技巧： 1. 角色一致性：使用 cref 后接角色图片的 URL 可保持角色形象一致性，通过 cw 调整参考强度，范围 100 到 0，默认 100 会使用面部、头发和衣服，强度为 0 时只专注面部，适合更换服装或发型等。 2. 风格一致性：使用 sref 后接风格参考图像的 URL，可生成风格一致的图像，可添加多个风格参考链接，并通过 :: 后跟权重数字设置不同风格的相对重要性。还可结合使用垫图和 sref，垫图影响画面构图和元素，sref 影响画风。 另外，关于基于 AI 的换衣工作流，可参考以下步骤： 1. 下载文件链接：https://ixqye9ulc13.feishu.cn/drive/folder/Q8D0fvjPll59o7dMKVvcWowOnQh?from=space_personal_filelist 。 2. 载入工作流后若发现缺少节点，需下载文件夹 custom_nodes 中的“ComfyUIIDMVTON.rar”压缩包，解压到 customs 路径下作为节点使用，并将文件夹“LayerNorm”放入指定路径（如 C:\\Users\\Admin\\Desktop\\ComfyUIakiv1.3\\custom_nodes\\comfyui_controlnet_aux\\ckpts）。 3. 若重新打开出现问题，可将节点 custom_nodes“Marigold”、“KwaiKolorWrapper”、"mixlabnodes"剪切放到桌面（不要放在 comfyui 中），先跑工作流。

以下是关于 AI 换衣服材质的相关信息： 在 AIGC 1.0 时代，AIGC 主要起到产生参考图像的作用，仅使用 controlnet 无法精确控制特征材质，如阿牛的橙色身体部分、蓝色金属牛角等，适合整体全身材质风格替换，可使用正视图或手绘线稿图输入 controlnet 进行控制。 在 AIGC 2.0 时代，基于 Stable diffusion 的 Lora 模型训练能直出较高质量的形象，但对于要求高的场景仍有问题，如四肢比例失调、手指数量错误等，随着 SDXL 大模型的更新，这些问题有望解决。目前 AIGC 工具存在问题，仍需专业设计师大量介入与修复，但它是设计师的强大辅助工具。 对于人物服装的选择，可使用万能固定句式“「主题」+「风格」+「材质」+「元素」+「玄学佐料」”来尝试。例如，服装示例咒语关键词：Chinese dress，生成思路：一个穿着中国清代宫廷刺绣旗袍，宽袖渐变红色加上刺绣雪纺面料，镶钻工艺，上面还有金丝雀和白玫瑰元素等刺绣元素。添加材质装饰细节后服装会更精致。 在【SD】商业换装中，可通过以下步骤进行： 1. 在扩展面板中使用网址安装 Segment Anything，guthub 地址：https://github.com/continuerevolution/sdwebuisegmentanything。 2. 重启后安装 SAM 模型，github 上有三个 SAM 模型，由大到小分别是 vit_h，大部分情况下选择 vit_l 即可。 3. 将下载好的 SAM 模型放在指定路径下。 4. 测试 SAM 模型效果，左键点击要保留的部分打上黑点，右键点击不要的部分打上红点，双击不需要的点可移除。 5. 预览分离结果，选择合适的蒙版进行服装或背景替换。 6. 点开“展开蒙版设置”，设定蒙版扩展量，建议 30，然后点击发送到“重绘蒙版”。

以下是关于照片黑白转彩色的几种方法： 基于 ipadapter 工作流的方法： 1. 基于 ipadapter 最新工作流“ipadapter_advanced.json”，其中 controlnet 模型用于控制生成的图片。 2. 将一张黑白素材图片和一张彩色风格图片进行风格迁移完成转绘。 3. 具体步骤包括： 先创建节点加载图片。 读取一张所需风格的图片作为参考图。 将图像用蓝色的线连接到 cn 应用，通过 cn 的深度学习模型（SDxl 版本），采用 Zoe 深度预处理器。 对要生成的图片进行填写提示词，如正向提示词：illustration of clouds and meadows and mountains and trees,calm,executable,high quality。 生成（添加到提示词队列）。 使用 MutiDiffusion 插件的方法： 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 里面进行角度的调整和照片的裁切，然后使用上述步骤进行上色。如果直接上色效果不佳，可以放弃人物服装的颜色指定，只给一个场景方向，如从网上找一张参考照片让 AI 去匹配色调，加入第二个 controlnet 来控制颜色，使用 t2ia_color 的模型，并给出简单的关键词，如蓝天、绿树、灰石砖。 使用 DALL·E 编辑功能的方法： 1. 在 DALL·E 编辑器界面更改完图片后点击保存。 2. 可以在编辑器界面右侧的对话面板中输入提示来更改图片，例如输入「make it black and white」将图像更新为黑白。 3. 在 ChatGPT 移动应用程序上使用 DALL·E 进行编辑，选择左下角的「编辑」调出提示选项，选择「Select」访问选择工具，突出显示要编辑的图像部分，通过屏幕左侧的滑块更改图片大小，选择完图像部分后选择屏幕右下角的「Next」按钮，在弹出的对话面板中输入提示对图像进行更改。

要根据旅游日记绘制黑白线条的插画，可以通过以下步骤利用 AI 实现： 1. 利用 Midjourney 生成线稿：使用关键词如“Black and white line drawing illustration of your travel diary scene, black line sketch, , Chinese element style, popular toys, blind box toys, Disney style, white background niji 5 style expressive”。 2. 对生成的线稿在 PS 中手动重绘错误的地方。比如有些图出来没有阴影容易飘，可以自己画一个出来。 3. 利用 Stable Diffusion 上色：使用 Controlnet 控制上色效果。 4. 对于着色画，了解其特点和艺术效果，包括色彩的丰富性、情感表达、细节和纹理的突出以及创意发挥等方面。 5. 在编写 AI 绘画的关键词时，遵循基础描述、风格指定、色彩要求和细节强调的结构思路。例如：基础描述为“a beautiful and memorable scene from your travel diary”，风格指定为“line art”，色彩要求为“black and white color matching”，细节强调为“changes in line thickness”。 6. 尝试进阶玩法，如用 MJ 的 Retexture 功能或即梦参考功能，通过写提示词或垫图功能给着色画上色。

以下是关于黑白老照片修复的相关内容： 1. 利用新上线的 controlnet 模型中的 Recolor 新模型为黑白照片上色。在处理人物照片还原时，可选择 realisian 的写实大模型，提示词直接描述颜色和对应的内容。ControlNet 选择 Recolor，预处理器选择“recolor_luminance”效果较好。 2. 字节发布的新模型 SeedEdit 也可用于黑白老照片上色，通过输入相应的提示词，如“给画面上色，时尚，舒服”，还能进行元素替换、移除无关元素和切换各种风格。 3. 将照片放入后期处理中，使用 GFPGAN 算法将人脸变清晰。之后可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。

以下是一些黑白简笔画风格的 AI 漫画参考： Sarah Andersen： 主题风格： 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。 作品经常探讨如焦虑、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。 通常使用清晰简洁的线条，这有助于表达画面的情感和幽默。 大多数作品是黑白的，有时会使用颜色来强调特定的元素或情感。 角色常常显示出戏剧性的表情，这反映了各种情绪状态。 作品经常用幽默和讽刺来处理生活中的不如意。 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，比如使用“joyful,” “awkward,”或“anxious”等词，来帮助 AI 捕捉 Sarah Andersen 作品中的情感深度。 利用cref 命令保持人物的一致性。 应用： 社交媒体上进行漫画创作。 使用这种风格的插图，可以使故事更加生动有趣。 个性化礼物和商品设计（需注意版权问题）。 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, Buddhalike aura. Surrounding comical diagram elements point to the doge with arrows labeled '70% tranquility', '20% deep thought', and '10% in the moment'. Prompt 6：如果想要呈现出特定的表现结果，还可以用比喻，类比等方法达到类似的画面。比如这里想生成很多 Doge，那么也可以借助九头蛇等提示词。 教程：线稿上色 Midjourney + Stable Diffusion： 在学习 AI 绘画这段时间，发现 AI 绘画并不会完全替代设计师，而是可以让出图质量更好，效率更高。比如上面是用 midjourney 生成线稿，PS 稍微做一些修正，再用 controlnet 控制，stable diffusion 上色，多套 AI 组合拳，可以快速生成效果惊艳的图。 线稿产出：mj 关键词：Black and white line drawing illustration of a cute cat cartoon IP character, black line sketch, wearing a fortune hat, wearing a collar around the neck, Carrying a huge bag containing scrolls and ingots, matching rope and straps at his wrists, Chinese element style, popular toys, blind box toys, Disney style, white background niji 5 style expressive PS 手动手动重绘错误的地方：有些图出来没有阴影容易飘，可以自己画一个出来。