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如何生成词云

Answer

以下是关于生成词云的相关信息：

  • 【Zho】发现了一个好玩的 ComfyUI 新项目 WordCloud，可以结合图像生成来创造主题词云，非常有趣。项目地址：https://github.com/chflame163/ComfyUI_WordCloud 。工作流如下：另外，需要注意 wordcloud 节点的 mask 输入只接受 RGBA 的图像，所以要不采用抠图节点，要不使用 AlphaChanelAddByMask 将 RGB 变成 RGBA（Allor 套装或自己的 Text_Image-Composite 里都有），相关文件如WordCloud_T2I【Zho】.json 。
  • 还可以使用 word2vec 生成词嵌入并使用这些嵌入来查找相似词和通过PCA实现嵌入的可视化。为了本教程的目的，将使用莎士比亚数据集，您可以在这里找到相关文件。同时，需要满足以下要求：nltk==3.6.1 、node2vec==0.4.3 、pandas==1.2.4 、matplotlib==3.3.4 、gensim==4.0.1 、scikit-learn=0.24.1 。注意：需要下载 NLTK 语料库才能继续本教程，可以通过以下命令轻松完成下载。
Content generated by AI large model, please carefully verify (powered by aily)

References

爆肝博主 ZHO-绘画

【Zho】简单测试了一下DragNUWA的ComfyUI插件：DragNUWA效果非常好，可控的SVD就是最牛逼的，生成时间比普通的SVD慢一点但不多，对此插件来说，唯一麻烦的是路径绘制需要用一个单独的网页工具，然后将数据手动复制到节点中，项目地址：https://github.com/chaojie/ComfyUI-DragNUWA[15607_1705079697.mp4](https://bytedance.feishu.cn/space/api/box/stream/download/all/GY4SbjiOIoVI3wxlAHtcucfjnQb?allow_redirect=1)[heading2]1月12日WordCloud[content]【Zho】发现一个好玩的ComfyUI新项目：WordCloud，可以结合图像生成来创造主题词云，非常有趣！项目地址：https://github.com/chflame163/ComfyUI_WordCloud工作流：如下另外，需要注意wordcloud节点的mask输入只接受RGBA的图像，所以要不采用抠图节点，要不使用AlphaChanelAddByMask将RGB变成RGBA（Allor套装或我自己的Text_Image-Composite里都有）[WordCloud_T2I【Zho】.json](https://bytedance.feishu.cn/space/api/box/stream/download/all/VxSJbOPXmoUwiYxhZiDcq3ixnCg?allow_redirect=1)[heading2]1月12日谷歌版的IPA[content]谷歌版的IPA：文本及时对齐PALP https://arxiv.org/pdf/2401.06105.pdf

爆肝博主 ZHO

【Zho】简单测试了一下DragNUWA的ComfyUI插件：DragNUWA效果非常好，可控的SVD就是最牛逼的，生成时间比普通的SVD慢一点但不多，对此插件来说，唯一麻烦的是路径绘制需要用一个单独的网页工具，然后将数据手动复制到节点中，项目地址：https://github.com/chaojie/ComfyUI-DragNUWA[15607_1705079697.mp4](https://bytedance.feishu.cn/space/api/box/stream/download/all/GY4SbjiOIoVI3wxlAHtcucfjnQb?allow_redirect=1)[heading2]1月12日WordCloud[content]【Zho】发现一个好玩的ComfyUI新项目：WordCloud，可以结合图像生成来创造主题词云，非常有趣！项目地址：https://github.com/chflame163/ComfyUI_WordCloud工作流：如下另外，需要注意wordcloud节点的mask输入只接受RGBA的图像，所以要不采用抠图节点，要不使用AlphaChanelAddByMask将RGB变成RGBA（Allor套装或我自己的Text_Image-Composite里都有）[WordCloud_T2I【Zho】.json](https://bytedance.feishu.cn/space/api/box/stream/download/all/VxSJbOPXmoUwiYxhZiDcq3ixnCg?allow_redirect=1)[heading2]1月12日谷歌版的IPA[content]谷歌版的IPA：文本及时对齐PALP https://arxiv.org/pdf/2401.06105.pdf

Word2Vec 详解

我将展示如何使用word2vec生成词嵌入并使用这些嵌入来查找相似词和通过[PCA](https://pyshark.com/principal-component-analysis-in-python/)实现嵌入的可视化。PCA（主成分分析）是一种常用的数据降维算法。它的主要思想是将n维特征映射到k维上，这k维是全新的正交特征也被称为主成分，是在原有n维特征的基础上重新构造出来的k维特征¹。简而言之，PCA的目的是减少数据集中变量的数量，同时保留尽可能多的信息²。[heading2]数据Data[content]为了本教程的目的，我们将使用莎士比亚数据集。您可以在[这里](https://github.com/vatsal220/medium_articles/blob/main/w2v/data/shakespeare.txt)找到我用于本教程的文件，它包括莎士比亚为他的戏剧所写的所有台词。莎士比亚数据集包含了莎士比亚所有的戏剧，角色，台词和幕。每个样本对应一个角色在某个戏剧中连续说的台词。[heading2]要求Requirement[content]nltk==3.6.1 node2vec==0.4.3 pandas==1.2.4 matplotlib==3.3.4 gensim==4.0.1 scikit-learn=0.24.1注意：您需要下载NLTK语料库才能继续本教程。您可以通过以下命令轻松完成下载：

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词云图
以下是关于词云图的相关信息： 可以为您生成交互式的词云图表，词云中的词语来自提供的数据中“请填三点使用感受”这一列的回答。每个词的大小随机生成，颜色随机选择。当鼠标悬停在某个词上时，该词会稍微变大以提供视觉反馈。 要使用词云图，需要将相关代码保存为一个 HTML 文件，然后在浏览器中打开。但由于使用了外部库（D3.js 和 d3cloud），需要连接互联网才能正确加载和显示。 可以对“请填三点使用感受”等内容生成词云图，包括手动分类、提取高频关键词并进行情感分析等处理方式。
2025-03-22
什么AI软件可以帮我生成词云图
以下是一些可以生成词云图的 AI 软件： 1. 智谱清言：能够通过编写 Python 代码来生成文字云。 2. CADtools 12：这是 Adobe Illustrator 的插件，为 AI 添加了 92 个绘图和编辑工具，包括图形绘制、编辑、标注、尺寸标注、转换、创建和实用工具。 3. Autodesk Fusion 360：是 Autodesk 开发的一款集成了 AI 功能的云端 3D CAD/CAM 软件，能创建复杂的几何形状和优化设计。 4. nTopology：基于 AI 的设计软件，可创建复杂的 CAD 模型，包括拓扑优化、几何复杂度和轻量化设计等。 5. ParaMatters CogniCAD：基于 AI 的 CAD 软件，能根据用户输入的设计目标和约束条件自动生成 3D 模型，适用于拓扑优化、结构设计和材料分布等领域。 6. 一些主流 CAD 软件，如 Autodesk 系列、SolidWorks 等，提供了基于 AI 的生成设计工具，可根据用户输入的设计目标和约束条件自动产生多种设计方案。 需要注意的是，使用这些工具通常需要一定的相关知识和技能，对于初学者，建议先学习基本技巧，然后再尝试使用这些 AI 工具来提高效率。
2024-12-15
有没有可以生成词云的软件
以下是一些可以生成词云的软件： WordCloud：这是一个 ComfyUI 新项目，可以结合图像生成来创造主题词云，非常有趣。项目地址：https://github.com/chflame163/ComfyUI_WordCloud 。工作流方面，需要注意 wordcloud 节点的 mask 输入只接受 RGBA 的图像，所以要不采用抠图节点，要不使用 AlphaChanelAddByMask 将 RGB 变成 RGBA（Allor 套装或我自己的 Text_ImageComposite 里都有）。
2024-11-28
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