想找一个强大的生成视频文本解读分镜头解读的AI工具

大模型在文档投喂后解读文档并提取答案的过程通常包括以下步骤： 1. 问题解析阶段：接收并预处理问题，通过嵌入模型（如 Word2Vec、GloVe、BERT）将问题文本转化为向量，以确保问题向量能有效用于后续检索。 2. 知识库检索阶段：知识库中的文档同样向量化后，比较问题向量与文档向量，选择最相关的信息片段，并抽取相关信息传递给下一步骤。 3. 信息整合阶段：接收检索到的信息，与上下文构建形成融合、全面的信息文本。整合信息准备进入生成阶段。 4. 大模型生成回答：整合后的信息被转化为向量并输入到 LLM（大语言模型），模型逐词构建回答，最终输出给用户。 在这个过程中还包括以下信息处理步骤： 1. 信息筛选与确认：系统会对检索器提供的信息进行评估，筛选出最相关和最可信的内容，同时对信息的来源、时效性和相关性进行验证。 2. 消除冗余：识别和去除多个文档或数据源中可能存在的重复信息，以防在生成回答时出现重复或相互矛盾的信息。 3. 关系映射：分析不同信息片段之间的逻辑和事实关系，如因果、对比、顺序等，构建一个结构化的知识框架，使信息在语义上更加连贯。 4. 上下文构建：将筛选和结构化的信息组织成一个连贯的上下文环境，包括对信息进行排序、归类和整合，形成一个统一的叙述或解答框架。 5. 语义融合：在必要时，合并意义相近但表达不同的信息片段，以减少语义上的重复并增强信息的表达力。 6. 预备生成阶段：整合好的上下文信息被编码成适合生成器处理的格式，如将文本转化为适合输入到生成模型的向量形式。 最终，全新的上下文被一起传递给大语言模型。由于这个上下文包括了检索到的信息，大语言模型相当于同时拿到了问题和参考答案，通过 LLM 的全文理解，最后生成一个准确和连贯的答案。 相关概念： LLM：Large language model 的缩写，即大语言模型。 Prompt：中文译作提示词，是输入给大模型的文本内容，可以理解为和大模型说的话、下达的指令。 Token：大模型语言体系中的最小单元，不同厂商的大模型对中文文本的切分方法不同，通常 1Token≈12 个汉字，大模型的收费计算方法及对输入输出长度的限制通常以 token 为单位计量。 上下文：英文通常翻译为 context，指对话聊天内容前、后的内容信息，上下文长度和上下文窗口都会影响大模型回答的质量。

以下是关于数据解读类的 AI 大模型的相关知识： 大模型的整体架构可以分为以下几层： 1. 基础层：为大模型提供硬件支撑和数据支持，例如 A100、数据服务器等。 2. 数据层：这里的数据层不是用于基层模型训练的数据基集，而是企业根据自身特性维护的垂域数据，分为静态的知识库和动态的三方数据集。 3. 模型层：包括 LLm（大语言模型，例如 GPT，一般使用 transformer 算法来实现）或多模态模型（如市面上的文生图、图生图等的模型，训练所用的数据与 llm 不同，用的是图文或声音等多模态的数据集）。 4. 平台层：模型与应用间的平台部分，比如大模型的评测体系，或者 langchain 平台等，提供模型与应用间的组成部分。 5. 表现层：也就是应用层，是用户实际看到的地方。 相关技术名词及概念： 1. 生成式 AI 生成的内容叫做 AIGC。 2. AI 即人工智能。 3. 机器学习是电脑找规律学习，包括监督学习、无监督学习、强化学习。 监督学习：有标签的训练数据，算法的目标是学习输入和输出之间的映射关系，包括分类和回归。 无监督学习：学习的数据没有标签，算法自主发现规律，经典任务包括聚类。 强化学习：从反馈里学习，最大化奖励或最小化损失，类似训小狗。 4. 深度学习是一种参照人脑有神经网络和神经元（因有很多层所以叫深度）的方法，神经网络可以用于监督学习、无监督学习、强化学习。 5. 生成式 AI 可以生成文本、图片、音频、视频等内容形式。 6. LLM 是大语言模型，对于生成式 AI，其中生成图像的扩散模型就不是大语言模型；对于大语言模型，生成只是其中一个处理任务，比如谷歌的 BERT 模型，可用于语义理解（不擅长文本生成），如上下文理解、情感分析、文本分类。 技术里程碑：2017 年 6 月，谷歌团队发表论文《Attention is All You Need》，首次提出了 Transformer 模型，它完全基于自注意力机制（SelfAttention）来处理序列数据，而不需要依赖于循环神经网络（RNN）或卷积神经网络（CNN），Transformer 比 RNN 更适合处理文本的长距离依赖性。

以下是关于数据分析和报告解读的相关内容： ChatGPT 助力数据分析： 1. 第一个用户提示：限定 SELECT SQL，要求不要用 SELECT查询全部列，仅回复一条 SELECT SQL 语句，至少查询两列（数据项、数据值），不能直接查询长类型字段（如 mediumtext/longtext），可使用 count/substring 等函数查询这些长类型列。 2. 系统提示是表结构信息，对于难以理解的字段可告知 GPT 字段的意义，若有多个表可分开描述。 3. 需校验 GPT 生成的 SQL，不通过直接返回提示“抱歉，不支持此类请求”，通过再执行 SQL 查询数据。 4. 数据分析的用户提示：提示数据分析，限定返回的 JSON 格式（conclusion、keyMap、title）。keyMap 用于数据 key 的映射，获取结果数据对应的维度、数据项、数据值的 key 值，以映射数据渲染图表。根据结果数据 tableData 的维度，用条件运算符选择对应的 prompt 传递给 GPT。 5. 结果数据 tableData 跟随接口返回到前端，已通过 SQL 查询的数据，不能让 GPT 再次生成，否则非常耗时。 小七姐：PromptAgent 论文精读翻译： 1. 为深入研究 PromptAgent 的学习过程，检查整个树规划过程中专家提示的演变，监控并可视化与树深度相关的性能变化。评估所有节点性能，在每个深度级别聚合训练（奖励）和测试性能。 2. 进行定性分析以检查 PromptAgent 探索的优化轨迹。图 5 显示了与 NCBI 任务相关的最佳奖励路径的初始四个状态和相应的三个动作状态转换，以提取疾病实体。 3. 表格 5 针对 NCBI 任务的提示比较，包括正常人类提示、APE 优化提示以及由 PromptAgent 优化的专家级提示。两个基线大部分描述了任务，而专家提示由更复杂的结构和领域特定的见解组成，实现了更出色的性能。

以下是为您整合的相关内容： 在“AI 占卜”方面，有多种价格不同的体验项目，如 9.9 元的 AI 解读。流程是先想好问题再抽塔罗牌，摊主会先使用 AI 软件解读，然后在其基础上人工补充。例如对于“近期有偏财运吗”的问题，AI 解读提到代表着力量、决断和智慧，预示财运增加和经济状况改善。此外，活动现场还有手搓机器人摊位，这类似 DIY，需要电烙铁、钳子、螺丝刀等工具，适合亲子合作，能培养孩子兴趣和动手能力，增进亲子关系。 在“AI 辅助写小说”方面，南瓜博士让 AI 先写故事概要和角色背景介绍并做修改，然后以表格形式让 AI 输出细节描述，这样有打破叙事习惯、便于局部调整、确保细节具体等好处。之后将生成的表格依次复制粘贴让 AI 写文章，偶尔需要作者给建议。但在修改环节，GPT4 记性不好，Claude 把关键情节改没了。

以下是让 AI 帮您优质解读一本书的一些方法和经验： 1. 小说创作是人机协作的过程，不能指望 AI 直接生成精彩作品，也不应只让 AI 打杂。要有多轮对话、和 AI 进行探讨的意识，在对话中明晰点子。 2. AI 具有广博的知识面、丰富的脑洞和对细节的关注，能为创作提供优质素材，但鉴赏能力不行，选择判断还得靠人。 3. Know How 非常重要。比如，开工前可参考相关写作课程，将任务拆解成确定主题、构思情节、丰富细化、串联成文再修改等步骤，写出来的作品会更丰满充实。 4. 让 AI 修改自己写的内容时，起初效果可能不好，可尝试不同框架和 skill set 以获得更好结果。 5. 表格是一种有效的手段，能打破 AI 的叙事习惯，有利于精准控制，生成不那么“AI 腔”的文字。 6. 丰富细化时，可先让 AI 写故事概要和角色背景介绍并做修改，然后以表格形式输出细节描述，这样能避免陈词滥调、便于局部调整和确保内容具体。 7. 串联成文时，把生成的表格依次复制粘贴让 AI 写文章。 8. 注意一些修改的限制和可能出现的问题，如字数限制和不同模型修改时可能出现的失误。

目前，针对解读体检报告的 AI 工具相对较少。但在相关领域，有以下一些 AI 工具可供参考： 1. Scite.ai：这是一个为研究人员、学者和行业专业人员打造的创新平台，提供引用声明搜索、自定义仪表板和参考检查等工具，能简化学术工作。 2. Scholarcy：是一款科研神器，能从文档中提取结构化数据，并通过知识归纳引擎生成文章概要，呈现文章的总结信息，包括关键概念、摘要、学术亮点、学术总结、比较分析、局限等板块的内容。 3. ChatGPT：强大的自然语言处理模型，可提供有关各种主题的帮助和意见，包括医学方面。 需要注意的是，这些工具的应用效果可能因具体情况而异，且内容由 AI 大模型生成，请仔细甄别。

以下是为您提供的一些可能有助于改善文生图效果不理想问题的建议： 1. 仔细检查您输入的画面描述，确保描述清晰、具体、准确，包含足够的细节和特征，以便模型更好地理解您的需求。 2. 尝试调整关键词和描述的侧重点，突出您想要的关键元素，比如猫咪做饭的动作、表情、厨房环境等。 3. 更换不同的文生图模型或工具，有些模型可能在某些特定类型的图像生成上表现更出色。 4. 参考其他优秀的类似主题的图像，学习其构图、色彩、光影等方面的处理方式，从而优化您的画面描述。 5. 多次尝试生成，并对每次生成的结果进行分析和总结，找出问题所在，逐步改进描述。

以下是关于镜头和 AIGC 相关的知识： 镜头提示词： 过肩镜头：从角色肩膀后方拍摄，常用于对话场景，提供角色间关系的视角。 反打镜头：常与过肩镜头结合，用于拍摄对话场景中另一个角色的反应或视角。 潜望镜头：使用特殊设备拍摄，常用于捕捉极低或极高角度的画面。 主观晃动镜头：结合角色视角与晃动效果，模拟紧张或晕眩状态。 分屏镜头：将屏幕分成多个部分，展示不同地点或角度的同时事件，增强叙事复杂性和多样性。 显影镜头：逐步揭示重要信息或角色，通常通过镜头移动或焦点转移实现，增加悬念和期待感。 隐喻镜头：通过象征性画面传达深层意义或主题，深化观众对情节的理解。 负片镜头：使用颜色反转等效果创造不寻常视觉风格，常用于表现梦境或幻想场景。 剪影镜头：通过强光源背对着拍摄对象，使其成为黑色剪影，强调形状和姿态。 聚光镜头：使用聚光灯突出特定角色或物体，使其在画面中显得重要。 双重曝光镜头：将两个画面叠加，创造梦幻或象征性效果。 多重曝光镜头：在同一胶片上多次曝光，形成复合画面，常用于表现复杂情感或梦幻场景。 双重镜头：同时对前景和背景的两个对象保持清晰对焦，常用于复杂场景中的多重叙事。 AIGC 电影化叙事： 电影感与 AI 感：一切元素为叙事服务，将观众沉浸在故事中。视频 AI 感可能存在的问题包括固定镜头、运动幅度小易引起视觉疲劳、镜头间缺乏视听语言、画面跳跃未为故事服务、有不和谐画面元素等。 故事叙事：带着故事去制作，采用三幕式结构（设定、冲突、解决），注重角色弧光、隐喻和主题。 画面分镜：先找到桥段中最重要的画面，进行分镜设计，通过不同视角和构图增强叙事感，分解镜头切换方式打造流畅视觉节奏，保持视觉风格一致性。 音乐与音效：把控情感节奏，用音乐引导观众情绪，配合故事起伏增强感染力；设计音效细节，营造氛围为画面增添真实感，实现音乐与视觉的配合。 图像类 AI 产品： 可灵：由快手团队开发，用于生成高质量图像和视频，图像质量高，最初采用内测邀请制，现向所有用户开放，价格相对较高，重度用户年费可达几千元，平均每月 400 600 元，也有每日免费点数和 60 多元单月的最便宜包月选项供轻度用户选择。 通义万相：在中文理解和处理方面出色，用户可选择多种艺术和图像风格，生成图像质量高、细节丰富，操作界面简洁直观，可与阿里其他产品和服务无缝整合，重点是现在免费，每天签到获取灵感值即可，但存在某些类型图像无法生成、处理非中文或国际化内容可能不够出色、处理多元文化内容可能存在偏差等局限性。

以下为您推荐 4 个画分镜头的 AI 工具： 1. Pika：对于奇幻感较强的画面把控较好，自然度高，但真实环境画面易糊，更新的唇形同步功能便捷。 2. Pixverse：在高清化方面有优势，对偏风景和纪录、有特定物体移动的画面友好，但生成视频有帧率问题，处理人物时易出戏。 3. Runway：在真实影像质感方面最佳，战争片全景镜头处理出色，控件体验感好，但爱变色，光影不稳定。 4. SVD：整体表现略差，仅在风景片测试中表现较好。 在实际使用中，可根据不同工具对画面的处理能力进行组合使用，例如 Pixverse 擅长物体滑行运动，Runway 可辅助完成有手部特殊运动的画面，需要人物表情自然的画面可用 Pika 生成。

以下是关于画分镜头的 AI 相关内容： 在利用 AI 拆分镜时，完成前期设定和剧本生成对应的分镜内容后，GPT 虽有结构化的优势，但因分镜较细可能会丢失内容，需人工审核查缺补漏。制作分镜时要考虑视角，如第一人称视角还是第三人称视角，以及视角的切换，使读者更好地理解故事。 设计分镜时要注意详细的定义，例如从本子 311 到 314 的画面，通过视角的来回切换让故事走向更清晰。永远记住，剧本转化为影像时很多表达与文字不同，当前 AI 做不了长镜头，要做减法，分镜指令要明确，如“谁+干什么”“什么东西+在哪里”，不要用难以呈现画面的表述。制作分镜过程要按画面角度思考，以画面驱动文字，设计分镜表时要考虑人物视角、画面描述（可实现的动作、人物表情）。 用 AI 制作分镜时，AI 容易把段落当成一句话或把一个画面拆分成几个镜头，这需要人工干预检查景别、画面描述、前后镜关联。AI 拆分的分镜只能作为参考，需人工再看，否则出图会很痛苦，同时要注意前后镜的关系，避免画面割裂。

以下为一些画分镜头脚本的 AI 工具及相关信息： 1. Claude：分镜提示词的结构为“我要做多长时间的视频+要出多少个分镜+每个分镜包含哪些内容+对输出格式有什么要求”。可将故事脚本改写成指定时长和格式的分镜脚本，例如 30 秒时长、包括序号、场景、景别等内容的广告片分镜脚本，并以 markdown 列表形式输出。其给出的分镜符合奔驰广告的特点，对于 30 秒的简短广告，10 个分镜较为合适，每个分镜平均 3 秒。景别是让 MJ 生图时的提示词内容之一，镜头时长设定了每个分镜的长度，画面内容可用于 MJ 生图，对话旁白可用于生成配音，音乐音效能为创作背景音提供思路。分镜脚本示例可参考： 2. GPTs：以的冰工厂赛道为例，分镜头脚本制作的参考 prompt 为“请帮我把一下（广告故事）设计成（30）秒的可执行分镜脚本，要求使用不同的景别进行画面切换，并给我（100 字）左右的详细画面描述，并每句都加入（高清，真实感，3D，blender）这些文字，整体节奏（顺畅紧张且有趣）”。 3. Anifusion：这是一款基于人工智能的在线工具，可通过输入文本描述生成漫画页面或动漫图像，还提供直观的布局工具、强大的画布编辑器、多种 AI 模型支持等功能。用户对创作的作品拥有完整的商业使用权，可用于独立漫画创作、快速原型设计、教育内容、营销材料等方面。其优点是非艺术家也能轻松创作漫画，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，并拥有创作的全部商业权利。

以下是关于通过分镜头生成 MG 动画的相关内容： 动态叙事动画生成器 方案效果： 通过 NAG 模块，用户能够轻松创建出具有叙事性和连贯性的动画视频，同时保持人物特征的一致性。这将大大提升 AnimateDiff 框架的创作能力和应用范围，为用户提供更加丰富和多样化的动画创作体验。 系统处理流程： 1. Prompt 解析器（Prompt Parser）：处理解析 Prompt，提取关键信息，如主要人物、场景、活动以及时间线索。 2. 分镜生成器（Storyboard Generator）：根据提取的信息生成分镜脚本，每个季节一个分镜，每个分镜包含具体的背景、人物动作和情感状态。例如春天公园里女性坐在画板前，夏天海滩上女性吃冰淇淋等。 3. 视频渲染引擎（Video Rendering Engine）：将分镜脚本转换为视频帧，并渲染成连贯的视频动画。使用 AnimateDiff 框架生成每一帧的图像，确保人物动作的连贯性和场景的平滑过渡，并对每个季节的场景应用不同的色调和光影效果。 模块设计： 1. Prompt 解析器（Prompt Parser）： 模块目的：准确解析用户的描述性 Prompt，提取关键信息。 模块功能：包括自然语言处理、实体和关系抽取、场景和动作映射。 技术实现：利用预训练的 NLP 模型，应用依存解析和实体识别技术，使用知识图谱和语义理解来确定实体之间的关系。 2. 分镜生成器（Storyboard Generator）： 模块目的：根据解析出的信息生成详细的分镜脚本，为视频生成提供蓝图。 模块功能：分镜脚本创建、时序和逻辑校验、风格和情感适配。 技术实现：使用脚本编写规则和模式识别技术，通过有限状态机或 Petri 网来管理和调整分镜的时序，集成风格迁移和情感分析工具。 3. 视频渲染引擎（Video Rendering Engine） 尾鳍 Vicky：AI 动画短片制作全流程《月夜行》森林篇 分镜头写作： 假如已有简单的故事梗概，1 分钟的视频大概需要 25 30 个镜头，需要写出 30 个镜头的分镜头脚本，并将其翻译成英文，放到 Dalle3 或者 Midjourney 中去进行文生图的工作。文生图的逻辑是要写清楚画面内容。 模板包括景别、风格、角色、环境、比例等。例如：Closeup macro shot,A white flower blooms,the sun shines on the white flower,in the forest，Makoto Shinkai style,Japanese anime style ar 235:100 。以下是最开始写的分镜内容（超级简化版本）作为参考，如 1. 主观，海边电闪雷鸣；2. 特写，树干被折断等。

以下是关于 AI 生图的详细教程： 一、Liblibai 简易上手教程 1. 定主题：明确您想要生成的图片主题、风格和表达的信息。 2. 选择 Checkpoint：根据主题选择贴近内容的 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，无需考虑语法和长句。 7. 负向提示词 Negative Prompt：同样用英文单词和短语组合，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：使用 DPM++2M Karras 时，在 30 40 之间，过多意义不大且慢，过少出图效果差。 10. 尺寸：根据个人喜好和需求选择。 11. 生成批次：默认 1 批。 二、AI 线上绘画教程 1. 背景：工作中需要大量图片时，AI 生图是高效解决办法，主流工具如 midjourney 付费成本高，stable diffusion 硬件门槛不低，可选择免费在线 SD 工具网站如。 2. 目标：让入门玩家在半个小时内自由上手创作绘图。 3. 注意事项：本教程适用于入门玩家，若有疑问可在评论区联系或加微信 designurlife1st 沟通，教程内容会持续更新。 三、Tusiart 简易上手教程 1. 图生图：上传图片后，sd 根据图片、模型、prompt 等信息重绘，重绘幅度越大，输出图与输入图差别越大。 2. 尺寸：太小生成内容有限，太大 AI 易放飞自我，如需高清图，可设中等尺寸并用高分辨率修复。 3. 采样算法：即让 AI 用何种算法生图。 4. 采样次数：次数越多调整越精密，效果理论上更好但耗时越长，并非越多越好。 5. 提示词相关性：数字增大图像更接近提示词，但过高会使图像质量下降。 6. 随机种子 seed：固定种子可对图片进行“控制变量”操作，首次生成图时无种子。 7. Clip Skip：一般设为 2，早期无需过多关注。 8. ENSD：eta 噪声种子增量，默认 0 即可。

AI 可以在一定程度上辅助商务服务，比如商标申请。商标申请要有区分度，能区分自家与别家产品，不像著作权需考虑独创性等。 关于 AI 作品的相关问题： 微链区块链存证流程： 登录方式：用微信扫码即可登录微链，登录后无需在个人中心完善信息。 存证选择：在页面左上角选择区块链存证，AI 作品一般选此选项。 信息填写：包括存证内容类型、存证附件、存证名称、作品作者、作品简介、著作权人等信息，著作权人可委托登记。 发表信息：填写发表地区、首次发表日期、权力取得方式等。 提交付款：确认存证上传，勾选并提交存证，手机扫码付款 10 元。 查看订单：在个人中心的版权订单中查看处理状态，处理完成后可在区块链版权存证处查看证书。 版权登记：带有 AI 性质或名字的作品无法做著作权登记，选择微链区块链存证有法律效应，且一次存证无需每年续费。 关于侵权问题： AI 生成肖像侵权：用他人著名肖像生成特定形象可能侵犯肖像权和名誉权，用自己肖像则相对安全。 AI 生成人脸相似侵权：若生成的人脸世界上不存在，侵权可能性小；若提示词相同且生成相似，可能侵权，需具体情况具体分析。 简单提示词作品版权：简单提示词生成的作品，法律可能不保护其版权，被搬运时难以有效维权。 以图生图的鉴定：若生成的图与原图看不出相同，一般不侵权，但用与原图无相似之处的图做底图的原因值得思考。 AI 生成音乐侵权：AI 音乐中歌词和旋律与某首歌有相似部分，是否侵权需多元素、多因素整体判断，如相似部分占比、整体结构等。 使用逝者肖像：逝者肖像权永远受保护，使用需谨慎，未造成不良影响且增益的情况下权利人可能不追究。

以下是一些适用于写微信小程序的 AI 代码助手推荐： 1. DIN： 搭建 OneAPI 以汇聚整合多种大模型接口。 搭建 FastGpt 作为知识库问答系统。 搭建 chatgptonwechat 接入微信，并配置 FastGpt 把知识库问答系统接入到微信。 2. Cursor： 可通过任意 AI 工具获得代码，专业代码模型表现更优。 网址：https://www.cursor.com/ 3. Deepseek（新手推荐）： 网址：https://www.deepseek.com/zh 方便获取游戏代码，国内能访问，网页登录方便，目前完全免费。 4. 通义灵码： 在 Pytharm 中，“文件”“设置”“插件”红色框位置搜索“通义灵码”进行安装（目前免费）。 5. JetBrains 自身的助手插件： 在 Pytharm 中，“文件”“设置”“插件”红色框位置搜索“Jetbrains AI assistant”进行安装（收费，目前有 7 天免费试用）。 6. Marscode 及 Tencent cloud AI code Assistant 等。 7. 无影的晓颖 AI 助手： 内置在云电脑里，使用流畅，但需要在无影的云电脑中。 需要注意的是，不同的 AI 代码助手在生成特定代码时可能有不同的表现，您可以根据自己的需求和实际使用体验进行选择。

以下是关于分析化验单的 AI 和专利审查方面的 AI 的相关信息： 分析化验单的 AI： 目前没有直接针对分析化验单的具体内容，但在教育领域，AI 已展现出强大的能力。例如，借助大模型可以生成个性化学习和定制化作业，教师拥有 AI 就拥有了源源不断的真题库，学生也拥有了源源不断的错题练习库。 专利审查方面的 AI： 近年来，AI 在专利审查领域得到广泛应用，通过自动化和智能化手段，帮助专利审查员更高效地处理大量专利申请、检索相关文献、评估专利性和创新性等任务。以下是一些具体的应用和平台： 1. 专利检索与分类：AI 可通过自然语言处理和机器学习算法，自动识别和分类专利文献。示例平台如 Google Patents、IBM Watson for IP。 2. 专利分析和评估：AI 能够分析专利文本，评估专利的新颖性和创造性，预测专利的授权可能性。示例平台如 TurboPatent、PatentBot。 3. 自动化专利申请：AI 可以帮助自动生成专利申请文件，减少人工编写和审查时间。示例平台如 Specifio、PatentPal。 4. 专利图像和图表分析：AI 能分析专利申请中的图像和图表，帮助识别和分类技术内容。示例平台如 Aulive、AIpowered image recognition tools。 5. 专利趋势分析和预测：AI 可以分析大量专利数据，识别技术发展趋势和竞争情报，帮助企业和研究机构制定战略决策。示例平台如 Innography、PatSnap。 具体使用这些平台的步骤如下： 1. 注册和登录：在对应的平台上注册账户并登录。 2. 上传专利文献：上传待审查的专利文献或输入检索关键词。 3. 选择分析功能：根据需要选择专利检索、分析、评估或生成功能。 4. 查看结果和报告：查看 AI 生成的检索结果、分析报告和评估结果。 5. 进一步处理：根据分析结果进行进一步的人工审查和处理，或者直接生成专利申请文件。 需要注意的是，以上内容由 AI 大模型生成，请仔细甄别。

以下是一些能够分析医学化验单的 AI 工具： 1. Scite.ai：这是一个为研究人员、学者和行业专业人员打造的创新平台，提供引用声明搜索、自定义仪表板和参考检查等工具，能简化学术工作。 2. Scholarcy：一款科研神器，能从文档中提取结构化数据，并通过知识归纳引擎生成文章概要，包含关键概念、摘要、学术亮点、学术总结、比较分析、局限等板块的内容。 3. ChatGPT：强大的自然语言处理模型，可以提供有关医学课题的修改意见。您可以向它提供您的文章，并提出您的问题和需求，它将尽力为您提供帮助。 需要注意的是，内容由 AI 大模型生成，请仔细甄别。

以下是关于通过 AI 实现语音转文字的相关内容： 可以使用 GVoice 提供的语音录制和识别能力，其中文识别率优秀。语音识别的少量错误，ChatGPT 能正常理解和纠错，衔接较为流畅。 推荐 OpenAI 的 wishper，相关链接：https://huggingface.co/openai/whisperlargev2 。还有一个项目：https://huggingface.co/spaces/sanchitgandhi/whisperjax ，此项目在 JAX 上运行，后端支持 TPU v48，与 A100 GPU 上的 PyTorch 相比，快 70 多倍，是目前最快的 Whisper API。 对于有字幕的 B 站视频，可通过安装油猴脚本获取字幕，然后将字幕文字内容复制发送给 GPTs 进行总结。

以下是一些免费好用的文本转语音工具： 1. Eleven Labs：https://elevenlabs.io/ 这是一款功能强大且多功能的 AI 语音软件，能生成逼真、高品质的音频，可高保真地呈现人类语调和语调变化，并能根据上下文调整表达方式。 2. Speechify：https://speechify.com/ 这是一款人工智能驱动的文本转语音工具，可将文本转换为音频文件，能作为 Chrome 扩展、Mac 应用程序、iOS 和 Android 应用程序使用，适用于收听网页、文档、PDF 和有声读物。 3. Azure AI Speech Studio：https://speech.microsoft.com/portal 这是一套服务，赋予应用程序“听懂、理解并与客户进行对话”的能力，提供了支持 100 多种语言和方言的语音转文本和文本转语音功能，还提供了自定义的语音模型。 4. Voicemaker：https://voicemaker.in/ 这一 AI 工具可将文本转换为各种区域语言的语音，并允许创建自定义语音模型，易于使用，适合为视频制作画外音或帮助视障人士。 此外，还有日语文本转语音软件 VOICEVOX，它提供多种语音角色，适用于不同场景，可调整语音的语调、速度、音高，开源且可商用。链接： 内容由 AI 大模型生成，请仔细甄别。

以下是一些可以根据您的 AI 文本描述生成图片，并能在 AI 或 PS 等绘图软件上直接编辑每个元素的软件和网站： 1. Stable Diffusion 模型：可以根据您输入的文本指令生成图片，生成的图片样式取决于您输入的提示词。 2. Anifusion：这是一款基于人工智能的在线工具，您只需输入文本描述，其 AI 就能将其转化为完整的漫画页面或动漫图像。具有以下功能和特点： AI 文本生成漫画：根据输入的描述性提示生成漫画。 直观的布局工具：提供预设模板，也支持自定义漫画布局。 强大的画布编辑器：可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：用户对创作的作品拥有完整商业使用权。 在进行 AI 作图时，还需注意以下创作要点： 1. 注重趣味性与美感的结合，趣味性可通过反差、反逻辑、超现实方式带来视觉冲击，美感要在美术基础不出错的前提下实现形式与内容的结合。 2. 像纹身图创作要强调人机交互，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. 编写提示词时要用自然语言详细描述画面内容，避免废话词，例如 Flux 对提示词的理解和可控性较强。

以下是一些长文本理解能力较强的 AI 模型： 1. 智谱·AI 的 ChatGLM26B32k：这是第二代 ChatGLM 长上下文对话模型，在 ChatGLM26B 的基础上进一步强化了对于长文本的理解能力，能够更好地处理最多 32K 长度的上下文。在实际使用中，如果上下文长度基本在 8K 以内，推荐使用 ChatGLM26B；如果需要处理超过 8K 的上下文长度，推荐使用 ChatGLM26B32K。此外，还有 ChatGLM26B32kint4 版本，它是 ChatGLM26B32K 的 int4 版本。 2. 通义千问的 Qwen2.51M：推出 7B、14B 两个尺寸，在处理长文本任务中稳定超越 GPT4omini，同时开源推理框架，在处理百万级别长文本输入时可实现近 7 倍的提速。首次将开源 Qwen 模型的上下文扩展到 1M 长度。在上下文长度为 100 万 Tokens 的大海捞针任务中，Qwen2.51M 能够准确地从 1M 长度的文档中检索出隐藏信息。其开源平台包括 Huggingface（https://huggingface.co/spaces/Qwen/Qwen2.51MDemo）和 Modelscope（https://www.modelscope.cn/studios/Qwen/Qwen2.51MDemo）。

以下是关于文本整理的相关内容： 总结类应用： 大型语言模型在概括文本方面的应用令人兴奋，可在 Chat GPT 网络界面中完成，也可通过代码实现。包括对产品评论的摘要任务，还介绍了文字总结的不同类型，如 4.1 文字总结、4.2 针对某种信息总结、4.3 尝试“提取”而不是“总结”、4.4 针对多项信息总结。 创建并使用知识库： 创建知识库并上传文本内容的上传方式及操作步骤： Notion：在文本格式页签下选择 Notion，依次进行授权、登录选择页面、选择数据、设置内容分段方式（自动分段与清洗或自定义）等操作，最后完成内容上传和分片。 自定义：在文本格式页签下选择自定义，输入单元名称，创建分段并输入内容，设置分段规则，最后保存。 本地文档：在文本格式页签下选择本地文档，拖拽或选择要上传的文档（支持.txt、.pdf、.docx 格式，每个文件不大于 20M，一次最多上传 10 个文件），选择内容分段方式（自动分段与清洗或自定义），完成上传和分片。

以下是让 AI 总结超长文本的一些方法和策略： 1. 对于需要进行很长对话的应用，可对前面的对话进行总结或筛选。当输入大小达到预定阈值长度时，触发总结部分对话的查询，或将先前对话的总结作为系统消息包含在内，也可在后台异步总结。 2. 对于超长文档，如一本书，可以使用一系列查询来总结文档的每一部分，然后将部分总结连接并再次总结，递归进行直至完成整个文档的总结。在总结某一点内容时，可包括前文的运行总结。 3. 除聊天内容外，还能让 AI 总结各种文章（不超过 2 万字），直接全选复制全文发送给 GPT 即可。 4. 对于 B 站视频，可利用视频字幕进行总结。若视频有字幕，可安装油猴脚本获取字幕，然后复制发送给 AI 执行总结任务。 5. 在当今世界，大型语言模型可用于概括文本，如在 Chat GPT 网络界面中操作。还可针对不同情况，如文字总结、针对某种信息总结、尝试“提取”而非“总结”、针对多项信息总结等。

以下是一些可以根据文本自动生成思维导图的软件： 1. GPTs 结合 Gapier 这个提供免费 Action 的第三方平台，可以利用 Actions 调取其提供的 API 直接获取内容对应的思维导图。 2. GitMind：免费的跨平台 AI 思维导图软件，支持多种模式，可通过 AI 自动生成思维导图。 3. ProcessOn：国内思维导图+AIGC 的工具，能利用 AI 生成思维导图。 4. AmyMind：轻量级在线 AI 思维导图工具，无需注册登录，支持自动生成节点。 5. Xmind Copilot：Xmind 推出的基于 GPT 的 AI 思维导图助手，可一键拓展思路，生成文章大纲。 6. TreeMind：“AI 人工智能”思维导图工具，输入需求即可由 AI 自动完成思维导图生成。 7. EdrawMind：提供一系列 AI 工具，包括 AI 驱动的头脑风暴功能，帮助提升生产力。 此外，以下是一些可以绘制逻辑视图、功能视图、部署视图的工具： 1. Lucidchart：流行的在线绘图工具，支持多种视图创建，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。 3. ArchiMate：开源建模语言，与 Archi 工具配合使用，支持逻辑视图创建。 4. Enterprise Architect：强大的建模、设计和生成代码工具，支持多种视图创建。 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。 6. draw.io（现称 diagrams.net）：免费在线图表软件，支持多种类型图表创建。 7. PlantUML：文本到 UML 转换工具，通过编写描述性文本自动生成相关视图。 8. Gliffy：基于云的绘图工具，提供创建多种架构图的功能。 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。 需要注意的是，部分内容由 AI 大模型生成，请仔细甄别。