直达「 通往AGI之路 」飞书知识库 →
首页/问答列表/问答详情

怎么用大模型帮你图片转文字

回答

以下是使用大模型进行图片转文字的相关方法:

选择 ControlNet 模型

  • 将字体参考图放进 ControlNet 中,预处理器选择 invert(from white bg&black line),控制类型不要选择预设的。invert 比较适合完全还原字体的细节,若字形本身识别度很高,也可使用 Canny 等模型。选好预处理后点击?按钮预览。
  • 然后选择 Control 模型,如 Depth 景深模型或 Scribble 涂鸦模型,使用 Canny 描边的预处理也可用 Canny 模型,但控制力稍差。选择好之后,记得点击启用,开启 ControlNet。

选择生图大模型: 大模型决定最终的风格,如真实系、动画二次元等。生成真实场景下的字体时,经过尝试可选择真人效果卓绝的大模型 lofi.v2,不同的大模型对 ControlNet 模型的控制力有不同的适应度,需要微调参数。

制作思路

  • 将中文字做成白底黑字,存成图片样式。
  • 使用文生图的方式,使用大模型真实系,如作者用的 realisticVisionV20_v20.safetensors[e6415c4892]ControlNet 预设置。
  • 输入关键词,如奶油的英文单词 Cream + Cake(加强质感),反关键词:Easynegative(负能量),反复刷机,得到满意的效果。
  • 同理可输出 C4D 模型,可自由贴图材质效果,3d,blender,oc rendering。
  • 如果希望有景深效果,也可以打开 depth(增加阴影和质感)。
  • 打开高清修复,分辨率建议 1024 以上,步数:29 - 60。

此外,可图大模型是由快手可图团队开发的基于潜在扩散的大规模文本到图像生成模型。Kolors 在数十亿图文对下进行训练,在视觉质量、复杂语义理解、文字生成(中英文字符)等方面有优势,支持中英双语,在中文特色内容理解方面更具竞争力。更多信息可查看其技术报告。

相关教程:

  • Nenly 同学的视频教程:【“牛逼”的教程来了!一次学会 AI 二维码+艺术字+光影光效+创意 Logo 生成,绝对是 B 站最详细的 Stable Diffusion 特效设计流程教学!AI 绘画进阶应用 - 哔哩哔哩】https://b23.tv/c33gTIQ
  • 群友根据教程制作的视频教程也很详细。

另外,https://firefly.adobe.com/也可以实现类似功能,但 Stable Diffusion 的可操控性更强,尤其是中文字体。

内容由 AI 大模型生成,请仔细甄别(powered by aily)

参考资料

SD的优势区间,ControlNet做字体!(实战篇)

这里不是绝对唯一答案,因为很多CN模型能实现相似效果,或者更有故事性的效果的。以比较容易出效果为例:将字体参考图放进ControlNet中,预处理器选择invert(from white bg&black line),注意控制类型就不要选择预设的了,因为很有可能处理模型不是一一对应的。invert比较适合完全还原字体的细节。当然如果字形本身识别度很高的话,也可以使用Canny等模型。选好预处理可以点击?按钮预览一下。然后选择Control模型,可以选择Depth景深模型,也可以选择Scribble涂鸦模型,使用Canny描边的预处理这里也可以用Canny的模型,但控制力稍差。选择好之后,记得点击启用,开启ControlNet。[heading1]选择生图大模型[content]插件暂时简单的设置完毕,要选择生图模型了,大模型决定了我们的最终的风格,是真实系,是动画二次元,还是什么,这决定你对模型熟悉程度。生成一个真实场景下的字体,文章开始图片相似的风格,是我的目标,以此为例:经过一些尝试,我选了真人效果卓绝的大模型lofi.v2,(还有一些其他比较真实的模型都可以备选,只是会有一些参数变化需要注意)不同的大模型,会对CN模型的控制力有不同的适应度,所以需要微调参数。

延伸阅读

可图大模型是由快手可图团队开发的基于潜在扩散的大规模文本到图像生成模型。Kolors在数十亿图文对下进行训练,在视觉质量、复杂语义理解、文字生成(中英文字符)等方面,相比于开源/闭源模型,都展示出了巨大的优势。同时,Kolors支持中英双语,在中文特色内容理解方面更具竞争力。更多的实验结果和细节请查看我们的[技术报告](https://github.com/Kwai-Kolors/Kolors/blob/master/imgs/Kolors_paper.pdf)。

教程:SD 做中文文字-持续更新中

Nenly同学的视频教程来了:【“牛逼”的教程来了!一次学会AI二维码+艺术字+光影光效+创意Logo生成,绝对是B站最详细的Stable Diffusion特效设计流程教学!AI绘画进阶应用-哔哩哔哩】https://b23.tv/c33gTIQ还有个群友根据下面的教程自己做了个视频教程非常详细1.将中文字做成白底黑字,存成图片样式2.使用文生图的方式,使用大模型真实系,作者用的realisticVisionV20_v20.safetensors[e6415c4892]ControlNet预设置3.输入关键词,如奶油的英文单词,Cream + Cake(加强质感),反关键词:Easynegative(负能量),反复刷机,得到满意的效果即可。4.同理可输出C4D模型,可自由贴图材质效果,3d,blender,oc rendering5.如果希望有景深效果,也可以打开depth(增加阴影和质感)6.打开高清修复,分辨率联系1024以上,步数:29-60本来想方一个b站视频,但是没有按照上面的实测,等看完之后再推荐当然https://firefly.adobe.com/也可以,但是sd感觉可操控性更强,尤其是中文字体

其他人在问
基于多维评价数据,使用大模型生成个性化的家庭教育方案的可靠性高吗?
基于多维评价数据使用大模型生成个性化的家庭教育方案具有一定的可靠性,但也存在一些限制。 一方面,大模型在教育领域展现出了强大的能力。例如,能够为教师提供源源不断的真题库和错题练习库,模仿各类考试题型有模有样。在作文批改评分方面,如 GLM 模型,具备好词好句识别评测、作文综合评价评分等功能,能够综合考虑文章的多个维度给出评价,提供个性化反馈,保证评分的一致性等。 另一方面,也存在一些挑战。对于高学段理科等复杂领域,大模型的表现可能有限。在解读学生作文中的深层次含义,如隐喻、双关等修辞技巧,以及涉及特定文化背景和历史知识的内容时,仍存在一定难度。 然而,只要提示词到位、示例清晰,大模型在生成个性化家庭教育方案方面具有很大的潜力,可以为家长和孩子提供有价值的参考和帮助。但不能完全依赖大模型,还需要结合人工的判断和调整。
2025-04-13
怎么用大模型赚钱
以下是关于如何用大模型赚钱的一些分析和建议: 1. 面向各国政府做基础大模型本土化预训练:很多 Global 的量化基金在中国会水土不服,大模型也存在类似情况。OpenAI、Google、Meta 的模型在中文能力和对中国国情的优化上存在不足,不符合政策要求。这给了国内大模型公司做本土化预训练的机会,只要做到国内领先,即使和世界领先的模型有代际差,也能有市场。 2. 关注行业应用:大模型在企业中的落地应用是关键。目前大模型是典型的赢家通吃领域,巨头在资金、技术和数据方面有优势。但大模型企业需要将技术与更多场景结合,打造落地应用。例如,Gartner 预测到 2028 年至少有 15%的日常工作决策将由代理型 AI 自主做出。 3. 竞争格局与成绩:国内大模型行业已形成以百度、阿里、字节等科技大厂和创业“AI 六小虎”为主要玩家的竞争格局。2024 年是国内大模型落地元年,中标项目数量和金额大幅增长。如百度在中标数量和金额上排名领先,在金融等细分行业也表现出色。 需要注意的是,大模型领域竞争激烈,只有极少数公司能成功,且需要将大模型商业化,否则企业可能在赛道比拼中失败。同时,大模型的发展与国家政策密切相关,需要受到有效监管才能健康发展。
2025-03-25
你是一名DEEPSEEK专家,请用大白话交给小白掌握deepseek的使用,举例说明
DeepSeek 的使用对于小白来说可能有点复杂,但我尽量用大白话给您解释清楚。 比如说,您想让 DeepSeek 帮您生成“玄武门之变结束的当天,李世民在深夜写下一段独白,你觉得他会写什么?”这样的内容。 DeepSeek 会这样来处理: 1. 先回顾玄武门之变的历史背景,比如这场政变发生在 626 年,李世民杀了兄弟,逼父亲退位等。 2. 思考李世民当晚的心理,可能有释然、愧疚、恐惧、自责等多种复杂情绪,还要考虑他是被迫还是早有预谋。 3. 要让生成的独白不仅符合历史事实,还要有文学性,体现人性的复杂。比如要平衡他的野心与自责,对未来的抱负与对过去的悔恨。 4. 考虑当时的文化背景,像儒家思想对孝悌的重视,李世民的行为违背了这些伦理,他可能会内心挣扎,还可能为自己的行为找正当理由。 5. 按照您的需求,给独白加上一些文学修辞,像比喻、对仗、意象等,增强画面感。 另外,DeepSeek 还有个很厉害的地方,就是它能在独白文本中“自作主张”地加入括号里的场景描述,让整个输出更有画面感。比如“(夜风掀动案头《韩非子》,停在‘夫妻者,非有骨肉之恩也’那页)”、“(墨迹在‘弑’字上晕开一团)”、“(忽然扔笔,抓起铜镜)”这些句子,很难相信是 AI 写的。 总之,使用 DeepSeek 时要考虑很多方面的因素,它能根据您的提示词和需求,生成很精彩的内容。
2025-03-13
如果我是一个只会使用大模型对话,不了解提示词逻辑,想要逐步学习ai相关知识的人,你推荐什么呢
以下是为您逐步学习 AI 相关知识的推荐: 1. 关于大模型的思考与探讨:普通用户使用大模型时,语言不是关键,核心是向量空间中的游走脉络,输出时的语言翻译是次要的,且训练语料的中英文差异在于 embedding 环节。 2. 垂类模型与大模型公式:通过合适的模型、prompt 和 test 入口表达,用大模型公式调试出好效果以替代垂类模型,但微调垂类模型可能使大模型泛化能力下降,需分场景看待。 3. 提示词的挖掘:写提示词未挖掘出大模型的天花板,还有提升空间。 4. 读书方法与提示词相关书籍推荐:读书最有效的是笨方法,不取巧,花时间读。并推荐了从数学、作家、代码、原理角度写大模型的四本书。 5. 内置思维链提示词:针对小技巧类的思维链提示词有新模型能力涌现和大模型内置两个趋势,但对于某些如 COT 这类的内置可能会改变大模型的原味,对此存疑。 6. 编写提示词的经验与思考: 原汁原味与生效元素的平衡:为得到原汁原味的效果,需考虑是否反刻某些元素;生效的小技巧大模型可能会内置,如指定角色效果有变化。 压缩与歧义的处理:找到凝练的核心概念(a)后,根据对象用不同方式(b)表达,核心在于找到准确的 a,而寻找 a 的方法目前主要是多读多泡在相关领域。 持续学习与输出:通过阅读吸收输入,转换为自己的语言输出,与大模型交互提炼精华,多输出促进吸收输入。 7. 调教 AI 和提示词: 是否需要提示词工程,是否需要学提示词:持反对观点,像打字和写作一样。方法论不是关键,不断尝试和大模型交互,便是最佳方法。 和大模型交互需要遵循规则吗:不需要。网上流传最广的提示词方法论,是“给大模型一个角色”,这是一个好的策略,但不是必须遵循的原则,甚至所有规则都不是必须遵守的。可以在提示词里面设定规则,也可以聊着聊着临时更改规则,和大模型交互时完全不需要考虑规则。要考虑的就是是否达成了目的,如果没达成,那就锲而不舍的开一个新窗口,再尝试一下。如果还是不行,换个模型。 用 Markdown 格式清晰表达问题:Markdown 通过其易读性、格式化的灵活性和信息的清晰结构,使得与大模型的交流更加高效和精确。有助于模型更好地理解用户的意图。其优势包括结构清晰、格式化强调、适用性广。 8. 小白学习指南: 第一步:要有一个大模型帐号,至少已经熟悉和它们对话的方式。推荐 ChatGPT4 及国产平替: 第二步:看 OpenAI 的官方文档:
2025-03-06
怎么利用大模型训练自己的机器人
利用大模型训练自己的机器人可以参考以下内容: OpenAI 通用人工智能(AGI)的计划显示,在互联网上所有的图像和视频数据上训练一个与人类大脑大小相当的 AI 模型,将足以处理复杂的机器人学任务。常识推理隐藏在视频和文本数据中,专注于文本的 GPT4 在常识推理上表现出色。Google 最近的例子展示了机器人学能力可从大型视觉/语言模型中学习,在语言和视觉训练基础上,只需最少的机器人学数据,视觉和文本任务的知识就能转移到机器人学任务上。特斯拉训练的“Optimus”通过人类示范学习抓取物体,若人类示范是先进机器人学性能所需的一切,在互联网上所有视频上训练的大模型肯定能实现惊人的机器人学性能。 梦飞提供了在自己的电脑上部署 COW 微信机器人项目的教程,程序在本地运行,若关掉窗口进程结束,想持续使用需保持窗口打开和运行。以 Windows10 系统为例,注册大模型可参考百炼首页:https://bailian.console.aliyun.com/ ,需更改"model"和添加"dashscope_api_key",获取 key 可参考视频教程。 张梦飞提供了从 LLM 大语言模型、知识库到微信机器人的全本地部署教程,部署大语言模型包括下载并安装 Ollama,根据电脑系统下载:https://ollama.com/download ,安装完成后将下方地址复制进浏览器中确认安装完成:http://127.0.0.1:11434/ 。下载 qwen2:0.5b 模型,Windows 电脑按 win+R 输入 cmd 回车,Mac 电脑通过 Command(⌘)+Space 键打开 Spotlight 搜索输入“Terminal”或“终端”,复制命令行粘贴回车等待下载完成。
2025-03-03
利用大模型构建系统的工具
以下是关于利用大模型构建系统的工具的相关内容: 大模型的发展历程: 2017 年发布的 Attention Is All You Need 论文是起源。 2018 年,Google 提出 BERT,其创新性地采用双向预训练并行获取上下文语义信息和掩码语言建模,开创了预训练语言表示范式,参数规模为 110M 到 340M。 2018 年,OpenAI 提出 GPT,开创了仅使用自回归语言建模作为预训练目标而无需额外监督信号,展示了强大的语言生成能力,参数规模达 1750 亿。 2021 年,Meta 提出 Large LAnguage Model Approach(LLAMA),这是首个开源模型,为构建更大规模、更通用的语言模型提供了系统化的方法与工具,参数规模为十亿到千亿。 Inhai:Agentic Workflow:AI 重塑了我的工作流: 以 Kimi Chat 为例,它利用「网页搜索」工具在互联网上检索相关内容,并基于检索结果进行总结分析,给出结论。同时,PPT 中介绍了众多不同领域类型的工具,为大模型在获取、处理、呈现信息上做额外补充。 Planning:Agent 通过自行规划任务执行的工作流路径,面向简单或线性流程的运行。例如,先识别男孩姿势,再使用相关模型合成女孩图像,接着使用图像理解文本模型,最后语音合成输出。 Multiagent Collaboration:吴恩达通过开源项目 ChatDev 举例,可让大语言模型扮演不同角色相互协作,共同开发应用或复杂程序。 AI Agent 基本框架:OpenAI 的研究主管 Lilian Weng 提出“Agent=LLM+规划+记忆+工具使用”的基础架构,其中大模型 LLM 扮演 Agent 的“大脑”。规划包括子目标分解、反思与改进,将大型任务分解为较小可管理的子目标处理复杂的任务,反思和改进指对过去行动进行自我批评和自我反思,从错误中学习并改进未来步骤,提高最终结果质量。记忆用于存储信息。 开发:LangChain 应用开发指南 大模型的知识外挂 RAG: 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构建 RAG 应用: 数据加载器:从数据源加载数据并转换为文档对象,包含 page_content 和 metadata 属性。 文本分割器:将文档对象分割成多个较小的文档对象,方便后续检索和生成。 文本嵌入器:将文本转换为嵌入,用于衡量文本相似度实现检索。 向量存储器:存储和查询嵌入,通常使用索引技术加速检索。 检索器: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。 聊天模型:基于大模型生成输出消息。 使用 LangChain 构建 RAG 应用的一般流程如下:(具体流程未给出)
2025-02-28
大模型的系统提示词
大模型的系统提示词主要包括以下方面: 1. 在“五津:一键生成‘摸鱼打工猫’视频”中,针对用户选择的主题和回答,总结用户的创作意图,如“打工猫摸鱼的 2 小时,在巴厘岛能看一场日落”,并根据此生成 4 组体现幽默风趣、以宫崎骏风格描绘主角为摸秋刀鱼橘猫的绘图提示词,以数组形式输出到“tishici”,将用户意图输出到“biaoti”。 2. 在“云中江树:智能对决:提示词攻防中的 AI 安全博弈”中,系统提示词的相关防御措施分为输入侧、模型侧和输出侧三个部分。输入侧可进行意图识别、语义匹配等综合判断用户输入是否恶意;模型侧对于有能力的厂商应增强安全性并平衡性能,开发者则要在开发中带着安全意识优化系统提示词,加入安全引导和禁止内容等;输出侧可使用传统防御和内容过滤手段,并针对大模型特点进行私有数据泄露等检查。此外,还提到间接注入和提示词泄露的情况,间接注入常发生在应用获取依赖外部数据资源时,攻击者通过隐藏恶意指令完成攻击;提示词泄露指试图操纵模型输出获取部分或全部系统提示词,大模型输出内容可分为系统提示词、用户提示和助手提示词三段,通过攻击手段可获取系统提示词。
2025-04-18
通义千问Qwen2.5-VL、阶跃星辰step-1.5v-mini、Gemini-2.0-Flash,这3个视觉理解大模型哪个最厉害?
以下是对通义千问 Qwen2.5VL 模型的介绍: 版本:有 3B、7B 和 72B 三个尺寸版本。 主要优势: 视觉理解能力:在 13 项权威评测中夺得视觉理解冠军,全面超越 GPT4o 与 Claude3.5。 视频理解能力:支持超 1 小时的视频理解,无需微调即可变身为 AI 视觉智能体,实现多步骤复杂操作。 万物识别:擅长识别常见物体及分析图像中的文本、图表、图标、图形和布局。 精准的视觉定位:采用矩形框和点的多样化方式对通用物体定位,支持层级化定位和规范的 JSON 格式输出。 全面的文字识别和理解:提升 OCR 识别能力,增强多场景、多语言和多方向的文本识别和文本定位能力。 Qwen 特色文档解析:设计了更全面的文档解析格式,称为 QwenVL HTML 格式,能够精准还原文档中的版面布局。 增强的视频理解:引入动态帧率(FPS)训练和绝对时间编码技术,支持小时级别的超长视频理解,具备秒级的事件定位能力。 开源平台: Huggingface:https://huggingface.co/collections/Qwen/qwen25vl6795ffac22b334a837c0f9a5 Modelscope:https://modelscope.cn/collections/Qwen25VL58fbb5d31f1d47 Qwen Chat:https://chat.qwenlm.ai 然而,对于阶跃星辰 step1.5vmini 和 Gemini2.0Flash 模型,目前提供的信息中未包含其与通义千问 Qwen2.5VL 模型的直接对比内容,因此无法确切判断哪个模型在视觉理解方面最厉害。但从通义千问 Qwen2.5VL 模型的上述特点来看,其在视觉理解方面具有较强的能力和优势。
2025-04-15
目前全世界最厉害的对视频视觉理解能力大模型是哪个
目前在视频视觉理解能力方面表现出色的大模型有: 1. 昆仑万维的 SkyReelsV1:它不仅支持文生视频、图生视频,还是开源视频生成模型中参数最大的支持图生视频的模型。在同等分辨率下各项指标实现开源 SOTA。其具有影视化表情识别体系、人物空间位置感知、行为意图理解、表演场景理解等优势。 2. 通义千问的 Qwen2.5VL:在 13 项权威评测中夺得视觉理解冠军,全面超越 GPT4o 与 Claude3.5。支持超 1 小时的视频理解,无需微调即可变身为 AI 视觉智能体,实现多步骤复杂操作。擅长万物识别,能分析图像中的文本、图表、图标、图形和布局等。
2025-04-15
目前全世界最厉害的视频视觉理解大模型是哪个
目前全世界较为厉害的视频视觉理解大模型有以下几个: 1. 昆仑万维的 SkyReelsV1:不仅支持文生视频、图生视频,是开源视频生成模型中参数最大且支持图生视频的模型。在同等分辨率下各项指标实现开源 SOTA。其优势包括影视化表情识别体系、人物空间位置感知、行为意图理解、表演场景理解等。 2. 腾讯的混元:语义理解能力出色,能精准还原复杂的场景和动作,如特定品种的猫在复杂场景中的运动轨迹、从奔跑到跳跃的动作转换、琴音化作七彩音符等。 3. Pixverse V3.5:全球最快的 AI 视频生成模型,Turbo 模式下可在 10 秒内生成视频,最快仅需 5 6 秒。支持运动控制更加稳定、细节表现力强、首尾帧生成功能,具备顶尖动漫生成能力。
2025-04-15
目前全世界最厉害的视觉理解大模型是哪个
目前在视觉理解大模型方面,较为突出的有 DeepSeek 的 JanusPro 模型,它将图像理解和生成统一在一个模型中;还有通义千问的视觉理解模型,其价格有较大降幅。此外,Pixverse V3.5 是全球最快的 AI 视频生成模型,在某些方面也展现出了出色的能力。但很难确切地指出全世界最厉害的视觉理解大模型,因为这取决于不同的评估标准和应用场景。
2025-04-15
大模型对话产品的优劣
大模型对话产品具有以下优点: 1. 具有强大的语言理解和生成能力。 2. 能够提供类似恋爱般令人上头的体验,具有一定的“想象力”和“取悦能力”。 3. 可以通过陪聊建立人和 AI 之间的感情连接,产品粘性不完全依赖技术优越性。 4. 能够为用户提供产品咨询服务,适用于有企业官网、钉钉、微信等渠道的客户。 5. 具有多种应用场景,如私有领域知识问答、个性化聊天机器人、智能助手等。 大模型对话产品也存在一些缺点: 1. 存在记忆混乱的问题。 2. AI 无法主动推动剧情,全靠用户脑补,导致用户上头期短,疲劳度高,长期留存低。 3. 无法回答私有领域问题(如公司制度、人员信息等)。 4. 无法及时获取最新信息(如实时天气、比赛结果等)。 5. 无法准确回答专业问题(如复杂数学计算、图像生成等)。
2025-04-14
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
文字转语音
以下是关于文字转语音的相关内容: DubbingX2.0.3: 界面与国内版相同,使用了沉浸式翻译功能,可能看起来较乱。 第一个选项是文字转语音,与国内版相同,不做重复演示。 重点介绍第二项“创建您的语音克隆”: 上传语音(想克隆的声音原始文件)。 给声音命名,方便以后配音选择。 选择语言。 勾选相关选项,点击转变即可生成。 注意:原音频若有背景音乐,最好在剪影中去除,以使生成的音色模型效果更好、更纯净。 Hedra: 可以直接文字转语音,目前有 6 个语音。 也可以直接上传音频。
2025-04-11
搭建链接转文字的智能体
搭建链接转文字的智能体可以参考以下步骤: 1. 创建一个智能体,输入人设等信息,并放上相关工作流。 2. 配置完成后进行测试。但注意工作流中【所有视频片段拼接】节点使用的插件 api_token 填的是您的 token,为避免他人调用消耗您的费用,您可以将 api_token 作为工作流最开始的输入,让用户购买后输入使用,然后再发布。 3. 在阿里云百炼平台中,Deepseek R1 模型无需部署可直接使用。使用该模型需要解锁和授权,若没有授权按钮需对阿里云进行实名认证,可通过支付宝扫码或在右上角头像处进行,共学群里有相关指引。 4. 新建智能体应用时,可选择模型并调整参数,如回复字数限制和携带上下文轮数等。 5. 对于模型的连接,可通过模型广场的 API 调用示例获取链接,截断后粘贴到 Chat Box 的设置中,添加自定义提供方,设置模型名称为 Deepseek R1,并获取 API key。还可重置 API key 以方便本地软件连接。
2025-04-10
文字生成故事视频
以下是关于文字生成故事视频的相关信息: Sora 具有文字生成视频的功能,时长可达 60 秒,还能进行图片生成视频、扩展视频等操作。 案例中有把学生写的函数小故事变成动画视频,如深圳福田区梅山中学梁玉老师使用百度文库的 AI 有声画本导入故事生成。 将小说转换成 AI 视频通常包括文本分析、角色与场景生成、视频编辑与合成等步骤。可利用的工具及网址有: Stable Diffusion(SD):一种 AI 图像生成模型,网址: Midjourney(MJ):另一个 AI 图像生成工具,网址: Adobe Firefly:Adobe 的 AI 创意工具,网址: Pika AI:文本生成视频的 AI 工具,网址: Clipfly:一站式 AI 视频生成和剪辑平台,网址: VEED.IO:在线视频编辑工具,具有 AI 视频生成器功能,网址: 极虎漫剪:结合 Stable Diffusion 技术的小说推文视频创作提效工具,网址: 故事 AI 绘图:小说转视频的 AI 工具,网址:
2025-04-09