首页
友情链接
全景相册
随机剧照
本站声明
壁纸
更多
友情链接
全景相册
随机剧照
本站声明
壁纸
Search
1
diffusers-image-outpaint,智能扩图工具,懒人包,有更新
8,938 阅读
2
AIGC数字影像馆,键盘摄影大师(一键懒人包)
4,230 阅读
3
Diffusers-Image-Community,AI扩图,新版懒人包
3,273 阅读
4
三款离线OCR对比(供下载)
3,235 阅读
5
Deepseek本地部署(内置32B和14B模型)2月21更新
3,202 阅读
摄影类
茶余饭后
软件类
登录
Search
标签搜索
AI
园博园
五一
锦绣园
大模型
甘坑
重庆
荔枝公园
开源
懒人包
台湾
相机
大梅沙
沙井
大沙河
南头古城
锦绣中华
博物馆
华强北
一个公园
傻木
累计撰写
656
篇文章
累计收到
150
条评论
首页
栏目
摄影类
茶余饭后
软件类
页面
友情链接
全景相册
随机剧照
本站声明
壁纸
登录
搜索到
40
篇与
的结果
2024-08-25
腾讯开源GFPGAN图片无损放大,一键懒人包
腾讯开源 GFPGAN,一键懒人包集显不用下载了,A卡也不用下载了,依赖 CUDA 生态。这是 3 年前的老项目了,网上应该是有其他人做的懒人包,我懒得找。看见模型更新到 1.4 了,重新打包了下。老样子,删除了一切我不我想看见的,尽可能精简体积且不影响输出效果。显存与性能表现这个项目对显卡要求较低,大概 4GB 黄皮显卡都可以流畅运行:1080 像素放大 4 倍:消耗约 2GB 显存。4500x3000 分辨率图片放大 2 倍:显存占用 4.2GB。6600*4400 像素(约 2500 万像素):消耗显存 9GB,内存约 18GB,需要分解 204 块。尝试将 4000 万像素放大 2 倍:显存消耗 11.2GB,最终显示内存不足而失败。这已超出软件使用范畴。软件是用来你修复老旧照片的,意味着低分辨率低像素效果才明显。总体来说,十分优秀。使用指南1. 目录说明inp:将待放大图片放在这个文件夹。out:完成放大图片输出文件夹,放大完成后会自动打开。gfpgan:程序文件夹,不用管。2. 操作步骤将图片放在 inp 文件夹(注意:图片名不能有中文、空格等)。解压后,双击 无损放大.bat。按键盘上的 2 或者 4,然后按回车。注意事项与局限性适用范围:超分放大不挑图片类型,风景人文都可以。极端情况:例如拿幼儿园大合影来超分,那不现实。模型里面数据大多是老外,绿豆大小的人头超分后大多变成老外了。人脸识别:如果有识别到人脸,则会生成对比图;如果没识别出来,则不会有。如果拿大合影来超分,最后一步会对人脸进行切片对比,这一步会消耗较多时间。核心逻辑:此项目是以人脸优先的。一张图片,优先识别人脸,背景什么的,大概率不会动,或者是效果不怎么好。如果修复没有人脸信息的风景照,可能没什么效果。资源链接负优化,傻木摄影:http://www.gpcb.net/项目地址:https://github.com/TencentARC/GFPGAN更新说明:显著减小了体积。下载链接百度网盘:https://pan.baidu.com/s/1cTLyNDBIL55SFIkYOLwytQ?pwd=gpcb123网盘:https://www.123pan.com/s/fp3Njv-zcwld.html (提取码: gpcb)
2024年08月25日
792 阅读
0 评论
3 点赞
2024-08-10
PhotoMaker_V2:人像面部可控高保真迁移,离线懒人包
PhotoMaker V2: 人像面部可控高保真迁移项目资源开源地址: https://github.com/TencentARC/PhotoMaker打包制作: jian27 打包制作 (本站独家发布,包含负优化、汉化及布局调整)姊妹版推荐: PuLID (效果与 PhotoMaker 半斤八两,个人更倾向于 PhotoMaker_V2)百度网盘链接: 点击下载硬件要求与性能优化显存要求: 最低 12GB 显存。4060 (8GB): 出图分辨率 1024 约需 5 分钟/张。4060 (16GB): 约 20 秒/张。优化建议: 将采样步数降低至 20,可有效降低显存占用并加快出图速度。项目简介PhotoMaker 是由腾讯 ARC 实验室和南开大学 MCG-NKU 联合开发的前沿图像生成工具(展示于 CVPR 2024)。该项目旨在通过堆叠的 ID 嵌入技术,实现对真实人类照片的定制化编辑与生成。核心功能:高度一致性: 结合用户提供的参考图像 (ID 图像) 与文本提示,生成具有高身份一致性 (ID fidelity) 且风格多样的照片。快速定制: 支持在几秒内完成定制,无需额外的 LoRA 训练。版本升级: PhotoMaker V2 在保持高质量生成能力的同时,进一步提升了 ID 一致性。生成效果展示原始参考图 (由 AI 生成):基于参考图的生成效果:运行界面说明:参考图可以上传多张,一般三五张效果最佳。安装注意事项:首次运行需执行 .bat 批处理文件,之后仅在重装系统后才需要再次运行。版本更新说明第一阶段优化:目录结构: 优化了目录布局。自动保存: 设置了输出文件夹,出图后自动保存至 out 文件夹。格式转换: 图片格式由 webp 改为 png。性能调整: 默认采样步骤由 30 步更改为 20 步;初始化批处理命令由“剪切”改为“复制”。第二阶段优化(进阶微调):界面布局: 将引导比例与采样步数位置互换。参数预设:将引导比例预设值由 5 更改为 3.2。数值参考: 数值越大,图像越像硅胶娃娃;数值越小,对比度与反差较低。经测试,3.2 为折中平衡值。采样步数: 原始为 50 步,实测改为 20 步画质几乎无损且速度更快(显卡性能好可调至 30)。新增功能: 增加了“高级时装”预设。
2024年08月10日
799 阅读
0 评论
1 点赞
2024-07-30
AI表情同步(表情迁移),含懒人包
利用 AI 模型重建静态图片,使其同步目标视频中的表情 (表情迁移)利用 AI 模型重建静态图片,使其同步目标视频中的表情(表情迁移)。用人话说:上传一个人像图片,再上传一个你想复制表情的参考短视频(几秒钟),点击“重建表情”按钮,就会把静态图片转换成视频。表情与你上传的参考视频一致,音频也是复制参考视频的。软件信息开源软件主页: https://github.com/KwaiVGI/LivePortrait硬件要求: 需要使用 NVIDIA 显卡(老黄家),显存占用约 3GB。性能参考: 4060 显卡执行转换 7 秒钟视频,大约消耗 35 秒。版本优化说明已重新打包,删除了官方示例视频与图片。精简了代码,并完成了汉化。版本拆分: 表情迁移和表情重塑已拆分为两个程序(方便追求简洁界面的用户)。所有功能均已通过测试。使用说明1. 表情迁移使用说明上传图片上传参考视频点击 开始同步表情注意: 所有设置全部默认即为最佳设置。目标图片和参考视频必须使用正面、正脸,否则效果不佳。2. 面部表情重建使用说明上传图片调整参数(例如向左偏头、眼睛调整大些、张嘴等等)执行重建几秒钟即可看见效果。注意事项(避坑指南)路径问题: 软件不要放在有空格的文件夹,也不要放在中文文件夹。文件名问题: 载入的图片、视频文件名不能有中文,不能有空格。如果报错,请优先检查上述路径与命名问题。下载链接https://pan.baidu.com/s/19orN6bPtPkRU4AHHMEzKYg?pwd=gpcb效果展示(注:该图为 AI 生成) window.jwplayer || document.write('')播放器载入中...jwplayer.defaults = {"base":"https://gpcb.net/usr/plugins/JWPlayer/player/"};jwplayer("jwplayer_1").setup({"file":"\/usr\/uploads\/2024\/07\/1144559289.mp4","autostart":"false","repeat":"true","preload":"auto","width":"480","height":"480","localization":{"rewind":"\u540e\u900010\u79d2","settings":"\u9009\u9879","cc":"\u5b57\u5e55","hd":"\u753b\u8d28","fullscreen":"\u5168\u5c4f","videoInfo":"\u67e5\u770b\u5a92\u4f53\u4fe1\u606f","copied":"\u590d\u5236\u6210\u529f","playlist":"\u5217\u8868","nextUp":"\u4e0b\u4e00\u4e2a","liveBroadcast":"\u5728\u7ebf\u76f4\u64ad"}}); window.jwplayer || document.write('')播放器载入中...jwplayer.defaults = {"base":"https://gpcb.net/usr/plugins/JWPlayer/player/"};jwplayer("jwplayer_2").setup({"file":"\/usr\/uploads\/2024\/07\/2571073828.mp4","autostart":"true","repeat":"true","preload":"auto","width":"950","height":"520","localization":{"rewind":"\u540e\u900010\u79d2","settings":"\u9009\u9879","cc":"\u5b57\u5e55","hd":"\u753b\u8d28","fullscreen":"\u5168\u5c4f","videoInfo":"\u67e5\u770b\u5a92\u4f53\u4fe1\u606f","copied":"\u590d\u5236\u6210\u529f","playlist":"\u5217\u8868","nextUp":"\u4e0b\u4e00\u4e2a","liveBroadcast":"\u5728\u7ebf\u76f4\u64ad"}});完整界面:底下的面部重建也非常有趣:
2024年07月30日
869 阅读
1 评论
1 点赞
2024-04-24
目前生成式AI最大的短板是什么?
目前生成式AI最大的短板是什么?如图,最大的短板应该是默契。你不懂我,就算放一本百科全书加一本康熙字典在你面前你一样看不懂我;如果有默契,一个眼神就足以说明一切。场景描述例如下表格式,一个问卷调查,共8题,每题有多个备选项,至少需要选择3项:我需要做出统计,如下表,某一题中的各个问题被选择了多少次:需求详情对此,我将Excel表单基础数据整理好了,并且写了一份我的需求,如下:1. 数据结构第一页(回收):问卷结果集,共8列(对应8个问题)。第二页(统计表单):包含8个问题及其对应的可选项,以及统计列。统计逻辑需对应第一页的问卷结果集。2. 核心任务我需要分析第二页的每一个答案,在第一页中被选择了多少次。以第7题为例(共收回152份):选中“关爱会主席”:2个选择“关爱委员会成员”:26个选择“活动小组团长”:6个选择“活动小组政委”:12个以上角色均不参加:106个合计:152个3. 统计逻辑要求我需要在第2页的统计表单做出统计。意思是每一题中的每一个问题(例如 M列的“打造ABP文化建设”和N列的“计数”),计算每个问题在第一页中被选中了多少次。算法/执行步骤建议数据清洗:将第一页的回收数据(152份问卷)与第二页的题目及可选答案进行对比,确保数据的一致性和准确性。以第7题为例。数据拆分:根据第二页的题目,将第一页每个问题的答案拆分成对应的可选答案。例如:如果第二页第7题有四个可选答案(关爱会主席、关爱委员会成员、活动小组团长、活动小组政委),我们需要将第一页的相应答案拆分成这四个部分。数据匹配:将拆分后的答案与第二页的可选答案进行匹配,统计每个可选答案在第一页中被选中的次数。具体操作流程(以第7题为例)确认分布:确认第一页中第7题的答案分布情况。拆分统计:将答案拆分成四个部分(关爱会主席、关爱委员会成员、活动小组团长、活动小组政委),并分别统计在第一页中被选中的次数(如:主席2次,成员26次等)。结果填充:在第2页的统计表单中进行填充:A列是问题,B列是对A列的统计;C列是问题,D列是对C列的统计……以此类推。循环执行:重复以上步骤,为第二页的每个题目创建统计表单。测试反馈智谱清言:各种回复乱七八糟。百度:直接摆烂,不支持Excel。月之暗面:更简单了,直接罢工。
2024年04月24日
296 阅读
0 评论
0 点赞
2024-04-16
怎样破解AI文章一眼假的问题?
如今感觉越来越离不开 AI 了。不管是代码类,还是工作总结类,都可以问 AI。只要你问问题的足够精确,AI 几乎没有废话,比他妈的某度简洁多了,你要什么给你什么,不像某度,要命。AI 应用现状与痛点普通人用 AI 主要是做一些文案类的应用,例如工作总结之类的,还有写新闻通稿之类的,都离不开 AI。但是有没有发现一个问题:不管你用的是老美顶尖的 GPT,还是国内号称比 GPT 更牛逼的 AI,输出的文章一眼即可辨别这不是人写的。这是为什么?究其原因,我认为这是目前 AI 最大的痛点:没有人类的情感。所谓的情感,当然是由最基本的喜怒哀乐组成的。例如本文开头的那几句“他妈的”,除非你给 AI 特定的身份标签,否则 AI 绝对不会输出这几个字,这就是典型的情感。文字信息的覆盖率与 AI 的局限还有一点,AI 输出的几乎不会有错别字。《康熙字典》共收录汉字 47035 个1915 年中华书局出版的《中华大字典》共收字 48000 余个1986 年到 1990 年的《汉语大字典》收字 54678 个1994 年出版的《中华辞海》,共收汉字 87019 个,其中重复字 320 个字数最多的要数日本《今昔文字镜》,收录汉字超 15 万GB 2312 标准共收录 6763 个汉字,已经覆盖我们 99.75% 的使用频率据统计:1000 个常用字能覆盖约 92% 的书面资料2000 字可覆盖 98% 以上3000 字就已到 99% 了综上所述,就算一共有 15 万字,加上这些字组的词、组的句子算 100 万字。典型的 AI 包含了多少信息呢?最简单的模型 3B(即 30 亿),这是能加载到手机上的模型;电脑上使用的离线模型一般使用 7B 或以上(一般来说,小于 7B 的不建议使用,智商有限,本文不做展开讨论)。一个简单的 30 亿参数的模型几乎包括了人类最常用的所有信息,更别说简单的文字了。AI 写文章几乎不会出现任何错别字。为什么不是 100% 呢?毕竟模型是人类训练的,只要有人类参与,不可能达到 100%。想必这就是硅基生命为何要取代碳基生命的理由之一吧(又扯远了,回头再来说)。AI 的“方圆”之限AI 生成的文章是生成式的,具有随机性(专业名词叫做随机种子),但是万变不离其宗:人类训练 AI 模型时,是按照人类最常见的、最简单的、大众所熟知的、教科书式的进行。例如代码规范,100% 按照官方规范投喂的;例如生成式文章,都是拿名人名作去投喂的(所以你跟 AI 说“请模仿鲁迅的文笔给你写一篇文章”,那真是毫不费力分分钟就好)。正因为 AI 的守规矩,所以就有了“方圆”。这里的方圆就是一个圈圈,只要是 AI 写的文章,都出不了圈,一眼就可以识别这是 AI 写的。例如人类会经常说些倒装句:“这是 AI 写的吧,这篇作文”“这是 AI 写的吧,这篇论文”“这是 AI 写的吧,这首歌词”“你吃了吧,中饭”“你交了没有?学费”“看了小视频里面教程,一边看一边做,我真是学废了”“我左手一只鸡,右手一只鸭,嘴里喝着 8 瓶娃娃”是不是就没有 AI 色彩了,而是感受到了人类的色彩。如何抹除 AI 痕迹所以,AI 写的文章你得再改改:改个倒装句;故意写错几个字(同音不同义的);等等等等。可以比较快速地抹除部分 AI 痕迹,到底能抹除几分,那要看你用心几分了。
2024年04月16日
277 阅读
0 评论
0 点赞
2024-04-15
AI离线抠图_一键傻瓜批量抠图
AI离线抠图:一键傻瓜批量抠图AI,已经不知不觉深入到生活工作的方方面面了。从高大上的新闻中,走入寻常百姓家中;从高大上的中心机房,走入寻常家用电脑;从顶尖玩家手中的玩物,变成大众唾手可得的工具。软件特点这不,原包1.6gb的,精简到300mb,只带一个常用的模型,可以一键批量抠图。性能表现:虽然还做不到发丝级别,寻常的简单抠图还是可以的。关于压缩:为了解压效率,并没有做极限压缩(极限压缩还能小20mb,但是解压就会稍慢几秒钟了)。使用方法推荐做法:在D盘新建一个 in 文件夹。将图片复制到这个文件夹。运行程序。便捷做法:你可以直接运行这个程序,它会自动新建并打开文件夹。你再将图片复制进去即可完成抠图。如果你复制了多张但只扣了一张,重新运行程序即可。下载地址下载链接:https://www.123pan.com/s/fp3Njv-yJMld.html提取码:gpcb
2024年04月15日
291 阅读
0 评论
0 点赞
2024-03-20
AI时代的信息,真假难辨
AI 对设计行业冲击非常大一位做沃尔玛广告牌设计工作的朋友,刚刚听说开始裁员了。从 PS 时代到 AI 时代在 AI 出现之前,大伙的“照骗”还得靠 PS:技术门槛高:PS 玩得溜的,p 出的图真假难辨,但周围没几个玩得好的,门槛实在太高。操作复杂:需要大量的后期修饰功底。现在 AI 出来了,情况完全不一样了:零基础友好:哪怕没有任何基础,只要你会打字即可。语言无障碍:支持中文输入,后台会自动翻译成英文进行文生图。修改极简:哪怕在原生图上做任何修改,都是非常简单容易的事情。案例对比展示下图是某天下班时拍的一张日落。其实是用手机变焦放大拍的,出图时手机已经使用了一轮 AI 计算。这是使用 PS 后期强拉对比后的效果:由 AI 贴飞机,然后再次拉对比的效果:
2024年03月20日
217 阅读
0 评论
0 点赞
2024-03-18
末法时代,由AI来造神
末法时代,由AI来造神如果有一天,AI成为了上帝,是不是有可能?前不久跟同事聊起AI,AI真是太神奇了,简直是“活久见”。你能想到的每个字、每个词、每个句子,甚至前后颠倒着问,它都能回答得八九不离十。是的,虽然至今不能十全十美,但我坚信,这一天不会太远。在AI的世界里,用“日新月异”来形容简直不能再形象了。每天一打开新闻,各种AI相关的新闻扑面而来。对普通人来说,最神奇的莫过于文生图、文生视频了,简直是“空手套白狼”:你说一句话,AI给你画出来了,还能生成以假乱真的视频。而这背后离不开各种数据与算法。AI婚介所:精准匹配的未来如果有一天,婚介所拿AI开发了一款配对APP:深度画像:只需授权监听3天,你的所有喜好、习惯、陋习等一切信息,全部由AI生成画像。系统匹配:在系统中寻找符合你画像的另一半,匹配程度高到想不牵手都难。全自动化:不需要在线红娘,一切由AI做主,让你们“偶然”相遇,“自然”碰撞。别不相信,我举个栗子:例如你每天都点外卖,突然一天,你打开饿了么,AI在首页显眼位置推荐了一个你最爱吃的菜,且优惠超大(例如:你是第9999个顾客,进店送9999元代金券)。你一定会去吧?然后AI给你的另一半发个提醒:滴滴账号8周年感谢礼:今日用车超过38分钟,赠送8888元代金券。精准推送:顺势推送楼上那位要去的餐厅(AI计算好你也喜欢吃这个菜,且路程刚好38分钟)。看,你们就这么相遇在同一个餐厅。为了制造“邂逅”,AI事先预定了相邻的两个座位,并给附近的人发送了优惠信息,确保餐厅只剩下这两个相邻空座。AI续写的“浪漫”剧本以下是由AI续写后我重新修改的内容(注:AI写的内容几乎是没有感情的堆砌):接下来,AI指挥服务生在给两人上菜时互换了饮料,将女主角点的饮料放在了男主角桌上,反之亦然。男主角注意到错误,准备站起来换回;就在这时,女主角也注意到了。她笑着站起来,两人不约而同地伸出手,手指在空中轻轻相触,目光在那一刻相遇。两人交换饮料后自然地开始聊天,谈及为何来此,并发现彼此对“情况”非常相似,感到惊喜。AI在幕后继续观察,并通过手机APP发送消息给男主角,提醒楼上的艺术展览今日免费开放(而女主角正好是艺术爱好者)。男主角便邀请女主角一起去看展。两人在展览中漫步,讨论作品,共同的兴趣与品味让对话越来越投机,分享生活故事,了解逐渐加深。展览结束后,AI又引导他们去了一家附近的咖啡馆,那里正在举办小型音乐会(而女主角正好在乐器店工作,擅长各种乐器且痴迷古筝)。男主角被才华吸引,女主角被热爱打动。随着夜幕降临,两人在公园长椅上坐下,谈论梦想、未来与生活方式。他们的心越来越近,仿佛已经认识了一辈子……就这样,在AI的精心安排下,两个完全陌生的人,通过一系列看似偶然的事件,逐渐走到了一起。结语还要更巧的吗?AI一切都为你想好了,只要你舍得花钱,就没有AI想不到的。你说,AI是不是比上帝还神?!
2024年03月18日
215 阅读
0 评论
0 点赞
1
...
3
4
5