Ai生成漫画，进行商业，会侵权吗

写 AI 提示词（prompt）是一个关键步骤，决定了 AI 模型如何理解并生成文本。以下是一些编写提示词的要点和方法： 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，在提示词中提供足够信息。 3. 使用清晰语言：尽量用简单、清晰的语言描述，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：若有特定期望结果，提供示例帮助 AI 模型理解需求。 6. 保持简洁：提示词简洁明了，过多信息可能导致模型困惑。 7. 使用关键词和标签：有助于模型更好理解任务主题和类型。 8. 测试和调整：生成文本后仔细检查结果，根据需要调整提示词，可能需多次迭代达到满意结果。 不同的 AI 工具在提示词的输入和处理上可能存在差异。例如，星流一站式 AI 设计工具中： 输入语言方面，通用大模型与部分基础模型使用自然语言，部分基础模型使用单个词组，且支持中英文输入。 写好提示词方面： 内容准确，包含人物主体、风格、场景特点、环境光照、画面构图、画质等。 可调整负面提示词，帮助 AI 理解不想生成的内容。 利用“加权重”功能让 AI 明白重点内容，还能对已有提示词权重进行编辑。 有辅助功能，如翻译、删除所有提示词、会员加速等。 对于小白用户，还可以点击提示词上方官方预设词组进行生图。希望这些内容能帮助您更好地编写提示词。

以下是关于 AI 的相关知识： 1. 基础方面： 背景知识：包括人工智能、机器学习、深度学习的定义及其之间的关系。 历史发展：简要回顾 AI 的发展历程和重要里程碑。 数学基础： 统计学基础：熟悉均值、中位数、方差等统计概念。 线性代数：了解向量、矩阵等线性代数基本概念。 概率论：基础的概率论知识，如条件概率、贝叶斯定理。 2. 算法和模型： 监督学习：了解常用算法，如线性回归、决策树、支持向量机（SVM）。 无监督学习：熟悉聚类、降维等算法。 强化学习：简介强化学习的基本概念。 3. 评估和调优： 性能评估：了解如何评估模型性能，包括交叉验证、精确度、召回率等。 模型调优：学习如何使用网格搜索等技术优化模型参数。 4. 神经网络基础： 网络结构：理解神经网络的基本结构，包括前馈网络、卷积神经网络（CNN）、循环神经网络（RNN）。 激活函数：了解常用的激活函数，如 ReLU、Sigmoid、Tanh。 关于 WaytoAGI 网站，它提供以下功能： 1. 和 AI 知识库对话：您可以在这里问任何关于 AI 的问题。 2. AI 网站：集合了精选的 AI 网站，按需求找到适合您的工具。 3. AI 提示词：集合了精选的提示词，可以复制到 AI 对话网站来使用。 4. 知识库精选：将每天知识库的精华内容呈现给大家。 请注意，我只能为您提供与 AI 相关的知识和指导，对于其他非 AI 领域的内容，我的知识库中没有相关信息。

以下是一些关于可灵 AI 提示词的相关资源和信息： 提示词模板相关网站： 生成新年场景的提示词示例： 戴着醒狮帽，双手抱拳，红色背景，新年喜庆。背景中有金粉，碎花，3d 爆竹显得热闹而喜庆 拿着"福"字，新年气氛，红色背景，新年喜庆。背景中有金粉，碎花，3d 爆竹显得热闹而喜庆 关于律师如何写好提示词用好 AI 的观点： 不能期待设计一个完美的提示词，然后 AI 百分百给到一个完美的符合要求的答案，中间不能有谬误，否则就是一个需要修复的“BUG”。 要给到 AI 的提示词实际上是一个关于此项问题的相对完善的“谈话方案”，真正的成果需要在对话中产生，并且在对话中限缩自己思维中的模糊地带。

对于非计算机专业出身想要快速入门 AI 的人，以下是一些建议： 1. 了解 AI 基本概念： 阅读「」部分，熟悉 AI 的术语和基础概念，包括其主要分支（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。 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。 2. 开始 AI 学习之旅： 在「」中，您能找到为初学者设计的课程，特别推荐李宏毅老师的课程。 通过在线教育平台（如 Coursera、edX、Udacity）上的课程，按照自己的节奏学习，并有机会获得证书。 3. 选择感兴趣的模块深入学习： AI 领域广泛，比如图像、音乐、视频等，您可以根据自己的兴趣选择特定的模块进行深入学习。 掌握提示词的技巧，它上手容易且很有用。 4. 实践和尝试： 理论学习之后，实践是巩固知识的关键，尝试使用各种产品做出您的作品。 在知识库提供了很多大家实践后的作品、文章分享，欢迎您实践后的分享。 5. 体验 AI 产品： 与现有的 AI 产品进行互动，如 ChatGPT、Kimi Chat、智谱、文心一言等 AI 聊天机器人，了解它们的工作原理和交互方式。 此外，对于不会代码的您，20 分钟上手 Python + AI 的方法如下： 在深入学习 AI 时，许多朋友发现需要编程，变得头大。同时，各类教程都默认您会打命令行，导致入门十分困难。鉴于此，就有了这份简明入门，旨在让大家更快掌握 Python 和 AI 的相互调用，并使您在接下来的 20 分钟内，循序渐进的完成以下任务： 1. 完成一个简单程序。 2. 完成一个爬虫应用，抓取公众号文章。 3. 完成一个 AI 应用，为公众号文章生成概述。 一些背景： 1. 关于 Python： Python 就像哆拉 A 梦，它拥有一个百宝袋，装满了各种道具，被称为标准库。当遇到问题时，都可以拿出来直接使用。 如果百宝袋里的道具不够用，还可以打电话给未来百货，去订购新道具。在这里：打电话对应 pip 一类的工具，可以用来订购任何的道具；未来百货对应 GitHub 一类的分享代码的平台，里面啥都有。 Python 被全世界广泛使用，尤其是在 AI 领域，所以遍地是大哥。 2. 关于 OpenAI API： OpenAI 通过两种方式提供服务：其一，通过 ChatGPT，提供开箱即用的服务，直接对话即可，简单直观；其二，通过 OpenAI API，提供更加灵活的服务，通过代码调用，来完成更多自动化任务，比如全自动将本地的 1 万本小说，从中文翻译成英文。 欢迎来到“AI 企业落地应用”专栏，在这里，我们将分享 AI 技术在真实商业场景中落地应用的有趣案例故事和实战经验教训。做为铺垫和开始，这是一篇能带你快速搞懂本轮 AI 大模型革命相关核心知识信息的文章，我们将从历史到今天，从原理到应用，从产业到趋势，用尽可能通俗易懂但又不失专业严谨的方式，带你快速走入 AI 的世界，跟上 AI 大势。阅读提示：为了方便没有计算机学习背景但又热衷学习 AI 应用的伙伴更好的阅读，下面的内容可能会使用打比方、作类比的方式来让那些晦涩枯燥的知识变得更为有趣和更容易入心入脑，帮助于您在学习应用 AI 的路上走得更加顺畅和稳健，但这也势必会一定程度带来专业性上的不严谨，我们将会显性的做出标注提示，方便您识别，您可以关注文末的论文推荐导引，去了解真实的技术细节。此外，文章中可能还会涉及一些相对专业和可能超纲的知识内容，我们也将会显性的做出标注提示，告诉您这部分内容即使不懂，也完全没关系，可以放心跳过，不必焦虑。

以下是使用 AI 生成海报和视频的方法： 1. 利用飞书多维表格字段插件生成海报： 第一步，用 AI 插件理解图片。上传参考的海报图片，在飞书多维表格中选择字段捷径，于 AI 中心找到智谱 AI 的内容生成插件。配置提示文本，如“详细描述下海报中的内容”，选择上传图片的所在列和模型 glm4v。很快 AI 就能将海报内容整理并填充到对应列中。 第二步，生成视频的指令。用飞书自带的插件总结宣语，生成视频的 prompt 指令。先将海报内容总结为活动宣传语，自定义总结要求为：根据活动海报的描述文案，总结为一句话的活动宣传语，删除日期时间，把活动的品牌统一更换为“智谱 AI”，采用小红书风格，有鲜明记忆点且不超过 50 字。然后使用飞书自带的自定义 AI 插件，输入指令生成视频所需的 prompt 指令，文案引用刚才的总结宣传语，要求画面描述开头包含“卡通风格，镜头从远推进：”，用英文生成，适合模型指令格式且不超过 100 个字。 2. 在 Adobe 产品中生成带有文本提示和图像的视频：在 Advanced 部分，可使用 Seed 选项添加种子编号来控制 AI 创建内容的随机性。若使用相同的种子、提示和控制设置，能重新生成类似的视频剪辑。选择 Generate 进行生成。 3. 关于一些基础通识： 多模态大模型基于大圆模型，能识别页面组件结构和位置绝对值信息，由解码器、backbone、Generator 等部件组成，左侧多模态理解，右侧生成输出。 stable diffusion 模型是生成模型，通过加噪和去噪实现图像的正向扩散和反向还原，可应用于带货商品图生成、模特服装展示、海报生成、装修设计等场景。 吉梦 AI 提供 AI 视频生成等能力，吐司是类似的在线生成平台，二者都可通过输入提示词生成图片。 AI 视频生成原理主要基于 Sara 的整体架构，采用 diffusion Transformer 架构，以扩散模型通过随机造点、加噪和去噪得到连续图像帧。Meta 的视频生成模型能生成视频和声音，可替换视频中的物体和人脸，其把 diffusion 架构换成纯 transformer 架构，基于 LLAMA3 训练。

以下是关于 AI 作图学习的全面指导： 比赛要求： 参加由麦乐园和摩达社区发起的“AI 梦一单一世界”比赛，需用摩搭平台和麦橘超然模型作为底膜训练 Lora，提交训练好的 Lora 及用其生成的六张以上高质量、展现完整世界观的作品。 作图思路： 1. 明确创作主题即锚点，根据 Lora 风格确定创作方向。 2. 确定主体，联想主体的角色设定。 3. 增加叙事感，让画面有一到两个及以上角色，制造反差和联想。 图片构成因素： 好看的图片的构成因素包括构图、色彩以及光影。 创作有趣作品： 通过运用反差制造有冲击力的画面，创作出有叙事感和趣味性的作品。 构图相关： 1. 概念：构图指在框架或空间内元素的摆放位置、形状、物体形状及纹理等，好的构图能引导观看者并创造和谐平衡。 2. 分类：包括景别（远景、全景、中景、近景、特写）和拍摄视角（俯视、平视、仰视，正面、侧面、背面）。 3. 要素：有主体、陪体、前景、背景、点线面，合理运用可丰富画面。 4. 方式：如点中心构图、九宫格构图、三分法构图、对称构图、对角线构图、曲线构图、框架构图、三角形构图等。在 AI 绘图中，推荐中景及以上景别，全身景别可能需开 AD 跳以确保作图质量。 实操演示相关： 1. 趣味性与美感：趣味性通过反差、反逻辑、超现实方式带来视觉冲击，美感需在美术基础不出错前提下形式与内容结合。 2. 纹身图创作：强调人机交互，对输出图片根据想象进行二次和多次微调，确定情绪、风格等锚点再发散联想。 3. 提示词编写：用自然语言详细描述画面内容，避免废话词，Flux 对提示词的理解和可控性强。 4. 实操演示准备：以未发布的 Lora 为例，按赛题需求先确定中式或日式怪诞风格的创作引子。 5. 人物创作过程：从汉服女孩入手，逐步联想其颜色、发型、妆容、配饰、表情、背景等元素编写提示词。 6. 中式风格图像生成：包括人物（如穿蓝色汉服女孩的半身像，包括发型、妆容、服饰、配饰等特征，以及光线、环境等元素）、动物（如蛇、孔雀等，涉及颜色、姿态、所处环境等描述）、景观（如中式宫殿、桃花树等室外景观）图像的生成尝试及效果分析。 此外，还有个人学习经历分享，如二师兄在 2024 年 2 月接触 AI 绘画，3 月啃完 SD 的所有教程并开始炼丹，4 月与小伙伴探讨 AI 变现途径，5 月因工作变动开启无硬件支持的 AI 学习之路，并加入 Prompt battle 社群学习 Midjourney。

AI 音乐用于商用作品中是否侵权，情况较为复杂。 一方面，索尼音乐集团近日指控 AI 开发者在未经授权的情况下，使用索尼的知识产权来训练 AI 模型，并收集索尼拥有的媒体数据，可能侵犯了其版权。索尼音乐集团在其官方网站上发布声明，并通过信件形式向超过 700 名 AI 开发者和流媒体服务发出警告，明确禁止使用索尼的音乐、歌词、音乐视频和专辑封面等媒体内容用于 AI 系统的“训练、开发或商业化”。 另一方面，Rightsify 公司发布的 Hydra II 是基于完全授权音乐训练的音乐生成人工智能，其生成的音乐可以在全球范围内的任何商业项目中永久使用，没有任何限制。 目前，对于在未经许可的情况下使用音乐录音训练 AI 系统是否构成版权侵犯，尚不清楚。但随着生成音频质量的不断提升，AI 技术在音乐领域的应用越来越受到主流听众的关注。索尼音乐集团的这一警告可能会对 AI 技术在音乐产业的进一步发展造成影响。有人认为，AI 开发者应该被允许从互联网上免费获取的数据中学习，但版权保护的不确定性对任何人都不利，现在是更新知识产权法律以适应生成性 AI 时代的关键时刻。

使用别人的模型出图商用是否侵权，需要根据具体情况来判断。 以腾讯混元大模型为例，其适用场景包括给自己或身边人做头像、公众号和媒体版面排版时的文字配图、制作海报、PPT 的素材以及广告配图等。但需要注意的是，腾讯混元大模型并不主张生成图片的版权，且原素材涉及到的版权风险可能存在争议。比如，如果用混元生成了某个 IP 如皮卡丘、米奇老鼠等，或者某个名人的真人脸，都可能存在侵权风险。建议在使用配图过程中尽量避免此类情况。如果最终使用了腾讯混元大模型生成的图片，应注明“由腾讯混元大模型生成”。 从全国首例 AI 生成图片著作权案例解读来看，软件设计者通过设计算法训练出智能模型，对模型设计投入了智力成果。但图片是由创作者根据个人意愿，选取提示词、修改参数等步骤得出的最终成品，著作权属于人类创作者。尽管 AI 是工具，但法院强调著作权仍然属于人类创作者，保护了人类在知识产权领域的权益。 根据《中华人民共和国著作权法》第十一条规定，著作权属于作者，创作作品的自然人是作者。由法人或者非法人组织主持，代表法人或者非法人组织意志创作，并由法人或者非法人组织承担责任的作品，法人或者非法人组织视为作者。在未显示作者身份信息的情况下使用图片可能构成侵权。

以下是一些生成漫画动作参考图的方法： 1. 喂参考图：先上传喜欢的参考图，复制其链接。在关键词处填写“图片链接+这张图的关键词”，例如“链接图片.png,a Super cute sports girl,wearing a basketball vest,blueshortsbig watery eyes,clean bright basketball court background,super cute boy IP by pop mart,Bright color,mockup blind box toydisney stylefine luster,3D render,octane render,best quality,8k brightfront lightingFace Shot,fine luster,ultra detail,ar 9:16”。还可以通过修改关键词改变服装颜色等细节。 2. 使用 panels 命令：此命令可生成连续的动作和表情设计，将模型设置改为 niji mode 画动漫角色效果更好。例如“a Super cute sports anime girl,style by Miyazaki Hayao,6 panels with different poses 8K”，也可以使用“continuous running”生成更稳定的连续动作，甚至做成 gif 动画。 3. 利用 character sheet 命令：创建一个角色的多角度以及特写细节，例如“a Super cute sports anime girl,style by Miyazaki Hayao,character sheet,full body,8k”。 4. 使用 emoji、expression sheet：emoji 代表表情包，expression sheet 代表各种表情组合，可用此核心关键词设计出表情包。例如“图片链接.png a Super cute sports anime girl,style by Miyazaki Hayao,emoji,expression sheet,8k”。 另外，使用 ControlNet 插件也能生成漫画动作参考图。首先进入文生图，填写提示词生成一张图。然后将图片拖入到 ControlNet 中，预处理器选择 reference only，控制模型选择“均衡”，保真度数值越高，对图片的参考越强。可以通过添加关键词的方式给人物换装、更改服装和表情、更改动作和表情、更改姿态、环境和表情等。这个功能在绘制系列插画、漫画、小说插图等工作时，能保持主角形象的统一，也能根据情况实时调整，后期配合 lora 潜力巨大。

以下是为您整理的关于漫画生成的相关内容： Anifusion： 网址：https://anifusion.ai/ ，twitter 账号：https://x.com/anifusion_ai 特点：基于人工智能的在线工具，能帮助用户轻松创建专业质量的漫画和动漫作品，即使无绘画技能，输入文本描述即可转化为漫画页面或动漫图像。 主要功能： AI 文本生成漫画：输入描述性提示生成相应漫画页面或面板。 直观的布局工具：提供预设模板，可自定义漫画布局。 强大的画布编辑器：在浏览器中直接优化和完善生成的艺术作品。 多种 AI 模型支持：高级用户可访问多种 LoRA 模型实现不同艺术风格和效果。 商业使用权：用户对创作作品拥有完整商业使用权。 使用案例：独立漫画创作、快速原型设计、教育内容创作、营销材料制作、粉丝艺术和同人志创作。 优点：非艺术家也能轻松创作漫画；基于浏览器，无需安装额外软件；快速迭代和原型设计能力；拥有创作的全部商业权利。 北大团队提出「自定义漫画生成」框架 DiffSensei： 故事可视化是从文本描述创建视觉叙事的任务，现有文本到图像生成模型存在对角色外观和互动控制不足的问题，尤其是多角色场景。 北大团队提出新任务“自定义漫画生成”及 DiffSensei 框架，集成基于扩散的图像生成器和多模态大语言模型（MLLM），采用掩码交叉注意力技术整合字符特征实现精确布局控制，基于 MLLM 的适配器能调整角色特征与文本线索一致。 还提出 MangaZero 数据集，包含大量漫画和注释面板。广泛实验证明 DiffSensei 性能优于现有模型。 论文链接：https://arxiv.org/abs/2412.07589 项目地址：https://jianzongwu.github.io/projects/diffsensei/ Niji V5 与漫画生成： 漫画是起源于日本的流行艺术形式，有多种类型。 对于漫画生成的提示示例：如“John Wick，漫画屏幕色调，屏幕色调图案，圆点图案，更大且间距更宽的点，高质量—ar 3:2—niji 5”等。 在 Niji Version 5 中能看到更多细节，尤其是面部表情。还可使用/describe 命令向 Midjourney 询问喜欢的动漫场景灵感，新的 MidJourney 命令—Image2Text 可生成准确描述图像的文本提示。

以下是一些国内的图片转漫画的 AI 工具： 1. 星流一站式 AI 设计工具： 可以使用图像控制功能，如空间关系、线稿、人物长相、姿势等，精准控制生成图像的内容和风格。 入门模式下有多种参考功能，包括原图、景深、线稿轮廓、姿势、Lineart 线稿、Scribble 线稿、光影、Segmant 构图分割等。 2. Anifusion： 是一款基于人工智能的在线工具，用户输入文本描述，AI 就能将其转化为完整的漫画页面或动漫图像。 具有 AI 文本生成漫画、直观的布局工具、强大的画布编辑器、多种 AI 模型支持、商业使用权等功能。 适用于独立漫画创作、快速原型设计、教育内容创作、营销材料制作、粉丝艺术和同人志创作等场景。 优点是非艺术家也可轻松创作漫画，基于浏览器无需额外安装软件，具有快速迭代和原型设计能力，且拥有创作的全部商业权利。 更多相关工具您可以查看： 内容由 AI 大模型生成，请仔细甄别。

以下是关于图片转漫画的相关内容： SDXL Prompt Styler 插件可以把图片转化成近百种风格。转绘成折纸风时，若原始图像是手绘风格，最好不加入线稿边缘（canny）的 controlnet 控制或把其控制强度调到较小，因为手绘线条和折纸风格互斥。但转成漫画风格想较好保留人物外轮廓时，加入 canny 控制能更好还原人物造型。有时内置预设提示词组合不一定达到想要效果，需添加更多相关关键词。此工作流结合 Vid2Vid Style Transfer with IPA&Hotshot XL 工作流，可实现视频不同风格的稳定转绘。 利用大模型“Flat2D Animerge”和 lora“Chinese painting style”“Crayon drawing”的组合，能生成简笔水彩风格插画。将图片反推关键词后发送到“文生图”，在正向提示词末尾添加 lora 并设置权重，设置好尺寸、重绘幅度等参数，使用 controlnet 选择 tile 模型及控制权重，即可生成插画。 对于漫画趣味高中大学时期对比图，使用生成的提示词，通过 Dalle3 绘图分别绘制高中和大学时期的两幅四格漫画，再利用 Python 进行图片处理，包括添加文字、设置字体颜色和大小、创建空白背景区域等，最后将两张图片拼成一张，高中图片在左，大学图片在右，中间留 50px 空白区域。

以下为生成 AI 漫画的相关内容： 工具教程：AI 漫画 Anifusion Anifusion 是一款基于人工智能的在线工具，可帮助用户轻松创建专业质量的漫画和动漫作品，即使没有绘画技能，只需输入文本描述，AI 就能将其转化为完整的漫画页面或动漫图像。 主要功能： AI 文本生成漫画：输入描述性提示，AI 会根据文本生成相应的漫画页面或面板。 直观的布局工具：提供预设模板，也可自定义漫画布局，设计独特的面板结构。 强大的画布编辑器：在浏览器中直接优化和完善 AI 生成的艺术作品，调整角色姿势、面部细节等。 多种 AI 模型支持：高级用户可访问多种 LoRA 模型，实现不同的艺术风格和效果。 商业使用权：用户对在平台上创作的所有作品拥有完整的商业使用权，可自由用于商业目的。 使用案例： 独立漫画创作：有抱负的漫画艺术家无需高级绘画技能即可将他们的故事变为现实。 快速原型设计：专业艺术家可以在详细插图之前快速可视化故事概念和布局。 教育内容：教师和教育工作者可以为课程和演示创建引人入胜的视觉内容。 营销材料：企业可以制作动漫风格的促销漫画或用于活动的分镜脚本。 粉丝艺术和同人志：粉丝可以基于他们最喜欢的动漫和漫画系列创作衍生作品。 优点： 非艺术家也可轻松进行漫画创作。 基于浏览器的全方位解决方案，无需安装额外软件。 快速迭代和原型设计能力。 创作的全部商业权利。 缺点： 对特定艺术细节的控制有限。 AI 生成的艺术作品可能缺乏独特性。 需要订阅才能使用高级功能。 可能无法完全替代专业级工作的熟练人类艺术家。 定价： Anifusion 提供免费和高级订阅选项： 免费层级：提供 50 个免费信用点和一个工作空间，适合初学者体验。 高级层级：每月 20 欧元，包含 10,000 个信用点、无限工作空间、无限漫画生成、多种 LoRA 模型支持，以及新功能的早期访问权限。 使用方法： 1. 注册账户：访问 anifusion.ai 并创建一个免费账户以开始使用。 2. 选择布局：从预设计的漫画预设中选择，或使用 Anifusion 的直观布局工具创建您自己的独特布局。 3. 描述页面内容：使用简单的文本提示来描述您漫画中每个页面或面板的内容。 4. 生成 AI 艺术：让 AI 根据您的文本描述生成动漫风格的艺术作品。 5. 优化结果：使用 Anifusion 强大的画布编辑器根据需要优化和调整 AI 生成的艺术作品。 6. 添加文本和效果：添加对话气泡、字幕和视觉效果以完成您的漫画页面。 7. 导出和分享：导出您完成的漫画并与世界分享。您对您的创作拥有完全的商业权利。 工具教程：即梦 2.1 提示词：皮克斯风格，三宫格漫画：一只小狗，坐在办公桌前，文字“KPI 达标了吗？”。一只小狗，拿着一个写满计划的大本子，微微皱着眉头，文字“OKR 写好了吗？”。一只小狗坐在电脑前，文字“PPT 做好了吗？”。 实操教程： 1. 打开即梦 AI：https://jimeng.jianying.com/aitool/home 2. 点击 AI 作图中的图片生成。 3. 填写绘图提示词，选择生图模型 2.1，点击立刻生成。 总而言之，Anifusion 和即梦 2.1 为漫画和动漫爱好者、创作者以及故事讲述者提供了极具潜力的创作平台，有望在未来的漫画和动漫行业中发挥重要作用。

以下是使用 AI 生成漫画的方法： 使用 Anifusion 生成漫画 Anifusion 是一款基于人工智能的在线工具，旨在帮助用户轻松创建专业质量的漫画和动漫作品。 优点： 非艺术家也可轻松进行漫画创作。 基于浏览器的全方位解决方案，无需安装额外软件。 快速迭代和原型设计能力。 创作的全部商业权利。 缺点： 对特定艺术细节的控制有限。 AI 生成的艺术作品可能缺乏独特性。 需要订阅才能使用高级功能。 可能无法完全替代专业级工作的熟练人类艺术家。 定价： 提供免费和高级订阅选项。 免费层级：提供 50 个免费信用点和一个工作空间，适合初学者体验。 高级层级：每月 20 欧元，包含 10,000 个信用点、无限工作空间、无限漫画生成、多种 LoRA 模型支持，以及新功能的早期访问权限。 使用步骤： 1. 注册账户：访问 anifusion.ai 并创建一个免费账户以开始使用。 2. 选择布局：从预设计的漫画预设中选择，或使用 Anifusion 的直观布局工具创建您自己的独特布局。 3. 描述页面内容：使用简单的文本提示来描述您漫画中每个页面或面板的内容。 4. 生成 AI 艺术：让 AI 根据您的文本描述生成动漫风格的艺术作品。 5. 优化结果：使用 Anifusion 强大的画布编辑器根据需要优化和调整 AI 生成的艺术作品。 6. 添加文本和效果：添加对话气泡、字幕和视觉效果以完成您的漫画页面。 7. 导出和分享：导出您完成的漫画并与世界分享。您对您的创作拥有完全的商业权利。 使用即梦生成漫画 提示词：皮克斯风格，三宫格漫画：一只小狗，坐在办公桌前，文字“KPI 达标了吗？”。一只小狗，拿着一个写满计划的大本子，微微皱着眉头，文字“OKR 写好了吗？”。一只小狗坐在电脑前，文字“PPT 做好了吗？”。 使用步骤： 1. 打开即梦 AI：https://jimeng.jianying.com/aitool/home 2. 点击 AI 作图中的图片生成。 3. 填写绘图提示词，选择生图模型 2.1，点击立刻生成。

以下是影视行业常见的生成式 AI 工具分类： 视频和图像类：Civitai、Kling AI、Viggle、Hailuo、Hedra、RunPod、Higgsfield、ThinkDiffusion、neural frames、Genmo、fal、LTX Video、CogVideoX、Morph Studio、Domo、Haiper、Pony Diffusion、Leonardo AI、Rubbrband 音频类：ElevenLabs、Hailuo、Cartesia、Sync、Tunes by Freepik 3D 类：Playhouse、Playbook、Tripo AI 故事板类：SAGA 在视频大类的分类下，按场景分，主要有以下几类： 1. 纯 AI 视频生成（RunwayML 等为代表） 2. 数字人（Heygen 等） 3. 营销类视频生成及编辑（生成内容以模板化，商业化内容为主） 4. 视频编辑（全面编辑，长剪短等） 此外，全球最大的生成式 AI 视频竞赛之一 Project Odyssey 第二季已开始，相关信息如下： 赛事官网：https://www.projectodyssey.ai/ 注册地址:https://projectodyssey.myflodesk.com/season2 赛事 Discord：https://discord.com/invite/projectodysseyai 提交地址：https://www.projectodyssey.ai/submission 时间线： 12 月 2 日：Project Odyssey 第二季开放报名 12 月 9 日：比赛规则公布 12 月 16 日：报名用户可解锁免费试用、完整规则正式发布、作品提交正式开启 1 月 16 日：提交截止，进入评审阶段 2 月 14 日：直播颁奖 参赛类别： 叙事类：通过鲜明的角色和深刻的故事情节，讲述能够打动人心的故事。 音乐视频：将视觉效果与原创音乐完美结合，打造震撼体验。 品牌创意：构思创意广告或活动视频，为虚拟品牌注入灵魂。（短于 60 秒） 创意预告片：制作极具吸引力的预告片或片头，为电影或剧集呈现特别概念。（短于 2 分 30 秒）

以下是一些关于音频生成的人工智能工具： ElevenLabs：一家前沿人工智能公司，专注于文本转语音、语音变声器、配音、文本转音效和语音克隆，为创作者、企业和开发者提供超逼真和可定制的语音解决方案。前 5000 名注册用户可享受 2 个月的入门计划。 Hailuo Audio by Minimax：面向创作者和电影制作人的下一代音乐生成、文本转语音和语音克隆模型。 Cartesia：优质文本转语音服务，既以开发者为中心，又适合实时对话用例，专注于行业领先的延迟、逼真的声音和准确的发音。提供 1 个月的专业计划。 Sync：研究公司，致力于为动画师、开发者和视频编辑提供前沿的人工智能视频口型同步解决方案。2 个月的 Sync 创作者层级+额外生成积分。 Tunes by Freepik：使用 Freepik Tunes 让您的项目更具表现力。发现精选音乐、高质量音效和强大的音频工具，可在 Freepik Tunes 上无限制下载。 以下是一些人工智能音频初创公司： Lemonaide Music：与 DAW 集成的生成音乐工具，100%免版权费。 tuney.io：为创意媒体提供的伦理音乐 AI。 KORUS AI：AI 音乐创作平台和探索声音宇宙的个人音乐制作人。 TRINITI：通过音乐赋予新的创作和表达方式。 voice swap：使用 AI 改变歌唱声音。 mix audio：为创造力和生产力提供 AI 音乐。 Audiogen：使用 AI 生成声音、音效、音乐、样本、氛围等。 Wavtool：带有 AI 助手并支持本地 VST 插件的网页 DAW。 Wavacity：Audacity®音频编辑器的网页版。

以下是一些可以将文字生成图片并配图的 AI 软件： 1. Stable Diffusion：可以根据文本指令生成与文本信息匹配的图片，生成的图片样式取决于使用者输入的提示词，难以出现完全相同的两张输出图片。 2. 无界 AI：可用于快速制作海报底图，在操作步骤上与其他同类软件有相似之处，大致流程包括确定主题与文案、选择风格与布局、生成与筛选、配文与排版。 3. DALL·E：由 OpenAI 推出，能根据输入的文本描述生成逼真的图片。 4. MidJourney：因高质量的图像生成效果和用户友好的界面设计受到广泛欢迎，在创意设计人群中尤其流行。 您可以根据自己的需求选择使用。在 WaytoAGI 网站（https://www.waytoagi.com/category/104 ），可以查看更多文生图工具。需要注意的是，内容由 AI 大模型生成，请仔细甄别。

以下是关于 AI 文案生成视频的相关信息： 在视频工作流中，前期策划和后期制作是核心环节，都可以借助 AIGC 提升效率。前期可利用 ChatGPT 生成文案，后期利用 AI 工具进行自动化视频制作。目前，倒入文案一键自动化生成视频可能尚未达到直接使用的程度，很多素材仍需人工替换，但在短视频账号建立初期，用于批量生产以快速低成本测试某一垂直领域短视频关键词热门情况较为合适。未来视频制作的整体趋势会更轻量更高效。 具体步骤如下： 1. 生产视频脚本：把选题告诉 ChatGPT，它能在数十秒内生成完整的视频脚本，包括具体场景和转场画面。利用 GPT4 生成的脚本虽在创意上有待提升，但对非专业人士入手视频创作有一定帮助。 2. 筛选 BGM：告诉 ChatGPT 视频的情绪，它能在海量背景音乐中为您筛选，节省时间。期待未来能与音源网站结合，实现同步预览，提升体验。 文字生成视频的 AI 产品有： 1. Pika：擅长动画制作，支持视频编辑。 2. SVD：若熟悉 Stable Diffusion，可安装此最新插件，在图片基础上生成视频，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，但收费。 4. Kaiber：视频转视频 AI，能将原视频转换成各种风格。 5. Sora：由 OpenAI 开发，可生成长达 1 分钟以上的视频。 更多相关网站可查看： 另外，在 Adobe 的的 Advanced 部分，您可以使用 Seed 选项添加种子编号，控制 AI 创建内容的随机性。相同的种子、提示和控制设置可重新生成类似的视频剪辑，然后选择 Generate 进行生成。

以下是关于一键生成报表的相关内容： Claude 官方提示词中有多种与生成相关的任务，如公司内情员从冗长报告中提炼关键信息并总结成备忘录，网站大师根据用户需求一键生成单页网站，Excel 公式大神根据用户描述创建 Excel 公式。 使用 Coze 做智能报表助手的实现过程：用户上传 Excel 后，通过工作流获取 Excel 连接，下载并读取数据。最初打算将解析的 Excel 数据以单元格形式存到 bot 数据库，后因大模型计算能力差改为将 Excel 转换为数据表，使用大模型将用户问题转换为 SQL，准确率高。Coze 不能动态创建表，所以自行写服务创建表并插入数据，存表名到 Coze 数据库，根据表名动态执行 SQL 拿到数据。再根据数据库表字段信息，使用大模型为用户生成 3 个推荐报表，限制数据 100 条。拿到 SQL 后执行查询，用大模型转换为绘制 Echarts 图表的参数，自行写插件绘制清晰度高的图表。 背景：市面上报表工具上手难，此智能报表助手上传 Excel 就会自动生成可能需要的报表，若不想要推荐的可自行输入需求生成。功能演示包括上传 Excel、解析数据生成报表、查看大图、删除图表、添加图表分析等。体验地址：https://www.coze.cn/s/i6VHgvVf/