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Topaz Video无法下载模型怎么办

Answer

Topaz Video 无法下载模型,您可以参考以下步骤:

  1. 解压对应的文件,推荐使用绿色版。(对应的安装包已在网盘里,可直接下载)。
  2. 右键,管理员运行 VideoAIportable.exe 文件。
  3. 导入处理好的视频。
  4. 查看主界面,左边是原视频,右边是待处理视频,下面是对应的视频轨道。
  5. 右边部分是主要对视频处理的方式,预设部分主要有放大视频、提升画质、提升帧率等。
  6. 稳定 AI 模式分为自动裁切和完整帧,做转绘选择完整帧,强度在 60 为宜,抖动开启,次数一般选择 2 。
  7. 帧插值:Apollo 模型处理一般情况,Chronos 模型处理运动幅度较大的情况,其他一般维持默认不变。
  8. 增强部分建议直接开启使用默认。
  9. 所有参数设计完毕后,点击浏览按钮查看效果。拉动时间轴,选择需要处理的位置,点击左边的 preview 即可执行浏览操作,可选择处理时长,一般在复杂场景如肢体快速运动时进行浏览。

请注意,以上操作依据电脑性能而定。若仍无法下载模型,建议检查网络连接或咨询相关技术支持。

Content generated by AI large model, please carefully verify (powered by aily)

References

小田:视频转绘制作视频过程中不可或缺的一环

这个插件用来消除视频抖动和运动模糊的一个插件。具体如何使用我们这里也大概说一下。解压好对应的文件,这里我推荐使用绿色版。(对应的安装包已经在网盘里了大家可以直接下载)。右键,管理员运行VideoAIportable.exe文件导入刚才处理好的视频这里我们可以看一下对应的主界面左边是原视频,右边是待处理视频。下面是对应的视频轨道右边的部分则是主要对视频处理的方式预设部分:主要是放大视频,提升画质,提升帧率视频部分:这里保持默认就好了,因为我们就是提升画质稳定AI:主要用于画面的稳定和减少抖动(下面会详细说明一下)消除运动模糊AI:这个没啥好说的字面意思里面就一个模型帧插值AI:这个里面主要是识别对应的帧和帧之间进行修复替换。主要有几种模型下面会具体介绍增强AI:选择不同的模型对视频进行整体的优化,包括面部,去噪,锐化提升等颗粒:没咋用过。。上面的操作真的依据电脑来的。不过一般我们都会选择稳定+运动模糊。你要实在不行你可以一个一个来操作但是那样会很慢。具体讲一下稳定AI:

小田:视频转绘制作视频过程中不可或缺的一环

模式里面分为自动裁切和完整帧,因为我们做的是转绘所以自然就选择完整帧强度我这里试了一下在60就可以太高的话一些场景直接就糊了抖动需要开起来次数一般选择2保持默认不变。太高了就跟磨皮过头了一样帧插值:这里面其实就需要将一下模型这个地方Apollo:处理一般的就可以绝大多数都选择这个模型Chronos:处理运动幅度较大的时候选择这个模型其他一般都维持默认不变增强:这里建议直接开启使用默认,因为里面还有一些参数我这边目前也没有具体去研究感兴趣的同学可以自己研究一下我们在一起交流学习一下。所有的参数都设计完毕后大家可以点击一下浏览按钮来查看一下浏览效果。要记住浏览其实也是进行处理只不过可以自己选择。拉动时间轴,选择需要处理的位置,点击左边的preview即可执行浏览操作,这里可以选择需要处理多少秒,一般我们都是选择在比较复杂的场景,比如肢体快速运动的时候进行浏览。例如下面这种场景:

Others are asking
1. laptop 2. artificial intelligence 3. generative 4. log in 5. AI-driven 6. bluetooth headset 7. video call 8. platform Write some interesting sentences with these words
以下是为您生成的包含这些关键词的有趣句子: 当我使用配备强大 GPU 的 AI 笔记本电脑,如戴尔 Precision 移动工作站,通过蓝牙耳机关闭了周围的噪音,登录到专门的 AI 驱动平台,与远方的朋友进行视频通话,探讨生成式人工智能的奇妙之处,感觉真是太棒了! 在微星 Creator/Workstation 系列的 AI 笔记本上,我利用预装的深度学习框架,如 NVIDIA CUDA 和 cuDNN,进行着生成式模型的训练,同时通过蓝牙连接着蓝牙耳机,享受着不受干扰的创作过程,然后登录到特定的平台分享我的成果,这一切都由 AI 驱动,借助高速的网络实现了如同面对面的视频通话交流。 联想 ThinkPad P 系列的 AI 笔记本,拥有出色的散热和续航,让我能长时间专注于生成式项目的开发。我戴上蓝牙耳机,登录 AI 平台,与团队进行视频通话,共同推动项目前进,这一切都离不开 AI 驱动的强大力量。
2025-01-20
Video-LLaVA与多模态图像视频识别
以下是对 26 个多模态大模型的全面比较总结: 1. Flamingo:是一系列视觉语言(VL)模型,能处理交错的视觉数据和文本,并生成自由格式的文本作为输出。 2. BLIP2:引入资源效率更高的框架,包括用于弥补模态差距的轻量级 QFormer,能利用冻结的 LLM 进行零样本图像到文本的生成。 3. LLaVA:率先将 IT 技术应用到多模态(MM)领域,为解决数据稀缺问题,引入使用 ChatGPT/GPT4 创建的新型开源 MM 指令跟踪数据集及基准 LLaVABench。 4. MiniGPT4:提出简化方法,仅训练一个线性层即可将预训练的视觉编码器与 LLM 对齐,能复制 GPT4 展示的功能。 5. mPLUGOwl:提出新颖的 MMLLMs 模块化训练框架,结合视觉上下文,包含用于评估的 OwlEval 教学评估数据集。 6. XLLM:陈等人将其扩展到包括音频在内的各种模式,具有强大的可扩展性,利用 QFormer 的语言可迁移性成功应用于汉藏语境。 7. VideoChat:开创高效的以聊天为中心的 MMLLM 用于视频理解对话,为该领域未来研究制定标准,并为学术界和工业界提供协议。
2025-01-07
what are the free video generation ai
以下是一些免费的视频生成 AI 工具: 1. Hidreamai(国内,有免费额度):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。网址:https://hidreamai.com//AiVideo 2. ETNA(国内):由七火山科技开发的文生视频 AI 模型,可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。网址:https://etna.7volcanoes.com/ 3. Pika Labs:被网友评价为目前全球最好用的文本生成视频 AI。功能包括直接发送指令或上传图片生成 3 秒动态视频,目前内测免费。生成服务托管在 discord 中,加入方式为在浏览器中打开链接 https://discord.gg/dmtmQVKEgt ,在“generate”子区输入指令或上传图片生成视频。 4. 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。 5. 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。 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,内容由 AI 大模型生成,请仔细甄别。
2024-12-26
video-ocean制作的视频没有声音怎么解决
很抱歉,目前知识库中没有关于“videoocean 制作的视频没有声音的解决办法”的相关内容。但一般来说,视频没有声音可能有以下几种原因和解决方法: 1. 检查视频播放器的音量设置,确保音量未被静音或调至过低。 2. 查看视频文件本身的音频轨道是否存在问题,您可以尝试使用其他播放器打开该视频。 3. 检查您的设备音频输出设置,例如扬声器或耳机是否正常工作,以及其音量设置是否恰当。 4. 确认视频在制作过程中是否正确添加了音频,如果没有添加音频,可能需要重新制作并添加音频。
2024-12-26
做 video lip sync 的高质量项目有哪些?
以下为一些关于 video lip sync(视频唇形同步)的高质量项目介绍: 谷歌的“Generating audio for video”项目正在开展进一步研究。该项目具有以下特点: 1. 与现有视频音频解决方案相比,它能够理解原始像素,并且添加文字提示是可选的。 2. 系统无需手动调整生成的声音和视频,避免了对声音、视觉效果和时间等不同元素进行繁琐的调整。 3. 但仍存在一些限制因素需要解决,比如音频输出质量依赖于视频输入质量,视频中的假象或失真超出模型训练分布范围会导致音频质量明显下降。 4. 正在改进涉及语音的视频唇形同步。V2A 尝试从输入的文稿生成语音并与角色的唇形动作同步,但配对的视频生成模型可能不受文稿条件的限制,这会造成不匹配,导致唇形同步不自然。 需要注意的是,这一项目仍在不断完善和改进中。
2024-07-24
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
清华大学出的《普通人如何抓住DeepSeek红利》有下载地址吗
以下是《清华大学新闻与传播学院:普通人如何抓住 DeepSeek 红利》的下载地址:https://waytoagi.feishu.cn/record/T2yDrJ4NjeJFmccnBgzc5A7InIq 。该报告由清华大学陶炜博士生团队撰写,详细介绍了 DeepSeek 的应用场景,包括智能对话、文本生成、语义理解、计算推理等,并通过多个实际场景展示了如何利用 DeepSeek 解决问题,还强调了提示语设计的重要性,提出了提示语设计的策略和技巧。
2025-02-15
heygen下载
HeyGen 是一款用于制作数字人的工具,具有以下特点和使用方法: 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: 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。 上传后效果如图所示,My Avatar 处显示上传的照片。 点开大图后,点击 Create with AI Studio,进入数字人制作。 写上视频文案并选择配音音色,也可以自行上传音频。 最后点击 Submit,就可以得到一段数字人视频。 此外,还有其他常用于营销领域或制作数字人的工具: Synthesia:允许用户创建由 AI 生成的高质量视频,包括数字人视频。提供多种定价计划,可用于制作营销视频、产品演示等。 Jasper AI:人工智能写作助手,可用于生成营销文案、博客内容、电子邮件等。 Copy.ai:AI 营销文案生成工具,可快速生成广告文案、社交媒体帖子、电子邮件等营销内容。 Writesonic:AI 写作助手,专注于营销内容创作,如博客文章、产品描述、视频脚本等。 制作数字人的工具还有: Synthesia:AI 视频制作平台,允许用户创建虚拟角色并进行语音和口型同步。 DID:只需上传人像照片和输入要说的内容,平台提供的 AI 语音机器人将自动转换成语音,然后就能合成一段非常逼真的会开口说话的视频。 更多相关工具和信息可通过以下途径获取: 更多的营销产品可以查看 WaytoAGI 网站:https://www.waytoagi.com/sites?tag=8 更多数字人工具请访问网站查看:https://www.waytoagi.com/category/42 请注意,这些工具的具体功能和可用性可能会变化,使用时请遵守相关条款和政策,并注意版权和伦理责任。内容由 AI 大模型生成,请仔细甄别。
2025-02-12
云上江树制作的诗词卡片AI工具下载
目前没有关于云上江树制作的诗词卡片 AI 工具的直接下载链接。但以下是一些相关信息供您参考: AI“词生卡”通过提示词工程增加配套的逻辑绘图、样式设定等,在强大的大模型能力融合下,正在改变视觉设计行业的创作范式。 云上江树制作了《AI 简历》等卡片类应用。 甲木介绍了让 Claude 帮做古诗词卡片的方法,包括输入主题、风格,AI 会直接输出最终结果,还开源了提示词。其主要思路是根据给定的主题和方向生成匹配的中国古诗词,并创建设计感强烈、富有中国传统美学的 SVG 卡片来展示选中的诗词,同时提供诗词的背景信息、意境解读和文化内涵。
2025-02-09
怎么下载使用cursor
以下是关于下载和使用 Cursor 的详细步骤: 1. 下载 Cursor: 访问 Cursor 官网:https://www.cursor.com/ ,点击“Download”进行下载。 2. 注册账号: 可以使用自己的邮箱登录,包括 Google、GitHub、163、QQ 等邮箱,直接接受二维码登录。 3. 安装中文包插件(如有需要)。 4. 了解订阅模式: 普通用户注册后,可免费体验 14 天的 Pro 版本,拥有高级模型的 500 次对话机会,如 claude3.5sonnet、gpt4o,还可无限使用 gpt4omini 和 cursorsmall 模型。 免费用户一共可以使用 2000 次普通模型的问答。 Pro 模式:20 刀/月,500 次高级模型问答,不限次普通模型问答。 Business 模式:40 刀/月,全部不限制次数。 5. 在设置中进行相关配置(如 Rule for AI 配置)。 6. 对于不同系统的操作: Mac 用户使用 Command+i 唤醒 Composer,输入提示词后开始创建代码结构。其他系统的快捷键,可以从 Cursor>Setting>Keyboard Shortcuts 快捷指令清单中查看。
2025-02-08
吴恩达有《面向所有人的生成式 AI 入门课程 Generative AI for Everyone》下载资源
以下是吴恩达《面向所有人的生成式 AI 入门课程 Generative AI for Everyone》的相关资源: B 站: 学习笔记: 飞书: 下的相关课程
2025-02-07
我想做一个产品(生涯规划领域的垂直大模型),这个产品服务的对象是所有人:帮助所有人进行更好的职业规划。每个人都能通过使用这个产品更好地了解自己,了解自己的天赋、兴趣、优势,然后找到自己的热爱的领域和热爱的事业,并且能够个性化地推荐相关的行业和职业,包括职业的主要工作内容和核心能力要求等等。 请对这个产品进行可行性分析,并给出产品的发展规划,别忘了给这个项目起一个名字。
以下是对您提出的生涯规划领域垂直大模型产品的可行性分析和发展规划,并为项目取名为“生涯智途”。 可行性分析: 1. 需求广泛:帮助人们进行职业规划是一个普遍存在的需求,涵盖了各个年龄段和职业阶段的人群。 2. 数据可用性:可以通过各种渠道收集大量与职业相关的数据,包括行业报告、职位描述、人才需求等。 3. 技术支持:当前大模型技术的发展为实现这样的产品提供了可能,能够处理和分析大量复杂的数据。 发展规划: 1. 数据收集与整理:广泛收集各类职业数据,建立丰富的数据库,确保数据的准确性和完整性。 2. 模型训练与优化:利用收集到的数据进行模型训练,不断优化模型,提高预测和推荐的准确性。 3. 功能开发: 个性化测评:开发能够准确评估用户天赋、兴趣、优势的功能模块。 精准推荐:根据用户的特点,提供个性化的行业和职业推荐,并详细介绍职业的工作内容和核心能力要求。 持续学习与更新:随着行业变化,及时更新数据和模型,以提供最新的职业信息。 4. 用户体验优化:设计简洁、易用的界面,提供良好的用户交互体验。 5. 市场推广:通过线上线下多种渠道进行推广,提高产品的知名度和用户覆盖面。 希望以上分析和规划对您有所帮助。
2025-02-18
现在大语言模型的跑分对比
对比不同大语言模型的性能需要考虑多个维度,包括但不限于以下方面: 1. 理解能力:评估对语言的语法、语义、上下文和隐含意义的理解程度。 2. 生成质量:检查生成文本的流畅性、相关性和准确性。 3. 知识广度和深度:掌握广泛主题的知识程度,以及对特定领域或话题的理解深度。 4. 泛化能力:处理未见过的任务或数据时的表现。 5. 鲁棒性:应对错误输入、对抗性输入或模糊不清指令的能力。 6. 偏见和伦理:生成文本时是否存在偏见,是否遵循伦理标准。 7. 交互性和适应性:在交互环境中的表现,包括对用户反馈的适应性和持续对话的能力。 8. 计算效率和资源消耗:考虑模型大小、训练和运行所需的计算资源。 9. 易用性和集成性:是否易于集成到不同应用和服务中,提供的 API 和工具的易用性。 为了进行有效的比较,可以采用以下方法: 1. 标准基准测试:使用如 GLUE、SuperGLUE、SQuAD 等标准的语言模型评估基准,它们提供统一的测试环境和评分标准。 2. 自定义任务:根据特定需求设计任务,评估模型在特定领域的表现。 3. 人类评估:结合人类评估者的主观评价,特别是在评估文本质量和伦理问题时。 4. A/B 测试:在实际应用场景中,通过 A/B 测试比较不同模型的表现。 5. 性能指标:使用准确率、召回率、F1 分数、BLEU 分数等性能指标来量化比较。 当前领先的大型语言模型的排行榜,例如聊天机器人竞技场,由伯克利的团队管理,根据 ELO 评级对不同语言模型进行排名,计算方式与国际象棋中的类似。在排行榜中,顶部多为专有模型,下方有开放权重的模型。 大语言模型的特点包括: 1. 架构:有 encoderonly、encoderdecoder、decoderonly 等,如 BERT 是 encoderonly 模型,google 的 T5 是 encoderdecoder 模型,众多 AI 助手多为 decoderonly 模型。 2. 数据和参数:预训练数据量大,往往来自互联网,包括论文、代码、公开网页等,参数多,如 OpenAI 在 2020 年发布的 GPT3 已达到 170B 的参数。
2025-02-18
现在大语言模型的跑分对比
对比不同大语言模型的性能需要考虑多个维度,包括但不限于以下方面: 1. 理解能力:评估对语言的语法、语义、上下文和隐含意义的理解程度。 2. 生成质量:检查生成文本的流畅性、相关性和准确性。 3. 知识广度和深度:掌握广泛主题的知识程度,以及对特定领域或话题的理解深度。 4. 泛化能力:处理未见过的任务或数据时的表现。 5. 鲁棒性:应对错误输入、对抗性输入或模糊不清指令的能力。 6. 偏见和伦理:生成文本时是否存在偏见,是否遵循伦理标准。 7. 交互性和适应性:在交互环境中的表现,包括对用户反馈的适应性和持续对话的能力。 8. 计算效率和资源消耗:考虑模型大小、训练和运行所需的计算资源。 9. 易用性和集成性:是否易于集成到不同应用和服务中,提供的 API 和工具的易用性。 为了进行有效的比较,可以采用以下方法: 1. 标准基准测试:使用如 GLUE、SuperGLUE、SQuAD 等标准的语言模型评估基准,它们提供统一的测试环境和评分标准。 2. 自定义任务:根据特定需求设计任务,评估模型在特定领域的表现。 3. 人类评估:结合人类评估者的主观评价,特别是在评估文本质量和伦理问题时。 4. A/B 测试:在实际应用场景中,通过 A/B 测试比较不同模型的表现。 5. 性能指标:使用准确率、召回率、F1 分数、BLEU 分数等性能指标来量化比较。 当前领先的大型语言模型的排行榜,例如聊天机器人竞技场,由伯克利的团队管理,根据 ELO 评级对不同语言模型进行排名,计算方式与国际象棋中的类似。在排行榜中,顶部多为专有模型,下方有开放权重的模型。 大语言模型的特点包括: 1. 架构:有 encoderonly、encoderdecoder、decoderonly 等,如 BERT 是 encoderonly 模型,google 的 T5 是 encoderdecoder 模型,众多 AI 助手多为 decoderonly 模型。 2. 数据和参数:预训练数据量大,往往来自互联网,包括论文、代码、公开网页等,参数多,如 OpenAI 在 2020 年发布的 GPT3 已达到 170B 的参数。
2025-02-18
什么是大模型一体机
大模型一体机是一个相对复杂的概念。通俗来讲,大模型是输入大量语料,让计算机获得类似人类的“思考”能力,能够进行文本生成、推理问答、对话、文档摘要等工作。其本质是两个文件:一个是参数文件,类似于问答机器人的“大脑镜像”,负责处理和生成文本信息;另一个是包含运行这些参数的代码文件。 大模型的训练和使用过程可以类比为上学参加工作: 1. 找学校:训练大模型需要大量计算,GPU 更合适,只有购买得起大量 GPU 的才有资本训练。 2. 确定教材:大模型需要的数据量特别多,几千亿序列(Token)的输入基本是标配。 3. 找老师:即用合适的算法讲述“书本”中的内容,让大模型更好理解 Token 之间的关系。 4. 就业指导:为了让大模型更好胜任某一行业,需要进行微调(fine tuning)指导。 5. 搬砖:就业指导完成后,进行如翻译、问答等工作,在大模型里称之为推导(infer)。 大模型的特点包括: 1. 预训练数据非常大,往往来自互联网上的论文、代码、公开网页等,一般用 TB 级别的数据进行预训练。 2. 参数非常多,如 Open 在 2020 年发布的 GPT3 就已达到 170B 的参数。 在架构方面,大模型有 encoderonly、encoderdecoder、decoderonly 等类型。目前常见的 AI 助手多采用 decoderonly 架构。
2025-02-18
传统AI、大模型、AGI的区别
传统 AI、大模型、AGI 存在以下区别: 传统 AI: 语音技能 NLU 通常通过一系列规则、分词策略等训练而成。 运作逻辑规律可观测,具有 ifelse 式的逻辑性。 大模型: 凭借海量数据在向量空间中学习知识的关联性。 运作逻辑难以观测,脱离了 ifelse 的层面。 Transformer 是其底层结构,是一个大参数(千亿级别)的回归方程,底层是 function loss 损失函数,能在一定 prompt condition 情况下,repeat 曾经出现过的数据内容,实现“生成”能力。 大语言模型是一个 perfect memory,repeat 曾经出现的内容。与 Alpha Go 相比,Alpha Go 是增强学习模型,有推理能力,而大语言模型这块很弱。 AGI(通用人工智能): 部分人觉得 LLM(大语言模型)具有 AGI 潜力,但 LeCun 反对。 目前对于能否到达 AGI 阶段尚不明确。 在公众传播层面: AIGC 指用 Stable Diffusion 或 Midjourney 生成图像内容,后来泛指用 AI 生成音乐、图像、视频等内容。 LLM 指 NLP 领域的大语言模型,如 ChatGPT。 GenAI 是生成式人工智能模型,国内官方政策文件使用这个词相对科学,涵盖了 LLM 和 AIGC。 公众传播一般会混用上述名词,但底层是 transformer 结构。
2025-02-18
有哪些在企业内部落地应用AI大模型工具的实践案例?不要营销文案生成、代码开发助手、智能客服问答机器人这种太常见的
以下是一些在企业内部落地应用 AI 大模型工具的实践案例: 1. 阿里云百炼: 智能体应用:能够弥补大模型的不足,如回答私有领域问题、获取实时信息、回答专业问题等。适用于有企业官网、钉钉、微信等渠道,期望为客户提供产品咨询服务,以及缺少技术人员开发大模型问答应用的场景。典型场景包括私有领域知识问答、个性化聊天机器人、智能助手等。 内部业务助手:通过企业内部规章制度、部门结构、产品介绍等文档构建知识库,并借助 RAG 智能体实现内部知识问答功能。系统支持多源异构数据,并通过复杂文档解析和视觉增强技术,提升文档理解的准确性与深度。目前该功能已灰度上线,需提供 UID 并通过白名单进行开启。 2. 达摩院: AI 模特(虚拟换装):支持虚拟换装、姿态编辑。 3. 电商零售: 推广文案写作:通过内置的多样化营销场景的文体模板,基于用户输入的创作主题以及参考素材,大模型即可为您生成对应的营销文案,为营销活动和宣传文案提供灵感和文案写作支持。 4. 泛企业: VOC 挖掘:是一个面向各类企业的 VOC 标签挖掘的工具。不论是用户的长短评论、帖子、还是用户和客服/销售的聊天记录、通话记录,都可以使用。通过选中或自定义标签,即可让大模型针对海量非结构化的 VOC 数据快速打标。相比于人工打标或规则打标准确率更高;对于业务标签变动频繁的情况,也能更敏捷、快速地影响。 5. 通义晓蜜:基于深度调优的对话大模型,为营销服类产品提供智能化升级所需的生成式摘要总结、质检、分析等能力应用。
2025-02-18