是否有通过图片建三维模型

以下为一些关于建筑三维模型渲染的 AI 网站： 1. 3dfy.ai：这是一家专注于将稀疏数据转化为逼真三维世界的公司。其领导团队由计算成像领域资深专家组成，拥有近四十年综合专业知识。适用于数字内容创作者、艺术家、游戏开发者、动画制作人、教育和培训行业专业人士、医疗行业以及建筑和工程领域等。 2. HDAidMaster：云端工具，在建筑设计、室内设计和景观设计领域表现出色，搭载自主训练的建筑大模型 ArchiMaster。 3. 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探索。 4. ARCHITEChTURES：AI 驱动的三维建筑设计软件，在住宅设计早期阶段可引入相关标准和规范。 5. Fast AI 人工智能审图平台：形成全自动智能审图流程，实现数据汇总与管理。 但需注意，每个工具都有其特定应用场景和功能，建议您根据自身具体需求选择合适的工具。

以下是关于将二维线稿生成三维图像的相关知识： 关键词和主题描述： 为生成想要的图像，可将图片内容分为二维插画和三维立体两种形式。 主题描述时，可描述场景、故事、元素、物体或人物细节等。比如一个动物园，里面有老虎、狮子等；一个女孩在森林里搭帐篷，要注意对场景中的人物进行独立描述，拆分元素，避免一长串文字，否则 AI 可能识别不到。 设计风格： 设计师较难直接表达设计风格，可找风格类关键词参考或垫图/喂图，让 AI 结合主题描述生成相应风格的图片。 研究某些材质如玻璃、透明塑料等的关键词时，会发现其中门道很多，需针对某一种风格单独进行“咒语测试”。 生成三维图像的相关公司和技术： 往创建 3D 模型方向发展的初创公司包括 Kaedim、Mirage 和 Hypothetic 等，大公司如 Nvidia 的 Get3D 和 Autodesk 的 ClipForge 也在关注。 Kaedim 公司总部在伦敦，主要通过 2D 图像生成 3 维模型。 像 BariumAI、Ponzu 和 ArmorLab 等公司在三维纹理生成领域努力。 线稿相关的 AI 应用： 可以用 Midjourney 生成线稿，PS 修正错误，再用 ControlNet 控制，Stable Diffusion 上色，多套 AI 组合提高出图质量和效率。

以下为您介绍国内免费的建筑物及城市场景三维建模工具： 1. Polycam： 简介：发布了免费的 3D 建模工具，为元宇宙数字空间的物体孪生采集生成提供了新可能。 应用场景：适用于 3D 场景。 特点：只需上传至少 20 张图片或至少 20 秒的视频，Polycam 自动处理并构建 3D 模型。生成后可编辑模型，支持 12 种以上格式导出到流行的 3D 软件，如 Blender、SketchUp、Unreal、Unity 等。100 张图像的云处理建模时间约 1 2 分钟。还可以将无人机拍摄的图像转换为广阔的 3D 模型，与所有流行的无人机兼容。 官方网站： 2. Tripo AI： 注册/登录：点击下方网址可免费体验（国内可访问）。官网首页有一只炫酷的机械手，移动鼠标有小彩蛋。点击“Start for Free”开启旅程。登录/注册界面简洁，输入邮箱地址，获取验证码完成注册并自动登录，也可使用谷歌账户直接登录。登录后可看到用户名及拥有的点数，每月有 600 点数，用完可换账户。 界面介绍：界面简洁，上方是工具导航栏，中间是公共作品展示区，底部是生成模型的工作区域，包括输入框和创建按钮。有“Create”“My Models”“Favorite”等页面，“Create”是创作主战场，“My Models”是个人作品库，“Favorite”是私人收藏列表。 官方网站：未提及

以下为一些 AI 生成 3D 模型的工具介绍： 1. 3dfy.ai 概览：是一家专注于开发先进技术的公司，由计算成像领域资深专家组成，能将稀疏数据转化为逼真三维世界。 使用场景：数字 3D 互动体验流行度提升，但受 3D 内容可用性限制，其技术能利用稀疏数据自动创建高质量 3D 模型。 目标用户：数字内容创作者和艺术家、游戏开发者和动画制作人、教育和培训行业专业人士、医疗行业、建筑和工程领域。 应用案例：暂无详细介绍。 网址：https://3dfy.ai/ 2. xiaohu.ai 相关 3D 信息 MakeACharacter：一键生成 3D 数字人，可自定义面部特征，基于真实人类扫描数据，支持中英文提示，兼容多个行业应用。网址：https://x.com/xiaohuggg/status/1743986486780076279?s=20 Rodin Gen1：3D 原生生成模型，拥有 1.5B 参数，可实现 3Dto3D 生成，生成 3D 模型及物理基础渲染材质，支持 3D LoRA 技术。网址：https://x.com/xiaohuggg/status/1743638052097184102?s=20 Skybox AI 0.9 版本更新：可以从文本提示或草图生成 360 度 3D 世界，使用 NeRF 技术，增强图像空间深度和真实感，提供不同分辨率 3D 网格下载。网址：https://x.com/xiaohuggg/status/1739926702158225859?s=20 扫描物体生成 3D 模型：使用 APP 扫描物体，完成 3D 全貌捕获，创建 AR QR 码，展示物体于任何地点，苹果新品官网展示中应用此技术。网址：https://x.com/xiaohuggg/status/1739259052448944139?s=20 3. provisual.app 概览：3D 模型在线可视化平台，易于使用，无需特殊技能或软件，可节省时间和成本，具有在线协作、实时渲染、无限视角、材质和纹理编辑、高质量输出等功能。 使用场景：产品设计、营销、教育等。 目标客户：营销机构、创意机构、包装公司、在线商店、设计院的设计师、美术师等。 应用案例：暂无详细介绍。 网址：https://provisual.app/ 4. tripo3d.ai 概览：人工智能驱动的 3D 建模平台，可使用文本或图像在几秒钟内生成高质量且可直接使用的 3D 模型。 案例和论文： 网址：https://www.tripo3d.ai/ 5. meshy 网址：https://www.meshy.ai/ 案例：秦海涛生成 文件：1161_1709633679.mp4

很抱歉，目前知识库中没有关于数字媒体艺术专业毕设做三维建筑浏览动画的灵感推荐相关内容。但您可以从以下几个方面获取灵感： 1. 研究不同风格的建筑，如现代主义、古典主义、后现代主义等，从中汲取设计元素和特点。 2. 观察自然景观，如山峦、水流、森林等，将自然元素融入建筑设计中。 3. 参考著名建筑师的作品，分析其创意和表现手法。 4. 从科幻电影、游戏中的虚拟建筑获取灵感，想象未来建筑的可能性。 5. 关注当下的城市发展和社会需求，思考如何通过建筑解决实际问题并展现创新理念。

以下是为在电力设计院工作的人员推荐的一些 AI 网站和工具： 1. 对于画 CAD 图： CADtools 12：这是一个 Adobe Illustrator（AI）插件，为 AI 添加了 92 个绘图和编辑工具，包括图形绘制、编辑、标注、尺寸标注、转换、创建和实用工具。 Autodesk Fusion 360：是 Autodesk 开发的一款集成了 AI 功能的云端 3D CAD/CAM 软件，能帮助创建复杂的几何形状和优化设计。 nTopology：基于 AI 的设计软件，可帮助创建复杂的 CAD 模型，包括拓扑优化、几何复杂度和轻量化设计等。 ParaMatters CogniCAD：基于 AI 的 CAD 软件，能根据用户输入的设计目标和约束条件自动生成 3D 模型，适用于拓扑优化、结构设计和材料分布等领域。 一些主流 CAD 软件，如 Autodesk 系列、SolidWorks 等，提供了基于 AI 的生成设计工具，可根据用户输入的设计目标和约束条件自动产生多种设计方案。 2. 对于制作网站： 在选择工具时，需考虑目标和需求（如个人博客、商业网站、在线商店等）、预算、易用性、自定义选项以及支持和资源（如教程、社区论坛）等因素。 3. 对于审核规划平面图： HDAidMaster：云端工具，在建筑设计、室内设计和景观设计领域表现出色，搭载自主训练的建筑大模型 ArchiMaster。 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。 ARCHITEChTURES：AI 驱动的三维建筑设计软件，在住宅设计早期阶段可引入相关标准和规范约束设计结果。 需要注意的是，这些工具通常需要一定的相关知识和技能才能有效使用。对于初学者，建议先学习基本技巧，然后尝试使用这些 AI 工具来提高效率。以上内容由 AI 大模型生成，请仔细甄别。

以下是关于大模型评测的相关信息： FlagEval（天秤）大模型评测体系及开放平台： 地址： 简介：旨在建立科学、公正、开放的评测基准、方法、工具集，协助研究人员全方位评估基础模型及训练算法的性能，同时探索利用 AI 方法实现对主观评测的辅助，大幅提升评测的效率和客观性。创新构建了“能力任务指标”三维评测框架，细粒度刻画基础模型的认知能力边界，可视化呈现评测结果。 CEval：构造中文大模型的知识评估基准： 地址： 简介：构造了一个覆盖人文，社科，理工，其他专业四个大方向，52 个学科（微积分，线代…），从中学到大学研究生以及职业考试，一共 13948 道题目的中文知识和推理型测试集。此外还给出了当前主流中文 LLM 的评测结果。 SuperCLUElyb：SuperCLUE 琅琊榜 地址： 简介：中文通用大模型匿名对战评价基准，这是一个中文通用大模型对战评价基准，它以众包的方式提供匿名、随机的对战。他们发布了初步的结果和基于 Elo 评级系统的排行榜。 此外，还有小七姐对文心一言 4.0、智谱清言、KimiChat 的小样本测评，测评机制包括： 测评目标：测评三家国产大模型，以同组提示词下 ChatGPT 4.0 生成的内容做对标参照。 能力考量：复杂提示词理解和执行（结构化提示词）、推理能力（CoT 表现）、文本生成能力（写作要求执行）、提示词设计能力（让模型设计提示词）、长文本归纳总结能力（论文阅读）。 测评轮次：第一轮是复杂提示词理解和执行，包括 Markdown+英文 title 提示词测试、Markdown+中文 title 提示词测试、中文 title+自然段落提示词测试；第二轮是推理能力（CoT 表现）；第三轮是文本生成能力（写作要求执行）；第四轮是提示词设计能力（让模型设计提示词）；第五轮是长文本归纳总结能力（论文阅读）。 测试大模型质量好坏时，常用的问题包括检索和归纳、推理性、有日期相关历史事件等。以下是几个专业做模型测评的网站：

AI 大模型是一个复杂但重要的概念。以下为您详细介绍： 1. 概念：生成式 AI 生成的内容称为 AIGC。 2. 概念与关系： AI 即人工智能。 机器学习是电脑找规律学习，包括监督学习、无监督学习、强化学习。 监督学习使用有标签的训练数据，目标是学习输入和输出之间的映射关系，包括分类和回归。 无监督学习的数据没有标签，算法自主发现规律，经典任务如聚类。 强化学习从反馈中学习，以最大化奖励或最小化损失，类似训小狗。 深度学习是一种参照人脑有神经网络和神经元的方法（因层数多而称深度），神经网络可用于监督学习、无监督学习、强化学习。 生成式 AI 可以生成文本、图片、音频、视频等内容形式。 LLM 是大语言模型，对于生成式 AI，生成图像的扩散模型不是大语言模型；对于大语言模型，生成只是其中一个处理任务，如谷歌的 BERT 模型可用于语义理解（不擅长文本生成），像上下文理解、情感分析、文本分类。 3. 技术里程碑：2017 年 6 月，谷歌团队发表论文《Attention is All You Need》，首次提出 Transformer 模型，它完全基于自注意力机制处理序列数据，不依赖循环神经网络或卷积神经网络。

以下为您推荐两个语言大模型的提示词优化工具： 1. 星流一站式 AI 设计工具： 在 prompt 输入框中可输入提示词，使用图生图功能辅助创作。 支持自然语言和单个词组输入，中英文均可。 启用提示词优化后可扩展提示词，更生动描述画面内容。 小白用户可点击提示词上方官方预设词组进行生图。 写好提示词需内容准确，包含人物主体、风格、场景特点、环境光照、画面构图、画质等。 可调整负面提示词，利用“加权重”功能让 AI 明白重点内容，还有翻译、删除所有提示词、会员加速等辅助功能。 2. Prompt Perfect： 能够根据输入的 Prompt 进行优化，并给出优化前后的结果对比。 适合写论文、文章的小伙伴，但使用该能力需要消耗积分（可通过签到、购买获得）。 访问地址：

开源模型和闭源模型的情况如下： 专有模型（闭源模型）：如 OpenAI、Google 等公司的模型，需访问其官方网站或平台（如 ChatGPT、Gemini AI Studio）使用。 开源模型： 可使用推理服务提供商（如 Together AI）在线体验和调用。 可使用本地应用程序（如 LM Studio）在个人电脑上运行和部署较小的开源模型。 例如 DeepSeek、Llama 等开源模型。 Qwen 2 开源，具有多种尺寸的预训练和指令调整模型，在大量基准评估中表现出先进性能，超越目前所有开源模型和国内闭源模型，在代码和数学性能等方面显著提高。 金融量化领域的大模型正趋向闭源，几个巨头的核心模型如 OpenAI 最新一代的 GPT4、Google 的 Bard 以及未来的 Gemini 短时间内不会公开。Meta 的 LLaMA 目前开源，但未来可能改变。OpenAI 未来可能开源上一代模型。

大模型的基本原理如下： 1. 模仿人类大脑结构，表现出人的特征，应对大模型回答不及预期的解决之道与人与人交流沟通的技巧相似。 2. GPT 全称是生成式预训练转换器模型（Generative Pretrained Transformer）： 生成式（Generative）：大模型根据已有的输入为基础，不断计算生成下一个字词（token），逐字完成回答。例如，从提示词“How”开始，依次推理计算出“are”“you”等，直到计算出下一个词是的概率最大时结束输出。 3. 通俗来讲，大模型通过输入大量语料来让计算机获得类似人类的“思考”能力，能够进行文本生成、推理问答、对话、文档摘要等工作。其训练和使用过程可类比为上学参加工作： 找学校：训练大模型需要大量计算，GPU 更合适，只有购买得起大量 GPU 的才有资本训练。 确定教材：大模型需要大量数据，几千亿序列（Token）的输入基本是标配。 找老师：用合适算法讲述“书本”内容，让大模型更好理解 Token 之间的关系。 就业指导：为让大模型更好胜任某一行业，需要进行微调（fine tuning）指导。 搬砖：就业指导完成后进行推导（infer），如进行翻译、问答等。 4. 在 LLM 中，Token 被视为模型处理和生成的文本单位，可代表单个字符、单词、子单词等，在将输入进行分词时会对其进行数字化，形成词汇表。 5. 相关技术名词及关系： AI 即人工智能。 机器学习包括监督学习、无监督学习、强化学习，监督学习有标签，无监督学习无标签自主发现规律，强化学习从反馈里学习。 深度学习参照人脑有神经网络和神经元，神经网络可用于多种学习方式。 生成式 AI 可生成多种内容形式，LLM 是大语言模型，生成只是大语言模型的一个处理任务。 6. 技术里程碑：2017 年 6 月，谷歌团队发表论文《Attention is All You Need》，首次提出 Transformer 模型，基于自注意力机制处理序列数据，不依赖 RNN 或 CNN。

百度智能云的千帆大模型平台在解决大模型的调用、开发和应用开发方面表现出色。它支持调用文心大模型全系列模型，并提供全面的工具链，支持定制化的模型开发。在应用开发上，通过 AppBuilder 提供企业级 Agent 和企业级 RAG 开发能力，还能将企业应用中产生的数据经过评估和对齐进一步反馈到模型中，形成良性循环，持续优化模型性能。 2024 年上半年，百度智能云在 MaaS 市场和 AI 大模型解决方案市场中均获得第一名，市占率分别为 32.4%和 17%。MaaS 业务主要依托百度智能云千帆大模型平台提供服务，AI 大模型解决方案方面沉淀了八大行业解决方案。在 2024 百度世界大会上，百度智能云千帆大模型平台发布了工作流 Agent 能力，有助于企业更稳定、高效地实现多任务分解和执行。

目前国内免费好用的文字转图片 AI 工具包括： 1. DALL·E：由 OpenAI 推出，可根据输入的文本描述生成逼真的图片。 2. StableDiffusion：开源的文生图工具，能生成高质量图片，支持多种模型和算法。 3. MidJourney：因高质量的图像生成效果和友好的用户界面而受欢迎，在创意设计人群中流行。 您还可以在 WaytoAGI 网站（https://www.waytoagi.com/category/104 ）查看更多相关工具。但需注意，内容由 AI 大模型生成，请仔细甄别。

目前尚未有成熟的 AI 大模型或智能体能够直接实现输入材质图片就得到经过设计后的成品衣服的功能。但在 AI 领域的不断发展中，可能会有相关的技术和模型在未来出现。

目前尚未有专门的 AI 大模型或智能体能够直接实现您所描述的输入衣服材质图片就得到经过设计后的材质成品衣服的功能。但随着 AI 技术的不断发展，未来可能会出现相关的应用。

以下是一些可以将文字生成图片并配图的 AI 软件： 1. Stable Diffusion：可以根据文本指令生成与文本信息匹配的图片，生成的图片样式取决于使用者输入的提示词，难以出现完全相同的两张输出图片。 2. 无界 AI：可用于快速制作海报底图，在操作步骤上与其他同类软件有相似之处，大致流程包括确定主题与文案、选择风格与布局、生成与筛选、配文与排版。 3. DALL·E：由 OpenAI 推出，能根据输入的文本描述生成逼真的图片。 4. MidJourney：因高质量的图像生成效果和用户友好的界面设计受到广泛欢迎，在创意设计人群中尤其流行。 您可以根据自己的需求选择使用。在 WaytoAGI 网站（https://www.waytoagi.com/category/104 ），可以查看更多文生图工具。需要注意的是，内容由 AI 大模型生成，请仔细甄别。

以下为您推荐几款可用于生成图片制作 PPT 的 AI 软件及相关操作方法： 1. MJ（Midjourney）： 稍微高级一点的薅：首先复制图片的网址，然后打开 discord，在聊天栏输入“/imagine prompt”。之后再回到官网，把图像的提示词也复制下来，再回 discord 粘贴到刚才拷贝的网址后面，注意空个格。都搞好以后输入命令，稍等一会儿就会得到一个内容和画风都和原图比较接近的图。如果效果不理想多反复生成几次。之后放大觉得还不错的一张，在放大的图里可以进行改变比例和镜头拉远等操作。选一张比较好的放大一下，就可以放进 PPT 调整构图。 2. 即梦 AI： 提示词：皮克斯风格，三宫格漫画：一只小狗，坐在办公桌前，文字“KPI 达标了吗？”。一只小狗，拿着一个写满计划的大本子，微微皱着眉头，文字“OKR 写好了吗？”。一只小狗坐在电脑前，文字“PPT 做好了吗？”。 操作步骤： 打开即梦 AI：https://jimeng.jianying.com/aitool/home 。 点击 AI 作图中的图片生成。 填写绘图提示词，选择生图模型 2.1，点击立刻生成。 3. 无界 AI： 网址：https://www.wujieai.cc/ 。 做图逻辑类似于 SD，其作为出图工具的优势在于：国内网络即可稳定使用，有免费出图点数，支持中文关键词输入，无需额外下载风格模型，可直接取用。 使用模型：皮克斯卡通。本案例提供的应用场景为朋友圈 po 图，因此画幅比例选择 1:1。无界 AI 的皮克斯卡通模型位置，根据指引找到：二次元模型》模型主题》皮克斯卡通。 关键词类别：场景（向日葵花田、面包店等）、氛围（温馨、温暖等）、人物（父亲和女儿、父亲和儿子）、造型（发型、发色、服饰、配饰等）、情绪（笑得很开心、大笑、对视等）、道具（童话书等）、构图（半身、中景等）、画面（色彩明艳）、特殊等。

以下是关于图片转视频的相关内容： 一、用 AI 做 3d 新年表情包 1. 生成场景 可直接生成 1:1 的新年场景，或先将角色抠出合成绿幕，再生成无人物的场景图，方便后期控制。 背景是重要元素，输入“新年、中国新年、喜庆热闹、恭喜发财”等关键词获得合适背景。 在即梦图片生成界面中，选项为智能参考，导入参考图，模型选择图片 2.0 Pro，输入提示词生成图片后选择高清放大。 提示词示例：“戴着醒狮帽，双手抱拳，红色背景，新年喜庆。背景中有金粉，碎花，3d 爆竹显得热闹而喜庆”“拿着‘福’字，新年气氛，红色背景，新年喜庆。背景中有金粉，碎花，3d 爆竹显得热闹而喜庆” 2. 图转视频 使用可灵 AI 1.6 图生视频工具，抽卡性价比不错，简单效果一般抽两三次即可。 提示词：可爱的拟人小鹿拿着红包对你说谢谢老板，非常开心忍不住跳舞，背后下着红包雨 二、Joey 的创作思路分享 1. 让想象来到现实 制定分镜，定画面风格和人物是相对难的环节，需与团队达成共识。 定下风格和人物后进行常规的 AI 出图。 2. 动画与代码共舞 图片转视频主要用到了 runway 的笔刷，即梦的前后帧，Pixverse、pika 等。 介绍了三个转场画面： 360 人物环绕：先用 MJ 做不同角度的人物站立图，通过 comfyui 的首尾帧进行视频制作。 母亲的影子：在 SDXL 工作流中加入两个 controlnet，先在 base 里控制构图，再在 refiner 里控制母亲在画面中的强度。 上帝之手：先出一张伸手的图，用 runway 跑相互接近，转视频序列帧后在 comfyui 里用 controlnet 控制构图，按顺序自动出图跑一晚上，最后剪辑序列帧。 三、离谱村的共创故事 1. 出图 图片用 Midjourney 生产，AI 离谱村黄社长业务水平高且高产，其他小伙伴辅助。 2. 图转视频 每张图片转视频进行了大量尝试，各种工具如 pika，runway，Pixverse 轮番上场。 中间找 ZHO 做技术指导，用 SVD1.1 做出精美的视频，甚至上了 stablevideo.com 的首页官方推荐。 3. 配音部分 配音用 Audiobox 捏出来，每个人物角色有专属声音，用 GPTsovits 对离谱熊的声音做专属训练。

知识库中有搭建在线 RAG 知识库的相关内容。 RAG（RetrievalAugmented Generation）即检索增强生成，是一种结合检索和生成能力的自然语言处理架构，旨在为大语言模型提供额外的、来自外部知识源的信息。 自顶向下，RAG 的流程分为离线数据处理和在线检索两个过程。离线数据处理的目的是构建知识库，知识按某种格式及排列方式存储在其中等待使用。在线检索是利用知识库和大模型进行查询的过程。 对于 RAG 来讲，检索的质量直接影响生成的结果，常见的检索方法有关键词检索和语义检索。关键词检索是最传统和基础的方法，基于查询词与文档中词语的精确或近似匹配，实现简单但难以处理同义词和上下文语义。语义检索将查询和文档映射到同一语义空间，通过计算向量相似度判断相关性，能捕捉深层语义但计算成本较高。 在构建知识库的流程中，在线检索各个流程的“是什么”与“为什么”同等重要。例如在检索环节，选择合适的检索方法或组合对系统性能至关重要。 大模型存在无法记住所有知识尤其是长尾知识、知识容易过时且不好更新、输出难以解释和验证、容易泄露隐私训练数据、规模大导致训练和运行成本高等缺点，而 RAG 具有数据库存储和更新稳定、数据更新敏捷且可解释、降低大模型输出出错可能、便于管控用户隐私数据、降低大模型训练成本等优点。

目前市面上将音频文件转为 MP3 格式的 AI 工具较多，常见的有格式工厂、迅捷音频转换器等。这些工具部分提供免费服务，但也有一些功能或高级版本需要付费。具体的付费情况会因工具的不同而有所差异。

AI 的研究可以分为多个不同的分类，并非仅仅局限于神经网络与知识图谱这两个大的分类。 在常见的分类中： 非监督学习：最著名的是聚类，只需提供大量数据，让 AI 自行找出有趣信息。 迁移学习：在任务 A 中学习的内容可用于帮助完成任务 B，在计算机视觉领域有较多应用。 强化学习：根据输出好坏给予奖励或惩罚，利用“奖励信号”让 AI 自动学习最大化奖励，但需要大量数据。 生成对抗网络：由生成器和判别器构成，两者不断训练和竞争，提高生成真实数据的能力，广泛应用于多种领域。 此外，从技术和应用的角度来看： 知识图谱：在搜索等场景中展示关键信息，如人物相关信息、酒店信息等。 在企业中建构人工智能方面，NLG 可作为全新场景讨论，生成内容分为根据任务要求生成标准结果和根据信息进行内容创作两类，分别偏向 B 端和 C 端。NLP 能做的事情较标准化，LLM 的出现对其有提升和冲击。知识图谱领域本身有多种技术路径，与 LLM 可能是互补关系。 对于希望精进的学习者，还需要了解 AI 的背景知识，包括基础理论、历史发展、数学基础（统计学、线性代数、概率论），掌握算法和模型（监督学习、无监督学习、强化学习），学会评估和调优（性能评估、模型调优），以及神经网络基础（网络结构、激活函数）等。

目前有用于治病或者诊断的 AI 应用。 在医疗保健领域，AI 发挥着重要作用： 医学影像分析：可用于分析 X 射线、CT 扫描和 MRI 等医学图像，辅助诊断疾病。 药物研发：能够加速药物研发过程，比如识别潜在的药物候选物和设计新的治疗方法。 个性化医疗：通过分析患者数据，为每个患者提供个性化的治疗方案。 机器人辅助手术：用于控制手术机器人，提高手术的精度和安全性。 例如，有 AI 公司训练神经网络预测蛋白质结构，其成果已用于预防抗生素耐药、推进疾病研究和对抗塑料污染。还有英国的医疗技术公司与 NHS 合作测试用于二次筛查的 AI，能让更多患者更快地接受筛查，让临床医生有更多时间为患者服务并提供更快的治疗。此外，AI 在自动化医疗分诊系统中，能根据医疗数据集、患者记录和实时健康数据预测患者病情，并为医疗专业人员或直接为患者生成有关可能症状原因及潜在干预和治疗的建议。

以下是为您制作的关于如何使用 AI 进行办公提效以及 AI 工具分类对比和测评的 PPT 内容： 幻灯片 1：封面 标题：AI 助力办公提效及工具测评 幻灯片 2：目录 AI 在办公中的应用场景 常用 AI 办公工具分类对比 各工具的详细测评 幻灯片 3：AI 在办公中的应用场景 辅助文档处理 自动生成会议记录 办公文件分类管理 语言学习纠错 幻灯片 4：常用 AI 办公工具分类对比（表格形式） |工具名称|是否收费|国内是否可用|主要面向对象|优点|缺点|突出功能| |||||||| |平安好医生 APP|部分功能收费|是|医疗工作者和患者|辅助医生诊断，提高准确性|可能存在误判|辅助疾病诊断| |腾讯会议|部分高级功能收费|是|企业和个人|自动生成会议记录，方便回顾|语音识别准确性有待提高|会议记录生成| |字体管家 APP|部分字体收费|是|设计和文字工作者|生成多种书法字体|字体版权问题|书法字体生成| |醒图 APP|部分功能收费|是|摄影爱好者|提供构图建议，提升照片质量|对复杂场景的建议有限|摄影构图建议| |游戏内商城推荐功能|部分游戏收费|是|游戏玩家|根据需求推荐道具|推荐的精准度因人而异|游戏道具推荐| |彩云天气分时预报|部分功能收费|是|出行人群|提供精准分时天气预报|天气变化的不确定性|分时天气预报| |医渡云病历分析系统|收费|是|医疗机构|分析病历辅助诊断|数据安全性|病历分析| |讯飞听见会议总结功能|部分功能收费|是|企业和个人|自动总结会议发言内容|对复杂语言理解有限|会议发言总结| |书法临摹软件|部分功能收费|是|书法爱好者|提供临摹指导和评价|对不同书法风格的适应性|临摹辅助| |下厨房口味调整功能|部分功能收费|是|烹饪爱好者|根据反馈调整菜谱口味|口味调整的局限性|菜谱口味调整| |英语流利说纠错功能|部分课程收费|是|语言学习者|帮助纠正错误|对口语表达的纠错有限|语言学习纠错| |豆瓣电影剧情分析工具|免费|是|电影爱好者|提供剧情深度解读|分析的主观性|剧情分析| |腾讯文档分类功能|部分高级功能收费|是|企业和个人|自动分类办公文件|分类准确性依赖数据|文件分类| |美丽修行定制方案功能|部分功能收费|是|美容护肤人群|定制个性化护肤方案|方案的普适性|护肤方案定制| 幻灯片 5：总结 强调 AI 在办公领域的重要性和潜力 鼓励根据实际需求选择合适的 AI 工具提升办公效率 以上 PPT 内容仅供参考，您可以根据具体需求进行修改和完善。

AI 绘画与 AI 视频存在关联关系。 从以下方面可以体现： 1. 创作方面：在语言驱动的创作中，AI 绘画和 AI 影像都属于概念画笔的应用范畴，目前都处于探索阶段，尚未找到最合适的表现形式。 2. 应用方面：AI 绘画的应用领域广泛，包括个体成为自媒体博主、个体商户应用、实体印刷、AI 摄影、设计接单、AI 定制萌娃头像、电商商品、自媒体素材、AI 服装预售、AI 视频接单、培训老师等，其中就包含了 AI 视频接单。 3. 发展影响方面：AI 绘画和 AI 视频都在逐渐改变着传统艺术的面貌，对艺术的审美观念和市场需求产生影响。尽管存在争议，但都为艺术创作提供了新的可能性，如帮助创作者探索新的创意表达方式、提高制作效率、降低制作成本，促进与观众的互动，提供个性化和互动的体验。 然而，AI 绘画和 AI 视频也存在一些局限性和引发的问题，如在表达情感和创造性意图方面的不足，以及带来的版权、原创性和伦理等方面的争议。