有专门识别专业图片的大模型工具吗？

AI 图像识别的发展历程如下： 早期处理印刷体图片的方法是将图片变成黑白、调整为固定尺寸，与数据库对比得出结论，但这种方法存在多种字体、拍摄角度等例外情况，且本质上是通过不断添加规则来解决问题，不可行。 神经网络专门处理未知规则的情况，如手写体识别。其发展得益于生物学研究的支持，并在数学上提供了方向。 CNN（卷积神经网络）的结构基于大脑中两类细胞的级联模型，在计算上更高效、快速，在自然语言处理和图像识别等应用中表现出色。 ImageNet 数据集变得越来越有名，为年度 DL 竞赛提供了基准，在短短七年内使获胜算法对图像中物体分类的准确率从 72%提高到 98%，超过人类平均能力，引领了 DL 革命，并开创了新数据集的先例。 2012 年以来，在 Deep Learning 理论和数据集的支持下，深度神经网络算法大爆发，如卷积神经网络（CNN）、递归神经网络（RNN）和长短期记忆网络（LSTM）等，每种都有不同特性。例如，递归神经网络是较高层神经元直接连接到较低层神经元；福岛邦彦创建的人工神经网络模型基于人脑中视觉的运作方式，架构基于初级视觉皮层中的简单细胞和复杂细胞，简单细胞检测局部特征，复杂细胞汇总信息。

以下是一些关于 AI 识别图片的大模型 API 相关的信息： 学习笔记《【这就是 ChatGPT】了解原理让大语言模型 AI 成为你的打工人》中提到，对于识别印刷体图片，会先将图片变成黑白、调整大小为固定尺寸，然后与数据库中的内容进行对比得出结论。但这种基于规则的方法存在多种局限，而神经网络专门处理未知规则的情况，在图片识别中具有优势。 搭建 OneAPI 可以汇聚整合多种大模型接口，方便后续更换使用各种大模型。 0 基础手搓的“AI 拍立得”概念旨在简化操作流程，提升效率。用户可以选择拍摄场景类型并立即拍照，AI 会自动识别和分析照片中的内容信息，依据预设场景规则迅速生成符合情境的反馈。其实现场景包括图片转成文本和图片转绘图片等。例如，图片转成文本时，大模型会根据选择的场景生成与内容相关的文字描述或解说文本。

以下是关于意图识别的全面介绍： 意图识别在自然语言处理领域是常见话题，随着大型模型兴起，其在智能体的 Brain 模块中承担主要工作。 意图识别的定义：当用户输入指令，通过感知模块传递到 Brain 模块，Brain 模块对其做出反应，本质上是一种分类任务，区分用户具体意图，在单一或多智能体系统中都至关重要。 通过常见智能助手如 Siri、小爱同学的例子可更直观理解。 在 AI 搜索中，意图识别的关键作用包括对用户提问进行分类，如导航类（如搜索“ThinkAny”为打开官网）、信息查询类（如搜索“什么是 AI 搜索引擎”为了解行业）、交易类（如搜索“笔记本电脑”为购买）、本地信息类（如搜索“附近的烤肉店”为找附近餐馆）等，还存在其他分类和多级子分类，但面临枚举无法穷尽的问题。 对搜索意图分类可匹配更准的信息源和更好的回复提示词，提升检索召回率，保证搜索结果个性化。目前主流实现方案主要通过提示词请求大模型完成识别，但准确度不够高，大模型的 Function Calling 能力也可理解为一种意图识别。 在提示词中使用意图分类的理论依据是人工智能的意图识别理论，其核心观点包括通过自然语言处理技术从用户查询中识别目的或需求，考虑上下文理解以更全面理解意图，将识别出的意图分类并与预定义指令或操作匹配执行相应任务。具体步骤包括定义意图类别、分析用户输入、进行意图分类和执行相应操作。

像 FindFormula 这样的函数已经在使用机器学习启发的技术来获取数据并尝试为您生成“合理的公式”，它或许能够帮助您识别数学公式并写成文档。

以下是为您提供的相关信息： Hedra：hedra.com 放出了基础模型 Character1 的研究预览版，即日起在 http://hedra.com（桌面和移动）上提供。它可以直接文字转语音，目前有 6 个语音，也可以直接上传音频。 Sovits：关于基于 Sovits 的声音训练及推理，需要准备数据集，百度网盘链接为：https://pan.baidu.com/s/14iK32JKIPvjmf1Kfq21mzg?pwd=hjhj 提取码：hjhj 。模型的安装比较简单，拷贝就行，详情请看网盘里的说明。提取人声的最佳模型是 mdxnet，提取出来的声音一般还需要用 iZotope RX 等软件精细处理，去掉杂音、和声和混响，达到“干声”效果。iZotope RX 软件链接：https://pan.baidu.com/s/1NXh67SViKm39zT08U7zg?pwd=kmhd 提取码：kmhd 。安装时记得把 vst3 和 aax 勾上，主程序安装完成后，替换补丁是直接复制粘贴，不需要双击运行。安装完成后，打开提取的人声，左下角的控件移动到最左边，让图形更加清爽。去混响可按特定顺序操作，并通过调整数值以耳朵为准感受效果，合适则点击渲染应用到整首歌。

以下是为您提供的关于图形识别和打标的相关信息： 有一些工具和资源可以帮助进行图形打标，例如： 图像打标助手：上传任意一张或多张图片，打标助手就会自动识别图像内容，并返回适用于 AI 模型训练标注的图像描述。 基于 GPT4Vision 做的免费批量打标工具：支持一次性给 100 张图像打标、批量下载标注文件、批量增加/删除前缀、手动改标注。但需添加自己的 OpenAI API Key。 关于图形认知题： 图形认知题是一种教育活动或测试，旨在帮助孩子们识别、区分和理解不同的图形和图案，常用于儿童早期教育，促进视觉和认知发展。 其特点包括图形识别、颜色识别、大小和比较、排序和分类、图形与现实世界的关联、空间关系、图形的绘制与再现等。 创作时可以结合手工方式，让家长和孩子在互动中完成。 还可以让 GPT 根据场景生成五个场景中常见的事物，以制作完整的图片。

以下是一个可以根据宠物照片生成数字宠物并具有简单活动的工具/模型/API： 出门问问 Mobvoi 的照片数字人工作流及语音合成（TTS）API。 出门问问是一家以生成式 AI 和语音交互为核心的人工智能公司，为全球多个国家提供面向创作者的 AIGC 工具、AI 政企服务，以及 AI 智能硬件。致力于打造国际领先的通用大模型，通过 AI 技术、产品及商业化三位一体发展，致力成为全球 AI CoPilot 的引领者。 在 ComfyUI 全球领导力峰会上，特意搭建了数字人 workflow（照片数字人驱动），仅需上传一张照片，输入一段文字或者上传一段音频，就可以生成短视频让“照片开口说话”。本次活动特意提供了免费 api 额度及操作指南给大家进行体验。以下是一些不同风格的照片驱动效果展示：

大模型微调是在较小的、特定领域的数据集上继续大模型的训练过程，具有重要意义和多种方式： 意义： 提高模型在特定任务中的性能：可以输入更多示例，经过微调的模型在特定任务中表现更好，但可能会失去一些通用性。 提高模型效率：实现更低的延迟和成本，可通过专门化模型使用更小的模型，以及舍弃示例或指令来改善。 方式： 从参数规模的角度，分为全量微调 FFT（Full Fine Tuning）和 PEFT（ParameterEfficient Fine Tuning）。全量微调是对全量的模型参数进行全量的训练，而 PEFT 只对部分模型参数进行训练。从成本和效果综合考虑，PEFT 是目前业界较流行的微调方案。 对于 Llama3 的微调，需要下载数据集，如可参考文档： 。有了数据集后，将其上传到服务器，编写并执行微调代码，大概 15 分钟左右可完成微调。 此外，通俗来讲，大模型是输入大量语料，让计算机获得类似人类的“思考”能力，能进行文本生成、推理问答、对话、文档摘要等工作。大模型的训练、使用过程可类比上学参加工作：找学校（需要大量 GPU 进行训练）、确定教材（需要大量数据）、找老师（选择合适算法）、就业指导（即微调）、搬砖（推导）。在 LLM 中，Token 被视为模型处理和生成的文本单位，会对输入进行分词并数字化形成词汇表。 OpenAI 官方微调教程：

大模型通俗来讲，是输入大量语料，让计算机获得类似人类的“思考”能力，从而能够理解自然语言，并进行文本生成、推理问答、对话、文档摘要等工作。 大模型的训练和使用过程可以用“上学参加工作”来类比： 1. 找学校：训练大模型需要大量计算，GPU 更合适，只有购买得起大量 GPU 的才有资本训练。 2. 确定教材：大模型需要的数据量特别多，几千亿序列（Token）的输入基本是标配。 3. 找老师：用合适的算法讲述“书本”中的内容，让大模型更好理解 Token 之间的关系。 4. 就业指导：为让大模型更好胜任某一行业，需要进行微调（fine tuning）指导。 5. 搬砖：就业指导完成后，进行如翻译、问答等工作，在大模型里称之为推导（infer）。 在大模型中，Token 被视为模型处理和生成的文本单位，会被数字化形成词汇表，便于计算机处理。为让计算机理解 Token 之间的联系，还需把 Token 表示成稠密矩阵向量，这个过程称为 embedding，常见算法有基于统计的 Word2Vec、GloVe，基于深度网络的 CNN、RNN/LSTM，基于神经网络的 BERT、Doc2Vec 等。以 Transform 为代表的大模型采用自注意力（Selfattention）机制来学习不同 token 之间的依赖关系，生成高质量 embedding。 大模型的“大”指用于表达 token 之间关系的参数多，主要是模型中的权重（weight）与偏置（bias），例如 GPT3 拥有 1750 亿参数。 所谓的大模型，简而言之就是拥有庞大参数数量的模型，通过处理和理解海量数据，能够胜任一系列复杂的任务。大模型强大的原因在于庞大的参数数量和大量的数据，参数帮助模型更深入地理解和生成数据，大量数据是学习的基础，使其能掌握丰富的知识和技能。

腾讯混元大模型（HunyuanLarge）是全球最大的 MoE 开源模型，具有以下特点： 拥有 3890 亿参数，其中活跃参数为 520 亿。 具备强大的长文本处理和常识推理能力，支持 256K 上下文窗口。 通过数据增强，使用合成数据提升对未见内容的理解。 详细介绍： 模型下载： 技术报告：

以下为整合多家大语言模型的工具介绍： 1. Poe： 由 Quora 开发，有 APP 版本，支持跨端使用。 集成了 Chat GPT、GPT4、Claude+、Claude、Dragonfly 等模型，同时支持用户自建 Chatbot。 不同语言模型回复效果有差异，适合需要调用多种大语言模型的用户。 Dragonfly 擅长给出较短的回答，并擅长在输入中给出示例时遵循指示。 Claude 更擅长创造性回复，配合 Poe 中的提问引导，非常适合在查阅资料时使用，有时能够给出超越直接使用 Chat GPT 时的体验，但和 Chat GPT 一样，Claude 也时常会给出一些错误回复，一些问题可在两个模型中都问一遍提升信息准确性。 支持分享用户和模型的对话内容，但 GPT4、Claude+产品需要付费订阅使用。 访问地址： Poe 中的提问引导能够启发用户，支持 Explore Chatbot，但丰富度不如后续要介绍的 Character，midjourney prompt 扩写 Chatbot 能力很惊人。 2. Ollama： 支持多种大型语言模型，包括通义千问、Llama 2、Mistral 和 Gemma 等，适用于不同应用场景。 易于使用，适用于 macOS、Windows 和 Linux 系统，同时支持 cpu 和 gpu。 提供模型库，用户可从中下载不同模型，这些模型有不同参数和大小，以满足不同需求和硬件条件。模型库可通过 https://ollama.com/library 查找。 用户可通过简单步骤自定义模型，例如修改模型的温度参数来调整创造性和连贯性，或者设置特定的系统消息。 提供 REST API，用于运行和管理模型，以及与其他应用程序的集成选项。 社区贡献丰富，包括多种集成插件和界面，如 Web 和桌面应用、Telegram 机器人、Obsidian 插件等。 下载安装地址：https://ollama.com/download/ ，安装完后，在 mac 上启动 ollama 应用程序，在 linux 上通过 ollama serve 启动，可通过 ollama list 确认，未下载模型时正常显示空，可通过 ollama 命令下载模型。 3. 未来还会不断丰富大模型的外延能力，例如知识库检索、计算工具、WolframAlpha、操作软件等。首先集成了 LangChain 框架，可更方便地基于 Llama2 开发文档检索、问答机器人和智能体应用等。针对 LangChain 框架封装的 Llama2 LLM 类见，简单的调用代码示例如下。

以下是一些关于大模型的前沿论文： 2017 年发布的《Attention Is All You Need》，开启了大模型发展的序幕。 2018 年 Google 提出的 BERT（Bidirectional Encoder Representations from Transformers），创新性地采用双向预训练并行获取上下文语义信息及掩码语言建模，参数规模在 110M 到 340M 之间。 2018 年 OpenAI 提出的 GPT（Generative Pretrained Transformer），开创了仅使用自回归语言建模作为预训练目标的方式，参数规模达 1750 亿。 2021 年 Meta 提出的 Large LAnguage Model Approach（LLAMA），是首个开源模型，为构建更大规模、更通用的语言模型提供了方法与工具，参数规模在十亿到千亿之间。 2024 年苹果公布的《MM1:Methods,Analysis & Insights from Multimodal LLM Pretraining》，这是一个具有高达 30B 参数的多模态 LLM 系列，探讨了不同架构组件和数据选择的重要性。

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 AI 去水印的工具和方法： 1. AVAide Watermark Remover：这是一个在线工具，使用 AI 技术从图片中去除水印。它支持多种图片格式，如 JPG、JPEG、PNG、GIF 等。操作简单，只需上传图片，选择水印区域，然后保存并下载处理后的图片即可。这个工具还提供了其他功能，如去除文本、对象、人物、日期和贴纸等。 2. Vmake：同样提供 AI 去除图片水印的功能。用户可以上传最多 10 张图片，AI 会自动检测并移除图片上的水印。处理完成后，用户可以选择保存生成的文件。适合需要快速去除水印的用户，尤其是那些需要在社交媒体上分享图片的用户。 3. AI 改图神器：提供 AI 智能图片修复去水印的功能，可以一键去除图片中的多余物体、人物或水印，不留任何痕迹。支持直接粘贴图像或上传手机图像，操作简单方便。 此外，如果想去掉图片中特定的物体，如右手的手串，除了 PS，还可以选择以下工具： Adobe Firefly 的 AI 版，SD 局部重绘。 Firefly、Canva、Google Photo 都有局部重绘功能。 微软 Designer 也免费。 还可以使用工具 https://clipdrop.co/cleanup 进行图片去水印。 这些工具各有特点，可以根据您的具体需求选择最适合您的去水印工具。内容由 AI 大模型生成，请仔细甄别。

要保证 AI 生成 SVG 图片的质量，您可以参考以下方法： 在使用 AI 生成图片时，可能会遇到即使输入相同关键词，生成的图片仍有很强随机性的情况。为了让生成的图片更加可控，可以利用 seed 参数进行反向生成。 首先，从官方文档中了解 seed 参数的作用：Midjourney 会用一个种子号来绘图，把这个种子作为生成初始图像的起点。种子号为每张图随机生成，但可以使用 Seed 或 same eseed 参数指定。使用相同的种子号和提示符将产生类似的结尾图片。详细参数可查看官方文档： 默认情况下，种子是随机给定的。若想要获得比较相似的图，需要将 seed 固定下来。简单来说，使用时在关键词后添加 seed 参数即可，具体数字在 0–4294967295 范围内均可。例如：caiyunyiueji is a cute sports anime girl,style by Miyazaki Hayao,emoji,expression sheet,8k seed 8888 这样就能保证每次生成的都是相同的图。此外，还可以反向利用这个特性对已经确定的效果图进行微调。比如当发现有一张图已比较接近目标，还需要一些微调时，可以利用确定图片的 seed，在此基础上添加新的关键词来实现。

以下是一些生成 logo 图片的 AI 工具： 1. Looka：是一个在线 Logo 设计平台，使用 AI 理解用户的品牌信息和设计偏好，生成多个设计方案供选择和定制。 2. Tailor Brands：AI 驱动的品牌创建工具，通过用户回答问题生成 Logo 选项。 3. Designhill：其 Logo 制作器使用 AI 技术创建个性化设计，用户可选择元素和风格。 4. LogoMakr：提供简单易用的设计工具，用户可拖放设计，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，有 AI 辅助设计建议。 6. LogoAI by Tailor Brands：Tailor Brands 推出的 AI Logo 设计工具，根据用户输入快速生成方案。 7. 标小智：中文 AI Logo 设计工具，利用人工智能技术帮助创建个性化 Logo。 另外，即梦 AI 也有相关功能。制作步骤如下： 1. 在即梦左侧点击「智能画布」，「上传图片」上传一张 logo 图，点击「图生图」输入描述词，参考程度为 55 ，选择「轮廓边缘」，点击立即生成。 2. 右侧图层可看到 4 张图，选择喜欢的图；若不喜欢，可用局部重绘、消除笔等功能调整或重新生成。 还有第六期的活动“一起做个 LOGO 吧”，活动时间为 2024 年 6 月 9 日至 2024 年 6 月 16 日。参与方式为使用 SD 等 AI 工具出图，作品直接发送至 SD 学社微信群。更多 SD 教程可参考： ，并开启本地 sd 客户端。

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：

以下是在生成刺绣图片方面可能表现优秀的 AI 工具，以及一些相关的图生图 AI 工具供您参考： 图生图 AI 工具： Artguru AI Art Generator：在线平台，生成逼真图像，给设计师提供灵感，丰富创作过程。 Retrato：AI 工具，将图片转换为非凡肖像，拥有 500 多种风格选择，适合制作个性头像。 Stable Diffusion Reimagine：新型 AI 工具，通过稳定扩散算法生成精细、具有细节的全新视觉作品。 Barbie Selfie Generator：专为喜欢梦幻童话风格的人设计的 AI 工具，将上传的照片转换为芭比风格，效果超级好。 不过目前尚未有专门针对生成刺绣图片的特定 AI 工具。这些 AI 模型通过组合技术如扩散模型、大型视觉转换器等，可以根据文本或参考图像生成具有创意且质量不错的相似图像输出，但仍有一些局限，如偶尔会出现性能不稳定、生成内容不当等问题。

AI 充当专业顾问和知识助教的角色主要体现在以下几个方面： 1. 在医疗保健领域，AI 可能通过元学习更快地获取知识，并通过深入探索其内部工作机制，成为下一代专家的教师，最终超越领域专家的角色。 2. 当需要大模型充当专属客服时，如依据特定书籍内容回答问题或作为公司客服了解相关信息，为大模型提供知识背景可减少其幻觉，更高级的方式是使用 RAG 知识内容增强检索。 3. 在其他领域，如搭配服装、提供职业建议、提升沟通能力等方面，已经出现了专门设计的 AI 驱动工具和教练。未来，每个人可能拥有理解自身生活独特背景的个性化聊天机器人，为生活变化和实现目标提供建议与支持，如在离婚、上大学、生孩子、锻炼、改善财务状况等方面。

使用 AI 制作专业视频的流程如下： 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。 现阶段 AI 视频生成的应用场景包括： 1. 专业创作者（艺术家、影视人等）：AI 生成能够为作品赋予独特风格和想象力，为创作者提供灵感，配合高超的剪辑技巧和叙事能力，便可以制作出超乎想象的效果。低成本动捕更是能够大幅降低后期制作的门槛和成本，自动识别背景生成绿幕、视频主体跟随运动等能够辅助视频编辑，为后期制作增加更多空间。目前该应用主要集中在音乐 MV、短篇电影、动漫等方向。一些 AI 视频平台也积极寻求创意合作，为创作者提供免费支持。 2. 自媒体、非专业创作者：这部分人群通常有着非常具体且明确的视频剪辑痛点。比如科技、财经、资讯类重脚本内容的视频在制作时需花费大量时间寻找视频素材、还需注意视频版权问题。一些产品（Invideo AI、Pictory）已经在发力脚本生成分镜、视频，帮助创作者降低视频素材制作门槛。Gamma AI 已经实现了文章高效转 PPT 的能力，若能结合 Synthesia、HeyGen AI、DID 等产品的 Avatar、语音生成能力也可快速转化为视频内容。不同平台适合不同内容形式，创作者想要将同一个素材在不同平台分发就意味着制作成本的升高。而 OpusClip 提供的长视频转短视频致力于解决这一痛点。 3. 企业客户：对于没有足够视频制作资金的小企业、非盈利机构来说，AI 视频生成可以为其大幅缩减成本。 制作视频的相关工具推荐： 最佳动画工具：用于在视频中为人脸制作动画的 DiD（https://www.did.com/）。用于从文本创建视频的 Runway v2（https://app.runwayml.com/） 最佳语音克隆：ElevenLabs（https://beta.elevenlabs.io/speechsynthesis） 同时需要注意，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。

以下为您介绍一些可用于 UI 设计图的 AI 软件及相关操作： Midjourney： 1. 直播礼物风格图标： 关键词：喂图 + （Gift icon）,cartoon style,solid color background luminous effect,3d –iw 1 –v 5 –q 2 卡通风格，纯色背景发光效果，3d 需在素材网站上找喜欢的 icons 风格喂图给机器人，不知如何喂图可参考《奶奶看了都会的 Midjourney 入门教程》 （Gift icon）可替换为其他关键词，如（beer icon）啤酒图标、（Headphone icon）耳机图标等 2. 主题应用 icons： 关键词：icon design,light texture,glow,Dribbble,3D,frostedglass effect,3d,ui,ux,–upbeta –q 2 –v 4 3. B 端图标： 关键词：喂图 + A data icon,blue gradient frosted glass,frostedglass building,white transparent technology sensewhite city building scene,data line link,chip,OCrenderer,big data,industrial machinery,high detailight gray background with simple linear details,studio lighting,3d,c4d,pure white background,8k 多尝试喂不同构图的图片，喂图玩法中参考图影响最大，建议多跑跑图 4. 音乐软件 UI 设计： 关键词：music app ui design,ux design,white,light,bright,data,modern,smooth,behance,dribbble,–upbeta –q 2 –v 4 此外，还有一些可辅助或自动生成 CAD 图的 AI 工具： 1. CADtools 12：Adobe Illustrator（AI）插件，为 AI 添加 92 个绘图和编辑工具，包括图形绘制、编辑、标注、尺寸标注、转换、创建和实用工具。 2. Autodesk Fusion 360：Autodesk 开发的集成了 AI 功能的云端 3D CAD/CAM 软件，能创建复杂几何形状和优化设计。 3. nTopology：基于 AI 的设计软件，可创建复杂 CAD 模型，包括拓扑优化、几何复杂度和轻量化设计等。 4. ParaMatters CogniCAD：基于 AI 的 CAD 软件，能根据用户输入的设计目标和约束条件自动生成 3D 模型，适用于拓扑优化、结构设计和材料分布等领域。 5. 主流 CAD 软件（如 Autodesk 系列、SolidWorks 等）中的生成设计工具：可根据用户输入的设计目标和约束条件自动产生多种设计方案。 使用这些工具通常需要一定的 CAD 知识和技能，对于初学者，建议先学习基本的 3D 建模技巧，再尝试使用这些 AI 工具提高设计效率。

以下是关于建立 AI 客服的相关信息： 传统智能客服企业在 LLM 时代面临困境，如明星智能客服企业欠薪、部分企业解散团队或转向出海客服方向。这既有必然性也有偶然性，与智能客服行业的属性有关。 从产品角度看，智能客服分为智能部分和客服部分。智能部分基于 NLP 技术进行基于业务逻辑的 AI 对话管理，客服部分包括传统客服坐席、内部数据查询台等。 企业对客服效果非常看重，而做好客服服务需要企业产品的详细数据与用户数据，但智能客服企业在赋能时难以获取关键信息，很多采取本地部署，费力且难有积累。 您可以通过以下方式建立 AI 客服： 参考“DIN：全程白嫖拥有一个 AI 大模型的微信助手”，一个能解答任何问题的 AI 机器人，可接入微信或群聊，为用户提供自动答疑服务，还能投喂特定知识，成为客服、专业老师或知识备忘录，无需技术知识，小白也能轻松搭建，全程只需复制粘贴，可自定义知识库，满足不同需求，支持多场景应用，如客服、教育、个人知识管理等。 了解“零基础模板化搭建 AI 微信聊天机器人”，微信有多种功能，如个人微信/微信群、微信公众号、微信服务号、微信客服等，Coze AI 平台支持与微信公众号、服务号、客服的对接，最近 Coze 的国内版正式发布 API 接口功能，可对接个人微信甚至微信群。相关部署方法对国外版或国内版 Coze 均适用，但对接国外版需服务支持黑魔法。

以下是一些关于让 ChatGPT 成为专业编程指导者的提示词相关内容： 1. 协助用户完成提示词优化：您是一名优秀的 Prompt 工程师，熟悉的转化步骤包括思考 ChatGPT 最适合扮演的角色、问题的上下文说明以及任务陈述等。 2. 逆向提示词工程概念：可以给 ChatGPT 提供简洁的提示词，让它更准确地理解“逆向提示词工程”的意思，并通过思考过程帮它构建专业知识领域。 3. 一线医生使用 ChatGPT 的案例：如 ChatGPT 用长篇富有同情心的回答向摩尔医生提供对朋友解释缺乏有效治疗选择的措辞，还提供了传递坏消息的方式，并在最后用奇怪而亲密的口吻给予总结和鼓励。

在训练一个能在自己专业领域进行分析和决策的机器人时，首先您将学习一些软件开发最佳实践的提示。接下来会涵盖一些常见的用例，包括总结、推理、转换和扩展。然后您将使用 LLM 构建一个聊天机器人。在大型语言模型或 LLM 的开发中，大体上有两种类型的 LLM，分别称为基础 LLM 和指令调整后的 LLM。基础 LLM 已经训练出来根据文本训练数据预测下一个单词，通常是在互联网和其他来源的大量数据上进行训练，以找出接下来最有可能的单词。例如，若提示“一次有一个独角兽”，它可能会继续完整这个句子，预测出接下来的几个单词是“和所有的独角兽朋友生活在一个神奇的森林里”。但如果提示“法国的首都是什么”，那么 LLM 可能会给出正确的回答“巴黎”，或者也可能会给出错误的回答。训练后的 LLM 可以接收新的提示作为输入，并输出预测结果。