有没有把公众号文章转成视频的工具呀

以下是一些能够将图片转成线稿的软件及相关方法： 1. SDXL Prompt Styler：可以把图片转化成近百种风格。在转绘成折纸风时，最好不要加入线稿边缘（canny）的 ControlNet 控制，或者需要把 canny 的控制强度（strength）调到比较小。原始图像是手绘风格时，手绘线条和折纸风格本身互斥。若想转成漫画风格并较好保留人物外轮廓，加入 canny 控制能更好还原人物原本造型。有时内置预设提示词组合不一定能达到想要效果，需自行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。 2. Midjourney + Stable Diffusion：在上色时，正关键词主要前面添加增加照片质感常用的+mj 生成线稿的关键词调整等，负关键词根据效果添加。在 ControlNet 设置中，上传自己的草图到 ControlNet 并启用，预处理器需生效。 3. IPA 工作流：基于黑白线条的图案及背景风格重绘，首先创建节点加载图片，其次读取所需风格的参考图，通过 cn 的深度学习模型（SDxl 版本）进行处理，对要生成的图片填写提示词，如正向提示词：illustration,bushes,calm,executable,high quality ，然后生成。 具体五种不同的处理器对比，可以参考我的飞书文档：

目前在将 B 站视频转换成文字方面，以下是一些常见的工具供您参考： 1. 网易见外工作台：功能较为全面，支持多种视频格式的转写。 2. 讯飞听见：语音转写准确率较高。 您可以根据自己的需求和使用习惯选择适合的工具。

以下是关于将上传视频转成新的“电影风格”视频的相关知识： 使用 MorphStudio（网页 UI 版本）： 1. 生成视频：在“Shot”卡中输入提示并点击蓝色星号图标生成视频，也可上传图片或视频，并以其他方式生成视频，更多详情参见“高级功能”章节。 2. 等待时间：根据提示以及视频长度和分辨率等因素，各代的等待时间可能从 20 30 秒到几分钟不等。随时生成更多的视频，因为您等待现有的完成。 3. 展开视图/卡片信息：生成完成后，点击卡片右下角的展开图标来查看生成的照片的信息，包括提示、模型和用于该照片的参数。 4. 重新生成视频：对于生成的视频，可以以各种方式重新生成。点击生成的视频，会弹出三个图标：重新提示、重新生成和样式转换。 重新提示：可以编辑本视频输入的提示，同时保持使用的所有模型和参数相同。 重试：保留原有的提示和设置，重新生成视频。 风格转换：保留原始视频的构图和动画，同时使用预设来更改视频的风格。目前有现实，动画 2D，动画 3D，幻想，像素风格可用，将很快增加更多预设。 5. 添加/编辑镜头： 添加一个新镜头：当需要添加更多镜头时，可以点击屏幕左上角的按钮，在时间轴上添加一个镜头。新生成的抽牌将作为导出抽牌前的最后一张抽牌，可随意与其他抽牌切换抽牌的位置。 编辑快照：当单击快照卡右上角的“…”图标时，可以编辑卡的名称、添加说明，或者保存和删除快照。 旧电影风格提示词： 英文版：classic cinema, black and white, film grain, vintage aesthetic, flickering light 中文版：经典电影、黑白、胶片颗粒感、复古美学、闪烁光线 旧电影风格的视频拍摄常用提示词如“经典电影、黑白、胶片颗粒感、闪烁光线、复古美学”结合起来，创造出一种独特的视觉效果。大家在使用的时候可以整套组合使用，也可以选几个进行组合。 下面是每个元素的特点以及它们为什么会被纳入旧电影风格的提示词中： 1. 经典电影：代表着 20 世纪初至中期的电影制作风格，通常包含戏剧性的叙述和视觉呈现，营造出一种怀旧感。这种风格的电影往往关注人物表达和情感冲突，强调故事的时间背景和文化环境。 2. 黑白：黑白影像不仅因其历史意义而被用于旧电影风格，更因其能够增强视觉对比和情感表达的深度。黑白色调去除了色彩的干扰，让观众更专注于影像的构图和光影变化。 3. 胶片颗粒感：胶片的颗粒感给视频带来一种时间感和原始感，这种质感使画面显得更加真实和质朴。在旧电影风格中，这种效果被用来强调电影的历史感和艺术感。 4. 闪烁光线：模仿旧电影放映时由于技术限制产生的光线闪烁，这种效果能够营造一种过去时光的流逝和不稳定感，加强影片的复古感和怀旧情绪。 5. 复古美学：涵盖了从场景、服装到道具的整体设计，这些元素共同构建出一个时代的视觉印象。复古美学不仅仅是视觉上的回顾，也是对过去文化的一种致敬。

以下是一些可以帮助您将时长将近 210 分钟的视频转成文字的软件： 1. Reccloud：免费的在线 AI 字幕生成工具，可直接上传视频精准识别，能翻译字幕并自动生成双语字幕，已处理 1.2 亿+视频，识别准确率接近 100%。 2. 绘影字幕：一站式专业视频自动字幕编辑器，提供简单、准确、快速的字幕制作和翻译服务，支持 95 种语言，准确率高达 98%，可自定义字幕样式。 3. Arctime：能对视频语音自动识别并转换为字幕，支持自动打轴，支持 Windows 和 Linux 等主流平台及 SRT 和 ASS 等字幕功能。 4. 网易见外：国内知名语音平台，支持视频智能字幕功能，转换正确率较高，支持音频转写功能。 另外，更多相关工具和网站可以查看这里： 以上工具各有特点，您可以根据自己的需求选择最适合的。请注意，内容由 AI 大模型生成，请仔细甄别。

以下是关于图片相关处理的一些知识： 1. 移动端试卷拍照去除书写笔迹的方法： 图像预处理：包括图像去噪（使用高斯滤波、中值滤波等去噪算法）和图像增强（通过直方图均衡化、对比度增强等算法提升清晰度和对比度）。 图像分割：使用阈值分割、边缘检测和基于区域的分割方法将书写笔迹和背景分离。 文字检测：采用文字检测算法（如基于深度学习的文本检测模型）识别出试卷上的文字区域。 文字识别：对检测到的文字区域进行文字识别，将文字内容转换为计算机可处理的文本数据，常用基于深度学习的端到端文本识别模型和传统的 OCR 技术。 后处理：根据需求进行去除残余噪点、填补文字区域空白等操作。 机器学习模型训练（可选）：如有足够数据，可采用机器学习技术训练模型，学习样本中的书写笔迹特征来自动去除笔迹。 优化算法。 2. 图片模型比语言模型小的原因： 人类对图像的容错率相对较高，在处理视觉信息时可以进行一定程度的“脑补”，但对于语言，语法或逻辑错误很容易察觉，补偿有限，所以文字准确性非常重要。 去掉图片只用文字表达，要求的模型复杂度会小很多。 图像生成的核心质量实际上由文本控制。 3. 关于【SD】真人转二次元的图生图功能： 图生图功能除文本提词框外还有图片框输入口，可通过图片给与 AI 创作灵感。 随便照一张照片拖入，文本输入框旁有两个反推提示词的按钮：CLIP 可通过图片反推出完整含义的句子；DeepBooru 可反推出关键词组。 两种反推方式生成的提示词可能有瑕疵，需要手动补充提示词信息，调整宽度和高度使红框刚好匹配图片。

以下是关于表格图片转成表格的相关内容： 从开发视角来看，在《我每天是如何使用 ChatGPT 的（从科学家和开发者的视角）》中提到应用案例——编程和控制台工具，其中涉及从图像和图表中提取数据。具体做法是，截图文档或网页中的表格和图表，将这些图片上传到 ChatGPT，让其转换成 Python 列表、字典或者重新绘制的图表，以便进一步处理、分析这些数据，或保存以便将来使用。当第一次尝试这种方法并成功时，会让人感到大开眼界，而且该方法甚至对 PDF 文件也同样有效。

大模型在修复老旧低分辨率视频方面是可行的，但具体效果因模型和方法而异。 例如，使用 StabilityAI 官方的 Stable Diffusion V2.1 512 EMA 模型、StableSR 模块和 VQVAE 等，通过不同的放大方法进行测试。如“Ultimate SD upscale”脚本放大，重绘幅度不同效果有别，重绘幅度大可能导致人物失真。“后期处理”的放大方法能使眼神更锐利，但对模糊的头发改善有限。而 StableSR 的放大则需要进行相应的模型和参数调整。 另外，像 Sora 这样的大型视觉模型，能够在原始尺寸上训练、理解和生成视频及图像。它可以处理不同格式和分辨率的视觉数据，保持原始宽高比，改善生成视频的构图和框架。其基础模型用于低分辨率视频生成，通过级联扩散模型细化提高分辨率，采用 3D UNet 架构，结合多种技术和方法，能生成高保真度且具有可控性的视频。

以下是给不清晰的视频增加清晰度的一些方法： 1. 使用转绘教程（Ebsynth Utility）： 处理素材：一般无需特别处理，但若片子太长或开头结尾有特效，可打开剪影导入视频。将素材拖入轨道，若视频开头有模糊部分，拖动时间轴到正常部分，点击分割按钮或使用快捷键 Ctrl+B 进行分割（MAC 用户需另行查看），然后删除模糊片段。导出新视频时，名称最好使用英文。 注意事项： 校准：下载的视频若比例不标准，需在剪影中处理，否则 SD 图片绘制可能报错。 视频缩小：对于 4K 等大分辨率视频，SD 最大只能完成 20482048 的绘制，且制作时间长。 对于分辨率很模糊的视频，可先提升分辨率再绘制，若仍不行则放弃。提升分辨率可使用插件（TopazVideoAI）。 2. 利用 FMANet：FMANet 能将模糊低分辨率视频恢复为清晰高分辨率，可解决快速移动物体或摄像机引起的视频模糊，智能理解物体运动，改善画质，去除模糊。相关链接：http://kaistviclab.github.io/fmanetsite/ 、https://x.com/xiaohuggg/status/1746160750610075689?s=20

以下是一些可以自动给视频翻译并加字幕的软件： 1. Opusclip：利用长视频剪成短视频。网址：https://www.opus.pro/ 2. Raskai：短视频素材直接翻译至多语种。网址：https://zh.rask.ai/ 3. invideoAI：输入想法>自动生成脚本和分镜描述>生成视频>人工二编>合成长视频。网址：https://invideo.io/make/aivideogenerator/ 4. descript：屏幕/播客录制>PPT 方式做视频。 5. veed.io：自动翻译自动字幕。网址：https://www.veed.io/ 6. Reccloud：免费的在线 AI 字幕生成工具，可直接上传视频精准识别，能对识别的字幕进行翻译，自动生成双语字幕。声称已处理 1.2 亿+视频，识别准确率接近 100%。 7. 绘影字幕：一站式专业视频自动字幕编辑器，提供简单、准确、快速的字幕制作和翻译服务。支持 95 种语言，准确率高达 98%，可自定义视频字幕样式。 8. Arctime：对视频语音自动识别并转换为字幕，甚至支持自动打轴。支持 Windows 和 Linux 等主流平台，支持 SRT 和 ASS 等字幕功能。 9. 网易见外：国内知名语音平台，支持视频智能字幕功能，转换正确率较高，支持音频转写功能。 以上工具各有特点，您可以根据自己的需求选择最适合您的视频自动字幕工具。请注意，部分内容由 AI 大模型生成，请仔细甄别。

以下是为您推荐的一些图片和视频处理应用： Runway：具有文生视频、Prompt+图像生成视频、无 Prompt 直接图片转视频等功能。支持 motion 控制和运镜调节，还提供 30 多项图片、视频处理能力，如 Inpainting 视频修复、Motion Tracking 视频主体跟随运动、Remove Any Background 删除视频元素/背景、3D Texture 生成 3D 纹理等。近期控制台上线了 Watch 模块，可查看官方精选的创意案例。 AiLogoArt：将您的 Logo 融入 AI 生成的图象中，能在几分钟内获得专业品牌图片。 PlainScribe：可将大文件转录为完美的文本，上传文件处理完成后可搜索文本或下载 CSV 文件，适用于各种大文件，有灵活的按需付费模式。 RIX：面向开发者的人工智能搜索引擎，可使用 Web 搜索模式查找最新信息或切换到 GPTknowledge 模式获得预先训练的知识即时答案，还能通过流行网站快捷方式简化搜索。 Magic Clips：能让人工智能挑选出录制的最佳时刻，并转化为适合媒体的短视频片段，可添加字幕。 以下是一些从事相关工作的人员： yangzec：学习多模态 AI 的使用和开发应用 凯叔 AI：插画设计 清墨.SALEX：日常工作 above：批量作图 ehhe：绘画，视频，人像，电商背景图 kone：AI 商业应用 xman：自媒体创作 Alan：绘画和视频处理 在野：视频创作 tang：照片处理等 阿鲁：生产 大大大松树：视频工作流 BigPeng：好玩 冻奶味：工作+娱乐休闲 Lily：视频和电商，写真 tim：能用在生产中 木兰：广告推广素材制作 吴：电商 马化腾：Ai 绘画 蔡徐坤：Ai 视频，Ai 绘画，Ai 音乐 吴林林：爱好，家人做写真 初尘：文生视频，做自媒体 ning：工作流

以下是一些做视频可能用到的 AI 工具及相关流程： 工具方面： Pika Pixverse Runway SVD 流程方面： 1. 故事构思：确定您要讲述的故事，可以是原创（基于自身或周围人的经历、梦境、想象等），也可以是改编（经典 IP、名著、新闻、二创等）。多与他人讨论故事，不断修改完善。 2. 剧本写作：短片创作篇幅较小，情节和角色相对简单，可从自身经历或短篇故事改编入手。不断实践并总结经验。 3. 图像生成：使用 AI 工具（如 Stable Diffusion 或 Midjourney）根据小说内容生成角色和场景的视觉描述，并创建相应图像。 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，提高视频质量。 8. 审阅与调整：观看生成的视频，根据需要重新编辑某些场景或调整音频。 9. 输出与分享：完成编辑后，输出最终视频并在所需平台分享。 请注意，具体的操作步骤和所需工具可能因项目需求和个人偏好有所不同。同时，AI 工具的可用性和功能可能会变化，建议直接访问工具网址获取最新信息和使用指南。

以下是一些 AI 制作视频的案例和相关信息： 1. 把小说做成视频的制作流程： 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。 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。 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。 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。 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。 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。 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。 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。 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。 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。 2. 制作视频的工具推荐： 最佳动画工具：用于在视频中为人脸制作动画的 最佳语音克隆： 现在，生成一个完全由人工智能生成的角色的视频，阅读完全由人工智能编写的脚本，用人工智能制作的声音说话，由人工智能制作动画，这简直是微不足道的。但要注意深度伪造是一个巨大的问题，这些系统需要合乎道德地使用。 最近还发布了第一个商用文本到视频工具 Runway v2。它创建了 4 秒的短剪辑，更像是对未来发展的展示，但如果你想了解这个领域的未来发展，值得一看。 3. 开箱即用的解决方案 Invideo AI 脚本生成+视频匹配： 产品特点：能够在数十秒时间内轻松实现 Prompt 转视频，并且支持通过编辑器进行后期更改。未来可以使用这类产品快速、低成本地进行视频画面制作。官网地址：https://ai.invideo.io 功能介绍：在官方教程中，建议对视频平台、主旨内容、视频长度、语气、脚本风格进行描述。上传视频后，还会再次询问视频内容倾向。如果对生成的视频不满意，可以重新选择内容倾向进行编辑，也可以修改脚本、搜索并替换视频片段（区别于 Pika labs、Runway 的 AI 生成视频，Invideo 的原理是 AI 生成脚本并匹配视频素材）。在视频生成后，仍可以通过 Prompt 修改视频内容，免费账户无法去除视频上的水印。 实践案例：输入 Prompt“K 公司刚研制出了一款新品乳液，采用了天然草本精华，使用后肤色洁白透亮，并且不再担心冬天气候干燥带来的皮肤干裂困扰，请帮这款新品制作一个 30s 的宣传片”，选择 Youtube 平台非常快速地生成了该视频，标题为“Embrace Winter with K's Herbal Emulsion 用 K's 草本乳液拥抱冬天”，实际视频为 27s。

目前在 AI 领域中，较少直接将 Stata 的最小二乘法与 AI 进行特定的结合应用。Stata 的最小二乘法主要用于传统的统计分析，而在 AI 中，更多采用的是基于机器学习和深度学习的算法和模型。但如果您是在处理某些与数据相关的任务，最小二乘法的原理和思路在一定程度上可能对您理解和设计 AI 中的数据处理方法有所帮助。

目前在 AI 领域，暂时没有特别知名的专门用于生成自动 AI 样机的工具 mockup。但随着技术的不断发展，未来可能会出现相关的创新工具。您可以持续关注 AI 技术的最新动态，以获取相关信息。

在研究生查看课题和整理论文方面，AI 技术提供了多种辅助工具和平台： 1. 文献管理和搜索： Zotero：结合 AI 技术，能自动提取文献信息，便于管理和整理参考文献。 Semantic Scholar：由 AI 驱动的学术搜索引擎，提供文献推荐和引用分析。 2. 内容生成和辅助写作： Grammarly：通过 AI 技术进行文本校对、语法修正和写作风格建议，提升语言质量。 Quillbot：基于 AI 的重写和摘要工具，可精简和优化论文内容。 3. 研究和数据分析： Google Colab：提供基于云的 Jupyter 笔记本环境，支持 AI 和机器学习研究，利于数据分析和可视化。 Knitro：用于数学建模和优化，协助进行复杂的数据分析和模型构建。 4. 论文结构和格式： LaTeX：结合自动化和模板，高效处理论文格式和数学公式。 Overleaf：在线 LaTeX 编辑器，有丰富模板库和协作功能，简化论文编写。 5. 研究伦理和抄袭检测： Turnitin：广泛使用的抄袭检测工具，确保论文原创性。 Crossref Similarity Check：通过与已发表作品比较，检测潜在抄袭问题。 对于医学课题需要 AI 给出修改意见，您可以考虑以下专业工具： 1. Scite.ai：为研究人员等打造的创新平台，提供引用声明搜索等工具，简化学术工作。 2. Scholarcy：能从文档提取结构化数据，生成文章概要，包含多个分析板块。 3. ChatGPT：强大的自然语言处理模型，可提供修改意见和帮助。 使用这些工具时，要结合自身写作风格和需求，选择最适合的辅助工具。请注意，以上内容由 AI 大模型生成，请仔细甄别。

以下是一些可以免费设计包装的 AI 工具： 1. Canva（可画）：https://www.canva.cn/ ，是一个非常受欢迎的在线设计工具，提供大量模板和设计元素，用户通过简单拖放操作创建海报，其 AI 功能可帮助选择合适颜色搭配和字体样式。 2. 稿定设计：https://www.gaoding.com/ ，稿定智能设计工具采用先进人工智能技术，自动分析和生成设计方案，稍作调整即可完成完美设计。 3. VistaCreate：https://create.vista.com/ ，简单易用的设计平台，提供大量设计模板和元素，用户可使用 AI 工具创建个性化海报，智能建议功能可帮助快速找到合适设计元素。 4. Microsoft Designer：https://designer.microsoft.com/ ，通过简单拖放界面，用户可快速创建演示文稿、社交媒体帖子等视觉内容，还集成丰富模板库和自动图像编辑功能。 此外，以下是一些生成 Logo 的 AI 产品，也可能对包装设计有一定帮助： 1. Looka：是一个在线 Logo 设计平台，使用 AI 理解用户品牌信息和设计偏好，生成多个 Logo 设计方案供选择和定制。 2. Tailor Brands：AI 驱动的品牌创建工具，提供 Logo 设计服务，通过回答系列问题生成 Logo 选项。 3. Designhill：Logo 制作器使用 AI 技术创建个性化 Logo 设计，用户选择元素和风格，AI 生成设计方案。 4. LogoMakr：提供简单易用的 Logo 设计工具，用户拖放设计，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，利用 AI 辅助设计建议创建品牌标识。 6. LogoAI by Tailor Brands：Tailor Brands 推出的 AI Logo 设计工具，根据输入快速生成 Logo 设计方案。 7. 标小智：中文 AI Logo 设计工具，利用人工智能技术创建个性化 Logo。 您可以访问网站的 AI 生成 Logo 工具版块获取更多好用的工具：

以下是一些国内模仿语音的工具： 出门问问的魔音工坊，可以使用情绪调节控件。 需要说明的是，对于国内的语音模仿工具，目前了解和使用经验相对有限。

以下是一些能够模仿语音的相关信息： 人工智能音频初创公司： ：为所有人提供开放的语音技术。 ：基于 AI 的语音引擎能够模仿人类语音的情感和韵律。 ：基于 NLP 的最先进文本和音频编辑平台，内置数百种 AI 声音。 ：使用突触技术和脑机接口将想象的声音转化为合成 MIDI 乐器的脑控仪器。 ：为出版商和创作者开发最具吸引力的 AI 语音软件。 ：Wondercraft 使用户能够使用文本转语音技术生成播客。 ：基于生成机器学习模型构建内容创作的未来。 ：从网页仪表板或 VST 插件生成录音室质量的 AI 声音并训练 AI 语音模型。 ：演员优先、数字双重声音由最新的 AI 技术驱动，确保高效、真实和符合伦理。 VALLEX：一个开源的多语言文本到语音合成与语音克隆模型。和 19 年百度地图发布的语音定制功能使用的 meitron 模型很像。用户在百度地图 App 上录制 20 句话、20 分钟左右即可生成个人完整语音包。该模型支持多种语言（英语、中文和日语）和零样本语音克隆，只需提供一个人短短几秒钟的录音（3 10 秒），就能模仿出那个人的声音。此外，它还具有语音情感控制和口音控制等高级功能。VALLE X 模型具有多语言 TTS（文本到语音合成）、零样本语音克隆等显著功能特点。 ElevenLabs 推出全自动化的 AI 配音或视频翻译工具。只需上传视频或者粘贴视频链接，就能全自动在几十秒到几分钟内将视频翻译成 29 种语言，还能直接克隆原视频里面的声音来配音。另外，有群友测试豆包的音色模仿，读大概 20 个字的句子，5 秒就可以生成非常像的音色，之后可用自己的声音读生成的文字内容，声音音色的模仿非常像。

以下是关于公众号写作 Prompt 的相关内容： 一、从原理到应用一次讲清楚 Prompt 1. 什么是 Prompt 简单来说，Prompt 是一套与大模型交互的语言模板。通过它可以输出对大模型响应的指令，指定大模型应做的任务、处理方式，并最终获得期望结果。大模型虽有基础文字能力，但为提升回答准确性，需要 Prompt。在大模型时代，Prompt 成为人机交互的主要方式之一。 2. 用更加专业的方式定义 大模型本质是基于语言的概率模型，返回其认为概率最大的内容。若直接问大模型且无 Prompt，相当于随机给出答案。有了 Prompt，就提供了包含对模型要求、输入和输出限制的模板，让大模型在限制下得出概率最大的答案。 二、1.2 Prompts（提示词） 自媒体运营 1. 小红书文案 欢迎词：👉请帮我用小红书风格改写文本 具体 Prompt：请使用小红书风格用中文编辑以下段落，其特点是标题引人入胜，每段都包含表情符号，并在末尾添加相关标签。请务必保持文本的原始含义。请先编辑以下文字：{小红书内容} 2. 公众号文章 欢迎词：👉请帮我写一篇公众号文章 具体 Prompt：我要写一篇微信公众号文章，标题要足够吸引人，以便能广泛传播；同时提供内容大纲，我要写的文章是{……} 3. 抖音脚本 欢迎词：👉请帮我写一篇抖音脚本 具体 Prompt：👉你的角色是互联网资深运营，帮我写一篇抖音的脚本，请包含运镜描述，内容主题是{……} 4. 快手带货脚本 欢迎词：👉请帮我写一篇快手带货脚本 具体 Prompt：👉你的角色是互联网资深运营，帮我写一篇快手的文案脚本，要适配快手社区的语言风格，带货文案中要包括商品卖点，我的第一个商品是{商品描述} 5. B 站 UP 主 欢迎词：👉请帮我写一篇 B 站脚本 具体 Prompt：👉你的角色是互联网资深运营，请帮我写一段 B 站的视频脚本，要求 B 站热门 up 主风格，风趣幽默，视频时长大概 3 分钟，内容主题是{……} 三、1.2 Prompts（提示词） 方法：Prompt 技巧 1. 数据：鼓励使用统计数据或数据支持主张，例如在关于电动汽车的文章中提供销售数据和环境影响数据。 2. 个性化：根据用户偏好或特点要求个性化，如请根据用户对喜剧电影的喜好推荐几部好看的电影。 3. 背景 4. 输入 5. 输出 6. 语气：指定所需语气（如正式、随意、信息性、说服性），例如请用正式语气编写一篇关于气候变化的文章。 7. 格式：定义格式或结构（如论文、要点、大纲、对话），例如请为我提供一个关于健康饮食的要点清单。 8. 限制：指定约束条件，如字数或字符数限制，例如请提供一个关于太阳能的 100 字简介。 9. 引用：要求包含引用或来源以支持信息，例如请在关于全球变暖的文章中引用权威研究。 10. 语言：如果与提示不同，请指明回应的语言，例如请用法语回答关于巴黎旅游景点的问题。 11. 反驳：要求解决潜在的反驳论点，例如针对抵制疫苗接种的观点提出反驳。 12. 术语：指定要使用或避免的行业特定或技术术语，例如请用通俗易懂的语言解释区块链技术。 13. 类比：要求 AI 用类比或示例阐明概念，例如请用一个类比解释黑洞的概念。

目前没有明确的“最好”用 AI 写公众号的工具，不过可以通过以下方式利用 AI 来创作公众号文章： 1. 设计明确且具有指导性的提示词：例如“请根据我们收集的关于 OpenAI 回应马斯克言论的资讯，创作一篇既深入又易于理解的科技资讯文章。文章应该有一个吸引人的标题，开头部分要概述事件的背景和重要性，主体部分详细分析 OpenAI 的回应内容及其可能产生的影响，结尾处提出一些引人深思的问题或观点。”这样的提示词能为 AI 提供明确指导，并设定文章基本结构和内容要求，AI 会据此生成结构完整、内容丰富、观点鲜明的文章，但最终产出的内容可能需要进行微调，以符合预期和公众号风格。 2. 校对文章：虽然 AI 生成文本已相当精确，但人工校对仍不可或缺。在校对过程中，需注意内容准确性，核实信息和数据是否准确无误，引用来源是否可靠；确保表达清晰，检查文章是否流畅易读，语言是否清晰，专业术语和概念对目标读者群体是否易于理解；保证逻辑连贯，确保文章结构合理，论点和论据逻辑关系清晰，避免逻辑跳跃或混乱。 3. 利用 AI 找配图：让 AI 分析文章内容，给出配图建议和关键词，然后利用这些信息在免费图库中快速找到合适的无版权图片，提高配图效率，避免版权风险。

以下是使用大模型写公众号文章的步骤： 1. 搭建工作流： 大模型批量总结文章内容： 模型选择：默认的豆包 32k 够用，怕上下文长度不够可选择更大的模型，如 kimi128k。 配置参数：选择批处理，批处理输入参数包括读取的文章内容正文、代码处理后的 url 链接和标题。下方的输入参数选择大模型节点输出的 content 正文、title 标题、url 文章链接、author 作者。提示词输入相关内容，将这四部分内容一起送给大模型进行总结，最终拼接成 markdown 格式输出。 汇总格式化最终输出内容：使用代码节点，将大模型输出的内容进行最终输出的格式化。参数配置包括输入选择上一步输出的 outputList，在 IDE 中编辑选择 Python 并输入相关代码，配置输出项为 result。 公众号总结推送到微信：根据 Server 酱的 API 文档，自建插件实现把格式化好的内容推送到用户微信。配置包括 title 为汇总公众号总结页面的标题，参数值选择“输入”并起名；desp 为页面主体内容，选择上一步最终输出内容；key 引用开始节点的 key。 2. 获取指定网站内容：比如获取 36kr 网站 AI 频道资讯：https://36kr.com/information/AI/ ，并在 Coze 中设置提示词和输出结果。 3. 使用工作流重写： 工作流思路：将获取的新闻让大模型重新按照自己的风格创作新闻内容，如搞笑、严肃、中二风格等，甚至加入个人元素。 搭建工作流：使用 GetToutiaoNews、大模型等组件，配置 GetToutiaoNews 和大模型。 4. 使用 Webpilot 插件：省去工作流获取新闻列表，让 Webpilot 去分析，思考是否可增加大模型重写及相关配置。 5. 同步飞书：将数据同步到飞书，可变为训练数据。 此外，还有关于【SD】大模型/Lora 触发词插件 loraprompttool 的介绍，安装该插件后可直接看到官方例图并一键拷贝提示词和设置参数，有助于学习关键提示词写法。若想要该插件，可添加公众号【白马与少年】，回复【SD】获取。

以下是关于 AI 与公众号相关的内容： 关于通过搜狗搜索公众号内容实现信息获取的方案，代码更新停留在 2 周前，且会触发搜狗和微信公众号反爬 robots.txt，此方案不可行。可行的免费方案是通过文章链接订阅公众号，定时推送情报消息，并实现情报 CoT 问答。具体操作如使用 Docker，浏览器打开相关链接，输入管理页面密码，添加读书帐号，在公众号源上添加想订阅的公众号的一篇文章链接等，但建议不要短时间订阅太多公众号（最好不超 40 个）。 利用 AI 打造爆款公众号文章，可在搜索框输入具体 Prompt 定位相关资讯，通过 AI 工具如 Perplexity.AI、微软的 Bing 搜索引擎搜集资料，使用 Kimi 这个 AI 会话助手整理资料，分批次提供资料确保其有效读取理解。选定紧跟时事且关注度高的主题，收集相关资讯，反复修改优化文章，添加多媒体元素如精心挑选相关的图片、视频或图表来丰富内容。

以下是为您整理的关于如何利用 AI 打造爆款公众号文章的内容： 陶力文律师指出，写好提示词对于律师用好 AI 至关重要。文章结构需精华，包括定义身份、流程和所需资源描述，对资源及使用的阐述，以及对最终输出结果的描述。同时，要遵循相关要求，如结论有案例基础、文字简练精准、案例脱敏等。 利用 AI 生产文章过程相对简单，关键是提供清晰且具指导性的提示词。好的提示词能助 AI 准确理解需求并生成预期内容。若已有基本提示词，AI 可生成基础文章；若想提升质量，可提供更详细、具创意的提示词，如“请根据我们收集的关于 OpenAI 回应马斯克言论的资讯，创作一篇既深入又易于理解的科技资讯文章。文章应该有一个吸引人的标题，开头部分要概述事件的背景和重要性，主体部分详细分析 OpenAI 的回应内容及其可能产生的影响，结尾处提出一些引人深思的问题或观点。”这样的提示词能为 AI 设定基本结构和内容要求，生成结构完整、内容丰富、观点鲜明的文章，但最终产出可能需微调以符合预期和公众号风格。不到十分钟就能完成文章内容产出。 第五部分为结语及作者宣传，欢迎有问题联系咨询。

利用 Coze 实现公众号更新后自动推送并总结内容的步骤如下： 1. 抓取公众号内容： 先在平台搜索现成的插件，如 Coze 平台的读取公众号内容插件，但可能已荒废无法使用。 可考虑自己写爬虫抓取，或寻找可通过 API 方式直接调用的现成服务，如“瓦斯阅读”，但可能存在公众号不全的问题。还可尝试 GitHub 上的“WeWe RSS”工具。 2. 公众号内容总结： 主要依靠大模型的能力，如字节的豆包大模型。涉及批量化操作时，可使用“批处理”功能。 3. 定时推送到微信： 定时可通过 Coze 平台的触发器实现。 推送到微信需找第三方 API 的方案解决，如“server 酱”，通过服务号的模板消息将自定义内容推送到微信。 4. 搭建工作流： 循环查询文章是否推送过： 循环体内部的数据库节点用于在数据库中查询是否已推送过该文章，输入项为文章 url 和开始节点的 key（重命名为 suid）。 循环体内容的选择器判断数据库查询内容是否为空，为空则拼接文章完整信息。 设置 Bot： 人设和回复逻辑：设置提示词直接调用工作流，将“sum_weixin_2_2”替换为工作流名称。 工作流：添加创建的工作流。 设置触发器：选择“定时触发”，设定触发时间，如每天 18 点，输入工作流开始节点的参数。可设置多个触发器。 发布到飞书：点击右上角“发布”，选择飞书渠道，因 Coze 平台触发器目前只对飞书渠道生效。