我想找一个类似perplexity的AI工具

以下是关于 AI 生成 PPT 的相关内容： 卓 sir 的制作流程：先让 GPT4 生成 PPT 大纲，然后将大纲导入 WPS 启用 WPS AI 一键生成 PPT，再让 chatPPT 添加动画，最后手动修改细节。其中，生成符合要求的大纲最费时间。 市面上大多数 AI 生成 PPT 的思路：AI 生成 PPT 大纲、手动优化大纲、导入工具生成 PPT、优化整体结构。 相关推荐：gamma、AIPPT、islide AI 等产品，其中 gamma 被认为在审美方面表现较好。 扩展阅读：《AI 生成 PPT 工具红黑榜，这三款千万别用》《AI+PPT 等效率工具的研报》 您可以根据自己的需求和喜好选择合适的方法和工具来生成 PPT。

以下是关于文生营销图 AI 的相关教程： Liblibai 简易上手教程： 1. 定主题：确定您需要生成的图片的主题、风格和要表达的信息。 2. 选择 Checkpoint：根据主题选择内容贴近的 Checkpoint，如麦橘、墨幽的系列模型。 3. 选择 lora：寻找与生成内容重叠的 lora，以控制图片效果和质量。 4. 设置 VAE：选择 840000 那一串。 5. CLIP 跳过层：设为 2。 6. Prompt 提示词：用英文写需求，使用单词和短语组合，用英文半角逗号隔开，无需语法和长句。 7. 负向提示词 Negative Prompt：用英文写要避免的内容，同样是单词和短语组合，用英文半角逗号隔开。 8. 采样方法：一般选 DPM++2M Karras，也可参考模型作者推荐的采样器。 9. 迭代步数：选 DPM++2M Karras 时，在 30 40 之间，多了意义不大且慢，少了效果差。 10. 尺寸：根据喜好和需求选择。 11. 生成批次：默认 1 批。 Tusiart 简易上手教程： 1. 定主题：确定图片的主题、风格和要表达的信息。 2. 选择基础模型 Checkpoint：根据主题选择贴近的 Checkpoint，如麦橘、墨幽的系列模型。 3. 选择 lora：寻找与生成内容重叠的 lora，以控制图片效果和质量。 4. ControlNet：用于控制图片中特定的图像，如人物姿态等，属于高阶技能。 5. 局部重绘：下篇再教。 6. 设置 VAE：选择 840000 那一串。 7. Prompt 提示词：用英文写需求，使用单词和短语组合，用英文半角逗号隔开，无需语法和长句。 8. 负向提示词 Negative Prompt：用英文写要避免的内容，同样是单词和短语组合，用英文半角逗号隔开。 9. 采样算法：一般选 DPM++2M Karras，也可参考模型作者推荐的采样器。 10. 采样次数：选 DPM++2M Karras 时，在 30 40 之间，多了意义不大且慢，少了效果差。 11. 尺寸：根据喜好和需求选择。 关于【SD】文生图提示词： 1. 避免使用太大的数值，如 1920x1080，可能导致奇怪构图，可使用高清修复放大图像倍率，记住高宽比主要控制画面比例。 2. 调整好参数后生成图片，若质感不足，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。

以下是一些生成 Logo 的 AI 产品： 1. Looka：这是一个在线 Logo 设计平台，使用 AI 理解用户的品牌信息和设计偏好，生成多个设计方案供选择和定制。 2. Tailor Brands：AI 驱动的品牌创建工具，通过用户回答问题生成 Logo 选项。 3. Designhill：其 Logo 制作器利用 AI 技术创建个性化设计，用户可选择元素和风格。 4. LogoMakr：提供简单易用的设计工具，用户能拖放设计，利用 AI 建议的元素和颜色方案。 5. Canva：广受欢迎的在线设计工具，提供 Logo 设计模板和元素，有 AI 辅助设计建议。 6. LogoAI by Tailor Brands：Tailor Brands 推出的 AI Logo 设计工具，根据输入快速生成方案。 7. 标小智：中文 AI Logo 设计工具，利用人工智能技术帮助创建个性化 Logo。 这些 AI 产品让无设计背景的用户也能轻松创建专业 Logo。使用时，用户可根据品牌理念和视觉偏好，通过简单交互获得系列方案，并进一步定制优化至满意。 此外，您还可以访问网站的 AI 生成 Logo 工具版块获取更多好用的工具：https://waytoagi.com/category/20 。 在第六期“一起做个 LOGO 吧”活动中，活动时间为 2024 年 6 月 9 日至 2024 年 6 月 16 日。活动目标包括探索制作 LOGO 方法、创造独特生成技巧、制作代表学习成果的作品。参与方式为使用 SD 等 AI 工具出图并将作品发送至 SD 学社微信群。会创建在线文档收集作品，6 月 16 日举行群内投票选出前三名，注意事项包括确保设计原创、允许作品公开展示以及在截止日期前提交。 在 AI 制作游戏 PV《追光者》中，故事背景创作阶段结合 chatGPT 发散制作游戏世界观，引导 ChatGPT 用分镜形式描述，使用 new bing 共创细致的故事分镜。生图阶段利用 ChatGPt 制作 midjourney 提示词工具，进入 midjourney 绘图包括制作 logo。还统一了 MJ 风格描述词，建立 AI 描述词模板，运用 midjourney 尝试制作不同风格 logo，最后用 PS 合成。

以下是为您提供的 AI 学习路径： 一、了解 AI 基本概念 建议阅读「」部分，熟悉 AI 的术语和基础概念，包括人工智能的定义、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，了解 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，您可以找到为初学者设计的课程，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）按照自己的节奏学习，并争取获得证书。 三、选择感兴趣的模块深入学习 AI 领域广泛，涵盖图像、音乐、视频等。您可以根据自身兴趣选择特定模块深入学习，比如掌握提示词的技巧，这上手容易且实用。 四、实践和尝试 理论学习后，实践是巩固知识的关键。您可以尝试使用各种产品进行创作，知识库中也有很多实践后的作品和文章分享，欢迎您在实践后进行分享。 五、体验 AI 产品 与现有的 AI 产品互动，如 ChatGPT、Kimi Chat、智谱、文心一言等聊天机器人，了解其工作原理和交互方式，获得对 AI 实际应用表现的第一手体验。 六、技术研究方向 1. 数学基础：线性代数、概率论、优化理论等。 2. 机器学习基础：监督学习、无监督学习、强化学习等。 3. 深度学习：神经网络、卷积网络、递归网络、注意力机制等。 4. 自然语言处理：语言模型、文本分类、机器翻译等。 5. 计算机视觉：图像分类、目标检测、语义分割等。 6. 前沿领域：大模型、多模态 AI、自监督学习、小样本学习等。 7. 科研实践：论文阅读、模型实现、实验设计等。 七、应用方向 1. 编程基础：Python、C++等。 2. 机器学习基础：监督学习、无监督学习等。 3. 深度学习框架：TensorFlow、PyTorch 等。 4. 应用领域：自然语言处理、计算机视觉、推荐系统等。 5. 数据处理：数据采集、清洗、特征工程等。 6. 模型部署：模型优化、模型服务等。 7. 行业实践：项目实战、案例分析等。 无论是技术研究还是应用实践，数学和编程基础都是必不可少的。同时需要紧跟前沿技术发展动态，并结合实际问题进行实践锻炼。 希望以上内容对您有所帮助。

以下是一些关于 AI 自动化和工作流编排的工具和方案： 1. RPA 软件：很早就出现在工作流编排领域，目标是使基于桌面的业务流程和工作流程实现自动化，现在越来越多的 RPA 软件带上了 LLM。 2. ComfyUI：将开源绘画模型 Stable Diffusion 进行工作流化操作模式，用户在流程编辑器中配置 pipeline，通过不同节点和连线完成模型操作和图片生成，其 DSL 配置文件支持导出导入，提高了流程的可复用性，降低了时间成本。 3. Dify.AI：工作流设计语言与 ComfyUI 有相似之处，定义了一套标准化的 DSL 语言，方便使用导入导出功能进行工作流复用。 4. Large Action Model：采用“通过演示进行模仿”的技术，检查人们与界面的互动并模仿操作，从用户提供的示例中学习。 5. Auto GPT/Agent/Baby AGI：基于 GPT4 语言模型的开源应用程序，用户输入目标后可自主执行任务、递归地开发和调试代码。能用于自动化任务、创建自主的 AI 代理、完成各种任务等，访问地址为： 。 此外，在工作流编排中还涉及到一些概念和技术： 1. 短期记忆和长期记忆：短期记忆将所有的上下文学习看成是利用模型的短期记忆来学习；长期记忆通过外部的向量存储和快速检索来存储和召回信息。 2. 工具：学会调用外部不同类型 API 来获取模型缺少的额外信息、代码执行能力、访问专有信息源等。 3. 动作：大模型结合问句、上下文的规划、各类工具，最终决策出需要执行的动作。 4. Agentic Workflow 可以从提升效率、提高质量、节省时间的角度思考，通过将复杂任务分解成较小步骤，融入更多人类参与到流程中的规划与定义，减少对 Prompt Engineering 和模型推理能力的依赖，提高 LLM 应用面向复杂任务的性能。 但需要注意的是，Agentic Workflow 虽然美好，但使用的用户目前较少，可能是出现周期、工作流使用的上手难度等因素导致，并且在复杂流程上的开发并不是那么稳定可靠。

以下为为您提供的 AI 教程相关内容： 1. 五步学会用 AI 制作动画视频播客：五个步骤教您从零到一制作动画版视频播客，适合有一定技术基础的朋友，轻松上手创作动画视频！相关链接： 2. Poe AI 平台：这是一个支持与多个智能 AI 机器人（如 GPT4 等）进行实时在线交流的聊天网站。注册账号后可免费使用，部分功能需付费订阅。不同 AI 机器人有不同特点，可按需选择。官网地址是：https://poe.com/ ，可在官网帮助中心找到具体教程。

Perplexity 是由前 OpenAI 研究科学家 Aravind Srinivas 与前 Meta 研究科学家 Denis Yarats（Perplexity CTO）等合伙人共同创办的。它是一家专注于开发新一代 AI 搜索引擎的公司，创立于 2022 年 8 月。其搜索引擎采用了大型语言模型（LLM）技术，具有理解能力强、生成式回答、个性化和上下文感知等优势，但也存在训练成本高、可解释性差、潜在的偏差和不当内容等劣势。Perplexity 将 LLM 技术应用于搜索引擎领域，试图颠覆传统的基于关键词匹配的搜索范式，为用户提供更自然和智能的搜索体验，还融合了个性化和上下文感知等功能。

Perplexity 是一个与自然语言处理相关的指标。 首先，文章提到作者因项目需要关注 transformer 相关进展，并计划从算法（包括 NLP、CV、多模态下的 transformer 网络结构）、训练（transformer 的分布式训练）、部署（transformer 的 tvm 量化与推理）五个方面介绍 transformer，本系列的第一篇侧重介绍 NLP 中常用的 perplexity 指标的含义。 文中会先从熟悉的 entropy 指标开始，逐步介绍针对自然语言的改进版 Ngram Entropy 指标，最后介绍 perplexity 指标。 关于 perplexity 指标是否越低越好，在 XLNet 论文中提到越低的 perplexity 可能会损害下游任务的精度，而在 RoBERTa 论文中则指出对于像 RoBERTa 这样 encoderonly 结果的网络，perplexity 越低在 NLU 任务表现就越好。因此，perplexity 是不错的引领性指标，但最终的判别标准还是得结合下游任务表现一起考察。 总的来说，Perplexity、CrossEntropy、Bits Per Character 都是围绕熵来刻画语言模型的信息量和复杂度。最后作者强烈推荐阅读《Evaluation Metrics for Language Modeling》，并表示自己刚上手 transformer 相关内容，难免有错，欢迎指正。如果想了解更多关于 transformer 的知识，可以关注作者。

Perplexity AI 是一家专注于开发新一代 AI 搜索引擎的公司，创立于 2022 年 8 月，由前 OpenAI 研究科学家 Aravind Srinivas 与前 Meta 研究科学家 Denis Yarats（Perplexity CTO）等合伙人共同创办。 其优势包括： 1. 理解能力强：能够深入理解查询的语义，而非仅仅匹配关键词，提供更准确和相关的结果。 2. 生成式回答：可以生成通顺的自然语言回答，而非简单返回网页链接和片段，使结果更易于理解和使用。 3. 个性化和上下文感知：能根据用户的历史查询和偏好个性化结果，提供更贴合需求的答复。 劣势有： 1. 训练成本高：训练大型 LLM 模型需要大量计算资源和高质量训练数据，成本较高。 2. 可解释性差：LLM 的工作原理较为黑箱，难以解释为何给出某个结果，缺乏透明度。 3. 潜在的偏差和不当内容：由于训练数据的局限性，可能产生偏见或不当内容。 独特之处在于将 LLM 技术应用于搜索引擎领域，试图颠覆传统基于关键词匹配的搜索范式，为用户提供更自然和智能的搜索体验，还融合了个性化和上下文感知等功能，努力成为新一代的“智能助手”。 此外，Perplexity AI 还是一款人工智能教育应用程序，允许用户将问题格式化为线程以便消化信息，可作为 Web 应用程序、Android 应用程序和 IOS 应用程序使用。有趣的是，其创始人曾在 Google AI 工作。

Perplexity 是一家专注于开发新一代 AI 搜索引擎的公司，创立于 2022 年 8 月，由前 OpenAI 研究科学家 Aravind Srinivas 与前 Meta 研究科学家 Denis Yarats（Perplexity CTO）等合伙人共同创办。 其优势包括： 1. 理解能力强：能够深入理解查询的语义，而非仅仅匹配关键词，提供更准确和相关的结果。 2. 生成式回答：可以生成通顺的自然语言回答，而非简单返回网页链接和片段，使结果更易于理解和使用。 3. 个性化和上下文感知：能根据用户的历史查询和偏好个性化结果，提供更贴合需求的答复。 劣势有： 1. 训练成本高：训练大型 LLM 模型需要大量计算资源和高质量训练数据，成本较高。 2. 可解释性差：LLM 的工作原理较为黑箱，难以解释为何给出某个结果，缺乏透明度。 3. 潜在的偏差和不当内容：由于训练数据的局限性，可能产生偏见或不当内容。 独特之处在于将 LLM 技术应用于搜索引擎领域，试图颠覆传统基于关键词匹配的搜索范式，为用户提供更自然和智能的搜索体验，还融合了个性化和上下文感知等功能，努力成为新一代的“智能助手”。 在成立的 18 个月内，Perplexity 达到了 10 亿美元估值。但它与其他由 LLM 驱动的服务一样面临着幻觉问题等挑战，同时人工智能驱动的搜索也存在可靠性问题。

以下是关于 Perplexity 的一些信息： Perplexity 是一款聊天机器人式的搜索引擎，允许用户用自然语言提问，使用生成式 AI 技术从各种来源收集信息并给出答案。以 Perplexity.AI 为例，我们可以利用其强大的搜索功能来获取信息。首先，访问该网站并使用其搜索功能。为了获得更专业和深入的搜索结果，可以启用 Pro 功能（搜索框右边的开关），该功能每天都会提供一定次数的免费使用。如果您经常使用，可以考虑开通会员服务以享受更多便利。但目前您提到 Perplexity 的网站进不去，可能是由于网络故障、服务器维护等原因导致的，您可以稍后再尝试访问。

Perplexity 是一款基于给搜索引擎加上 LLM 以带来更优信息检索体验的思路而开发的产品，其目标是取代 Google 搜索。该思路的技术实现并不复杂，贾扬清大佬用不到 500 行 Python 代码就实现了一个基础版。作者最近在 Coze 上体验手搓 AI Bot，也顺手搓了一个极简版的 Perplexity，只写了 36 行“粘合剂”代码和 41 行提示词。此外，Claude 官方文档中提到了处理幻觉的方法，包括允许 Claude 说“我不知道”、告诉 Claude 只有在非常确信回答正确时才回答问题、让 Claude 在回答问题之前“逐步思考”、在回答之前给 Claude 留出思考的空间、让 Claude 在长篇文档中找到相关引文并使用这些引用来回答等。

以下是一些 AI 音乐工具： 1. 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。网址：https://www.udio.com/ 2. Suno AI：是一款革命性的人工智能音乐生成工具，通过先进的深度学习技术，能将用户的输入转化为富有情感且高质量的音乐作品。网址：https://suno.com/ 3. Adobe 推出的实验性 AI 音乐工具“Project Music GenAI Control”：通过文本提示生成音乐，提供细粒度控制，支持音乐强度调整、重新混音、改变节奏、生成循环等功能。网址：https://adobe.ly/3uMBr27 、https://x.com/xiaohuggg/status/1763207216348479987?s=20 此外，5 月 1 日的 Xiaohu.AI 日报中提到 Udio 进行了更新，增加了上下文窗口，使音乐作品过渡更自然，音轨最大长度扩展至 15 分钟，适合长篇混音和复杂音乐制作，并引入基于树的音轨历史查看方式。详细介绍：https://x.com/imxiaohu/status/1785666886648447251 内容由 AI 大模型生成，请仔细甄别。

以下是一些好用的 AI 写小说工具以及将小说制作成视频的流程和相关工具： 将小说制作成视频的流程： 1. 小说内容分析：使用 AI 工具（如 ChatGPT）分析小说内容，提取关键场景、角色和情节。 2. 生成角色与场景描述：根据小说内容，使用工具（如 Stable Diffusion 或 Midjourney）生成角色和场景的视觉描述。 3. 图像生成：使用 AI 图像生成工具根据描述创建角色和场景的图像。 4. 视频脚本制作：将提取的关键点和生成的图像组合成视频脚本。 5. 音频制作：利用 AI 配音工具（如 Adobe Firefly）将小说文本转换为语音，添加背景音乐和音效。 6. 视频编辑与合成：使用视频编辑软件（如 Clipfly 或 VEED.IO）将图像、音频和文字合成为视频。 7. 后期处理：对生成的视频进行剪辑、添加特效和转场，以提高视频质量。 8. 审阅与调整：观看生成的视频，根据需要进行调整，比如重新编辑某些场景或调整音频。 9. 输出与分享：完成所有编辑后，输出最终视频，并在所需平台上分享。 相关工具及网址： 1. Stable Diffusion：一种 AI 图像生成模型，可以基于文本描述生成图像。 网址：https://github.com/StabilityAI 2. Midjourney：另一个 AI 图像生成工具，适用于创建小说中的场景和角色图像。 网址：https://www.midjourney.com 3. Adobe Firefly：Adobe 的 AI 创意工具，可以生成图像和设计模板。 网址：https://www.adobe.com/products/firefly.html 4. Pika AI：文本生成视频的 AI 工具，适合动画制作。 网址：https://pika.art/waitlist 5. Clipfly：一站式 AI 视频生成和剪辑平台。 网址：https://www.aihub.cn/tools/video/clipfly/ 6. VEED.IO：在线视频编辑工具，具有 AI 视频生成器功能。 网址：https://www.veed.io/zhCN/tools/aivideo 7. 极虎漫剪：结合 Stable Diffusion 技术的小说推文视频创作提效工具。 网址：https://tiger.easyartx.com/landing 8. 故事 AI 绘图：小说转视频的 AI 工具。 网址：https://www.aihub.cn/tools/video/gushiai/ 请注意，具体的操作步骤和所需工具可能会根据项目的具体需求和个人偏好有所不同。此外，AI 工具的可用性和功能也可能会随时间而变化，建议直接访问上述提供的工具网址获取最新信息和使用指南。

以下是一些关于小说写作的 AI 工具及相关信息： AI x 即兴戏剧工作坊： 形式：现场用肢体语言摆出一个姿势，用 AI 绘画画出来，最后表演出一个即兴剧。 工具：写短篇小说可用 midreal.ai 并以“即兴喜剧”开头；AI 绘画可使用 GPT4、悠船、midjourney；Canva 做的电影格式模板可用于套模板，网址：https://www.canva.cn/design/DAGDL_SIWn8/ernGOLmpE79T6fsn3chhw/edit?utm_content=DAGDL_SIWn8&utm_campaign=designshare&utm_medium=link2&utm_source=sharebutton 。 将小说做成视频的流程： 1. 小说内容分析：使用 AI 工具（如 ChatGPT）分析小说内容，提取关键场景、角色和情节。 2. 生成角色与场景描述：根据小说内容，使用工具（如 Stable Diffusion 或 Midjourney）生成角色和场景的视觉描述。 3. 图像生成：使用 AI 图像生成工具根据描述创建角色和场景的图像。 4. 视频脚本制作：将提取的关键点和生成的图像组合成视频脚本。 5. 音频制作：利用 AI 配音工具（如 Adobe Firefly）将小说文本转换为语音，添加背景音乐和音效。 6. 视频编辑与合成：使用视频编辑软件（如 Clipfly 或 VEED.IO）将图像、音频和文字合成为视频。 7. 后期处理：对生成的视频进行剪辑、添加特效和转场，以提高视频质量。 8. 审阅与调整：观看生成的视频，根据需要进行调整，比如重新编辑某些场景或调整音频。 9. 输出与分享：完成所有编辑后，输出最终视频，并在所需平台上分享。 将小说做成视频的工具与网址： 1. Stable Diffusion（SD）：一种 AI 图像生成模型，可以基于文本描述生成图像。网址：https://github.com/StabilityAI 。 2. Midjourney（MJ）：另一个 AI 图像生成工具，适用于创建小说中的场景和角色图像。网址：https://www.midjourney.com 。 3. Adobe Firefly：Adobe 的 AI 创意工具，可以生成图像和设计模板。网址：https://www.adobe.com/products/firefly.html 。 4. Pika AI：文本生成视频的 AI 工具，适合动画制作。网址：https://pika.art/waitlist 。 5. Clipfly：一站式 AI 视频生成和剪辑平台。网址：https://www.aihub.cn/tools/video/clipfly/ 。 6. VEED.IO：在线视频编辑工具，具有 AI 视频生成器功能。网址：https://www.veed.io/zhCN/tools/aivideo 。 7. 极虎漫剪：结合 Stable Diffusion 技术的小说推文视频创作提效工具。网址：https://tiger.easyartx.com/landing 。 8. 故事 AI 绘图：小说转视频的 AI 工具。网址：https://www.aihub.cn/tools/video/gushiai/ 。 请注意，具体的操作步骤和所需工具可能会根据项目的具体需求和个人偏好有所不同。此外，AI 工具的可用性和功能也可能会随时间而变化，建议直接访问上述提供的工具网址获取最新信息和使用指南。内容由 AI 大模型生成，请仔细甄别。

以下是一些国内的 AI 做视频工具： 1. Hidreamai（国内，有免费额度） 网址：https://hidreamai.com//AiVideo 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。 2. ETNA（国内） 网址：https://etna.7volcanoes.com/ 由七火山科技开发的文生视频 AI 模型，能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 4K，最高 38402160，画面细腻逼真，帧率 60fps。支持中文，有时空理解。 3. Dreamina（国内内测，有免费额度） 网址：https://jimeng.jianying.com/aitool/video/generate 支持文生视频、图生视频，视频生视频。 支持图生视频首尾帧功能。 提示词使用中文、英文都可以。 文生视频支持正向提示词、运镜控制、运动强度控制、帧数选择，支持 16:9、9:16、1:1、3:4、4:3 尺寸。 图生视频、视频生视频除尺寸不可选外，其他与文生视频基本相同。默认生成 3s 的视频。 4. 可灵（免费） 网址：https://klingai.kuaishou.com/ 支持文生视频、图生视频。 支持图生视频首尾帧功能。 提示词可使用中文。 文生视频支持正向提示词、反向提示词、运镜控制、时长选择（5s、10s），支持 16:9、9:16、1:1 尺寸。 图生视频除不可运镜控制外，其他与文生视频基本相同。默认生成 5s 的视频。 此外，在视频制作方面，国内还可以使用出门问问的魔音工坊来调节声音情绪。在剪辑方面，对于 1 3 分钟的短片，剪映比较方便，因其有人性化设计及简单的音效库/小特效；但对于更长篇幅或追求更好效果的视频，可能需要使用 PR/FCP/达芬奇等传统剪辑软件。剪辑流程通常为：视频粗剪 视频定剪 音效/音乐 特效 包装（如字幕）。

以下为一些可以获取 AI 配音视频的网站及相关信息： Runway：网址为 https://runwayml.com ，有网页和 app ，使用方便。工具教程： 即梦：网址为 https://dreamina.jianying.com/ ，是剪映旗下产品，生成 3 秒，动作幅度有很大升级，有最新 S 模型和 P 模型。工具教程： Minimax 海螺 AI：网址为 https://hailuoai.video/ ，非常听话，语义理解能力非常强。视频模型： Kling：网址为 kling.kuaishou.com ，支持运动笔刷，1.5 模型可以直出 1080P30 帧视频。视频模型： Vidu：网址为 https://www.vidu.studio/ haiper：网址为 https://app.haiper.ai/ Pika：网址为 https://pika.art/ ，可控性强，可以对嘴型，可配音。工具教程： 智谱清影：网址为 https://chatglm.cn/video ，开源了，可以自己部署 cogvideo 。工具教程： PixVerse：网址为 https://pixverse.ai/ ，人少不怎么排队，还有换脸功能。工具教程： 通义万相：网址为 https://tongyi.aliyun.com/wanxiang/ ，大幅度运动很强。 luma：网址为 https://lumalabs.ai/ 。视频模型： 此外，在制作 AI 视频短片《梦镜》时，经过讨论决定采用真人配音而非 AI 配音。在制作过程中，先通过图片配合配音确定每个镜头所需时长，完成初步成片后再让配音老师根据剧情和人物情绪重新配音，并加入气氛音。 另外，桂大羊的 AI 视频短片制作教程中，选择了多种工具，包括大语言模型 chatgpt、kimi 进行剧本分镜设定，文生图 midjourney 生成视觉画面，图生视频选择即梦 dreamina 制作动态画面，suno 音乐编曲，ondoku 主角台词配音，视频剪辑使用剪映。

以下是一些与 Dify 类似的知识库： 1. Notion：功能强大，支持多种格式和复杂的结构，适用于各种类型的知识管理。 2. Confluence：常用于团队协作和企业知识共享。 3. Evernote：方便记录和整理各种类型的信息。 至于哪个更适合商用，这取决于具体的需求和使用场景。如果对可视化的知识库管理工具、简单易用且能快速集成到应用中有较高需求，Dify 是不错的选择。Notion 则在灵活性和扩展性方面表现出色，适合对知识结构有复杂要求的商业场景。Confluence 更侧重于团队协作和企业级的知识共享。 使用 Dify 构建知识库的具体步骤如下： 1. 准备数据：收集需要纳入知识库的文本数据，包括文档、表格等格式。对数据进行清洗、分段等预处理，确保数据质量。 2. 创建数据集：在 Dify 中创建一个新的数据集，并将准备好的文档上传至该数据集。为数据集编写良好的描述，描述清楚数据集包含的内容和特点。 3. 配置索引方式：Dify 提供了三种索引方式供选择，包括高质量模式、经济模式和 Q&A 分段模式。根据实际需求选择合适的索引方式，如需要更高准确度可选高质量模式。 4. 集成至应用：将创建好的数据集集成到 Dify 的对话型应用中，作为应用的上下文知识库使用。在应用设置中，可以配置数据集的使用方式，如是否允许跨数据集搜索等。 5. 持续优化：收集用户反馈，对知识库内容和索引方式进行持续优化和迭代。定期更新知识库，增加新的内容以保持知识库的时效性。 Dify 有两种使用方式： 1. 云服务版本。直接在官网 dify.ai 上注册账号使用。 2. 部署社区版。开源，可商用，但是不能作为多租户服务使用。对个人使用完全无限制。 部署前提条件：2 核 4G 云服务器一台（约 159 元）。

市面上与阿里百炼平台类似的工作流竞品有以下几种： 1. 智谱 GLM4V：通用视觉类大模型，拍立得最早使用的模型，接口响应速度快，指令灵活性差一些，一个接口支持图片/视频/文本，视频和图片类型不能同时输入，调用成本为 0.05 元/千 tokens，可参考。 2. 阶跃星辰：通用视觉类大模型，响应速度快，支持视频理解，输入成本为 0.005～0.015/千 tokens，输出成本为 0.02～0.07/千 tokens，可参考。 3. 百度 PaddlePaddle：OCR 垂直小模型，文本识别能力补齐增强，私有化部署服务费，API 调用在 0.05～0.1/次，开源地址为。

目前市面上与阿里百炼平台类似的竞品有： 1. 智谱的 GLM4V：通用视觉类大模型，拍立得最早使用的模型，接口响应速度快，指令灵活性差一些，一个接口支持图片/视频/文本，视频和图片类型不能同时输入，调用成本为 0.05 元/千 tokens。 2. 阶跃星辰：通用视觉类大模型，响应速度快，支持视频理解，输入成本为 0.005～0.015/千 tokens，输出成本为 0.02～0.07/千 tokens。 3. 百度 PaddlePaddle：OCR 垂直小模型，文本识别能力补齐增强，采用私有化部署服务费，API 调用在 0.05～0.1/次。

以下是类似于 ollama 和 vllm 的 LLM 框架： 1. Encoderonly 框架（也叫 AutoEncoder），典型代表如 BERT 等。 2. Encoderdecoder 框架，典型代表如 T5 和 GLM 等。 3. Decoderonly 框架（也叫 AutoRegressive），典型代表如 GPT 系列、LLaMa、PaLM 等。 此外，还有一些在 LLM 应用中发挥重要作用的框架，如： 1. LangChain：是当前大模型应用开发的主流框架之一，提供了一系列工具和接口，其核心在于“链”概念，包括 Model I/O、Retrieval、Chains、Agents、Memory 和 Callbacks 等组件，生态系统还包括 LangSmith、LangGraph 和 LangServe 等工具。 2. LlamaIndex：在促进 LLM 和整合上下文数据方面表现出色，抽象出许多提示链的细节，与外部 API 的接口，从向量数据库检索上下文数据，并在多个 LLM 调用中维持内存。

以下是一些类似 Dify 的工具： ElevenLabs 发布了 Dubbing Studio 并获得 8000 万美元的 B 轮融资，Dubbing Studio 可以自动识别视频中的发言者，并能手动或自动调整每句话的语气和翻译。 Poe 的机器人创建者为 Poe 带来新用户能获得高达 50 美元的收入。 HayGen 发布了可以实时对话的数字人产品。 字节发布了 Depth Anything 深度估计模型。 此外，在开源社区中，还有像 fastgpt 等成熟的高质量 AI 编排框架。Dify 是一个开源的大模型应用开发平台，具有强大的工作流构建工具、广泛的模型集成、功能丰富的提示词 IDE 等特点，还允许定义 Agent 智能体并进行性能监控优化，提供云服务和本地部署选项。其官方手册：https://docs.dify.ai/v/zhhans 。一般来说，个人研究推荐单独使用 Dify，企业级落地项目推荐多种框架结合。