如何将多张JPG图片合并成一个GIF?

本文详细介绍了一种无需使用PS,就能将多张JPG图片快速合并成GIF动画的方法,包括图片上传、预览及导出等步骤,适合希望自制表情包的读者。

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今天是广东入秋成功的某一天,虽然天气变冷了,但外面的紫外线还是毒辣得很,所以大家还是在室内跟小编一起研究教程方案吧!

今天要给大家介绍的是将多张静图合并转化成GIF动画,相信大家每天都会接触到GIF动画的吧,比如说表情包。那么我们可以自己制作一个表情包嘛?快点来看看小编是如何制作的吧!

一般来说,想要合并多张静态图片,只要利用PS软件可以快速完成,操作起来也非常简单。但是这并不是唯一的方法啊,而且也有很多小伙伴像小编一样,对于PS很是陌生,那么现在学肯定是来不及了,那么还有什么更好的方法嘛?

 

GIF是一种可交换的文件格式,该格式提供了一种压缩比较高的高质量位图,但一帧中只能有256种颜色。GIF格式的图片文件的扩展名就是“.gif”。与其它图形文件格式不同的是,一个GIF文件中可以储存多幅图片,存储的图片像播放幻灯片一样轮流显示,这样就形成了一段动画。很多软件都可以制作GIF格式的文件,如果你想要将多张jpg格式的图片合并成一个GIF,那么不妨试一下以下这种方法:

第一步、打开软件后,选择左上角的“添加文件”,将需要的图片上传上来。

 

第二步、再选择“继续添加”,将剩下的图片以此类推上传。

 

第三步、在这里,请确保图片同样大小,点击“确定”(为了达到更好的效果)。

 

第四步、如图所有的JPG图片已经添加进来了。

 

第五步、为了更好的效果,小编在这里将每个图片都复制多一张,点击下方的播放按钮可预览动图效果。

 

第六步、最后,点击“导出GIF”即可。

 

第七步、软件默认的导出文件类型为“GIF”,这里,我们只需要给GIF动态图设置一个文件保存位置以及文件名称就可以了。

 

最后点击“确定”就可以了,完成后在文件夹中查看即可。

内容概要:本文详细比较了GPU、TPU专用AI芯片在大模型推理优化方面的性能、成本及适用场景。GPU以其强大的并行计算能力和高带宽显存,适用于多种类型的神经网络模型和计算任务,尤其适合快速原型开发和边缘计算设备。TPU专为机器学习设计,擅长处理大规模矩阵运算密集型任务,如Transformer模型的推理,具有高吞吐量和低延迟特性,适用于自然语言处理和大规模数据中心的推理任务。专用AI芯片通过高度定制化架构,针对特定神经网络模型进行优化,如卷积神经网络(CNN),在处理特定任务时表现出色,同时具备低功耗和高能效比的优势,适用于边缘计算设备。文章还介绍了各自的优化工具和框架,如CUDA、TensorRT、TPU编译器等,并从硬件成本、运营成本和开发成本三个角度进行了成本对比。 适合人群:从事人工智能、深度学习领域的研究人员和技术人员,尤其是对大模型推理优化感兴趣的读者。 使用场景及目标:①帮助读者理解GPU、TPU和专用AI芯片在大模型推理中的优缺点;②为选择适合的硬件平台提供参考依据,以实现最优的推理性能和成本效益;③介绍各种优化工具和框架,帮助开发者高效部署和优化模型。 其他说明:本文不仅涵盖了硬件架构特性,还深入探讨了优化技术和应用场景,旨在为读者提供全面的技术参考。在选择硬件平台时,需综合考虑具体任务需求、预算限制及开发资源等因素。
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