直达「 通往AGI之路 」飞书知识库 →
首页/问答列表/问答详情

相关技术是否有开源代码可以应用？

回答

以下是一些关于 AI 相关技术的开源代码应用：

  • VALL-EX：一个开源的多语言文本到语音合成与语音克隆模型。它支持多种语言（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。VALL-E X 最初由微软发布，但未发布任何代码或预训练模型。作者复现并训练了一个开源可用的 VALL-E X 模型。
  • 对于 AI 生成 CAD 图，您可以参考以下方面获取相关资料：
    • 学术论文：通过 Google Scholar、IEEE Xplore、ScienceDirect 等学术数据库进行搜索。
    • 专业书籍：查找相关的专业书籍。
    • 在线课程和教程：参加 Coursera、edX、Udacity 等平台上的 AI 和 CAD 相关课程，以及在 YouTube 等视频平台上查找教程和演示视频。
    • 技术论坛和社区：加入如 Stack Overflow、Reddit 的 r/AI 和 r/CAD 等，与专业人士交流学习。
    • 开源项目和代码库：探索 GitHub 等开源平台上的 AI 和 CAD 相关项目，例如 OpenAI 的 GPT-3、AutoGPT 等 AI 模型在 CAD 设计中的应用。
    • 企业案例研究：研究 Autodesk、Siemens 等公司在 AI 在 CAD 设计中的应用案例。
  • 阿里云最新开源模型 FunAudioLLM：包括 SenseVoice 用于高精度多语言语音识别、情感识别和音频事件检测，CosyVoice 用于自然语音生成，具有多语言、音色和情感控制等功能。相关模型已在 Modelscope、HuggingFace 开源，训练、推理和微调代码在 GitHub 上发布。
内容由 AI 大模型生成，请仔细甄别（powered by aily）

参考资料

Han：基于现有能力项目应用的思考

|技术名称|应用场景|技术类型|简介|主要特点|工作原理|其他|官方网站|项目及演示|论文|Github|在线体验|附件|最后更新时间|<br>|-|-|-|-|-|-|-|-|-|-|-|-|-|-|<br>|VALL-EX：一个开源的多语言文本到语音合成与语音克隆模型。|这个和19年百度地图发布的语音定制功能使用的meitron模型很像。这个功能现在依然在百度地图提供的功能里，用户只需在百度地图App上录制20句话、20分钟左右即可生成个人完整语音包。|语音|该模型支持多种语言（英语、中文和日语）和零样本语音克隆，你只需要提供一个人短短几秒钟的录音（3-10秒），就能模仿出那个人的声音。此外，它还具有语音情感控制和口音控制等高级功能。<br><br>同时相对于其他模型，它更轻量、更快速...<br><br>VALL-EX最初由微软发布。但并未发布任何代码或预训练模型。作者认识到了这项技术的潜力和价值，复现并训练了一个开源可用的VALL-E X模型。|VALL-E X模型具有以下显著的功能特点：<br>1.多语言TTS（文本到语音合成）:支持英语、中文和日语，能进行自然和富有表现力的语音合成。

问：有没有关于 AI 生成 CAD 图相关的资料

关于AI生成CAD（计算机辅助设计）图的相关资料，您可以参考以下几个方面：1.学术论文：搜索相关的学术论文，了解AI在CAD领域的应用和研究成果。可以通过Google Scholar、IEEE Xplore、ScienceDirect等学术数据库进行搜索。1.专业书籍：查找与AI在CAD领域相关的专业书籍，了解AI在CAD设计中的应用和案例。1.在线课程和教程：参加相关的在线课程，如Coursera、edX、Udacity等平台上的AI和CAD相关课程。查找YouTube等视频平台上的教程和演示视频，了解AI在CAD设计中的应用。1.技术论坛和社区：加入相关的技术论坛和社区，如Stack Overflow、Reddit的r/AI和r/CAD等，与其他专业人士交流和学习。关注AI和CAD相关的博客和新闻网站，了解最新的技术动态和应用案例。1.开源项目和代码库：探索GitHub等开源平台上的AI和CAD相关项目，了解AI在CAD设计中的应用和实现。例如，OpenAI的GPT-3、AutoGPT等AI模型在CAD设计中的应用。1.企业案例研究：研究AI在CAD领域应用的企业案例，了解AI技术在实际项目中的应用和效果。例如，Autodesk、Siemens等公司在AI在CAD设计中的应用。

阿里云最新开源模型——FunAudioLLM

[[Paper](https://fun-audio-llm.github.io/pdf/FunAudioLLM.pdf)][[Code](https://github.com/FunAudioLLM)][Modelscope:[SenseVoice](https://www.modelscope.cn/studios/iic/SenseVoice)[CosyVoice](https://www.modelscope.cn/studios/iic/CosyVoice-300M)][HuggingFace:[SenseVoice](https://huggingface.co/FunAudioLLM/SenseVoiceSmall)CosyVoice]Tongyi SpeechTeamAlibaba GroupAbstract:This report introduces FunAudioLLM,a framework designed to enhance natural voice interactions between humans and large language models(LLMs).At its core are two innovative models:SenseVoice for high-precision multilingual speech recognition,emotion recognition,and audio event detection; and CosyVoice for natural speech generation with multi-language,timbre,and emotion control.SenseVoice delivers exceptionally low latency and supports over 50 languages,while CosyVoice excels in multi-lingual voice generation,zero-shot voice generation,cross-lingual voice cloning,and instruction-following capabilities.The models related to SenseVoice and CosyVoice have been open-sourced on Modelscope and Huggingface,along with the corresponding training,inference,and fine-tuning codes released on GitHub.By integrating these models with LLMs,FunAudioLLM enables applications such as speech translation,emotional voice chat,interactive podcasts,and expressive audiobook narration,thereby pushing the boundaries of voice interaction technology.ContentsApplicationsSpeech-to-Speech TranslationEmotional VoiceChatInteractive PodCastExpressive AudiobookVoice Generation Model:CosyVoiceOverview of CosyVoiceMulti-lingual Voice GenerationZero-shot In-context GenerationInstructed Voice GenerationEmotionally Expressive Voice GenerationSpeaker Fine-tuneSpeaker InterpolationDemoVoice Understanding Model:SenseVoiceOverview of SenseVoiceMultilingual Speech RecognitionSpeech Emotion RecognitionAudio Event DetectionRich Transcribe Demo Samples

其他人在问
知道源代码就可以加载AI吗？
一般来说，仅仅知道源代码并不一定能够直接加载 AI 。以 GPT4 的代码解释器为例，它是一种特定的模式，允许用户将文件上传到 AI，让 AI 编写和运行代码，并下载 AI 提供的结果。它可以用于执行程序、运行数据分析、创建各种文件、网页甚至游戏。但使用代码解释器进行分析存在未经培训的人使用的风险，许多测试专家对此印象深刻，甚至有论文表明它可能需要改变培训数据科学家的方式。如果您想了解更多关于如何使用它的详细信息，可以访问相关帖子。
2024-10-01
有开源AI模型可供下载吗
智谱·AI 提供了开源模型，您可以在以下平台进行下载： 智谱·AI 还开源了以下模型： |模型|介绍|代码链接|模型下载| ||||| |WebGLM10B|利用百亿参数通用语言模型（GLM）提供高效、经济的网络增强型问题解答系统。它旨在通过将网络搜索和检索功能集成到预训练的语言模型中，改进现实世界的应用部署。|| |WebGLM2B|利用百亿参数通用语言模型（GLM）提供高效、经济的网络增强型问题解答系统。它旨在通过将网络搜索和检索功能集成到预训练的语言模型中，改进现实世界的应用部署。|| |MathGLM2B|在训练数据充足的情况下，20 亿参数的 MathGLM 模型能够准确地执行多位算术运算，准确率几乎可以达到 100%，其结果显著超越最强大语言模型 GPT4 在相同测试数据上 18.84%的准确率。|| |MathGLMLarge|采用 GLM 的不同变体作为骨干来训练 MathGLM，包括具有 335M 参数的 GLMlarge 和 GLM10B。此外，还使用 ChatGLM6B 和 ChatGLM26B 作为基座模型来训练 MathGLM。这些骨干模型赋予 MathGLM 基本的语言理解能力，使其能够有效理解数学应用题中包含的语言信息。|| |MathGLM10B|采用 GLM 的不同变体作为骨干来训练 MathGLM，包括具有 335M 参数的 GLMlarge 和 GLM10B。此外，还使用 ChatGLM6B 和 ChatGLM26B 作为基座模型来训练 MathGLM。这些骨干模型赋予 MathGLM 基本的语言理解能力，使其能够有效理解数学应用题中包含的语言信息。|| |MathGLMChatGLM6B|采用 GLM 的不同变体作为骨干来训练 MathGLM，包括具有 335M 参数的 GLMlarge 和 GLM10B。|| |
2024-09-26
有开源的支持实时让图片人像说话的项目吗？
关于您提到的开源项目，用于实时让图片人像说话，我找到了几个相关的开源项目，这些项目均支持从音频中学习生成3D运动系数，并使用3D面部渲染器来生成头部运动，从而实现图片加音频生成高质量视频的功能。 1. SadTalker：由西安交通大学开源的SadTalker模型，可以通过音频学习生成3D运动系数，使用3D面部渲染器生成头部运动，实现图片加音频生成高质量视频的功能。SadTalker支持stable diffusion webui，可以结合一段音频合成面部说话的视频。 2. DreamTalk：由清华大学、阿里巴巴和华中科大共同开发的基于扩散模型的开源框架，可以让人物照片说话，支持包括歌曲、多种语言的语音、嘈杂的音频在内的各种声音匹配让人物头像说话。DreamTalk包含降噪网络、风格感知唇部专家和风格预测器等关键组件，能够生成富有表现力的面孔，并减少对昂贵的风格参考的依赖。 3. 这两个项目都是开源的，提供了详细的安装和使用指南，可以作为搭建实时让图片人像说话系统的参考。
2024-04-17
AI在科研领域中的应用有哪些，以及国内外情况对比
AI 在科研领域中的应用广泛，特别是在医疗健康方面： 抗癌方面：AI 能够提前诊断胰腺癌，如相关研究表明其有可能提前三年做出诊断。 抗衰老方面：通过筛查大量化合物，发现高效的药物候选物，其药理学性质优于已知的抗衰老物质。 早期疾病防治方面：例如在帕金森病的研究中，利用神经网络分析患者体液中的生物标志物，可在症状出现前几年发现疾病。 发现新靶基因：两名高中生与医疗技术公司合作，借助 AI 发现了与胶质母细胞瘤相关的三个新靶基因。 寻找治疗方法：如亚利桑那大学与哈佛大学共同利用人工智能对健康神经元在疾病进展过程中的分子变化进行研究，以识别阿尔茨海默病的原因和潜在药物靶点。 国内外情况对比： 在医疗 AI 领域，中美存在较大差异。美国医疗支出占 GDP 比重约 17%，中国约 7%。美国医生独立行医，有独立决策权，议价能力和意愿较强；中国政府和医院集采议价能力强，采购流程复杂。此外，由于存在“灰色收入”“医患不信任”“考核评比”等问题，中国医院、医生对于可能记录、审查自己言行的应用普遍持抵触态度。在中国的落地场景中，“AI 协助医生”不如“AI 独立诊断”，机械套用美国的 AI 医疗应用模式在中国基本行不通。
2024-10-18
我的app应用想要对接大语言模型，结合APP用户自身的数据，实现更精准的对话，是否有行业比较成功的案例可以借鉴
以下是一些在 APP 应用对接大语言模型方面比较成功的案例，可供您借鉴： 1. Poe： 由 Quora 开发，有 APP 版本，支持跨端使用。 集成了 Chat GPT、GPT4、Claude+、Claude、Dragonfly 等模型，同时支持用户自建 Chatbot。 不同语言模型回复效果有差异，适合需要调用多种大语言模型的用户。 Dragonfly 擅长给出较短的回答，并擅长在输入中给出示例时遵循指示。 Claude 更擅长创造性回复，配合 Poe 中的提问引导，非常适合在查阅资料时使用。 支持分享用户和模型的对话内容，但 GPT4、Claude+产品需要付费订阅使用。 访问地址： Poe 中的提问引导真的能够启发到用户，midjourney prompt 扩写 Chatbot 能力很惊人。 2. Perplexity.ai： 本质是个可联网的搜索引擎，完全免费，支持网页版、APP（目前支持 iOS，安卓即将推出）、Chrome 插件。 网页版能力全面，能够根据提问从互联网上搜寻信息并给出总结后的答案。 很多 Chat GPT 中调用插件才能解决的事情（联网查询、旅行、住宿、商品推荐）靠 Perplexity 就可以解决。 能给出信息来源网址，并根据搜索内容给出继续对话的问题建议。 最新推出的 Copilot 能力支持根据搜索内容进行信息补充，每 4h 内使用 5 次，调用 GPT4。 支持分享聊天内容到多渠道。 首页推荐当下流行的新闻、搜索内容。 支持筛选 Academic（包含不同领域的学术研究论文）、Wolfram｜Alpha（包含数学、科学、经济学、语言学、工程学、社会科学、文化等领域的知识库）、Wikipedia（维基百科）、Youtube、Reddit（娱乐、社交和新闻网站）、News 进行搜索。 Chrome 插件可针对当前页面给出即时摘要。 访问地址：
2024-10-18
我如何应用AI进行高效学习
以下是应用 AI 进行高效学习的方法： 英语学习： 1. 智能辅助工具：利用如 Grammarly 这样的 AI 写作助手进行英语写作和语法纠错，改进英语表达和写作能力。 2. 语音识别和发音练习：使用如 Call Annie 这样的语音识别应用进行口语练习和发音纠正，获取实时反馈和建议。 3. 自适应学习平台：使用如 Duolingo 这样的自适应学习平台，借助 AI 技术为您量身定制学习计划，提供个性化的学习内容和练习。 4. 智能导师和对话机器人：利用如 ChatGPT 这样的智能对话机器人进行英语会话练习和对话模拟，提高交流能力和语感。 数学学习： 1. 自适应学习系统：使用如 Khan Academy 这样的自适应学习系统，结合 AI 技术为您提供个性化的数学学习路径和练习题，进行精准推荐。 2. 智能题库和作业辅助：利用如 Photomath 这样的智能题库和作业辅助工具，通过图像识别和数学推理技术为您提供数学问题的解答和解题步骤。 3. 虚拟教学助手：使用如 Socratic 这样的虚拟教学助手，借助 AI 技术为您解答数学问题、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：参与如 Wolfram Alpha 这样的交互式学习平台的数学学习课程和实践项目，利用 AI 技术进行数学建模和问题求解。 学习一门外语的通用方法： 1. 设定目标：明确学习目标和时间表，分阶段完成学习任务。 2. 多样化练习：结合听、说、读、写多种方式进行练习，全面提升语言技能。 3. 模拟真实环境：尽量多与母语者交流，或使用 AI 对话助手模拟真实对话场景。 4. 定期复习：使用 AI 工具的复习功能，根据记忆曲线定期复习已学内容，巩固记忆。 通过结合 AI 技术和传统学习方法，可以更高效、更个性化地进行学习，并取得更好的学习效果。但请注意，内容由 AI 大模型生成，请仔细甄别。
2024-10-16
我如何学会AI应用
要学会 AI 应用，您可以参考以下步骤： 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，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. 学习 Python 编程： 至少熟悉以下内容： Python 基础： 基本语法：了解 Python 的基本语法规则，比如变量命名、缩进等。 数据类型：熟悉 Python 中的基本数据类型，如字符串（String）、整数（Integer）、浮点数（Float）、列表（List）、元组（Tuple）、字典（Dictionary）等。 控制流：学习如何使用条件语句（if）、循环语句（for 和 while）来控制程序的执行流程。 函数： 定义和调用函数：学习如何定义自己的函数，以及如何调用现有的函数。 参数和返回值：理解函数如何接收参数和返回结果。 作用域和命名空间：了解局部变量和全局变量的概念，以及它们是如何在 Python 中工作的。 模块和包： 导入模块：学习如何导入 Python 标准库中的模块或者第三方库。 使用包：理解如何安装和使用 Python 包来扩展程序的功能。 面向对象编程（OOP）： 类和对象：了解面向对象编程的基本概念，包括类的定义和实例化。 属性和方法：学习如何为类定义属性和方法，以及如何通过对象来调用它们。 继承和多态：了解类之间的继承关系以及如何实现多态。 异常处理： 理解异常：了解什么是异常，以及它们在 Python 中是如何工作的。 异常处理：学习如何使用 try 和 except 语句来处理程序中可能发生的错误。 文件操作： 文件读写：学习如何打开文件、读取文件内容以及写入文件。 文件与路径操作：理解如何使用 Python 来处理文件路径，以及如何列举目录下的文件。 希望以上内容对您有所帮助。
2024-10-16
AI在高中生中有哪些应用
AI 在高中生中的应用主要包括以下方面： 1. 医疗领域： AI 提前三年诊断胰腺癌。 两名高中生与医疗技术公司合作，发现与胶质母细胞瘤相关的新靶基因。 AI 帮助抗衰老，筛查高效的药物候选物。 使用 AI 寻找阿尔兹海默症的治疗方法。 AI 帮助早期诊断帕金森。 2. 生成式 AI： 能使产品个性化用户体验，例如在教育科技和搜索中，对八岁儿童和高中生使用不同的语言进行解释。 3. 思维培养： 尽管 AI 能在象棋等领域超越人类，但高中生仍能因热爱而参与，这有助于培养兴趣和思维。 写作方面，虽然可以使用 AI 总结关键信息，但手写笔记更有助于深入思考和学习。
2024-10-16
AI在信息检索领域的应用
AI 在信息检索领域有广泛的应用，以下为您详细介绍： 1. 存在能联网检索的 AI，它们通过连接互联网，实时搜索、筛选并整合所需数据，为用户提供更精准和个性化的信息。例如： ChatGPT Plus 用户现在可以开启 web browsing 功能，实现联网功能。 Perplexity 结合了 ChatGPT 式的问答和普通搜索引擎的功能，允许用户指定希望聊天机器人在制定响应时搜索的源类型。 Bing Copilot 作为一个 AI 助手，旨在简化您的在线查询和浏览活动。 还有如 You.com 和 Neeva AI 等搜索引擎，提供基于人工智能的定制搜索体验，并保持用户数据的私密性。 2. Notion CEO 认为，AI 是 Notion 的机会。在 language model 出现之前，在知识库搜索内容通常需要很精确的关键词，甚至要询问同事信息存放的数据库。但现在可以直接询问 Notion AI 想要搜寻的问题，很快就能得到答案。 3. 在信息爆炸的时代，AI 技术极大地提升了信息检索和处理的效率。近期热门融资的 AI 产品中，有多种在信息检索方面表现出色的，比如： You.com：多种搜索模式且重隐私的搜索引擎。 Genspark：通过 Sparkpages 来满足用户个性化的搜索需求。 Rockset：刚被 OpenAI 收购的提供实时搜索和分析数据库服务的公司。 需要注意的是，以上内容由 AI 大模型生成，请仔细甄别。
2024-10-16
我希望翻译一篇英文论文，是否有工具
以下是一些常见的可用于翻译英文论文的 AI 工具： 1. Wordvice AI：集校对、改写转述和翻译等功能于一体的 AI 写作助手，基于大型语言模型提供全面的英文论文润色服务。 2. ChatGPT：由 OpenAI 开发的大型语言模型，可用于学生和写作人员的多方面写作辅助。 3. Quillbot：人工智能文本摘要和改写工具，可用于快速筛选和改写文献资料。 4. HyperWrite：基于 AI 的写作助手和大纲生成器，可帮助用户在写作前进行头脑风暴和大纲规划。 5. Wordtune：AI 驱动的文本改写和润色工具，可以帮助用户优化文章的语言表达。 6. Smodin：提供 AI 驱动的论文撰写功能，可以根据输入生成符合要求的学术论文。 总的来说，这些 AI 工具涵盖了文章翻译和润色的各个环节，可以有效提高写作效率和质量。您可以根据自身需求选择合适的工具进行使用。 另外，为您提供一个关于论文《Attention Is All You Need》中 Transformer 在语言处理中的方法的示例：想象一下，您手头有一本用陌生语言写的书，要翻译成英语。有两种工具，一种是老式的“逐步翻译器（StepbyStepOMatic）”，每次只能看一个词，速度慢且可能因只关注单个词而错过词间特殊含义，导致翻译句子杂乱无章，比如把“The cat sat on the mat”翻译成“The mat sat on the cat”。另一种是“Transformer”，它不只是关注单个词汇，而是扫描整个页面，寻找最重要的词汇和短语，就像拥有 X 光视力，能透视页面，洞悉故事核心，能更准确地翻译句子，比如能认出“The cat sat on the mat”中“猫”和“坐”是关键线索。
2024-10-18
是否有AI生成简历的功能
有许多 AI 工具可以帮助您生成简历，以下为您列举一些： 1. Kickresume 的 AI 简历写作器：使用 OpenAI 的 GPT4 语言模型，能为简历摘要、工作经验和教育等专业部分编写内容，并保持一致语调。 2. Rezi：受到超过 200 万用户信任的领先 AI 简历构建平台，使用先进的 AI 技术自动化创建可雇佣简历的各个方面，包括写作、编辑、格式化和优化。 3. Huntr 的 AI 简历构建器：提供免费的简历模板，以及 AI 生成的总结/技能/成就生成器和 AI 驱动的简历工作匹配。 更多 AI 简历产品，您还可以查看这里：https://www.waytoagi.com/category/79 。 以上工具都能助您快速、高效地创建出专业的简历，您可根据自身需要选择最适合的工具。希望上述回答对您有所帮助！ 内容由 AI 大模型生成，请仔细甄别。
2024-10-18
coze 是否可以通过LLM生成python代码运行查询excel表格信息？
在 Coze 中，可以通过以下步骤实现相关操作： 1. 进入 Coze，点击「个人空间 工作流 创建工作流」，打开创建工作流的弹窗。 2. 根据弹窗要求，自定义工作流信息，点击确认完成工作流的新建。 3. 新建后的编辑视图与功能中，左侧「选择节点」模块根据子任务需要，实际用到的有： 插件：提供一系列能力工具，拓展 Agent 的能力边界。如本案例中的思维导图、英文音频，无法通过 LLM 生成，需依赖插件实现。 大模型：调用 LLM，实现各项文本内容的生成。如本案例中的中文翻译、英文大纲、单词注释等依赖大模型节点。 代码：支持编写简单的 Python、JS 脚本，对数据进行处理。 4. 编辑面板中的开始节点、结束节点，分别对应分解子任务流程图中的原文输入和结果输出环节。 5. 按照流程图，在编辑面板中拖入对应的 LLM 大模型、插件、代码节点，即可完成工作流框架的搭建。 需要注意的是，因为前面需要对多维表格操作，所以要先在 http://open.feishu.cn 上建一个飞书机器人，并添加知识库或多维表格编辑权限，具体可参考飞书文档。
2024-10-16
如果我有一段文案，我希望能帮我排版成一个长图，是否有合适的ai工具
以下为您介绍一些可以将文案排版成长图的 AI 工具及相关信息： 无界 AI：可以用于生成海报底图，并完成主题海报的排版。大致流程包括确定主题与文案（可借助 ChatGPT 等文本类 AI 工具协助完成文案）、选择风格与布局、生成与筛选底图、配文与排版。 一些流行的 AI 文章排版工具： Grammarly：不仅是语法和拼写检查工具，还提供排版功能，可改进文档整体风格和流畅性。 QuillBot：AI 驱动的写作和排版工具，能改进文本清晰度和流畅性。 Latex：虽不是纯粹的 AI 工具，但在学术论文排版中广泛使用，使用标记语言描述文档格式，有许多 AI 辅助的编辑器和插件简化排版过程。 PandaDoc：文档自动化平台，使用 AI 帮助创建、格式化和自动化文档生成，适合商业和技术文档。 Wordtune：AI 写作助手，可重新表述和改进文本。 Overleaf：在线 Latex 编辑器，提供丰富模板和协作工具，适合学术写作和排版。 选择合适的工具取决于您的具体需求，如文档类型、出版标准和个人偏好。对于学术论文，Latex 和 Overleaf 受欢迎；对于一般文章和商业文档，Grammarly 和 PandaDoc 等可能更适用。 此外，还可以利用 AI 分析文章内容给出配图建议和关键词，然后在免费图库中快速找到合适的无版权图片，提高配图效率并避免版权风险。
2024-10-15
是否有可以输入图片输出重新绘制的流程图的AI工具
以下是一些可以输入图片输出重新绘制的流程图的 AI 工具： 1. Lucidchart： 简介：强大的在线图表制作工具，集成了 AI 功能，可自动化绘制多种示意图。 功能：拖放界面，易于使用；支持团队协作和实时编辑；丰富的模板库和自动布局功能。 官网：https://www.lucidchart.com/ 2. Creately： 简介：在线绘图和协作平台，利用 AI 功能简化图表创建过程，适合绘制多种图表。 功能：智能绘图功能，可自动连接和排列图形；丰富的模板库和预定义形状；实时协作功能。 官网：https://creately.com/ 3. Whimsical： 简介：专注于用户体验和快速绘图的工具，适合创建多种示意图。 功能：直观的用户界面，易于上手；支持拖放操作，快速绘制和修改图表；提供多种协作功能。 官网：https://whimsical.com/ 4. Miro： 简介：在线白板平台，结合 AI 功能，适用于团队协作和各种示意图绘制。 功能：无缝协作，支持远程团队实时编辑；丰富的图表模板和工具；支持与其他项目管理工具集成。 官网：https://miro.com/ 5. Microsoft Visio： 简介：专业的图表绘制工具，适用于复杂的流程图等。AI 功能可帮助自动化布局和优化图表设计。 功能：集成 Office 365，方便与其他 Office 应用程序协同工作；丰富的图表类型和模板；支持自动化和数据驱动的图表更新。 官网：https://www.microsoft.com/enus/microsoft365/visio/flowchartsoftware 6. Diagrams.net： 简介：免费且开源的在线图表绘制工具，适用于各种类型的示意图绘制。 功能：支持本地和云存储（如 Google Drive、Dropbox）；多种图形和模板，易于创建和分享图表；可与多种第三方工具集成。 官网：https://www.diagrams.net/ 使用这些 AI 工具绘制示意图的一般步骤如下： 1. 选择工具：根据具体需求选择合适的 AI 绘图工具。 2. 创建账户：注册并登录该平台。 3. 选择模板：利用平台提供的模板库，选择适合需求的模板。 4. 添加内容：根据需求添加并编辑图形和文字，利用 AI 自动布局功能优化图表布局。 5. 协作和分享：若需要团队协作，可邀请团队成员一起编辑。完成后导出并分享图表。
2024-10-07