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推荐免费使用的图生文的AI

Answer

以下为您推荐一些免费使用的图生文的 AI 工具:

  1. Clip Interrogator:这是一款「图生文」反向工具,上传图片即可生成对应的文字描述。实测上传真实照片也可生成对应 prompt。
    • 网址:https://replicate.com/pharmapsychotic/clip-interrogator
  2. Midjourney:已实现「图生文」反向输出功能。

此外,还有一些相关的 AI 工具供您参考:

  1. Pika:出色的文本生成视频 AI 工具,擅长动画制作,并支持视频编辑。
  2. SVD:如果熟悉 Stable Diffusion,可以直接安装这款最新的插件,在图片基础上直接生成视频。这是由 Stability AI 开源的 video model。
  3. Leonardo:能生成高质量图片,支持用户上传自己 DIY 的模型,提供丰富的模型选择,但存在访问限制。

更多相关工具和信息您可以查看:https://www.waytoagi.com/category/38 。请注意,以上内容由 AI 大模型生成,请仔细甄别。

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

References

问:文字生成视频的 AI 产品有哪些?

[title]问:文字生成视频的AI产品有哪些?"文生视频"通常指的是使用人工智能技术将文本内容转换成视频的服务。以下是一些国内外提供此类功能的产品推荐:1.Pika:这是一款非常出色的文本生成视频AI工具,擅长动画制作,并支持视频编辑。2.SVD:如果你熟悉Stable Diffusion,可以直接安装这款最新的插件,在图片基础上直接生成视频。这是由Stability AI开源的video model。3.Runway:这是一款老牌AI视频生成工具,提供实时涂抹修改视频的功能,不过需要注意的是,Runway是收费的。4.Kaiber:这是一款视频转视频AI,能够将原视频转换成各种风格的视频。5.Sora:由OpenAI开发,可以生成长达1分钟以上的视频。以上工具均适合于不同的使用场景和需求,您可以根据自己的具体情况进行选择。另外,更多的文生视频的网站可以查看这里:[https://www.waytoagi.com/category/38](https://www.waytoagi.com/category/38)内容由AI大模型生成,请仔细甄别。

3月动态|23个AI新产品

来跟生成效果超赞的新视觉模型Playground v1打个招呼!根据Playground AI创始人Suhail的描述,本模型可以提高生成图像的整体HDR质量。我必须说,生成的图片看起来真的非常清晰,而且细节非常丰富。目前,用户可以在Playground官网免费试用(尽管有时可能会有小bug),而且还有多种新奇风格可供选择!🔗 https://playgroundai.com/🖌 Clip Interrogator「图生文」反向工具——从前看到一张喜欢的AI生成的图片,我们总是要找到作者问prompt是什么,现在,仅需上传Clip Interrogator即可!实测上传真实照片也可生成对应prompt哦~当然,对于Midjourney用户来讲倒也不必这么麻烦——昨天凌晨,David Holz宣布Midjourney正式实现「左手倒右手」,「图生文」反向输出功能,上线!🔗 https://replicate.com/pharmapsychotic/clip-interrogator✅ GPTCHA日渐强大的AI早已引发我们对于诈骗自动化的担忧,刚刚赢得AI for Good黑客松第一名的CPTCHA则致力于解决其中重要的一部分——电话诈骗。这是一款由三位开发者共同搭建的由GPT-4驱动的小工具,拦截可疑电话,并用虚拟声音与呼叫方聊天,直到确认电话合法且安全。🔗 http://gptcha.ai/🔍其他有意思的小工具

给小白的AI产品推荐

Leonardo是我最早接触的文生图AI应用了(大概在23年8月份),生成质量和效果可以说是一流的。下面我仔细盘一盘它的优势:首先,Leonardo支持用户上传自己DIY的模型,尤其是Lora模型。这一功能极大地增强了应用的灵活性和个性化程度,让用户能够根据自己的需求和喜好定制生成过程。对于那些追求独特风格或有特定需求的用户来说,这无疑是一个巨大的优势。其次,Leonardo为用户提供了丰富的模型选择。用户可以选择使用官方精心微调过的模型,这些模型通常能够保证较高的生成质量和稳定性。同时,对于那些喜欢探索和尝试的用户,Leonardo还提供了使用社区贡献的Lora模型的选项。这种多样性不仅满足了不同用户的需求,也为整个社区的创新和发展提供了平台。最令人印象深刻的是,Leonardo能够生成非常高质量的图片。无论是细节的精致程度,还是整体的艺术效果,Leonardo生成的图像都达到了相当高的水准。这一点在生成纹身图案时尤为重要,因为纹身设计往往需要精细的细节和独特的艺术风格。谈到价格,Leonardo曾经被认为相对较贵,这可能让一些用户望而却步。然而现在看来,它的价格已经变得更加合理,更具竞争力。因此,对于那些有能力且追求高质量图像生成的用户,我强烈建议可以尝试使用这款产品。尽管如此,Leonardo也存在一个不容忽视的劣势:访问限制。这确实是目前使用Leonardo时唯一需要特别注意的问题。然而,对于那些能够克服这个障碍的用户来说,Leonardo提供的优质体验往往能够弥补这个不便。

Others are asking
零基础学习ai
以下是为零基础学习 AI 提供的建议: 1. 了解 AI 基本概念: 阅读「」部分,熟悉 AI 的术语和基础概念,包括其主要分支(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。 2. 开始 AI 学习之旅: 在「」中,找到为初学者设计的课程,特别推荐李宏毅老师的课程。 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。 3. 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,可根据自己的兴趣选择特定模块深入学习。 掌握提示词的技巧,它上手容易且很有用。 4. 实践和尝试: 理论学习后,实践是巩固知识的关键,尝试使用各种产品做出作品。 知识库提供了很多实践后的作品、文章分享,欢迎实践后的分享。 5. 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,了解其工作原理和交互方式,获得对 AI 在实际应用中表现的第一手体验,并激发对 AI 潜力的认识。 此外,还有一个案例供您参考:二师兄来自上海,是典型的 80 后,房地产行业从业二十年,计算机零基础。2024 年 2 月,他在七彩虹的售后群中,因老哥分享用 AI 绘画的心得,要了 SD 秋叶安装包,下载了教学视频,迈出了 AI 学习的第一步。之后他不断学习和实践,如在 3 月啃完 SD 的所有教程并开始炼丹,4 月与小伙伴探讨 AI 变现途径,5 月加入 Prompt battle 社群,开始 Midjourney 的学习。
2025-02-18
AI数据分析
以下是关于 AI 数据分析的相关内容: ChatGPT 助力数据分析: 本文重点介绍了 AI 与数据分析结合的应用,通过实际案例与相关技巧,描述了 ChatGPT 如何助力数据分析。 实现了两种方式支持多维数据分析: SQL 分析:分析平台自身使用情况,输入一句话可分析用户配置图表相关数据。用户描述想分析的内容,后台连接 DB,附带表结构信息让 AI 输出 SQL 语句,校验为 SELECT 类型后执行返回结果数据,再传给 GPT 分析,最后输出分析结论和建议并返回前端页面渲染图表。 个性化分析:平台支持上传数据,可提供数据信息辅助分析,前端解析文件后传给 GPT 分析,后续步骤与 SQL 分析一致。 分析完成后展示结果数据的图表和分析结论,图表支持折线图和柱状图可随意切换。 生成式 AI 季度数据报告 2024 月 1 3 月: 作者包括郎瀚威 Will、张蔚 WeitoAGI、江志桐 Clara 等。 报告涵盖总体流量概览、分类榜单、文字相关(个人生产力、营销、教育、社交)、创意相关(图像、视频)、音频大类、代码大类、Agent、B2B 垂类等方面。 涉及数据准备、分类标准图谱准备、赛道分析、竞争分析等内容。
2025-02-18
找一个能够生成音乐的AI。我给一个曲名(比如《生日快乐歌》),他就能给我生成不同风格的音乐供我下载。
以下为您推荐能够根据给定曲名生成不同风格音乐并供下载的 AI 工具: 1. Suno AI: 地址:https://www.suno.ai/ 简介:被誉为音乐界的 ChatGPT,能够根据简单提示创造出从歌词到人声和配器的完整音乐作品。 账号要求:需要拥有 Discord、谷歌或微软中的至少一个账号,并确保网络环境稳定。 订阅信息: 免费用户每天 50 积分,每首歌消耗 5 积分,每天可创作 10 首歌曲,每次点击生成两首歌曲。 Pro 用户每月 2500 点数(大约 500 首歌),按月每月 10 美元,按年每月 8 美元,每年 96 美元。 Premier 用户每月 10000 点数(大约 2000 首歌),按月每月 30 美元,按年每月 24 美元,每年 288 美元。 操作模式: 默认模式:包括关闭个性化、歌曲描述、乐器开关、模型选择 v3 等设置。 个性化模式:开启个性化定制,可填写歌词、曲风、标题等。 生成歌词:可使用大模型如 Kimi、GPT、文心一言等生成。 开始生成:填写好所需内容后点击 Create,等待 2 3 分钟即可。 下载:生成后可下载。 2. Udio:由前 Google DeepMind 工程师开发,通过文本提示快速生成符合用户音乐风格喜好的高质量音乐作品。地址:https://www.udio.com/ 3. YuE:支持从歌词生成 5 分钟高质量音乐(含人声与伴奏),多语言支持(中、英、日、韩),覆盖多种音乐风格与专业声乐技术。详细介绍:https://www.xiaohu.ai/c/xiaohuai/yue5
2025-02-18
什么是aigc
AIGC(人工智能生成内容)是一种利用人工智能技术生成各种类型内容的应用方式。它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,在内容创作、广告、媒体等领域有着广泛的应用。 具体来说,AIGC 包括以下方面: 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。 AIGC 作为一种强大的技术,能赋能诸多领域,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。 例如 AI 文本续写,文字转图像的 AI 图、AI 主持人等,都属于 AIGC 的应用。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 的产品项目也很多,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。
2025-02-18
多维表格AI接入分享课程有回放么
多维表格 AI 接入分享课程有回放。例如,在“1204|微信超级 AI 知识助手教学(上)—智谱共学营智能纪要”中提到直播有回放。在“飞书多维表格 AI 共学解锁更强大的豆包 2024 年 12 月 21 日”中,王大仙表示分享有回放,可顺着搭建流程使用。
2025-02-18
我的毕业论文是AIGC的陶寺遗址空间可视分析技术研究,请问有何思路
对于您的毕业论文主题“AIGC 的陶寺遗址空间可视分析技术研究”,以下是一些可能的思路供您参考: 首先,深入了解陶寺遗址的相关背景和特点,包括其历史、文化、地理等方面的信息,这将为后续的分析提供基础。 其次,研究 AIGC 技术在空间可视分析方面的应用现状和前沿成果,了解相关的算法、模型和工具。 然后,考虑如何收集和整理陶寺遗址的空间数据,例如通过实地测量、卫星图像、考古记录等方式获取数据,并对数据进行预处理和清洗。 接着,运用合适的 AIGC 技术和算法,对陶寺遗址的空间数据进行可视化呈现,例如创建三维模型、绘制地图、生成动态图像等,以直观展示遗址的空间特征和关系。 在可视化的基础上,进行深入的分析,例如探究遗址的布局规律、空间结构、功能分区等,挖掘潜在的历史和文化信息。 最后,对研究结果进行评估和验证,确保其准确性和可靠性,并提出进一步的改进和优化方向。 希望这些思路能对您有所帮助,祝您顺利完成毕业论文!
2025-02-18
多模图生文评测集
以下是关于多模图生文评测集的相关信息: 为全面比较 Kolors 与其他模型的生成能力,构建了包含人工评估、机器评估的全面评测内容。构建了包含 14 种垂类、12 个挑战项、总数量为一千多个 prompt 的文生图评估集 KolorsPrompts。在 KolorsPrompts 上,收集了 Kolors 与市面上常见的 SOTA 级别的开源/闭源系统的文生图结果,并进行了人工评测和机器评测。 人工评测方面,邀请了 50 个具有图像领域知识的专业评估人员对不同模型的生成结果进行对比评估,衡量维度为画面质量、图文相关性、整体满意度三个方面。Kolors 在整体满意度方面处于最优水平,其中画面质量显著领先其他模型。具体的平均分数如下: AdobeFirefly:整体满意度平均分 3.03,画面质量平均分 3.46,图文相关性平均分 3.84。 Stable Diffusion 3:整体满意度平均分 3.26,画面质量平均分 3.5,图文相关性平均分 4.2。 DALLE 3:整体满意度平均分 3.32,画面质量平均分 3.54,图文相关性平均分 4.22。 Midjourneyv5:整体满意度平均分 3.32,画面质量平均分 3.68,图文相关性平均分 4.02。 Playgroundv2.5:整体满意度平均分 3.37,画面质量平均分 3.73,图文相关性平均分 4.04。 Midjourneyv6:整体满意度平均分 3.58,画面质量平均分 3.92,图文相关性平均分 4.18。 Kolors:整体满意度平均分 3.59,画面质量平均分 3.99,图文相关性平均分 4.17。所有模型结果取自 2024.04 的产品版本。 Kolors 开源模型相关: 2024.07.03,Kolors 在智源研究院评测中取得第二名,其中中文主观质量、英文主观质量两个单项排名第一。 2024.07.02,祝贺,可图项目组提出的可控视频生成方法被 ECCV 2024 接收。 2024.02.08,祝贺,可图项目组提出的生成模型评估方法被 CVPR 2024 接收。 多模态大模型入门指南: 训练过程: 预训练阶段:通常利用 XText 的数据集,来训练输入、输出的 Projector。通过优化损失函数来实现不同模态的对齐。PEFT 有时候用于 LLM Backbone。X文本数据集包含图像文本、视频文本和音频文本,其中图像文本有两种类型:图像文本对(即<img1><txt1>)和交错图像文本语料库(即,txt1><img1><txt2><txt3><img2><txt4>)。这些 XText 数据集的详细统计数据如附录 F 的表 3 所示。 多模态微调:对满足指令微调格式的一系列数据集对预训练好的多模态大模型进行微调。通过这种微调,MMLLM 可以遵循新的指令泛化到没有见过的任务,增强 zeroshot 的能力。MM IT 包括监督微调(SFT)和 RLHF 两部分,目的是为了使得模型符合人类的意图或者偏好,并且增强 MMLLMs 的交互能力。SFT 将 PT 阶段的数据转换为指令aware 的格式,使用 QA 任务作为例子。可以采用各种模板。优化目标和预训练相同,SFT 数据可以构造为单轮的 QA 或者多轮的 QA。常用的 SFT 和 RLHF 的数据集见表 4。
2024-12-06
图生文评测集
以下是关于图生文评测集的相关内容: 为全面比较 Kolors 与其他模型的生成能力,构建了包含人工评估、机器评估的全面评测内容。在相关基准评测中,Kolors 表现有竞争力,达业界领先水平。构建了包含 14 种垂类、12 个挑战项、总数量一千多个 prompt 的文生图评估集 KolorsPrompts。在 KolorsPrompts 上,收集了 Kolors 与常见 SOTA 级别开源/闭源系统的文生图结果,并进行人工评测和机器评测。 人工评测方面,邀请 50 个具有图像领域知识的专业评估人员对不同模型生成结果对比评估,衡量维度为画面质量、图文相关性、整体满意度。Kolors 在整体满意度方面最优,画面质量显著领先其他模型。具体平均分如下: |模型|整体满意度平均分|画面质量平均分|图文相关性平均分| ||||| |AdobeFirefly|3.03|3.46|3.84| |Stable Diffusion 3|3.26|3.5|4.2| |DALLE 3|3.32|3.54|4.22| |Midjourneyv5|3.32|3.68|4.02| |Playgroundv2.5|3.37|3.73|4.04| |Midjourneyv6|3.58|3.92|4.18| |Kolors|3.59|3.99|4.17| 此外,还有关于 Vidu 大家测试和 Tusiart 简易上手教程的相关信息: Vidu 全球上线,注册即刻体验。Web 端访问:https://www.vidu.studio/ ,具有极速生成(实测 30 秒最快推理速度)、动漫风格、角色可控、精准理解、大片质感等特点。同时提供了“文生视频”“图生视频(用作起始帧)”“参考人物角色生成视频”的使用指南及相关视频链接。 Tusiart 简易上手教程中,文生图的相关要点包括:提示词相关性(数字在 5 15 之间为宜)、随机种子、ADetailer(面部修复插件)、CLIP skip(设成 2 )。
2024-12-06
图生文模型
以下是关于图生文模型的相关信息: Kolors 是一款强大的开源文生图模型,具有更强的中文文本编码器、机造的高质量文本描述、人标的高质量图片、强大的中文渲染能力,以及巧妙的 noise schedule 解决高分辨率图加噪不彻底的问题。实测效果很不错,展现了快手的技术实力。 Tripo AI 中,文生 3D 模型是用一段文字生成 3D 模型,在「Create」界面底部输入框输入提示词(不支持中文),不会写提示词可点击输入框左侧的</>按钮随机生成并自动填入。填写好提示词后点击右侧「Create」生成 3D 模型,每次生成 4 个基础模型,不满意可点击「Retry」重新生成。有满意的模型点击单个模型下方黄色的「Refine」精修,精修进度在「My Models」中查看,一般 5 分钟左右完成。图生 3D 模型是用一张图片生成 3D 模型,点击输入框右侧的图标上传图片即可生成,一次生成一个基础模型,同样支持重生成和精修。 Tusiart 文生图操作流程包括:定主题,确定生成图片的主题、风格和信息;选择基础模型 Checkpoint,找内容贴近的模型;选择 lora,寻找内容重叠的 lora 控制图片效果及质量;ControlNet 用于控制图片中特定图像;设置 VAE 无脑选择 840000;Prompt 提示词用英文写需求,单词和短语用英文半角逗号隔开;负向提示词 Negative Prompt 用英文写避免产生的内容,单词和短语组合并用英文半角逗号隔开;采样算法一般选 DPM++ 2M Karras,也可参考模型作者推荐的采样器;采样次数根据采样器特征,选 DPM++ 2M Karras 时一般在 30 40 之间;尺寸根据个人喜好和需求选择。
2024-11-13
图生文产品经理工作内容,详细一些
以下是关于图生文产品经理工作内容的详细介绍: 1. 学历与专业背景:通常要求本科及以上学历,计算机科学、人工智能、机器学习相关专业背景。 2. 工具使用与原理掌握: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。 3. 项目负责: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。 4. 技术了解:了解并熟悉 Prompt Engineering,包括常见的 Prompt 优化策略(例如 CoT、Fewshot 等)。 5. 数据分析与决策: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。 6. 创新思维: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。 7. 前沿关注: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。 8. 编程与算法能力: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;具有一定的编程基础,熟练使用 Python、Git 等工具。 此外,从实际案例来看,产品经理还会在工作中运用 AI 工具解决实际问题,如使用 GPT 优化代码以提高工作效率和解决性能问题等。
2024-10-16
图生文功能的开源数据集有哪些?
图生文功能的开源数据集有一些,其中一个比较知名的是智源研究院 FlagEval 团队开源的ImageEvalprompt。这是一个细粒度的文生图模型测评数据集,从实体、风格、细节上拆分出 11 个评测子维度,并对 DALLE 2、Stable Diffusion、 AltDiffusionm18 、ERNIEViLG 等模型进行了对比测评。 此外,还有一些其他的开源数据集可以用于训练和评估图生文模型,但具体的选择取决于您的需求和目标。希望这个信息对您有所帮助!
2024-04-21
ai生成短视频,有没有免费的工具
以下是一些免费生成短视频的工具: 1. Project Odyssey:这是全球最大的生成式 AI 视频竞赛之一,提供超过 30 种工具的免费额度,累计超过 75 万美元。 2. ChatGPT + 剪映:ChatGPT 可以生成视频小说脚本,剪映则可以根据脚本自动分析并生成对应的素材和文本框架。 3. PixVerse AI:在线 AI 视频生成工具,支持将多模态输入转化为视频,且免费无限生成。 4. Pictory:AI 视频生成器,允许用户提供文本描述来生成相应的视频内容。 5. 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,并规划内容。 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,能够帮助您快速生成吸引人的视频内容。但请注意,内容由 AI 大模型生成,请仔细甄别。
2025-02-18
免费图生视频AI有哪些
以下是一些免费的图生视频 AI 工具: 1. Pika:出色的文本生成视频 AI 工具,擅长动画制作,支持视频编辑。 2. SVD:若熟悉 Stable Diffusion,可安装此最新插件,能在图片基础上生成视频,由 Stability AI 开源。 3. Adobe Firefly:支持文生视频、图生视频、视频翻译,免费用户赠送生成 2 个视频。访问。 4. 混元:腾讯视频模型,目前只支持文生视频,图生视频即将上线。 更多的文生视频的网站可以查看这里: 内容由 AI 大模型生成,请仔细甄别。
2025-02-17
国内有什么免费好用的文字转图片AI吗?
目前国内免费好用的文字转图片 AI 工具包括: 1. DALL·E:由 OpenAI 推出,可根据输入的文本描述生成逼真的图片。 2. StableDiffusion:开源的文生图工具,能生成高质量图片,支持多种模型和算法。 3. MidJourney:因高质量的图像生成效果和友好的用户界面而受欢迎,在创意设计人群中流行。 您还可以在 WaytoAGI 网站(https://www.waytoagi.com/category/104 )查看更多相关工具。但需注意,内容由 AI 大模型生成,请仔细甄别。
2025-02-17
免费生成ppt的ai工具
以下为您介绍一些免费生成 PPT 的 AI 工具: 1. 歌者 PPT(gezhe.com): 功能: 话题生成:一键生成 PPT 内容。 资料转换:支持多种文件格式转 PPT。 多语言支持:生成多语言 PPT。 模板和案例:海量模板和案例库。 在线编辑和分享:生成结果可自由编辑并在线分享。 增值服务:自定义模板、字体、动效等。 简介:是一款永久免费的智能 PPT 生成工具,用户可轻松将任何主题或资料转化为 PPT,并选择应用大量精美模板,适用于多种场景,操作便捷且智能化。 产品优势: 免费使用:所有功能永久免费。 智能易用:通过 AI 技术简化 PPT 制作流程,易于上手。 海量案例:大量精美模板和优秀案例可供选择和下载。 资料转 PPT 很专业:支持多种文件格式,转换过程中尊重原文内容。 AI 翻译:保持 PPT 原始排版不变,多语言在线即时翻译。 推荐理由: 完全免费,对学生和职场人士是福音。 智能化程度高,通过 AI 技术快速将资料转换成精美 PPT,高效准确。 模板和案例库丰富,总能找到适合的模版或案例。 对多语言支持实用,可一键生成目标语言的 PPT 或翻译。 几乎无需学习成本就能上手使用。 2. 讯飞智文(http://zhiwen.xfyun.cn):免费的 AI 制作 PPT 工具。 目前市面上大多数 AI 生成 PPT 按照如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。 推荐 2 篇市场分析的文章供参考: 1. 《》 2. 《》 此外,还有一些相关工具,如百度文库,有自动 PPT 功能,分为免费和付费版本。橙篇是百度文库于 2024 年 5 月 30 日发布的综合性 AI Native 产品,集多种功能于一身。
2025-02-17
如果我想做数据分析,用什么AI不用翻墙,且免费
以下是一些不用翻墙且免费的可用于数据分析的 AI 工具: 1. Mistral 发布的全新聊天应用:基于 Pixtral Large 124B 多模态模型,支持网络搜索、写作画布与 Flux Pro 图像生成功能。亮点包括网络搜索工具获取最新信息、写作画布功能适合文档创作与协作、高质量图像生成工具 Flux Pro 支持免费使用。在线体验网址: 。 2. 亚马逊实验环境平台:安全性和体验不错,在国内不用翻墙就可体验,对有云需求和免费体验模型的伙伴有帮助。目前加入该平台的模型厂商包括 AI21 Labs、Anthropic、Cohere、Meta、Stability AI、Mistral 和 Amazon。但该测试网址目前只能记住添加的模型,无法像 Claude、GPT 网页一样记住过往交流信息。 在进行数据分析时,您可以利用 AI 进行信息收集,例如与权威网站结合获取关键数据,辅助提取结构化表格数据或编写抓取程序。针对报告需求将内容拆分,避免 AI 单次处理任务过长。借助传统工具如 Excel,结合 AI 指导高效操作数据筛选与图表生成。通过整理数据,利用 AI 辅助分析后撰写报告初稿,不过最终内容需人工主导校验,避免误导性结论。
2025-02-16
有哪些免费的文生图中文软件
以下是一些免费的文生图中文软件: 1. 豆包 App 支持文生图中文文字生成。 2. Stability AI 推出的基于 Discord 的媒体生成和编辑工具可用于文生图,您可以通过以下步骤使用: 点击链接进入官方 DISCORD 服务器:https://discord.com/invite/stablediffusion 。 进入 ARTISAN 频道,任意选择一个频道。 输入/dream 会提示您没有权限,点击链接,注册登录,填写信用卡信息以及地址,点击提交,会免费试用三天,三天后开始收费。输入/dream 提示词,这部分和 MJ 类似,可选参数有五类,包括提示词(必填项)、负面提示词(选填项)、种子值(选填项)、长宽比(选填项)、模型选择(选填项)、张数(选填项)。完成后选择其中一张。 3. 您还可以参考以下教程: SD 做中文文字生成的教程: 找到一款喜欢的字体,写上主题例如“端午”。 打开 SD,选择文生图,输入关键词咒语。 打开 Controlnet,启用 lineart 和 canny 固定字体,如果希望有景深效果,也可以打开 depth(增加阴影和质感)。 打开高清修复,分辨率联系 1024 以上,步数:29 60 。 直接生成。这里可以举一反三,选择一些水果模型,珠宝模型,毛毡等等快来试一试吧,附免费参数。
2025-02-16
我想做一个产品(生涯规划领域的垂直大模型),这个产品服务的对象是所有人:帮助所有人进行更好的职业规划。每个人都能通过使用这个产品更好地了解自己,了解自己的天赋、兴趣、优势,然后找到自己的热爱的领域和热爱的事业,并且能够个性化地推荐相关的行业和职业,包括职业的主要工作内容和核心能力要求等等。 请对这个产品进行可行性分析,并给出产品的发展规划,别忘了给这个项目起一个名字。
以下是对您提出的生涯规划领域垂直大模型产品的可行性分析和发展规划,并为项目取名为“生涯智途”。 可行性分析: 1. 需求广泛:帮助人们进行职业规划是一个普遍存在的需求,涵盖了各个年龄段和职业阶段的人群。 2. 数据可用性:可以通过各种渠道收集大量与职业相关的数据,包括行业报告、职位描述、人才需求等。 3. 技术支持:当前大模型技术的发展为实现这样的产品提供了可能,能够处理和分析大量复杂的数据。 发展规划: 1. 数据收集与整理:广泛收集各类职业数据,建立丰富的数据库,确保数据的准确性和完整性。 2. 模型训练与优化:利用收集到的数据进行模型训练,不断优化模型,提高预测和推荐的准确性。 3. 功能开发: 个性化测评:开发能够准确评估用户天赋、兴趣、优势的功能模块。 精准推荐:根据用户的特点,提供个性化的行业和职业推荐,并详细介绍职业的工作内容和核心能力要求。 持续学习与更新:随着行业变化,及时更新数据和模型,以提供最新的职业信息。 4. 用户体验优化:设计简洁、易用的界面,提供良好的用户交互体验。 5. 市场推广:通过线上线下多种渠道进行推广,提高产品的知名度和用户覆盖面。 希望以上分析和规划对您有所帮助。
2025-02-18
请推荐一款好用的提示词优化器
以下为您推荐几款好用的提示词优化器: 1. 星流一站式 AI 设计工具: 在 prompt 输入框中可输入提示词,使用图生图功能辅助创作。 支持自然语言和单个词组输入,启用提示词优化后能扩展提示词,更生动地描述画面内容。 提供预设词组,小白用户可点击使用。 提示词内容应准确,包含人物主体、风格、场景特点、环境光照、画面构图、画质等。 可调整负面提示词,利用“加权重”功能让 AI 明白重点内容,还具备翻译、删除所有提示词、会员加速等辅助功能。 2. 以下是一些提示词相关的模板和资源网站: Majinai: 词图: Black Lily: Danbooru 标签超市: 魔咒百科词典: AI 词汇加速器: NovelAI 魔导书: 鳖哲法典: Danbooru tag: AIBooru:
2025-02-18
图片转视频的国产AI推荐
以下是为您推荐的国产图片转视频的 AI 工具: 1. 可灵:由快手团队开发,生成的图像和视频质量高。在视频生成方面,其视频生成质量卓越,画面清晰、连贯且内容丰富,生成速度快,对于国内用户可访问性强。但价格相对较高,重度用户年费可能达几千元,轻度用户有免费点数和较便宜的包月选项。 2. 通义万相:作为国产 AI 工具,在中文理解和处理方面表现出色,可选择多种艺术和图像风格,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。但为符合国内监管要求,某些类型图像无法生成,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。 更多相关网站可以查看: 内容由 AI 大模型生成,请仔细甄别。
2025-02-18
图片转视频的AI推荐
以下是为您推荐的图片转视频的 AI 工具: 1. Pika:出色的文本生成视频 AI 工具,擅长动画制作,并支持视频编辑。 2. SVD:如果熟悉 Stable Diffusion,可以安装这款最新的插件,在图片基础上直接生成视频,它是由 Stability AI 开源的 video model。 3. Runway:老牌 AI 视频生成工具,提供实时涂抹修改视频的功能,但需要收费。 4. Kaiber:视频转视频 AI,能够将原视频转换成各种风格的视频。 5. Sora:由 OpenAI 开发,可以生成长达 1 分钟以上的视频。 更多的相关网站可以查看:https://www.waytoagi.com/category/38 。 另外,在视频转绘制作视频过程中,Topaz Video AI 是一个不错的插件,用于消除视频抖动和运动模糊。其使用方法如下: 解压对应文件,推荐使用绿色版,右键管理员运行 VideoAIportable.exe 文件,导入处理好的视频。主界面左边是原视频,右边是待处理视频,下面是对应的视频轨道。右边部分是主要对视频处理的方式,预设部分主要是放大视频、提升画质、提升帧率等。稳定 AI 模式分为自动裁切和完整帧,做转绘选择完整帧,强度在 60 左右,抖动需要开启,次数一般选择 2 保持默认不变。 在制作新年表情包时,生成新年场景可以输入关键词“新年、中国新年、喜庆热闹、恭喜发财”之类的词汇得到合适的新年背景。然后使用可灵 AI 1.6 图生视频工具让场景动起来,抽卡性价比不错,简单效果一般抽两三次即可。
2025-02-18
作为前端开发人员,推荐学习哪些AI技术呢
作为前端开发人员,以下是一些推荐学习的 AI 技术: 1. 了解 AI 基本概念: 阅读「」部分,熟悉 AI 的术语和基础概念,包括人工智能、机器学习、深度学习、自然语言处理等主要分支及其联系。 浏览入门文章,了解 AI 的历史、当前应用和未来发展趋势。 2. 开始 AI 学习之旅: 在「」中,找到为初学者设计的课程,特别推荐李宏毅老师的课程。 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。 3. 选择感兴趣的模块深入学习: AI 领域广泛,如图像、音乐、视频等,可根据兴趣选择特定模块深入学习。 掌握提示词的技巧,其上手容易且很有用。 4. 实践和尝试: 理论学习后,实践是巩固知识的关键,尝试使用各种产品做出作品。 在知识库查看大家实践后的作品、文章分享,并进行自己实践后的分享。 5. 体验 AI 产品: 与现有的 AI 产品如 ChatGPT、Kimi Chat、智谱、文心一言等聊天机器人互动,了解其工作原理和交互方式,获得对 AI 在实际应用中表现的第一手体验。 此外,如果希望继续精进,对于 AI,可以尝试了解以下内容作为基础: 1. AI 背景知识: 基础理论:了解人工智能、机器学习、深度学习的定义及其之间的关系。 历史发展:简要回顾 AI 的发展历程和重要里程碑。 2. 数学基础: 统计学基础:熟悉均值、中位数、方差等统计概念。 线性代数:了解向量、矩阵等线性代数基本概念。 概率论:基础的概率论知识,如条件概率、贝叶斯定理。 3. 算法和模型: 监督学习:了解常用算法,如线性回归、决策树、支持向量机(SVM)。 无监督学习:熟悉聚类、降维等算法。 强化学习:简介强化学习的基本概念。 4. 评估和调优: 性能评估:了解如何评估模型性能,包括交叉验证、精确度、召回率等。 模型调优:学习如何使用网格搜索等技术优化模型参数。 5. 神经网络基础: 网络结构:理解神经网络的基本结构,包括前馈网络、卷积神经网络(CNN)、循环神经网络(RNN)。 激活函数:了解常用的激活函数,如 ReLU、Sigmoid、Tanh。 如果偏向技术研究方向: 1. 数学基础:线性代数、概率论、优化理论等。 2. 机器学习基础:监督学习、无监督学习、强化学习等。 3. 深度学习:神经网络、卷积网络、递归网络、注意力机制等。 4. 自然语言处理:语言模型、文本分类、机器翻译等。 5. 计算机视觉:图像分类、目标检测、语义分割等。 6. 前沿领域:大模型、多模态 AI、自监督学习、小样本学习等。 7. 科研实践:论文阅读、模型实现、实验设计等。 如果偏向应用方向: 1. 编程基础:Python、C++等。 2. 机器学习基础:监督学习、无监督学习等。 3. 深度学习框架:TensorFlow、PyTorch 等。 4. 应用领域:自然语言处理、计算机视觉、推荐系统等。 5. 数据处理:数据采集、清洗、特征工程等。 6. 模型部署:模型优化、模型服务等。 7. 行业实践:项目实战、案例分析等。 无论是技术研究还是应用实践,数学和编程基础都是必不可少的。同时需要紧跟前沿技术发展动态,并结合实际问题进行实践锻炼。请注意,以上内容由 AI 大模型生成,请仔细甄别。
2025-02-18
推荐可以辅助进行合同条款审查的AI工具
以下是一些可以辅助进行合同条款审查的 AI 工具: 1. AI Assist™:这是有史以来第一个公开发布的生成式 AI 支持的合同工具,使用 OpenAI 的 GPT4 让用户根据预先批准的条款语言立即对合同进行修订。 2. 智能合同审核:在智能导购的技术创新场景中,能够自动检查供应商合同条款合规性。
2025-02-17