统一的AIGC界面，目前有哪些？

AIGC 大模型是一个较为复杂的概念，下面为您详细解释： 首先，生成式 AI 生成的内容称为 AIGC。 相关技术名词包括： 1. AI 即人工智能。 2. 机器学习是指电脑通过找规律进行学习，包括监督学习、无监督学习和强化学习。 监督学习使用有标签的训练数据，目标是学习输入和输出之间的映射关系，包括分类和回归。 无监督学习的数据没有标签，算法自主发现规律，经典任务如聚类，例如让模型将一堆新闻文章根据主题或内容特征分成相似的组。 强化学习从反馈中学习，以最大化奖励或最小化损失，类似训练小狗。 3. 深度学习是一种参照人脑神经网络和神经元的方法（因有很多层所以叫深度），神经网络可用于监督学习、无监督学习和强化学习。 4. 生成式 AI 能够生成文本、图片、音频、视频等内容形式。 5. LLM 是大语言模型。对于生成式 AI，生成图像的扩散模型不属于大语言模型；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。 技术里程碑方面，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，而不依赖于循环神经网络（RNN）或卷积神经网络（CNN）。

AIGC 即 AI generated content，又称为生成式 AI，意为人工智能生成内容。 AIGC 能够通过机器学习和深度学习算法，根据输入的数据和指令生成各种类型的内容，例如 AI 文本续写、文字转图像的 AI 图、AI 主持人等。其应用领域广泛，包括内容创作、广告、媒体等。 AIGC 主要分为语言文本生成、图像生成和音视频生成。语言文本生成利用马尔科夫链、RNN、LSTMs 和 Transformer 等模型生成文本，如 GPT4 和 Gemini Ultra。图像生成依赖于 GANs、VAEs 和 Stable Diffusion 等技术，应用于数据增强和艺术创作，代表项目有 Stable Diffusion 和 StyleGAN 2。音视频生成利用扩散模型、GANs 和 Video Diffusion 等，广泛应用于娱乐和语音生成，代表项目有 Sora 和 WaveNet。此外，AIGC 还可应用于音乐生成、游戏开发和医疗保健等领域。 能进行 AIGC 的产品项目众多，能进行 AIGC 的媒介也很多，包括且不限于： 语言文字类：OpenAI 的 GPT，Google 的 Bard，百度的文心一言等。 语音声音类：Google 的 WaveNet，微软的 Deep Nerual Network，百度的 DeepSpeech 等，还有合成 AI 孙燕姿大火的开源模型 Sovits。 图片美术类：早期有 GEN 等图片识别/生成技术，去年大热的扩散模型又带火了生成质量很高的 Midjourney，先驱者谷歌的 Disco Diffusion，一直在排队测试的 OpenAI 的 Dalle·2，以及 stability ai 和 runaway 共同推出的 Stable Diffusion。 AIGC、UGC（普通用户生产）和 PGC（专业用户生产）都是内容生成的不同方式，主要区别在于内容的创作者和生成方式。AIGC 由人工智能生成内容，优势在于可以快速、大规模地生成内容，适用于需要大量内容的场景。UGC 由用户生成内容，优势在于内容丰富多样，能反映用户真实想法和创意，适用于互动性强的平台。PGC 由专业人士或机构生成内容，优势在于内容质量高、专业性强，适用于需要高质量内容的平台。 目前，我国对 AIGC 的监管框架由《网络安全法》《数据安全法》及《个人信息保护法》构成，并与《互联网信息服务算法推荐管理规定》、《互联网信息服务深度合成管理规定》、《生成式人工智能服务管理暂行办法》、《科技伦理审查办法（试行）》等形成了共同监管的形势。AIGC 应用可能引发内生风险、数据隐私问题和知识产权风险，需要进一步加强监管和伦理约束。

AIGC 即 AI generated content，又称为生成式 AI，意为人工智能生成内容。 AIGC 能够通过机器学习和深度学习算法，根据输入的数据和指令生成各种类型的内容，例如 AI 文本续写、文字转图像的 AI 图、AI 主持人等。其应用领域广泛，包括内容创作、广告、媒体等。 AIGC 主要分为语言文本生成、图像生成和音视频生成。语言文本生成利用马尔科夫链、RNN、LSTMs 和 Transformer 等模型生成文本，如 GPT4 和 Gemini Ultra。图像生成依赖于 GANs、VAEs 和 Stable Diffusion 等技术，应用于数据增强和艺术创作，代表项目有 Stable Diffusion 和 StyleGAN 2。音视频生成利用扩散模型、GANs 和 Video Diffusion 等，广泛应用于娱乐和语音生成，代表项目有 Sora 和 WaveNet。此外，AIGC 还可应用于音乐生成、游戏开发和医疗保健等领域。 能进行 AIGC 的产品项目众多，能进行 AIGC 的媒介也很多，包括且不限于： 语言文字类：OpenAI 的 GPT，Google 的 Bard，百度的文心一言，还有一种国内大佬下场要做的的 LLM 都是语言类的。 语音声音类：Google 的 WaveNet，微软的 Deep Nerual Network，百度的 DeepSpeech 等，还有合成 AI 孙燕姿大火的开源模型 Sovits。 图片美术类：早期有 GEN 等图片识别/生成技术，去年大热的扩散模型又带火了我们比较熟悉的、生成质量无敌的 Midjourney，先驱者谷歌的 Disco Diffusion，一直在排队测试的 OpenAI 的 Dalle·2，以及 stability ai 和 runaway 共同推出的 Stable Diffusion。 AIGC、UGC（普通用户生产）和 PGC（专业用户生产）都是内容生成的不同方式，这三种内容生成方式的主要区别在于内容的创作者和生成方式。AIGC 的优势在于可以快速、大规模地生成内容，适用于需要大量内容的场景，如自动化新闻、广告创作等。UGC 的优势在于内容丰富多样，能够反映用户的真实想法和创意，适用于社交媒体、社区论坛等互动性强的平台。PGC 的优势在于内容质量高、专业性强，适用于新闻媒体、专业网站等需要高质量内容的平台。 目前，我国对 AIGC 的监管框架由《网络安全法》《数据安全法》及《个人信息保护法》构成，并与《互联网信息服务算法推荐管理规定》、《互联网信息服务深度合成管理规定》、《生成式人工智能服务管理暂行办法》、《科技伦理审查办法（试行）》等形成了共同监管的形势。AIGC 应用可能引发内生风险、数据隐私问题和知识产权风险，相关法律和规定对 AIGC 的透明性、数据收集和处理、知识产权归属等提出了要求。然而，著作权归属、数据隐私等问题尚需更多法律明确规定。此外，AIGC 的滥用可能导致虚假信息传播、侵犯隐私等问题，因此需要进一步加强监管和伦理约束。

以下是为您生成的 600 字左右关于人工智能生成内容（AIGC）的感悟： AIGC 作为当今科技领域的热门话题，正以惊人的速度改变着我们的生活和工作方式。 AIGC 强调的是利用人工智能技术生成各种内容，包括文本、图像、音频和视频等。它并非简单的技术堆砌，而是多种先进技术融合的成果。例如，Transformer 模型在语言处理和多模态领域的应用，为 AIGC 提供了强大的支撑。 从原理上看，AIGC 涉及多种生成算法，如 VAE、GAN、FlowModel 和 Diffusion Model 等。这些算法使得机器能够创造出具有一定质量和创意的内容。同时，还有像 IS 和 FID 这样的评价指标来衡量生成图片的质量。 在实际应用中，AIGC 展现出了巨大的潜力。它可以自动撰写新闻文章，为媒体行业带来效率的提升；能够生成艺术画作，为艺术创作注入新的活力；可以创作音乐，丰富音乐领域的多样性；还能制作视频游戏内容，为娱乐产业增添新的元素。 ChatGPT 作为 AIGC 在文本生成领域的杰出代表，充分展示了 AIGC 的强大能力。它通过预训练和大量的数据投喂，能够与用户进行流畅且相关的文本交流，仿佛在玩“文字接龙游戏”。 然而，AIGC 也面临一些挑战和问题。比如生成内容的准确性和可靠性需要进一步提高，版权和伦理问题也需要引起重视。但不可否认的是，AIGC 为我们开启了一扇充满无限可能的大门，让我们对未来充满期待。随着技术的不断进步和完善，相信 AIGC 将在更多领域发挥重要作用，为人类创造更多的价值。

以下是关于人工智能生成内容（AIGC）的突破、对齐及产业培育的感悟： 一、原理与概念 1. 人工智能（AI）：是一种目标，让机器展现智慧，简称 AI。 2. 生成式人工智能（GenAI）：目标是让机器产生复杂有结构的内容，简称 GenAI。 3. 机器学习：一种手段，让机器自动从资料中找到公式，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，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，如聚类。 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：一种更厉害的手段，参照人脑有神经网络和神经元（因有很多层所以叫深度），神经网络可用于多种学习方式。 5. 大语言模型（LLM）：是一类具有大量参数的“深度学习”模型。 6. ChatGPT：是 AIGC 技术的一个应用实例，是美国 OpenAI 公司开发的基于大型语言模型的对话机器人，能根据用户输入生成连贯且相关的文本回复。 二、AIGC 的特点与应用 AIGC 是利用人工智能技术生成内容的新型生产方式，包括文本、图像、音频和视频等内容。其技术可用于多种应用，如自动撰写新闻文章、生成艺术画作、创作音乐、制作视频游戏内容等。 三、相关概念的关系与区别 AGI、GenAI、AIGC 几个概念有所区别与联系，具体可参考相关图示。更多概念可问 Kimi、通义千问、文心一言等大模型。 四、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处理序列数据，不依赖于循环神经网络或卷积神经网络。

AIGC 即 AI generated content，又称为生成式 AI，是一种利用人工智能技术生成各种类型内容的应用方式。 AIGC 能够通过机器学习和深度学习算法，根据输入的数据和指令生成符合特定要求的内容，其应用包括但不限于以下方面： 1. 文字生成：使用大型语言模型（如 GPT 系列模型）生成文章、故事、对话等内容。 2. 图像生成：使用 Stable Diffusion、DALLE 等模型生成艺术作品、照片等。 3. 视频生成：使用 Runway、KLING 等模型生成动画、短视频等。 类似的名词缩写还有 UGC（普通用户生产），PGC（专业用户生产）等。能进行 AIGC 的产品项目众多，能进行 AIGC 的媒介也很多，包括且不限于： 1. 语言文字类：OpenAI 的 GPT，Google 的 Bard，百度的文心一言，还有一种国内大佬下场要做的的 LLM 都是语言类的。 2. 语音声音类：Google 的 WaveNet，微软的 Deep Nerual Network，百度的 DeepSpeech 等，还有合成 AI 孙燕姿大火的开源模型 Sovits。 3. 图片美术类：早期有 GEN 等图片识别/生成技术，去年大热的扩散模型又带火了我们比较熟悉的、生成质量无敌的 Midjourney，先驱者谷歌的 Disco Diffusion，一直在排队测试的 OpenAI 的 Dalle·2，以及 stability ai 和 runaway 共同推出的 Stable Diffusion。 作为一种强大的技术，生成式 AI 能够赋能诸多领域，但也存在多重潜在的合规风险。目前，我国对 AIGC 的监管框架由《网络安全法》《数据安全法》及《个人信息保护法》构成，并与《互联网信息服务算法推荐管理规定》、《互联网信息服务深度合成管理规定》、《生成式人工智能服务管理暂行办法》、《科技伦理审查办法（试行）》等形成了共同监管的形势。 AIGC 主要分为语言文本生成、图像生成和音视频生成。语言文本生成利用马尔科夫链、RNN、LSTMs 和 Transformer 等模型生成文本，如 GPT4 和 Gemini Ultra。图像生成依赖于 GANs、VAEs 和 Stable Diffusion 等技术，应用于数据增强和艺术创作，代表项目有 Stable Diffusion 和 StyleGAN 2。音视频生成利用扩散模型、GANs 和 Video Diffusion 等，广泛应用于娱乐和语音生成，代表项目有 Sora 和 WaveNet。此外，AIGC 还可应用于音乐生成、游戏开发和医疗保健等领域，展现出广泛的应用前景。 AIGC 应用可能引发内生风险、数据隐私问题和知识产权风险。内生风险包括算法的不可解释性和不可问责性，以及代码开源可能带来的安全和伦理担忧。数据隐私方面，AIGC 工具可能导致数据泄露、匿名化不足、未经授权的数据共享等问题。应用风险涉及作品侵权、不当竞争等问题。相关法律和规定对 AIGC 的透明性、数据收集和处理、知识产权归属等提出了要求。然而，著作权归属、数据隐私等问题尚需更多法律明确规定。此外，AIGC 的滥用可能导致虚假信息传播、侵犯隐私等问题，因此需要进一步加强监管和伦理约束。

以下为您推荐几款可用于 UI 界面设计的 AI 软件： 1. Midjourney： 能生成数据图标、B 端图标设计、音乐软件 UI 设计等。 生成的图片在某些方面质感不错，但 UI 设计可能不规范、文字较乱，目前只能作为风格参考。 对于完全不懂 AI 绘图的新手来说容易上手。 设计指令：如果没想好输入哪些指令，可以先用指令模板「ui design forapplication,mobile app,iPhone,iOS,Apple Design Award,screenshot,single screen,high resolution,dribbble」，把里面的“类型”替换成想设计的产品的关键词描述（英文），就能生成想要的 UI 设计图。 2. 星流一站式 AI 设计工具： 具有无限画布区域，包括浏览视图、操作快捷键查询、图像快捷修改。 浏览视图包括视图百分比调节、聚焦、画布清理等功能。 图像快捷操作有细节微调、整体微调、增强模型、提示词、用作图生图、用作图片参考等。 支持图像分享与信息查看，包括图像信息查看、生成分享链接与发送到 LiblibAI 等。

很抱歉，目前没有关于为 DEESKEEP 搭建本地知识库且使用 WORD 和 PDF 文件频率较高、中文界面的相关内容。但一般来说，您可以考虑以下步骤： 1. 确定知识库的结构和分类，以便有效地组织和存储文件。 2. 选择适合的工具或软件来管理本地知识库，确保其支持中文界面和对 WORD、PDF 文件的良好处理。 3. 对 WORD 和 PDF 文件进行整理和标记，以便于快速检索和查找。 4. 建立索引和目录，提高文件的访问效率。 您还可以通过在网上搜索相关的技术教程和案例，获取更详细和具体的指导。

以下是一些可以让 AI 生成好看的移动端 UI 界面设计的工具及相关方法： 1. Midjourney： 是目前较容易上手的工具，适合新手入门。 对于 UI/UX 设计师，能加快设计流程，在主体、配色、风格等方向探索 AI 在设计中的应用。 生成 UI 设计图的指令：如果没想好要输入哪些指令，可以先用指令模板「ui design forapplication,mobile app,iPhone,iOS,Apple Design Award,screenshot,single screen,high resolution,dribbble」，把里面的“类型”替换成您想设计的产品的关键词描述（英文），就能生成想要的 UI 设计图。例如，出行类关键词可以是“距离、车费、费用结算、优惠金额、地图”等；餐饮类关键词可以是“介绍咖啡的特色、口味、咖啡豆产地、价格”等；运动类关键词可以是“卡路里、步数、距离、某种运动”等描述。 如果想指定生成某个页面（首页、登录页等），只需要再加一段页面指令描述，例如「landing page、Profile Page」。 产出的设计图视觉效果不错，更适合在 APP 设计的初始阶段，如头脑风暴和风格探索等过程中，为设计师提供更多灵感和创意。 2. Coze： 可以直接使用 Coze 的 API 对接前端 UI 框架，将工作流逻辑集中在工程模板端，实现前后端分离的处理方式。 也可以直接调用大模型 API，并通过前端代码实现提示词处理和逻辑控制，将交互流程完全放入前端代码中。 实现文件上传可通过 Coze 的。 搭建 Demo 最简单的方式是首先绘制草图，然后借助多模态 AI 工具（如 GPT/Claude）生成初步的前端结构代码。前端开发语言包括用于构建网页基础框架、定义整体页面结构的 HTML；负责网页布局样式美化、使页面视觉效果更优美的 CSS；实现交互逻辑，如信息处理、网络请求及动态交互功能的 JavaScript。

目前有一些基于人工智能生成内容的工具（AIGC）可用于产品原型设计，以下是相关介绍： 1. UIzard：这是一个利用 AI 技术生成用户界面的工具，能根据设计师提供的信息快速生成 UI 设计。 2. Figma：它是基于云的设计工具，提供自动布局和组件库，其社区开发的一些 AI 插件可增强设计流程。 3. Sketch：这是另一款流行的矢量图形设计工具，其插件系统中有些插件利用 AI 技术辅助设计工作，比如自动生成设计元素等。 这些工具中的 AI 功能通常包括自动生成设计元素、提供设计建议、优化用户界面布局等，能减少设计师的重复劳动，提高设计效率。随着 AI 技术的不断发展，未来可能会有更多专门针对产品原型设计的 AIGC 工具出现。 至于用 UIZARD 设计出来的 UI 界面能否直接给到技术使用，这取决于多种因素，如设计的完整性、与技术实现的兼容性、是否满足技术开发的要求等。一般来说，可能需要进一步的调整和优化才能更好地应用于技术开发。

以下是一些用于小程序界面设计的较好的 AI 工具： 1. Midjourney：目前是较容易上手的工具，对于新手是不错的入门选择。现阶段的 AI 能辅助进行设计，视觉效果吸睛。在 Midjourney 中生成 UI 设计图没有固定的 Prompt，可先使用指令模板「ui design forapplication,mobile app,iPhone,iOS,Apple Design Award,screenshot,single screen,high resolution,dribbble」，把“类型”替换成想设计产品的关键词描述（英文）。例如出行类可使用“距离、车费、费用结算、优惠金额、地图”等关键词，餐饮类可使用“介绍咖啡的特色、口味、咖啡豆产地、价格”等关键词，运动类可使用“卡路里、步数、距离、某种运动”等描述。 2. UIzard：利用 AI 技术生成用户界面的工具，可根据设计师提供的信息快速生成 UI 设计。 3. Figma：基于云的设计工具，提供自动布局和组件库，其社区开发的一些 AI 插件可增强设计流程。 4. Sketch：流行的矢量图形设计工具，插件系统中一些插件利用 AI 技术辅助设计工作，例如自动生成设计元素等。 此外，在 CAD 图绘制方面，也有一些相关的 AI 工具和插件，如： 1. CADtools 12：Adobe Illustrator 插件，为 AI 添加 92 个绘图和编辑工具。 2. Autodesk Fusion 360：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。 5. 一些主流 CAD 软件（如 Autodesk 系列、SolidWorks 等）提供的基于 AI 的生成设计工具，可根据输入的设计目标和约束条件自动产生多种设计方案。但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。

目前市场上有一些可以实现操控电脑界面的 AI 相关项目和产品。例如，谷歌正在开发名为“Project Jarvis”的 AI 项目，预计年底亮相，旨在实现 AI 自动化操作 Chrome 浏览器中的任务，借助升级版 Gemini 2.0，能自主识别屏幕内容并完成复杂操作。同时，微软也推出了 OmniParser，增强 AI 在用户界面中的交互能力。 张梦飞对 Claude 电脑操控功能进行了体验，在操作过程中虽有失误，但也能从中学习和改进。 在开发者工具方面，有多种选择可以组合来创造理想的与电脑交互的方式。个性方面，一些开源模型如 Vicuna 和 Pygmalion 经过微调可在不同应用场景中表现出色；记忆方面，像 Pinecone 这样的向量存储系统可建立持续关系并存储长期记忆等信息；语音方面，ElevenLabs 可赋予声音并控制相关属性；外表方面，LoRAs 可对图像风格等有精细控制；动画方面，DID 和 HeyGen 等工具可使图像“说话”；平台方面，如今多数开发者在 GCP 和 AWS 上部署运行，也有像 Steamship 这样的新解决方案受关注；UI 层方面，SillyTavern、Agnaistic 和 KoboldAI 是受欢迎的选择。此外，还有开源模板可用于开始构建人工智能应用。

以下是一些关于用 AI 绘画（如 Midjourney）来统一国漫风格的建议： 1. 明确关键词：例如，您可以选择与国漫风格相关的具体元素和特征作为关键词，如特定的人物形象、色彩搭配、场景元素等。 2. 参考已有案例：像上述提到的新海诚风格插画、国潮插画等案例，分析其关键词和生成的图片特点，从中获取灵感。 3. 不断尝试和调整：输入关键词后，根据生成的图片效果进行评估，然后对关键词进行修改和优化，以逐渐接近您想要的国漫风格。 4. 注重细节描述：在关键词中加入更多关于细节的描述，比如人物的表情、服饰的纹理、画面的光影效果等，有助于提高生成图片的质量和符合度。 希望这些建议对您有所帮助。

在您所描述的这三个步骤中，将公式图片转为公式编辑器中可编辑的公式这一步骤可以借助 AI 来更简便地完成。目前有一些 AI 工具和技术能够对图片中的公式进行识别和转换，提高工作效率。但需要注意的是，AI 转换可能存在一定的误差，仍需要人工进行检查和修正。

以下是关于人物模样及服装的 SD 关键词描述： 人物类型：肌肉公主、舞者、啦啦队等。 性别：单人，包括女人和男人。 身体特征：有光泽的皮肤、苍白皮肤、白皙皮肤等。 头发样式：直发、卷发、波浪卷等。 头发颜色：挑染、内层挑染、头发内变色等。 头发长度：长发、很短的头发、短发等。 具体人物：初音未来、绫波（碧蓝航线）、比那名居天子、蛮啾（碧蓝航线）、爱宕、时崎狂三、洛琪希、西住美穗、星街彗星、时雨、蒂法·洛克哈特、中野一花、南达科他州（碧蓝航线）、白上吹雪、白井黑子、岛风等。 发型特点：身前，单侧编发，人妻发型；挑染，条纹发色；短碎发等。 面部特征：死鱼眼、晒痕、眼睛发光、垂耳（狗）等。

在保持人物模样及服装等统一方面，如果使用 Midjourney ，有以下相关信息： 1. Midjourney 有新功能 Cref ，可以先跑一张主角的定妆照，在需要出现主角人物的地方，扔进去 Cref 以保持发型、人脸、衣服。但需要注意的是，Midjourney 对亚洲人脸的 Cref 一致性，比对欧美的人脸的一致性效果差，年轻人的效果相对较好，亚洲老人的效果惨不忍睹。而且 Cref 的效果在画面的审美和构图上有一定的破坏性，所以原则上能不用 Cref 就不用，比如只有背影的时候，写个短发男人黑卫衣就可以。 2. 对于人物一致性，还有两个取巧的方式，一个是生成动物，动物会比较容易保持一致性，另一个方式是特定的名人或有特殊属性的人物。 3. 在使用 Cref 时，您可以在提示词后添加 cref URL 并附上人物图像的 URL ，还可以使用 cw 来修改参考强度，强度 100（cw 100）为默认值，会使用人物的脸、头发和衣服，强度 0（cw 0）时则只关注脸（适合改变服装或发型等）。Cref 不仅适用于 Niji 和普通的 Midjourney 模型，还可以与 sref 结合使用。在网页版 alpha 中，您可以通过拖拽或粘贴图像到想象栏，选择相应图标来设置图像为图像提示、风格参考或人物参考，Shift + 选择一个选项可以将一张图像用于多个类别。

提示词不一定要统一。在一些情况下，使用统一的提示词可能有其优势，例如能更清晰地表达意图、增强可读性、便于扩展和维护等。但在实际应用中，是否采用统一的提示词取决于具体的需求和使用场景。 对于结构化提示词，其具有层级清晰、结构可扩展性强、格式和语义一致性好等优点，其思维链通常包括角色、角色简介、角色技能、角色要遵守的规则、工作流程、初始化准备等环节。但要注意，结构化框架的核心在于清晰、简明、有效、统一，不应为了结构化而结构化。如果不需要增设新的模块，就不必强行加入。 在写提示词时，一般要根据自己想画的内容来写。多个提示词之间使用英文半角符号可将权重降低至原先的 90.91%，可将权重减少为原先的 25%。

目前国内有一些可用于制作绘本的免费 AI 工具和相关资源，以下为您提供部分参考： 您可以根据自己的需求选择适合的工具和资源来制作绘本。

目前网上对 AI 的分类方式主要有以下几种： 1. 根据 a16z 榜单重新整理的分类： 生产力（文档、ppt、会议、脑爆、数据处理、搜索、浏览、email、文件） 社交（真实、虚拟） 教育（早教、语言学习、公司教育、父母教育、学生工具、学校工具） 创意内容（视频、音乐、声音、个人图像、图像） 2. 编程工具分类： AI IDE（AI 集成开发环境）：本身是单独的软件开发工具，在原有软件开发工具基础上通过代码魔改具备 AI 功能，如 Cursor、Windsurf、Trae 等。 AI Extensions（AI 插件）：必须被集成进对应的开发环境中才能使用，如阿里的“通义灵码”、百度的“文心快码”、字节跳动的“MarsCode”、科大讯飞的“iFlyCode”、GitHub 的“Copilot”等。 3. 以生成方式划分的 AIGC 分类： 音视频生成类： 视频生成：当前视频生成可分为文生视频、图生视频与视频生视频，主流生成模型为扩散模型。视频生成可用于娱乐、体育分析和自动驾驶等领域，经常与语音生成一起使用。 语音生成：用于文本到语音的转换、虚拟助手和语音克隆等，常用模型由 Transformers 提供，常用技术包括循环神经网络、长短时记忆网络、WaveNet 等。 一些具有代表性的海外项目： Sora（OpenAI）：以扩散 Transformer 模型为核心，能生成长达一分钟的高保真视频，支持多种生成方式，在文本理解方面表现出色。 Genie（Google）：采用 STtransformer 架构，包括潜在动作模型、视频分词器与动力学模型，拥有 110 亿参数。 WaveNet（DeepMind）：一种生成模型，可生成逼真的人类语音。 MuseNet（OpenAI）：一种生成音乐的 AI 模型，可在多种风格和乐器之间组合。 Multilingual v2（ElevenLabs）：一种语音生成模型，支持 28 种语言的语音合成服务。

目前市面上的 AI 工具主要有以下几类： 1. 聊天工具：方便人们进行交流和获取信息。 2. 绘画工具：能够创作出各种风格的绘画作品。 3. 视频工具：用于视频的制作和处理。 4. 音乐工具：辅助音乐的创作和编辑。 此外，AI 工具还分为线上和线下本地部署两种： 线上 AI 工具的优势在于出图速度快，不依赖本地显卡配置，无需下载大型模型，还能查看其他创作者的作品，但出图分辨率通常有限，制作高清横板图片可能受限。 线下部署的 AI 工具可以添加插件，出图质量较高，但使用时可能导致电脑宕机，配置不高时可能出现显存不足导致出图失败的情况。 线上平台适合找参考、测试模型，线下平台则是主要的出图工具。例如，可以在在线上绘图网站的绘图广场上发现想要的画风，点击创作会自动匹配模型和标签，截取游戏人物底图将算力集中在人物身上，多批次尝试不同画风以找到最符合需求的模型和组合，最后在相关网站下载对应模型到本地加载部署后正式生图。

目前 AGI 社区的成员包括： 产品经理 AJ，是「通往 AGI 之路」WaytoAGI 开源知识库的创建者。 全球顶尖的开发者、艺术家、行业落地者。 最优质的模型作者。 众多的学习者，涵盖从 5 岁孩童到 70 岁终身学习者。 创作者，他们通过掌握 AI 技术利用社区资源创作出优质内容与服务。 第一期小鹿形象设计中的 10 个角色：AGI 小鹿、关键词小鹿、sd 修仙炼丹小鹿、离谱村守护仙子、Agent 智小美小鹿、AIGC 鹿导、AI 春晚小鹿、2050 智能小鹿、AI 玄学社鹿大师、AI 音乐小鹿。 此外，「通往 AGI 之路」社区在没有任何推广的情况下，一年时间已有超过 100 万用户和超千万次的访问量，目前合作过的公司/产品有阿里云、通义千问、淘宝、智谱、支付宝、豆包、火山引擎、marscode、coze、堆友、即梦、可灵、MiniMax 海螺 AI、阶跃星辰、百度、Kimi、吐司、liblib、华硕、美团、美的、360、伊利、魔搭、央视频、Civitai、Openart、Tripo3D、青椒云等。

以下是关于 AI 目前在美国和欧盟的发展与应用情况的综合回答： 在知识产权方面： 国际知识产权保护协会（AIPPI）与美国的立法观点相似，否认将 AI 包含进“作者”的范畴，但其生成的内容能否取得版权注册取决于生成物所体现创造性的多少。 欧盟认为人工智能生成的内容必须受到知识产权法律框架的保护，且可以通过对欧洲现有法律的解释解决人工智能的版权问题。 在人工智能工具的使用和流量方面： 大多数顶级人工智能公司位于美国，少数位于亚洲。 所有欧盟国家合计产生了 39 亿流量，占总量的 16.21%。欧洲以及澳大利亚和加拿大在人工智能投资和采用方面落后。 欧盟已经制定了第一个人工智能监管法案，但最近的研究表明当前的许多人工智能模型不符合欧盟对人工智能的监管。 在行业发展方面： 英伟达（NVIDIA）仍是全球最强大的公司之一，享受着市值达到 3 万亿美元的辉煌时刻，而监管机构也正在调查生成式人工智能（GenAI）内部的权力集中问题。 虽然全球治理努力陷入僵局，但国家和地区的人工智能监管继续推进，美国和欧盟通过了几份有争议的立法法案。 在研究进展方面： 前沿实验室的性能正在趋同，但 OpenAI 在推出 o1 后保持了其领先地位，规划和推理成为主要的研究前沿。 基础模型展示了它们超越语言的能力，多模态研究推动了数学、生物学、基因组学、物理科学和神经科学的发展。 在安全问题方面： 世界各地的政府模仿英国在人工智能安全方面建立国家能力，成立研究所并研究关键国家基础设施的潜在漏洞。 每一个提出的破解「修复」方案都失败了，研究人员开始关注更复杂、长期的攻击。

目前被认为较好用的 AI 生成 PPT 的工具包括 gamma 。体验下来，gamma 虽然还未达到特别自动化的程度，但从审美角度来看，只要提供内容框架，其生成的 PPT 或网页的审美水平较高。 此外，还有一些其他的 AI 生成 PPT 工具，如 MindShow、爱设计、闪击、Process ON、WPS AI 等，每款工具都有独特的优势。 市面上大多数 AI 生成 PPT 通常按照以下思路完成设计和制作： 1. AI 生成 PPT 大纲。 2. 手动优化大纲。 3. 导入工具生成 PPT。 4. 优化整体结构。 您可以根据自己的需求和喜好选择合适的工具。

要进入 AI 产品经理这一行业，您可以参考以下几点： 1. 学历和专业背景：本科及以上学历，计算机科学、人工智能、机器学习相关专业背景会有一定优势。 2. 技能掌握： 熟悉 ChatGPT、Llama、Claude 等 AI 工具的使用及原理，并具有实际应用经验。 熟练掌握 ChatGPT、Midjourney 等 AI 工具的使用及原理。 了解并熟悉 Prompt Engineering，包括常见的 Prompt 优化策略（例如 CoT、Fewshot 等）。 具有一定的编程基础，熟练使用 Python、Git 等工具。 对数据驱动的决策有深入的理解，能够基于数据分析做出决策。 具有创新思维，能够基于业务需求提出并实践 AI first 的解决方案。 对 AI 技术与算法领域抱有强烈的好奇心，并能付诸实践。 对 AIGC 领域有深入的理解与实际工作经验，保持对 AI 技术前沿的关注。 具备一定的编程和算法研究能力，能应用新的 AI 技术和算法于对话模型生成。 3. 工作内容参考： 负责制定和执行 AI 项目，如 Prompt 设计平台化方法和模板化方法。 正确地处理 PDF 文档并从中获取信息。 在构建数据飞轮中起到重要作用。 考虑如何应对 AI 对产品的冲击。 需要注意的是，懂 AI 的产品经理是稀缺资源，To B 方向的产品经理缺口更大。同时，要避免用技术热点指导创投，顺着技术发展的脉络做产品时要注意避免与大公司竞争。