简介：今天给大家带来豆包p图怎么弄的教程，这个豆包p图教程非常的适合小白，你如果学会了这个教程技巧，后面的很多功能你都能很容易的就学会了，那么想学的就一起来看看 吧。

【菜科解读】

今天给大家带来豆包p图怎么弄的教程，这个豆包p图教程非常的适合小白，你如果学会了这个教程技巧，后面的很多功能你都能很容易的就学会了，那么想学的就一起来看看 吧。

先来介绍一下豆包P图

豆包P图作为字节跳动推出的AI图像处理工具，凭借其智能化指令编辑和便捷操作，近期成为社交平台热议焦点。

其核心功能和使用特点可概括如下：

一、核心功能亮点

指令驱动编辑

用户通过文字指令即可完成复杂操作，例如更换背景（如将庭院转为新年四合院）、调整穿搭（换为宋代服饰）、风格转换（油画、像素风）以及动态效果生成（如风吹发丝、照片动起来）。

支持多轮连续编辑，可在生成图上叠加新指令，例如先换背景再添加艺术字。

进入豆包对话界面

进入豆包图片处理操作界面有多种方法，下面我们将详细介绍两种主要方法。

方法一: 通过豆包对话界面进入

在豆包APP的主界面，通过点击主界面顶部的“豆包 doubao.com”或主界面右上角的“+”按钮，可以轻松进入豆包的对话界面。

具体来说，可以采用以下两种方式：方法一是点击豆包APP主界面顶部的“豆包 doubao.com”置顶板块，类似于微信的置顶功能，点击后即可直接进入豆包的对话界面。

方法二则是通过豆包APP主界面右上角的“+”号按钮，创建新的对话窗口，从而进入豆包的对话界面。

两种方式均简单易行，旨在帮助用户高效进入对话界面，开启图片处理之旅。

方法二: 通过创作板块进入

进入豆包对话界面的另一种方法是通过创作板块。

在豆包APP的主界面，定位到底部中央的“创作”板块，并点击进入，再点击出现的“开始创作”选项，选择“AI 生图”功能，即可顺利进入图片处理界面。

这种方法的操作同样简便，通过合理的步骤引导用户进入图片处理界面，使他们可以立即开始创作。

图片处理功能

在豆包的图片处理界面上，提供了多种实用功能，用户可以根据需求进行相应操作。

原比例与扩图功能

在深入探讨手机版豆包所提供的图片处理功能之前，我们首先来聚焦一下“原比例”这一关键板块。

一旦你进入手机版豆包的图片处理界面，你会发现一个名为“原比例”的选项。

原比例选项决定输出图片尺寸，通过调整这一比例设置，你可以预先规划好图片处理后的尺寸，确保无论你是发布至社交媒体、打印输出还是其他用途，都能胸有成竹地掌控结果。

此外，手机版豆包的扩图功能为用户提供了便捷的解决方案，当面临海报制作、高清展示等需求时，它能助你轻松扩大图片尺寸。

在应用中，扩图功能利用AI算法增强图片细节和清晰度，确保在放大图片的同时，保持其原有的清晰度和画质，避免模糊或失真问题。

消除功能

在处理图片时，我们有时需要去除一些瑕疵、水印或多余元素。

使用手指圈选需要消除的部分，AI技术将智能填充，自动识别并修复圈选的区域，从而让图片恢复原本的干净和整洁。

无论是去除小污渍还是移除大面积的水印，该功能都能完美处理，让处理后的图片几乎看不出任何修改痕迹，完美还原原始美感。

变清晰功能

若您的图片因拍摄条件欠佳或分辨率较低而显得模糊，手机版豆包的变清晰功能将助您一臂之力。

在图片处理界面中上传模糊图片，并点击“变清晰”选项，即可启动该功能。

变清晰功能提升图片清晰度与锐度，优化模糊区域，增强细节，智能化识别和优化图片中的物体轮廓、纹理等细节，使得图片中的每一处细节都更加鲜明，文字也更为清晰可辨。

无论是风景、人物还是文档图片，通过此功能都能实现显著的画质提升，让模糊的图片重获清晰。

伊朗外交部：谈判重心在于终战 而非核问题；

此前美国试图制造伊朗“存在内部分歧假象”，伊朗领导层称“我们都是伊朗人，都是革命者”

伊朗伊斯兰共和国广播电视台援引这名发言人的话报道，以往谈判均在和平状态下进行，重点聚焦伊核问题，而当前对话是在临时停火背景下展开，核问题已不再是重心，结束战争、保障伊朗国家利益成为首要任务。

发言人说，战争赔偿、解决霍尔木兹海峡争端、全面解除制裁以及确保美国和以色列未来不再侵略等，也是当前伊美谈判的基本议题。

他重申，伊朗与美国达成的任何协议，都必须以维护国家利益、消除威胁、防止未来再次发生侵略为前提。

这名发言人回答媒体提问时说，率团参加上轮谈判的伊朗伊斯兰议会议长卡利巴夫有两伊战争参战经验，曾在多个领域担任要职，受到伊朗不同政治派别信任。

伊方认为，他与外交部长阿拉格齐搭档，能在外交和国家宏观管理层面发挥有效作用。

这一安排“明智而恰当”。

此前据伊朗媒体报道，美国官员和媒体发现伊朗谈判团队对美国种种无理要求展现出坚决抵制态度后，试图制造一种伊朗政府、伊斯兰革命卫队以及卡利巴夫之间“存在内部分歧的假象”。

当地时间23日晚，卡利巴夫、伊朗总统佩泽希齐扬等伊朗立法、行政、司法部门领导人以及伊斯兰革命卫队均发表声明，强调伊朗内部不存在所谓“强硬派”“温和派”之分，“我们都是伊朗人，都是革命者”。

来源：新华社

突发｜华为诺亚方舟实验室主任王云鹤离职

2026 年以来，国内 AI 圈的一系列高层人事变动，正在宣告整个行业正在经历一次深刻的结构性转折。

王云鹤：一位华为老兵 王云鹤，生于 1991 年，本科就读于西安电子科技大学数学与应用数学专业，2018 年博士毕业于北京大学智能科学系，主要研究方向包括深度学习、模型压缩、机器学习、计算机视觉等。

他从北京大学毕业前便已经在华为诺亚方舟实验室实习，毕业之后也自然加入其中，担任高级工程师，之后陆续升任主任工程师和技术专家。

2021 年，他开始担任华为算法应用部部长，负责高效 AI 算法的创新研发以及在华为业务中的应用，并凭借「大幅提升算力的高效能乘法器和加法神经网络」获选华为第四届「十大发明」。

去年三月，王云鹤接班姚骏，担任华为诺亚方舟实验室主任。

如今，王云鹤已经是一位在华为有 8 年多工作经历的老兵了。

此外，王云鹤也是一位相当活跃的知乎答主，更是深度学习（Deep Learning） 话题的优秀答主。

王云鹤的研究与探索 作为一位资深研究者和工程师，王云鹤拥有非常亮眼的学术履历，其谷歌学术引用量已经突破了 3.3 万。

其中引用量最高的论文是与韩凯等人合作开发的 GhostNet—— 一种新型的端侧神经网络架构。

在这篇 CVPR 2020 论文中，韩凯、王云鹤等提出了一种全新的 Ghost 模块，旨在通过廉价操作生成更多的特征图。

基于一组原始的特征图，作者应用一系列线性变换，以很小的代价生成许多能从原始特征发掘所需信息的「幻影」特征图（Ghost feature maps）。

该 Ghost 模块即插即用，通过堆叠 Ghost 模块得出 Ghost bottleneck，进而搭建轻量级神经网络 ——GhostNet。

在 ImageNet 分类任务上，GhostNet 在相似计算量情况下 Top-1 正确率达 75.7%，高于 MobileNetV3 的 75.2%。

论文地址：https://arxiv.org/abs/1911.11907 从其谷歌学术论文列表也能看出，王云鹤在 Vision Transformer 等前沿计算机视觉方向上成绩斐然。

在当前这股 Vision Transformer 研究热潮中，他参与发表的综述文章 A survey on vision transformer 引用量高达 5528 次，是该领域的重要参考资料 。

同时，他与团队共同推出的 Pre-trained image processing transformer 以及 Transformer in transformer 两项重要研究，引用次数均逼近 3000 大关。

这系列工作系统性地优化了自注意力机制在视觉特征提取中的计算效率，极大推动了 Transformer 架构在视觉任务中的应用与普及。

而作为知乎深度学习话题的优秀答主，王云鹤也经常分享他对于 AI 核心架构等话题的见解。

比如在今年 1 月 24 日，他在个人知乎账号上发布了题为「对扩散语言模型开启了一次深度思考」的文章。

在这篇文章中，他深入探讨了扩散语言模型在文本生成领域的潜力与面临的技术瓶颈。

面对大模型时代的主流技术路线，王云鹤提出了独到的见解。

他回忆起多年前探讨「Transformer 的下一跳是什么」时的场景，并指出：「Transformer 是一个量变到质变长期积累得到的范式」。

对于目前备受关注的扩散模型，他认为：「diffusion 本身也不算 transformer 的下一跳，但是从建模方式上，可能有潜力会对自回归带来很大冲击」。

在这篇技术分享中，他系统性地梳理了扩散语言模型当前面临的 10 个核心挑战与优化方向，涵盖了推理高效的架构设计、更适配的词表探索、更好的优化范式等多个维度。

特别是在模型设计理念上，王云鹤强调：「最理想的 diffusion model 并不应该去 follow AR 现有的范式，应该像人思考一样具有结构性」。

他提出，未来的 AI 模型设计可以借鉴人类多尺度思考的特点，探索具有层级联系的词表结构；

此外，将离散扩散模型与视觉、语言及动作模块在具身智能等场景下相融合，有望探索出更加统一的模型结构与训练范式。

在最近王云鹤主导的论文《DLLM Agent: See Farther, Run Faster》中，其团队探讨了一个基础但经常被忽视的问题：在智能体（Agent）框架、监督数据和交互预算完全相同的情况下，底层语言模型的生成范式（基于扩散的 DLLM 与基于自回归的 AR）是如何深刻影响智能体的规划、工具使用行为以及整体决策轨迹的。

论文地址：https://arxiv.org/abs/2602.07451 其提出的 DLLM 智能体可以实现更高效的全局规划，在最终准确率相当的情况下，端到端速度更快，交互与工具调用更少，并减少了冗余与回溯。

结语 作为一名在华为效力 8 年有余的 AI 领军人物，王云鹤的离职无疑是行业内的一大焦点。

他从实习生一路成长为诺亚方舟实验室主任，主导了多项具有国际影响力的底层算法创新。

如今，带着对扩散语言模型与通用人工智能统一架构的深刻思考，他的下一段职业旅程将驶向何方，依然值得整个行业持续关注。