视频人物转动画的技术

以下是关于“SOP+AI”的相关内容： 怎样利用 AI 节约 10 倍内容创作时间？ 最近团队开始运营小红书账号，于是打造了“小红书文案专家”。 BOT 名称：小红书文案专家 功能价值：见过多个爆款文案，输入网页或视频链接就能生成对应的小红书文案，辅助创作者生成可一键复制发布的初稿，提供创意和内容，节约 10 倍文字内容创作时间。 应用链接：https://www.coze.cn/s/ij5C6LWd/ 设计思路： 痛点：个人时间有限，希望有人写初稿并生成配图。 实现思路：为自己和团队设计工作流，让 AI 按运营思路和流程工作。 一期产品功能： 1. 提取任何链接中的标题和内容。 2. 按小红书平台文案风格重新整理内容。 3. 加入 emoji 表情包，使文案更有活力。 4. 为文案配图片。 二期计划功能：持续优化升级，增加全网搜索热点功能，提炼热点新闻或事件关键信息，结合用户想要生成的内容方向输出文案和配图。 SOP+AI：打造职场高效能人士的秘密武器 案例分享：X 公司客服团队引入 SOP 和 AI 助手后，工作效率显著提升。引入 SOP 前，客服工作流程混乱，效率低下，客户满意度不高。引入 SOP 标准化操作后，效率提高。进一步引入 AI 助手，自动回复常见问题、处理简单请求，减少客服工作量，还能及时发现问题帮助优化。结果客服团队工作效率提升 30%以上，客户满意度显著提高。SOP 能提升效率、减少失误、促进协作，借助 AI 助手，SOP 制定和优化更高效智能。

目前在视频生成领域，以下几个 AI 表现较为突出： Luma AI： Dream Machine 功能包括 txt2vid 文生视频和 img2vid 图生视频，还支持 Extend 延长 4s、循环动画、首尾帧动画能力。 8 月底最新发布的 Dream Machine 1.5 增强了提示词理解能力和视频生成能力，对视频内文字的表现很强。 在 img2vid 图生视频方面，生成效果在多方面远超其他产品，如生成时长较长（5s）、24 帧/s 非常丝滑、运动幅度大且能产生相机的多角度位移、提示词中可增加无人机控制的视角变化、运动过程中一致性保持较好、分辨率高且有效改善了运动幅度大带来的模糊感。 Runway：推出了实力强劲的 Gen3 模型。 此外，以下是其他视频生成的 Top10 产品及相关数据： |排行|产品名|分类|4 月访问量（万 Visit）|相对 3 月变化| |||||| |1|InVideo|其他视频生成|736|0.118| |2|Fliki|其他视频生成|237|0.165| |3|Animaker ai|其他视频生成|207|0.076| |4|Pictory|其他视频生成|122|0.17| |5|Steve AI|其他视频生成|76|0.119| |6|decohere|其他视频生成|57.5|0.017| |7|MagicHour|其他视频生成|53.7|0.071| |8|Lumen5|其他视频生成|51|0.149| |9|democreator|其他视频生成|41.9|0.136| |10|腾讯智影|其他视频生成|35.4|0.131|

以下是在国内可以免费用的图生视频的 AI 工具： 1. Hidreamai（国内，有免费额度）：https://hidreamai.com//AiVideo 。支持文生视频、图生视频，提示词使用中文、英文都可以，文生视频支持正向提示词、反向提示词、运镜控制、运动强度控制，支持多尺寸，可以生成 5s 和 15s 的视频。 2. ETNA（国内）：https://etna.7volcanoes.com/ 。Etna 是一款由七火山科技开发的文生视频 AI 模型，它可以根据用户简短的文本描述生成相应的视频内容。生成的视频长度在 8 15 秒，画质可达到 4K，最高 38402160，画面细腻逼真，帧率 60fps，文生视频，支持中文，时空理解。 3. Dreamina（国内内测，有免费额度）：https://jimeng.jianying.com/aitool/video/generate 。支持文生视频、图生视频，视频生视频，支持图生视频首尾帧功能，提示词使用中文、英文都可以，文生视频支持正向提示词、运镜控制、运动强度控制、帧数选择，支持 16:9、9:16、1:1、3:4、4:3 尺寸，图生视频、视频生视频除了尺寸不可选以外，其他跟文生视频基本相同，默认生成 3s 的视频。 4. 可灵（免费）：https://klingai.kuaishou.com/ 。支持文生视频、图生视频，支持图生视频首尾帧功能，提示词可使用中文，文生视频支持正向提示词、反向提示词、运镜控制、时长选择（5s、10s），支持 16:9、9:16、1:1 尺寸，图生视频除了不可运镜控制以外，其他跟文生视频基本相同，默认生成 5s 的视频。 此外，还有一些国内外提供文生视频功能的产品推荐： 1. Pika：非常出色的文本生成视频 AI 工具，擅长动画制作，并支持视频编辑。 2. SVD：如果熟悉 Stable Diffusion，可以直接安装这款最新的插件，在图片基础上直接生成视频。这是由 Stability AI 开源的 video model。 3. Runway：老牌 AI 视频生成工具，提供实时涂抹修改视频的功能，但需要收费。 4. Kaiber：视频转视频 AI，能够将原视频转换成各种风格的视频。 5. Sora：由 OpenAI 开发，可以生成长达 1 分钟以上的视频。 更多的文生视频的网站可以查看这里：https://www.waytoagi.com/category/38 。请注意，以上内容由 AI 大模型生成，请仔细甄别。

以下是一些图生视频的 AI 工具： 1. Pika：一款出色的文本生成视频 AI 工具，擅长动画制作，并支持视频编辑。 2. SVD：若熟悉 Stable Diffusion，可安装此最新插件，能在图片基础上直接生成视频，由 Stability AI 开源的 video model。 3. Runway：老牌 AI 视频生成工具，提供实时涂抹修改视频的功能，但需收费。 4. Kaiber：视频转视频 AI，能够将原视频转换成各种风格的视频。 5. Sora：由 OpenAI 开发，可生成长达 1 分钟以上的视频。 根据视频脚本生成短视频的 AI 工具： 1. ChatGPT + 剪映：ChatGPT 生成视频小说脚本，剪映根据脚本自动分析出视频所需要素并生成对应素材和文本框架。 2. PixVerse AI：在线 AI 视频生成工具，支持将多模态输入转化为视频。 3. Pictory：AI 视频生成器，用户提供文本描述即可生成相应视频内容。 4. VEED.IO：提供 AI 图像生成器和 AI 脚本生成器，帮助用户从图像制作视频，并规划内容。 5. Runway：AI 视频创作工具，能将文本转化为风格化的视频内容。 6. 艺映 AI：专注于人工智能视频领域，提供文生视频、图生视频、视频转漫等服务。 关于清影的图生视频： 输入一张图片加相应提示词，清影大模型会根据提示将图片转变为视频画面。也可以只输入一张图片，清影大模型将自行发挥想象力把图片扩展为有故事的视频。有两个小技巧： 1. 选用尽可能清晰的图片，上传图片比例最好为 3:2（横版），支持上传 png 和 jpeg 图像。若原图不够清晰，可采用分辨率提升工具。 2. 提示词要简单清晰。可以选择不写 prompt，直接让模型操控图片动起来；或者明确想动起来的主体，并以“主体+主题运动+背景+背景运动”的方式撰写提示词（一定要有主体，不然可能会出现 AI 狂乱景象）。若不明确大模型如何理解图片，推荐将照片发送到清言对话框进行识图，明确主体的描述。

以下是一些好用的 AI 视频工具： Runway：https://runwayml.com/ 。在真实影像方面质感好，战争片全景镜头处理出色，控件体验感好，但爱变色，光影不稳定，控制能力强，可指定局部对象设置运动笔刷。有网页和 app 方便。工具教程： Pixverse：https://pixverse.ai/ 。在高清化方面有优势，对偏风景和纪录、有特定物体移动的画面友好，能力全面，缺点是同时只能进行 4 个任务。工具教程： Haiper：https://app.haiper.ai/ 。默默无闻，只能生成 2s，但有不错的镜头，稳定性强，优点是没有并发任务限制。 Pika：https://pika.art/ 。对奇幻感画面把控好，自然，有嘴型同步功能，对二次元友好。工具教程： SVD：https://www.stablevideo.com/ 。整体略拉垮，唯一能打的是在风景片，优点是不带水印，动作幅度大，但崩坏概率大。工具教程： 此外，还有以下 AI 视频工具： 即梦：https://dreamina.jianying.com/ 。剪映旗下，生成 3 秒，动作幅度有很大升级，最新 S 模型，P 模型。工具教程： Kling：kling.kuaishou.com 。支持运动笔刷，1.5 模型可以直出 1080P30 帧视频。视频模型： Vidu：https://www.vidu.studio/ 智谱清影：https://chatglm.cn/video 。开源了，可以自己部署 cogvideo 。工具教程： 美图旗下：https://www.miraclevision.com/ Neverends：https://neverends.life/create 。操作傻瓜 SD：Animatediff SVD deforum 。自己部署 Leiapix：https://www.leiapix.com/ 。可以把一张照片转动态 Krea：https://www.krea.ai/ Opusclip：https://www.opus.pro/ 。利用长视频剪成短视频 Raskai：https://zh.rask.ai/ 。短视频素材直接翻译至多语种 invideoAI：https://invideo.io/make/aivideogenerator/ 。输入想法>自动生成脚本和分镜描述>生成视频>人工二编>合成长视频 descript：https://www.descript.com/?ref=feizhuke.com veed.io：https://www.veed.io/ 。自动翻译自动字幕 clipchamp：https://app.clipchamp.com/ typeframes：https://www.revid.ai/?ref=aibot.cn 还有一些其他的工具，如： Morph Studio：https://app.morphstudio.com/ 。还在内测 Heygen：https://www.heygen.com/ 。数字人/对口型 Kaiber：https://kaiber.ai/ Moonvalley：https://moonvalley.ai/ Mootion：https://discord.gg/AapmuVJqxx 。3d 人物动作转视频

以下是一些在中国大陆可用的文生视频免费 AI 工具： 1. Hidreamai（国内，有免费额度）：https://hidreamai.com//AiVideo 。支持文生视频、图生视频，提示词使用中文、英文都可以。文生视频支持正向提示词、反向提示词、运镜控制、运动强度控制，支持多尺寸，可以生成 5s 和 15s 的视频。 2. ETNA（国内）：https://etna.7volcanoes.com/ 。Etna 是一款由七火山科技开发的文生视频 AI 模型，它可以根据用户简短的文本描述生成相应的视频内容。生成的视频长度在 8 15 秒，画质可达到 4K，最高 38402160，画面细腻逼真，帧率 60fps，文生视频支持中文，时空理解。 3. Dreamina（国内内测，有免费额度）：https://jimeng.jianying.com/aitool/video/generate 。支持文生视频、图生视频、视频生视频，支持图生视频首尾帧功能，提示词使用中文、英文都可以。文生视频支持正向提示词、运镜控制、运动强度控制、帧数选择，支持多种尺寸，默认生成 3s 的视频。 4. 可灵（免费）：https://klingai.kuaishou.com/ 。支持文生视频、图生视频，支持图生视频首尾帧功能，提示词可使用中文。文生视频支持正向提示词、反向提示词、运镜控制、时长选择（5s、10s），支持多种尺寸，默认生成 5s 的视频。 此外，还有一些国内外提供文生视频功能的产品推荐： 1. Pika：一款出色的文本生成视频 AI 工具，擅长动画制作，并支持视频编辑。 2. SVD：如果熟悉 Stable Diffusion，可以直接安装这款最新的插件，在图片基础上直接生成视频。这是由 Stability AI 开源的 video model。 3. Runway：老牌 AI 视频生成工具，提供实时涂抹修改视频的功能，但收费。 4. Kaiber：视频转视频 AI，能够将原视频转换成各种风格的视频。 5. Sora：由 OpenAI 开发，可以生成长达 1 分钟以上的视频。 更多的文生视频的网站可以查看：https://www.waytoagi.com/category/38 。请注意，内容由 AI 大模型生成，请仔细甄别。

以下是一些将照片转动画的工具和相关信息： 网站： Morph Studio：https://app.morphstudio.com/ ，还在内测。 Heygen：https://www.heygen.com/ ，数字人/对口型。 Kaiber：https://kaiber.ai/ 。 Moonvalley：https://moonvalley.ai/ 。 Mootion：https://discord.gg/AapmuVJqxx ，3d 人物动作转视频。 美图旗下：https://www.miraclevision.com/ 。 Neverends：https://neverends.life/create ，操作傻瓜。 SD：Animatediff SVD deforum ，自己部署。 Leiapix：https://www.leiapix.com/ ，可以把一张照片转动态。 Krea：https://www.krea.ai/ 。 Opusclip：https://www.opus.pro/ ，利用长视频剪成短视频。 Raskai：https://zh.rask.ai/ ，短视频素材直接翻译至多语种。 invideoAI：https://invideo.io/make/aivideogenerator/ ，输入想法>自动生成脚本和分镜描述>生成视频>人工二编>合成长视频。 descript：https://www.descript.com/?ref=feizhuke.com 。 veed.io：https://www.veed.io/ ，自动翻译自动字幕。 clipchamp：https://app.clipchamp.com/ 。 typeframes：https://www.revid.ai/?ref=aibot.cn 。 VIGGLE： 是一款创新的可控视频生成平台，基于 JST1 技术，允许用户自由创建和控制 3D 角色的动作。在游戏开发、动画制作及 VR/AR 等领域展现出巨大潜力。 体验地址：https://www.viggle.ai/ 。 官方 Discord：https://discord.gg/viggle 。 操作方式（以网页端举例）： Upload a character image of any size.上传任意尺寸的角色图像。 For better results,use a fullbody photo with a clean background.为了获得更好的效果，请使用背景干净的全身照片。 Image size图像大小（最大 10MB）。 The photo you upload must comply with您上传的照片必须符合社区规则。 全球 AI 电影马拉松大赛获奖短片《种子》创作思路分享： 图片转视频主要用到了其实整个视频还是比较顺利的。主要用到 runway 的笔刷，即梦的前后帧，Pixverse、pika 等，画面都不难出，难出的就再抽他个一百次就行。 主要说三个本次用到的转场画面： 360 人物环绕：在主角的梦境破碎，从年轻变老的这一段，尝试了很多方式去表达，最后决定人物环绕拍摄的方式去做。而技术的思路是先用 MJ 做一组不同角度的人物站立图，然后通过 comfyui 的首尾帧进行视频制作。 母亲的影子：当时的想法是这组图既能在播放时看到母亲的轮廓，又能在暂停时自己成为一张完整的图片。参考节气图的思路，在 SDXL 工作流中加入了两个 controlnet，先在 base 里控制构图，再在 refiner 里再控制母亲在画面中的强度。 上帝之手：先出了一张伸手的图，然后用 runway 跑相互接近，然后转视频序列帧后在 comfyui 里用 controlnet 控制构图，按顺序自动出图跑一晚上，最后再剪辑序列帧就好了。

以下是一些真人视频转动漫风格视频的工具： 1. Pika：是一款出色的文本生成视频 AI 工具，擅长动画制作，并支持视频编辑。 2. SVD：如果熟悉 Stable Diffusion，可以安装这款最新的插件，能在图片基础上直接生成视频，它是由 Stability AI 开源的 video model。 3. Runway：老牌 AI 视频生成工具，提供实时涂抹修改视频的功能，但需要收费。 4. Kaiber：视频转视频 AI，能够将原视频转换成各种风格的视频。 5. Sora：由 OpenAI 开发，可以生成长达 1 分钟以上的视频。 另外，还有以下相关工具： 1. 艺映 AI（https://www.artink.art/）：专注于人工智能视频领域，提供文生视频、图生视频、视频转漫等服务，用户可以根据文本脚本生成视频。 以上工具均适合于不同的使用场景和需求，您可以根据自己的具体情况进行选择。更多的文生视频的网站可以查看： 。需要注意的是，内容由 AI 大模型生成，请仔细甄别。

以下是关于图片转动漫风格的相关信息： SDXL Prompt Styler 插件可以把图片转化成近百种风格。原始图像为手绘风格时，手绘线条和折纸风格互斥。包含 canny 控制和跳过 canny 控制会有不同的风格转化效果，若想把图片转成漫画风格并较好保留人物外轮廓，加入 canny 控制能更好还原人物造型。有时直接用插件内置预设的提示词组合不一定能达到想要的效果，需在 prompt 中添加更多相关关键词。此工作流结合 Vid2Vid Style Transfer with IPA & Hotshot XL 工作流，可实现视频不同风格的稳定转绘。 3 月 18 日的 Xiaohu.AI 日报： Magnific AI 推出照片风格化功能，可将任意照片转换成任意风格，能控制样式数量和结构完整性，适用于多种用例。链接：https://x.com/imxiaohu/status/1769710736132227434?s=20 《滚石》报道 Suno AI 与 ChatGPT 合作创作的歌曲，Suno AI 生成音乐，ChatGPT 提供歌词和标题，模仿独奏原声密西西比三角洲蓝调，讲述悲伤的 AI 故事。相关链接：https://rollingstone.com/music/musicfeatures/sunoaichatgptformusic1234982307/ 、https://soundcloud.com/rs539916550/soulofthemachine 、https://x.com/imxiaohu/status/1769702028425744427?s=20 Animagine XL 3.1 动漫主题文本到图像模型更新发布，扩展了对广泛动漫风格的理解，提高了生成图像质量，解决过曝问题，新增美学标签，优化了结果准确性。链接：https://cagliostrolab.net/posts/animaginexlv31release 、https://huggingface.co/cagliostrolab/animaginexl3.1

以下为一些将照片转动漫的工具及相关介绍： 1. SD： 图生图功能除文本提词框外还有图片输入口，可通过图片给 AI 创作灵感。 可通过两种反推方式获取提示词，如 CLIP 和 DeepBooru，但生成的提示词可能有瑕疵，需手动补充信息。 调整宽度和高度使红框匹配图片。 2. Fooocus： 在“图生图”中载入图片并点击“加载到输入”，勾选“图生图”后点击生成，可得到相同构图的图像。 能切换“SAI 动漫”风格，右边参数可控制与参考图的相似程度。 3. AnimeAI： 官网为 https://animeai.app/ ，是一个能将肖像照片转化为个性化动漫艺术作品的 AI 动漫图片生成器，有广泛的动漫风格选择和先进算法。

以下是关于视频转动画视频的相关信息： 有爽文转简单动漫的视频上了 B 站热门，一本小说改编的涨粉十万，链接为：https://www.bilibili.com/video/BV1Pc411Q77b/?spm_id_from=333.999.0.0&vd_source=4f7659a23dafc8b331c8f784bf762298 。此类视频可简单拆解为人物站位调度+DNF/LOL 特效，纯视觉特效不考虑。随机摆放 SD 生成图片的小说改视频也有一定传播力。 有人想验证“人物站位的调度“这个步骤是否可以让 openai 的 GPT 来自动完成。 介绍了 AI 视频工具 viggle，其具有以下功能： 视频换脸、动作模仿。 相关网址：http://viggle.ai ，discord 免费体验：https://discord.com/invite/viggle 。 具体操作包括： /mix：将角色图像混合到动态视频中，需上传一张字符清晰的图片和一段清晰运动的视频。 /animate：使用文本运动提示为静态角色设置动画，需上传一张字符清晰的图片，并描述想让角色做的动作（也可从 https://viggle.ai/prompt 中复制动作提示词）。 /ideate：纯粹从文本创建角色视频，需描述想要创造的角色和希望角色执行的动作（或从 https://viggle.ai/prompt 中复制动作提示词）。 /character：通过文本提示创建角色并将其动画化，需描述想要创造的角色，从四个结果中选择一个图像，再描述希望角色执行的动作（或从 https://viggle.ai/prompt 中复制动作提示词）。 /stylize：使用文本提示符重新设计角色的样式并将其动画化，操作是上传一张字符清晰的图片，描述想改变角色的任何地方来重新塑造它，从四个结果中选择一个图像，再描述想要角色做的动作（或者从 https://viggle.ai/prompt 中复制动作提示词）。

要使用AI将视频转换成动画，可以考虑以下几种方法和工具： 1. Sora：这是OpenAI开发的一款AI视频生成模型，能够根据用户的文本描述生成长达60秒、1080P高质量的视频。Sora能够理解并执行详细的文本指令，生成具有视觉质量和连贯性的视频，这些视频可以包含多个角色、动作和场景。 2. Stable Diffusion：这是一款一键视频转动漫工具，可以将真人视频转换成动漫风格。用户可以通过简单的操作将视频内容转换成卡通或动漫风格。 3. GoEnhance AI：这是一个全能的AI视频制作平台，提供视频转动画的功能。用户可以上传视频，选择动漫风格，然后生成高分辨率的动漫视频。GoEnhance AI支持超过20种不同的风格，包括Pixar、日本动漫、扁平动画和粘土动画等。 4. Diffutoon：这是由阿里巴巴和华东师大的研究人员推出的一个将视频转换为卡通动漫风格的AI框架。Diffutoon利用扩散模型将现实风格的视频转换成具有卡通或动漫风格的视频，实现视觉上的平面化和风格化效果。 5. 视频转视频：GoEnhance AI还提供视频转视频的功能，可以将视频转换为多种不同风格的视频，适合创意和专业需求。 通过这些工具，用户可以轻松地将视频转换成动画，实现创意和视觉效果的提升。

以下是一些适合生成简洁卡通风格、根据故事文案生成动画并保持人物一致性的工具： 1. U 传：在 U 传中，通过点击相应按钮参考角色、风格或图生图，可保持人物一致性。新注册有免费生成额度。 2. 季梦：可辅助写视频提示词，能根据上传的图片生成合理的运镜及提示词，还可写分镜脚本。若为 1.2 版本，选慢速或适中的标准模式，效果更好，且生成的视频无水印。每天给 60 积分。 3. 可玲：可辅助写视频提示词，能根据上传的图片生成合理的运镜及提示词，还可写分镜脚本。每天给 60 积分，可用于日常使用，创作片子可能需买会员，生成的视频有无水印选项。 此外，在使用 Midjourney 生图时，若要保持人物和场景一致性，有两个取巧的方式：一个是像上个视频一样生成动物，动物会比较容易保持一致性；另一个方式是特定的名人或者有特殊属性的人物。在确定影片风格时，比如可以选择皮克斯动画风格。同时，在提示词中利用 cref 命令也有助于保持人物的一致性。

Changer 软件可以实现视频中人物的无缝换头。以下是一些相关的操作指引和注意事项： 上传原始视频和换脸图片，点击生成，即可自动识别视频中的人脸并进行替换。 在 TecCreative 创意工具箱中，操作指引为：上传原始视频——上传换脸图片——点击生成。 实战中，通过 JupyterLab 工具中的终端输入相关命令启动 facefusion 程序，在 facefusion 软件界面上传准备好的图片、视频，可看到预览效果，点击开始按钮执行换脸处理，完成后可下载处理后的视频。 此外，还有其他与图片和视频处理相关的方法和技巧，例如利用 MJ 画图、InsightFaceSwap 插件等进行处理。

以下是国内大模型领域的关键人物、关键院校及相关信息： 8 月正式上线的国内大模型： 北京： 百度（文心一言）：https://wenxin.baidu.com 抖音（云雀大模型）：https://www.doubao.com 智谱 AI（GLM 大模型）：https://chatglm.cn 中科院（紫东太初大模型）：https://xihe.mindspore.cn 百川智能（百川大模型）：https://www.baichuanai.com/ 上海： 商汤（日日新大模型）：https://www.sensetime.com/ MiniMax（ABAB 大模型）：https://api.minimax.chat 上海人工智能实验室（书生通用大模型）：https://internai.org.cn 聊天状态下能生成 Markdown 格式的：智谱清言、商量 Sensechat、MiniMax 目前不能进行自然语言交流的：昇思、书生 受限制使用：MiniMax（无法对生成的文本进行复制输出，且只有 15 元的预充值额度进行体验，完成企业认证后可以进行充值） 特色功能：昇思——生图，MiniMax——语音合成 阿里通义千问、360 智脑、讯飞星火等均不在首批获批名单中。据悉，广东地区获批公司分别为华为、腾讯，科大讯飞系其他地区获批产品。 中文大模型评测收集与调研： InfoQ + 极客帮：https://www.guotaixia.com/post/5124.html GAOKAOBench：地址:https://github.com/OpenLMLab/GAOKAOBench ，是一个以中国高考题目为数据集，测评大模型语言理解能力、逻辑推理能力的测评框架 清华安全大模型测评：地址：http://115.182.62.166:18000 ，清华收集的一个评测集，涵盖了仇恨言论、偏见歧视言论、犯罪违法、隐私、伦理道德等八大类别，包括细粒度划分的 40 余个二级安全类别 JioNLP 个人测评：评测数据集：https://github.com/dongrixinyu/JioNLP/wiki/LLM 评测数据集 ，考察 LLM 模型对人类用户的帮助效果、辅助能力，可否达到一个【智能助手】的水平。题型介绍：选择题来源于中国大陆国内各种专业性考试，重点在于考察模型对客观知识的覆盖面，占比 32%；主观题来源于日常总结，主要考察用户对 LLM 常用功能的效果。 EduTEP：华东师范大学计算机科学与技术学院 EduNLP 团队组建智能教育算法测评小组，开发智能教育可信评测平台（EduTEP）。EduTEP 对比多种大模型在教育领域中的综合性能，针对 K12 教育发布首个 CALMEDU 评测框架与 CALMEDU001 评测报告 娱乐资本论：我们的测试并非旨在提供学术上的严谨标准，我们的目标是：从实用的角度出发，分析这些大模型在各种文本应用场景，如小红书带货文案、抖音直播文案、知乎问答、小说创作、公关信写作、歌词生成、淘宝商品详情页文案、广告宣传片文案、剧本创意策划等方面的综合表现 中国大模型面临的真实问题： OpenAI 对字节跳动可能存在的违规使用其技术和知识产权的指控，字节跳动回应在 2023 年初技术团队在大模型探索初期有部分工程师将 GPT 的 API 服务应用于较小模型的实验性项目研究中，但强调该模型仅用于测试，从未计划上线或对外使用，且自 2023 年 4 月公司引入 GPT API 调用规范检查后已停止这种做法。 2024 年也有更多被指“套壳”国内大模型的事件，比如斯坦福大学 AI 团队主导的 Llama3V 开源模型，被证实套壳抄袭国内清华与面壁智能的开源模型。大模型的建设方式粗浅地分为三类。

GPT 可以在一定程度上对图片中的人物进行识别和描述。例如，可以利用 GPT 的识图功能对人物照片的内容进行细致描述，包括人物的年龄、发型、肤色、五官、穿着、表情等方面，还能对人物所处的背景进行分析。但需要注意的是，其识别和描述的准确性可能会受到多种因素的影响，如图片的质量、清晰度、复杂程度等。同时，对于 GPT 是否能准确识别所有人脸和人物，还存在一定的不确定性和局限性。

以下是一些好用的 AI 图片生产工具，且对人物一致性要求较高： 1. Artguru AI Art Generator：是一个在线平台，能够生成逼真图像，为设计师提供灵感，丰富创作过程。 2. Retrato：这是一款 AI 工具，可将图片转换为非凡肖像，拥有 500 多种风格选择，适合制作个性头像。 3. Stable Diffusion Reimagine：新型 AI 工具，通过稳定扩散算法生成精细、具有细节的全新视觉作品。 4. Barbie Selfie Generator：专为喜欢梦幻童话风格的人设计的 AI 工具，能将上传的照片转换为芭比风格，效果出色。 在使用 AI 生图时，若要保证人物和场景的一致性，有两个取巧的方式：一是像生成动物，动物会比较容易保持一致性；二是特定的名人或有特殊属性的人物。 另外，目前市面上的 AI 工具分为线上和线下本地部署两种。线上的优势是出图速度快，不依赖本地显卡配置，无需下载大型模型，还能参考其他创作者的作品，但出图分辨率有限。线下部署的优势是可以添加插件，出图质量高，但对电脑配置要求高，使用时可能导致电脑宕机。可以充分发挥线上和线下平台的优势，线上用于找参考、测试模型，线下作为主要出图工具。

以下是一些可以根据照片生成人物的 AI 软件： PhotoMaker：可以根据文字描述生成人物照片，能混合不同人物特征创造新形象，还能改变照片中人物的性别、年龄。访问链接：https://photomaker.github.io ，https://x.com/xiaohuggg/status/1746861045027869072?s=20 HeyGen：通过上传照片或文字提示，即可生成个性化 AI 数字形象视频。支持自定义肢体动作、服装、背景、年龄、性别等特征。仅需 1 分钟即可生成包含脚本、声音和情感表达的数字人视频。访问链接：https://x.com/imxiaohu/status/1852317866038809035

智能图书馆的技术价值主要体现在以下方面： RAG（检索增强生成）技术： 工作原理： 检索（Retrieval）：如同图书馆员根据描述从庞大知识库中找出相关书籍和文章，系统从知识库或文档集合中找到与用户问题相关的内容。 增强（Augmented）：类似图书馆员挑选出最相关段落和信息并汇总，大模型对检索到的信息进行筛选和优化，确保选中最相关和有用的信息。 生成（Generation）：如同图书馆员把汇总信息组织成连贯、易懂的回答，大模型将整合的信息生成自然流畅的回答。 综合解释：RAG 就像超级智能的图书馆员，先检索相关信息，再筛选优化，最后生成连贯回答。 优点： 成本效益：实现成本低于训练和维护大型专有模型。 灵活性：可利用多种数据源，包括结构化和非结构化数据，迅速适应不同领域和变化的数据。 可扩展性：随时增加或更新知识库内容，无需重新训练模型。 缺点：回答准确性不如专有模型的方案。 其他相关技术： DALLE 3：与 ChatGPT 结合，用户输入会话命令可获得匹配图像，改善了之前图像生成器的操作方式。 开放式有声读物集合：微软和麻省理工学院联手，使用文本转语音技术将 5000 本书转换为免费有声读物并在 Spotify 上提供。 AudioShake 的 AI 程序：可隔离预先录制音频的元素，分解成组成部分，解决老音乐音轨分离问题。 Ai Pin：磁性连接衣服成为 AI 助手，使用专有软件和 OpenAI 的 GPT，仅用声音就能完成多种操作。

AI 技术包括以下方面： 技术发展历程： 早期阶段（1950s 1960s）：专家系统、博弈论、机器学习初步理论。 知识驱动时期（1970s 1980s）：专家系统、知识表示、自动推理。 统计学习时期（1990s 2000s）：机器学习算法（决策树、支持向量机、贝叶斯方法等）。 深度学习时期（2010s 至今）：深度神经网络、卷积神经网络、循环神经网络等。 当前前沿技术点： 大模型（Large Language Models）：GPT、PaLM 等。 多模态 AI：视觉 语言模型（CLIP、Stable Diffusion）、多模态融合。 自监督学习：自监督预训练、对比学习、掩码语言模型等。 小样本学习：元学习、一次学习、提示学习等。 可解释 AI：模型可解释性、因果推理、符号推理等。 机器人学：强化学习、运动规划、人机交互等。 量子 AI：量子机器学习、量子神经网络等。 AI 芯片和硬件加速。 如果您想在 AI 领域深入学习，学习路径如下： 偏向技术研究方向： 数学基础：线性代数、概率论、优化理论等。 机器学习基础：监督学习、无监督学习、强化学习等。 深度学习：神经网络、卷积网络、递归网络、注意力机制等。 自然语言处理：语言模型、文本分类、机器翻译等。 计算机视觉：图像分类、目标检测、语义分割等。 前沿领域：大模型、多模态 AI、自监督学习、小样本学习等。 科研实践：论文阅读、模型实现、实验设计等。 偏向应用方向： 编程基础：Python、C++等。 机器学习基础：监督学习、无监督学习等。 深度学习框架：TensorFlow、PyTorch 等。 应用领域：自然语言处理、计算机视觉、推荐系统等。 数据处理：数据采集、清洗、特征工程等。 模型部署：模型优化、模型服务等。 行业实践：项目实战、案例分析等。 无论是技术研究还是应用实践，数学和编程基础都是必不可少的。同时需要紧跟前沿技术发展动态，并结合实际问题进行实践锻炼。 此外，在健身领域，以下是一些 AI 产品： Keep：中国最大的健身平台，为用户提供全面的健身解决方案，以帮助用户实现其健身目标。https://keep.com/ Fiture：沸彻魔镜由核心 AI 技术打造，集硬件、丰富课程内容、明星教练和社区于一体。https://www.fiture.com/ Fitness AI：利用人工智能进行锻炼，增强力量和速度。https://www.fitnessai.com/ Planfit：健身房家庭训练与 AI 健身计划，AI 教练是专门针对健身的生成式人工智能，使用 800 多万条文本数据和 ChatGPT 实时提供指导。https://planfit.ai/

以下是为您整理的关于 AI 领域最前沿技术核心论文的相关内容： 1. 《Attention is All You Need》：这篇由 Google Brain 团队撰写的论文介绍了 Transformer 架构，彻底改变了 AI 领域的格局。它能够处理未标记的、混乱的数据，并且比以前的方法更加高效。 2. 杰弗里·辛顿（Geoffrey E. Hinton）的相关论文： 描述极化子的“The Contribution of Excitons to the Complex Dielectric Constant of Crystals”（1958 年）。 描述长程电子转移量子力学的“Electron transfer between biological molecules by thermally activated tunneling”（1974 年）。 “Kinetic Proofreading：1974 年）。 “神经网络和具有突发性集体计算能力的物理系统”（1982 年）（被称为 Hopfield 网络）。 与 D.W.Tank 合著的“优化问题中决策的神经计算”（1985 年）。 在这篇文章中，作者分享了一份用于更深入了解现代 AI 的精选资源列表，称其为“AI 典藏”。这些论文、博客文章、课程和指南在过去几年中对该领域产生了巨大影响。同时，还介绍了 AI 技术的发展历程，如 2015 年 AI 系统的局限性，以及 Transformer 架构出现后为 OpenAI 发展带来的影响。

以下是关于 AI 技术学习的相关内容： 一、AI 的技术历史和发展方向以及目前最前沿的技术点 如果您偏向技术研究方向，需要学习以下内容： 1. 数学基础：线性代数、概率论、优化理论等。 2. 机器学习基础：监督学习、无监督学习、强化学习等。 3. 深度学习：神经网络、卷积网络、递归网络、注意力机制等。 4. 自然语言处理：语言模型、文本分类、机器翻译等。 5. 计算机视觉：图像分类、目标检测、语义分割等。 6. 前沿领域：大模型、多模态 AI、自监督学习、小样本学习等。 7. 科研实践：论文阅读、模型实现、实验设计等。 如果您偏向应用方向，需要掌握以下知识： 1. 编程基础：Python、C++等。 2. 机器学习基础：监督学习、无监督学习等。 3. 深度学习框架：TensorFlow、PyTorch 等。 4. 应用领域：自然语言处理、计算机视觉、推荐系统等。 5. 数据处理：数据采集、清洗、特征工程等。 6. 模型部署：模型优化、模型服务等。 7. 行业实践：项目实战、案例分析等。 无论是技术研究还是应用实践，数学和编程基础都是必不可少的。同时需要紧跟前沿技术发展动态，并结合实际问题进行实践锻炼。 二、新手学习 AI 的方法 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。了解什么是人工智能，它的主要分支（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。 三、中学生学习 AI 的建议 1. 从编程语言入手学习 可以从 Python、JavaScript 等编程语言开始学习，这些是 AI 和机器学习的基础。 学习编程语法、数据结构、算法等基础知识，为后续的 AI 学习打下基础。 2. 尝试使用 AI 工具和平台 可以使用 ChatGPT、Midjourney 等 AI 生成工具，体验 AI 的应用场景。 探索一些面向中学生的 AI 教育平台，如百度的“文心智能体平台”、Coze 智能体平台等。 3. 学习 AI 基础知识 了解 AI 的基本概念、发展历程、主要技术如机器学习、深度学习等。 学习 AI 在教育、医疗、金融等领域的应用案例。 4. 参与 AI 相关的实践项目 可以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，培养动手能力。 5. 关注 AI 发展的前沿动态 关注 AI 领域的权威媒体和学者，了解 AI 技术的最新进展。 思考 AI 技术对未来社会的影响，培养对 AI 的思考和判断能力。 总之，中学生可以从编程基础、工具体验、知识学习、实践项目等多个方面入手，全面系统地学习 AI 知识和技能，为未来的 AI 发展做好准备。 请注意，以上内容由 AI 大模型生成，请仔细甄别。

目前中国市场上成熟的 AI 产品、技术、服务和培训内容丰富多样。要设计针对中小企业的 AI 落地赋能服务中心，以下是一些建议： 产品方面： 引入适合中小企业业务流程的自动化软件，如智能客服系统、智能办公软件等。 提供基于 AI 的数据分析工具，帮助企业进行市场预测和客户洞察。 技术方面： 配备专业的技术团队，能够为企业提供 AI 技术的集成和定制化开发服务。 关注前沿的 AI 技术，如机器学习、深度学习、自然语言处理等，并将其转化为可应用的解决方案。 服务方面： 提供一站式的服务，包括需求评估、方案设计、实施部署和后续维护。 建立快速响应机制，及时解决企业在使用 AI 过程中遇到的问题。 培训方面： 设计针对不同层次员工的培训课程，涵盖基础知识普及、操作技能提升和高级应用开发等。 采用线上线下相结合的培训方式，满足企业员工的多样化学习需求。 同时，服务中心还需要建立良好的沟通渠道，与中小企业保持密切联系，了解他们的实际需求和反馈，不断优化和完善服务内容和方式。

以下是为您提供的关于技术服务大模型研究报告的相关内容： 1. 《质朴发言：视觉语言理解模型的当前技术边界与未来应用想象｜Z 研究第 2 期》 原文链接：https://mp.weixin.qq.com/s/dYLqW8dNOcQw59UtQwXNgA 来源：质朴发言 发文时间：2024.01.22 内容：近期生成式 AI 领域的浪潮催化了多模态模型的探索，研究人员不断尝试使用更多模态数据的编码，以训练出能够理解和处理多种类型数据的模型。本份研究报告集中讨论了基于 Transformer 架构的视觉语言模型，优化了从视觉输入到语言输出的转换过程。报告范围专注于视觉和语言之间的交互，不考虑单纯的视觉到视觉的计算机视觉任务。报告包括视觉分析技术、图像语言模型、视频语言模型、LLM 多模态 Agent、应用场景、未来发展方向、References 和附录等内容。应用场景包括多模态内容理解与处理、智能交互与自动化、具身智能、未来发展趋势（2024?）、视频生成模型 mapping 等。未来发展方向包括技术路径利用预训练 LLM 进行指令调整，应用场景赋予机器理解多模态的能力。 2. 《小 A技术开发/大模型 知识库文章索引》 作者： 文章： 《Perplexity 指标究竟是什么?》：作者从自己实际入坑的经验出发，尝试总结梳理出新手友好的 transformer 入坑指南。计划从算法 1：NLP 中的 transformer 网络结构、算法 2：CV 中的 transformer 网络结构、算法 3：多模态下的 transformer 网络结构、训练：transformer 的分布式训练、部署：transformer 的 tvm 量化与推理五个方面对 transformer 进行介绍。 《初探 LLM 基座模型》：主要介绍 LLM 基座模型里常见的 3 种 transformer 架构，encoderonly，encoderdecoder 和 decoderonly。 《ChatBot 是怎么炼成的?》：介绍了 LLM 基座大模型下游应用 ChatBot 的研发过程，在介绍 ChatBot 之前，先介绍了 LLM 在辅助编程方面的应用，包括 Codex 和 AlphaCode 两个奠基性工作。 3. 2024 年 9 月 26 日的相关报告 中国信通院和阿里云计算：《》，探讨了大模型技术的发展、面临的安全挑战以及在安全领域的应用潜力。 其它报告： 科大讯飞：《》 智能小巨人科技：《》 电子发烧友：《》 您可以根据具体需求，进一步查阅相关报告获取更详细的信息。