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虚拟试衣的ai

回答

虚拟试衣的 AI 技术是一种利用计算机视觉、机器学习和图形学等技术，让用户在虚拟环境中试穿服装的技术。这种技术可以通过对用户的身体进行扫描或拍摄，然后将其与虚拟服装进行匹配和渲染，让用户在屏幕上看到自己穿上不同服装的效果。以下是一些关于虚拟试衣的 AI 技术的介绍：

  1. 基于图像的虚拟试衣技术：这种技术通过对用户的照片或视频进行分析和处理，然后将其与虚拟服装进行匹配和渲染。这种技术的优点是不需要用户进行身体扫描，但是缺点是不够精确和真实。
  2. 基于模型的虚拟试衣技术：这种技术通过对用户的身体进行扫描或拍摄，然后建立一个数字化的身体模型，然后将其与虚拟服装进行匹配和渲染。这种技术的优点是非常精确和真实，但是缺点是需要用户进行身体扫描，而且处理时间较长。
  3. 基于深度学习的虚拟试衣技术：这种技术通过使用深度学习算法对用户的身体进行分析和处理，然后将其与虚拟服装进行匹配和渲染。这种技术的优点是不需要用户进行身体扫描，而且处理时间较短，但是缺点是不够精确和真实。

总的来说，虚拟试衣的 AI 技术是一种非常有前途的技术，它可以让用户在虚拟环境中试穿服装，提高购物体验和效率。随着技术的不断发展和成熟，虚拟试衣的 AI 技术将会越来越精确和真实，为用户带来更好的购物体验。

内容由 AI 大模型生成，请仔细甄别（powered by aily）

参考资料

精简版

2⃣️ OOTDiffusion：高度可控的虚拟服装试穿工具：高质量服装图像生成与融合，支持半身和全身模型，可控试穿参数，自然融合与逼真效果。3⃣️ AnyGPT：跨模态大语言模型：从任意模态到任意多模态的理解与生成，支持文本、图像、视频、音频等模态输入和输出，采用离散表示法处理不同模态数据。4⃣️利用Groq实现实时AI对话：结合Llama-70B模型与Whisper模型，实现几乎零延迟性能，展望GPT 4或GPT 5可能实现的秒级写作和AI实时通话。🔔 Xiaohu.AI日报「2月19日」精简版✨1⃣️ Large World Model(LWM)探索：介绍了百万Token的通用世界大模型，旨在理解长视频和超长文本，超越GPT-4V和Gemini Pro的检索精度。2⃣️世界上最快的大型语言模型(LLM)：Mixtral 8X7B以500 token/s的输出速度，Llama 2 7B以750 tokens/s的速度，速度快但准确性有待提高。3⃣️ Reddit用户自制GLIGEN GUI：用户可以自定义图像中对象的大小、位置和空间关系，强调了用户对生成图像细节的控制能力。4⃣️马斯克揭示特斯拉视频生成技术：展示了特斯拉一年前掌握的生成真实世界视频技术，讨论了特斯拉和OpenAI在视频生成领域的努力及成果。

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🔗 https://x.com/xiaohuggg/status/1735184007569330248?s=209⃣️👗阿里巴巴研发虚拟试衣技术：“Outfit Anyone”用以实现各种衣着和体型的真实虚拟试穿。技术创新还能大幅纤体重塑。🔗 https://x.com/xiaohuggg/status/1735170872774963222?s=20🔟🚗新型视觉-语言驾驶仿真技术：Dolphins：可了解并处理各种行车环境和反馈。人工智能和自动驾驶融合之作。🔗 https://x.com/xiaohuggg/status/1735143546867569089?s=201⃣️1⃣️📸 AI生成个人变脸娱乐应用：使用实时成图，把人物“变”成任何想象形象。在个人电脑端也能轻松体验。🔗 http://fal.ai/camera🔗 https://x.com/xiaohuggg/status/1735129903937560615?s=201⃣️2⃣️💻 ChatGPT Plus版本重磅归来：获批大量GPU，性能大幅增强。显示了目前AI技术面临算力挑战。

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🔗 https://x.com/xiaohuggg/status/1735184007569330248?s=209⃣️👗阿里巴巴研发虚拟试衣技术：“Outfit Anyone”用以实现各种衣着和体型的真实虚拟试穿。技术创新还能大幅纤体重塑。🔗 https://x.com/xiaohuggg/status/1735170872774963222?s=20🔟🚗新型视觉-语言驾驶仿真技术：Dolphins：可了解并处理各种行车环境和反馈。人工智能和自动驾驶融合之作。🔗 https://x.com/xiaohuggg/status/1735143546867569089?s=201⃣️1⃣️📸 AI生成个人变脸娱乐应用：使用实时成图，把人物“变”成任何想象形象。在个人电脑端也能轻松体验。🔗 http://fal.ai/camera🔗 https://x.com/xiaohuggg/status/1735129903937560615?s=201⃣️2⃣️💻 ChatGPT Plus版本重磅归来：获批大量GPU，性能大幅增强。显示了目前AI技术面临算力挑战。

AIGC Weekly #26

谷歌前两天发了一个AI试衣模型TryOnDiffusion，想解决的是用户提供一张自己的全身照，就可以获得自己穿上对应服装的样子。需要一张用户的全身照和服装模特穿着的照片，效果看起来非常好。他们主要解决了两个问题：1）通过交叉注意机制隐式地对服装进行变形，2）服装的变形和人物的融合作为一个统一的过程，而不是两个独立任务的序列。从数据和参考图上来看服装在人物上的变形非常自然，服装的细节也还原的非常好，现在的主要问题就是，演示所有的服装都没有LOGO和文字，不知道他们解决了没有，如果不能有文字的话实用性就大打折扣了。目前没有开源。

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1⃣️ 👚Diffuse to Choose：在线购物“虚拟试穿”模型-可以将商品放入任何环境中，与环境完美融合。-例如，把椅子放进客厅照片，看实际效果。-提高了在线购物体验，使产品在真实环境中的样子更清晰。🔗 https://diffuse2choose.github.io 🔗 https://x.com/xiaohuggg/status/1750829664766198026?s=20 2⃣️ 🌐 Web LLM：在浏览器中运行大语言模型-利用WebGPU加速，无需服务器，直接在浏览器运行。-支持多种模型，如Llama 2 7B/13B等。-可以降低成本，增强个性化和保护隐私。🔗 https://webllm.mlc.ai 🔗 https://x.com/xiaohuggg/status/1750796204668342624?s=20 3⃣️ 🎨 SUPIR：图像修复模型-通过增加参数数量提升修复能力。-支持文本提示引导的图像修复。-核心技术包括模型放大、多模态技术等。🔗 https://supir.xpixel.group 🔗 https://x.com/xiaohuggg/status/1750706833751408858?s=20 4⃣️ 🤖 Adept Fuyu-Heavy：多模态数字代理模型-世界第三大多模态模型，擅长理解用户界面。-可以解释和操作各种软件和应用程序的界面。

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🔔 Xiaohu.AI日报「11月18日」 ✨✨✨✨✨✨✨✨1⃣️🔮 Meta Quest3展现混合虚拟现实技术：混合虚拟现实技术预计明年将大幅增长。预示虚拟与现实界限的日益模糊。🔗 https://x.com/xiaohuggg/status/1725850463785074731?s=202⃣️🎬德国电信广告突显隐私风险：广告展示数据滥用和AI风险。着重于网上分享儿童信息的危害。🔗 https://x.com/xiaohuggg/status/1725810572657357210?s=203⃣️🤖瑞士研究者与Inkbit合作开发新3D打印法：创新3D打印技术一次性打印多种材料。可直接打印功能完整的机器人手。研究成果发表在Nature杂志。🔗 https://x.com/xiaohuggg/status/1725801030162723086?s=204⃣️👗三维扫描技术捕捉衣物细节：技术增强电脑模拟真实衣物的能力。专注于褶皱和变形衣服的精确模拟。对电影、游戏及虚拟试衣应用有重大影响。

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其他人在问
车载ai智能体
车载 AI 智能体是一种应用于车辆领域的智能体。 智能体一般被赋予更高级的目标，并拥有更多实现目标的方法和工具选择自由度。同时，受程序性知识指导，遵循组织期望的执行方式，拥有预定义工具，并受保护栏和审查措施约束。 在应用方面，智能体在各种领域扮演重要角色，如： 1. 自动驾驶：感知周围环境，做出驾驶决策。 2. 家居自动化：根据环境和用户行为自动调节设备。 3. 游戏 AI：游戏中的对手角色和智能行为系统。 4. 金融交易：根据市场数据做出交易决策。 5. 客服聊天机器人：通过自然语言处理提供客户支持。 6. 机器人：各类机器人中集成的智能控制系统。 设计和实现一个智能体通常涉及以下步骤： 1. 定义目标：明确需要实现的目标或任务。 2. 感知系统：设计传感器系统采集环境数据。 3. 决策机制：定义决策算法，根据感知数据和目标做决策。 4. 行动系统：设计执行器或输出设备执行决策。 5. 学习与优化：若为学习型智能体，设计学习算法以改进。 领先的智能体公司似乎正在收敛于一种在自主性和控制之间寻找折衷的架构。新兴的 AI 智能体示例包括；以及横跨销售、安全运营和供应链等领域的许多其他智能体。 请注意，以上内容由 AI 大模型生成，请仔细甄别。
2024-11-01
国内免费的AIGC平台有哪些？
以下是一些国内免费的 AIGC 平台： haiper：网址为 https://app.haiper.ai/ 。 PixVerse：网址为 https://pixverse.ai/ ，人少不怎么排队，还有换脸功能。 Leiapix：网址为 https://www.leiapix.com/ ，可以把一张照片转动态。 如果您希望自行部署 AIGC 服务，以下云服务平台可供选择： AWS（亚马逊云服务）：提供多种 AI 服务，如 SageMaker、Rekognition、Polly 等，资源丰富，灵活性强，但费用相对较高，适合需求复杂、要求高可用的企业用户。 Google Cloud Platform：推出 Vertex AI 和多款预训练模型供使用，支持多种编程语言和框架，具有领先的计算机视觉和语音识别能力。 Microsoft Azure：Azure 机器学习服务涵盖多种 AI 工作负载，与微软其他产品融合度高，提供硬件加速等优化方案。 Huawei Cloud：提供 ModelArts 等 AI 开发和推理平台，融合 Ascend AI 处理器实现硬件加速，针对本地化部署和行业应用进行了优化。 阿里云：提供 PAI 和机器学习平台等 AI 产品，支持主流深度学习框架部署，与阿里云其他产品生态集成度高。 AIGC（人工智能生成内容）是一种利用人工智能技术生成各种类型内容的应用方式，能够通过机器学习和深度学习算法，根据输入的数据和指令生成符合特定要求的内容，在内容创作、广告、媒体等领域有着广泛的应用。AIGC、UGC（用户生成内容）和 PGC（专业生成内容）都是内容生成的不同方式，主要区别在于内容的创作者和生成方式。UGC 由用户通过社交媒体等平台发布自己的内容，优势在于内容丰富多样，能反映用户真实想法和创意，适用于社交媒体等互动性强的平台。PGC 由专业人士或机构根据特定标准和流程创作高质量内容，优势在于内容质量高、专业性强，适用于新闻媒体等需要高质量内容的平台。
2024-11-01
建筑设计的AI工具
以下是一些能够帮助建筑设计师审核规划平面图的 AI 工具： 1. HDAidMaster：这是一款云端工具，建筑师能在平台上使用主流的 AIGC 功能进行有趣的集卡式方案创作，在建筑设计、室内设计和景观设计领域表现出色，搭载了自主训练的建筑大模型 ArchiMaster，软件 UI 和设计成果颜值在线。 2. Maket.ai：主要面向住宅行业，在户型设计和室内软装设计方面有 AI 技术探索，设计师输入房间面积需求和土地约束，软件能自动生成户型图并查看详细设计结果。 3. ARCHITEChTURES：AI 驱动的三维建筑设计软件，为设计师提供全新设计模式，在住宅设计早期阶段可引入标准和规范约束 AI 生成的设计结果，保证设计合规性。 4. Fast AI 人工智能审图平台：从住宅设计图构件开始，形成全自动智能审图流程，将建筑全寿命周期内信息集成，实现数据汇总与管理。 每个工具都有特定应用场景和功能，建议根据具体需求选择合适的工具。 以下是一些制作网站的 AI 工具： 1. Wix ADI：基于用户提供的信息自动生成定制化网站，提供多个设计选项和布局，集成了 SEO 工具和分析功能。 2. Bookmark：AIDA 通过询问用户几个简单问题快速生成网站，提供直观拖放编辑器和多种行业模板及自动化营销工具。 3. Firedrop：Sacha 是其 AI 设计助手，可根据用户指示创建和修改网站设计，提供实时编辑和预览功能，包含多种现代设计风格和自定义选项。 4. The Grid：Molly 是其 AI 设计助手，可自动调整网站设计和布局，基于内容和用户互动优化，支持多种内容类型。 以下是一些可以画逻辑视图、功能视图、部署视图的工具： 1. Lucidchart：流行的在线绘图工具，支持多种图表创建，包括逻辑视图、功能视图和部署视图，可拖放创建架构图。 2. Visual Paradigm：全面的 UML 工具，提供创建各种架构视图的功能，包括逻辑视图、功能视图和部署视图。 3. ArchiMate：开源建模语言，与 Archi 工具一起使用，支持逻辑视图创建。 4. Enterprise Architect：强大的建模、设计和生成代码工具，支持创建多种架构视图。 5. Microsoft Visio：广泛使用的图表和矢量图形应用程序，提供丰富模板创建各种视图。 6. draw.io：免费在线图表软件，支持创建逻辑视图和部署视图等。 7. PlantUML：文本到 UML 转换工具，通过编写描述性文本自动生成序列图、用例图、类图等，帮助创建逻辑视图。 8. Gliffy：基于云的绘图工具，提供创建各种架构图的功能。 9. Archi：免费开源工具，用于创建 ArchiMate 和 TOGAF 模型，支持逻辑视图创建。 10. Rational Rose：IBM 的 UML 工具，支持创建多种视图，包括逻辑视图和部署视图。
2024-11-01
如何用AI进行建筑设计
以下是关于如何用 AI 进行建筑设计的相关内容： 能够帮助建筑设计师审核规划平面图的 AI 工具： 1. HDAidMaster：云端工具，建筑师可使用主流 AIGC 功能进行集卡式方案创作，在建筑、室内和景观设计领域表现出色，搭载自主训练的建筑大模型 ArchiMaster，软件 UI 和设计成果颜值在线。 2. Maket.ai：主要面向住宅行业，在户型和室内软装设计方面有 AI 技术探索，能根据输入的房间面积需求和土地约束自动生成户型图。 3. ARCHITEChTURES：AI 驱动的三维建筑设计软件，在住宅设计早期可引入标准和规范约束生成的设计结果，保证合规性。 4. Fast AI 人工智能审图平台：形成全自动智能审图流程，将建筑全寿命周期内的信息集成，实现数据汇总与管理。 使用 AI 进行室外设计的最佳实践： 1. 充分利用 AI 的创意生成能力，输入关键词生成多种创意方案，获取新颖灵感。 2. 结合 AI 的模拟和可视化功能，利用 AR/VR 等技术在实际环境中模拟和评估设计方案。 3. 运用 AI 的分析和优化能力，对采光、动线、材料等方面进行优化，满足实际需求。 4. 借助 AI 的自动化设计功能，自动生成符合规范的平面图、立面图等，提高效率。 5. 融合 AI 与人工设计的协作模式，发挥各自优势，在各环节充分利用 AI 能力。 关于 AI 绘画： AI 绘画是利用人工智能技术通过算法和模型让计算机生成具有艺术效果的图像。早期成果简单粗糙，随着技术进步，特别是深度学习算法应用，能生成更复杂、逼真和富有创意的图像，涵盖各种风格和题材，并在与人类艺术家互动融合中不断创新。其在广告设计、游戏开发、影视制作、建筑设计等领域有广泛应用，如广告的创意概念图生成、游戏的场景和角色创建、影视的特效场景和概念设计辅助、建筑的外观和内部布局构想等。您可以体验《AI 绘画助手》： ，BotID：7387390303403671587
2024-11-01
对AI未来发展的洞察
以下是对 AI 未来发展的洞察： 在 2024 年，人工智能领域呈现出以下特点和趋势： 1. 资金投入：预计会有团队花费超过 10 亿美元来训练单个大型模型，生成式 AI 的热潮持续且更加“奢华”。 2. 计算压力：政府和大型科技公司承受着逼近电网极限的计算需求压力。 3. 对选举的影响：虽尚未成真，但仍需警惕。 4. 引领新服务模式：如“智能即服务”，重塑工作和生活，为芯片和云计算行业带来新机遇，GPU 需求预计持续增长。 5. 投资领域：企业软件、AI 驱动的金融服务、AI 健康技术吸引投资，机器人行业投资额超过企业软件，有望成为重要爆发点。 6. 资本趋势：科技巨头通过资本控制 AI 模型公司，加速行业发展。 7. 企业竞争策略：分化为迅速成长为大型模型公司并寻找背书，或保持小规模专注盈利并灵活应对。 8. 大模型争霸：OpenAI、Gemini、Anthropic、LLama 以及来自法国的 Mistral 等公司在技术和标准设定上相互竞争。 未来展望： 1. 提示词工程重要性凸显，带来新挑战和责任。 2. AI 能力持续提升，为企业带来超级个性化、预测性决策、自动创新、智能流程优化等新机遇。 总之，人工智能领域充满惊喜、伦理挑战和巨大的商业价值，未来发展前景激动人心，同时也复杂多元。
2024-11-01
用于老年人的ai
以下是关于用于老年人的 AI 的相关信息： 情感陪伴： 小冰公司会在 2025 年日本大阪世博会期间，为当地 60 万个老年家庭提供虚拟人，提供陪伴服务。 Replika 是一款由人工智能技术驱动的虚拟朋友应用程序，能够为用户提供情感支持、聊天互动、心理健康辅导等服务，一些用户将其视为树洞、日记本、情感羁绊等。 医疗保健：当人工智能在某些领域表现超过人类时，有望在医疗保健领域发挥更大作用，例如为老年人提供更多医生的照顾。 个性化用户体验：AI 能使产品个性化用户体验，这在教育科技和搜索中已有早期应用。
2024-11-01
照片人物与虚拟人合成
以下是关于照片人物与虚拟人合成的相关内容： 使用 Midjourney（MJ）生成人物图片： 确定人物形象，如“a little girl wearing a yellow floral skirt + 人物动作 + 风格词”，在 MJ 中生成直到得到满意的人物图像。可使用垫图 URL 及相关提示词，如“In the forest,a little girl wearing a yellow floral skirt is playing happily,super high details,HDsmooth,by Jon Burgerman,s 400 ar 3:4 niji 5 style expressive iw 2”，其中“iw 取值范围，不填写默认 iw = 1，iw 值越大越接近垫的图像，反之更接近提示词。为了确保人物一致性，取 iw 2”。 合成人物和场景： 使用 PS 或者 Canva 将人物和场景合成到一张图，若色调不和谐，可将合成后的图作为垫图（iw 2），在 MJ 中重新生图，提示词如“垫图 url + Little girl wearing a yellow floral skirt,and her friend brown bear,taking shelter in the cave,rainstorm,super high details,HDsmooth,by Jon Burgerman,s 400 ar 3:4 niji 5 style expressive iw 2”。 在 StableDiffusion（SD）中绘制一致性多角度头像： 准备工作：准备一张人物的多角度图片，尺寸设置为 1328×800px，放大两倍后保证每张小图都是 512×512px。加上网格图，通过 lineart 来分割不同的块面。设置 controlnet，第一张图选择 openpose_face 得到人物的 15 个面部角度，第二张图选择 lineart_standard得到清晰的表格分区，为防止小图模式下人脸崩坏，可增加 ADetailer 的脸部修复插件。 制作数字人的工具： HeyGen：AI 驱动的平台，可创建逼真的数字人脸和角色，适用于游戏、电影和虚拟现实等应用。 Synthesia：AI 视频制作平台，允许创建虚拟角色并进行语音和口型同步，支持多种语言，可用于教育视频、营销内容和虚拟助手等场景。 DID：提供 AI 拟真人视频产品服务和开发，上传人像照片和输入要说的内容，平台提供的 AI 语音机器人将自动转换成语音，然后合成逼真的会开口说话的视频。 更多数字人工具请访问网站查看：https://www.waytoagi.com/category/42 。请注意，这些工具的具体功能和可用性可能会变化，使用时请遵守相关条款和政策，并注意版权和伦理责任。
2024-10-28
虚拟数字人技术沿革
虚拟数字人技术的沿革如下： 虚拟主播在电商直播间面临挑战，如真实商品展示、试用和评测等方面，虚拟人较难让消费者共情，且与商品互动困难。但随着技术发展，未来虚拟主播肉身化可能使其在直播间站稳脚跟。 虚拟数字人的发展经历三个阶段：拟人化，由计算机虚拟合成高度逼真的三维动画人物，初步基于 AI 实现驱动和实时信息沟通反馈；同人化，从外观模拟进阶到情感可交互；超人化，虚拟人的能力超越自然人，“虚拟”实体化。 虚拟直播间的场景搭建成本因多种因素而异，绿幕虚拟直播场景方案成本较低。未来 MR 设备的普及将带动技术迭代，提供更沉浸式的互动购物体验。 虚拟数字人从驱动层面可分为中之人驱动和 AI 驱动。中之人驱动通过动作和面部捕捉实现交互，有上限且缺乏高并发和量产能力；AI 驱动使用 AI 技术赋予虚拟人感知和表达等交互能力。从应用层面可分为服务型、表演型和身份型，服务型如虚拟主播、助手、教师、客服和医生等，表演型如虚拟偶像，身份型是物理世界真人的数字分身。
2024-10-27
绿幕虚拟拍摄与AI技术结合
绿幕虚拟拍摄与 AI 技术的结合在多个领域都有应用： 在电影制作方面，如首部 AI 长电影中，对于武打等动作幅度较大的场景，常采用真人绿幕实拍结合 Kaiber 等 AI 视频生成工具的工作流。影片制作会运用多种传统影视制作方法与 AIGC 工具相结合的方式，几乎使用了当时市面上所有的 AI 视频制作工具。 在电商直播领域，绿幕的虚拟直播场景方案是一种低成本的选择。通过抠图技术打造虚拟背景，手机上也有相关绿幕视频抠图 App。虚拟直播间的场景搭建成本受多种因素影响，未来 MR 设备的普及可能带动新的技术迭代，提供更沉浸式的互动购物体验。 在动画制作中，有通过绿幕动作捕捉，在虚幻中制作虚拟场景，然后通过 Stable Diffusion 生成的动漫。其制作步骤包括训练模型复制特定风格、训练 LoRA 模型认识角色、处理绿屏动捕视频、减少闪烁、添加 3D 元素、进行最终 VFX 合成编辑等，并添加大量老式视觉特效和设计声音。
2024-10-08
我想要找到一个能够自动生成虚拟头像的AI
以下是为您找到的能够自动生成虚拟头像的 AI 相关信息： 生成式 AI 不仅将推动更多游戏的创造，而且将推动一种新型游戏的发展，这种游戏将更具动态性，并能根据每个玩家的偏好进行个性化定制。比如在某些游戏中，仅需几句话就能设计一个精致的自定义头像，最终可能扩展到整个虚拟世界的创建。 在 AI 绘画中，让角色保持一致最好的方法是使用 LoRA。但要训练一个 LoRA，首先要有至少 15 到 20 张图片的训练集。对于虚构角色，要让其能稳定输出多张不同角度的图片才能达到训练集的要求。 有的游戏开发商正在使用人工智能让玩家在游戏中创建自己的头像，根据玩家的描述来自动生成头像图片。从用户端的体验来看，让玩家通过人工智能生成内容，能让玩家感知到更大的所有权。
2024-09-12
近期更新的虚拟陪伴产品
以下是近期更新的一些虚拟陪伴产品： 1. Character.ai：这是一个 AI 虚拟陪伴平台，用户可与数百个 AI 驱动的角色交流，包括名人、动漫角色等，还能创建自己的角色并赋予其描述、图像、个性等特性。 2. Replika：一款 AI 虚拟陪伴应用，用户能设计理想伴侣，其会存储记忆并在未来对话中参考，甚至可发送照片。 3. Talkie：主打情感路线的 AI 虚拟陪伴应用，设计有大量 npc，游戏和休闲娱乐体验感更强，每个 npc 带有自己的剧情体系，交流中会触发抽取卡牌机会。 享受型虚拟陪伴方面：享受是人不用付出就能得到想要的。过去 20 年，互联网产品在让用户享受上有成熟方法论，如交互简便、流程便利、连接畅通、内容无限。但用这些标准衡量 AI 产品，尤其是虚拟陪伴产品时，能经受审视的不多。当前虚拟陪伴产品本质上是角色扮演对话工具，用户核心体验是和 AI 扮演的虚拟角色通过文字消息、图片消息、语音消息、语音通话、视频通话等方式聊天。 此外，主流虚拟陪伴产品以一问一答的多轮对话作为基础交互方式，通过更产品化的信息收集方式降低高质量 Prompt 获得的门槛。但仍有人表示不会使用此类产品。推荐大家收听如等播客。 以上内容由 AI 大模型生成，请仔细甄别。
2024-09-10
如何运用虚拟人提高销售业绩
运用虚拟人提高销售业绩可以通过以下几个策略实现： 1. 个性化推荐：利用虚拟人进行个性化的产品推荐，根据客户的历史购买记录和偏好，提供定制化的产品建议。 2. 24/7客户服务：虚拟人可以提供全天候的客服支持，解答客户的咨询，提供产品信息，从而提高客户满意度和销售转化率。 3. 社交媒体互动：通过虚拟人在社交媒体上与消费者互动，增强品牌形象，提升用户参与度和品牌忠诚度。 4. 直播带货：虚拟人可以作为直播销售的主播，展示产品特点，回答观众问题，增加直播的吸引力，提高销售量。 5. 品牌代言：虚拟人作为品牌代言人，通过其独特的形象和故事背景，吸引目标消费群体，提高品牌知名度和产品销量。 6. 虚拟试穿/试用：在时尚、美妆等行业，虚拟人可以提供虚拟试穿或试用服务，让消费者在线上体验产品效果，促进购买决策。 7. 教育和培训：虚拟人可以用于产品教育和培训，帮助消费者更好地了解产品特性和使用方法，增加产品吸引力。 8. 跨平台营销：虚拟人可以跨越不同的平台进行营销活动，包括线上商城、社交媒体、直播平台等，扩大品牌影响力。 9. 数据收集与分析：虚拟人在与消费者互动的过程中，可以收集用户反馈和行为数据，帮助企业分析消费者需求，优化产品和服务。 10. 创新体验：利用AR技术结合虚拟人，为消费者提供创新的购物体验，如AR试妆、虚拟店铺等，吸引消费者参与并提高购买意愿。 通过这些策略，虚拟人可以有效地提升消费者的购物体验，增强品牌与消费者之间的互动，从而提高销售业绩。
2024-05-23