coze工作流中的编辑代码如何使用

在扣子工作流中，是可以不用代码实现简单的数据处理的。例如，通过一些插件和大模型节点可以完成部分数据处理任务。 在生成有趣的《图文短句》的工作流中，包括多个步骤，如通过大模型生成标题、简介、文案等，并进行归纳总结和传递给图像流等。 在一泽 Eze 的教程中，提到在 Coze 上搭建工作流框架时，左侧“选择节点”模块中实际用到的有插件、大模型和代码。插件可提供一系列能力工具，大模型用于实现各项文本内容的生成，代码支持编写简单的 Python、JS 脚本对数据进行处理。按照流程图在编辑面板中拖入对应的 LLM 大模型、插件、代码节点，即可完成工作流框架的搭建。但对于一些简单的数据处理，不使用代码，依靠插件和大模型也有实现的可能。

在 agent 工作流中间加入对话窗口可以参考以下步骤： 1. 对于分段输入正文，考虑到对照精读环节适合批处理形式，需要把正文分割，用 LLM 节点批处理每一段的对照精读，最终拼合精读结果以输出完整文本。用户输入原文的格式一般是：为了确保正确区分标题句和段落内容，直接在 AI 对话窗口中通过开场白提示用户按格式输入文章，用“”符直接标记标题句。然后用 Python 脚本去掉标题句，并把剩下内容按照段落的换行逐段输出为 Array<String>格式，同时附上 Python 代码。试运行后，节点会按照预期分次输出每一段原文。 2. 在点击“发布”发布工作流后，创建一个 bot 进行最终的工作流封装。封装过程包括：创建 Bot、填写 Bot 介绍、切换 Bot 模式为“单 Agent（工作流模式）”（因为此 Agent 只需在每次输入英文文章时返回精读结果，不需要外层 bot 对输入进行其他任务理解，直接调用工作流即可）、把配置好的工作流添加到 Bot 中、填写开场白引导用户使用，并关闭开场白预置问题（因为使用流程里用不到）。

在 Coze 工作流中，消息节点在 Bot 中的使用如下： 1. 消息节点支持在工作流执行过程中返回响应内容，可解决回复消息内容多或工作流长导致用户无法及时收到响应的问题。它支持流式和非流式两种消息模式。 2. 一个消息节点包含以下配置： 输出变量：配置输出变量，可将其添加到下方的回答内容区域中，Bot 调用工作流时只会回复设定的“回答内容”，这些变量也可在配置卡片时使用。 回答内容：工作流运行时，Bot 将直接用这里指定的内容回复对话，可使用{{变量名}}的方式引用输出参数中的变量。 流式输出： 默认关闭，即采用非流式输出，待接收到全部消息内容后，再一次性输出全部消息内容。 开启流式输出后，上一节点一边生成回复内容，一边通过消息节点进行输出，不需要等待全部内容都加载完后再返回，类似于打字机的效果。 3. 在 Coze 中，消息组件是常用的工作流节点，用于实现工作流在执行途中与用户之间的交互。默认情况下，消息组件的流式输出功能是关闭的，当面对长文本或希望优化用户体验时，可以启用流式输出，以提升用户体验，例如在实时聊天 Agent 中，能显著提高用户的参与度和满意度。

在 Coze 中，可以通过以下步骤实现相关操作： 1. 进入 Coze，点击「个人空间 工作流 创建工作流」，打开创建工作流的弹窗。 2. 根据弹窗要求，自定义工作流信息，点击确认完成工作流的新建。 3. 新建后的编辑视图与功能中，左侧「选择节点」模块根据子任务需要，实际用到的有： 插件：提供一系列能力工具，拓展 Agent 的能力边界。如本案例中的思维导图、英文音频，无法通过 LLM 生成，需依赖插件实现。 大模型：调用 LLM，实现各项文本内容的生成。如本案例中的中文翻译、英文大纲、单词注释等依赖大模型节点。 代码：支持编写简单的 Python、JS 脚本，对数据进行处理。 4. 编辑面板中的开始节点、结束节点，分别对应分解子任务流程图中的原文输入和结果输出环节。 5. 按照流程图，在编辑面板中拖入对应的 LLM 大模型、插件、代码节点，即可完成工作流框架的搭建。 需要注意的是，因为前面需要对多维表格操作，所以要先在 http://open.feishu.cn 上建一个飞书机器人，并添加知识库或多维表格编辑权限，具体可参考飞书文档。

要将 COZE 上的工作流以 JSON 格式复制下来给 DIFY 使用，以下是一些相关的步骤和要点： 对于自动总结公众号内容并定时推送到微信的工作流： 循环查询文章是否推送过：包括数据库节点，用于在数据库中依据文章 URL 和用户的唯一标识（如重命名的 server 酱的 sendkey）判断是否推送过。需设置输出项「combined_output」，并注意 Coze 平台中数据库与 bot 绑定的设置方法。 循环体内容中的选择器：判断数据库查询结果是否为空，若为空则拼接文章完整信息。 对于 Coze 复刻吴恩达开源的 AI 翻译项目的工作流： 新建工作流并导入核心流程，分为初始翻译、反思优化、结果输出等部分。 开始节点选择翻译的源语言和目标语言，可设置其他参数。 初步的翻译大模型节点选择大模型和参考相关提示词。 对于用 Coze 免费打造微信 AI 机器人的工作流： 设计包括开始节点和结束节点，开始节点配置输入变量名、描述和变量类型。 知识库配置连接开始节点和知识库节点。 结束节点用于输出最终结果，设置回答格式和输出变量。 进行试运行测试。 请注意，具体的操作和配置可能因实际情况有所差异，需要根据您的具体需求和 COZE 平台的实际情况进行调整。

很抱歉，目前知识库中没有关于“cozeAPI 身份验证无效”的解决方案。但一般来说，遇到身份验证无效的问题，您可以尝试以下几种常见的解决方法： 1. 检查您输入的认证信息是否准确，包括用户名、密码、密钥等。 2. 确认您的账号是否已被激活或处于正常状态。 3. 检查网络连接是否稳定，有时网络问题可能导致验证失败。 4. 查看相关的 API 文档，了解身份验证的具体要求和可能的错误情况。 5. 尝试重新生成或更新认证凭证。 如果问题仍然存在，建议您进一步查阅相关技术资料或联系 API 提供方的技术支持获取更准确的帮助。

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。

以下是关于 Coze 的学习资料和案例： 共学资料： 教程： 核心看点： 通过实际案例逐步演示，用 Coze 工作流构建一个能够稳定按照模板要求，生成结构化内容的 AI Agent 开源 AI Agent 的设计到落地的全过程思路 10+项常用的 Coze 工作流的配置细节、常见问题与解决方法 适合人群： 任何玩过 AI 对话产品的一般用户（如果没用过，可以先找个国内大模型耍耍） 希望深入学习 AI 应用开发平台（如 Coze、Dify），对 AI Agent 工作流配置感兴趣的爱好者 注：本文不单独讲解案例所涉及 Prompt 的撰写方法。文末「拓展阅读」中，附有相关 Prompt 通用入门教程、Coze 其他使用技巧等内容，以供前置或拓展学习。 Coze 国内版地址：https://www.coze.cn/home Coze 海外版地址：https://www.coze.com/home

以下是一些除了 Coze 之外的 Agent 构建平台： 1. Microsoft 的 Copilot Studio：主要功能包括外挂数据、定义流程、调用 API 和操作，以及将 Copilot 部署到各种渠道。 2. 文心智能体：百度推出的基于文心大模型的智能体（Agent）平台，支持开发者根据自身需求打造大模型时代的产品能力。 3. MindOS 的 Agent 平台：允许用户定义 Agent 的个性、动机、知识，以及访问第三方数据和服务或执行设计良好的工作流。 4. 斑头雁：2B 基于企业知识库构建专属 AI Agent 的平台，适用于客服、营销、销售等多种场景。提供多种成熟模板，功能强大且开箱即用。 5. 钉钉 AI 超级助理：依托于钉钉强大的场景和数据优势，提供更深入的环境感知和记忆功能，在处理高频工作场景如销售、客服、行程安排等方面表现出色。 在 Coze 上搭建工作流框架时，首先进入 Coze，点击「个人空间工作流创建工作流」打开弹窗，自定义工作流信息并确认新建。编辑视图中左侧「选择节点」模块根据子任务需求，实际用到的有插件（提供能力工具拓展 Agent 能力边界）、大模型（调用实现文本内容生成）、代码（支持编写简单脚本处理数据），编辑面板中的开始节点和结束节点分别对应分解子任务流程图中的原文输入和结果输出环节，按照流程图拖入对应的 LLM 大模型、插件、代码节点即可完成搭建。

以下是一个用 Python 实现求两数之和的代码示例： ```python def sum_two_numbers: return num1 + num2 示例用法 num1 = 5 num2 = 10 result = sum_two_numbers print ```

以下是关于指导 AI 写代码的一些方法和经验： 1. 在独立游戏开发中，如果让 AI 写小功能，可以把不方便配表而又需要撰写的代码交给它。这类代码通常简单、模板化、多是调用 API，只牵涉小部分特殊逻辑。例如以 Buff 系统为例，对于一些复杂的 Buff 代码撰写，可先给 AI 提供模板代码，让其学习并总结规律，然后尝试让其撰写类似的代码。但要注意，目前生成复杂代码还需要复杂的前期调教，且不同的 AI 工具各有特点，比如 ChatGPT 可能更方便。同时，教 AI 就像哄小孩，对其正确的表现要及时肯定，指出错误时要克制。 2. 在编写自动备份配置的脚本时，对于不熟悉的领域，如运维中的 Shell 脚本，虽然不必完全依赖 AI 实现代码，但 AI 可以作为很好的教练。可以向 AI 请教具体问题，如“请告诉我 rclone 命令的用法”“Shell 里面的循环怎么写”等，大多数情况下只需告诉 AI 目标，它会提供解决方案。从结果来看，AI 不仅能写出代码，还能给出详细的中文注释帮助理解逻辑。也可以直接问 AI 有没有现成的工具推荐，或者找专业的人来完成任务。 3. Cursor 是一款使用 AI 进行编码的工具，它旨在让编码极其高效。它能够从您的代码库中获得最佳答案，或参考特定文件或文档，一键使用模型中的代码。还能通过预测您的下一个编辑，让您轻松完成更改，允许您使用指令编写代码，通过简单的提示就能更新整个类或函数。

以下是一些可以用 AI 写代码的网站： 1. GitHub Copilot：由 GitHub 联合 OpenAI 和微软 Azure 团队推出，支持多种语言和 IDE，能为程序员快速提供代码建议。 2. 通义灵码：阿里巴巴团队推出，提供多种编程辅助能力。 3. CodeWhisperer：亚马逊 AWS 团队推出，由机器学习技术驱动，实时提供代码建议。 4. CodeGeeX：智谱 AI 推出的开源免费 AI 编程助手，基于 130 亿参数的预训练大模型。 5. Cody：代码搜索平台 Sourcegraph 推出，借助强大的代码语义索引和分析能力了解开发者的整个代码库。 6. CodeFuse：蚂蚁集团支付宝团队为国内开发者提供的免费 AI 代码助手。 7. Codeium：一个由 AI 驱动的编程助手工具，提高编程效率和准确性。 更多辅助编程 AI 产品，还可以查看这里：https://www.waytoagi.com/category/65 。每个工具的功能和适用场景可能不同，您可以根据自己的需求选择最适合的工具。

以下是一些可以提高 AI 代码编写效率的工具： 1. GitHub Copilot：由 GitHub 联合 OpenAI 和微软 Azure 团队推出，支持多种语言和 IDE，能为程序员快速提供代码建议。 2. 通义灵码：阿里巴巴团队推出，基于通义大模型，提供多种编程辅助能力。 3. CodeWhisperer：亚马逊 AWS 团队推出，由机器学习技术驱动，为开发人员实时提供代码建议。 4. CodeGeeX：智谱 AI 推出的开源免费编程助手，基于 130 亿参数的预训练大模型，可快速生成代码。 5. Cody：代码搜索平台 Sourcegraph 推出，借助强大的代码语义索引和分析能力，了解开发者的整个代码库。 6. CodeFuse：蚂蚁集团支付宝团队为国内开发者提供的免费 AI 代码助手，基于自研的基础大模型微调。 7. Codeium：由 AI 驱动，通过提供代码建议、重构提示和代码解释来帮助软件开发人员。 更多辅助编程 AI 产品，还可以查看这里：https://www.waytoagi.com/category/65 。每个工具的功能和适用场景可能不同，您可以根据自身需求选择最适合的工具。 此外，还有以下工具在代码相关方面具有特定功能： 1. Cursor：AI 增强的代码编辑器，通过对话式 AI 和自然语言命令提升开发者效率，包括 Copilot++功能，可预测下一个代码编辑，并允许通过 CmdK 命令快速修改代码。您可以免费试用：https://www.cursor.com/pricing 。 2. Warp：基于 Rust 的现代终端，内置 AI 功能。可通过自然语言描述运行命令，智能加载 AI 命令建议，简化命令行操作。Warp AI 每月提供 100 次免费请求，升级至团队计划后可解锁更多请求次数。了解更多信息，请访问定价页面：https://codesubmit.io/blog/aicodetools/warp.dev/pricing 。 在软件架构设计中，用于绘制逻辑视图、功能视图和部署视图的工具包括： 1. Lucidchart：流行的在线绘图工具，支持多种图表创建，包括上述视图，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，支持创建逻辑视图。 4. Enterprise Architect：强大的建模、设计和生成代码工具，支持多种架构视图创建。 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。

以下是一些能够直接生成前端代码的工具： 1. Vercel v0：已向所有人开放，能通过文本或图像生成代码化的用户界面。例如，群友“嘴替笔记苏谨深”试用后效果不错，可生成标准安卓的天气预报截图，且输出代码有 react 和 html 两种格式。您可以通过 https://v0.dev/ 了解更多。 2. ChatGPT + 云原生服务 Laf：Laf 是一个 Serverless 框架，提供开箱即用的云函数、云数据库、对象存储等能力。搭建步骤包括添加环境变量输入您的 apikeys（apikeys 获取地址：https://platform.openai.com/ ），注意免费流量和是否过期。上传打包后的前端静态资料代码，上传后直接访问右侧的域名即可。详情可参考：https://laf.dev/ 。 此外，Vercel 发布的前端代码生成平台 v0.dev，通过语言描述生成界面代码，可直接预览和调整生成的代码，完成后能复制或在 Vercel 上面部署。目前只能生成 React 和 HTML，由的能力组成，目前需要加入等待列表。

以下是关于利用自动对齐技术确保 16 位不同地点人员录制的同一句口号音频同步且整齐的相关信息及工具推荐： 在音频编辑中，常见的步骤如下： 1. 选择合适的数字音频工作站（DAW），如 Studio One。上传 FLAC 无损格式的音频，只对融合部分进行 Inpaint 处理，保持其他音频信息不变，以避免音质问题。 2. 在 DAW 中对接音轨后，播放试听，并缩放波形图，检查波形是否正确对齐。若出现波形未对齐或播放时有咔哒声等问题，可能是在导出和处理过程中对音频施加了额外的效果器处理，如混响、限制器、压缩等，导致音频前后不一致，影响对接效果。因此，需要确保在不同的导出和处理步骤中，音频不受到额外的处理，或者在每次处理时保持相同的效果设置。 具有此功能的音频编辑工具和网站包括： 1. Studio One：可用于对齐拼接音轨，并进行后续的叠加额外音轨、调整音量和平衡等操作，以丰富音频的层次，注意叠加后各音轨的电平，避免过载或失衡。 2. Udio：具有混音功能，可对现有剪辑进行微妙或明显的变化。在提示框中有新的区域，通过滑块控制混音效果的强度。 此外，阿里的相关研究全面概述了大语言模型自动对齐的主要技术路径，将现有的自动对齐方法分为四大类：利用模型固有偏好实现对齐、通过模仿其他模型行为实现对齐、利用其他模型反馈实现对齐、通过环境交互获得对齐信号，并探讨了自动对齐背后的机理以及实现有效自动对齐的关键因素。但此研究主要针对大语言模型，对于音频对齐的直接应用可能有限。

以下是一些国内可直接编辑或创建图像文件且好用的 AI 工具： 1. 无界 AI：可用于快速制作海报底图，并完成主题海报排版。操作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。 2. Artguru AI Art Generator：在线平台，能生成逼真图像，为设计师提供灵感，丰富创作过程。 3. Retrato：将图片转换为非凡肖像，有 500 多种风格选择，适合制作个性头像。 4. Stable Diffusion Reimagine：通过稳定扩散算法生成精细、具有细节的全新视觉作品。 5. Barbie Selfie Generator：专为喜欢梦幻童话风格的人设计，可将上传的照片转换为芭比风格。 6. 可灵：由快手团队开发，用于生成高质量的图像和视频，但价格相对较高。 7. 通义万相：在中文理解和处理方面表现出色，用户可选择多种艺术和图像风格，生成图像质量较高，操作界面简洁直观，用户友好度高，且目前免费，每天签到获取灵感值即可。但存在一定局限性，如某些类型的图像因国内监管要求无法生成，处理非中文语言或国际化内容可能不够出色，处理多元文化内容时可能存在偏差。

以下是一些可以编辑图片的 AI 工具： 1. Muse AI：一款强大的 AI 图片编辑器，具有多种功能，包括快速添加、擦除和进行 AI 图片编辑。只需要输入文字，即可轻松编辑图片内容，还支持与团队成员或客户实时共享和编辑文件。其官方网站为。 2. DALL·E 推出了编辑功能，支持对生成图片进行二次编辑，包括替换、删除、添加对象。帮助文档可参考 https://help.openai.com/en/articles/9055440editingyourimageswithdalle 。编辑界面提供了一系列选项，如选择图像部分、调整编辑区域大小、撤销恢复、清除选择等。还可以通过提示添加、删除和更改图像中物体的特征，编辑完成后记得点击保存。 此外，还有一些网站可以用于判断一张图片是否为 AI 生成，例如 ILLUMINARTY（https://app.illuminarty.ai/）。但在测试过程中可能存在一些不准确的情况。

对于文本编辑和网文创作，以下是一些较好的 AI 工具： 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，可精简和优化内容。 3. 文章润色： Wordvice AI：集校对、改写转述和翻译等功能于一体，提供全面的英文论文润色服务。 ChatGPT：由 OpenAI 开发的大型语言模型，用于多方面写作辅助。 Quillbot：人工智能文本摘要和改写工具，可快速筛选和改写文献资料。 HyperWrite：基于 AI 的写作助手和大纲生成器，帮助写作前的头脑风暴和大纲规划。 Wordtune：AI 驱动的文本改写和润色工具，优化语言表达。 Smodin：提供 AI 驱动的论文撰写功能，可生成符合要求的学术论文。 4. 排版工具： Grammarly：不仅是语法和拼写检查工具，还具备一些排版功能。 QuillBot：AI 驱动的写作和排版工具，改进文本的清晰度和流畅性。 LaTeX：广泛用于学术论文排版，使用标记语言描述文档格式，有许多 AI 辅助的编辑器和插件简化排版过程。 PandaDoc：文档自动化平台，使用 AI 帮助创建、格式化和自动化文档生成，适合商业和技术文档。 Wordtune：重新表述和改进文本，使其更清晰专业。 Overleaf：在线 LaTeX 编辑器，提供丰富模板和协作工具，适合学术写作和排版。 需要注意的是，选择合适的 AI 工具取决于您的具体需求，如文档类型、出版标准和个人偏好等。同时，使用这些工具时应结合自己的写作风格和需求，仔细甄别生成的内容。

在 Coze 中测试代码编辑可以按照以下步骤进行： 1. 首先进入 Coze，点击「个人空间 工作流 创建工作流」，打开创建工作流的弹窗。 2. 根据弹窗要求，自定义工作流信息，点击确认后完成工作流的新建。 3. 在编辑视图中，左侧「选择节点」模块中，根据子任务需要，实际用上的有插件、大模型和代码。其中代码支持编写简单的 Python、JS 脚本，对数据进行处理。 4. 按照流程图，在编辑面板中拖入对应的 LLM 大模型、插件、代码节点，完成工作流框架的搭建。 5. 对于插件的测试，在页面右侧单击测试代码图标并输入所需的参数，然后单击 Run 测试工具。如果在元数据设置了输入参数，可单击自动生成图标，由 IDE 生成模拟数据，您只需要调整参数值即可进行测试。您可以在控制台区域查看运行日志、在输出区域查看运行结果，单击更新输出参数，IDE 会自动把输出结果中的参数，更新到元数据的输出参数中。

以下是关于视频编辑的相关知识： Sora 模型在视频编辑方面的应用： 文生视频：喂入 DiT 的是文本 embedding + 全噪声 patch。 视频编辑：类似 SDEdit 的做法，在视频上加点噪声（不要搞成全是噪声），然后拿去逐步去噪。 图生视频、视频反推、视频融合：喂入 DiT 的是文本 embedding（可选）+特定帧用给定图片的 embedding + 其他帧用全噪声 patch。 使用 AI 把小说做成视频的制作流程： 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。 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。 Sora 原理解释： 扩散模型已经使从文本提示编辑图像和视频的多种方法成为可能。下面将其中一种方法 SDEdit 应用于 Sora。这项技术使 Sora 能够在保留输入图像或视频的主要特征的同时，根据文本提示进行修改。还可以使用 Sora 在两个输入视频之间逐渐插值，创建在完全不同的主题和场景构成之间的无缝过渡。