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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
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
我是小白,能教我怎么下载安装使用despeek吗
以下是关于下载安装使用 DeepSeek 的步骤: 1. 访问 www.deepseek.com,点击“开始对话”。 2. 将装有提示词的代码发给 DeepSeek。 3. 认真阅读开场白之后,正式开始对话。 另外,关于第二天 vs code 的安装使用: 1. 安装无影: 打开 https://www.aliyun.com/product/ecs/gws ,选择合适的操作系统下载。 下载完成后打开安装,选择语言,路径默认,一直点击下一步,等待安装完成后直接打开。 2. 使用: 选择个人版,可通过无影、支付宝和微信登录,建议直接用支付宝登录,微信登录需扫码确认。 最后需要绑定支付宝免密支付,点击订购/兑换,确定后选择内容,点击“立即领取”并勾选 2 个按钮,立即下单。 续费关闭和与阿里云账号对应可通过手机操作,最后支付即可。 配置电脑时使用给定的配置,导入镜像。运行时注意会自动休眠,点击连接自动登录,不要最大化,第一次使用会提示连接设备,立即连接即可。 关于 Dynamic Prompts 插件的下载和安装: 1. 在扩展中搜索关键词(如 dynamic)找到并安装。 2. 也可以通过 github 的 url 从网址安装,粘贴 url 安装,如 https://github.com/adieyal/sddynamicprompts 。 3. 网络环境差时,可从文章末尾提供的下载方式中,把插件直接下载,并安装到 SD 目录中的 extensions 中。
2025-02-06
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
大语言模型、多模态、数据、算力、算法、预训练、微调、RAG、自注意力机制、transformer、token、神经网络、向量、scaling law这些内容的含义
以下是对您所提到的这些内容含义的解释: 大语言模型:是一种基于大量文本数据进行训练的语言处理模型,其工作原理包括训练数据、算力、模型参数等。在训练数据一致的情况下,模型参数越大能力越强。 多模态:指能够处理多种不同类型的数据模态,如文本、图像、音频等,并将它们融合进行理解和生成。 数据:是大语言模型训练和应用的基础,包括各种文本、图像、音频等信息。 算力:指用于支持大语言模型训练和运行的计算能力。 算法:是大语言模型实现各种功能的数学和逻辑方法。 预训练:在大语言模型中,先在大规模数据上进行无特定任务的初步训练。 微调:基于通用大模型,针对特定领域任务提供数据进行学习和调整,以适应特定领域的需求。 RAG:检索增强生成,通过引用外部数据源为模型做数据补充,适用于动态知识更新需求高的任务。其工作流程包括检索、数据库索引、数据索引、分块、嵌入和创建索引、增强、生成等步骤。 自注意力机制:是 Transformer 架构中的重要部分,能理解上下文和文本关联,通过不断检索和匹配来寻找依赖关系,处理词和词之间的位置组合,预测下一个词的概率。 Transformer:是大语言模型训练架构,用于翻译等任务,具备自注意力机制。 Token:在自然语言处理中,是文本的基本单位。 神经网络:是大语言模型的基础架构,模拟人脑神经元的连接和信息处理方式。 向量:在大语言模型中,用于表示文本等数据的数学形式。 Scaling Law:关于大语言模型规模和性能之间关系的规律。
2025-02-18
大语言模型、多模态、数据、算力、算法、预训练、微调、RAG、自注意力机制、transformer、token、神经网络、向量、scaling law这些内容的含义
以下是对您所提到的这些内容含义的解释: 大语言模型:是一种基于大量文本数据进行训练的语言处理模型,其工作原理包括训练数据、算力、模型参数等。在训练数据一致的情况下,模型参数越大能力越强。 多模态:指能够处理多种不同类型的数据模态,如文本、图像、音频等,并将它们融合进行理解和生成。 数据:是大语言模型训练和应用的基础,包括各种文本、图像、音频等信息。 算力:指用于支持大语言模型训练和运行的计算能力。 算法:是大语言模型实现各种功能的数学和逻辑方法。 预训练:在大语言模型中,先在大规模数据上进行无特定任务的初步训练。 微调:基于通用大模型,针对特定领域任务提供数据进行学习和调整,以适应特定领域的需求。 RAG:检索增强生成,通过引用外部数据源为模型做数据补充,适用于动态知识更新需求高的任务。其工作流程包括检索、数据库索引、数据索引、分块、嵌入和创建索引、增强、生成等步骤。 自注意力机制:是 Transformer 架构中的重要部分,能理解上下文和文本关联,通过不断检索和匹配来寻找依赖关系,处理词和词之间的位置组合,预测下一个词的概率。 Transformer:是大语言模型训练架构,用于翻译等任务,具备自注意力机制。 Token:在自然语言处理中,是文本的基本单位。 神经网络:是大语言模型的基础架构,模拟人脑神经元的连接和信息处理方式。 向量:在大语言模型中,用于表示文本等数据的数学形式。 Scaling Law:关于大语言模型规模和性能之间关系的规律。
2025-02-18
大模型产品对比
以下是对一些大模型产品的对比介绍: 智谱清言:由智谱 AI 和清华大学推出,基础模型为 ChatGLM 大模型。2023 年 10 月 27 日,智谱 AI 于 2023 中国计算机大会(CNCC)上推出了全自研的第三代基座大模型 ChatGLM3 及相关系列产品。 模型特点:在工具使用排名国内第一,在计算、逻辑推理、传统安全能力上排名国内前三。更擅长专业能力,但代码能力有优化空间,知识百科稍显不足,是很有竞争力的大模型。 适合应用:场景广泛,可优先推进在 AI 智能体方面相关的应用,包括任务规划、工具使用及长文本记忆相关场景,在较复杂推理应用上效果不错,也适用于广告文案、文学写作。 其他大模型产品: OpenAI 发布 GPT4 科大讯飞发布星火 1.0 及升级至星火 3.0 百度发布文心一言 1.0 及升级至 V3.5 清华开源 ChatGLM 360 发布 360 智脑 1.0 及升级至智脑 4.0 复旦开源 MOSS 元语开源 ChatYuan 阿里云发布通义千问 1.0 及开源 Qwen7B 商汤科技发布商量 1.0 及升级至商量 2.0、商量 3.0 昆仑万维发布天工 1.0 出门问问发布序列猴子 华为发布盘古 3.0 西湖心辰发布西湖大模型 云从科技发布从容大模型 理想汽车发布 MindGPT OPPO 发布 AndesGPT vivo 发布 BlueLM 小米发布大模型 MiLM 元象科技开源 XVERSE13B Google 发布多模态大模型 Gemini 上海人工智能实验室开源 InternLM20B 百川智能发布 Baichuan2—Turbo 关于大模型在营销方面的应用: 大模型在实体类产品的营销标语生成上表现较好,虚拟类产品相对欠佳。可能是因为大模型训练数据中实体类语料多,更能调用已有知识加工,而虚拟类产品非标准品,大模型认识不足。 情绪价值在营销领域有很多用武之地,除快消商品外,很多产品的营销需要反复沟通,虚拟产品对感性成交依赖更大,大模型在这方面仍有很大发展空间。
2025-02-18