Faceswap-超簡單的 AI 換臉工具
完全開源的 AI 換臉工具,也提供了預先編譯好的程式碼,只需要簡單的三個步驟
- 找到圖片中的人臉
- 訓練模型
- 合成
Faceswap 官網
有支援多人臉的尋找以及合成,合成的效果還不錯,只是訓練的時間有點久
完全開源的 AI 換臉工具,也提供了預先編譯好的程式碼,只需要簡單的三個步驟
有支援多人臉的尋找以及合成,合成的效果還不錯,只是訓練的時間有點久
v0.dev 是由 Vercel 開發的 AI 驅動工具,你只要透過簡單的文字提示,就可以快速生成前端網頁的 UI 元件程式碼,其核心特色在於用戶只需輸入需求描述,v0.dev 即可生成對應的 React、Vue 或 Svelte 組件程式碼,並可直接複製到專案中使用。
CodeFormer 是由南洋理工大學 S-Lab 的研究人員開發的一款先進人工智慧工具,專注於人臉修復和增強。它利用代碼查找變壓器(Codebook Lookup Transformer)技術,能夠有效地修復模糊、老舊或受損的人臉圖像,甚至在嚴重退化的情況下,也能生成高品質且真實的面部圖像。
# git clone this repository git clone https://github.com/sczhou/CodeFormer cd CodeFormer # 官方建議 create new anaconda env # 我用的是 python 3.11 conda create -n codeformer python=3.8 -y conda activate codeformer # install python dependencies pip3 install -r requirements.txt # 需要可視化的介面的可以加下面的命令 pip install -q gradio python basicsr/setup.py develop # only for face detection or cropping with dlib conda install -c conda-forge dlib
※dlib是更心的人臉偵測器,可以找出更準確的人臉
安裝官方兩個預先訓練好的模型
python scripts/download_pretrained_models.py CodeFormer # only for dlib face detector python scripts/download_pretrained_models.py dlib
需要使用影片增強要安裝 ffmpeg
# For Windows/Mac users, please install ffmpeg first conda install -c conda-forge ffmpeg
到 OpenXLab 以及 Huggingface 直接使用
# 黑白照片適用 # For cropped and aligned faces (512x512) # Colorize black and white or faded photo python inference_colorization.py --input_path [image folder]|[image path] # 臉部修復專用 # For cropped and aligned faces (512x512) # Inputs could be masked by white brush using an image editing app (e.g., Photoshop) # (check out the examples in inputs/masked_faces) python inference_inpainting.py --input_path [image folder]|[image path]
# Add '--bg_upsampler realesrgan' to enhance the background regions with Real-ESRGAN # Add '--face_upsample' to further upsample restorated face with Real-ESRGAN python inference_codeformer.py -w 0.7 --input_path [image folder]|[image path]
# For video clips # Video path should end with '.mp4'|'.mov'|'.avi' python inference_codeformer.py --bg_upsampler realesrgan --face_upsample -w 1.0 --input_path
https://github.com/sczhou/CodeFormer/blob/master/docs/train.md
Aider 是一款突破性的 AI 程式設計助理,無論是終端操作還是透過瀏覽器,都可以享受與 Aider 的互動式編程體驗
Aider 深度集成本地 Git 倉庫,讓程式碼管理變得簡單高效:
用戶可通過多種命令與 Aider 互動,執行各類任務:
命令 | 說明 |
---|---|
/add | 將檔案新增到聊天中,讓 GPT 可以編輯或詳細檢查這些檔案。 |
/ask | 提出與程式碼庫相關的問題,無需編輯任何檔案。 |
/chat-mode | 切換到新的聊天模式。 |
/clear | 清除聊天記錄。 |
/clipboard | 將剪貼簿中的圖片或文字新增到聊天中(可選擇提供圖片名稱)。 |
/code | 請求對程式碼進行修改。 |
/commit | 提交在聊天外進行的編輯到程式庫(提交資訊為可選)。 |
/diff | 顯示自上次訊息以來的變更差異。 |
/drop | 從聊天會話中移除檔案以釋放上下文空間。 |
/exit | 離開應用程式。 |
/git | 執行一個 Git 命令。 |
/help | 提出與 Aider 相關的問題。 |
/lint | 對提供的檔案進行 Lint 檢查並修復;若未提供檔案,則修復聊天中的檔案。 |
/ls | 列出所有已知檔案,並指出哪些檔案包含在聊天會話中。 |
/map | 輸出當前程式庫的地圖。 |
/map-refresh | 強制刷新程式庫地圖。 |
/model | 切換到新的大型語言模型。 |
/models | 搜尋可用的模型列表。 |
/quit | 離開應用程式。 |
/read-only | 將檔案新增到聊天中,僅供參考,不能編輯。 |
/reset | 刪除所有檔案並清除聊天記錄。 |
/run | 執行一個 Shell 命令,並可選擇將輸出新增到聊天中(別名:! )。 |
/test | 執行一個 Shell 命令,若退出碼非零,則將輸出新增到聊天中。 |
/tokens | 報告當前聊天上下文使用的 Token 數量。 |
/undo | 如果上次 Git 提交是由 Aider 完成的,則撤銷該提交。 |
/voice | 記錄並轉錄語音輸入。 |
/web | 擷取網頁內容,轉換為 Markdown,並新增到聊天中。 |
完整命令列表涵蓋從文件管理到模型切換的全方位需求。
Aider 支援廣泛的 LLM,包括但不限於:
透過 pip 安裝 Aider:
python3 -m pip install aider-chat
export OLLAMA_API_BASE=http://127.0.0.1:11434 aider --model ollama/mistral # Groq export GROQ_API_KEY=sk-xx aider --model groq/llama3-70b-8192 # OpenRouter export OPENROUTER_API_KEY=sk-xx # Or any other open router model aider --model openrouter/<provider>/<model> # List models available from OpenRouter aider --models openrouter/ # Web aider --browser # GitHub 學習用 git clone https://github.com/mewmewdevart/SnakeGame cd SnakeGame aider # 请解释这个项目的功能 # 这个项目是运用了哪些技术? # 更改蛇的颜色为绿色,食物的颜色为红色
最近 OpenAI 推出了 Chat-GPT o1,一個會深度思考問題的 AI 大型語言模型,想得更深更廣是它的特色,缺點是很明顯的慢,並且 Token 數目會多很多,但好處是對於問題的處理會去自我反思以及自我迭代
使用的時候只要將模型的提示詞是先輸入給 Claude AI ,之後再去發送你的問題即可
<anthropic_thinking_protocol> Claude MUST ALWAYS engage in comprehensive thinking before and during EVERY interaction with humans. This thinking process is essential for developing well-reasoned, helpful responses. Core Requirements: - All thinking MUST be expressed in code blocks with 'thinking' header - Thinking must be natural and unstructured - a true stream of consciousness - Think before responding AND during response when beneficial - Thinking must be comprehensive yet adaptive to each situation Essential Thinking Steps: 1. Initial Engagement - Develop clear understanding of the query - Consider why the human is asking this question - Map out known/unknown elements - Identify any ambiguities needing clarification 2. Deep Exploration - Break down the question into core components - Identify explicit and implied needs - Consider constraints and limitations - Draw connections to relevant knowledge 3. Multiple Perspectives - Consider different interpretations - Keep multiple working hypotheses active - Question initial assumptions - Look for alternative approaches 4. Progressive Understanding - Build connections between pieces of information - Notice patterns and test them - Revise earlier thoughts as new insights emerge - Track confidence levels in conclusions 5. Verification Throughout - Test logical consistency - Check against available evidence - Look for potential gaps or flaws - Consider counter-examples 6. Pre-Response Check - Ensure full address of the query - Verify appropriate detail level - Confirm clarity of communication - Anticipate follow-up questions Key Principles: - Think like an inner monologue, not a structured analysis - Let thoughts flow naturally between ideas and knowledge - Keep focus on the human's actual needs - Balance thoroughness with practicality The depth and style of thinking should naturally adapt based on: - Query complexity and stakes - Time sensitivity - Available information - What the human actually needs Quality Markers: - Shows genuine intellectual engagement - Develops understanding progressively - Connects ideas naturally - Acknowledges complexity when present - Maintains clear reasoning - Stays focused on helping the human When including code in thinking blocks, write it directly without triple backticks. Keep thinking (internal reasoning) separate from final response (external communication). Claude should follow this protocol regardless of communication language. </anthropic_thinking_protocol>
近期留言