通过学习视频，从视频当中提取特征，然后根据给定的视频素材和要求生产视频，怎么做？

以下为您推荐几款 AI 视频剪辑模型，并比较它们的优劣： 1. Pika： 优点：对奇幻感较强的画面把控出色，自然度高；更新的唇形同步功能集成到平台上便捷。 缺点：真实环境画面容易糊。 2. Pixverse： 优点：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。 缺点：生成的视频存在帧率问题，处理人物时易有慢速播放的感觉。 3. Runway： 优点：在真实影像方面质感好，战争片全景镜头处理出色，控件体验感较好。 缺点：特别爱变色，光影不稳定。 4. MiniMax 海螺 AI： 优点：文生视频制作便捷高效，能提供多元创作思路。 缺点：较难保证主体/画面风格的稳定性，实际使用场景多为空镜头/非叙事性镜头/大场面特效镜头的制作。 在实际使用中，您可以根据不同工具对画面的处理能力进行组合使用。例如，需要奇幻感强、人物表情自然的画面可用 Pika 生成；物体滑行运动可用 Pixverse 生成；有手部特殊运动的画面可用 Runway 辅助完成。

以下是关于提取视频文案的相关内容： 《AI 你·南京》AIGC 城市宣传 MV 全流程制作解析 在文案创作方面，一开始打算用旁白朗诵方式，类似《舌尖上的中国》，但直接让 GPT 写文案结果较平淡，因它不知前因后果和喜好风格。于是利用 360 浏览器字幕提取功能捕捉《爱我中华》视频文案，让 Kimi 和 ChatGPT 进行分析学习，写作时同时开两个窗口对比，发现 Kimi 对中文理解和写作能力更突出。做完文案分析后让 AI 按风格写作，整合两段并调整，如将“钟山风雨起苍黄，江南佳丽地，金粉六朝都”改为“钟山风雨起苍黄，古都烟云梦犹长”。整理完文案可让 AI 输出简单画面分镜。 DAY3 更热门的多模态交互案例带练，实操掌握 AI 应用开发 借助视频处理、理解和大语言模型串联能力，实现对视频指定要点的理解提取，按要求生成指定类型文案、提取标签、洞察分析。输入视频可集成文本描述和内容，让模型理解生成基于文本的摘要、描述或对内容的提取分析。在视觉语言分析和文本处理阶段，可通过自定义 prompt 执行抽取、写作、分析等任务，产出视频标签、总结或指定文体风格的文章等。上传视频后可根据不同场景生成文案描述，并查看效果。

要将自己讲课的音视频投喂给 AI，以下是一些相关步骤和要点： 1. 对于音乐相关的音视频： 把 MIDI 导出到 MP3 虚拟演奏文件，可以直接导总谱，也可以分轨导出（适用于不同乐器组合）。由于制谱软件可能有很重的 MIDI 味，有时需要调整乐器音色。 320kbit 码率是各大音乐平台的门槛，若向 Suno 导出的是 192k 的，后期想输出到 QQ 音乐之类，需要转码（单纯转码对音质无直接提升）。导出后即可喂给 AI。 不是必须修改音色，有很多染色软件可用，比如 Neutron4，可从 Youtube 下载喜欢的乐器音色，用宿主软件打开插件导入音频实现渲染。 比较喜欢丢完整的小节给 AI，这样节奏识别性更好，当然也可在中间掐断，AI 的识别能力不错。 2. 对于 AI 音乐创作与制作： 可以让 AI 生成曲子的基础框架，然后在基础框架上修改完善以提高质量。 对 AI 生成的曲子进行二次处理，包括调整频段、动态等。 创建 AI 生成曲子时要注意风格和语言的选择，以符合需求。 投喂给 AI 的旋律应保持清晰，避免复杂的节奏构架和变化，以提高 AI 的辨识度和创作效果。 下节课将直接教大家制作音乐，包括使用疏漏提供的片段、段落、人声、采样或小旋律等，在编辑软件中进行融合和再次输出，以达到更好听、更完美的效果。 学习需要下载 flow 水果软件，可在淘宝上购买并请人帮忙安装。

以下是关于学习运用在运营短视频 AI 的一些建议： 一、了解 AI 基本概念 首先，建议阅读相关资料熟悉 AI 的术语和基础概念，了解什么是人工智能，它的主要分支（如机器学习、深度学习、自然语言处理等）以及它们之间的联系。同时，浏览入门文章，了解 AI 的历史、当前的应用和未来的发展趋势。 二、开始 AI 学习之旅 在相关的学习路径中，您可以找到一系列为初学者设计的课程，这些课程将引导您了解生成式 AI 等基础知识，特别推荐李宏毅老师的课程。您还可以通过在线教育平台（如 Coursera、edX、Udacity）上的课程，按照自己的节奏学习，并有机会获得证书。 三、选择感兴趣的模块深入学习 AI 领域广泛，比如图像、音乐、视频等。您可以根据自己的兴趣选择特定的模块进行深入学习。特别建议您一定要掌握提示词的技巧，它上手容易且很有用。 四、实践和尝试 理论学习之后，实践是巩固知识的关键。尝试使用各种产品做出您的作品，在知识库提供了很多大家实践后的作品、文章分享，欢迎您实践后的分享。 五、体验 AI 产品 与现有的 AI 产品进行互动是学习 AI 的另一种有效方式。尝试使用如 ChatGPT、Kimi Chat、智谱、文心一言等 AI 聊天机器人，了解它们的工作原理和交互方式。通过与这些 AI 产品的对话，您可以获得对 AI 在实际应用中表现的第一手体验，并激发您对 AI 潜力的认识。 六、在短视频运营中的应用 1. 特效制作：如利用 AE 软件，通过图层软件抠元素加插件做特效，如利用 auto field 自动填充工具，轨道遮罩功能让图层按特定形状变化等。还可以用 runway 生成烟花爆炸素材，结合 AE 的图层混合模式、遮罩等功能实现特效可控的画面。 2. 内容处理：用内容识别填充功能处理视频画面，如抹掉入镜的人；从素材网站获取粒子素材为画面添加氛围感。 3. 学习途径：可在 B 站找丰富的 AE 软件入门课程自学，也可从包图网下载工程文件学习。通过拆解视频、留意路边广告特效、按层级逻辑思考画面运动来学习 AE，还可参考模板。 需要注意的是，AI 出现后，AE 的使用有所减少，有些动效可用 AI 完成。

以下是一些可用于视频中人物和背景替换的工具及相关流程： ComfyUI 工作流： 前景处理： 使用 SAM 之前的版本来分割视频背景。 根据实际情况调整提示词和阈值。 移除背景后，使用图像遮罩复合生成灰色背景的图像批次，以帮助柔化前景对象（如人物）的边缘，减少锯齿或硬边缘的视觉效果，为后续和背景融合时过渡更自然顺滑。 在网盘里可以找到对应的模型，下载后按文件夹目录地址放置。 背景：背景部分可以是图片或者视频，为了有前后的视觉效果，可以添加一个图像的模糊，让生成的视频有种景深的效果。 边缘的处理： 核心是优化和改善前景对象的边缘，使其能够与新背景无缝融合，同时保持前景细节的完整性和自然性。 通过遮罩模糊生长（growMaskWithBlur），调整扩展和模糊半径来控制边缘的遮罩。 【SD】工作流： GroundingDINO 模型分割：当需要更精确的蒙版，如人物的眼睛或身上的配饰等，可使用 segment anything 中的 GroundingDINO。启用 GroundingDINO 时，AI 会自动下载模型，也可去云盘下载放到指定文件目录下。在检测提示词中输入相关内容，AI 可自动检测并设置蒙版，还能通过预览箱体得到编号选择调整单一部分。 希望以上内容对您有所帮助。

以下是替换视频或图片中人脸的几种方法： 方法一：使用 SD 中的 Roop 插件 1. 安装 Roop 插件，安装时间较长需耐心等待。安装好后打开 SD 文件目录下的特定文件夹，在地址栏输入“cmd”并回车。 2. 在打开的 dos 界面中粘贴“python m pip install insightface==0.7.3 user”代码自动安装 insightface。若此阶段出错，建议下载最新的秋叶 4.2 整合包（6 月 23 号更新），在云盘后台回复【SD】可下载。 3. 安装完成后重新打开启动器，后台会继续下载模型，全程需科学上网。 4. 选用真实系模型“realisticVisionV20”，得到照片。 5. 启用 ROOP 插件，选择要替换的人物照片，面部修复选择“GFPGAN”，根据需求设置右边的参数。 6. 点击生成，若人脸像素偏低模糊，可将图发送到“图生图”，开较小重绘幅度，使用 controlnet 中的 tile 模型进行重绘。 方法：使用 TecCreative 工具 1. 对于图片换脸，仅需上传原始图片和换脸图片，然后点击开始生成。注意图片大小上限 5M，支持 JPG、PNG 格式。 2. 对于视频换脸，上传原始视频和换脸图片后点击生成。 方法：使用快捷工具中的 facefusion 1. 点击快捷工具中顶部的“JupyterLab”打开工具，通过终端启动 facefusion。 2. 点击顶部的“+”号选项卡，新打开一个终端窗口。 3. 在终端区域启动终端选项卡，输入 3 条命令： 输入“ls”并按回车查看文件列表。 输入“cd facefusion”并按回车进入程序目录。 输入“python./run.py executionproviders cuda cpu”启动程序。 4. 当出现提示信息说明启动成功。 5. 打开 facefusion 软件，返回实例列表，点击自定义服务按钮，通过新的浏览器窗口访问 facefusion 的 UI 界面。 6. 在软件界面上传准备好的图片、视频，在右侧查看预览效果，点击开始按钮执行换脸处理。处理完成后在输出位置下载处理后的视频。 特别提醒，此类插件需谨慎使用，切勿触犯法律。如果想要 Roop 插件，可以添加公众号【白马与少年】，回复【SD】即可。推荐使用最新的秋叶整合包，出错概率最小，另外，科学上网很重要。

要创建自己的知识库并完成对给定文本的润色和修改，您可以参考以下内容： 上传方式及操作步骤 Notion 1. 在文本格式页签下，选择 Notion，然后单击下一步。 2. 单击授权。首次导入 Notion 数据和页面时，需要进行授权。 3. 在弹出的页面完成登录，并选择要导入的页面。 4. 选择要导入的数据，然后单击下一步。 5. 选择内容分段方式： 自动分段与清洗：系统会对上传的文件数据进行自动分段，并会按照系统默认的预处理规则处理数据。 自定义：手动设置分段规则和预处理规则。 分段标识符：选择符合实际所需的标识符。 分段最大长度：设置每个片段内的字符数上限。 文本预处理规则： 替换掉连续的空格、换行符和制表符 删除所有 URL 和电子邮箱地址 6. 单击下一步完成内容上传和分片。 本地文档 1. 在文本格式页签下，选择本地文档，然后单击下一步。 2. 将要上传的文档拖拽到上传区，或单击上传区域选择要上传的文档。目前支持上传.txt、.pdf、.docx 格式的文件内容。每个文件不得大于 20M。一次最多可上传 10 个文件。 3. 当上传完成后单击下一步。 4. 选择内容分段方式： 自动分段与清洗：系统会对上传的文件数据进行自动分段，并会按照系统默认的预处理规则处理数据。 自定义：手动设置分段规则和预处理规则。 分段标识符：选择符合实际所需的标识符。 分段最大长度：设置每个片段内的字符数上限。 文本预处理规则： 替换掉连续的空格、换行符和制表符 删除所有 URL 和电子邮箱地址 5. 单击下一步完成内容上传和分片。 在线数据 自动采集方式：该方式适用于内容量大，需要批量快速导入的场景。 1. 在文本格式页签下，选择在线数据，然后单击下一步。 2. 单击自动采集。 3. 单击新增 URL。在弹出的页面完成以下操作： 输入要上传的网站地址。 选择是否需要定期同步网站内容，如果需要选择内容同步周期。 单击确认。 4. 当上传完成后单击下一步。系统会自动根据网站的内容进行内容分片。 手动采集：该方式适用于需要精准采集网页上指定内容的场景 1. 安装扩展程序，详情请参考。 2. 在文本格式页签下，选择在线数据，然后单击下一步。 3. 点击手动采集，然后在弹出的页面点击权限授予完成授权。 4. 在弹出的页面输入要采集内容的网址，然后单击确认。 5. 在弹出的页面上，点击页面下方文本标注按钮，开始标注要提取的内容，然后单击文本框上方的文本或链接按钮。 6. 单击查看数据查看已采集的内容，确认无误后再点击完成并采集。

以下是关于根据给定图片的人脸特征生成写真图片的相关内容： 使用 SD 进行多人物脸部替换生成写真： 先正常生成一张特定内容的图片，如两个古风人物在大漠黄沙下互相对视。正向提示词包括“best quality, official art, 8k wallpaper, highly detailed, illustration, closeup, , upper body, antique style, drifting snow, yellow sand fills the sky, withered tree, desert, gu, <lora:武侠 V2_2.0:1>”，模型使用 majicmixRealistic 及武侠 lora。将生成的图发送到图生图中，调整重绘幅度为 0.4。在 roop 插件中进行脸部替换，如载入至尊宝和紫霞的照片形象。插件强大之处在于仅凭一张照片能复刻角色其他角度和表情。最后可使用 ps 扩图。如需插件，可添加公众号【白马与少年】回复【SD】获取。 给自己做卡通头像： 1. 复杂提示词：如“Disney boy, Low saturation Pixar Super details, clay, anime waifu, looking at viewer, nighly detailedreflections transparent iridescent colors. lonctransparent iridescent RGB hair, art by Serafleurfrom artstation, white background, divine cinematic edgelighting, soft focus. bokeh, chiaroscuro 8K, bestquality.ultradetailultra detail.3d, c4d. blender, OCrenderer. cinematic lighting, ultra HD3D renderino iw 1.5 s 500 v 5”。 2. 不同照片生成：若对照片风格不满意，可更换新照片使用上述提示词重新生成。 3. 其他调整：若觉得 Disney 风格太过卡通，可将提示词中的 Disney 换成 Pixar；若为女孩，可把 boy 换成 girl。每次生成 4 张图片，对满意的某张可点击下方的 U1~U4 生成大图，对风格满意但需调整可点击 V1~V4 进行修改。 快手「可灵」和「Sora」背后的 DiT 技术： DiT 不仅训练高效，在实际应用中图像生成能力强大。输入简单文字描述即可生成逼真图像，如各种自然景观、人物肖像、动物等，甚至能细致到毛发纹理和眼神光彩。还能在图像修复方面表现出色，智能识别瑕疵并修复，如修复老照片中被遮挡的人物面部。此外，能赋予图像不同艺术风格，如将普通照片转换成梵高风格油画或改变白天夜晚效果，为图像创作和编辑提供全新可能。

以下是一些能够按照给定文件出考试题的智能体、网站或 AI 相关的信息： 很多 AI 网站都可以创建“智能体”，您可以为其提供配置信息（提示词）、知识库、能力配置等，让它们为您工作，例如出试题。 像 Perplexity 这样的平台，具有付费、高质量的特点。 利用 Kimi.ai 也可以实现用 AI 出测验题，提升的办法如出 20 道，挑几道出来改改，或者让 AI 根据量规自动评分。 在使用这些工具时，想让 AI 做好，首先您得会做，比如把大模型当作大学生或“实习生”，需要您指明方向，拆解任务，教其一步一步操作，像导演一样编排具体流程，检查结果，修改流程，反复迭代。提示语的核心是逻辑，要将复杂任务拆分成科学合理的步骤，并且让前面每一步的结果都成为后面步骤的基础。 另外，对于 GPT 类的工具，您可以预先把咒语（prompts）写好，像编程一样把要求 AI 操作的步骤写得非常详细，以后每次拿过来直接就用。建议找个空闲日，将自己的日常工作列出来，寻找哪些工作部分可以被 AI 加速，哪些工作基本上是固定输入输出的，并尝试把这些工作场景写成“智能体”，不断迭代优化。

以下是关于投喂素材学习的方法： 1. 推特博主的英语老师制作了一个 GPT 工作流，基于个人日常需求生成定制素材。 2. 具体使用方法： 先把特定的 prompt 喂给 ChatGPT（建议开一个新的对话专门用来学习英文）。 ChatGPT 会扮演您的美国好朋友，当您输入英文和中文表达，它会返回更地道的表达，并对俚语部分加粗，以助学习和记忆（如将“将 App 提交到应用商店，我用了 send out，ChatGPT 改成了 push”）。 针对您发送的话题，ChatGPT 会举一反三，结合欧美流行内容给出更多例子，帮助您更好理解和记忆（如 ChatGPT 提供了一个美剧更新的例子，教会新表达 buzz）。 当您输入“Hey GPT,run the end of day task.”，ChatGPT 会输出当天的对话回顾，进行复习，并建议 3 个推荐的任务，强化记忆。 3. 建议使用方式： 开一个窗口，复制 prompt。 手机端打开这条历史记录。 点右上角的🎧耳机图标，开始打电话。 打电话既能练口语又能练听力。 结束之后看回顾，有助于阅读。 群友也写了一个类似的版本，并在讯飞上做了尝试，效果不错。

以下为您推荐能够做海报的 AI 网站——无界 AI（网址：https://www.wujieai.cc/），它可以满足您制作课程广告海报发朋友圈的需求： 1. 做图逻辑类似于 SD，优势在于国内网络即可稳定使用，有免费出图点数，支持中文关键词输入，无需额外下载风格模型，可直接取用。 2. 对于您的课程广告海报，本案例应用场景为朋友圈 po 图，画幅比例选择 1:1，皮克斯卡通模型位置可根据以下指引找到：二次元模型》模型主题》皮克斯卡通。 3. 关键词类别包括场景（如向日葵花田、面包店等）、氛围（如温馨、温暖等）、人物（如父亲和女儿、父亲和儿子）、造型（如发型、发色、服饰、配饰等）、情绪（如笑得很开心、大笑、对视等）、道具（如童话书等）、构图（如半身、中景等）、画面（色彩明艳）等。 4. 大致流程： 主题与文案：确定海报主题后，可借助 ChatGPT 等文本类 AI 工具协助完成文案。 风格与布局：选择想要完成的风格意向，背景不一定是空白的，可根据文案和风格灵活调整画面布局。 生成与筛选：使用无界 AI，输入关键词，生成并挑选一张满意的海报底图。 配文与排版：将上述素材进行合理排版，得到成品。排版同样可以参考 AIGC 海报成果。 5. 图生图功能：首先准备一张真实照片作为样图，然后在无界 AI 找到图生图功能，别忘了加关键词。如果要改变画面内容（比如父亲头发颜色），“二次元强度”改为 70%。可根据出图效果，进一步修改或增加提示词作为约束。

目前尚未有完全能够根据文案自动找素材并自动剪视频的工具。但有一些相关的软件可以在一定程度上辅助您完成这些工作，例如剪映、Adobe Premiere Pro 等，它们具有一些智能功能，能在您提供一定的指导和设置后，帮助您更高效地处理素材和剪辑视频。

以下是关于 AI 根据素材生成视频的相关信息： 在 Adobe 产品的 Advanced 部分，您可以使用 Seed 选项添加种子编号，以帮助启动流程并控制 AI 创建内容的随机性。如果使用相同的种子、提示和控制设置，可以重新生成类似的视频剪辑。选择“Generate”即可。 如果想用 AI 把小说做成视频，制作流程如下： 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。 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。 根据视频脚本生成短视频的 AI 工具有多种，以下是一些工具： 1. ChatGPT + 剪映：ChatGPT 可以生成视频小说脚本，而剪映则可以根据这些脚本自动分析出视频中需要的场景、角色、镜头等要素，并生成对应的素材和文本框架。这种方法可以快速实现从文字到画面的转化，节省大量时间和精力。 2. PixVerse AI：在线 AI 视频生成工具，支持将多模态输入（如图像、文本、音频）转化为视频。 3. Pictory：这是一个 AI 视频生成器，允许用户轻松创建和编辑高质量视频，无需视频编辑或设计经验。用户可以提供文本描述，Pictory 将帮助生成相应的视频内容。 4. VEED.IO：提供了 AI 图像生成器和 AI 脚本生成器，帮助用户从图像制作视频，并规划从开场到结尾的内容。 5. Runway：这是一个 AI 视频创作工具，它能够将文本转化为风格化的视频内容，适用于多种应用场景。 6. 艺映 AI：专注于人工智能视频领域，提供文生视频、图生视频、视频转漫等服务，用户可以根据文本脚本生成视频。 这些工具各有特点，适用于不同的应用场景和需求，能够帮助内容创作者、教育工作者、企业和个人快速生成吸引人的视频内容。请注意，内容由 AI 大模型生成，请仔细甄别。

以下是通过图片素材自动剪辑视频的步骤： 1. 访问 Adobe Firefly 网站（https://firefly.adobe.com/），选择“生成视频”。 2. 在“生成视频”页面的“提示”字段中输入文本提示，您还可以使用“上传”选项在“图像”部分使用图像作为第一帧，并为视频剪辑提供方向参考。添加图像以提供清晰的视觉引导，使生成的视频更紧密地与您的愿景对齐。 3. 在“常规设置”部分，确定“宽高比”和“每秒帧数”。 4. 在“高级”部分，您可以使用“种子”选项添加种子编号，以帮助启动流程并控制 AI 创建内容的随机性。如果使用相同的种子、提示和控制设置，可以重新生成类似的视频剪辑。 5. 选择“生成”。 此外，关于生成视频的常见问题解答： 视频模型可能需要裁剪您的图像以适应所需的图像大小，这是从中心完成的，可能会丢失边缘部分图像。要自己裁剪图像，可以使用 Adobe Express 等 Adobe 应用程序。 种子是帮助启动流程的数字，控制 AI 创建内容的随机性。如果使用相同的种子、提示和控制设置，可以重新生成类似的资源。如果更改了提示、上传的图像和控制等属性，则使用相同的种子。如果属性保持不变，则会生成新的种子。 当更改任何设置或提示时，种子将保持不变，这可能导致生成的人物在种族、民族或肤色方面看起来相似。在“高级设置”下更改种子编号可能会改变人物的种族、民族或肤色。

以下是一些帮助创作视频素材的 AI 工具： 1. AI 研究工具：Claude、ChatGPT、Bing Chat、Perplexity 2. 图片处理：DallE、Leonardo、BlueWillow、Midjourney 3. 版权写作：Rytr、Copy AI、Wordtune、Writesonic 4. 设计：Canva、Clipdrop、Designify、Microsoft Designer 5. 网站搭建：10Web、Framer、Hostinger、Landingsite 6. 视频处理：Klap、Opus、Invideo、Heygen 7. 音频处理：Murf、LovoAI、Resemble、Eleven Labs 8. SEO 优化：Alli AI、BlogSEO、Seona AI、Clearscope 9. Logo 设计：Looka、LogoAI、Brandmark、Logomaster 10. 聊天机器人：Droxy、Chatbase、Voiceflow、Chatsimple 11. 自动化工具：Make、Zapier、Bardeen、Postman AI 视频生成的现阶段应用场景包括： 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： 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。 如果想用 AI 把小说做成视频，制作流程如下： 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。 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。内容由 AI 大模型生成，请仔细甄别。

以下是关于提取视频中文字的相关内容： 视频会根据画面匹配生成音乐，音乐和视频还能卡点，视频里的文字也可以识别并转化为歌词。 对于 B 站视频，若有字幕，可通过安装油猴脚本获取字幕，选择多种字幕格式，将字文字内容全选复制发送给 GPTs 即可进行总结。 制作视频时，需要先准备一段视频中播放的内容文字，例如产品介绍、课程讲解、游戏攻略等，也可利用 AI 生成。使用剪映 App 进行处理，选择顶部工具栏中的“文本”，点击默认文本右下角的“+”号添加文字内容轨道，替换默认文本内容，为数字人提供语音播放及生成相应口型。

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。

以下是一些可以帮助您提取视频里文字内容的 AI 工具和方法： 1. 对于 B 站视频，如果视频有字幕，您可以安装油猴脚本。安装之后，刷新浏览器，点击字幕，会出现“下载”按钮，您可以选择多种字幕格式，然后将下载的字文字内容全选复制发送给 GPTs 进行总结。 2. 如果您想用 AI 把小说做成视频，大致流程如下： 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。

以下是关于 AI 人声提取的相关信息： 在游戏 PV《追光者》的制作中，利用了一款分离人声的 AI 软件，对游戏宣传音乐进行人声去除和剪辑处理。同时，使用微软 AI 语音制作旁白，其语音库支持 147 种语言，还有定制声音选项。 以下是一些人工智能音频初创公司及相关工具： ：免费的 DAW，提供高质量的人声、鼓点、旋律、贝斯分离、全能音频分离、编辑和人声/乐器转 MIDI 功能。 ：AI 音频处理。 ：在音乐/视频流媒体和虚拟/增强现实中重新定义音频体验。 ：为音乐行业提供按需创建音轨的平台。 ：为娱乐行业提供音频分离解决方案。 ：在几秒钟内将任何歌曲的人声和音乐分离。 ：基于世界排名第一的 AI 技术的高质量音轨分离。 ：使用强大的 AI 算法免费将歌曲中的人声与音乐分离。 ：使用 HiFi AI 分离歌曲中的人声、鼓点、贝斯和其他乐器。 ：为 DJ 歌手提供的在线 AI 人声移除器。 ：人声移除和在线卡拉 OK。 ：使用多种不同算法（Demucs、MDX、UVR 等）免费分离歌曲。 2024 年 6 款最佳 AI 人声消除器： ：AudiFab 应用程序内的免费工具，运用人工智能技术将歌曲中的音乐分离成人声和伴奏，音频质量上乘，支持 Windows 和 Mac 系统。 ：EaseUS 在线人声消除器，专为网络用户设计的免费工具，允许用户从音频文件中提取人声和伴奏，使用简单。 ：能够分离人声、乐器等音轨，保持音频质量，支持批量处理，适用于个人和商业用途，包含声音清洁器可消除杂音。

以下是一些可以提取歌词的 AI 工具： Suno：在做 hiphop 时存在咬字太清楚等问题，可通过替换拟音歌词和手动断句等方法解决部分问题。 AIMS：人工智能驱动的音乐相似性搜索和自动标记，适合以音乐发现为业务的人。 FeedForward：用于音频和声音目录的直观音频搜索引擎。 Aimi：发现将音乐从歌曲和播放列表束缚中解放出来的艺术家。 Utopia Music：每次播放公平报酬。 Musiio（被 SoundCloud 收购）：使用人工智能帮助自动化工作流程。 niland（被 Spotify 收购）：构建人工智能驱动的音乐应用程序。 cyanite：用于音乐标记和相似性搜索的人工智能。 musicube（被 SongTradr 收购）：B2B AI 音乐元数据服务，例如自动标记、元数据丰富和语义搜索。 Musixmatch：基于歌词的音乐发现、推荐和搜索的算法和工具。 hoopr：人工智能驱动的引擎可帮助找到正确的配乐。 Pex：音乐识别和版权合规性，包括音频指纹、大规模翻唱识别。 SONOTELLER：AI 音乐分析，包括歌词摘要、主题提取和音乐特征。