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现在的ai+宠物，发展到什么程度了？

Answer

目前，AI 与宠物的结合已经取得了一定的发展，主要体现在以下几个方面：

  1. AI 宠物助手：基于自然语言处理和计算机视觉，能帮助主人更好地照顾宠物，比如自动识别宠物情绪、提供饮食建议、监测宠物健康状况等。
  2. AI 宠物互动玩具：利用 AI 技术开发的智能互动玩具，可增强宠物的娱乐体验，例如会自主移动并引起宠物注意的智能玩具、会发出声音和互动的智能宠物玩具等。
  3. AI 宠物图像生成：使用生成式 AI 模型，能根据文字描述生成各种宠物形象的图像，帮助宠物主人定制个性化的宠物形象。
  4. AI 宠物医疗诊断：利用计算机视觉和机器学习技术，开发 AI 辅助的宠物医疗诊断系统，通过分析宠物的症状图像和病历数据，提供初步诊断建议。
  5. AI 宠物行为分析：基于传感器数据和计算机视觉，利用 AI 技术分析宠物的行为模式，帮助主人更好地了解宠物的需求和习性。

学习路径建议：

  1. 掌握基础的机器学习、计算机视觉、自然语言处理等 AI 技术。
  2. 了解宠物行为学、宠物医疗等相关领域知识。
  3. 关注业内先进的 AI+宠物应用案例，学习其技术实现。
  4. 尝试开发简单的 AI 宠物应用原型，并不断迭代优化。

总的来说，AI+宠物是一个充满想象空间的新兴赛道，结合 AI 技术和宠物行业需求，可以开发出各种有趣有用的应用。

Content generated by AI large model, please carefully verify (powered by aily)

References

问：AI 怎么和宠物结合？

[title]问：AI怎么和宠物结合？我总结了以下关于AI+宠物赛道的一些例子和学习路径：1.AI宠物助手-基于自然语言处理和计算机视觉的AI宠物助手，可以帮助主人更好地照顾宠物-例如自动识别宠物情绪、提供饮食建议、监测宠物健康状况等2.AI宠物互动玩具-利用AI技术开发的智能互动玩具，可以增强宠物的娱乐体验-例如会自主移动并引起宠物注意的智能玩具、会发出声音和互动的智能宠物玩具等3.AI宠物图像生成-使用生成式AI模型，可以根据文字描述生成各种宠物形象的图像-这可以帮助宠物主人定制个性化的宠物形象4.AI宠物医疗诊断-利用计算机视觉和机器学习技术，可以开发AI辅助的宠物医疗诊断系统-通过分析宠物的症状图像和病历数据，提供初步诊断建议5.AI宠物行为分析-基于传感器数据和计算机视觉，可以利用AI技术分析宠物的行为模式-帮助主人更好地了解宠物的需求和习性学习路径建议：1.掌握基础的机器学习、计算机视觉、自然语言处理等AI技术2.了解宠物行为学、宠物医疗等相关领域知识3.关注业内先进的AI+宠物应用案例，学习其技术实现4.尝试开发简单的AI宠物应用原型，并不断迭代优化总的来说，AI+宠物是一个充满想象空间的新兴赛道，结合AI技术和宠物行业需求，可以开发出各种有趣有用的应用。内容由AI大模型生成，请仔细甄别

[独立游戏作者采访专栏]

[title][独立游戏作者采访专栏][heading1]When a Child Is Born——神赦医院团队让我构建一个情境作为类比——当我们面对一个年幼的孩子时，必定会表现出啧啧称赞的态度并说出大量的吉祥话，虽然这些称赞未必是违心的，但其中的很多话并没有真正夸到点上。如果一个孩子非常聪明并在很多领域表现出了极高的天赋，而我们只是夸奖他“你今天穿的衣服真好看”或者“你和你的爸爸妈妈长得真像”，那么这些表面上的夸奖更像是一种轻视。如果我们连GPTs中的文字冒险游戏都要称赞几句，那么这更像是一场规模惊人的夸夸群性质的行为艺术。LitGate社区：生成式AI是一个初生的孩子，那我们是...“造物主”？华清：这正是我内心的真实感受！生成式AI就像一名天才小萝莉，我们需要为她量身定制崭新的裙子，为她设计前所未有的舞蹈，鼓励她尝试在我们的孩提时代尚不存在的玩具……而非爹味十足地要求她在模仿Sims4比赛中得到满分，或是成为狼人杀的陪玩。AI游戏的价值终归在于体验升级，而实现体验升级的路径绝非硬生生地将AI塞进现存的任何游戏框架当中。这要求我们别再绞尽脑汁地论证Generative Agents与矮人要塞的相似性，而是开始对AI进行换位思考，在充分理解她的基础上设计出新的游戏玩法。LitGate社区：既然话题都聊到这了，可否请你谈一谈AI+玩法有哪些可观的落地形式？希望这没有涉及你们的商业隐私。华清：哈哈哈哈完全不用在意。在当前的时间点上，整条AI游戏赛道还处于相当早期的状态，通过行业共建并使得盘子迅速扩大远比什么所谓的隐私重要，这也是我个人无比认可LitGate社区的原因。

AI 产品案例严选

|标题|简介|作者|分类|前往查看👉|封面|入库时间|<br>|-|-|-|-|-|-|-|<br>|AI生成应用层行业研究（以游戏行业为例|除了要考虑传统创业的问题也要考虑新技术范式的特有属性||游戏|[AI生成应用层行业研究（以游戏行业为例） ](https://waytoagi.feishu.cn/wiki/JQrNwoKAsiiS3SkgJdXctQE3nEc)||2023/11/19|<br>|这不是一台电脑，这是一个伴侣！|如今的机器人不仅仅是在一对一对话中进行了一次跃进式的改进，它们正在渗透到我们的社交生活中。人工智能伴侣正在与我们的朋友和家人的关系中无缝融入，就像任何其他人一样加入我们的社区。||游戏|[这不是一台电脑，这是一个伴侣！](https://waytoagi.feishu.cn/wiki/VcZ0wOhqkiqanHkCWgFcSA5unme?table=tblJzotqp5g7xZ2b&view=vewJuuzsne&chunked=false)||2023/11/19|<br>|AI将使任何人都能够创建游戏|随着[游戏中生成式人工智能革命的](https://a16z.com/2022/11/17/the-generative-ai-revolution-in-games/)进展，它将彻底重塑用户生成内容（UGC），创造一个任何人都可以构建游戏的世界，并将游戏市场扩大到超出许多人的想象。在未来几年，深厚的技术知识或艺术掌握将不再是开发游戏所需的基本技能；相反，创作者只会受到他们的精力、创造力和想象力的限制。想法并不便宜；他们会很珍贵。最重要的是，游戏创作将变得真正民主化，数以百万计的新游戏制作者将被创造出来。||游戏|[AI将使任何人都能够创建游戏](https://waytoagi.feishu.cn/wiki/B5HCwRt91ikOiSkDECKc7ogfnfu?table=tblJzotqp5g7xZ2b&view=vewJuuzsne)||2023/11/19|<br>|娱乐：设计乒乓球及其它游戏……|来什先生最初尝试使用GPT-4来制作贪吃蛇游戏，但那太容易了，所以他尝试了一些3D游戏：SkyRoads，他童年时最喜欢的游戏之一。||游戏|[娱乐：玩乒乓球……](https://waytoagi.feishu.cn/wiki/Cs33wZdtvi9Djwkq4p9cbdRknIG?table=tblJzotqp5g7xZ2b&view=vewJuuzsne)||2023/11/19|

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AI动画
以下是关于 AI 动画的相关内容： Runway 生成 AI 动画： 使用图片和文字描述功能，将 MJ 生成的图片增加对应的动态描述，输入 Runway，同时增加镜头变换的设置。具体教程可查看。 悦音 AI 配音： 旁白质感有磁性浑厚、大片质感、娓娓道来等。 小白参与制作 AI 动画短片的 SOP 流程： 1. 项目规划：确定短片主题和目标观众，制定详细的制作计划。 2. 剧本创作：编写故事脚本，设计角色和场景以及创意。剧本创作资料：https://waytoagi.feishu.cn/wiki/G11fwW8bmiVLe6kYLgYc2iGin6e ；捏剧本 Bot（捏剧本离谱村专用 https://www.coze.cn/store/bot/7367669913697239052?panel=1&bid=6cs144r404016 ） 3. 分镜头脚本：根据脚本制作分镜头脚本，确定每个镜头的画面和动作。 4. 资源准备：准备动画制作所需的素材，包括背景、角色和音效。 5. 画面图片制作：利用 AI 出图工具，比如通过 ChatGPT、MJ、SD 等工具快速生成高质量的图片。 6. 视频制作：利用 AI 工具制作动画，通过 RUNWAY、Luma、Dreamina 等平台快速生成高质量的动画。 7. 后期剪辑：添加音效、配音和字幕，进行最终的剪辑和合成。 8. 发布和推广：将完成的动画短片发布到各大平台，并进行推广和宣传。 大雷 2 天爆肝 3 分半 AI 动画短片的制作复盘： 在时间和金钱的双重压力下，找到了适合的制作捷径。AI 主要帮忙搞定图和片，其他部分靠人。分工上，大雍负责前期的内容构思和脚本编写，大雷主要负责图片、视频生成和视频剪辑。Midjourney 提示词主要围绕皮克斯、迪士尼、3D 风格来写，例如："a small white Chiense dragon,anthropomorphic,Smile with surprise,wearing a school uniform,looking at a blurry gift box in the foreground,super closeup shot,camera focus on his face,3D render,Unreal Engine,Pixar 3D style,blurry classroom scene,bright sunshinear 16:9niji 6"。重点是"a small white Chiense dragon,anthropomorphic,3D render,Unreal Engine,Pixar 3D style"，尺寸比例 16:9，模型选择 niji 6，其他根据需求调整。动画主要用的是 Runway，因为看中它的控制笔刷。
2025-02-18
AI 动漫
以下是为您整理的关于 AI 动漫的相关内容： Anifusion： 网址：https://anifusion.ai/ ，Twitter 账号：https://x.com/anifusion_ai 特点：基于人工智能的在线工具，能帮助用户轻松创建专业质量的漫画和动漫作品，即使无绘画技能，输入文本描述即可转化为漫画页面或动漫图像。 主要功能： AI 文本生成漫画：根据输入的描述性提示生成漫画页面或面板。 直观的布局工具：提供预设模板，也可自定义漫画布局。 强大的画布编辑器：在浏览器中直接优化和完善生成的艺术作品。 多种 AI 模型支持：高级用户可访问多种 LoRA 模型实现不同风格和效果。 商业使用权：用户对创作作品拥有完整商业使用权。 使用案例：独立漫画创作、快速原型设计、教育内容创作、营销材料制作、粉丝艺术和同人志创作。 优点：非艺术家也能轻松创作漫画；基于浏览器的全方位解决方案，无需安装额外软件；快速迭代和原型设计能力；拥有创作的全部商业权利。 MewXAI： 网址：https://www.mewxai.cn/ 功能介绍： MX 绘画：拥有众多超火模型和上百种风格，支持文生图、图生图。 MX Cute：自研的可爱风动漫大模型，融合想象力和逻辑性。 MJ 绘画：创意度和想象力极高，适用于多种创作。 边缘检测：对草图上色，有多种渲染风格可选。 室内设计：上传空间图，完成多种不同风格的室内/建筑设计。 姿态检测：精准控制人物动作，可生成单人或多人姿势。 AI 艺术二维码：几秒内创建令人惊叹的下一代艺术二维码。 AI 艺术字：把光影文字、隐藏文字、艺术字融入艺术作品。 Niji V5： 相关文章：，原文地址：https://www.163.com/dy/article/I2A75HES05316KSS.html 特点：Midjourney 的动漫专用模型，擅长创建动态和动感十足的镜头，注重角色和构图，图像质量高，在动画方面表现出色。 提示制作：制作迷人的 Midjourney 提示对于制作出色的动画至关重要，了解相关流派关键词和艺术家姓名能提升体验。
2025-02-18
有哪些比较好的AI知识库学习网站
以下是一些比较好的 AI 知识库学习网站及相关学习建议： 通往 AGI 之路知识库： 提供了全面系统的 AI 学习路径，帮助您了解从 AI 常见名词到 AI 应用等各方面知识。 包含关于 AI 知识库使用及 AIPO 活动的介绍、AIPO 线下活动及 AI 相关探讨、way to AGI 社区活动与知识库介绍等内容。 信息来源有赛博蝉星公众号、国外优质博主的 blog 或 Twitter 等，推荐大家订阅获取最新信息并投稿。 有社区共创项目，如 AIPU、CONFIUI 生态大会，每月有切磋大会等活动，还发起了新活动 AIPO。 学习路径方面，有李弘毅老师的生成式 AI 导论等高质量学习内容，可系统化学习或通过社区共创活动反推学习，鼓励整理学习笔记并分享交流。 有经典必读文章，如介绍 GPT 运作原理、Transformer 模型、扩散模型等的文章，还包括软件 2.0 时代相关内容。 初学者入门推荐看 open AI 的官方 Cookbook，小琪姐做了中文精读翻译，也可查看 cloud 的相关内容。 有历史脉络类资料，整理了 open AI 的发展时间线和万字长文回顾等。 网站：ytoAGI.com 相关渠道：公众号“通往 AGI 之路”、 在线教育平台：如 Coursera、edX、Udacity 等，上面有一系列为初学者设计的课程，您可以按照自己的节奏学习，并有机会获得证书。 对于新手学习 AI，建议： 了解 AI 基本概念：阅读「」部分，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。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。 开始 AI 学习之旅：在「」中，找到一系列为初学者设计的课程。特别推荐李宏毅老师的课程。 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），根据自己的兴趣选择特定的模块进行深入学习。掌握提示词的技巧，它上手容易且很有用。 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。 体验 AI 产品：与现有的 AI 产品进行互动，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。
2025-02-18
扣子AI应用发布到微信小程序中失败
扣子 AI 应用发布到微信小程序中失败可能有以下原因及解决办法： 1. 容器编排不运行： 宝塔面板中设置加速镜像不生效需安，通过命令行手动设置。 新建/etc/docker/daemon.json 文件（如果已经存在可以不用创建）。 在 daemon.json 中添加相应代码。 重启 Docker 服务：systemctl restart docker。若仍无法解决，可继续排查。 2. 本地镜像的方法： 服务下载：服务的百度网盘地址：https://pan.baidu.com/s/1Ueyp6KnOmD18h6wICwJKNg?pwd=85jv 提取码:85jv ；服务的夸克网盘地址：https://pan.quark.cn/s/189b6f3e0d94 。需要把 chatgptonwechat.tar 和 coze2openai.tar 下载到本地。 上传服务：在宝塔操作面板中点击文件，选择上传下载到本地的文件。上传到根目录/www/backup 文件夹下面。 导入镜像：选择 Docker 中选择本地镜像，然后选择导入镜像。导入镜像要选择上传的目录，如根目录/www/backup 。 3. 修改参数不生效：需要删掉“容器编排”和“容器”中的内容，再重新生成一次。 4. 知识库不更新：确认扣子里有点击右上角的发布按钮。 5. 微信机器人无法正常画图，给的图片链接点进去有错误提示：查看/root/chatgptonwechat/run.log 中有相关提示。可能是点链接的时候多了一个小括号。 6. 扫码后，手机登陆后，没有任何机器人的反应：配置有错错误，或者安装不对，根据步骤去逐一检查。或者重装。 7. 机器人回答问题：COW 本身处理不了一次调取多个对话。有代码能力，可以直接调整代码实现。 8. 宝塔之后登录的时候登录不上去：按下图所示重启服务器之后就好了，重启时间可能会久，但一定会重启成功，请耐心等待。 此外，零基础模板化搭建 AI 微信聊天机器人的步骤如下： 1. 直接对接 Coze 平台 Bot 的微信聊天机器人搭建： Coze 相关配置： 创建 Coze API 令牌：进入到，点击左下角的扣子 API 选项，进入到 API 管理页面，点击 API 令牌，按照图示创建第一个 API 令牌，创建成功后保存好，因为这个 API 令牌只会在创建成功后显示一次。 记下 Coze AI Bot 的 Bot ID：去到要绑定的 AI Bot 的设计界面，在所在的链接里面记下 Bot ID，将 Bot 发布到 Bot as API 上。
2025-02-18
剪辑和拍摄两个岗位 会不会被ai取代
目前的观点认为，剪辑和拍摄岗位不太可能被 AI 完全取代。例如，在相关法律法规的《促进创新的人工智能监管方法》中提到，AI 会对工作方式起到补充作用而非完全替代或破坏。在现代工作中，AI 有可能将人们从单调任务中解放出来，让人们有更多时间从事专业训练相关的工作。 同时，在好莱坞的现状中，尽管 AI 在电影制作中已被广泛使用，但也引发了一些争议。如在一些电影中使用生成式 AI 工具制作的图像引发了观众不满，但也有观点认为如果有适当保护措施，AI 可以创造就业机会。 另外，有预测称 2025 年将有 10 亿用户级 AI 助理诞生，AI 可能会取代部分岗位，但也会创造新的工程机会。
2025-02-18
我要做一个关于ai赋能社会组织的线上培训
以下是关于 AI 赋能社会组织线上培训的相关信息： 社区 AI 讲师招募： 招募背景：随着 AIGC 技术的快速发展，传统企业亟需通过 AI 转型实现降本增效与业务创新。工信部大数据产业人才基地计划为传统行业客户提供 AI 技术培训等服务，现面向社区招募具备实战经验的 AI 讲师与咨询专家。 涉及业务： 公开课：针对 B 端渠道持续展开公益科普，形式免费，部分渠道有经费，内容包括企业端的 AI 应用场景案例和 AI 通识类科普分享，目的是建立与企业渠道的信任及构建收费培训/咨询的转化通道。 线下培训：通过培训转化或直接招生，分成两天一夜、三天两夜的培训班，50 人以上开班，建议 100 人。 咨询服务：针对企业的咨询陪跑服务，包括 AI 营销能力搭建等。 近期安排： 商会公开课：时间暂定 2.22 日，线上直播，用户群体是商会会员，公开课主题为《AI 获客》。 重庆区域公开课：时间暂定 2.9 日，线上直播，用户群体是重庆地区相关领导，公开课主题为《Deepseek 引发的商业思考》。 民营经济大讲堂：时间与讲师团商量调整，线下付费，需评估讲师资历和案例，主题包括但不限于 AI 通识培训、AI 企业增长打法等。 省商会公开课：时间待定，线上直播，用户群体是商会会员，公开课主题为《AI 获客》。 SaaS 平台企业公开课：时间待定，线上直播，用户是 SaaS 平台上的企业，主题待定。 杭州市城投线下培训：时间 2 月底，针对城投内部线下培训，付费，主题可与讲师商量。 万人期待的字节 Trae Windows 版正式推出，免费： 重磅福利： AI 编程重磅直播：会邀请在 AI 编程领域取得成绩的嘉宾深度交流，由黄叔亲自主持，还邀请了 Eric 等嘉宾。 AI 编程训练营：WaytoAGI 和 AI 编程社推出为期 2 周左右的共学营，包含图文教程、视频、直播，社群内有老师答疑，完全免费。 相关链接：Trae Windows 版本已经上线，Mac 版本也可下载，官网地址：https://www.trae.ai/
2025-02-18
想在手机上通过宠物照片给宠物建模，是宠物可以有一些动态性，需要怎么做？利用 AIGC 能快速的实现吗？
在手机上通过宠物照片给宠物建模并实现一定的动态性，可以考虑以下几种方式： 1. 利用 3D 引擎：目前有一些公司提供通过手机摄像头快速创建虚拟人身体的服务，例如 NextHuman。不过，3D 引擎在拟真程度高的同时，定制化成本也较高。 2. 借助 AIGC：虽然 AIGC 省去了建模流程，能直接生成数字人的展示图片，但可能存在数字人难以保持 ID 一致性、帧与帧连贯性不佳等问题。典型的相关项目有 wav2lip等。但需要注意的是，如果对模型真实度要求较高，AIGC 方式可能不太理想，因为算法发展很快，未来可能会有更好的连贯度生成方式。 目前利用 AIGC 来快速实现可能存在一些挑战，但随着技术的发展，未来有可能更便捷高效地达成您的需求。
2025-02-13
我想要搭建一个可以视频和图片识别宠物猫品种和品相的智能体
以下是为您提供的关于搭建可以视频和图片识别宠物猫品种和品相的智能体的相关信息： 目前有一种技术叫 PixelLLM，它是由 Google 开发的新型视觉语言模型。其完善后在弱视（眼疾）用户方面会有较好的应用场景。这个模型不仅能够对图片进行详细描述，还能精确指出图片中每个词汇对应的具体位置。例如，若图片中有一只猫和一只狗，PixelLLM 不仅能识别出“猫”和“狗”，还能指出它们在图片中的具体位置。这种能力使得模型在处理需要图像和文字紧密结合的任务时表现出色，比如在一张图片中找到特定的物体或区域，并对其进行描述。 主要特点包括： 1. 像素级词汇对齐：不仅能告知图片里有什么，还能准确指出这些东西在图片的具体位置。 2. 多种功能：具备多种处理图像和文字结合任务的能力。 您可以考虑基于类似的技术来搭建您所需的智能体。
2025-02-06
ai宠物赛道
以下是关于 AI 宠物赛道的相关信息： AI 与宠物的结合方式有多种： 1. AI 宠物助手：基于自然语言处理和计算机视觉，能帮助主人更好照顾宠物，如自动识别宠物情绪、提供饮食建议、监测健康状况等。 2. AI 宠物互动玩具：利用 AI 技术开发的智能互动玩具，可增强宠物娱乐体验，例如会自主移动并引起宠物注意、会发声和互动的智能玩具等。 3. AI 宠物图像生成：使用生成式 AI 模型，能根据文字描述生成各种宠物形象图像，帮助宠物主人定制个性化形象。 4. AI 宠物医疗诊断：利用计算机视觉和机器学习技术，开发 AI 辅助的宠物医疗诊断系统，通过分析症状图像和病历数据提供初步诊断建议。 5. AI 宠物行为分析：基于传感器数据和计算机视觉，利用 AI 技术分析宠物行为模式，帮助主人了解宠物需求和习性。 学习路径建议： 1. 掌握基础的机器学习、计算机视觉、自然语言处理等 AI 技术。 2. 了解宠物行为学、宠物医疗等相关领域知识。 3. 关注业内先进的 AI+宠物应用案例，学习其技术实现。 4. 尝试开发简单的 AI 宠物应用原型，并不断迭代优化。 此外，还有一个摊位信息，其活动主题为“AI 宠物写真、AI 宠物旅拍”，slogan 是“不花钱让毛孩子走遍时间”，优势是本人为全网 13w 粉宠物博主@三小只它爹妈，账号有 ai 系列内容，有 ai 实践经验且自带流量，去年自驾带猫环游中国，找到了很多猫生照片的机位。摊位区域为 D，摊位类型为写真+宠物，需找主办方。 另外，火山引擎 AI 创造者大赛官方手册中提到了优秀奖的相关信息，包括 AI 座舱赛道、AI 营销赛道、AI 售后赛道的小组名称和 Bot 名称等。如有任何疑问，请随时与大赛组委会联系。
2025-01-10
什么工具/模型/API 可以根据宠物照片生成数字宠物 可以有简单的活动。
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：
2024-11-16
我需要一个能写生成文生视频prompt的机器人，这个机器人只负责生产宠物做饭视频的文字prompt，请学习文生视频prompt写作技巧，并给我写一个这样的机器人
以下是关于文生视频 prompt 写作技巧及为您生成的一个宠物做饭视频的文字 prompt 示例： 文生视频 prompt 写作技巧： 1. 明确视觉样式：要具体描述视频的视觉基调和风格，比如是想要现实的、电影的、动画的还是超现实的。对美学的描述越具体，生成的效果就越接近期望。 2. 考虑视觉风格创意：如电影感要注重戏剧性照明、镜头光晕和高对比度；逼真风格要追求自然光、清晰细节和逼真角色；动画风格可使用卡通、3D 动画或 2D 动画等术语；艺术风格可用印象派、极简主义或抽象等形容词来指导艺术方向。 宠物做饭视频的文字 prompt 示例：“创建一个 2D 动画、色彩鲜艳的视频，一只可爱的猫咪在厨房里熟练地烹饪美味的鱼餐，画面具有温馨的灯光和可爱的卡通风格。”
2024-11-06
AI+宠物赛道的一些例子和学习map
根据提供的搜索结果，我总结了以下关于 AI+宠物赛道的一些例子和学习路径： 1. AI 宠物助手 基于自然语言处理和计算机视觉的 AI 宠物助手，可以帮助主人更好地照顾宠物 例如自动识别宠物情绪、提供饮食建议、监测宠物健康状况等 2. AI 宠物互动玩具 利用 AI 技术开发的智能互动玩具，可以增强宠物的娱乐体验 例如会自主移动并引起宠物注意的智能玩具、会发出声音和互动的智能宠物玩具等 3. AI 宠物图像生成 使用生成式 AI 模型，可以根据文字描述生成各种宠物形象的图像 这可以帮助宠物主人定制个性化的宠物形象 4. AI 宠物医疗诊断 利用计算机视觉和机器学习技术，可以开发 AI 辅助的宠物医疗诊断系统 通过分析宠物的症状图像和病历数据，提供初步诊断建议 5. AI 宠物行为分析 基于传感器数据和计算机视觉，可以利用 AI 技术分析宠物的行为模式 帮助主人更好地了解宠物的需求和习性 学习路径建议： 1. 掌握基础的机器学习、计算机视觉、自然语言处理等 AI 技术 2. 了解宠物行为学、宠物医疗等相关领域知识 3. 关注业内先进的 AI+宠物应用案例，学习其技术实现 4. 尝试开发简单的 AI 宠物应用原型，并不断迭代优化 总的来说，AI+宠物是一个充满想象空间的新兴赛道，结合 AI 技术和宠物行业需求，可以开发出各种有趣有用的应用。
2024-04-23
现在ai发展到什么程度了？
目前 AI 的发展呈现出以下情况： AGI 方面：AGI 尚未取得巨大进展，仍处于不断探索和发展的阶段。AGI 分为五个等级，分别是具备基本对话能力的聊天机器人、具备人类推理水平的推理者、能执行全自动化业务但仍需人类参与的智能体、能够协助人类完成新发明的创新者以及能够自动执行组织全部业务流程的组织。 ANI 方面：ANI 得到了巨大发展，如智能音箱、网站搜索、自动驾驶、工厂与农场的应用等。 机器学习方面：监督学习因现有数据快速增长、神经网络规模发展以及算力快速发展而近期发展迅速。 数据方面：数据集是由数据组成的集合，通常以表格形式出现，包括结构化数据和非结构化数据。获取数据的方式有手动标注、观察行为和网络下载等。同时，数据的质量和处理也很重要，并非数据多就有用，还需要有效处理不正确和缺少的数据。 大模型方面：开源大模型爆发，未来 AGI 竞争的关键是云端超级大模型，但通用大模型也遇到瓶颈，如算力和知识不够的问题。训大模型需要将饱含人类智慧的高含量知识训进去。
2025-02-09
开发agent有哪些主流的方案，并从功能性，开发难易程度，适用场景进行对比
以下是一些主流的 Agent 开发方案，并从功能性、开发难易程度、适用场景进行对比： 1. Coze： 功能性：集成丰富插件工具，拓展 Bot 能力边界。 开发难易程度：相对较易。 适用场景：适用于构建基于 AI 模型的各类问答 Bot。 2. Microsoft 的 Copilot Studio： 功能性：外挂数据、定义流程、调用 API 和操作，部署到各种渠道。 开发难易程度：适中。 适用场景：适用于多种场景。 3. 文心智能体： 功能性：基于文心大模型，支持开发者打造产品能力。 开发难易程度：适中。 适用场景：多种场景。 4. MindOS 的 Agent 平台： 功能性：允许用户定义 Agent 的个性、动机、知识，访问第三方数据和服务或执行工作流。 开发难易程度：适中。 适用场景：多种场景。 5. 斑头雁： 功能性：基于企业知识库构建专属 AI Agent，提供多种成熟模板，功能强大且开箱即用。 开发难易程度：相对较易。 适用场景：客服、营销、销售等。 6. 钉钉 AI 超级助理： 功能性：依托钉钉优势，提供环境感知和记忆功能，在高频工作场景表现出色。 开发难易程度：适中。 适用场景：销售、客服、行程安排等。 Copilot 和 Agent 的区别： 1. 核心功能： Copilot：辅助驾驶员，更多依赖人类指导和提示，功能局限于给定框架。 Agent：主驾驶，具有更高自主性和决策能力，能自主规划和调整处理流程。 2. 流程决策： Copilot：依赖人类确定的静态流程，参与局部环节。 Agent：自主确定动态流程，能自行规划和调整任务步骤。 3. 应用范围： Copilot：主要处理简单、特定任务，作为工具或助手。 Agent：能处理复杂、大型任务，在 LLM 薄弱阶段使用工具或 API 增强。 4. 开发重点： Copilot：依赖 LLM 性能，重点在于 Prompt Engineering。 Agent：依赖 LLM 性能，重点在于 Flow Engineering，把外围流程和框架系统化。 搭建工作流驱动的 Agent 简单情况分为 3 个步骤： 1. 规划： 制定任务关键方法。 总结任务目标与执行形式。 分解任务为子任务，确立逻辑顺序和依赖关系。 设计子任务执行方法。 2. 实施： 在 Coze 上搭建工作流框架，设定节点逻辑关系。 详细配置子任务节点，验证可用性。 3. 完善： 整体试运行 Agent，识别卡点。 反复测试和迭代，优化至达到预期水平。
2025-02-08
到目前为止，人工只能已经发展到什么样的一个程度了，未来前景怎么样？普通人如何通过人工智能挣到钱
目前人工智能的发展呈现出复杂的态势： 预计明年会有团体花费超过 10 亿美元训练单个大规模模型，通用人工智能的热潮仍在持续，但其成本也在不断增加。 政府和大型科技公司都面临着计算需求超出电网支持能力的问题。 人工智能对选举的影响尚未完全显现，但仍需关注。 以 OpenAI、Meta 以及中国实验室为代表，竞争激烈。 未来前景方面： 深度学习被证明有效，且随着规模扩大预期会改善，能帮助解决更多难题，对全球人民生活产生有意义的改善。 人工智能模型将作为个人助理执行特定任务，帮助构建更好的下一代系统，并推动各领域科学进展。 对于普通人如何通过人工智能挣钱，以下是一些可能的途径： 学习相关技能，如编程、数据分析等，参与人工智能项目的开发和维护。 利用人工智能工具进行内容创作，如写作、绘画等，并通过相关平台实现盈利。 关注人工智能领域的新兴应用，寻找创业机会。
2025-02-05
AI的发展现在到达一个什么程度
目前 AI 的发展呈现出以下特点和程度： 1. 在通用人工智能（AGI）方面，尚未取得巨大进展，但一直在努力接近这一目标。AGI 分为五个等级，分别是具备基本对话能力的聊天机器人、具备人类推理水平的推理者、能执行全自动化业务但仍需人类参与的智能体、能够协助人类完成新发明的创新者以及能够自动执行组织全部业务流程的组织。 2. 弱人工智能（ANI）得到了巨大发展，在智能音箱、网站搜索、自动驾驶、工厂与农场应用等领域有广泛应用。 3. 机器学习中的监督学习近期快速发展，这得益于现有数据的快速增长、神经网络规模的发展以及算力的快速发展。 4. 数据对于 AI 至关重要，包括数据集的定义、获取数据的方式（手动标注、观察行为、网络下载）、使用数据的方法以及数据的分类（结构化数据和非结构化数据）。 5. 在大模型方面，开源大模型爆发，未来 AGI 竞争的关键在于云端超级大模型，同时通用大模型也遇到了瓶颈，如算力和知识沉淀等问题。
2025-02-02
当前ai发展到什么程度了
当前 AI 的发展程度可以从以下几个方面来看： 1. 在通用人工智能（AGI）的发展等级方面： 聊天机器人：具备基本对话能力，主要依赖预设脚本和关键词匹配，用于客户服务和简单查询响应。 推理者：具备人类推理水平，如 ChatGPT，能够根据上下文和文件提供详细分析和意见。 智能体：不仅具备推理能力，还能执行全自动化业务，但目前许多产品在执行任务后仍需人类参与。 创新者：能够协助人类完成新发明，如谷歌 DeepMind 的 AlphaFold 模型，可加速科学研究和新药发现。 组织：最高级别，能够自动执行组织的全部业务流程。 2. 技术发展历程： 早期阶段（1950s 1960s）：有专家系统、博弈论、机器学习初步理论。 知识驱动时期（1970s 1980s）：专家系统、知识表示、自动推理得到发展。 统计学习时期（1990s 2000s）：出现机器学习算法，如决策树、支持向量机、贝叶斯方法等。 深度学习时期（2010s 至今）：深度神经网络、卷积神经网络、循环神经网络等兴起。 3. 当前前沿技术点： 大模型：如 GPT、PaLM 等。 多模态 AI：包括视觉 语言模型（CLIP、Stable Diffusion）、多模态融合。 自监督学习：自监督预训练、对比学习、掩码语言模型等。 小样本学习：元学习、一次学习、提示学习等。 可解释 AI：涉及模型可解释性、因果推理、符号推理等。 机器人学：强化学习、运动规划、人机交互等。 量子 AI：量子机器学习、量子神经网络等。 AI 芯片和硬件加速。 同时，开源大模型爆发，企业大模型市场崛起，但通用大模型也遇到瓶颈，如算力和知识沉淀等问题。
2025-01-11
Al发展到什么程度
目前 AI 的发展呈现出多方面的特点和趋势： 1. 千脑理论：新皮层由数以万计的皮质柱组成，每根柱子都会学习物体的模型，多模型设计发挥作用的关键是投票。智能机器的“大脑”也应由许多几乎相同的元素（模型）组成，并连接到各种可移动的传感器。大脑中的知识储存在参考框架中，机器也需要学会一个世界的模型。 2. 通用化趋势：AI 将从专用方案过渡到更多的通用方案。通用电脑因更好的成效比导致技术更快进步，更多努力用于加强受欢迎的设计和支持其生态系统，导致成本降低和性能提升。同时，一些重要的未来应用如探索火星等需要通用方案的灵活性，而当前专用的深度学习模型无法满足。 3. 游戏领域：随着生成式人工智能革命的进展，它将重塑用户生成内容（UGC），创造任何人都能构建游戏的世界，游戏创作将变得真正民主化，数以百万计的新游戏制作者将被创造出来。 4. 企业发展：OpenAI 公司成立于 2015 年，总部位于美国旧金山，早期是非营利机构，后来改成有限营利形式。其使命是推进人工智能技术发展，为全球创造更安全、智能的未来。关于 OpenAI 公司的时间线，可参考 Wiki（https://timelines.issarice.com/wiki/Timeline_of_OpenAI）和 OpenAI Blog（https://openai.com/blog/）。
2025-01-09
现在大语言模型的跑分对比
对比不同大语言模型的性能需要考虑多个维度，包括但不限于以下方面： 1. 理解能力：评估对语言的语法、语义、上下文和隐含意义的理解程度。 2. 生成质量：检查生成文本的流畅性、相关性和准确性。 3. 知识广度和深度：掌握广泛主题的知识程度，以及对特定领域或话题的理解深度。 4. 泛化能力：处理未见过的任务或数据时的表现。 5. 鲁棒性：应对错误输入、对抗性输入或模糊不清指令的能力。 6. 偏见和伦理：生成文本时是否存在偏见，是否遵循伦理标准。 7. 交互性和适应性：在交互环境中的表现，包括对用户反馈的适应性和持续对话的能力。 8. 计算效率和资源消耗：考虑模型大小、训练和运行所需的计算资源。 9. 易用性和集成性：是否易于集成到不同应用和服务中，提供的 API 和工具的易用性。 为了进行有效的比较，可以采用以下方法： 1. 标准基准测试：使用如 GLUE、SuperGLUE、SQuAD 等标准的语言模型评估基准，它们提供统一的测试环境和评分标准。 2. 自定义任务：根据特定需求设计任务，评估模型在特定领域的表现。 3. 人类评估：结合人类评估者的主观评价，特别是在评估文本质量和伦理问题时。 4. A/B 测试：在实际应用场景中，通过 A/B 测试比较不同模型的表现。 5. 性能指标：使用准确率、召回率、F1 分数、BLEU 分数等性能指标来量化比较。 当前领先的大型语言模型的排行榜，例如聊天机器人竞技场，由伯克利的团队管理，根据 ELO 评级对不同语言模型进行排名，计算方式与国际象棋中的类似。在排行榜中，顶部多为专有模型，下方有开放权重的模型。 大语言模型的特点包括： 1. 架构：有 encoderonly、encoderdecoder、decoderonly 等，如 BERT 是 encoderonly 模型，google 的 T5 是 encoderdecoder 模型，众多 AI 助手多为 decoderonly 模型。 2. 数据和参数：预训练数据量大，往往来自互联网，包括论文、代码、公开网页等，参数多，如 OpenAI 在 2020 年发布的 GPT3 已达到 170B 的参数。
2025-02-18
现在大语言模型的跑分对比
对比不同大语言模型的性能需要考虑多个维度，包括但不限于以下方面： 1. 理解能力：评估对语言的语法、语义、上下文和隐含意义的理解程度。 2. 生成质量：检查生成文本的流畅性、相关性和准确性。 3. 知识广度和深度：掌握广泛主题的知识程度，以及对特定领域或话题的理解深度。 4. 泛化能力：处理未见过的任务或数据时的表现。 5. 鲁棒性：应对错误输入、对抗性输入或模糊不清指令的能力。 6. 偏见和伦理：生成文本时是否存在偏见，是否遵循伦理标准。 7. 交互性和适应性：在交互环境中的表现，包括对用户反馈的适应性和持续对话的能力。 8. 计算效率和资源消耗：考虑模型大小、训练和运行所需的计算资源。 9. 易用性和集成性：是否易于集成到不同应用和服务中，提供的 API 和工具的易用性。 为了进行有效的比较，可以采用以下方法： 1. 标准基准测试：使用如 GLUE、SuperGLUE、SQuAD 等标准的语言模型评估基准，它们提供统一的测试环境和评分标准。 2. 自定义任务：根据特定需求设计任务，评估模型在特定领域的表现。 3. 人类评估：结合人类评估者的主观评价，特别是在评估文本质量和伦理问题时。 4. A/B 测试：在实际应用场景中，通过 A/B 测试比较不同模型的表现。 5. 性能指标：使用准确率、召回率、F1 分数、BLEU 分数等性能指标来量化比较。 当前领先的大型语言模型的排行榜，例如聊天机器人竞技场，由伯克利的团队管理，根据 ELO 评级对不同语言模型进行排名，计算方式与国际象棋中的类似。在排行榜中，顶部多为专有模型，下方有开放权重的模型。 大语言模型的特点包括： 1. 架构：有 encoderonly、encoderdecoder、decoderonly 等，如 BERT 是 encoderonly 模型，google 的 T5 是 encoderdecoder 模型，众多 AI 助手多为 decoderonly 模型。 2. 数据和参数：预训练数据量大，往往来自互联网，包括论文、代码、公开网页等，参数多，如 OpenAI 在 2020 年发布的 GPT3 已达到 170B 的参数。
2025-02-18
兼职督学岗位，通过飞书平台为高中生服务，包括：1）解答学习方法等疑问；2）发送测试卷；3）提交测试卷后通知后端制作学习计划；4）发送学习计划链接；5）定期推送知识点和打卡提醒；6）查看打卡并反馈。所有文档通过飞书云文档链接发送。现在我想通过利用coze将deepseek等ai接入飞书的形式，制作出产品赋能督学在这一岗位的工作效率，并希望在这一过程中，锻炼我的ai能力，再想办法让上司或者老板为我这个产品支付报酬，请问我可以从哪些角度开发产品？
以下是一些您可以从以下角度开发产品来赋能兼职督学岗位的工作效率，并锻炼您的 AI 能力，以争取上司或老板为产品支付报酬： 1. 利用 Coze 的多语言模型支持，为解答高中生学习方法等疑问提供更准确和全面的回答。 2. 借助插件系统，集成与学习相关的插件，如学习资料查询、学习工具推荐等，丰富服务内容。 3. 运用知识库功能，上传各类学科知识点、优秀学习案例等，方便在服务中快速调用和推送。 4. 利用数据库和记忆能力，记住每个高中生的学习情况和需求，提供个性化服务。 5. 设计工作流，例如自动发送测试卷、自动通知后端制作学习计划、自动推送学习计划链接等流程，提高工作效率。 6. 采用多代理模式，针对不同学科或学习阶段设置专门的代理，提供更精准的服务。 7. 利用 Coze 易于发布和分享的特点，将服务产品推广给更多需要的高中生和督学人员。
2025-02-18
兼职督学岗位，通过飞书平台为高中生服务，包括：1）解答学习方法等疑问；2）发送测试卷；3）提交测试卷后通知后端制作学习计划；4）发送学习计划链接；5）定期推送知识点和打卡提醒；6）查看打卡并反馈。所有文档通过飞书云文档链接发送。现在我想通过利用coze将deepseek等ai接入飞书的形式，制作出产品赋能督学在这一岗位的工作效率，并希望在这一过程中，锻炼我的ai能力，再想办法让上司或者老板为我这个产品支付报酬，请问我可以从哪些角度开发产品？又该如何将它推销给上司？
以下是关于您利用 Coze 和 DeepSeek 等 AI 接入飞书来赋能兼职督学岗位工作效率的一些建议： 开发产品的角度： 1. 智能答疑系统：利用 AI 技术，对高中生常见的学习方法疑问进行自动分析和回答，提高答疑效率和准确性。 2. 个性化测试卷生成：根据学生的学习情况和需求，通过 AI 生成个性化的测试卷。 3. 学习计划优化：基于学生提交的测试卷结果，利用 AI 更精准地制定学习计划。 4. 知识点精准推送：运用 AI 分析学生的学习进度和薄弱环节，定期推送更具针对性的知识点。 5. 打卡提醒优化：通过 AI 实现更灵活、个性化的打卡提醒方式。 推销给上司的方法： 1. 展示效率提升：详细说明产品如何大幅提高兼职督学的工作效率，节省人力和时间成本。 2. 个性化服务优势：强调产品能够为高中生提供更个性化、精准的服务，提升学习效果。 3. 数据支持：提供相关的数据和案例，证明 AI 赋能后的积极效果。 4. 成本效益分析：说明开发和使用该产品的成本相对较低，而带来的收益显著。 5. 未来发展潜力：阐述产品在不断优化和拓展功能方面的潜力，适应更多的教育需求。 另外，Coze 是由字节跳动推出的 AI 聊天机器人和应用程序编辑开发平台，专为开发下一代 AI 聊天机器人而设计。它具有多语言模型支持、插件系统、知识库功能、数据库和记忆能力、工作流设计、多代理模式、免费使用、易于发布和分享等特点。这些特点可以为您的产品开发提供有力支持。
2025-02-18
现在有什么好用的AI
以下是为您整理的关于好用的 AI 及相关技巧的内容： 好用的图生图产品： 1. Artguru AI Art Generator：在线平台，生成逼真图像，为设计师提供灵感，丰富创作过程。 2. Retrato：AI 工具，可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。 3. Stable Diffusion Reimagine：新型 AI 工具，通过稳定扩散算法生成精细、具细节的全新视觉作品。 4. Barbie Selfie Generator：专为喜欢梦幻童话风格的人设计，能将上传的照片转换为芭比风格，效果佳。 但这些模型存在一些局限，如偶尔性能不稳定、生成内容不当等。 与 AI 交流的技巧： 1. 设定角色：给 AI 设定一个角色，如“你是一个XXXX 角色”，蕴含角色背景和输出要求，让 AI 更明确如何应对问题。 2. 举例子：通过实际例子能使 AI 更准确了解您的要求。 3. 连续提问：对于一个问题可连续提问，根据回复不断细化要求，AI 能处理多轮对话。 4. 不知如何提问时，可先问 AI 如何提问，再用其产生的问题问它。 AI 的能力： 1. 文本生成：涵盖写文章、对话聊天、编程写代码、翻译、阅读理解、推理等领域。 2. 图像和视频理解：能理解真实世界图像、网页截图和文字数据的图片，甚至能看懂抽象表达并推理作答，包括医学等专业图像，还能理解人类“笑点”。 3. 图像生成：能生成多种风格的图像，如写实、油画、超现实、写意中国水墨画等，应用广泛，可帮助做设计，电商平台上很多商品图片已由 AI 生成。
2025-02-17
我现在想根据我的博士论文，想出一个国家社科基金的选题。但是我的博士论文感觉核心不是特别突出，我希望找到一个AI助手，让AI帮我读论文的PDF格式然后总结出一个最合适的选题，有没有推荐的AI工具？
以下是一些关于利用 AI 辅助完成您需求的建议： 1. 先拆解您的博士论文工作流程，搞清楚每个步骤的输入输出和相互关系。 2. 思考论文中的哪些环节可以引入 AI 工具来提效，一切要从业务逻辑出发，AI 是锦上添花，不能本末倒置。 3. 搭建选题库，明确论文的定位（可用 AI 辅助分析），找相关的对标论文和优秀研究。 4. 在写作环节，可用 AI 辅助拆解对标论文，提炼写作技巧，然后根据借鉴的技巧结合自身特色列出写作大纲，并使用 AI 优化大纲、查找资料、润色文章，但核心内容要自己完成，不能过度依赖 AI。 5. 起标题与配图方面，用 AI 辅助批量生成标题，再自己修改优化，评估标题是否足够吸引眼球，让 AI 分析论文提供配图建议，去免费图库搜索配图。 6. 养成习惯与总结，做每件事前都思考 AI 能提供什么帮助，把整套流程实践几次，形成肌肉记忆，不断打磨完善属于自己的 AI 辅助流程，同时警惕过度依赖，AI 只是辅助，核心能力要靠自己。 目前常见的可用于辅助您的 AI 工具如 ChatGPT 等，但具体的选择还需根据您的实际需求和使用体验来决定。
2025-02-16