直达「 通往AGI之路 」飞书知识库 →
首页/问答列表/问答详情

中文适用的生成式AI有哪些?

回答

生成式人工智能(Generative AI)是指能够生成新内容的AI系统,这些内容可以是文本、图像、音频或视频等。以下是一些中文适用的生成式AI工具和平台:

  1. 百度文心一言:百度提供的AI平台,包含多种生成式AI能力,如文本、语音合成等。

  2. 讯飞语音:以语音识别和合成著称,提供中文文本到语音的生成服务。

  3. 阿里巴巴的通义千问:提供包括文本、语音等多种生成式AI服务。

  4. 彩云小梦:一个中文文本生成平台,可以根据给定的开头续写故事。

  5. 写作猫:一款中文写作辅助工具,提供文本生成和写作建议。

  6. DeepL翻译:虽然主要是翻译工具,但也具备文本生成的能力。

  7. Stable Diffusion:一个开源的图像生成模型,可以生成各种图像内容。

  8. Runway:提供视频和图像的生成服务,支持中文界面和操作。

  9. 智谱:提供中文文本生成、语音合成等服务。

  10. 小冰:微软开发的AI,能够进行文本、诗歌、歌词等文本内容的创作。

  11. 美图秀秀:虽然主要是图像编辑工具,但也提供基于AI的图像生成功能。

这些工具和平台在中文语境下的应用广泛,包括但不限于内容创作、娱乐、教育、客户服务等领域。在选择使用时,应考虑具体的应用场景和需求,以及工具的性能和准确性。随着AI技术的不断发展,未来可能会有更多新的中文生成式AI工具出现。

内容由 AI 大模型生成,请仔细甄别(powered by aily)

参考资料

AIGC常见名词解释(字典篇)

AIGC:AI generated content,又称为生成式AI,意为人工智能生成内容。例如AI文本续写,文字转图像的AI图、AI主持人等,都属于AIGC的应用。类似的名词缩写还有UGC(普通用户生产),PGC(专业用户生产)等。能进行AIGC的产品项目也很多,能进行AIGC的媒介也很多包括且不限于语言文字类:OpenAI的GPT,Google的Bard,百度的文心一言,还有一种国内大佬下场要做的的LLM都是语言类的。语音声音类:Google的WaveNet,微软的Deep Nerual Network,百度的DeepSpeech等,还有合成AI孙燕姿大火的开源模型Sovits。图片美术类:早期有GEN等图片识别/生成技术,去年大热的扩散模型又带火了我们比较熟悉的、生成质量无敌的Midjourney,先驱者谷歌的Disco Diffusion,一直在排队测试的OpenAI的Dalle·2,以及stability ai和runaway共同推出的Stable Diffusion...

中国大陆

算法推荐规定:适用于任何使用算法推荐技术在中国境内提供互联网信息服务的行为。深度合成规定:适用于任何使用深度合成技术在中国境内提供互联网信息服务的行为。生成式AI办法:适用于使用生成式人工智能技术在中国境内向公众提供服务的行为,但并不包括尚未用于在中国境内向公众提供服务的生成式人工智能技术的研究和开发。伦理审查办法(草案):一旦实施,将适用于任何涉及人类、实验室动物或其他涉及伦理风险的科学技术活动。

快速学习 AIGC,有料通俗易懂版!

人工智能:一种目标,让机器展现智慧,Artificial Intelligence,简称AI生成式人工智能GenAI:一种目标,让机器产生复杂有结构的内容,Generative AI简称GenAI机器学习:一种手段,让机器自动从资料中找到公式深度学习:一种更厉害的手段,类神经网络-非常大量参数的函数大语言模型:是一类具有大量参数的“深度学习”模型,Large Language Models,简称LLMsChatGPT:一个应用实例,形象比喻:通过投喂大量资料预训练后,ChatGPT会通过聊天玩“文字接龙游戏”了。英文解释:Chat聊天,G:Generative生成,P:Pre-trained预训练,T:Transformer类神经网络模型以上概念之间的关系如下图:AIGC(Artificial Intelligence Generated Content,人工智能生成内容)是利用人工智能技术生成内容的新型生产方式,包括文本、图像、音频和视频等内容。AIGC技术可以用于多种应用,如自动撰写新闻文章、生成艺术画作、创作音乐、制作视频游戏内容等。ChatGPT是AIGC技术的一个应用实例,它代表了AIGC在文本生成领域的进展。ChatGPT是美国OpenAI公司开发的一款基于大型语言模型(Large Language Model,简称LLM)的对话机器人,它能够根据用户的输入生成连贯且相关的文本回复。用户界面如下:AGI、GenAI、AIGC几个概念的区别与理解可参考下图:

其他人在问
我计划编写一本关于生成式人工智能的书籍,但是在开始前,我需要确定一个合适的大纲框架来组织我的思路。这个框架应该包括那些部分,以及如何将各个部分连接起来,以便读者能够理解掌握AIGC的概念和应用
以下是为您编写关于生成式人工智能书籍提供的大纲框架建议: 一、引言 介绍编写本书的目的和背景,引导读者进入生成式人工智能的世界。 二、基础概念 1. 什么是生成式人工智能(AIGC) 定义和特点 与传统人工智能的区别 2. 相关技术名词 AI(人工智能) 机器学习(包括监督学习、无监督学习、强化学习) 深度学习(神经网络、神经元) 生成式 AI(可生成文本、图片、音频、视频等内容形式) LLM(大语言模型) 三、AIGC 的应用领域 1. 文字生成(如使用大型语言模型生成文章、故事、对话等) 2. 图像生成(如使用 Stable Diffusion、DALLE 等模型生成艺术作品、照片等) 3. 视频生成(如使用 Runway、KLING 等模型生成动画、短视频等) 四、AIGC 与其他内容生成方式的关系 1. AIGC 与 UGC(用户生成内容) 区别与联系 各自的优势和适用场景 2. AIGC 与 PGC(专业生成内容) 区别与联系 相互的影响和融合 五、技术原理 1. Transformer 模型 自注意力机制 处理序列数据的优势 2. 技术里程碑(如谷歌团队发表的《Attention is All You Need》论文) 六、实际案例分析 展示不同领域中成功的 AIGC 应用案例,分析其实现过程和效果。 七、挑战与展望 1. 面临的挑战(如数据隐私、伦理问题等) 2. 未来发展趋势和前景 八、结论 总结全书重点内容,对 AIGC 的未来发展进行展望。 各个部分之间可以通过逻辑递进、案例引用、对比分析等方式进行连接,使读者能够逐步深入理解掌握 AIGC 的概念和应用。
2024-10-23
生成式AI商业落地白皮书
以下是关于生成式 AI 商业落地的相关信息: 2024 年 7 月 29 日,《》由火山引擎、RollingAI 和 InfoQ 研究中心联合发布,为 CXO 提供 AI 转型战术指南。该白皮书分析了生成式 AI 在各行业的应用现状和挑战,并提供了企业 AI 转型的趋势展望和最佳实践。书中通过 240 个应用场景地图,展示了 AI 在消费零售、金融、汽车等行业的落地案例,探讨了 AI 基础设施构建、项目落地准备和快速补齐能力差距等关键问题,并提出了八步实施大模型接入的方法论。 其它相关报告: 《》 《》 《》 《》 《》 2024 年 8 月 17 日,最近上传的一些报告: 爱分析发布的《》聚焦于 AI Agent 开发管理平台市场,特别评估了火山引擎的 HiAgent 平台。报告指出,AI Agent 作为大模型应用的主流形态,正重塑科技和商业领域。 《》白皮书由 Denodo Technologies 发布,强调了生成式人工智能(Gen AI)在商业和财务价值实现中的潜力。书中指出,Gen AI 应用的可靠性依赖于数据质量,而数据管理是实施 AI 的关键挑战。 《》 《》 此外,关于游戏中的生成式 AI 革命:生成式 AI 是一种机器学习类别,计算机可以根据用户的提示生成原始的新内容。目前,文本和图像是这项技术的最成熟应用,但几乎在每一个创意领域都有工作在进行,从动画、音效、音乐,甚至到创造具有完整性格的虚拟角色。AI 在游戏中并不是新鲜事,早期游戏中的虚拟敌人只是简单脚本程序,不能学习,能力取决于程序员。现在由于更快的微处理器和云技术,有了更多计算能力,可以构建大型神经网络,在高度复杂领域识别模式和表示。这篇博文分为两部分,第一部分包括对游戏领域生成式 AI 的观察和预测,第二部分是对该领域的市场地图,概述各个细分市场并确定每个市场的关键公司。
2024-10-23
生成式AI
生成式 AI 是一种全新的信息获取方式,能够生成新的、未曾存在的内容,包括文本、图像、音频、视频等多模态。其核心机制可拆解为数据、映射和扩散三个简单的词汇。 首先是数据,包括从公共数据库获取图像存档、历史文献图片,或创建特定数据集以覆盖特定风格或元素,目的是获得足够基础以特征化物体、风格或概念。 其次是映射,在数据处理阶段,AI 使用如卷积神经网络的算法,识别和提取图片中的关键视觉特征,如颜色、形状、纹理等,并将信息进行蒸馏,抛弃干扰部分呈现特征。 最后是扩散,利用学习到的数据和视觉特征,AI 能够通过创造性扩散的过程,在现有数据基础上探索和创造新的视觉表达形式。 生成式 AI 的应用场景广泛,例如文档摘要、信息提取、代码生成、营销活动创建、虚拟协助、呼叫中心机器人等。 其工作方式包括训练阶段和应用阶段。训练阶段通过从大量现有内容中学习生成基础模型,应用阶段基础模型可用于生成内容和解决一般性问题,还可使用特定领域新数据集进一步训练以解决特定问题。 生成式 AI 正式称呼为 Gen AI/Generative AI,它是一种能够生成新内容的人工智能技术,如文本、图像、音乐等。而 AIGC 指的是由人工智能生成的内容的创作方式,是 Generative AI 的应用结果。 ChatGPT 是一种依赖 GPT 系列模型运转的应用(服务),早期 OpenAI 推出的 ChatGPT 是一种模型,目前逐渐演变成可兼容多种 GPT 模型的聊天应用。 在 Google Cloud 中,有 Vertex AI 端到端机器学习开发平台,Generative AI Studio 工具允许开发人员快速制作原型和自定义生成式 AI 模型,还有 Model Garden 平台可发现和交互基础及第三方开源模型,并提供 MLOps 工具用于自动化机器学习管道。
2024-10-22
除了生成式ai还有什么ai
以下是除生成式 AI 之外的一些常见的 AI 类型: 1. 监督学习型 AI:使用标记的数据进行训练,以预测未来的值。 2. 无监督学习型 AI:专注于在原始数据中发现模式。 3. 深度学习型 AI:使用人工神经网络处理复杂模式,可使用标记和未标记的数据进行半监督学习。 4. 强化学习型 AI:通过与环境的交互和奖励机制来学习最优策略。 在游戏领域,早期的游戏中的计算机控制对手是简单脚本程序,而现在由于更快的微处理器和云技术,能够构建大型神经网络,在高度复杂的领域中识别模式和表示。未来,多代理系统可能会成为建模推理和社会学习过程的主流方式。在生成式 AI 的下一个阶段,推理研发成果将渗透到应用层,特定领域中获取真实世界数据和构建特定认知架构仍是挑战。
2024-10-18
请搜索生成式对话crm软件
以下是关于生成式对话 CRM 软件的相关信息: 生成式 AI Studio 方面: 创建聊天提示:可与模型进行自由形式聊天,跟踪之前内容并根据上下文响应。返回语言页面,单击 + CREATE CHAT PROMPT 按钮创建新聊天提示,添加上下文到上下文字段,将相关文本复制到 Responses 下的聊天框,按 Enter 键或单击发送消息,模型会根据提供的额外上下文在约束范围内回答问题。 探索提示库:Prompt Gallery 可让您探索生成式 AI 模型在各种用例中的应用。在 Generative AI Studio 菜单中,单击 Language 可在 Get Started 页面上找到 Prompt Gallery,可从总结、分类、提取、写作和构思等用例中选择并探索。 课程字幕:介绍了生成式 AI Studio 中的一些模型参数,如调整温度(选择概率低、比较不寻常的词)、top K(从可能性最高的 K 个词中随机返回一个词)、top P(从 top P 个词中随机返回一个词的概率)等。 AIGC 在 CRM 中的应用: 个性化营销内容创作:根据客户数据生成个性化营销文案、视觉内容等,提高营销效率和转化率。 客户服务对话系统:开发智能客服系统,通过自然语言交互解答客户咨询、投诉等。 产品推荐引擎:生成产品描述、视觉展示等内容结合推荐算法为客户推荐产品,提升销售业绩。 CRM 数据分析报告生成:自动生成数据分析报告,包括多种形式,加快生产流程。 智能翻译和本地化:提供高质量多语种翻译及本地化服务,打造全球化营销内容。 虚拟数字人和营销视频内容生成:快速生成虚拟数字人形象、场景背景和营销视频内容,降低制作成本。 客户反馈分析:高效分析客户反馈文本和多媒体信息,挖掘需求和潜在痛点。 需要注意的是,AIGC 在应用过程中仍需解决算法偏差、版权和知识产权等伦理法律问题。
2024-10-15
生成式人工智能如何进行检验散文学习成果
生成式人工智能检验散文学习成果可以从以下几个方面进行: 1. 让语言模型(LLM)检查散文中的文本错误,并对长句进行总结。 2. 利用 LLM 进行语义分析,将散文中的信息传递给相关部门。 3. 对于散文的情感分析,可让模型将其进行正负判断,并展示结果。 此外,还需了解一些相关的知识: 1. 生成式 AI 生成的内容称为 AIGC。 2. 相关技术名词包括: AI 即人工智能。 机器学习包括监督学习(有标签的训练数据,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(学习的数据没有标签,算法自主发现规律,如聚类)、强化学习(从反馈里学习,最大化奖励或最小化损失)。 深度学习参照人脑有神经网络和神经元,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),如上下文理解、情感分析、文本分类。 3. 技术里程碑方面,2017 年 6 月,谷歌团队发表论文《Attention is All You Need》,首次提出了 Transformer 模型,它完全基于自注意力机制处理序列数据,比 RNN 更适合处理文本的长距离依赖性。
2024-10-13
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
国内有哪些可以解数学题的AI
国内可以解数学题的 AI 有以下几种: 1. 自适应学习系统:如 Khan Academy,结合 AI 技术为用户提供个性化的数学学习路径和练习题,根据能力和需求进行精准推荐。 2. 智能题库和作业辅助:如 Photomath,通过图像识别和数学推理技术为用户提供数学问题的解答和解题步骤。 3. 虚拟教学助手:如 Socratic,利用 AI 技术为用户解答数学问题、提供教学视频和答疑服务,帮助理解和掌握数学知识。 4. 交互式学习平台:如 Wolfram Alpha,利用 AI 技术进行数学建模和问题求解。 此外,还有 Mathly 等应用也能指导学生解决数学问题。
2024-11-01
解题AI
以下是关于解题 AI 的相关知识: 沃尔夫勒姆认为有许多问题遵循相同的一般模式,如在游戏图中找获胜序列、找谜题解决方案、定理证明、化学合成途径等,解决大量 NP 问题存在许多非确定性计算路径。在实际中,由于图规模过大,挑战在于无需追踪整个可能性图来确定动作。常见方法包括给不同状态或结果赋分并追求高分路径,在自动定理证明中从初始命题和最终定理双向工作以找到中间交汇路径,还可通过建立“引理”添加新规则。 在商业化问答场景中,检索原理包括信息筛选与确认、消除冗余、关系映射、上下文构建、语义融合和预备生成阶段。首先对检索器提供的信息评估筛选,去除冗余,分析逻辑关系,构建上下文环境,必要时进行语义融合,最后将整合好的信息编码成适合生成器处理的格式。大模型生成回答时,全新的上下文被传递给大语言模型,其根据提供的信息生成准确连贯的答案。但有时回答不准确,如出现牛头不对马嘴、未根据正确知识库回答等错误场景,优化 AI 更准确回答问题的过程称为 RAG。 RAG(检索增强生成)由检索器和生成器组成,检索器从外部知识中找与问题相关的信息,生成器利用这些信息制作精确连贯的答案,适合处理需要广泛知识的任务,能提供详细准确的回答。
2024-11-01
用什么AI应用学习视频
以下为您推荐一些 AI 学习视频: 《ChatGPT 诞生记:先捞钱,再谈理想》|OpenAI 翻身史,作者/来源:林亦 LYi,总结:ChatGPT 的背后是 OpenAI 这家公司,今天我们聊聊它的理想、成果与争议。链接:,发布日期:2023/02/10,必看星标:👍🏻 《【渐构】万字科普 GPT4 为何会颠覆现有工作流》,作者/来源:YJango,总结:视频是关于 GPT 的底层原理和未来影响。将抛开技术细节,少用专业名词,在整体功能上讲解 ChatGPT 的「工作原理」「制造过程」「涌现的能力」「未来的影响」以及「如何应对」。链接:,发布日期:2023/03/15,必看星标:👍🏻 《终于有人把 chatGPT 说清楚了——全网最深入浅出的 chatGPT 原理科普》,作者/来源:新石器公园,总结:本视频深入浅出的讲解了 chatGPT 的基本原理和演化过程,让你真正理解这个世界最大的变化。链接:,发布日期:2023/05/06,必看星标:👍🏻 此外,还有一些与 AI 应用相关的项目,如 MMVid:一个集成的视频理解系统,能处理和理解长视频内容并进行问答。其应用场景包括快速的视频剪辑、快速的图生视频、快速诊断等。由 Microsoft Azure AI 开发,结合了 GPT4V 的能力和其他视觉、音频和语音处理工具,能处理和理解长视频和复杂任务。能够自动识别和解释视频中的元素,如人物行为、情感表达、场景变化和对话内容,从而实现对视频故事线的理解。其核心功能是将视频中的多模态信息(如视觉图像、音频信号和语言对话)转录成详细的文本脚本,这样大语言模型就能够理解视频内容。
2024-11-01
我应该怎么开始学习AI
以下是为您提供的新手学习 AI 的建议: 1. 了解 AI 基本概念: 建议阅读「」部分,熟悉 AI 的术语和基础概念。了解人工智能是什么,其主要分支(如机器学习、深度学习、自然语言处理等)以及它们之间的联系。 浏览入门文章,了解 AI 的历史、当前的应用和未来的发展趋势。 2. 开始 AI 学习之旅: 在「」中,您将找到一系列为初学者设计的课程。特别推荐李宏毅老师的课程。 通过在线教育平台(如 Coursera、edX、Udacity)上的课程,按照自己的节奏学习,并有机会获得证书。 3. 选择感兴趣的模块深入学习: AI 领域广泛(比如图像、音乐、视频等),您可以根据自己的兴趣选择特定的模块进行深入学习。 掌握提示词的技巧,它上手容易且很有用。 4. 实践和尝试: 理论学习之后,实践是巩固知识的关键,尝试使用各种产品做出您的作品。 在知识库提供了很多大家实践后的作品、文章分享,欢迎您实践后的分享。 5. 体验 AI 产品: 与现有的 AI 产品进行互动,如 ChatGPT、Kimi Chat、智谱、文心一言等 AI 聊天机器人,了解它们的工作原理和交互方式。 6. 对于中学生: 从编程语言入手学习,如 Python、JavaScript 等,学习编程语法、数据结构、算法等基础知识。 尝试使用 AI 工具和平台,如 ChatGPT、Midjourney 等,探索面向中学生的 AI 教育平台,如百度的“文心智能体平台”、Coze 智能体平台等。 学习 AI 基础知识,了解 AI 的基本概念、发展历程、主要技术及在各领域的应用案例。 参与 AI 相关的实践项目,如参加学校或社区组织的 AI 编程竞赛、创意设计大赛等活动,尝试利用 AI 技术解决生活中的实际问题。 关注 AI 发展的前沿动态,关注权威媒体和学者,思考 AI 技术对未来社会的影响。 记住,学习 AI 是一个长期的过程,需要耐心和持续的努力。不要害怕犯错,每个挑战都是成长的机会。随着时间的推移,您将逐渐建立起自己的 AI 知识体系,并能够在这一领域取得成就。完整的学习路径建议参考「通往 AGI 之路」的布鲁姆分类法,设计自己的学习路径。
2024-11-01
一键生成PPT的AI
以下是为您整理的关于一键生成 PPT 的 AI 相关信息: 增强版 Bot: 是基于 AI 驱动的智能创作平台,能够实现一站式内容生成,包括图片、PPT、PDF 等。 输入诉求即可生成包含特定架构风格的完整 PPT,并提供相关模板选择。 歌者 PPT: 功能:具有话题生成、资料转换、多语言支持、海量模板和案例库、在线编辑和分享、增值服务等功能。 简介:是一款永久免费的智能 PPT 生成工具,适用于多种场景,能提供便捷和智能化体验。 产品优势:免费使用、智能易用、海量案例、资料转 PPT 专业、AI 翻译。 推荐理由:完全免费,智能化程度高,模板和案例丰富,适合不擅长制作 PPT 或时间紧张的人群。 AiPPT.cn: 是一家 AIGC 数字科技企业旗下的产品。 致力于打造“下一代个人与组织的 Ai 工作站”,包括多款应用 AI 能力的内容创作工具。 能够帮助用户“一分钟一键生成 PPT”,在国内 AiPPT 赛道创业公司中排名第 1,全球第 4,是国内所有 AIGC 产品 PC 端 Top10。目标市场包括基层及中高层管理岗位人员,如市场、运营、销售、人力、财务、行政、技术、产品、总助、公务员、学生、老师等。
2024-11-01
哪些工具擅长中文白皮书写作?
以下是一些在中文白皮书写作方面表现出色的工具: 1. 文献管理和搜索: Zotero:结合 AI 技术,能自动提取文献信息,便于管理和整理参考文献。 Semantic Scholar:由 AI 驱动的学术搜索引擎,可提供相关文献推荐和引用分析。 2. 内容生成和辅助写作: Grammarly:通过 AI 技术进行文本校对、语法修正和写作风格建议,提升语言质量。 Quillbot:基于 AI 的重写和摘要工具,能精简和优化内容。 3. 研究和数据分析: Google Colab:提供云环境的 Jupyter 笔记本,支持 AI 和机器学习研究,利于数据分析和可视化。 Knitro:用于数学建模和优化的软件,可进行复杂数据分析和模型构建。 4. 论文结构和格式: LaTeX:虽非纯粹 AI 工具,但结合自动化和模板,能高效处理格式和数学公式。 Overleaf:在线 LaTeX 编辑器,有丰富模板库和协作功能,简化编写过程。 5. 研究伦理和抄袭检测: Turnitin:广泛使用的抄袭检测工具,确保原创性。 Crossref Similarity Check:通过与已发表作品比较,检测潜在抄袭问题。 需要注意的是,使用这些工具时,应结合自身写作风格和需求,选择最合适的辅助工具。同时,内容由 AI 大模型生成,请仔细甄别。
2024-10-31
coze怎么设置中文界面
要将 Coze 设置为中文界面,您可以按照以下步骤进行操作: 1. 打开 coze.cn/home ,点击创建 Bot 。 2. 输入相关信息,例如“尝试联网”。 3. 尝试询问:今天的 hacker news 上有什么新闻?如果答不出,引入联网插件 WebPilot ,操作方式为:插件> + >选择 WebPilot ,重新尝试联网。 4. 点击右侧设置进入设置界面,下滑找到语言选项选择中文即可。 另外,关于页面汉化中文版的相关信息: 地址:https://github.com/AIGODLIKE/AIGODLIKECOMFYUITRANSLATION 安装目录:D:\\COMFYUI\\ComfyUI_windows_portable\\ComfyUI\\custom_nodes 安装方法:三种安装方法具体步骤请跳转 使用说明:点击右侧设置进入设置界面,下滑找到语言选项选择您想要切换的语言。
2024-10-29
ideogram 2.0 如何做中文海报?
Ideogram 2.0 做中文海报的方法如下: 1. 特点: 是目前 AI 设计能力最强,文字生成效果最好且最准确(仅限英文),图像生成效果优于 Flux & Dalle·3。 增强了图像中精确文本的渲染能力,适用于海报、徽标、封面、贺卡、T 恤设计等。 提供 5 种不同风格,包括通用、写实、设计、3D 和动漫(Auto 是随机选择一种)。 引入“融合 Remix”、“描述 describe、“放大 Upscale"、“提示词增强 Magic Prompt 功能、“调色板 Color palette”。 提供 API 接口,方便企业集成高级图像生成功能。 支持手机端,目前上线 iOS 应用程序。 目前可免费使用,每天最多 10 次生成机会(40 张图片)。 2. 基本操作界面: 生成风格选择(Auto):相同 prompt 会有不同风格的生成结果。 提示增强 Magic Prompt:增强输入的初始 prompt,提高图像多样性和丰富性,或将初始 prompt 翻译为英文。 尺寸选择 Aspect ratio:可以自由选择生成图片的尺寸,自定义推荐调整比例 Aspect ratio,因为像素尺寸数值 Dimensions 很多情况下会提示失败。 可见性 Visibility:公共模式 Public 指个人生成的图片是否会分享到公共空间被其他用户看到,如果是用于工作需求推荐选择私人模式 Private。 模型选择 Model:推荐最新的 2.0 模型。 调色板 Color palette:可以自动,或使用提供的配色,或根据自己的需求设置相应的配色,生成图像的配色会匹配设置的配色。 渲染质量 Rendering:跟生成的质量相关,一般默认就行,个人使用感觉区别不是特别大,包括快速(约 5 秒)、默认(约 12 秒)、质量(约 20 秒)三种模式。 种子值 Seed:尽可能维持相同的图像效果,但生成结果略有调整。 负面提示词 Negative prompt:不希望出现的元素,可以通过填写到这里进行规避。 3. 图像风格控制:包括现实、设计、3D 和动漫。 4. 调色板控制:可以生成符合您特定调色板的图像。 您可以根据以上内容和官方教程,尝试使用 Ideogram 2.0 制作中文海报。
2024-10-27
有哪款工具可以进行多语种对话?或者实现中文转英文和英文语音
以下是一些可以进行多语种对话或实现中文转英文和英文语音的工具: 1. 11labs:官网为 https://elevenlabs.io/ ,英文效果较好,但无法使用语速、情绪调节等控件,只能通过标点符号改变语音效果。 2. 出门问问的魔音工坊:国内工具,可使用情绪调节控件。 3. Voice control for ChatGPT Chrome 插件:用于和 ChatGPT 进行语音对话,支持多种语言,可当英语口语/听力老师使用。下载地址:https://chrome.google.com/webstore/detail/voicecontrolforchatgpt/eollffkcakegifhacjnlnegohfdlidhn?hl=zhCN 。但该工具提供的 TTS 效果较生硬。 4. VALLEX:一个开源的多语言文本到语音合成与语音克隆模型,支持多种语言(英语、中文和日语)和零样本语音克隆,具有语音情感控制和口音控制等高级功能。
2024-10-17
有没有RAG 基本架构的中文图示
以下是关于 RAG 基本架构的介绍: RAG 是当今大多数现代人工智能应用程序的标准架构。以 Sana 的企业搜索用例为例,其工作原理如下: 1. 应用程序加载和转换无结构文件(如 PDF、幻灯片、文本文件),跨越企业数据孤岛(如 Google Drive 和 Notion),通过数据预处理引擎(如 Unstructured)转换为 LLM 可查询格式。 2. 这些文件被“分块”成更小的文本块,作为向量嵌入并存储在数据库(如 Pinecone)中,以实现更精确的检索。 3. 当用户提出问题时,系统检索语义上最相关的上下文块,并将其折叠到“元提示”中,与检索到的信息一起馈送给 LLM。 4. LLM 从检索到的上下文中合成答复返回给用户。 RAG 的基本概念: RAG 是一种结合了检索和生成的技术,能让大模型在生成文本时利用额外的数据源,提高生成的质量和准确性。其基本流程为: 首先,给定用户输入(如问题或话题),RAG 从数据源中检索出相关文本片段(称为上下文)。 然后,将用户输入和检索到的上下文拼接成完整输入传递给大模型(如 GPT),输入通常包含提示,指导模型生成期望输出(如答案或摘要)。 最后,从大模型的输出中提取或格式化所需信息返回给用户。
2024-10-17
有什么可以把中文字幕翻译成英文字幕并添加到原视频的工具推荐给我吗?
以下是为您推荐的可以把中文字幕翻译成英文字幕并添加到原视频的工具: 1. 按照一种方案,您可以: 用 whisper 生成原视频的英文字幕。 让 GPT 结合字幕全文翻译,并根据原英文字幕的拆分,将译文进行同样行数的拆分。 将 GPT 译文拆分的结果插入到原英文字幕文件中形成一个新的双语字幕文件。这个过程中的执行脚本可以让 GPT 写。 2. 另外,还有以下单独的视频自动字幕工具推荐: Reccloud:免费的在线 AI 字幕生成工具,可上传视频精准识别,能对识别的字幕进行翻译,自动生成双语字幕。已处理 1.2 亿+视频,识别准确率接近 100%。 绘影字幕:一站式专业视频自动字幕编辑器,提供字幕制作和翻译服务,支持 95 种语言,准确率高达 98%,可自定义字幕样式。 Arctime:能对视频语音自动识别并转换为字幕,支持自动打轴,支持 Windows 和 Linux 等主流平台及 SRT 和 ASS 等字幕功能。 网易见外:国内知名语音平台,支持视频智能字幕功能,转换正确率较高,支持音频转写功能。 以上工具各有特点,您可以根据自身需求选择最适合的。请注意,部分内容由 AI 大模型生成,请仔细甄别。
2024-10-15
适用于分销销售的ai
以下是一些适用于分销销售的 AI 工具: 1. Salesforce 爱因斯坦:来自 Salesforce,能分析大量数据集以识别潜在客户,生成预测性潜在客户评分,还具有自动化功能,可执行日常或耗时任务,让销售团队专注于关键方面,如建立客户关系和完成交易。 2. Clari:专门从事智能收入运营的软件,以创建高度准确的收入预测能力闻名,能统一数据并以易理解方式呈现,简化财务预测过程。 3. Hightime:销售团队的 AI 助手,可处理重复性任务和耗时研究。 此外,在电子商务领域,以下 AI 工具也有助于分销销售: 1. Flair、Booth 和 Bloom 等工具可帮助品牌创建引人注目的产品照片,如将静态照片变成动态形象,未来还可能极度个性化,展示产品在特定场景中的效果。 2. AdCreative、Pencil 可制作用于电子邮件或社交媒体的营销材料。 3. Frase 或 Writesonic 可以编写经过 SEO 优化的产品描述。未来甚至可能仅通过描述期望的审美并点击按钮,就能创建完整的电商商店及市场营销材料。 需要注意的是,以上只是部分例子,实际上还有许多其他的 AI 销售工具可根据具体需求选择使用。
2024-11-01
AI办公场景的小工具有哪些?请用模板给我介绍 模板:产品名称、产品适用场景、产品卖点
以下是一些 AI 办公场景的小工具: |产品名称|产品适用场景|产品卖点| |||| |AI 智能写作助手|辅助创作与学习|帮助用户快速生成高质量文本| |AI 语言学习助手|辅助创作与学习|辅助用户学习语言,提供个性化学习方案| |爱奇艺智能推荐|推荐与规划|根据用户喜好推荐电影,发现优质影片| |WPS Office|优化与管理|提高办公效率,实现自动化办公流程| |销售:定制销售解决方案|销售|为企业定制销售方案| |客服:定制客服话术|客服|提供针对性的客服话术| |HR:团队绩效管理|人力资源|分析员工绩效并提供考评和改进建议| |HR:面试工具|人力资源|帮助求职者在面试中生成完美回答| |科学:研制采摘机器人|科学研究|借助 ChatGPT 设计并研制番茄收割机器人|
2024-11-01