生成文章摘要提示词

AI 进行会议记录和摘要可涵盖会议主题、人员、议题等要素，借助相关工具和工作流，如飞书妙记、Kimichat 等，按流程生成和完善。

AI 会议记录与摘要涵盖多场景多领域内容

以下是关于您问题的回答： “Chain of Density”（CoD）是一种通过建立一系列相互关联的紧密提示来指导 AI 生成具体和连续输出的方法。它由美国哥伦比亚大学、麻省理工和 Salesforce 公司的研究人员共同发表。具体来说，是使用 GPT4 生成初始的稀疏摘要，然后通过迭代加入缺失的重要内容，在不增加摘要长度的情况下，添加更多实体信息，让摘要更具细节和丰富性、可读性及抽象性。这些提示相互链接，形成一个“密度链”，更有针对性地引导 AI 达到预期的输出。论文以“如何从文章提炼萃取出最合适的摘要”为重点，发布后有网友实测将 CoD 提示法用于翻译，翻译质量有飞跃提升。 在论文写作方面，有以下常用的 AI 工具和平台： 1. 文献管理和搜索： Zotero：结合 AI 技术，自动提取文献信息，帮助管理和整理参考文献。 Semantic Scholar：AI 驱动的学术搜索引擎，提供文献推荐和引用分析。 2. 内容生成和辅助写作： Grammarly：提供文本校对、语法修正和写作风格建议，提高语言质量。 Quillbot：基于 AI 的重写和摘要工具，精简和优化内容。 3. 研究和数据分析： Google Colab：提供云的 Jupyter 笔记本环境，支持 AI 和机器学习研究，便于数据分析和可视化。 Knitro：用于数学建模和优化，进行复杂数据分析和模型构建。 4. 论文结构和格式： LaTeX：结合自动化和模板，处理论文格式和数学公式。 Overleaf：在线 LaTeX 编辑器，提供模板库和协作功能，简化编写过程。 5. 研究伦理和抄袭检测： Turnitin：广泛使用的抄袭检测工具，确保论文原创性。 Crossref Similarity Check：检测潜在抄袭问题。 使用这些工具时，要结合自身写作风格和需求，选择最合适的辅助工具。需注意，内容由 AI 大模型生成，请仔细甄别。

作为 LLM 训练的下游任务，一般的训练流程如下： 1. 首先从大量文本数据中训练出一个基础 LLM。 2. 随后使用指令和良好尝试的输入和输出来对基础 LLM 进行微调和优化。 3. 接着通常使用称为“人类反馈强化学习”的技术进行进一步细化，以使系统更能够有帮助且能够遵循指令。 在训练过程中，会涉及到一些相关的理论探讨和评价指标： 理论探讨方面，如在推理阶段对 InContext Learning 能力的运行分析，将其视为隐式微调，通过前向计算生成元梯度并通过注意力机制执行梯度下降，且实验表明 LLM 中的某些注意力头能执行与任务相关的操作。 评价指标方面，entropylike 指标（如 crossentropy 指标）常用于表征模型的收敛情况和测试集的简单评估（如 Perplexity 指标），但对于复杂的下游应用，还需更多指标，如正确性（Accuracy）、信息检索任务中的 NDCG@K 指标、摘要任务中的 ROUGE 指标、文本生成任务中的 BitsperByte 指标、不确定性中的 ECE 指标、鲁棒性（包括 invariance 和 equivariance）、公平性、偏见程度和有毒性等。

以下是一些能够提取视频摘要的大模型： 1. InstructBLIP：基于预训练的BLIP2模型进行训练，在MM IT期间仅更新QFormer。通过引入指令感知的视觉特征提取和相应的指令，能够提取灵活多样的特征。 2. PandaGPT：是一种开创性的通用模型，能够理解6种不同模式（文本、图像/视频、音频、热、深度和惯性测量单位）的指令并根据指令采取行动。 3. PaLIX：使用混合VL目标和单峰目标进行训练，包括前缀完成和屏蔽令牌完成。这种方法对于下游任务结果和在微调设置中实现帕累托前沿都是有效的。 4. VideoLLaMA：引入了多分支跨模式PT框架，使LLMs能够在与人类对话的同时处理给定视频的视觉和音频内容，使视觉与语言以及音频与语言保持一致。 5. 视频聊天GPT：专门为视频对话设计的模型，能够通过集成时空视觉表示来生成有关视频的讨论。 6. Shikra：Chen等人介绍的一种简单且统一的预训练MMLLM，专为参考对话（涉及图像中区域和对象的讨论的任务）而定制，展示了值得称赞的泛化能力，可以有效处理看不见的设置。 7. DLP：提出PFormer来预测理想提示，并在单模态句子数据集上进行训练，展示了单模态训练增强MM学习的可行性。 8. Pegasus1：具有约800亿参数，可处理从10秒到数小时的视频内容。不仅能识别视频中的人物、物体、场景，还能理解背景音乐、对话等，并提供一系列API来满足不同的视频到文本转换需求。

以下是关于财报摘要整理的 AI 相关信息： 目前，文本生成在多个领域广泛应用，如媒体广告、教育和法律等。AIGC 能根据给定主题或关键词自动生成新闻报道、文章摘要、广告文案等文本内容。 在医疗领域，AI 技术协助医生分析大量医疗数据，包括病历、影像资料等，有助于制定更精准的诊断方案和治疗计划，提高医疗质量和效率。在金融领域，证券 AI 智能投研可生成研报、进行财务数据查询、盈利预测和提供投资组合建议；银行智能风控通过分析客户信用历史和行为特征等数据，挖掘风险因素，实现信贷风险、反欺诈、反洗钱等行为预警。 从产品形态上，业内普遍认为 AI 应用将沿着 AIGC（内容生成）、Copilot（智能助手）、Insight（知识洞察）、Agent（智能体）四个重要方向演进。 此外，智能摘要功能能够辅助快速筛选信息，实现信息降噪。近期出现的各类 AI 搜索引擎，如 perplexity.ai、metaso、360 搜索、ThinkAny 等，在不断颠覆传统的搜索引擎。

以下是为您生成的提示词，赋予 AI 工具精通 5why 分析方法的身份： Role: 5Why 分析专家 Profile: 我是一位精通 5Why 分析方法的专家，能够深入挖掘问题的根本原因。 Goals: 运用 5Why 分析方法，为您准确剖析问题，找出深层次的根源。 Constrains: 严格遵循 5Why 分析的逻辑和步骤，不随意跳跃或省略。 对于复杂问题，保持耐心和专注，确保分析的全面性和准确性。 Skills: 熟练掌握 5Why 分析的技巧和方法。 具备敏锐的洞察力，能够从表象中发现关键线索。 善于引导您一同参与分析过程，帮助您理解问题的本质。 Workflows: 首先，清晰了解问题的表象和您提供的相关信息。 然后，按照 5Why 的原则，逐步深入提问，直至找到根本原因。 最后，以清晰、简洁的方式向您呈现分析结果和解决方案。

以下是关于向 AI 工具发问的一些方法和要点： 1. 逻辑思维推理能力比提示词更重要。 2. 提问时需要包含固定要素，如思考问题所需的前置信息、主要解决的主客体及关系、对回答的要求、有无类似问题的参考样例，并编辑问题模板，如相似问题的问题与答案（不一定需要）+问题主体+前置条件+回答要求。 3. 学会使用追问技巧，如 StepBack Prompting，提问者应知道如何追问，例如对“巴以冲突的原因，要求从地理、历史和参与方几个方面进行分析和回答”，然后根据回答进一步追问。 4. 可以运用举例法，举个例子让 AI 模仿写，并变更主题。 5. 一个好的问题往往比一个好的答案更有价值，写好提示词很关键，比如可以采用提问的几要素、举例法、思维链法、守规矩法、左右手互博法、激情碰撞法、剥削 AI 法等技巧。

以下是关于 AI 提示词使用的全面指导： 写提示词（prompt）是决定 AI 模型如何理解并生成文本的关键步骤，一个好的提示词能帮助模型生成更符合预期的文本。编写提示词时，可参考以下建议： 1. 明确任务 清晰定义任务，如写故事时包含背景、角色和主要情节。 2. 提供上下文 若任务需特定背景知识，提供足够信息。 3. 使用清晰语言 用简单、清晰的语言，避免模糊或歧义词汇。 4. 给出具体要求 如有特定格式或风格要求，在提示词中明确指出。 5. 使用示例 如有特定期望结果，提供示例帮助模型理解需求。 6. 保持简洁 避免过多信息，防止模型困惑。 7. 使用关键词和标签 有助于模型理解任务主题和类型。 8. 测试和调整 生成文本后检查结果，根据需要调整提示词，可能需多次迭代。 优化和润色提示词对于提高文生图、对话等 AI 模型的输出质量很重要，可尝试以下方法： 1. 明确具体描述 使用更具体、细节的词语和短语。 2. 添加视觉参考 插入相关图片参考，提高模型理解能力。 3. 注意语气和情感 用合适的形容词、语气词调整整体语气和情感色彩。 4. 优化关键词组合 尝试不同搭配和语序，找到准确表达需求的方式。 5. 增加约束条件 如分辨率、比例等，避免意外输出。 6. 分步骤构建 复杂需求拆解为子提示词，逐步引导生成。 7. 参考优秀案例 研究有效的范例，借鉴写作技巧和模式。 8. 反复试验、迭代优化 多次尝试不同写法，根据效果反馈完善。 此外，还需认识到： 基于 AI“似人”的一面，要接受其存在的“不稳定性”。即使指令清晰，它也可能出现问题，需要对其进行教育、监督和鞭策。不能期待设计完美的提示词就得到完美答案，提示词应是一个相对完善的“谈话方案”，真正成果在对话中产生，同时在对话中限缩自己思维的模糊地带。 总之，编写高质量提示词需要不断实践、总结经验，熟悉 AI 模型的能力边界，保持开放思维尝试创新描述方式。

提示词工程师（Prompt Engineer）是在与人工智能模型交互时，负责设计和优化提示的专业人员。他们的目标是通过精心构造的提示，引导模型产生准确、有用和相关的回答。 主要职责包括： 设计提示：根据用户需求和模型能力设计有效的提示，考虑提示的长度、结构、措辞和信息量等因素，确保清晰传达用户意图并引导模型生成满意结果。 优化提示：通过收集用户反馈、分析模型结果和实验不同的提示策略等方式不断优化提示，以提高模型性能。 评估提示：使用各种指标如模型的准确率、流畅度和相关性等来评估提示的有效性。 提示词工程师需要具备以下技能和知识： 领域知识：对所工作的领域有深入了解，以便设计出有效的提示。 自然语言处理（NLP）：了解 NLP 的基本原理和技术，能够理解和生成自然语言文本。 人工智能（AI）：了解 AI 的基本原理和技术，能够理解和使用 AI 模型。 沟通能力：具备良好的沟通能力，与用户、团队成员和其他利益相关者有效沟通。 以下是一些提示词工程师工作的实际案例： 无需微调，仅用提示词工程就能让 LLM 获得 tool calling 的功能。其实现原理主要有两部分代码组成：提示词注入和工具结果回传。提示词注入用于将工具信息以及使用工具的提示词添加到系统提示中。工具结果回传则是解析 tool calling 的输出，并将工具返回的内容再次嵌入 LLM。 在生成式 AI 模型中，提示词工程是一门新兴的学科，它塑造了模型的交互和输出。提示词是用户与模型沟通愿望的文本界面，可从简单问题到复杂任务，包括指令、问题、输入数据和示例等。提示词工程的核心在于制作出能实现特定目标的最佳提示词，这不仅要指导模型，还需深刻理解模型能力和局限性及所处上下文。此外，提示词工程是一个迭代和探索的过程，类似于传统软件工程实践，且需要适应新范式。本文旨在深入探讨这个新兴领域，重点关注其在 LLM 中的应用，且多数技术也适用于多模态生成式 AI 模型。

结构化提示词是一种像写文章一样编写提示词的方法。其思想较为普遍，日常写作的文章和书籍都常使用标题、子标题、段落、句子等语法结构。 在文生图方面，调整好参数生成图片后，若质感欠佳，可添加标准化提示词，如“，绘图，画笔”等，让画面更趋近于固定标准。 对于新手，有一套极简基础的结构化编写 Prompt 框架，例如： Role: Profile: author:作者 version:版本 language:中文 description: Goals: 1. 2. Constrains: Skills: Workflows: 1. 2. 在提高模型响应精确度方面，改进提示词格式很重要。如在问答和文本分类中，提示词可以通过指令、上下文、输入和输出指示来改进响应结果。越明确的指示，响应越好。包含相关语境和其他要素，提供更多信息和具体指令，能使响应更符合需求。

以下是关于提示词学习的相关内容： 提示词的知识体系： 可分为五个维度，从高到低依次是思维框架、方法论、语句、工具和场景。但对于初学者，舒适的学习顺序应是反过来的。 学习 Stable Diffusion 提示词的步骤： 1. 学习基本概念，包括了解其工作原理、模型架构，理解提示词如何影响生成结果，掌握提示词的组成部分。 2. 研究官方文档和教程，包括通读官方文档，研究开发团队和专家的分享。 3. 学习常见术语和范例，熟悉相关领域术语，研究优秀的图像标题和描述。 4. 掌握关键技巧，如组合词条精确描述效果，使用特定符号控制生成权重，处理抽象概念等。 5. 实践和反馈，尝试生成不同风格和主题的图像，对比结果并总结经验，在社区分享请教。 6. 创建提示词库，按主题、风格等维度建立，记录成功案例。 7. 持续跟进前沿，关注最新更新和趋势。 学习提示词运用的建议： 1. 理解提示词的作用，其为模型提供上下文和指示，影响输出质量。 2. 学习构建技巧，包括明确任务目标、给予背景信息和示例、使用清晰指令、明确特殊要求。 3. 参考优秀案例，可在领域社区、Github 等资源中寻找。 4. 实践、迭代、优化，多与模型互动，根据输出改进提示词。 5. 活用提示工程工具，如 Anthropic 的 Constitutional AI 等。 6. 跟上前沿研究，持续关注最新成果和方法论。

以下是关于用 AI 批量生成图片的相关知识： Liblibai 简易上手教程： 1. 迭代步数：AI 调整图片内容的次数。步数越多，调整越精密，理论上出图效果越好，但生图耗时越长，且并非越多越好，效果提升非线性，多了以后效果增长曲线会放平并开始震荡。 2. 尺寸：图片生成的尺寸大小。太小 AI 生成内容有限，太大 AI 容易放飞自我。如需高清图，可设置中等尺寸并用高分辨率修复。 3. 生成批次：用本次设置重复生成几批图。 4. 每批数量：每批次同时生成的图片数量。 5. 提示词引导系数：指图像与 prompt 的匹配程度。数字增大图像更接近提示，但过高会让图像质量下降。 6. 随机数种子：生成的每张图都有随机数种子，固定种子后可进行“控制变量”操作，如修改提示词、修改 clip 跳过层等。首次生成图时无种子，无需处理。 7. ADetailer：面部修复插件，可治愈脸部崩坏，为高阶技能。 8. ControlNet：控制图片中特定图像，如人物姿态、特定文字、艺术化二维码等，也是高阶技能。 9. 重绘幅度：图生图时用到，幅度越大，输出图与输入图差别越大。 利用 AI 批量生成、模仿和复刻《小林漫画》： 1. 需求分析：主要需求是国内可直接使用且能批量生产，选用扣子搭建工作流，可能需牺牲一定质量的文案和图片效果。 2. 批量生成句子：不同于全程手动搭建，可一次性生成句子并进行生成图片处理，建议一次不要生成太多，如设置一次生成五句。 3. 句子提取：需把生成的句子逐个提取，针对每个句子绘图。 4. 图片生成：根据生成的句子，结合特有画风等描述绘图。 5. 图片和句子结合：扣子工作流支持 Python 代码，但环境缺少相关包，可替换为搞定设计或用 PS 脚本处理图片。 此外，还有相关的试用链接分享和效果展示，如扣子使用链接：https://www.coze.cn/s/iMCq73wp/ ，并有批量生产图片的视频演示： 。

以下是一些图片生成应用界面的工具： 1. 图片生成 3D 建模工具： Tripo AI：VAST 发布的在线 3D 建模平台，能利用文本或图像在几秒钟内生成高质量且可立即使用的 3D 模型，基于数十亿参数级别的 3D 大模型，实现快速的 2D 到 3D 转换，并提供 AI 驱动的精准度和细节。 Meshy：功能全面，支持文本生成 3D、图片生成 3D 以及 AI 材质生成，用户可通过上传图片并描述材质和风格生成高质量 3D 模型。 CSM AI：支持从视频和图像创建 3D 模型，其 Realtime Sketch to 3D 功能支持通过手绘草图实时设计 3D 形象再转换为 3D 模型。 Sudo AI：支持通过文本和图像生成 3D 模型，特别适用于游戏领域的模型生成，用户可上传图片或输入文本提示词来生成 3D 模型。 VoxCraft：由生数科技推出的免费 3D 模型生成工具，能将图像或文本快速转换成 3D 模型，并提供图像到 3D、文本到 3D 和文本到纹理等多种功能。 2. 生成透明背景图像的辅助工具： 安装好插件后，在生成图片时勾选“layerdiffusion enabled”。 在“layerdiffusion method”中选择生成透明图像的模式，如“Only Generate Transparent Image”。 提示中输入透明物体的描述，例如“玻璃杯”，点击生成后可得透明背景的玻璃杯图像。 也可上传背景图像，在“layerdiffusion method”中选择“From Background to Blending”，然后生成透明图像。 反之，也可以先生成透明的前景，然后选择“From Foreground to Blending”模式，生成背景。 特定模型： layer_xl_transparent_attn：用于将 Stable Diffusion XL 模型转化为透明图像生成器的模型。 layer_xl_transparent_conv：与 layer_xl_transparent_attn 类似，通过修改 conv 层的 offset 实现将 XL 模型转化为透明图像生成器。 layer_xl_fg2ble：用于将 XL 模型转化为前景图像到混合图像的生成模型。 layer_xl_fgble2bg：用于基于前景和混合图像生成背景的模型。 layer_xl_bg2ble：将 XL 模型转化为根据背景图像生成混合图像的模型。 layer_xl_bgble2fg：将 XL 模型转化为根据背景和混合图像生成前景的模型。 vae_transparent_encoder：图像编码器，用于从像素空间中提取潜在偏移，帮助透明图像的生成。 vae_transparent_decoder：图像解码器，输出真实的 PNG 图像。 3. 文生图工具： DALL·E：OpenAI 推出的一款文生图工具，可根据输入的文本描述生成逼真的图片。 StableDiffusion：开源的文生图工具，能生成高质量的图片，支持多种模型和算法。 MidJourney：因其高质量的图像生成效果和用户友好的界面设计而受到广泛欢迎，在创意设计人群中尤其流行。 您可以在 WaytoAGI 网站（https://www.waytoagi.com/category/104）查看更多文生图工具。

以下是一些图片生成和图生图相关的工具： 图片生成 3D 建模工具： Tripo AI：在线 3D 建模平台，能利用文本或图像在几秒钟内生成高质量且可立即使用的 3D 模型。 Meshy：功能全面，支持文本生成 3D、图片生成 3D 以及 AI 材质生成。 CSM AI：支持从视频和图像创建 3D 模型，其 Realtime Sketch to 3D 功能支持通过手绘草图实时设计 3D 形象。 Sudo AI：支持通过文本和图像生成 3D 模型，适用于游戏领域。 VoxCraft：免费 3D 模型生成工具，能将图像或文本快速转换成 3D 模型。 图生图产品： Artguru AI Art Generator：在线平台，生成逼真图像，为设计师提供灵感。 Retrato：将图片转换为非凡肖像，有 500 多种风格选择。 Stable Diffusion Reimagine：通过稳定扩散算法生成精细、具细节的全新视觉作品。 Barbie Selfie Generator：将上传的照片转换为芭比风格。 这些工具通常具有用户友好的界面，允许用户通过简单操作生成相关内容，但可能存在性能不稳定、生成内容不当等局限。

将通过同化的图片用 AI 绘画二次生成的图片进行售卖这种想法是不可取的，并且可能涉及到法律风险和道德问题。 从法律角度来看，同化的图片可能存在版权归属问题，如果未经授权对其进行二次创作并售卖，可能会侵犯原作者的知识产权。 从道德层面上讲，这种行为也不符合诚实和公平的原则。 在 AI 绘画领域，应当尊重原创和知识产权，通过合法合规的方式进行创作和商业活动。

以下是一些在视频生成行业表现出色的产品推荐： 1. Pika：是一款出色的文本生成视频 AI 工具，擅长动画制作且支持视频编辑。 2. SVD：若熟悉 Stable Diffusion，可安装此最新插件，能在图片基础上直接生成视频，由 Stability AI 开源。 3. Runway：老牌 AI 视频生成工具，提供实时涂抹修改视频功能，但需收费。 4. Kaiber：视频转视频 AI，能将原视频转换成各种风格的视频。 5. Sora：由 OpenAI 开发，可生成长达 1 分钟以上的视频。 6. 可灵：国产应用，在视频生成质量、生成速度和国内用户的可访问性方面具有显著优势。 7. 从生成方式分类： 文生视频、图生视频：Runway、Pika labs、SD + Deforum、SD + Infinite zoom、SD + AnimateDiff、Warpfusion、Stability Animation。 视频生视频： 逐帧生成：SD + Mov2Mov。 关键帧+补帧：SD + Ebsynth、Rerender A Video。 动态捕捉：Deep motion、Move AI、Wonder Dynamics。 视频修复：Topaz Video AI。 AI Avatar+语音生成：Synthesia、HeyGen AI、DID。 长视频生短视频：Opus Clip。 脚本生成+视频匹配：Invideo AI。 剧情生成：Showrunner AI。

以下是关于 AI 总结的相关内容： 可以让 AI 总结各种文章（不超过 2 万字），如复制文章全文粘贴发送给 GPTs 即可进行总结，GPT4 能识别重点内容。 对于 B 站视频，可利用视频字幕进行总结。若视频有字幕，可安装油猴脚本“Bilibili CC 字幕工具”，下载字幕后复制发送给 GPTs 进行总结。 总结类文章，AI 可能不会读完整个文章，而只是头尾读一下，中间随机读。 大型模型的能力可能不足以支撑商业运营，产生了一些伪需求。AI 可以帮助总结内容，但可能会忽略有价值的信息，可定制专门的 Prompt 进行总结并不断迭代，但能坚持的人可能本身不太需要这种服务。同时，AI 也可能导致新的信息茧房。

以下为您提供一些与 AIGC 变现相关的文章： ：文中指出随着游戏中生成式人工智能革命的进展，将重塑用户生成内容，创造任何人都能构建游戏的世界，使游戏创作民主化，扩大游戏市场。 ：深入探讨了 Transformer 神经网络架构，还提到了王凯大佬的小报童 AI 项目商业解析，主要研究可变现的 AI 项目。 小红书博主方面，如徐若木、李大强、Ai HFBY 等，您可以通过以下链接了解他们的相关内容： 等

以下是一些可以进行文转语音朗读文章的 AI： Kimi.ai KHANMIGO（KHAN ACADEMY 的 AI 指南），其基础模型可能会针对学生的学习风格，如为有阅读障碍的学生提供自动文本转语音的帮助。 语音转文本支持的语言包括：南非荷兰语、阿拉伯语、亚美尼亚语、阿塞拜疆语、白俄罗斯语、波斯尼亚文、保加利亚文、加泰罗尼亚文、中文、克罗地亚文、捷克文、丹麦文、荷兰文、英国英语、爱沙尼亚文、芬兰文、法国法式英语、加利西亚语、德语、希腊语、希伯来语、印地语、匈牙利语、冰岛语、印度尼西亚语、意大利语、日语、卡纳达语、哈萨克语、韩语、拉脱维亚语、立陶宛语、马其顿语、马来语、马拉地语、毛里求斯语、尼泊尔语、挪威语、波斯语、波苏尼语、塔加洛语、泰米尔语、泰语、土耳其语、乌克兰语、乌尔都语等。

声音克隆然后朗读文章的相关信息如下： 声音克隆主要由 SenseVoice 和 CosyVoice 模型构成。仅需几秒音频样本即可进行声音克隆，无需额外训练数据，还能控制情绪情感、语速、音高。 相关链接： 详细内容：https://xiaohu.ai/p/10954 项目地址：https://funaudiollm.github.io 在线演示：https://modelscope.cn/studios/iic/CosyVoice300M https://x.com/imxiaohu/status/1810239744812679271 开源的数字人组合方案中，声音克隆的步骤如下： 第一步，先剪出音频，使用 https://elevenlabs.io/speechsynthesis 或使用 GPTsovits（GPTSoVITS 实现声音克隆）https://waytoagi.feishu.cn/wiki/SVyUwotn7itV1wkawZCc7FEEnGg 克隆声音，做出文案的音频。 第二步，使用 wav2lip 整合包，导入视频和音频，对口型得到视频。基础 wav2lip+高清修复整合包下载地址：https://github.com/Rudrabha/Wav2Lip 。这就是目前的本地跑数字人的方案，效果都差不多，都是用的 wav2lip。相关产品：https://synclabs.so/

以下是一些写中文文章好用的工具： 内容仿写工具： 秘塔写作猫：https://xiezuocat.com/ 是 AI 写作伴侣，能推敲用语、斟酌文法、改写文风，实时同步翻译，支持全文改写、一键修改、实时纠错并给出修改建议，智能分析文章属性并打分。 笔灵 AI 写作：https://ibiling.cn/ 是智能写作助手，支持多种文体写作，能一键改写/续写/扩写，智能锤炼打磨文字。 腾讯 Effidit 写作：https://effidit.qq.com/ 是由腾讯 AI Lab 开发的智能创作助手。 更多 AI 写作类工具可查看：https://www.waytoagi.com/sites/category/2 （内容由 AI 大模型生成，请仔细甄别） 文章润色工具： Wordvice AI：集校对、改写转述和翻译等功能于一体，基于大型语言模型提供全面的英文论文润色服务。 ChatGPT：由 OpenAI 开发的大型语言模型，可用于多方面写作辅助。 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。 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。 Wordtune：AI 驱动的文本改写和润色工具，可帮助优化文章语言表达。 Smodin：提供 AI 驱动的论文撰写功能，可根据输入生成符合要求的学术论文。 论文写作相关的 AI 产品： 文献管理和搜索： Zotero：结合 AI 技术，自动提取文献信息，帮助管理和整理参考文献。 Semantic Scholar：AI 驱动的学术搜索引擎，提供文献推荐和引用分析。 内容生成和辅助写作： Grammarly：通过 AI 技术提供文本校对、语法修正和写作风格建议，提高语言质量。 Quillbot：基于 AI 的重写和摘要工具，精简和优化论文内容。 研究和数据分析： Google Colab：提供基于云的 Jupyter 笔记本环境，支持 AI 和机器学习研究，便于数据分析和可视化。 Knitro：用于数学建模和优化的软件，进行复杂的数据分析和模型构建。 论文结构和格式： LaTeX：结合自动化和模板，高效处理论文格式和数学公式。 Overleaf：在线 LaTeX 编辑器，提供丰富模板库和协作功能，简化编写过程。 研究伦理和抄袭检测： Turnitin：广泛使用的抄袭检测工具，确保论文原创性。 Crossref Similarity Check：通过与已发表作品比较，检测潜在抄袭问题。 使用这些工具时，应结合自身写作风格和需求，选择最合适的辅助工具。（内容由 AI 大模型生成，请仔细甄别）

以下是一些写文章好用的工具： 免费选项：Bing（https://www.bing.com/search?q=Bing+AI&showconv=1&FORM=hpcodx）和 Claude 2（https://claude.ai/） 付费选项：带有插件的 ChatGPT 4.0（https://chat.openai.com/chat） 目前，GPT4 是功能最强的人工智能写作工具，可在 Bing（选择“创新模式”）上免费访问，或通过购买 ChatGPT 的 $20/月订阅来使用。Claude 紧随其后，也有有限的免费选项。 这些工具还被直接集成到常见的办公应用程序中，如 Microsoft Office 将包括一个由 GPT 提供支持的副驾驶，Google Docs 将整合 Bard 的建议。 在论文写作方面： 文献管理和搜索： Zotero：结合 AI 技术，自动提取文献信息，帮助管理和整理参考文献。 Semantic Scholar：AI 驱动的学术搜索引擎，提供文献推荐和引用分析。 内容生成和辅助写作： Grammarly：提供文本校对、语法修正和写作风格建议，提高语言质量。 Quillbot：基于 AI 的重写和摘要工具，帮助精简和优化内容。 研究和数据分析： Google Colab：提供基于云的 Jupyter 笔记本环境，支持 AI 和机器学习研究，便于数据分析和可视化。 Knitro：用于数学建模和优化，帮助进行复杂的数据分析和模型构建。 论文结构和格式： LaTeX：结合自动化和模板，高效处理论文格式和数学公式。 Overleaf：在线 LaTeX 编辑器，提供丰富模板库和协作功能，简化编写过程。 研究伦理和抄袭检测： Turnitin：广泛使用的抄袭检测工具，确保论文原创性。 Crossref Similarity Check：通过与已发表作品比较，检测潜在抄袭问题。 常见的文章润色 AI 工具： Wordvice AI：集校对、改写转述和翻译等功能于一体，基于大型语言模型提供全面的英文论文润色服务。 ChatGPT：由 OpenAI 开发的大型语言模型，用于多方面写作辅助。 Quillbot：人工智能文本摘要和改写工具，可快速筛选和改写文献资料。 HyperWrite：基于 AI 的写作助手和大纲生成器，帮助写作前头脑风暴和大纲规划。 Wordtune：AI 驱动的文本改写和润色工具，优化语言表达。 Smodin：提供 AI 驱动的论文撰写功能，生成符合要求的学术论文。 总之，这些 AI 工具涵盖了写文章的各个环节，包括写作、润色、文献管理等，您可根据自身需求选择合适的工具。但请注意，内容由 AI 大模型生成，请仔细甄别。