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目前国内使用率较高的AI软件有哪些?他们的优缺点总结一下

Answer

以下是目前国内使用率较高的一些 AI 软件及其优缺点总结:

图像类产品

  • 通义万相
    • 优点:在中文理解和处理方面表现出色;用户可选择多种艺术和图像风格,满足不同创作需求;生成图像质量高、细节丰富;操作界面简洁直观,用户友好度高;可与阿里其他产品和服务无缝整合;现在免费,每天签到获取灵感值。
    • 缺点:为符合国内监管要求,某些类型图像无法生成,限制创作自由度;处理非中文语言或国际化内容方面可能不如国际工具出色;处理多元文化内容时可能存在偏差。
  • 可灵
    • 优点:生成的图像质量非常高,已向所有用户开放使用。
    • 缺点:价格相对较高,重度用户年费可能达几千元,平均每月使用成本在 400 到 600 元,轻度用户有免费点数和较便宜的包月选项。

聊天对话类产品

  • Kimi
    • 优点:具有超长上下文能力,最初支持 20 万字,现提升到 200 万字,对于处理长文本或大量信息的任务有优势,对需要长期记忆或参考大量背景信息的任务有用。
    • 缺点:文字生成和语义理解、文字生成质量方面可能不如国内其他产品好,不支持用户自定义智能体。
Content generated by AI large model, please carefully verify (powered by aily)

References

给小白的AI产品推荐

通义万相作为国产AI工具,它在中文理解和处理方面表现出色,这一特点使其在国内市场具有独特优势。用户可以从多种艺术风格和图像风格中进行选择,满足不同创作需求。生成的图像质量较高,细节丰富,能够满足大多数用户的期望。操作界面设计简洁直观,用户友好度高,降低了使用门槛。作为阿里生态系统的一部分,该工具可以与阿里其他产品和服务无缝整合,为用户提供更全面的解决方案。重点是现在免费,每天签到获取灵感值就可以。然而,这个应用也存在一些局限性。为了符合国内监管要求,某些类型的图像可能无法生成,这在一定程度上限制了创作自由度。在处理非中文语言或国际化内容方面,它可能不如一些国际AI图像生成工具那样出色。由于模型训练数据可能主要基于中文环境,在处理多元文化内容时可能存在偏差。

给小白的AI产品推荐

谈到聊天对话类的AI产品,我首推的是Kimi。Kimi最显著的特点就是它的超长上下文能力,这一特性在国内的AI聊天对话产品中可以说是独树一帜的。Kimi最初支持20万字的上下文,而现在已经提升到了惊人的200万字。这对于需要处理长文本或大量信息的任务来说是一个巨大的优势。因此,如果你从事文案工作,特别是需要处理大量文字或文件的工作,我强烈推荐使用Kimi。它的超长上下文能力可以帮助你更有效地处理和分析大量信息,提高工作效率。对于需要长期记忆或需要参考大量背景信息的任务,Kimi的这一特性尤其有用。但是,Kimi也有一些不足之处。经过使用,我发现它在文字生成和语义理解、和文字生成质量方面的能力可能不如国内其它产品好,并且它不支持用户自定义智能体。但尽管如此,我仍然强烈推荐Kimi给刚入门AI的朋友们。

给小白的AI产品推荐

首先介绍的是"可灵",这是一款由快手团队开发的AI应用。可灵主要用于生成高质量的图像和视频。它的一大特点是生成的图像质量非常高。可灵最初采用内测邀请制,但现在已经向所有用户开放使用。然而,可灵的价格相对较高。与其他AI应用相比,它的费用要贵一些。对于重度用户,最高档的年费可能达到几千元人民币,如果平均到每个月,使用成本在400到600元人民币之间。但如果临时使用或轻度使用的话,仍然有每日免费点数和60多元单月的最便宜包月选项,对轻度用户来说还是值得一试的。

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零基础学习ai
以下是为零基础学习 AI 提供的建议: 1. 了解 AI 基本概念: 阅读「」部分,熟悉 AI 的术语和基础概念,包括其主要分支(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,找到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,可根据自己的兴趣选择特定模块深入学习。 掌握提示词的技巧,它上手容易且很有用。 4. 实践和尝试: 理论学习后,实践是巩固知识的关键,尝试使用各种产品做出作品。 知识库提供了很多实践后的作品、文章分享,欢迎实践后的分享。 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,了解其工作原理和交互方式,获得对 AI 在实际应用中表现的第一手体验,并激发对 AI 潜力的认识。 此外,还有一个案例供您参考:二师兄来自上海,是典型的 80 后,房地产行业从业二十年,计算机零基础。2024 年 2 月,他在七彩虹的售后群中,因老哥分享用 AI 绘画的心得,要了 SD 秋叶安装包,下载了教学视频,迈出了 AI 学习的第一步。之后他不断学习和实践,如在 3 月啃完 SD 的所有教程并开始炼丹,4 月与小伙伴探讨 AI 变现途径,5 月加入 Prompt battle 社群,开始 Midjourney 的学习。
2025-02-18
AI数据分析
以下是关于 AI 数据分析的相关内容: ChatGPT 助力数据分析: 本文重点介绍了 AI 与数据分析结合的应用,通过实际案例与相关技巧,描述了 ChatGPT 如何助力数据分析。 实现了两种方式支持多维数据分析: SQL 分析:分析平台自身使用情况,输入一句话可分析用户配置图表相关数据。用户描述想分析的内容,后台连接 DB,附带表结构信息让 AI 输出 SQL 语句,校验为 SELECT 类型后执行返回结果数据,再传给 GPT 分析,最后输出分析结论和建议并返回前端页面渲染图表。 个性化分析:平台支持上传数据,可提供数据信息辅助分析,前端解析文件后传给 GPT 分析,后续步骤与 SQL 分析一致。 分析完成后展示结果数据的图表和分析结论,图表支持折线图和柱状图可随意切换。 生成式 AI 季度数据报告 2024 月 1 3 月: 作者包括郎瀚威 Will、张蔚 WeitoAGI、江志桐 Clara 等。 报告涵盖总体流量概览、分类榜单、文字相关(个人生产力、营销、教育、社交)、创意相关(图像、视频)、音频大类、代码大类、Agent、B2B 垂类等方面。 涉及数据准备、分类标准图谱准备、赛道分析、竞争分析等内容。
2025-02-18
找一个能够生成音乐的AI。我给一个曲名(比如《生日快乐歌》),他就能给我生成不同风格的音乐供我下载。
以下为您推荐能够根据给定曲名生成不同风格音乐并供下载的 AI 工具: 1. Suno AI: 地址:https://www.suno.ai/ 简介:被誉为音乐界的 ChatGPT,能够根据简单提示创造出从歌词到人声和配器的完整音乐作品。 账号要求:需要拥有 Discord、谷歌或微软中的至少一个账号,并确保网络环境稳定。 订阅信息: 免费用户每天 50 积分,每首歌消耗 5 积分,每天可创作 10 首歌曲,每次点击生成两首歌曲。 Pro 用户每月 2500 点数(大约 500 首歌),按月每月 10 美元,按年每月 8 美元,每年 96 美元。 Premier 用户每月 10000 点数(大约 2000 首歌),按月每月 30 美元,按年每月 24 美元,每年 288 美元。 操作模式: 默认模式:包括关闭个性化、歌曲描述、乐器开关、模型选择 v3 等设置。 个性化模式:开启个性化定制,可填写歌词、曲风、标题等。 生成歌词:可使用大模型如 Kimi、GPT、文心一言等生成。 开始生成:填写好所需内容后点击 Create,等待 2 3 分钟即可。 下载:生成后可下载。 2. Udio:由前 Google DeepMind 工程师开发,通过文本提示快速生成符合用户音乐风格喜好的高质量音乐作品。地址:https://www.udio.com/ 3. YuE:支持从歌词生成 5 分钟高质量音乐(含人声与伴奏),多语言支持(中、英、日、韩),覆盖多种音乐风格与专业声乐技术。详细介绍:https://www.xiaohu.ai/c/xiaohuai/yue5
2025-02-18
什么是aigc
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。它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。 具体来说,AIGC 包括以下方面: 1. 文字生成:使用大型语言模型(如 GPT 系列模型)生成文章、故事、对话等内容。 2. 图像生成:使用 Stable Diffusion、DALLE 等模型生成艺术作品、照片等。 3. 视频生成:使用 Runway、KLING 等模型生成动画、短视频等。 AIGC 作为一种强大的技术,能赋能诸多领域,但也存在多重潜在的合规风险。目前,我国对 AIGC 的监管框架由《网络安全法》《数据安全法》及《个人信息保护法》构成,并与《互联网信息服务算法推荐管理规定》、《互联网信息服务深度合成管理规定》、《生成式人工智能服务管理暂行办法》、《科技伦理审查办法(试行)》等形成了共同监管的形势。 AIGC 主要分为语言文本生成、图像生成和音视频生成。语言文本生成利用马尔科夫链、RNN、LSTMs 和 Transformer 等模型生成文本,如 GPT4 和 Gemini Ultra。图像生成依赖于 GANs、VAEs 和 Stable Diffusion 等技术,应用于数据增强和艺术创作,代表项目有 Stable Diffusion 和 StyleGAN 2。音视频生成利用扩散模型、GANs 和 Video Diffusion 等,广泛应用于娱乐和语音生成,代表项目有 Sora 和 WaveNet。此外,AIGC 还可应用于音乐生成、游戏开发和医疗保健等领域,展现出广泛的应用前景。 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: 1. 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。 2. 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。 3. 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。
2025-02-18
多维表格AI接入分享课程有回放么
多维表格 AI 接入分享课程有回放。例如,在“1204|微信超级 AI 知识助手教学(上)—智谱共学营智能纪要”中提到直播有回放。在“飞书多维表格 AI 共学解锁更强大的豆包 2024 年 12 月 21 日”中,王大仙表示分享有回放,可顺着搭建流程使用。
2025-02-18
我的毕业论文是AIGC的陶寺遗址空间可视分析技术研究,请问有何思路
对于您的毕业论文主题“AIGC 的陶寺遗址空间可视分析技术研究”,以下是一些可能的思路供您参考: 首先,深入了解陶寺遗址的相关背景和特点,包括其历史、文化、地理等方面的信息,这将为后续的分析提供基础。 其次,研究 AIGC 技术在空间可视分析方面的应用现状和前沿成果,了解相关的算法、模型和工具。 然后,考虑如何收集和整理陶寺遗址的空间数据,例如通过实地测量、卫星图像、考古记录等方式获取数据,并对数据进行预处理和清洗。 接着,运用合适的 AIGC 技术和算法,对陶寺遗址的空间数据进行可视化呈现,例如创建三维模型、绘制地图、生成动态图像等,以直观展示遗址的空间特征和关系。 在可视化的基础上,进行深入的分析,例如探究遗址的布局规律、空间结构、功能分区等,挖掘潜在的历史和文化信息。 最后,对研究结果进行评估和验证,确保其准确性和可靠性,并提出进一步的改进和优化方向。 希望这些思路能对您有所帮助,祝您顺利完成毕业论文!
2025-02-18
LLama特点和优缺点
Llama 的特点包括: 基于大规模神经网络,特别是 Transformer 架构。 Llama 的优点有: 具有强大的语言理解、生成和对话能力。 Llama 的缺点是: 计算资源消耗大。 可能存在偏见和误解。
2025-02-18
大型语言模型(LLM)基于Transformer架构的模型的优缺点是什么,有什么局限性
大型语言模型(LLM)基于 Transformer 架构的模型具有以下优点: 1. 在大量数据集上进行预训练,展现出卓越的语言处理能力,能预测接下来的 Token。 然而,也存在一些缺点和局限性: 1. 瞬态状态:天生缺乏持久的记忆或状态,需要额外的软件或系统来保留和管理上下文。 2. 概率性质:随机性导致响应的不确定性,对相同提示词可能产生不同回答。 3. 过时信息:依赖预训练数据,只能访问历史知识,无法获取实时更新。 4. 内容制造:可能生成看似合理但不准确的信息,即“幻觉”。 5. 资源密集:巨大规模意味着显著的计算和财务成本,影响可扩展性和可访问性。 6. 领域特定性:本质上通用,但通常需要特定领域数据才能在专业任务中表现出色。 7. 缺乏创造性:像一个高性能的知识检索工具,超出检索范围时表现差,甚至出现“幻觉”。面对复杂逻辑推导和新的知识推演能力不足,无法基于新的语料推演出新知识。 8. 对于特定领域或高度专业化的查询,容易产生错误信息或“幻觉”,特别是当查询超出训练数据或需要最新信息时。
2025-02-13
trea和cursor对比,优缺点是什么
Trea 与 Cursor 对比的优缺点如下: 优点: 1. 专为中文开发者量身定制,充分考虑了中文开发者的实际需求,如界面语言全面中文化、对代码注释的友好支持等,让开发者感受到“母语级”的顺畅体验。 2. 集成了国外主流的大模型 Claude 3.5 和 GPT4o,为开发者提供智能代码生成和逻辑优化功能。 3. 在 AI Chat 功能中,使用快捷键 Cmd+u 时的 Context 引用功能比 Cursor 方便好用,可引用 Code(当前选中文件的某个代码块)、File(指定文件的文件名)、Folder(指定文件夹的文件名)、Workspace(当前项目的所有文件)进行对话。 缺点: 1. 在使用快捷键 Cmd+i 进行代码更新时,不像 Cursor 一样可以追问问题以获得想要的代码,而是每次基于摘取的上下文重新回答,且回滚后不能撤销回滚。 2. 目前和 Cursor 一样,不能撤回基于 AI 回答修改过的代码内容,只能人工逐个校验撤回。
2025-01-25
COZE 和智谱AI的优缺点对比
COZE 的优点: 1. 逼真且有沉浸感:通过图片和文字描述模拟急诊室的真实场景,用户可体验到紧张真实的医疗环境。可进一步增加场景细节,如急诊室的声音效果,增强沉浸感。 2. 互动性强:设置多个决策点,用户需做出选择,提高用户参与感和学习效果。可引入更多分支场景,根据用户不同选择生成不同结局,提高互动的深度和多样性。 3. 情感共鸣:通过详细的病人背景故事,用户能更好理解患者处境,增强同理心。可增加更多病人案例,覆盖不同病情和背景,使情感共鸣更丰富多样。 4. 延续字节风格,能自己做闭环,可在工作流基础上用用户界面包装成产品发布。 COZE 的缺点:商业化探索尚未铺开,用户来源不明确。目前没有明确信息表明其是否开源,社区参与和开源协作程度可能不如 Dify。 智谱 AI 的优点: 目前信息中未明确提及智谱 AI 的具体优点。 智谱 AI 的缺点: 目前信息中未明确提及智谱 AI 的具体缺点。 两者的对比: 1. 开源性:Dify 是开源的,允许开发者自由访问和修改代码;Coze 目前没有明确信息表明其是否开源。 2. 功能和定制能力:Dify 提供直观界面,结合多种功能,支持通过可视化编排基于任何 LLM 部署 API 和服务;Coze 提供丰富插件能力和高效搭建效率,支持发布到多个平台作为 Bot 能力使用。 3. 社区和支持:Dify 作为开源项目有活跃社区,开发者可参与共创共建;Coze 可能更多依赖官方更新和支持,社区参与和开源协作程度可能不如 Dify。
2024-12-31
国内主流AI辅助编程工具,比较优缺点
以下是国内主流的 AI 辅助编程工具及其优缺点: GitHub Copilot: 优点:由全球最大的程序员社区和代码托管平台 GitHub 联合 OpenAI 和微软 Azure 团队推出,支持多种语言和 IDE,能为程序员快速提供代码建议,帮助开发者更快、更少地编写代码。 缺点:暂未明确。 通义灵码: 优点:阿里巴巴团队推出,基于通义大模型,提供行级/函数级实时续写、自然语言生成代码、单元测试生成、代码注释生成、代码解释、研发智能问答、异常报错排查等能力。 缺点:暂未明确。 CodeWhisperer: 优点:亚马逊 AWS 团队推出,由机器学习技术驱动,可为开发人员实时提供代码建议。 缺点:暂未明确。 CodeGeeX: 优点:智谱 AI 推出的开源免费 AI 编程助手,基于 130 亿参数的预训练大模型,可快速生成代码,提升开发效率。 缺点:暂未明确。 Cody: 优点:代码搜索平台 Sourcegraph 推出,借助 Sourcegraph 强大的代码语义索引和分析能力,了解开发者的整个代码库,不止是代码片段。 缺点:暂未明确。 CodeFuse: 优点:蚂蚁集团支付宝团队为国内开发者提供智能研发服务的免费 AI 代码助手,基于蚂蚁集团自研的基础大模型进行微调的代码大模型。 缺点:暂未明确。 Codeium: 优点:由 AI 驱动的编程助手工具,通过提供代码建议、重构提示和代码解释来帮助软件开发人员,提高编程效率和准确性。 缺点:暂未明确。 需要注意的是,每个工具的功能和适用场景可能会有所不同,您可以根据自己的需求来选择最适合您的工具。更多辅助编程 AI 产品,还可以查看这里:https://www.waytoagi.com/category/65 。 此外,Cursor 作为一款 AI 编程助手,具有以下核心功能和优势: 核心功能: 全语言支持,包括但不限于 Python、JavaScript、Java、C++、Go 和 Rust 等。 能够快速构建完整的项目框架。 在 IDE 环境中实时提供代码建议、自动补全和错误修正等功能。 支持多项目管理。 能够理解和分析技术文档,并基于文档内容生成相应的代码实现。 优势: 开发效率显著提升,能在短时间内完成功能性演示项目。 降低入门门槛,加速初学者学习过程。 跨语言开发支持,方便开发者切换语言。 减少重复性工作,让开发者集中精力于创造性任务。 实时学习新技术,更新知识库。
2024-12-30
ChatGPT除了优缺点,还有哪些特点
ChatGPT 具有以下特点: 普通版: 基于 GPT3.5 架构,能生成自然语言文本,包括对话、文章、翻译等。 有数亿参数和广泛语言知识,能提供高质量自然语言处理服务。 支持多种语言,可对输入文本进行翻译。 能处理问答、自动文本摘要、对话生成等各类任务。 可通过 API 接口调用,方便集成。 Plus 版: 是普通版的升级版,增加新功能和特性,提升自然语言处理质量和效率。 拥有更多参数,能更好理解输入文本上下文和语境。 采用更先进模型架构和算法,提高生成文本准确性和连贯性。 支持更多语言,翻译效果更好。 能处理更复杂任务,如自动文本摘要、情感分析、语义理解等。 支持更丰富 API 接口,方便集成到各种应用中。 其他方面: 会存在一本正经胡说八道、高度依赖数据且不受约束的情况,但可通过提示词技巧减少发生概率。 对数据依赖程度高,其参数和学习材料规模不断增大。 没有人类的法律和道德观念。 能够生成各种流程图、时序图等,可采用语法渲染成图形的方式,优点是只用关注逻辑、文本即图形且方便嵌入 markdown 文件、具有多样性,缺点是有点抽象。
2024-12-03
当前AIGC的使用率
目前关于 AIGC 的使用率情况如下: 自 2017 年以来,采用率增加了一倍多,尽管过去几年使用人工智能的组织比例在 50%至 60%之间趋于平稳。 主流 AI 平台占主导,ChatGPT 及其相关产品,包括 Bing AI、Bard、Claude 和 Microsoft Copilot,共占据了 66%的生成式 AI 使用量。 虽然大平台占据优势,但仍有 50 多个 AI 平台每月估计拥有超过 100 万用户,涵盖了建筑、语言学习、视频制作、社交等多个领域。 在特定领域,一些工具表现突出,如 Grammarly AI 在写作与编辑方面,Character.AI 在社交与角色扮演方面引领潮流。 在教育领域,像 Brainly 和 CourseHero 这样的教育 AI 工具表现出色,标志着向教育支持应用的转变。 在营销和编程领域,AI 的使用尤为普遍,像 Simplified AI、Copy.AI、Scalenut、Huggingface、Github Copilot 和 Replit 等工具广受欢迎。而人力资源和财务等行业的 AI 应用则相对较少。
2024-09-27
哪个软件可以生成思维脑图
以下是一些可以生成思维脑图的软件: 1. GitMind:免费的跨平台思维导图软件,支持多种模式,可通过 AI 自动生成思维导图。 2. ProcessOn:国内的思维导图+AIGC 工具,能利用 AI 生成思维导图。 3. AmyMind:轻量级在线思维导图工具,无需注册登录,支持自动生成节点。 4. Xmind Copilot:Xmind 推出的基于 GPT 的思维导图助手,可一键拓展思路,生成文章大纲。 5. TreeMind:“AI 人工智能”思维导图工具,输入需求后由 AI 自动完成生成。 6. EdrawMind:提供一系列 AI 工具,包括 AI 驱动的头脑风暴功能,有助于提升生产力。 总的来说,这些 AI 思维导图工具都能通过 AI 技术自动生成思维导图,提高制作效率,为知识工作者带来便利。 此外,过去 ChatGPT 无法生成思维导图,当处理复杂代码或长篇文章时,需利用 AI 提炼后再用思维导图软件转换,较为繁琐。现在有了 GPTs,可利用 Actions 调取第三方平台提供的 API 直接获取内容对应的思维导图。比如结合 Gapier 这个提供免费 Action 的第三方平台进行定制化,包含如何在 Action 中引入 Gapier 生成代码的思维导图,以及如何在 Action 中引入 Gapier 和 Webpilot 生成在线文档的思维导图。 在多智能体 AI 搜索引擎方案中,生成思维导图是其中的一个步骤。智能体能调用各种插件,除思维导图外,还有流程图、PPT 工具等,可根据工作需要选择。
2025-02-18
怎么让AI识别对话,并生成结构化数据存储到我的软件系统里
要让 AI 识别对话并生成结构化数据存储到软件系统里,可以参考以下方法: 1. 基于结构化数据来 RAG:如果原始数据本身就是结构化、标签化的,不必将这部分数据做向量化。结构化数据的特点是特征和属性明确,可用有限标签集描述,能用标准查询语言检索。以餐饮生活助手为例,流程包括用户提问、LLM 提取核心信息并形成标准查询、查询结构化数据、LLM 整合回复。 2. 利用 Coze 平台设计 AI 机器人:创建好 Bot 后,从“个人空间”入口找到机器人,进行“编排”设计。Coze 平台常用的概念和功能包括提示词(设定 Bot 身份和目标)、插件(通过 API 连接集成服务)、工作流(设计多步骤任务)、触发器(创建定时任务)、记忆库(保留对话细节,支持外部知识库)、变量(保存用户个人信息)、数据库(存储和管理结构化数据)、长期记忆(总结聊天对话内容)。设计 Bot 时要先确定目的,比如“AI 前线”Bot 的目的是作为 AI 学习助手,帮助职场专业人士提升在人工智能领域的知识和技能,并提供高效站内信息检索服务。 注:Coze 官方使用指南见链接:https://www.coze.cn/docs/guides/welcome ,遇到疑问也可查阅该指南。
2025-02-18
图片转视频说话 效果好 软件 有哪些
以下是一些能实现图片转视频说话且效果较好的软件: 1. HEYGEN: 优点:人物灵活,五官自然,视频生成很快。 缺点:中文的人声选择较少。 使用方法: 1. 点击网址注册后,进入数字人制作,选择Photo Avatar上传自己的照片。 2. 上传后效果如图所示,My Avatar处显示上传的照片。 3. 点开大图后,点击Create with AI Studio,进入数字人制作。 4. 写上视频文案并选择配音音色,也可以自行上传音频。 5. 最后点击Submit,就可以得到一段数字人视频。 2. DID: 优点:制作简单,人物灵活。 缺点:为了防止侵权,免费版下载后有水印。 使用方法: 1. 点击上面的网址,点击右上角的Create vedio。 2. 选择人物形象,可以点击ADD添加照片,或者使用DID给出的人物形象。 3. 配音时,可以选择提供文字选择音色,或者直接上传一段音频。 4. 最后,点击Generate vedio就可以生成一段视频。 5. 打开自己生成的视频,可以下载或者直接分享给朋友。 3. KreadoAI: 优点:免费(对于普通娱乐玩家很重要),功能齐全。 缺点:音色很AI。 使用方法: 1. 点击上面的网址,注册后获得120免费k币,这里选择“照片数字人口播”的功能。 2. 点击开始创作,选择自定义照片。 3. 配音时,可以选择提供文字选择音色,或者直接上传一段音频。 4. 打开绿幕按钮,点击背景,可以添加背景图。 5. 最后,点击生成视频。 4. Sadtalker: 由于涉及到视频的推理和转换,输出时间要远远大于AI绘图和sovits的声音推理,需要做好等待的准备。 最终生成的视频长度与音频一致,如果想制作一个长视频,最好是剪成小段,分别推理,然后合并。 使用方法: 1. 可以独立使用或者作为插件放入stablediffusion。 2. 视频教程:https://www.bilibili.com/video/BV1Dc411W7V6/?vd_source=35e62d366d8173e12669705f7aedd122 。 3. 对于编程、python、conda不熟的,建议使用整合包: 我用夸克网盘分享了「EZAIStarterv0.9.8.zip」,点击链接即可保存。链接:https://pan.quark.cn/s/1d5ca9f57f5c 。 视频地址:https://www.bilibili.com/video/BV1ga4y1u7Ep/?spm_id_from=333.337.searchcard.all.click&vd_source=35e62d366d8173e12669705f7aedd122 。 4. 具体步骤: 点我启动,在启动界面中,选择音频、图像口型同步的下载图标。 下载完毕后。 启动应用,等待。 会弹出一个独立的窗口(而不是默认浏览器)。 选择sadtalker同步器,分别导入图片和声音。 图片预处理方式中,crop只截取图片的头部,full就是保留整张照片,下面的勾选项已经有文字解释,自己可以试几次。 点击generate 。
2025-02-18
我是一个有23年软件系统开发和设计经验的架构师,但是对AI还没有系统化了解过,请问我该如何开始?如何在短时间内掌握AI的使用、原理以及二次开发?
以下是为您提供的在短时间内系统化学习 AI 的建议: 一、了解 AI 基本概念 首先,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。同时,浏览入门文章,这些文章通常会介绍 AI 的历史、当前的应用和未来的发展趋势。 二、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。这些课程将引导您了解生成式 AI 等基础知识,特别推荐李宏毅老师的课程。您还可以通过在线教育平台(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。 三、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。我建议您一定要掌握提示词的技巧,它上手容易且很有用。 四、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。 五、体验 AI 产品 与现有的 AI 产品进行互动是学习 AI 的另一种有效方式。尝试使用如 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。通过与这些 AI 产品的对话,您可以获得对 AI 在实际应用中表现的第一手体验,并激发您对 AI 潜力的认识。 如果希望继续精进,对于 AI,可以尝试了解以下内容作为基础: 1. AI 背景知识 (1)基础理论:了解人工智能、机器学习、深度学习的定义及其之间的关系。 (2)历史发展:简要回顾 AI 的发展历程和重要里程碑。 2. 数学基础 (1)统计学基础:熟悉均值、中位数、方差等统计概念。 (2)线性代数:了解向量、矩阵等线性代数基本概念。 (3)概率论:基础的概率论知识,如条件概率、贝叶斯定理。 3. 算法和模型 (1)监督学习:了解常用算法,如线性回归、决策树、支持向量机(SVM)。 (2)无监督学习:熟悉聚类、降维等算法。 (3)强化学习:简介强化学习的基本概念。 4. 评估和调优 (1)性能评估:了解如何评估模型性能,包括交叉验证、精确度、召回率等。 (2)模型调优:学习如何使用网格搜索等技术优化模型参数。 5. 神经网络基础 (1)网络结构:理解神经网络的基本结构,包括前馈网络、卷积神经网络(CNN)、循环神经网络(RNN)。 (2)激活函数:了解常用的激活函数,如 ReLU、Sigmoid、Tanh。 此外,以证件照为例,Code AI 应用开发教学中,智能体开发从最初的 chatbot 只有对话框,到有了更多交互方式,因用户需求扣子推出了 AI 应用,其低代码或零代码的工作流等场景做得较好。但 AI CODING 虽强,目前适用于小场景和产品的第一个版本,复杂应用可能导致需求理解错误从而使产品出错。在创建 AI 应用时,要学习操作界面、业务逻辑和用户界面,包括布局、搭建工作流、用户界面及调试发布,重点熟悉桌面网页版的用户界面。
2025-02-17
对作为知识库的数据进行预处理,用哪个软件比较哈
以下是一些可用于对作为知识库的数据进行预处理的软件和方法: 1. LangchainchatGLM:对于知识库内容的组织要求较高,无需微调训练,适合有结构、界限分明的数据。可使用langchain库比对字典的关键词keys部分,找到相似度最高的相关keys对应的内容文本,送进提示词模板(prompt_template),然后送到LLM进行后处理。 2. 在检索原理方面,可通过嵌入模型(如Word2Vec、GloVe、BERT)将问题文本转化为向量,用于后续检索。例如,在商业化问答场景中,会对接收的问题进行预处理和向量化。 3. 在创建知识库并上传表格数据时,可通过API获取在线API的JSON数据上传,或手动自定义创建数据表结构和数据。需注意指定语义匹配字段,在响应用户查询时,将用户查询内容与该字段内容进行比较,根据相似度进行匹配。
2025-02-17
有哪些免费的文生图中文软件
以下是一些免费的文生图中文软件: 1. 豆包 App 支持文生图中文文字生成。 2. Stability AI 推出的基于 Discord 的媒体生成和编辑工具可用于文生图,您可以通过以下步骤使用: 点击链接进入官方 DISCORD 服务器:https://discord.com/invite/stablediffusion 。 进入 ARTISAN 频道,任意选择一个频道。 输入/dream 会提示您没有权限,点击链接,注册登录,填写信用卡信息以及地址,点击提交,会免费试用三天,三天后开始收费。输入/dream 提示词,这部分和 MJ 类似,可选参数有五类,包括提示词(必填项)、负面提示词(选填项)、种子值(选填项)、长宽比(选填项)、模型选择(选填项)、张数(选填项)。完成后选择其中一张。 3. 您还可以参考以下教程: SD 做中文文字生成的教程: 找到一款喜欢的字体,写上主题例如“端午”。 打开 SD,选择文生图,输入关键词咒语。 打开 Controlnet,启用 lineart 和 canny 固定字体,如果希望有景深效果,也可以打开 depth(增加阴影和质感)。 打开高清修复,分辨率联系 1024 以上,步数:29 60 。 直接生成。这里可以举一反三,选择一些水果模型,珠宝模型,毛毡等等快来试一试吧,附免费参数。
2025-02-16