请分点介绍数据驱动建模的特点。有图片就更好了

以下是为您提供的 AI 3D 建模课程相关内容： Tripo AI 入门手册： 文生 3D 模型：在「Create」界面底部输入框输入提示词（不支持中文），不会写提示词可点击输入框左侧的</>按钮随机生成并自动填入。填写好后点击右侧「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，对满意的模型点击单个模型下方黄色的「Refine」精修，精修进度在「My Models」中查看，一般 5 分钟左右完成。 图生 3D 模型：点击输入框右侧图标上传图片生成 3D 模型，一次生成一个基础模型，支持「Retry」重生成和「Refine」精修。 12 月 26 日 AI 资讯汇总： Meta：AI 建模技术 PartGen，一种从各种模态（包括文本、图像、3D 模型）进行组合/零件级 3D 生成和重建的新方法，可实现文本转 3D 零部件拆分、图像转 3D 零部件拆分、3D 模型分解和编辑。地址：https://silentchen.github.io/PartGen/ Threejs ai：由网友@vidythatte 开发的根据文字/图片提示生成极简 3D 场景工具，输入提示文字即可迭代构建场景，可用于制作简单的故事交互应用。地址：https://www.threejs.ai/ 工具汇总：AI 生成 3D 模型工具介绍： 3dfy.ai： 概览：是一家将稀疏数据转化为逼真三维世界的公司，领导团队由计算成像领域专家组成。 使用场景：数字 3D 互动体验流行但受 3D 内容可用性限制，其技术能利用稀疏数据自动创建高质量 3D 模型。 目标用户：数字内容创作者和艺术家、游戏开发者和动画制作人、教育和培训行业专业人士、医疗行业、建筑和工程领域。 应用案例：暂未提及。

以下是一些 AI 3D 建模的工具和相关介绍： 1. Tripo AI：这是 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，支持快速的 2D 到 3D 转换，具有 AI 驱动的精准度和细节。在“Create”界面，可通过输入提示词（不支持中文）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，对满意的模型可点击“Refine”精修，精修进度在“My Models”中查看，约 5 分钟完成。 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。 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，provisual.app 是一个 3D 模型在线可视化平台，具有易于使用、无需特殊技能或软件、可节省时间和成本等优点，功能包括在线协作、实时渲染、无限视角、材质和纹理编辑、高质量输出等，适用于产品设计、营销、教育等领域，目标客户为营销机构、创意机构、包装公司、在线商店、设计院的设计师、美术师等。 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。

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。

以下是关于音频驱动视频的相关信息： INFP：字节二元交互的新型音频驱动头部动画生成技术 用户输入一段对话音频，可以自动驱动两个数字人头像自然对话，不需要手动区分对话。AI 可以动态地在说话和聆听状态之间交替，实现自然的口型同步和头部与面部表情动作。它适应多种画风图像，支持歌唱、采访、对话（可以实现多 Agent 实时对话）等场景环境。 地址：https://grisoon.github.io/INFP/ LTX Studio：Face Expression 控制角色表情 LTX Studio 的新功能 Face Expression 可轻松完全控制角色的面部表情。可以从预设情绪中快速选择，在几秒钟内调整角色的表情，也可以使用自定义控件微调眼睛、嘴巴或眉毛等特定特征，打造所需的确切情感。 【TecCreative】帮助手册中的相关内容 音频驱动多场景数字人：支持音频和场景数字人一键合成，快速生成数字人口播视频。操作指引：上传音频链接——选择数字人角色和场景——选择输出类型——点击开始生成。音频文件支持 MP3 和 WAV 格式，文件大小上限 5M。 谷歌 Generating audio for video 为了生成更高质量的音频，并增加引导模型生成特定声音的能力，在训练过程中添加了更多信息，包括人工智能生成的注释，其中包含声音的详细描述和口语对话誊本。通过对视频、音频和附加注释进行训练，技术可以学会将特定音频事件与各种视觉场景联系起来，同时对注释或文本中提供的信息做出响应。

作为评审导师，以下是对这个论文题目的一些优化建议： “人工智能对专精特新中小企业供应链效率的驱动作用及影响研究——基于实证数据分析” 这样的表述更加清晰地突出了人工智能的驱动作用，并且明确了是基于实证数据进行的分析。您觉得如何？

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。

对于大学生学习 AI，以下几个方面是不错的选择： 1. 编程语言：从 Python、JavaScript 等编程语言入手，学习编程语法、数据结构、算法等基础知识，为后续的 AI 学习打下坚实基础。 2. 工具和平台：尝试使用 ChatGPT、Midjourney 等 AI 生成工具，体验其应用场景。也可以探索一些面向大学生的 AI 教育平台，如百度的“文心智能体平台”、Coze 智能体平台等。 3. 基础知识：了解 AI 的基本概念、发展历程、主要技术如机器学习、深度学习等，学习 AI 在教育、医疗、金融等领域的应用案例。 4. 实践项目：参与学校或社区组织的 AI 编程竞赛、创意设计大赛等活动，尝试利用 AI 技术解决实际问题，培养动手能力。 5. 前沿动态：关注 AI 领域的权威媒体和学者，了解 AI 技术的最新进展，思考其对未来社会的影响，培养对 AI 的思考和判断能力。 在教育领域，AI 带来了很多新的可能性： 个性化学习：可以大规模部署个性化的学习计划，为每个学生提供“口袋里的老师”，理解其独特需求，回答问题或测试技能。 学科学习：有像 Speak、Quazel、Lingostar 这样的应用帮助学习语言，Photomath、Mathly 指导数学学习，PeopleAI、Historical Figures 辅助历史学习。 作业辅助：Grammarly、Orchard、Lex 等工具帮助学生解决写作难题，提升写作水平。还有 Tome、Beautiful.ai 协助创建演示文稿。

对于您这样的 AI 小白，想要系统学习 AI 并实现成为领域小能手甚至变现的目标，以下是一些建议： 1. 学习模式：可以采用输入→模仿→自发创造的模式。先广泛输入知识，然后进行模仿，最后尝试自发创造。 2. 学习内容：去 waytoAGI 社区发现自己感兴趣的 AI 领域，学习最新的内容。但要注意，一些旧的学习材料可能已经不适用。 3. 时间安排：学习时间不必每天依次进行，可以在有空的时候学习。 4. 学习状态：保持良好的学习状态，有意愿和动力去学。 5. 费用方面：学习资源大多是免费开源的。 新手学习 AI 可以这样做： 1. 了解 AI 基本概念：阅读「」部分，熟悉术语和基础概念，浏览入门文章了解其历史、应用和发展趋势。 2. 开始学习之旅：在「」中找到为初学者设计的课程，推荐李宏毅老师的课程，也可通过在线教育平台按自己节奏学习并获取证书。 3. 选择感兴趣模块深入：AI 领域广泛，如图像、音乐、视频等，可根据兴趣选择特定模块深入学习，掌握提示词技巧。 4. 实践和尝试：理论学习后进行实践，巩固知识，尝试使用各种产品做出作品，在知识库分享实践成果。 5. 体验 AI 产品：与 ChatGPT、Kimi Chat、智谱、文心一言等 AI 聊天机器人互动，了解其工作原理和交互方式。 学习周期因人而异，取决于您的学习时间投入、学习效率和理解能力等因素。 关于变现项目，比如可以尝试用 GPT 和 SD 制作图文故事绘本、小说推文等，但要注意项目可能存在的不确定性。

GPT 和 Claude 各有优缺点。 从使用成本和便捷性来看： GPT3.5 免费，GPT4 20 美元一个月。但使用 GPT4 需要梯子，需要 Gmail 注册，还有被封禁的可能。 Claude 无需梯子，使用相对便捷。 从回答准确性和上下文衔接方面： GPT 回答问题更准确，上下文衔接更好。 从传统安全能力方面： Claude2 在传统安全测评中遥遥领先，取得最高分 83.00，高出第二名 15 分。 GPT 系列在安全能力测评上呈现不稳定的情况，超过 GPT3.5 的国内模型有 14 个，GPT4表现不尽如人意。 此外，在一些工具性格式的优化上，Claude 对 xml 格式做了点优化，GPT 对 json 做了点优化。在创作内容方面，两者也各有特点。总之，哪个更好取决于您的具体需求和使用场景。

以下是关于如何更好地使用 AI 的一些建议： 英语学习方面： 1. 利用智能辅助工具，如 Grammarly 进行英语写作和语法纠错，提升写作能力。 2. 借助语音识别应用，如 Call Annie 进行口语练习和发音纠正，获取实时反馈。 3. 选用自适应学习平台，如 Duolingo 为您定制学习计划，提供个性化内容和练习。 4. 运用智能导师和对话机器人，如 ChatGPT 进行英语会话练习和模拟对话，增强交流能力和语感。 数学学习方面： 1. 使用自适应学习系统，如 Khan Academy 为您提供个性化学习路径和练习题，精准推荐。 2. 利用智能题库和作业辅助工具，如 Photomath 提供数学问题的解答和解题步骤。 3. 借助虚拟教学助手，如 Socratic 解答数学问题、提供教学视频和答疑服务。 4. 参与交互式学习平台，如 Wolfram Alpha 的数学学习课程和实践项目，进行数学建模和问题求解。 法律领域使用 AI 的技巧： 1. 对于数据分析等任务，将各环节分开处理，针对每个环节优化 AI 性能，便于发现和修正问题。 2. 针对复杂问题，采用逐步深化和细化的提问方式，先提出宽泛问题，再根据回答进一步细化。 3. 为 AI 提供参考和学习内容，包括操作指南、行业最佳实践、案例研究等，并编写详细流程和知识。 4. 在 Prompt 中使用法律术语引导 AI 回答方向。 5. 对 AI 的回答进行交叉验证，结合自身专业知识筛选和判断，确保符合法律伦理、立法目的和实务。 教师使用 AI 的技巧： 1. 提示语的核心是逻辑，将复杂任务拆分成科学合理的步骤，让前一步结果成为后一步基础。 2. 很多 AI 网站可以创建“智能体”，预先写好提示词，像编程一样详细设定操作步骤，方便反复使用和优化。 3. 建议找个空闲日，列出日常工作，寻找哪些工作部分可被 AI 加速。 需要注意的是，AI 系统通常需要大量数据和示例来学习和理解任务结构，提供高质量的参考材料和学习内容是提高 AI 性能的关键。同时，大模型的语料存在一定滞后性，使用 AI 回答后要进行交叉验证，确保信息准确性。

以下是关于优化生成 AI 视频提示词的一些方法： 1. 详细描述各部分：例如将“一只小狗在草地上散步”拓展为“一只金色毛发的狗悠然自得地在阳光洒满的草地上行走，草叶轻轻地在它的爪下弯曲。微风拂过，它的毛发随风轻动，时不时低下头嗅闻着大地。远处，夕阳的余晖拉长了影子，营造出一种宁静祥和的氛围”，增加对主体、环境和动作的详细描述，能使生成的视频更稳定、提升美感。 2. 调整不满意结果：用具体动作表达代替抽象表达，如“踱步>走到画面右侧”“小狗让他开心>小狗摇尾巴，男人脸上出现微笑”等。把重点想表达的内容前置，精简提示词，删去不重要部分。获得稳定结果后，可增加更多配合动作和运镜，如将“一个男人在冲浪，镜头跟随他的运动”修改为“一个男人在冲浪，镜头跟随他的运动，镜头特写他的脸部，他对着镜头竖大拇指”。 3. 合理运用基础参数：选择固定相机后镜头会保持不动，未选择则倾向生成带有运镜的视频，可通过在提示词里加入环绕、镜头拉远等描述控制运镜。默认开启提示词增强会对输入的提示词进行修改以获得更大运动效果，关闭则遵循输入的提示词生成视频。 4. 利用海螺 AI 的功能：海螺 AI 视频模型能识别图片、理解指令，不依靠特效模板实现惊艳特效，呈现细腻表情，还上线了提示词优化功能，开放 2000 字的提示词空间，为创作者提供更多发挥空间。同时，为达到更好效果，设计了两类 Prompt 的参考公式。

以下是通过 AI 更好地提升自己视频脚本的方法： 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。 需要注意的是，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。 在视频工作流里，前期策划和后期制作是核心。前期利用 ChatGPT 生成文案，后期利用 AI 工具进行自动化视频制作。把想写的选题告诉 ChatGPT，数十秒时间它就能生成一条完整的视频脚本，包括具体场景和转场画面。虽然在创意上可能有所不足，但对于非专业人士入手视频创作有一定帮助。还可以让 ChatGPT 为视频筛选合适的 BGM，告诉它视频的情绪，它会给出参考建议。 如果是商业级的 AI 视频广告脚本创作，需要明确脚本的结构内容，包括时长、内容（开场白、汽车基本介绍、亮点展示、客户证言或推荐、呼吁行动）、音乐、台词、道具、景别、运镜等。可以使用 Claude 生成脚本，如有不满意可要求修改。