路行水印插件ios安装教程

hi hi， 大家好，我是浩明，那出现这样的一种纹身的水印教程，然后呢原视频的话，这个原创作者在这个 youtube 上啊，叫 fic tsc 这位大佬。然后呢大家就是说进行一个这样的教程， 他这个水印呢，会跟着你的这个皮肤的这个纹理，对吧？就是完全的贴合在上面，比如说你这个脖子一动，他这不是有一个褶皱什么的，他那个文字的话也会跟着有这个褶皱，就看着比较真实，比较自然那种贴合上，好，然后呢我们这边找到他就这一段啊，因为我们就做这个演示，好吧， 找这个比例的这一段做这个演示用的材料，比如说我们把这边给他打开一个，打一个玉合成 好，我们添加到我们这个插件，我们搜索这个 m i c k， 找到这个 d o w n 这个插件啊，如果说你们没有情况下，可以去这个主页粉丝群里自己去领取，好吧？然后呢我们点击这个页面啊，点进去， 好，我们这边用鼠标滚轮给它缩小一下啊，啊对，给给放大一下啊，说说错了，好，这边我们按键盘上的 ctrl 键，在它的这个脖子这里给它划一个区域，比如说你要在他就是说在这一块进行一个这个 纹身的这个水印进行去制作，对吧？那就把他这边给他框框出来啊，按 ctrl 键加鼠标左键长按啊，然后他，对吧？这样子 拖拖拖拖，对吧？像这样的拖出一块区域出来，比如说我们就在这块区域做，对吧？啊？这边呢我们给他点击这个这里，对吧？把它改成这个较为精准啊，这个极微精准啊，让我们再给他点击这个跟踪所有， 然后耐心等待一下，他这个还是比较慢的话，因为他这个这个什么算法，呃，对吧？不一样 啊，跟正好就是这样，对吧？我们什么也不要点啊，我们直接插上去就可以了。然后呢我们这边呃，点击这个看到没？这有一个锁定此针啊，我们点击一下他会弹出来，稍等一下啊， 他会弹出来这他会弹出来这三个东西，对吧？把这给涂下来啊。我们这边呢点进他的这个，呃，这个 l i c k 看到没？这里面有有一个这个看到没？这个带文字的，这个这个这个愈合整理好，我们这边把他的这个红色的这个给他隐藏掉。 然后呢我们看到这边，对吧？这个区域就是就是我们刚刚画出来这个区域，好，我们这边呢什么都不要，点点文字工具，然后输入你想要的东西，比如说我这边打一个 h a m， 对 吧？就是我自己的一个名字行名，对吧？然后呢我们给他呃缩小一下， 然后比如说改成这个七十五吧，然后呢把这个字母间就给他改一改啊？好，是这样子吧，然后再给他放到这里，给他倾斜一点啊， 好像这样，对吧？然后然后这边我们给他退出去啊，然后我们在这个看到没？这边有一个就是说第二个这个图层啊， 这个葡萄要给他添加一个这个高丝模糊，让他就更贴合这个这个这个这个，对吧？要不他这个看着比较太那个什么太生硬了，高丝模糊的话给他给一个五就可以了。然后再把他这个不透明度给他降一下，我们这边呢点进去 点击刚刚这个里面，把把这个文字的这个透明度给它降一下，比如说改成这个八十。好，我们这边看一下 啊，八十也太多了，我要再给他改回来吧，改成九十多吧，九十九，给他改成九十二看一下。 好，这边的预览一下。哎，对吧？这样的一个效果，他会随着你的这个看到没？这边他这个下巴啊飞动的时候，他这个文字也是会跟着动的，看到了吗？ 好，然后，然后呢就是这么一个教程，然后这边的话你可以再把他这个高度的降一点啊，因为这边他有点高了，他这边就比较那个太模糊了，可以给一个三或者给一个四，这个你们自己去微调，好吧？ 好的。本期视频到这为大家带来观看，我们期再见。拜拜。

大家好，今天给大家讲这个水印，数字水印的 w m adapter， 也就是吉他即用的扩散模型水印插件。首先呢我们要分为这几个部分来讲， 一就是研究背景及挑战，那么呢跟之前的这个论文一样，它的这个研究的背景呢，就是说这种 呃 ai 具体技术发展的如火如图， ai 生成的这种图像视频的这些内容，它已经广泛渗透到了我们这种设计领域去了。但是呢这个 ai 生成内容的版权归属问题呢，就是我们需要去如何证明对这个图片呢？或者是这个视频呢？ 它是由这个模型生成的，如果呢当这些内容呢，它被就是没有授权的去转发或者去使用时，那这个模型的这个创作者他的权益该怎么得到保护呢？ 那么呢，传统的这种版权登记的这种保护方式，它这个流程非常繁琐，效率低下，它已经非常难以适应这种 a i g c 这种时代下，这种内容 海量生成了这种特性了，所以呢就需要一种新的方法来解决这种版权问题。 那为了解决这个问题呢，这种研究人员他承受了很多种。这种数字水印目前主要就是分为两大类， 第一类呢就是这种后处理水印，也就是在这种图像去生成完成之后呢，再通过这种特定的算法将水印信息插入到图像中，就像我们这种常见的，比如说图像右下角加一行这种什么豆包， ai 生成这样的水印， 但这种方式呢，它的这个弊端非常明显，它就是破坏了这个图像生成这种完完整性，它这种附加的水印就很容易 被检测到，并且呢就可以通过这种就手上去移除。比如说我把这个豆包爱上这几个字，我用那种 ai 抹出来就能给它抹掉，或者是我直接裁剪掉，我放大一部分把这个把让让让别人看不到这个水印，那就可以完全的去 去去去处理掉这个水印了，所以呢它的这种安全性跟可能性都比较低。那么第二类就是这个扩散原生水印，它就是呢尝试在这个图像生成的过程中，就将这个水印信息呃无缝地嵌入进去。 就比如说之前我们讲过的这个去 ring 的 年轮水印，还有这个 ring id 这水印，它都是在这种图像生成的过程中就把水印呢去嵌入了。 但是呢这种方法它 不足以去去去生成很多个密钥给不同用户使用。就比如说年轮水印，那我们之前已经研研看过那篇论文了，它超过三十二个密钥的识别性就很差，下次只能识别出来它是否有水印，而不能去 去识别到这个水印是由哪个用户去去去去去属于哪个用户的。然后瑞 id 呢，就是相对来说就是解决了一下这个联络水印的问题，但是它能不能存在它这个数量不够的这么这么一个缺陷。 那么呢现在的方法呢？就比如说这种 table signature 这种方法，它也实现了这种生成过程中水印的嵌入，但它的扩展性很差，它为了嵌入这个不同的这种水印密钥，它就需要为每个密钥都单独去微调这个模型的 ve 解码器， 这种在实际的应用中基本上不可能的，你不可能每去设给一个用户生成一个图片，它就会去微调这个解码器，这方法太复杂了， 而且呢这种很多这种原生水印的方法，还会在图像中引入这种肉眼可见的这种鬼影，导致这个生成质量显著的下降。所以呢，这篇论文呢，他就提出了一个新的一个方案去解决这个问题。 那么呢，这边论文它呢就是提出了这个 w m adapter 这一个全新的这种水印架构，它的核心呢主要在于三个方面。首先是呢，它是一个这种即插即用的轻量插件， 也就是呢，这个 w m adapter 就 像一个这种 u 盘一样，它可以无缝地集成到这种现有的 q 弹模型，就比如说 stable diffusion 里面的这个 ve 解码器中，整个过程就无需对原有的这个模型结构进行任何大规模的修改， 这样子不仅就保证了这个系统的轻量化，而且也极大地提升了在这个模型上的适配性和灵活性。 同时呢，它还有这个创创新性的这个上下文适配器结构，这也是它的这个基础亮点，它能够同时接头两个关键输入，第一个呢就是这个用户指定的这个水印比特流，另一个就是 v a e 解码器在生成过程中输出的这种引空间图像特征， 通过这种双输入的特征处理机制，适配器就可以动态的生成与图像内容 高度相关的自适应水印侵入信号。简单来说，它就是能让这个水印去看懂图像，也强大的融入这图像里面去，能保证水印的这个鲁棒性的同时，极大的避免了这个我们说的产生鬼影的这个问题。 第三呢就是它采用了这个图像生成质量，并且消除这种可能存在的这种 鬼影，它就引入了一个这种混合微调的这个步骤吧，它不同于传统的这种全量微调，它的这个混合微调策略仅对少量新增的这个适配器参数进行优化，同时呢巧妙的附用了预训练模型的知识， 这使得在不不几乎就不增加它的计算成本的情况下呢，显著的提升这种生成图像的这个质量。首先呢这个效率与质量的这种平衡。 首先呢先来介绍这个 w m a w m w m adapter 的 整体框架，它的设计目标呢是为这个训练的这扩散模型提供一个即插即用的这种水印嵌入的这个插件， 它呢包含有三个这个核心的机制。第一个呢就是这个 它被设计为这种轻量级的插件，它的核心思想呢是将它无缝的就是集成到这种现有的这种被动修正的 ve 解码器中， 也就是说在 ve 解码器的多个关键缠插块之后，注意力层之前插入这个他们设计的这个适配器模块。 这种设计方式呢，就无需对原始的模型的这种结构或者是参数进行任何大规模的这个修改，从而保证了这个系统的轻量化还有灵活性， 使得这个 w n adapter 可以 方便的部署在不同的这种扩散模型的架构之上。那第二呢，它还有这个 双输入特征处理机制，也就是实现这个高质量水印切入的关键， 他接受两个输入流，刚才我们已经讲过了，一个就是离散的这个水印比特流签署这个版权信息，另一个就是在这个 v a e 编码器前一层输出的这个引空间图像特征，就代表当前这个阶段生成的这图像内容， 通过这两个输入这边就能够生成这个图像内容高度相关的自适应水印切入信号，通过避免了这种切入与内容无关的这个固定水印导致的这种规。那么第三就是这个特征残差的这个叠加生成 适配器模块，根据需要到这个双输入特征，它就动态计算出一个水印特征残差，这个残差就会被竹元素的去叠加到原始的这个图像影特征上，形成了这个新的融合了水印信息的这个特征表示。 那么这种方式就确保了这个水印的信息能够被牢固的编码件图像的特征空间中，同时最大程度保留了这个原始图像的内容和生成质量。 那么呢，下面的就是介绍的这个核心组建这个上下文试飞器，那么上下文试飞器它并非是单一的这个模块，它是由一系列的这种 user 这个模块构成，这种模块呢，它被层级化的插入到这个 v a e 解码器中，每个 user 的 这个工工作流程我们就可以理解为以下的这呃三个关键步骤。 首先是嵌入层，也就是呢，用户输入的这个理想的水印比特流会被一个可学习的嵌入层映设为一个连续的这种呃高维的特征向量，这个过程将这种抽象的这种 版权信息转化成能够处理的这种特征吧。然后第二步就是这种融合与调制，也就是由这个嵌入层得到的这个水印特征向量会与当前成立的这种图像景特征进行融合，他这采用了一种 这种高效的这个特征调制的这个策略，他借鉴了条件生成模型中的这种自适应实力归一化的思想，也就是说 这个水印特征向量会被用来动态生成调制参数，这些参数会被应用到图像特征的这每一个通道上，使得这个水印信息能够根据图像的内容，这个局部特征进行自适应的调整，从而实现这个水印与他的这个图像内容进行这个深度的融合。 那么最后就是这个残差连接与这个特征更新，融合并调制后的这个特征会通过一个残差连接与原始的这个图像特征相加，换成新的特征图。这个新的特征图呢，既包含了原始的图像内容信息，也融合了自适应的这个水印信息， 该特征图会被传递给 ve 解码器的下一层，继续参与这个图像生成的过程。通过这种层级化的这个特征更新呢，那么水印的信息就会被逐步编码到图像的多尺度特征中，极大地增强了它的这个抗攻击能力。 下面三点三训练，那么首先是第一阶段，它为了能够让这个 w i dapper 能够稳定高效的工作，它设计的两个阶段的这个训练流程。首先第一阶段就是它的这个大规模预训练， 那么呢在这个阶段它是冻结了两个核心组件，就是把 v a e 解码器还有这个雪印解码器的这个参数锁死，不让他们在这个训练 进行更新，它只训练这个呃，清亮适配器仅对这个 w m adapter 的 这个适配器的参数做提度更新，它用了一个很大的这个数据集去训练它。 然后呢，它的目标是让这个适配器学会把这个用户的水印比特融合到 ve 解码器的这个图像特征里， 它呢，同时需要满足两个要求，一个就是呢，能够让这个水印被这个预训练点把器准确的提取。第二个是嵌入水印后的这个图像与原始图像尽量相似，也就是说入了这个水印之后，它的图像生成质量并没有下降。 那么呢，他这么做的目的呢？首先是为了破坏这个闭眼破坏这个原生模型， v a e 解码器是扩散模型的核心冻结它能够保证原本的这个生存能力不被改变， 这也就是它这个 w l adapter 的 能够即插即用的这个关键。第二是借助这个预训练模型减少训练成本。 这个水印解码器呢，就是现成的预训练模型，那么冻结它呢，就可就基于冻结它，并基于它训练，就能够让思维器快速学到怎么嵌水印才能被准确地提取， 这样子呢，就可以训练比较少轮次就可以了，它只需要一到两轮就可以收敛了，论文里面已经写到了。然后呢， 经过这一阶段训练之后呢，它就可以实现了这个水印的嵌入和提取，但是呢，这个基础图像的质量也还行，不过放大会看到鬼影，那你说放大二十倍之后大家能看到鬼影， 所以呢它就有了这个第二阶段快速微调， 那么呢它的目的呢，就是为了去除这个鬼影，提升图像质量，而且呢不牺牲这个水印的性能。它呢既也就是先解锁这个 v a e 的 这个解码器，把第一阶段冻结的这个 v a e 解码器的这个参数解开，和这个 w i d d t 一 起一起做这个联合训练， 他呢用了这个相对比第一阶段少的这个数据，然后呢进行训练，同时呢在这一阶段，在第一阶段这个损失的基础上呢，他加了一个叫 呃 tv loss， 应该是总变差损失，专门让图像更平滑，去消除这种网格状的微小的这个尾影。那么它的关键设计呢，就是训练不用微调后的这个 ve， 就是训练时虽然联合更新的这个适配器和 ve， 但部署推理时只用微调后的适配器，仍用原声的，没有经过微调这个 ve 解码器，这也就是刚刚我们所说的这种这种混合微调策略。那么为什么要这么做呢？ 那么这么做的目的是这个第一阶段这个尾影本质是这种适配器欠入的水印特征和 ve 解码器的这个图像特征存在微小的这种不兼容的特性， 联合训练就可以让两者相互适配，能够精准的消除这种不兼容带来的尾影，让图像更加清晰。 那么还有个问题是，为什么我们不用不去用这个微调厚的 ve 呢？那么如果我们用这个微调厚的 ve， 它会有两个问题，第一个就是破坏这个即插即用的这种特性，也就是说每个这个 w i ad adapter， 这这这设备器都要配一个微调厚的 ve， 它就没法直接挂在其他的这种后置模屏上， 就不能即插即用了。另外呢，第二个问题就是图像会变模糊，论文里面它验证过这个用微调后的 ve 会产生镜头这种 光晕，这样子的这种鬼影会让这个图像的变弧降低质量。所以呢，只保留这个微调后的适配器用原生的 ve， 它既能享受这个联合训练消除鬼影的这种好处，又能保证这个图像的质量。 那么接下来呢，三点五，它呢主要是验证了这个 w i dapper 的 这个扩展性，有灵灵灵活性， 它呢可以把它的这个这种插电视的设计无缝的集成到 stable diffusion 的 这些主流模型中，并且呢，展现出了这种广泛适配的能力。同时呢，它支持这种动态水印的嵌入，用户呢，可以在每一次生成 任务指定不同的这个水银密钥，它就无需为每个密钥重新地去训练模型，这种就实现了这个大规模部署的能力。 那么第四张这个实验结果与分析，在这一张中呢，作者通过了这个一系列全面的实验，从生成这辆水印鲁棒性、模型扩展性的三个维度对这个 dalvikter 的 性能进行了这种系统的评估和分析， 所有的实验均在它这个 oppo 二零一七验证机上进行。然后呢，首先 来评估这个 w m a w m adapter 对 图像生成质量的影响，它卷取了三个这个关键词的这个量化指标，首先是这个峰值性照比，还有这种结构相似性指数，还有这个 f i d 就是 图像质量评估。 那么呢，从这图中我们可以看到，在这个峰值性道比，还有这个结构相似性指标上的 w adapter 的 表现，全面超越了其他主流的这个扩散模型原生水印的办法。 这就表明呢，在嵌入了这个水印后，它生成的这个图像与原始图像在像素仪和结构相似性上保持了高度的一致。 那么在衡量整体生成质量和重要性的这个指标 f i d 上，那么呢，它依然取得了这个优异的成绩， 甚至呢达到了当前顶尖的这种水平。然后在论文里面呢，它这里也是呃评估了这种常见的 j pack 压缩，随机裁剪，亮度调整以及这种混合攻攻击在内多种不同的攻击手段。那么实验结果表明呢，在这种 攻击场景加， w m adapter 的 这个水印比特准确率始终保持在百分之九十以上的这种高位，特别是单独的 gpu 压缩和亮度攻击调整加准确率，它几乎没有明显的下降。 这就说明呢，这个 w m adapter 的 水印具有很强的鲁棒性，能够去抵抗这种常规的这种互相攻击。 那么笑容实验它呢，研究了这种不同式配器结构的效果，然后呢，它的表示就是展示了这个第一阶段训练后不同式配器变体之间的比较。 最后呢，总结还有局限性，在教程当中，他们提出了这个 w a adapter 这一种其他用的水印插件，它能够呢这个让扩展模型在图像生成的过程中嵌入任意比特信息， 那么这种设计呢，比以往的这种方法都要更加轻量，更易于训练，并且有更高的灵活性。还有呢，更好的鲁棒性，还有这种更好图像质量。但是呢，他们发现，当对这种均匀背景颜色的图像进行水印处理时， 它呢其中一个变体这个 adapt f 就 会产生明显的尾印。但总之，这个 w n adapt 为扩散水印的进一步探索提供了这个简单而有效的这个基准。谢谢大家。

我昨天晚上教我老婆怎么编程，我就帮他安装了软件，大概给他讲了一下逻辑，他竟然花了一天的时间做了一个插件，等一下我给大家看一看，真的完全超出我的预期了，真的，我认为他这个东西还有点难度的，要下载，要去水印，其实他还做了一个插件，这个完全我都不知道的。说实话 大家看一看，你这个功能已经做好了是不是？嗯，这是我平时工作当中呢，要去下载短剧，下载下来这个视频，然后再去水印这个过程每下一个视频，那我就需要把这个视频从抖音里面复制这个链接，复制完之后呢，我把它发到微信，然后在电脑面 上面，然后再复制到另外一个网页，你操作一下给我看一下就比较麻烦。然后我知道你现在操作下你做的效果给我看一下，然后再做的效果就是我，你做完了吗？演示一下。演示一下是个什么东西？我现在都不知道你做成啥样了，想想看怎么演示。给你演示一下，我先登录抖音，没事你就直接演示那功能就行了，我看一下 是我的功能是吧？我想想看啊，你不知道怎么操作了？我知道，等一下秒存呀，这个插件就是你做的叫，叫啥？他的哥哥叫旋风呀，哈哈，然后这个是你做的吗？是我做的就存呀，对，就秒下载视频，并且这个视频可以让我看一下去水印，这个插件就是他自动下载 全程，你啥也不用干，他有机器人，我给他弄了个机器人。好了好了，我看下你做的是啥，你先要告诉他哥哥，跟他说我要下载这两个 短剧，然后把这短剧的视频全给我下载下来，就冲就可以这样了。我知道，你看一下自己下载了。对，然后动物去扫描这个剧，他把这个剧前面五个或二十个视频设的是五个还是二十个，忘了就自动下载给你搜。筛选 完了之后呢，就在这自动打开，打开之后呢，它会自动的下载到我的那个本地的文件夹，现在他都在自己处理。牛逼是，遇到最大的问题就是 我就给他在安装工具的时候，这里已经在下载了，是吧？对，他在自动下载。命名呢？没没没做吗？命名做了就自动命名啊，然后以文件夹一句，然后不然我都给他说了，这样子吧。行吧，那你加油吧，菜鸟。你才小菜鸟。

每天获得一款高质量开源项目第三十三期 m twos， 这是一款功能强大的桌面处理工具箱，打开之后界面是这样的，这个工具箱可以进行对于图片和视频的处理，比如我常用的图片增强，它这边可以进行下载模型，非常方便， 有很多模型都是给图片四 k 本地增强的，还有二维码以及水印的相应功能。 在视频也有很多功能，没有插件，它这边可以直接帮你安装，还有不少功能可以使用，我就不一一展示了，大家自己去试试，感谢大家看到最后。

接下来呢继续看咱们的必备插件，好，现在呢咱们看一下红巨星系列啊，也就是我们这里安装的他这里面的咱们会用到的这几个经典插件。好，我们依次的快速来看一下。 首先呢 sandy stripe 是 什么呢？ sandy stripe 呢就是描边，这个描边儿呢需要我们在这里呢去画一个路径线，然后我们创建 sandy stripe， 这时候呢咱们得到一个路径的样条线， 那为什么它叫 sdstriker 呢？大家能看到这里有个小三角形，这个小三角形呢就说明我们的图层能够支持三 d 空间，我们创建摄影机之后，可以看到这里有个三 d 空间，既然是三 dstriker， 那 么我们的 这条路径线呢，它是可以做生长动画的啊，那这里为了显示方便呢，我们先将这个点呢做一个隐藏，把这里弹开， 我们可以看一下这是厚度，然后呢开始和结付点呢主要是通过这里哎这里来控制它的结付点。然后呢我们平时使用的时候呢，可以将它的锥度开关激活变成两头细， 这样的话我们再通过调整这个偏移值，可以看到它会在这里呢进行一个流动，你甚至可以勾上循环，让这里呢源源不断的形成一个流动的线条， 这种呢也适用于咱们，怎么呢我们先把相机关掉，比如我们做个文字 a e 啊，好，我们假如有这么 a e 两个字，我们把字体呢稍微设置大一点，然后呢我们右键把 a e 呢给它创建起一个蒙版， 也就是生成了一个轮廓线，我们按 t 键透明度降低，看一下得到这么一个东西，接下来我们给它添加上三 d strike， 可以 看到呢，这里得到一个描边，咱们把描边呢展示隐藏，然后把它的厚度改 o 好， 然后呢把这个锥度激活，然后我们调整偏移， 可以看到这里就能得到一个高光的勾勒线条。好，如果我们勾上循环，他就能源源不停的一直生长了，那这种线条呢？ 他还能够做阵列啊，我们回到刚才的线条，他可以做什么呢？我们把这里的呃偏移值呢还原，像这个线条我们降弱一点， 它这里面还有一个功能，就是我们的中继器。中继器是啥意思啊？我们在形状图层里面也用过，也就是复制正列，点击起用中继器， 咱们能看到呢，这个咱们这里的这种线条就会出现，这个时候就比较好玩了啊，你还可以对中继器呢，呃做复量，比如说四好，然后呢它是同时 两面一前一后，按照 z 轴，你也可以单面起用，看他做了三个，对吧？然后我们可以调整啊，调整这里的一些参数，比如缩放，哎，他会让他越来越小， 还有位置的偏移， z 轴的偏移，或者是 x 轴看一下 y 轴这样去偏移，甚至你还可以做一点好玩的，比如像 z 轴这样旋转，看， 甚至你可以夸张一点啊，旋转到不同的角度，然后呢这个时候如果我们再去打他的一个运动动画的话，我们来看一下， 选择偏移，咱们就能得到空间中随机生成的这种线条就会出来。这种呢用于文字效果也会特别好，比如我们的 i e 两个字，然后将我们的中继器起用好，可以看到呢，它会形成一个立面的立体结构， 然后你可以比如说起用单单面，然后把数量增加好，然后呢你可以根据自己的想法，哎，在这里去调整缩放， 感受一下，往往大的缩或者往小的缩好，这样形成一个有立面的一个空间感，咱们能看到就出来了，对吧？但你也可以不调整缩放， 然后调整它的 z 轴偏移也是可以的，这样我们镜头推进，哎，这样一个 z 轴的空间感就会做出来，然后你也可以调整一些 z 轴的这种旋转好，一个好看的很酷的特效就能做出来了。所以这里呢就是我们首先要了解的第一个比较重要的插件三 d strike 啊，它是用于我们做描边的这么一个重量级插件，大家赶紧上手练习一下。

为什么有的人跨境从国内发货也能稳定出单？不是囤不囤货的问题，是你一开始就没走对新手该走的路。我再说最后一次。新手做跨境最稳的方式就是先从国内一键代发跑流程， 下面这套流程你照着做，别自我发挥。一、先选国家，别瞎折腾，前期做一件代发，直接选欧美等发达国家东南亚从国内发货，利润低，空间小，新手没必要碰。 二、先看学习中心再开店，不要一上来就注册店铺，先打开 tiktok shop 官网，学习中心把你目标国家的运营流程、规则、 履约要求完整过一遍。做国内发货模式，不建议自己注册。普通跨境店铺需要国内营业执照，还要缴纳保证金，每期目前一千五百美金。更优解只有两个， 一、找服务商买本土店铺。二、代办单独网络执照，注册 accu 店铺， 这两种不用缴纳保证金，店铺成本几百块直接能卖货。三、 网络环境一定要隔离，不用拉穿线宽带，直接用子鸟镇府等浏览器，几十块一个月给店铺一个独立网络环境，避免关联违规，这是基础操作。 四、选品只看成交数据，选品一定基于目标国家市场数据，打开产品采集，选择拼多多海外版。 t e m u 新手做国内代发这一步非常关键。 t e m u 上的产品 国内几乎都有同款，选品条件记死，销量两百到两千，上架时间近三十天，非品牌商品客单价大于等于二十美刀撤，成品刚起，量 还没全死，上同款就能吃流量，符合条件的直接用妙手 erp 采集此商品，每天稳定上三十到五十个品，只干这一件事，出单只是时间问题。五、 活动加发货流程，上架后给店铺统一开限时秒杀，前提利润大于等于百分之五十，然后用爆单符插件直接全店提爆，激活新品推荐流量。出单之后怎么发？妙手一二 p 一 键采集幺六八八同款 发到中转仓，中转仓更换官方面单，空运到海外，重点官方面单等于物流时效豁免，后面的事情你都不用管。 六、新手阶段的唯一目标，记住一句话，店铺出一单，你就发一单，不囤货不压资金，先跑通选品，上架出单、发货、回款，等你有稳定出单的小爆款， 再考虑囤货。本土化、精细化运营，破镜电商没那么多花火，新手不从国内发货起步，你连完整流程都跑不通。

现在录一个马克相机，从相册选图加水印的视频教程。首先选择好水印模板，之后点击相册，从相册选图，现在就已经选择一张照片了，然后点击加水印， 水印就已经加上了，然后修改，比如说改时间，点击保存 地点，搜索地点，比如说搜索云南洱海，选择一个地点保存，然后有的选项要的就打开，不要就关闭，比如说我把备注打开 保存，现在就已经设置好了，直接点保存，这就已经加好了。

为什么我的 ps 可以 去水印，而你的 ps 不 能呢？大家看一下这张图片是从花什么站上下载下来的，然后密密麻麻的网状水印看着就会碍眼，那怎么办呢？我们只需要把它点到这个插件里面，然后在这个插件里面点一下开始，然后稍等个二十秒钟左右，它就给我们取好了， 哎，去好以后，我们 ctrl 加 v 直接粘进来，它就没有了，没有了它就瞬间的把我们的水印去掉了，真是太神奇了，我们把图层面板打开，我们对比一下，哎，看一下有 有水印，没水印，有水印没水印，哎，就是这么神奇，你学会了吗？然后我们继续的再测试一张啊，再测试一张，这也是某个半上的一张图片，我们只需要，我们只需要在这个插件里面轻轻的点一下就可以了，然后稍等个二十秒钟， 然后我们还是 ctrl 加 v 粘进来，哎，大家看一下啊，这网状的，网状的水印瞬间就消失了，然后所有产品给我们所有细节给我们还原回来，哎，有水印没水印， 太神奇了啊，太神奇了，以后这个这个某什么办，某办上面这些出台都自由了啊，都自由了，不管是你是网状的还是什么状的，都可以一键的给我们消除掉，好，今天就演示到这里。

录一个原到经纬相机的水印教程。首先打开相册，从相册选一张要改的图片，点击下面加水印，选择水印模板，选好后点击修改地点，搜索你要改的地点， 什么地点都可以改，然后在这里选择一个保存地点， 改时间，什么时间也都可以改保存，然后改天气，也可以按要求改吧。水印改好后点保存并使用，这样水印就可以加图片，上面保存图片，水印就加好了。