如果运用AI将文本自动生成适合发布在小红书上的图文笔记，金融保险科普类

个人微信接入 AI 存在一定风险和合规问题。微信端的这种接入属于非常规使用，可能会有封号危险，不建议使用主力微信号接入。 在操作过程中，需要注意以下几点： 1. 接入大模型 API 实现时需要单独付费。 2. 对大模型生成的内容要注意甄别，确保所有操作均符合相关法律法规的要求。 3. 禁止将此操作用于任何非法目的。 4. 处理敏感或个人隐私数据时注意脱敏，以防任何可能的滥用或泄露。 此外，关于将 AI 接入微信的实现步骤，可参考以下内容： 1. 注册 AI 模型： 进入智普 AI：https://open.bigmodel.cn/ 。 点击开始使用，注册登录。 按照要求进行认证，点击控制台，查看 API key，添加新的 API key 并复制保存。 2. 注册云服务器： 新用户点击去注册腾讯云： 。 微信扫码注册，首次注册选择第一个。 选择地域和镜像（宝塔 8.1.0），点击立即试用。 进入腾讯云服务台，登录（可微信扫码登录）。 复制 sudo/etc/init.d/bt default 并粘贴回车，保存输出内容。 返回服务器控制台，在防火墙菜单栏添加规则，手动输入相关内容并确定。

以下是关于 AI 写作的相关内容： 一、如何用 AI 写出比人更好的文字 作者陈财猫从自身经历出发，分享了以下观点： 1. AI+内容创作是现阶段最好的赛道：基于对大模型发展现状的观察和对“开车”“写作”两类任务的对比，认为该赛道有完美的产品模型匹配和产品市场匹配，且天花板高。 2. AI 写作的实践成果：业务包含营销和小说、短剧创作，开发了智能营销矩阵平台，参与喜马拉雅短故事和短剧写作课程，捣鼓出小财鼠程序版 agent。 3. 定义好文字：好文字能引起人的生理共鸣与情绪，AI 因预训练数据量大能学会引发共鸣，从而写出好文字。 4. 用 AI 写出好文字的方法：选好模型，评估模型的文风和语言能力、是否有过度道德说教与正面描述趋势、in context learning 能力和遵循复杂指令的能力；克服平庸，平衡“控制”与“松绑”；显式归纳想要的文本特征，通过 prompt 中的描述与词语映射到预训练数据中的特定类型文本，往 prompt 里塞例子。 5. 对 AI 创作的看法：AI 创作的内容有灵魂，只要读者有灵魂，文本就有灵魂；有人讨厌 AI 是因其未改变多数人生活，或自身是受害者。作者期望 AI 能力进一步提升，改变每个人的生活。 二、AI 写作变现指南 1. 项目启动： 确定目标客户群体，如大学生、职场人士、自媒体从业者等。 选择合适的 AI 写作工具，以满足不同客户的需求。 2. 准备阶段： 学习并实践 AI 写作技术，通过书籍、在线课程等资源提升写作技能。 构建团队，培养和扩充团队成员，以提高运营效率。 3. 商业模式构建： 确定服务内容，如提供论文、报告、文案等直接写作服务。 制定质量控制标准，确保写作内容满足客户要求。 4. 运营与推广： 在淘宝等电商平台上开设店铺，展示并销售写作服务。 建立写作培训社群，分享写作技巧和 AI 应用经验，提升品牌影响力。 通过社交媒体和线下活动进行品牌和社群建设。 与绘画团队、其他写作工作室等合作，共同开发新项目。 5. 项目优化与发展： 持续关注 AI 技术进展，提升服务质量和效率。 根据市场需求，拓展新的服务和产品。 收集客户反馈，不断优化和改进服务。 三、内容仿写 AI 工具 以下是几款中文的内容仿写 AI 工具： 1. 秘塔写作猫：https://xiezuocat.com/ 写作猫是 AI 写作伴侣，帮你推敲用语、斟酌文法、改写文风，还能实时同步翻译。支持全文改写，一键修改，实时纠错的同时一并给出修改建议，智能分析文章的各类属性，用人工智能为你的文章正负情感、情绪强度和易读性打分。 2. 笔灵 AI 写作：https://ibiling.cn/ 笔灵 AI 写作是得力的智能写作助手，心得体会、公文写作、演讲稿、小说、论文十八般武艺样样精通，算是一本适合打工人和学生党的武林秘籍啦！支持一键改写/续写/扩写，智能锤炼打磨文字，使之更加符合你的需求，让创作更上一层楼。 3. 腾讯 Effidit 写作：https://effidit.qq.com/ 智能创作助手 Effidit（Efficient and Intelligent Editing）是由腾讯 AI Lab 开发的一个创作助手，探索用 AI 技术提升写作者的写作效率和创作体验。 更多 AI 写作类工具可以查看这里：https://www.waytoagi.com/sites/category/2 （内容由 AI 大模型生成，请仔细甄别。）

以下是关于如何通过与 AI 的对话获取高质量信息以及相关书籍和文章推荐的内容： 在与 AI 对话获取高质量信息方面： 作为普通用户，语言在大模型中不是关键，核心是向量空间中的游走脉络，输出时的语言翻译是次要的，且训练语料的中英文差异在于 embedding 环节。 通过合适的模型、prompt 和 test 入口表达，用大模型公式调试出好效果以替代垂类模型，但微调垂类模型可能使大模型泛化能力下降，需分场景看待。 写提示词未挖掘出大模型的天花板，还有提升空间。 相关书籍和文章推荐： 从数学、作家、代码、原理角度写大模型的四本书。 介绍 GPT 运作原理、Transformer 模型、扩散模型等的文章。 关于 AI 知识库及学习路径的介绍中提到的经典必读文章，如软件 2.0 时代相关内容。 初学者入门推荐看 open AI 的官方 Cookbook，小琪姐做了中文精读翻译，也可查看 cloud 的相关内容。 获取信息的渠道： 可以关注赛博蝉星公众号、国外优质博主的 blog 或 Twitter 等，订阅获取最新信息并投稿。 可通过“通往 AGI 之路”知识库获取相关内容，该知识库涵盖了 AI 多方面知识及社区共创项目，如人工智能简史、AI 会话简史等，还有 10 篇精选文章助于理解 AI。 您还可以通过参加社区共创项目，如 AIPU、CONFIUI 生态大会，每月的切磋大会等活动，以及新活动 AIPO，与他人交流获取更多信息。同时，鼓励整理学习笔记并分享交流，以促进对知识的吸收和理解。

李继刚的提示词使用方法如下： 从最佳实践中的收录内容开始学习，其结构化提示词能让模型给出更优质、完整的答案。 操作时可点开并复制相关提示词，将复制内容丢进大语言模型对话，会有不同效果。 近期提示词有升级，李继刚老师将提示词玩到新高度，cloud 等大语言模型可直接显示编译结果内容。 输入特定提示词可生成卡片，小创业项目可利用并改变提示词形成独到见解或小应用。 李继刚老师会在 13 号讲创作思路。 从工程视角看，一个提示词就能用于写游戏，如现在的 AI 编程（如 CURSOR）能做出开源小游戏，可拿来使用、交流并研究内容、优化改造。

以下是一些常见 AI 的优势： Notion AI（免费可用）：可在笔记和文档中直接接入 AI 能力，能让工作更迅速，写作更出色，思考更伟大。 Guidde AI（免费可用）：作为生成式 AI 平台，使团队能够以 11 倍的速度传递专业知识，与客户或员工共享。 Arc Max：能在任何网页寻求 AI 辅助，具备智能标签页、下载重命名、集成 ChatGPT 等功能，可优化浏览体验，是一个节省时间的 AI 功能套件。 Trickle（免费可用）：可以帮助总结和整理截图，提取洞察以便于搜索和查询，将视觉混乱的图片转化为智能档案，允许用户截取任何内容，并在以后轻松地检索和使用其内容。 此外，像 GPT4 功能全面，还具备代码解释器等特色功能；Claude 在写作和深度洞察方面备受好评；Gemini 则擅长提供清晰的解释。Claude 3 的上下文窗口超过 150,000 字，而 GPT4 的上下文窗口能够处理 8,000 至 32,000 字的内容。 在科学领域，AI 也展现出诸多优势，例如： 计算机视觉模型可用于拼凑出 5500 万光年外的首个黑洞图像。 英国的一家 AI 公司训练的神经网络能预测蛋白质结构，解决了长期困扰科学家的难题，并推进了结构生物学领域的发展。 深度学习 AI 有望改善乳腺癌筛查，提高检测效率。 AI 机器人能提高农业生产效率。

以下是一些可以帮助您构建技术中心知识库的 AI 工具及相关步骤： Dify 1. 准备数据：收集需要纳入知识库的文本数据，包括文档、表格等格式，并对数据进行清洗、分段等预处理，确保数据质量。 2. 创建数据集：在 Dify 中创建新的数据集，上传准备好的文档，并为数据集编写清晰的描述，说明其包含的内容和特点。 3. 配置索引方式：Dify 提供了高质量模式、经济模式和 Q&A 分段模式三种索引方式，您可根据实际需求选择，如追求更高准确度可选高质量模式。 4. 集成至应用：将创建好的数据集集成到 Dify 的对话型应用中，作为应用的上下文知识库使用。在应用设置中，配置数据集的使用方式，如是否允许跨数据集搜索等。 5. 持续优化：收集用户反馈，对知识库内容和索引方式进行持续优化和迭代，定期更新知识库，增加新内容以保持时效性。 其他相关场景和应用 1. 提示词帮您规划 PARA 分类模式：PARA 代表项目（Projects）、领域（Areas）、资源（Resources）和档案（Archives）。AI 可通过分析您的工作模式和内容类型，自动生成提示词，帮助您将信息和知识分类到 PARA 的相应部分，简化分类过程，更快组织和检索信息。 2. 提示词帮您设计笔记标签系统：AI 能通过分析您的笔记内容和使用习惯，推荐合适的标签和标签结构，提高笔记管理和检索效率。 3. 知识助手 Bot 帮您渐进式积累领域知识：例如基于 dify.ai 将数百个思维模型整合成一个知识库，根据不同的对话和条件判断为用户选择适用的思维模型分析工具，封装成一个智能分析的 Bot，能根据您的学习进度和兴趣点，定期推送相关文章、论文和资源，持续扩展知识边界并确保知识及时更新。

要将一个包含图文信息的 PDF 文件上传到知识库中，您可以按照以下步骤操作： 1. 在文本格式页签下，选择本地文档，然后单击下一步。 2. 将要上传的 PDF 文件拖拽到上传区，或单击上传区域选择要上传的文件。 注意事项： 目前支持上传.txt、.pdf、.docx 格式的文件内容。 每个文件不得大于 20M。 一次最多可上传 10 个文件。 3. 当上传完成后单击下一步。 4. 选择内容分段方式： 自动分段与清洗：系统会对上传的文件数据进行自动分段，并会按照系统默认的预处理规则处理数据。 自定义：手动设置分段规则和预处理规则。 分段标识符：选择符合实际所需的标识符。 分段最大长度：设置每个片段内的字符数上限。 文本预处理规则： 替换掉连续的空格、换行符和制表符。 删除所有 URL 和电子邮箱地址。 5. 单击下一步完成内容上传和分片。

将图文转为视频可以参考以下方法： 1. 使用 PixVerse V2 模型： 单个视频生成（8s）：8s 的视频生成需要花费 30Credits，5s 的视频生成需要花费 15Credits，且只能使用 PixVerse V2 模型，生成时请注意模型选择。目前仅支持 16:9 画面比例的视频生成。 文生视频：点击“Text to Video”，在“Model”选择“PixVerse V2”，视频时长。PixVerse V2 支持多风格的视频生成，您可以通过在提示词中加入“Anime”，“Realistic”等词语做到这点。 图生视频：点击“Image to Video”，在“Model”选择“PixVerse V2”。图生视频暂不支持“Magic Brush”、“Camera Motion”、“Motion Strength”等功能，如需要使用上述功能，请将模型切换至“PixVerse V1”。 2. 生成新年表情包场景并图转视频： 生成新年场景：可以直接生成 1:1 的新年场景，也可以先将角色抠出合成绿幕，再生成没有人物的场景图，方便后期更精细地控制。背景是表情包的一个重要元素，尤其是新年版的表情包，要表现出浓厚的节日气氛。可以创建一个符合新年主题的场景。输入关键词“新年、中国新年、喜庆热闹、恭喜发财”之类的词汇，得到合适的新年背景。在即梦图片生成界面中考选项为智能参考，导入参考图参，模型选择图片 2.0 Pro。输入提示词，生成图片以后选择合适的图，然后选择高清放大。 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。 3. 文字生成视频的 AI 产品： 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。 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。 Runway：老牌 AI 视频生成工具，提供实时涂抹修改视频的功能，不过是收费的。 Kaiber：视频转视频 AI，能够将原视频转换成各种风格的视频。 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： 。请注意，以上内容由 AI 大模型生成，请仔细甄别。

以下是生成优质图文内容的提示词相关指导： 定主题：明确您需要生成的图片的主题、风格和要表达的信息。 选择基础模型 Checkpoint：根据主题选择贴近的模型，如麦橘、墨幽的系列模型。 选择 lora：寻找与生成内容重叠的 lora 以控制图片效果和质量，可参考广场上的优秀帖子。 ControlNet：可控制图片中特定图像，如人物姿态、特定文字等，属于高阶技能。 设置 VAE：通常选择 840000 即可。 Prompt 提示词：用英文书写想要 AI 生成的内容，使用单词和短语组合，无需考虑语法，用英文半角逗号隔开。 负向提示词 Negative Prompt：同样用英文书写想要 AI 避免产生的内容，单词和短语组合，用英文半角逗号隔开。 采样算法：较复杂，如常用 DPM++2M Karras，也可参考模型作者推荐的采样器。 采样次数：根据采样器特征，如选择 DPM++2M Karras 时，采样次数通常在 30 40 之间。 尺寸：根据个人喜好和需求选择。 在进行文本描述时，分为内容型提示词和标准化提示词。对于内容型提示词，主要描述想要的画面，如“1 个女孩，黑发，长发，校服，向上看，短袖，粉红色的花，户外，白天，蓝色的天空，云，阳光，上身，侧面”，并翻译成英文。采样迭代步数一般控制在 20 40 之间，采样方法常用的有 Euler a、DPM++2S a Karras、DPM++2M Karras、DPM++SDE Karras、DDIM 等，有的模型有指定算法，搭配使用效果更好。比例设置注意高宽比尽量接近 512x512，尺寸并非越大越好。CLIP 跳过层设成 2 。生成批次默认 1 批。

以下是一些适合制作图文视频的软件和工具，以及将小说制作成视频的流程： 适合制作图文视频的软件： 1. Pika：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，可以安装此插件，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，但需注意是收费的。 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 Vidu 也是一个不错的选择，Web 端访问：https://www.vidu.studio/ ，具有极速生成、动漫风格、角色可控、精准理解、大片质感等特点。 将小说制作成视频的流程： 1. 小说内容分析：使用 AI 工具（如 ChatGPT）分析小说内容，提取关键场景、角色和情节。 2. 生成角色与场景描述：根据小说内容，使用工具（如 Stable Diffusion 或 Midjourney）生成角色和场景的视觉描述。 3. 图像生成：使用 AI 图像生成工具根据描述创建角色和场景的图像。 4. 视频脚本制作：将提取的关键点和生成的图像组合成视频脚本。 5. 音频制作：利用 AI 配音工具（如 Adobe Firefly）将小说文本转换为语音，添加背景音乐和音效。 6. 视频编辑与合成：使用视频编辑软件（如 Clipfly 或 VEED.IO）将图像、音频和文字合成为视频。 7. 后期处理：对生成的视频进行剪辑、添加特效和转场，以提高视频质量。 8. 审阅与调整：观看生成的视频，根据需要进行调整，比如重新编辑某些场景或调整音频。 9. 输出与分享：完成所有编辑后，输出最终视频，并在所需平台上分享。 请注意，具体的操作步骤和所需工具可能会根据项目的具体需求和个人偏好有所不同。此外，AI 工具的可用性和功能也可能会随时间而变化，建议直接访问上述提供的工具网址获取最新信息和使用指南。

以下是关于根据文字和场景描述生成图文的方法： 对于儿童绘本制作： 描述故事场景：利用 ChatGPT 或者自行构思一段适合画绘本的故事，分为场景 1/2/3/...，用一句包含环境、人物、动作的话描述每个场景。例如，故事名《Lily 的奇妙之旅》，场景 1 是“Lily 来到一个阳光明媚的森林，跳过清澈的小溪，愉快玩耍。在路上结识了一只友善的棕熊，她们成为了旅伴。” 生成场景图片：确定 prompt，包括场景和风格（一套绘本中风格词语不要改变）。为了使得熊和人物有更好的互动感，生成场景时也包括人物主角。如场景 2 的 prompt 是“Walking in a mysterious cave with glittering gems,little girl Lily wearing a yellow floral skirt,her friend brown bear,dim,dreamlike,super high details,HDsmooth,by Jon Burgerman,s 400niji 5style expressivear 3:4”。抠图时，由于只需要得到一张场景图像，使用 mj 的 region vary 工具将小女孩完全框选，在提示词中完全删除 Lily 的描述词，依次得到各个场景的图像。 对于将小说做成视频： 小说内容分析：使用 AI 工具（如 ChatGPT）分析小说内容，提取关键场景、角色和情节。 生成角色与场景描述：根据小说内容，使用工具（如 Stable Diffusion 或 Midjourney）生成角色和场景的视觉描述。 图像生成：使用 AI 图像生成工具根据描述创建角色和场景的图像。 视频脚本制作：将提取的关键点和生成的图像组合成视频脚本。 音频制作：利用 AI 配音工具（如 Adobe Firefly）将小说文本转换为语音，添加背景音乐和音效。 视频编辑与合成：使用视频编辑软件（如 Clipfly 或 VEED.IO）将图像、音频和文字合成为视频。 后期处理：对生成的视频进行剪辑、添加特效和转场，以提高视频质量。 审阅与调整：观看生成的视频，根据需要进行调整，比如重新编辑某些场景或调整音频。 输出与分享：完成所有编辑后，输出最终视频，并在所需平台上分享。 此外，还有一些创意工具的操作指引： 文生图：仅需输入文本描述，即可一键生成图片素材。操作指引为输入文本描述（关键词或场景描述等）——选择模型（注意 FLUX 模型不可商用）————开始生成——下载。 AI 翻译：支持多语种文本翻译，翻译结果实时准确。操作指引为输入原始文本——选择翻译的目标语言——开始生成。 TikTok 风格数字人：适配 TikTok 媒体平台的数字人形象上线，100+数字人模板可供选择。操作指引为输入口播文案——选择数字人角色——点击开始生成，视频默认输出语言和输入文案语言保持一致，默认尺寸为 9:16 竖版。 多场景数字人口播配音：支持生成不同场景下（室内、户外、站姿、坐姿等）的数字人口播视频。操作指引为输入口播文案——选择数字人角色和场景——选择输出类型——点击开始生成，视频默认输出语言和输入文案语言保持一致。 音频驱动多场景数字人：支持音频和场景数字人一键合成，快速生成数字人口播视频。操作指引为上传音频链接——选择数字人角色和场景——选择输出类型——点击开始生成，音频文件支持 MP3 和 WAV 格式，文件大小上限 5M。

以下是将文字生成图文并适合发小红书的一些方法和要点： 1. 利用画小二的 Coze 工作流： 进行详细的参数配置，包括整体结构图、各模块的参数配置（如开始模块、Get_Video 模块、LinkReaderPlugin 模块、标题大模型、内容大模型、图片 Prompt 大模型、文生图 ImageToolPro 模块等）。 标题大模型方面，作为小红书爆款写作专家，需产出 3 个含适当 emoji 表情的标题，遵循二极管标题法等创作规则，使用爆款关键词和符合平台特性的方式创作。 内容大模型方面，产出 1 篇正文，每段含适当 emoji 表情，文末有合适的 tag 标签，遵循写作风格、开篇方法、文本结构、互动引导方法等规则，语言口语化、简短，200 字左右。 图片 Prompt 大模型方面，将输入内容转成 AI 更容易理解的绘画 Prompt。 2. 亲子共创绘本的创作流程： 对同一角色多出几个不同动作的图，方便后续多角色使用。 排版方面，根据不同需求选择工具和尺寸。如打印可选 4:3 比例，发小红书或小绿书选 3:4 竖版，制作 H5 选 9:16 竖版。PPT 是 0 门槛工具，且有好用的删除背景功能。用 PPT 另存为图片时，先另存为“增强型 Windows 源文件”格式，再用画图软件打开另存为 JPG 可得到高清图。 希望以上内容对您有所帮助。

以下为您推荐两本关于机器学习的科普书： 1. 《入门|机器学习研究者必知的八个神经网络架构》 神经网络是机器学习文献中的一类模型，受到生物神经网络的启发，目前深度神经网络效果很好，可应用于任何从输入到输出空间复杂映射的机器学习问题。 学习神经计算的三个理由：了解大脑工作原理、了解受神经元及其适应性连接启发的并行计算风格、使用受大脑启发的新颖学习算法解决实际问题。 一般来说，神经网络架构可分为三类：前馈神经网络（是实际应用中最常见的类型，若有多个隐藏层则称为“深度”神经网络）、循环网络（连接图中定向了循环，动态复杂，更具生物真实性）。 2. 《这是一份「不正经」的深度学习简述》 深度学习是使用不同类型神经网络的表征学习，通过优化网络的超参数来获得对数据的更好表征。 列举了几个经典案例，如反向传播（相关参考阅读：、A theoretical framework for BackPropagation——Yann Lecun：http://yann.lecun.com/exdb/publis/pdf/lecun88.pdf）、更好的初始化网络参数（初始化策略需根据所使用的激活函数选择）。

制作科普视频可以参考以下步骤和方法： 一、想出点子 1. 最佳免费选项： 2. 付费选项：4.0，但由于与互联网连接，必应可能更好 3. 尽管（或者事实上，由于）它所有的限制和怪异，人工智能是产生想法的完美选择。您通常需要有很多想法才能有好的想法，而人工智能擅长数量。有了正确的提示，您也可以强迫它非常有创意。在创意模式下让 Bing 查找您最喜欢的、不寻常的想法生成技术，如 Brian Eno 的倾斜策略或 Mashall McLuhan 的四种策略，并应用它们。或者要求一些奇怪的东西，比如受随机专利启发的想法，或者您最喜欢的超级英雄。 二、制作视频 1. 最佳动画工具：用于在视频中为人脸制作动画的 2. 最佳语音克隆： 3. 现在，生成一个完全由人工智能生成的角色的视频，阅读完全由人工智能编写的脚本，用人工智能制作的声音说话，由人工智能制作动画，这简直是微不足道的。但要注意深度伪造是一个巨大的问题，这些系统需要合乎道德地使用。 4. 最近还发布了第一个商用文本到视频工具 Runway v2。它创建了 4 秒的短剪辑，更像是对未来发展的展示，但如果您想了解这个领域的未来发展，值得一看。 三、创作科普内容 1. 该场景对应的关键词库（13 个）：目标用户、科普内容、生活问题、医疗类型、科普文章、病情症状、通俗性、专业名词、背景资质、权威领域、执业范围、证言人、内容形式。 2. 提问模板（3 个）： 第一步，分析不同目标用户对于科普内容的需求（具体解决生活中的什么问题） 第二步，针对某一类人群所偏好的科普内容主题，进行内容撰写。 第三步，根据平台和内容形式进行改写。 四、用 AI 把小说做成视频 1. 小说内容分析：使用 AI 工具（如 ChatGPT）分析小说内容，提取关键场景、角色和情节。 2. 生成角色与场景描述：根据小说内容，使用工具（如 Stable Diffusion 或 Midjourney）生成角色和场景的视觉描述。 3. 图像生成：使用 AI 图像生成工具根据描述创建角色和场景的图像。 4. 视频脚本制作：将提取的关键点和生成的图像组合成视频脚本。 5. 音频制作：利用 AI 配音工具（如 Adobe Firefly）将小说文本转换为语音，添加背景音乐和音效。 6. 视频编辑与合成：使用视频编辑软件（如 Clipfly 或 VEED.IO）将图像、音频和文字合成为视频。 7. 后期处理：对生成的视频进行剪辑、添加特效和转场，以提高视频质量。 8. 审阅与调整：观看生成的视频，根据需要进行调整，比如重新编辑某些场景或调整音频。 9. 输出与分享：完成所有编辑后，输出最终视频，并在所需平台上分享。 请注意，具体的操作步骤和所需工具可能会根据项目的具体需求和个人偏好有所不同。此外，AI 工具的可用性和功能也可能会随时间而变化，建议直接访问上述提供的工具网址获取最新信息和使用指南。

以下是为您提供的 AI 入门科普资料： 一、技术原理相关 1. RAG（检索增强生成）：外部知识库切分成段落后转成向量，存在向量数据库。用户提问并查找到向量数据库后，段落信息会和原本的问题一块传给 AI，可搭建企业知识库和个人知识库。 2. PAL（程序辅助语言模型）：2022 年一篇论文中提出，对于语言模型的计算问题，不让 AI 直接生成计算结果，而是借助 Python 解释器等工具作为计算工具。 3. ReAct：2022 年一篇《React:在语言模型中协同推理与行动》的论文提出了 ReAct 框架，即 reason 与 action 结合，让模型动态推理并采取行动与外界环境互动，比如用搜索引擎对关键字进行搜索，观察行动得到的结果，可借助 LangChain 等框架简化构建流程。 二、关于未来的想象 1. Transformer 是仿生算法的阶段性实现，10 年、20 年后可能不再使用。 2. 在端到端算法的时代，不应继续使用冯诺依曼架构。 3. 在存算一体（在存储单元里做计算）的芯片之上，一定会诞生全新的算法。 个人总结：很多大佬认为要关注或直接阅读技术论文，比如产品经理转型 AI 产品经理需要懂技术脉络。但小白直接看技术论文有难度，虽可让 AI 辅助阅读，仍需一定知识储备。林粒粒呀的相关视频是很好的科普入门。 此外，安克创新的 CEO 阳萌的一些观点也很有启发，比如之前对安克创新的印象是卖充电宝和安防设备，但看了访谈后会被其认知震撼。

PPO（Proximal Policy Optimization，近端策略优化）是 OpenAI 提出的一种强化学习优化方法。 在训练 ChatGPT 等模型时，得到 SFT 和 RM 模型后，将它们串联在一起，固定住 RM，利用 RM 的 loss 对 SFT 做梯度回传。PPO 阶段的完整 loss 包含以下几项： 1. 第一项是串联 $$\\pi_{\\phi}^\\text{RL}$$ 和 RM 做联合梯度回传。具体是从 $$\\pi_{\\phi}^\\text{RL}$$ 采样出 prompt 和 completion 样本对，让 RM 模型 $$r_\\theta$$ 做打分和给 loss，通过梯度回传优化 $$\\pi_{\\phi}^\\text{RL}$$ 的参数权重。 2. 第二项是希望新学的 $$\\pi_{\\phi}^\\text{RL}$$ 不要距离初始的 SFT 太远，用 KL 散度约束住两者的输出概率。因为 RM 网络跟 SFT 是绑定的，如果新学的 $$\\pi_{\\phi}^\\text{RL}$$ 输出分布距离 SFT 太远，RM 网络可能就不适用了。 3. 第三项是防止 $$\\pi_{\\phi}^\\text{RL}$$ 过拟合 RM 打分这个任务，添加训练 SFT 的 loss，即从 SFT 训练的数据里面采样包含 prompt 和 completion 的样本，无监督训练 $$\\pi_{\\phi}^\\text{RL}$$ 。 PPOptx 是上述三项系数都不为 0 的情况，而 PPO 是指第三项系数 $$\\gamma$$ 为 0，前两项系数不为 0 的情况。此外，RM 训练和 PPO 训练可以交替进行，即得到新的 $$\\pi_{\\phi}^{\\text{SFT}}$$ 模型后训练一个匹配的 SM 模型，然后固定 SM 模型按 $$\\text{objective}$$ 的损失函数继续训练 $$\\pi_{\\phi}^{\\text{SFT}}$$ 模型，如此交替。 在 GPT 的现状中，例如 ChatGPT 就是一个 RLHF 模型，人类在很多比较中更喜欢来自 RLHF 模型的 token（输出文字），但 RLHF 模型并非在所有情况下都比基础模型有改进，例如会损失一些熵，导致输出变化更小。

通往 AGI 之路的相关内容如下： 上篇文章主要介绍了 WaytoAGI 和为什么要学习研究 AI，解决了 Why 的问题。此次旨在解决 What 和 How 的问题，作者虽不专业，但重点推荐了两个对其个人有重大帮助的视频，并附上了链接。 1. （女神）主讲，和某知识 up 主 Genji 一起制作的免费公益课，新手友好，能带你 50 分钟速通 AI 大模型原理。 2. ，某知识 up 主老石谈芯专访安克创新 CEO 阳萌的视频，一共两期，此链接为第二期，两期内容都值得观看，访谈非常硬核。

很抱歉，目前“通往 AGI 之路”知识库中没有与“AI 对音乐行业就业岗位的影响”相关的直接内容。但您可以从以下几个方面入手来撰写这篇文章： 1. 了解 AI 在音乐创作、制作、表演等方面的应用现状和发展趋势。 2. 研究 AI 技术如何改变音乐的生产流程和效率。 3. 分析 AI 对音乐创作者、演奏者、制作人等不同岗位的具体影响，包括可能的岗位替代和新岗位的产生。 4. 探讨 AI 带来的音乐版权和知识产权问题，以及对相关法律和政策的影响。 5. 关注音乐消费者对 AI 参与音乐创作和表演的接受程度和需求变化。

在 WaytoAGI 中，您可以学习以下与用 AI 辅助小红书内容优化相关的内容： 1. 智能纪要中的数据转化与创作提示词工具：包括从数据到模型的转化过程，以及基于 AGI 特调的生成 MJ 和 SD 提示词的工具扣子，还有利用这些工具生成山海经神兽等创作提示词的方法和迭代优化方式。 2. 人文数据转化的不同层面：了解数据转化成模型的结构过程和情感层面的结构，以及人类世界人文价值对齐翻译对 AI 发展的重要性。 3. 关于神兽提示词创作及相关工具的交流：如社区建立种子群收集知识库，推荐表现力好的提示词组等。 4. 相关社区及平台的介绍：例如嘟嘟社区的现状，以及在队友平台上跑效果图等。 5. 开展的创作挑战活动：如 10 分钟神兽提示词创作挑战，包括挑战方式、成果检验和配方获取等。 6. 第 11 期 Video Battle AI 视频挑战活动：包括选题参考，如 AI 视频领域国内外近期热点话题事件、技术工作流拆解等；话题要求，如小红书内容文案需附特定字样和带特定标签；大赛主题和创意支持，以及视频工具建议等。 希望以上内容对您有所帮助。

以下是一些好用的从选题到生成小红书爆款笔记的 AI 工具： DeepSeek：可用于脑爆活动方案、会议纪要总结、分析总结复盘内容、生成专业软件使用过程、写绘画提示词、创作小红书笔记、做私有模型等。 赛博发型师：基于 AI 技术的个性化发型设计服务，能通过分析用户面部特征等生成发型设计方案和效果图，设计报告可存档至飞书文档供专业发型师复核评估。 营销文案创作专家深度版：专为企业营销团队等设计，提供从文案框架创作到生成的一站式服务，还提供营销数据分析服务。 小红书账号文案、表情包、爆款名片生成等个性化小工具：例如小红书爆款文案生成。

以下是关于小红书 AI 赛道从 0 到 1 的相关信息： 社区共学方面：包括 COZE 相关、magicarena 共学、阿里 deepseek 专题共学等，提供了飞书会议地址、共学详细内容等信息。 对话 AIGC 艺术家土豆人 tudou_man： 提到小红书用户和受众主要来自一二线城市，是很好的辐射渠道。 指出小红书对 AIGC 内容的接受度有阶段性变化，去年初期有流量红利，下半年下滑，今年开始官方扶持。 表明想把巨熊软糖做成 IP，但存在不稳定性问题。 去年同期有很多创作者，但很多因内容变现问题坚持不下去，现在又有新创作者涌入，与市场对 AIGC 内容的付费接纳有关。 强调全身心投入创作，为 AIGC 作品注入价值，并定期做行业分享。 解释选择小红书作为主要分享平台的原因。

以下是一些可以快速生成小红书风格图片的软件和相关步骤： 1. DeepSeek+扣子： 生成单词：输入单词主题、图片风格、单词数量等，选择 deepseekr1 模型生成单词数组。 生成视频 1： 循环：包括将数组变量打散为单个变量、进入生图工作流、裁剪（将图片 url 转图片）、将图片放到背景上。 制作固定元素：如背景图和结尾图，可使用百度图片或即梦生成，并用 ps 或美图秀秀调整尺寸并添加元素。 2. 提示词： 角色：作为专业的单词生成助手，围绕主题挖掘相关英语单词，提供精准实用的单词、中文、美式音标内容。 技能：输出关联英语单词，并以数组形式呈现。 限制：仅围绕用户输入主题输出相关内容，以符合要求的数组形式呈现。

以下是关于小红书与 AI 结合的相关内容： 汉青老师曾分享，生成式 AI 的内容与传统社交媒体内容共存，如小红书、抖音、微信等。短期内可能因新鲜感获流量红利，长期人们仍在意高质量内容。我们掌握了多种先进工具，但应慢下节奏感受真实世界和身边普通人。目前还没想好具体如何与 AI 结合。 有朋友的朋友圈题材提到：同一条街道上，年轻女孩在街上，孤独老人在围墙里；一张照片传递了两种稳固关系和一种爱意；有人认为电商快递外卖的优势是劳动力，图中女孩的状态令人垂头丧气。 还有作者将 AI 与大理石这一古典媒介结合，认为当历史厚重与科技轻盈相遇会激发艺术可能。 此外，2024 年 11 月 30 日举办的 Show Me 扣子 AI 挑战赛大消费行业专场活动中，介绍了扣子平台最新公测的各项能力。活动旨在推动 AI 技术在大消费领域的应用与创新，为内容生产者寻求更多变现可能。获奖作品如“买买买！产品买点提炼神器强化版”专注于市场营销领域，能提炼卖点、生成营销文案等。

以下是关于如何用 AI 进行小红书排版和内容的相关信息： 画小二：Coze 工作流之抖音热门视频转小红书图文详细配置，包括整体结构图、各模块参数配置（如开始模块、Get_Video 模块、LinkReaderPlugin 模块、标题大模型、内容大模型、图片 Prompt 大模型、文生图 ImageToolPro 模块、输出结果参数配置）。在标题和内容创作方面，有具体的技能和要求，如采用二极管标题法创作吸引人的标题，生成口语化、含表情符号、200 字左右的正文，并抽取 seo 关键词生成标签等。 利用 AI 节约 10 倍内容创作时间：介绍了“小红书文案专家”，其功能价值包括生成小红书文案初稿、辅助创作、节约时间等。设计思路包括解决时间有限和配图麻烦的痛点，通过工作流让 AI 按照运营思路工作，一期产品功能有提取链接内容、整理成小红书风格、加入 emoji 表情包、配图片等，二期计划功能有增加全网搜索热点等。 AI 摊主速成脑暴会：涉及 AI 娱乐与算命、技术与工具教学、个性化小工具、体验型项目等分类，每个分类下有具体的内容和示例项目，如 AI 算命、Prompt 技巧传授、小红书爆款文案、桌宠体验等。