请分点介绍数据驱动建模的特点。有图片就更好了

以下是一些关于 AI 快速 3D 建模的信息和可用工具： GRM 可以在 0.1 秒内构建出物体或场景的 3D 模型，支持文本或图像直接转换成 3D 模型，并提供在线体验和项目演示。相关链接如下： 项目及演示：https://justimyhxu.github.io/projects/grm/ GitHub：https://github.com/justimyhxu/grm 在线体验：https://huggingface.co/spaces/GRMdemo/GRM https://x.com/imxiaohu/status/1774777805936689245?s=20 此外，还有以下图片生成 3D 建模工具： 1. 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。 2. Meshy：功能全面，不仅支持文本生成 3D，还支持图片生成 3D 以及 AI 材质生成。用户可通过上传图片并描述需要的材质和风格来生成高质量的 3D 模型。 3. CSM AI：支持从视频和图像创建 3D 模型，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。 4. 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。 5. VoxCraft：由生数科技推出的免费 3D 模型生成工具，能够将图像或文本快速转换成 3D 模型，并提供了图像到 3D、文本到 3D 和文本到纹理等多种功能。 这些工具通常具有用户友好的界面，允许用户通过简单的操作来生成 3D 模型，无需专业的 3D 建模技能，可广泛应用于游戏开发、动画制作、3D 打印、视觉艺术等领域。但请注意，内容由 AI 大模型生成，请仔细甄别。

以下是一些可用于将多张图片生成 3D 建模的工具： 1. Tripo AI：是 VAST 发布的在线 3D 建模平台，基于数十亿参数级别的 3D 大模型，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，实现快速的 2D 到 3D 转换，并提供 AI 驱动的精准度和细节。在“Create”界面底部输入框输入提示词（不支持中文），或点击输入框左侧的“</>”按钮随机生成提示词，点击“Create”生成 3D 模型，每次生成 4 个基础模型，不满意可点击“Retry”重新生成，有满意的模型点击“Refine”精修，精修进度在“My Models”中查看，一般 5 分钟左右完成。还可通过点击输入框右侧的图标上传图片生成 3D 模型，图生 3D 一次生成一个基础模型，同样支持“Retry”重生成和“Refine”精修。 2. Meshy：功能全面，不仅支持文本生成 3D，还支持图片生成 3D 以及 AI 材质生成。用户可通过上传图片并描述需要的材质和风格来生成高质量的 3D 模型。 3. 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。 4. 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。 5. VoxCraft：由生数科技推出的免费 3D 模型生成工具，能够将图像或文本快速转换成 3D 模型，并提供了图像到 3D、文本到 3D 和文本到纹理等多种功能。 6. Polycam：只需上传至少 20 张图片或至少 20 秒的视频，Polycam 自动处理并构建一个 3D 模型。生成后还可以编辑模型，支持 12 种以上的格式导出到流行的 3D 软件中，如 Blender、SketchUp、Unreal、Unity 等。100 张图像的云处理建模时间只需要大约 1 2 分钟。可以在网站以及 iOS 和 Android 应用中来创建、编辑和存储 3D 模型，完全免费。Polycam 还可以轻松将无人机拍摄的图像转换为广阔的 3D 模型。只需上传关键帧无人机图像，就可以快速得到 3D 模型。Polycam 与所有流行的无人机兼容，包括 DJI Mavic 3、DJI Mini 4 Pro 和 DJI Phantom 4 Pro。 这些工具通常具有用户友好的界面，允许用户通过简单的操作来生成 3D 模型，无需专业的 3D 建模技能。它们可以广泛应用于游戏开发、动画制作、3D 打印、视觉艺术等领域。

以下是一些图片生成 3D 建模工具： 1. Tripo AI：VAST 发布的在线 3D 建模平台，基于数十亿参数级别的 3D 大模型，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，实现快速的 2D 到 3D 转换，并提供 AI 驱动的精准度和细节。 2. Meshy：功能全面，支持文本生成 3D、图片生成 3D 以及 AI 材质生成。用户上传图片并描述所需材质和风格，可生成高质量 3D 模型。 3. 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。 4. 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，用户上传图片或输入文本提示词即可生成 3D 模型。 5. 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。 此外，Polycam 也是一个免费的 3D 建模工具，您只需上传至少 20 张图片或至少 20 秒的视频，它就能自动处理并构建一个 3D 模型。生成后还可以编辑模型，支持 12 种以上的格式导出到流行的 3D 软件中，如 Blender、SketchUp、Unreal、Unity 等。100 张图像的云处理建模时间只需要大约 1 2 分钟。它还可以轻松将无人机拍摄的图像转换为广阔的 3D 模型，与所有流行的无人机兼容。

以下是一些可以用于绘制逻辑视图、功能视图、部署视图的 AI 软件和传统工具： 1. Lucidchart：流行的在线绘图工具，支持多种图表创建，包括逻辑视图、功能视图和部署视图，用户可通过拖放界面轻松创建架构图。 2. Visual Paradigm：全面的 UML 工具，提供创建各种架构视图的功能，如逻辑视图（类图、组件图）、功能视图（用例图）和部署视图（部署图）。 3. ArchiMate：开源的建模语言，专门用于企业架构，支持逻辑视图创建，可与 Archi 工具配合使用，该工具提供图形化界面创建 ArchiMate 模型。 4. Enterprise Architect：强大的建模、设计和生成代码工具，支持创建多种架构视图，包括逻辑、功能和部署视图。 5. Microsoft Visio：广泛使用的图表和矢量图形应用程序，提供丰富模板用于创建逻辑视图、功能视图和部署视图等。 6. draw.io（现称为 diagrams.net）：免费的在线图表软件，允许创建各种类型图表，包括软件架构图，支持创建逻辑视图和部署视图等。 7. PlantUML：文本到 UML 的转换工具，通过编写描述性文本自动生成序列图、用例图、类图等，帮助创建逻辑视图。 8. Gliffy：基于云的绘图工具，提供创建各种架构图的功能，包括逻辑视图和部署视图。 9. Archi：免费开源工具，用于创建 ArchiMate 和 TOGAF 模型，支持逻辑视图创建。 10. Rational Rose：IBM 的 UML 工具，支持创建多种视图，包括逻辑视图和部署视图。 需要注意的是，虽然这些工具可以辅助创建架构视图，但它们不都是基于 AI 的。AI 在绘图工具中的应用通常涉及智能推荐布局、自动生成图表代码或识别图表中的模式和关系。在选择工具时，应考虑具体需求，比如是否需要支持特定的建模语言、是否需要与特定的开发工具集成、是否偏好在线工具或桌面应用程序等。

以下是一些可以用于绘制逻辑视图、功能视图、部署视图的 AI 软件和传统工具： 1. Lucidchart：流行的在线绘图工具，支持多种图表创建，包括逻辑视图、功能视图和部署视图，用户可通过拖放界面轻松创建架构图。 2. Visual Paradigm：全面的 UML 工具，提供创建各种架构视图的功能，如逻辑视图（类图、组件图）、功能视图（用例图）和部署视图（部署图）。 3. ArchiMate：开源的建模语言，专门用于企业架构，支持逻辑视图创建，可与 Archi 工具配合使用，该工具提供图形化界面创建 ArchiMate 模型。 4. Enterprise Architect：强大的建模、设计和生成代码工具，支持创建多种架构视图，包括逻辑、功能和部署视图。 5. Microsoft Visio：广泛使用的图表和矢量图形应用程序，提供丰富模板用于创建逻辑视图、功能视图和部署视图等。 6. draw.io（现称为 diagrams.net）：免费的在线图表软件，允许创建各种类型图表，包括软件架构图，支持创建逻辑视图和部署视图等。 7. PlantUML：文本到 UML 的转换工具，通过编写描述性文本自动生成序列图、用例图、类图等，帮助创建逻辑视图。 8. Gliffy：基于云的绘图工具，提供创建各种架构图的功能，包括逻辑视图和部署视图。 9. Archi：免费开源工具，用于创建 ArchiMate 和 TOGAF 模型，支持逻辑视图创建。 10. Rational Rose：IBM 的 UML 工具，支持创建多种视图，包括逻辑视图和部署视图。 需要注意的是，虽然这些工具可以辅助创建架构视图，但它们不都是基于 AI 的。AI 在绘图工具中的应用通常涉及智能推荐布局、自动生成图表代码或识别图表中的模式和关系。在选择工具时，应考虑具体需求，比如是否需要支持特定的建模语言、是否需要与特定的开发工具集成、是否偏好在线工具或桌面应用程序等。

以下是一些与建模 AI 相关的术语： 生成对抗网络（Generative Adversarial Network） 生成方法（Generative Approach） 生成式模型（Generative Model） 生成式建模（Generative Modeling） 生成矩匹配网络（Generative Moment Matching Network） 生成式预训练（Generative PreTraining） 生成随机网络（Generative Stochastic Network） 生成权重（Generative Weight） 生成器（Generator） 生成器网络（Generator Network） 遗传算法（Genetic Algorithm） 几何间隔（Geometric Margin） 基于模型的迭代重建（ModelBased Iterative Reconstruction） 模型构建（ModelConstruction） 建模场景（Modelling Scenario） 分子图论（Molecular Graph Theory） 分子建模（Molecular Modelling） 蒙特卡洛树搜索（Monte Carlo Tree Search） 摩尔定律（Moore’S Law） 基于人工神经网络组合的结构生物学效应定量关系多尺度模型（msQSBEREL Model） 多智能体控制系统（MultiAgent Control System） 多核台式计算机（MultiCore Desktop Computer） 多维度大数据分析（MultiDimensional Big Data Analysis） 机器学习算法（ML Algorithm） 机器学习建模（ML Modelling） 机器学习势能（ML Potentials） 机器学习驱动的（MLDriven） 机器学习驱动的最优化（MLDriven Optimization） 多层感知机神经模型（MLP Neural Model） 模型构建（Model Construction） 模型评估（Model Evaluation） 模型性能（Model Performance） 模型统计（Model Statistics） 模型训练（Model Training） 模型验证（Model Validation）

以下是为您介绍的两个与 AI 驱动的自动化任务在 PC 端相关的产品： 1. Design Buddy：这是一个 Figma 插件，作为协作伙伴发挥作用，能对 UI 设计提供深入反馈。它涵盖布局、颜色、排版、可访问性等方面的结构化评论，并为每个类别分配客观评分，有助于识别 UI 设计中常被忽视的缺陷，减少未来修订需求。 2. AI Employe：这是一个开源、由 GPT4 视觉驱动的工具，用于自动化浏览器环境中的复杂任务。用户可通过在浏览器中概述和演示任务来创建工作流程，它能自动执行类人智能任务，如理解电子邮件、收据和发票，并将数据从电子邮件传输到 CRM/ERP 系统，只记录浏览器更改，不捕获屏幕、麦克风或摄像头，还能从图表、复杂表格和基于图像的 OCR 提供独特见解。

目前常见的 AI 模型驱动情况如下： 谷歌的 Bard 由各种基础模型驱动，最近是名为 PaLM 2 的模型。 Anthropic 发布了 Claude 2，Claude 最显著的特点是有一个非常大的上下文窗口。 OpenAI 制作了 GPT3.5 和 GPT4，它们驱动了 ChatGPT 和微软的 Bing（在 Edge 浏览器上访问）。 ComfyUI Playground2.5 是一个根据文本提示生成图像的模型，它是一个使用两个固定的、预训练的文本编码器（OpenCLIPViT/G 和 CLIPViT/L）的潜在扩散模型，遵循与 Stable Diffusion XL 相同的架构（底层框架是 SDXL）。

并非所有的AI系统都是由机器学习（ML）驱动的。AI（人工智能）是一个广泛的领域，涵盖了许多不同的技术和方法。以下是一些主要的AI方法，除了机器学习之外，还有其他关键技术： 1. 专家系统（Expert Systems） 专家系统是一种早期的AI方法，利用规则和知识库来模拟人类专家的决策过程。它们不依赖于机器学习，而是依靠预定义的规则集。 例子: 医疗诊断系统、故障诊断系统。 技术: 知识库、规则引擎。 2. 模糊逻辑（Fuzzy Logic） 模糊逻辑是一种处理不确定性和模糊性的技术，常用于控制系统和决策支持系统。 例子: 家电控制（如洗衣机、空调）。 技术: 模糊集、模糊规则。 3. 遗传算法（Genetic Algorithms） 遗传算法是一种基于自然选择和遗传学原理的优化技术，用于解决复杂的优化问题。 例子: 路径优化、调度问题。 技术: 选择、交叉、变异。 4. 进化计算（Evolutionary Computation） 进化计算是一组基于自然进化原理的算法，包括遗传算法、进化策略和遗传规划等。 例子: 自动设计、机器人控制。 技术: 自然选择、适应性、进化。 5. 推理和规划（Reasoning and Planning） 推理和规划涉及基于逻辑和规则进行自动推理和问题求解。 例子: 自动定理证明、任务规划。 技术: 谓词逻辑、状态空间搜索。 6. 神经网络（Neural Networks） 虽然神经网络是机器学习的一部分，但它们也可以单独被视为一种独立的方法，特别是深度学习（Deep Learning），这是近年来AI发展的主要驱动力。 例子: 图像识别、自然语言处理。 技术: 反向传播、卷积神经网络、递归神经网络。 7. 强化学习（Reinforcement Learning） 强化学习是一种通过与环境交互来学习策略的机器学习方法，特别适用于动态环境中的决策问题。 例子: 游戏AI、机器人控制。 技术: 马尔可夫决策过程、策略梯度。 8. 自然语言处理（Natural Language Processing, NLP） NLP是一个专注于人机语言交互的AI子领域，使用各种技术来处理和生成自然语言文本。 例子: 语音识别、机器翻译。 技术: 句法分析、语义分析、词向量。 总结 虽然机器学习，尤其是深度学习，近年来在AI领域取得了显著的进展，并在许多应用中占据主导地位，但AI并不仅限于机器学习。其他方法如专家系统、模糊逻辑和遗传算法等在特定领域中依然发挥着重要作用。选择哪种AI技术取决于具体的应用场景和问题需求。

节点式LLM（Large Language Model，大型语言模型）驱动的AI通常指的是利用大型语言模型作为核心处理引擎的人工智能系统。在这种架构中，LLM作为主要的处理节点，负责理解和生成语言，同时与其他系统或模块交互，以执行特定的任务或提供服务。 以下是节点式LLM驱动AI的几个关键特点： 1. 中心化处理： LLM作为中心节点，处理大部分与语言相关的认知任务，如文本理解、内容生成、翻译等。 2. 模块化设计： 系统可能由多个模块组成，其中LLM是核心模块，其他模块可能负责数据输入、输出、用户界面等。 3. 并行处理能力： 节点式架构允许同时处理多个任务或请求，提高系统的效率和响应速度。 4. 上下文理解： LLM能够处理复杂的上下文信息，提供更为精准的语言理解和生成。 5. 多任务学习： 通过在不同的任务上训练，LLM可以扩展到多种应用场景，如医疗、法律、教育等。 6. 可扩展性： 节点式架构易于扩展，可以根据需求增加更多的处理节点或改进现有节点。 7. 集成与兼容性： 节点可以设计成与其他系统或服务兼容，方便集成到更大的工作流程中。 8. 智能决策支持： LLM可以作为智能决策支持系统的一部分，提供基于语言分析的洞察和建议。 9. 持续学习与优化： 节点式LLM可以持续从新的数据中学习，不断优化其性能。 10. 安全性与隐私保护： 在设计时需考虑数据的安全性和隐私保护，确保用户信息的安全。 节点式LLM驱动的AI在实际应用中可以大大提高工作效率，尤其是在需要处理大量文本和语言交互的场景中。然而，这种系统的设计和部署需要考虑多方面的因素，包括技术能力、用户体验、安全性和伦理问题。

目前有一些 AI 工具可以帮助您将几张图制作成电子画册，例如谷歌的 Imagen 3。Imagen 3 是谷歌推出的高质量文本到图像模型，能够生成细节更好、光照更丰富且干扰伪影更少的图像。 如果您想快速制作电子画册，以下是一些相关的知识和方法： 1. 对于制作海报，您可以使用国内的 AIGC 绘图平台无界 AI。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、生成与筛选海报底图、配文与排版。 2. 在游戏截图升级方面，底图制作可以使用 PS 添加内容丰富画面。比如简单粗暴的背景贴人物合成，或者通过一些简单加工让 AI 更清楚您的需求。还可以结合 3D 软件定制内容，如使用 ACCURIG 进行一键绑定等。

以下是关于如何让员工更好地使用豆包的相关信息： 1. 访问途径： 网址：https://www.coze.cn/home APP：直接搜索“豆包” 2. 注册方式：手机号、抖音号或飞书号 3. 优点： 不需要🪜 可以捏好给别人用 可以扩展聊天 AI 的基础能力（搜索、作图、文档等） 4. 体验时间：约 5min 5. 实际使用中的问题及解决方式： 有时讲中文有时讲英文：可通过持续学习和优化使用方法来改善。 一句话太长听不懂且需要翻译：可通过优化使用方法解决。 需要纠正发音但只是对话：可通过优化使用方法解决。 6. 持续学习和优化：约定每周末通过电话为使用者优化当前使用方法，帮助他们更深入地学习和使用 AI。 豆包 AI 是抖音旗下基于云雀大模型开发的 AI 工具，提供聊天机器人、写作助手以及英语学习助手等功能，可以回答各种问题并进行对话，帮助人们获取信息。访问网址是：https://www.doubao.com/ 。使用大模型时，初级可先纯聊，不懂就问，如问豆包是什么、coze 是什么、有何竞品、使用价格如何等。为提高搜索效率，可学习 prompt，coze 有优化 prompt 模板，豆包也可一键生成 prompt。

以下是一些关于写短视频脚本的方法和工具： 1. 使用框架： ABT 框架：可以为您的产品或服务编写关于特定主题的短视频脚本。 英雄之旅框架：能帮助您为产品或服务创建强大的品牌故事。 Hooked 模型：可用于制定详细的营销活动。 2. 指令逻辑： 给出开头，让 AI 理解语言逻辑并撰写下半部，包含必要内容。 以不同写作技巧转换风格，多滚动生成多样版本。 例如以“失眠的原因”为例，给出开头后包含“睡前滑手机”“咖啡太晚喝”“心中有焦虑感”等内容，并进行不同写作技巧的改写。 3. 反问法： 让 AI 问您问题，能发现其更仔细的思考和逻辑，便于修正。 如在短视频脚本撰写中，可询问需要提供什么资料来表现个人品牌专业度，或在创造社群话题时让其引导您完成。 4. 利用 AIGC 工具： 如 ChatGPT 可生成视频脚本，包括具体场景和转场画面，虽创意有限，但能提高内容制作效率，对非专业人士有帮助。 还能筛选 BGM，告诉其视频情绪，它会给出参考建议。未来若能与音源网站结合实现同步预览，体验会更好。

以下是一些利用 AI 协助创作更好短视频文案的方法： 1. 以电商带货本地生活为例： 用 ChatGPT 生成短视频选题文案：表明身份、描述需求和回答要求，可参考美妆行业的例子。 用 ChatGPT 生产短视频文案：将需求与框架结合，让其为您生成文案。 生成虚拟数字人短视频： 第一步：打开网站（需科学上网）https://studio.did.com/editor 。 第二步：在右侧文字框输入从 ChatGPT 生成的内容，选择想要的头像、不同的国家和声音，点击右上角的 Create Video 等待生成。生成后结合产品讲解即可发布带货。 2. 陈财猫的经验： 在图文内容生产方面，为企业提供包括选题生成、文案创作、智能配图和智能发布等定制化服务，有效解决企业获客难题。 参与喜马拉雅公司短故事和短剧写作课程开发，设计提示词工具，与研发老师、教研老师打造创作标准操作流程（SOP），跟着流程走能写出成功的故事。 捣鼓出小财鼠程序版 agent，其特点是“Garbage in Diamond out”，输入随机内容也能产出好东西。 3. 白马的经验： 制作类似《舌尖上的中国》旁白朗诵风格的片子时，直接让 GPT 写文案结果较平淡，需更具体地提出需求。 利用 360 浏览器字幕提取功能捕捉《爱我中华》的视频文案，让 kimi 和 ChatGPT 进行分析和学习，同时对比两者结果，在中文理解和写作能力上，kimi 更突出。 整合两段文案并调整，让语句更顺口，还可让 AI 输出简单的画面分镜。

以下是一些让 AI 协助您创作更好的短视频文案的方法： 1. 用 ChatGPT 生成短视频选题文案：表明身份、描述需求和回答要求，例如以美妆行业为例展开。 2. 用 ChatGPT 生产短视频文案：将需求与框架结合，让其为您生成文案。 3. 生成虚拟数字人短视频： 第一步：打开网站（需科学上网），如 https://studio.did.com/editor 。 第二步：在右侧文字框输入从 ChatGPT 生成的内容，选择想要的头像、不同的国家和声音，然后点击右上角的“Create Video”等待生成。 4. 对于文案创作，若打算用旁白朗诵方式，需把需求提得更具体。例如，可利用 360 浏览器字幕提取功能捕捉相关视频文案，让 Kimi 和 ChatGPT 进行分析和学习，对比它们的结果，在中文理解和写作能力上，Kimi 表现更突出。完成文案分析后让 AI 按此风格写作，调整阶段让文案更顺口，整理完文案后可让 AI 输出简单的画面分镜。

以下是一些更好地给 ChatGPT 使用指令的方法： 1. 编写清晰的指令： 如果输出过长，要求简洁回复；如果输出过于简单，要求专业水平的写作。 不喜欢某种格式，展示想要看到的格式。 在查询中包含详细信息，以获得更相关的答案。 要求模型扮演某个角色。 使用分隔符清晰地表示输入的不同部分。 指定完成任务所需的步骤。 提供示例。 指定输出的期望长度。 提供参考文本。 2. 将复杂任务分解为简单子任务： 使用意图分类来识别用户查询最相关的指令。 当处理不同情况的任务时，先将任务按类型分类，然后为每种类型设计特定的步骤。 复杂任务可以分解成小阶段，每个阶段有自己的指令，使整个处理过程更有组织和效率。 这种方法可以降低错误率和成本。 例如对于客户服务应用，查询可分类处理，根据分类向 GPT 模型提供更具体的指令。