和ai结合的去中心化算力项目或者公司或者产品有哪些？

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！

以下是使用 AI 进行 PPT 生成的方法： 1. 利用闪击： 访问国内网站 https://ppt.isheji.com/?code=ysslhaqllp&as=invite ，无需魔法。 选择模板。 将准备的大纲转换成适配闪击的语法，可参考官方使用指南：https://zhuanlan.zhihu.com/p/607583650 。 点击文本转 PPT，并在提示框中选择确定，得到转换后的 PPT。 可在线编辑，但导出有会员限制。 2. 以爱设计为例： 导入大纲到工具生成 PPT，其他工具操作方式大同小异，基本基于 Markdown 语法的内容来完成 PPT 生成。 优化整体结构，按照公司要求自行优化字体、图片等元素，针对下载后的 PPT 可删改内容。 3. 结合 GPT4、WPS AI 和 chatPPT： 先让 GPT4 生成 PPT 大纲。 把大纲导入到 WPS 当中，启用 WPS AI 一键生成 PPT。 让 chatPPT 添加一些动画。 手动修改细节，如字体、事实性错误等。

以下是一些关于 AI 制图描述词的网站： 1. http://www.atoolbox.net/ ，它可以通过选项卡的方式快速填写关键词信息。 2. https://ai.dawnmark.cn/ ，每种参数都有缩略图参考，方便更加直观地选择提示词。 3. https://civitai.com/ ，每一张图都有详细的参数，可以点击复制数据按钮，将参数粘贴到正向提示词栏里。 在进行 AI 制图描述时，通常的描述逻辑包括人物及主体特征（服饰、发型发色、五官、表情、动作），场景特征（室内室外、大场景、小细节），环境光照（白天黑夜、特定时段、光、天空），画幅视角（距离、人物比例、观察视角、镜头类型），画质（高画质、高分辨率），画风（插画、二次元、写实）。通过这些详细的提示词，能更精确地控制绘图。 对于新手而言，还需注意以下几点： 1. 图片内容通常分为二维插画以及三维立体两种主要表现形式。 2. 主题描述时，对于场景中的人物要进行独立描述，不要用一长串文字表达，以免 AI 识别不到。 3. 设计风格方面，可以找风格类的关键词参考或垫图/喂图，让 AI 根据给出的图片风格结合主题描述生成相应风格的图片。 4. 某些材质的描述，如玻璃、透明塑料、霓虹色彩等，关键词的运用有很多门道，需要针对某一种风格单独进行“咒语测试”。

以下是使用 AI 画漫画的相关内容： 使用 Anifusion 画漫画 局限性：对特定艺术细节的控制有限，生成的艺术作品可能缺乏独特性，需要订阅才能使用高级功能，可能无法完全替代专业级工作的熟练人类艺术家。 定价：提供免费和高级订阅选项。免费层级提供 50 个免费信用点和一个工作空间，适合初学者体验；高级层级每月 20 欧元，包含 10,000 个信用点、无限工作空间、无限漫画生成、多种 LoRA 模型支持，以及新功能的早期访问权限。 步骤： 1. 注册账户：访问 anifusion.ai 并创建一个免费账户以开始使用。 2. 选择布局：从预设计的漫画预设中选择，或使用 Anifusion 的直观布局工具创建您自己的独特布局。 3. 描述页面内容：使用简单的文本提示来描述您漫画中每个页面或面板的内容。 4. 生成 AI 艺术：让 AI 根据您的文本描述生成动漫风格的艺术作品。 5. 优化结果：使用 Anifusion 强大的画布编辑器根据需要优化和调整 AI 生成的艺术作品。 6. 添加文本和效果：添加对话气泡、字幕和视觉效果以完成您的漫画页面。 7. 导出和分享：导出您完成的漫画并与世界分享。您对您的创作拥有完全的商业权利。 借鉴 Sarah Andersen 的风格 主题风格： 1. 通常使用简单的黑白线条作画，配以极富表现力的角色表情。 2. 简洁的线条和明确的轮廓。 3. 黑白色调，偶尔使用强调色。 4. 表情丰富的角色设计。 5. 包含幽默和讽刺元素。 技巧： 1. 在主要描述语后面加上“by Sarah Andersen”或者“style reference Sarah Andersen”。 2. 在提示中加入情感色彩的描述，比如使用“joyful,”“awkward,”或“anxious”等词。 3. 利用cref 命令保持人物的一致性。 应用： 1. 社交媒体上进行漫画创作。 2. 使故事更加生动有趣的插图。 3. 个性化礼物和商品设计（需注意版权问题）。 线稿上色 Midjourney + Stable Diffusion 在学习 AI 绘画这段时间，发现 AI 绘画并不会完全替代设计师，而是可以让出图质量更好，效率更高。比如上面是用 midjourney 生成线稿，PS 稍微做一些修正，再用 controlnet 控制，stable diffusion 上色，多套 AI 组合拳，可以快速生成效果惊艳的图。 1. 线稿产出：mj 关键词：Black and white line drawing illustration of a cute cat cartoon IP character,black line sketch,wearing a fortune hat,wearing a collar around the neck,Carrying a huge bag containing scrolls and ingots,matching rope and straps at his wrists,Chinese element style,popular toys,blind box toys,Disney style,white backgroundniji 5style expressive 2. PS 手动手动重绘错误的地方：有些图出来没有阴影容易飘，可以自己画一个出来。

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。

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。

以下是对您所提到的这些内容含义的解释： 大语言模型：是一种基于大量文本数据进行训练的语言处理模型，其工作原理包括训练数据、算力、模型参数等。在训练数据一致的情况下，模型参数越大能力越强。 多模态：指能够处理多种不同类型的数据模态，如文本、图像、音频等，并将它们融合进行理解和生成。 数据：是大语言模型训练和应用的基础，包括各种文本、图像、音频等信息。 算力：指用于支持大语言模型训练和运行的计算能力。 算法：是大语言模型实现各种功能的数学和逻辑方法。 预训练：在大语言模型中，先在大规模数据上进行无特定任务的初步训练。 微调：基于通用大模型，针对特定领域任务提供数据进行学习和调整，以适应特定领域的需求。 RAG：检索增强生成，通过引用外部数据源为模型做数据补充，适用于动态知识更新需求高的任务。其工作流程包括检索、数据库索引、数据索引、分块、嵌入和创建索引、增强、生成等步骤。 自注意力机制：是 Transformer 架构中的重要部分，能理解上下文和文本关联，通过不断检索和匹配来寻找依赖关系，处理词和词之间的位置组合，预测下一个词的概率。 Transformer：是大语言模型训练架构，用于翻译等任务，具备自注意力机制。 Token：在自然语言处理中，是文本的基本单位。 神经网络：是大语言模型的基础架构，模拟人脑神经元的连接和信息处理方式。 向量：在大语言模型中，用于表示文本等数据的数学形式。 Scaling Law：关于大语言模型规模和性能之间关系的规律。

以下是对您所提到的这些内容含义的解释： 大语言模型：是一种基于大量文本数据进行训练的语言处理模型，其工作原理包括训练数据、算力、模型参数等。在训练数据一致的情况下，模型参数越大能力越强。 多模态：指能够处理多种不同类型的数据模态，如文本、图像、音频等，并将它们融合进行理解和生成。 数据：是大语言模型训练和应用的基础，包括各种文本、图像、音频等信息。 算力：指用于支持大语言模型训练和运行的计算能力。 算法：是大语言模型实现各种功能的数学和逻辑方法。 预训练：在大语言模型中，先在大规模数据上进行无特定任务的初步训练。 微调：基于通用大模型，针对特定领域任务提供数据进行学习和调整，以适应特定领域的需求。 RAG：检索增强生成，通过引用外部数据源为模型做数据补充，适用于动态知识更新需求高的任务。其工作流程包括检索、数据库索引、数据索引、分块、嵌入和创建索引、增强、生成等步骤。 自注意力机制：是 Transformer 架构中的重要部分，能理解上下文和文本关联，通过不断检索和匹配来寻找依赖关系，处理词和词之间的位置组合，预测下一个词的概率。 Transformer：是大语言模型训练架构，用于翻译等任务，具备自注意力机制。 Token：在自然语言处理中，是文本的基本单位。 神经网络：是大语言模型的基础架构，模拟人脑神经元的连接和信息处理方式。 向量：在大语言模型中，用于表示文本等数据的数学形式。 Scaling Law：关于大语言模型规模和性能之间关系的规律。

AI 生图和生视频与电脑算力密切相关。 在生成图像和视频的过程中，需要强大的算力来处理复杂的计算任务。例如，像 PIKA1.0 这样的模型，在文生图和文生视频方面表现出色，其高质量和稳定性的输出依赖于足够的算力支持。 拥有大规模 GPU 集群、超算集群、云渲染平台等强大算力资源的企业或个人，能够更高效地完成生图和生视频的任务。 同时，未来算力的重点将从训练模型转向增强推理能力，这也将对 AI 生图和生视频的发展产生重要影响。 此外，一些新的模型和技术不断涌现，如 o1 推理模型，其在给出最终结果前会反复推演和验证，以提供更准确的结果。而像 OpenAI 发布会公布的 Sora v2 功能，能够生成 1 分钟长度的视频，并支持多种形式的转换，提升了多媒体创作的灵活性。 总之，电脑算力是实现高质量 AI 生图和生视频的重要支撑和保障。

微调所需算力的计算较为复杂，会受到多种因素的影响。以下是一些相关的要点： 在一些教程中，如“大圣：全网最适合小白的 Llama3 部署和微调教程”，提到微调可能需要购买算力，预充值 50 元。 对于大型语言模型（LLM）的微调，由于模型规模大，更新每个权重可能需要很长时间的训练工作，还需考虑计算成本和服务麻烦。 调整用于微调的超参数通常可以产生产生更高质量输出的模型。例如，在某些情况中，可能需要配置以下内容： 模型：可选择“ada”、“babbage”、“curie”或“davinci”之一。 n_epochs：默认为 4，指训练模型的时期数。 batch_size：默认为训练集中示例数量的 0.2%，上限为 256。 learning_rate_multiplier：默认为 0.05、0.1 或 0.2，具体取决于 final batch_size。 compute_classification_metrics：默认为假，若为 True，在分类任务微调时在每个 epoch 结束时在验证集上计算特定分类指标。配置这些超参数可通过 OpenAI CLI 上的命令行标志传递。

微调所需算力的计算较为复杂，会受到多种因素的影响。以下为您提供一些相关信息： 在“大圣：全网最适合小白的 Llama3 部署和微调教程”中提到，微调可能需要预充值 50 元购买算力。 “9.生成式 AI Studio 简介”课程中指出，微调大型语言模型（LLM）时，由于模型规模大，更新每个权重可能需要很长时间的训练工作以及巨大的计算成本。 “微调（Finetuning）”部分提到，调整用于微调的超参数通常可以产生产生更高质量输出的模型。需要配置的超参数包括： model：要微调的基本模型的名称，可选择“ada”、“babbage”、“curie”或“davinci”之一。 n_epochs：默认为 4，指训练模型的时期数。 batch_size：默认为训练集中示例数量的 0.2%，上限为 256。 learning_rate_multiplier：默认为 0.05、0.1 或 0.2，具体取决于 final batch_size。 compute_classification_metrics：默认为假，若为 True，在分类任务微调时会在每个 epoch 结束时在验证集上计算特定指标。 需要注意的是，不同的模型和任务，其算力需求的计算方式可能会有所不同。

微调所需算力的计算涉及多个因素，目前没有一个固定的通用公式。但以下是一些相关的要点和参考： 在一些教程中，如“大圣：全网最适合小白的 Llama3 部署和微调教程”，提到微调可能需要预充值购买算力，费用约 50 元。 对于大型语言模型（LLM）的微调，由于模型规模大，更新每个权重可能需要很长时间的训练工作，计算成本较高。 在微调过程中，超参数的配置也会影响算力需求。例如，选择不同的基本模型（如“ada”、“babbage”、“curie”或“davinci”）、设置训练的时期数（n_epochs）、批量大小（batch_size）、学习率乘数（learning_rate_multiplier）等。批量大小通常为训练集中示例数量的 0.2%，上限为 256；学习率乘数默认为 0.05、0.1 或 0.2，具体取决于最终的批量大小。 需要注意的是，不同的模型和具体的微调任务，其算力需求会有所不同。

以下是关于小红书与 AI 结合的相关内容： 汉青老师曾分享，生成式 AI 的内容与传统社交媒体内容共存，如小红书、抖音、微信等。短期内可能因新鲜感获流量红利，长期人们仍在意高质量内容。我们掌握了多种先进工具，但应慢下节奏感受真实世界和身边普通人。目前还没想好具体如何与 AI 结合。 有朋友的朋友圈题材提到：同一条街道上，年轻女孩在街上，孤独老人在围墙里；一张照片传递了两种稳固关系和一种爱意；有人认为电商快递外卖的优势是劳动力，图中女孩的状态令人垂头丧气。 还有作者将 AI 与大理石这一古典媒介结合，认为当历史厚重与科技轻盈相遇会激发艺术可能。 此外，2024 年 11 月 30 日举办的 Show Me 扣子 AI 挑战赛大消费行业专场活动中，介绍了扣子平台最新公测的各项能力。活动旨在推动 AI 技术在大消费领域的应用与创新，为内容生产者寻求更多变现可能。获奖作品如“买买买！产品买点提炼神器强化版”专注于市场营销领域，能提炼卖点、生成营销文案等。

目前在 H5 领域，与 AI 结合的案例相对较少。但一些可能的方向包括：利用 AI 进行个性化内容推荐，根据用户的浏览历史和偏好为其推送相关的 H5 页面内容；通过 AI 实现智能客服，在 H5 页面中为用户提供实时的问题解答和帮助；运用 AI 图像识别技术，让用户可以通过拍照或上传图片在 H5 页面中获取相关信息或进行互动。

很抱歉，目前飞书知识库中没有关于您所描述的这种特定需求下应选定哪种 prompt 框架的相关内容。但一般来说，构建这样的企业每日利润表分析与汇报助手的 prompt 框架可以考虑以下几个方面： 1. 明确数据来源和格式：清晰描述数据来自 Excel 或 MySQL 数据库，以及包含的具体字段。 2. 定义分析维度和指标：如按板块、国家等维度汇总数据，关注利润相关的指标。 3. 设定时间范围：明确分析近一周的数据变化。 4. 描述图表要求：指定以柱状图展示数据。 5. 解释变化原因：阐明导致数据变化或波动的关键因素。 您可以根据实际情况进一步细化和完善这个框架。

AGI 与汽车的结合有以下应用： 1. 自动驾驶：交通自动化将使出行更加安全，城市变得不那么烟雾弥漫和拥堵，停车场和停放的汽车将从道路两旁消失，人们将有更多行走和休息的空间。 2. 汽车智能化：随着技术发展，汽车的硬件算力和成本问题会得到改善，企业会布局端上的大模型，实现汽车的智能化。 3. 低空飞行汽车：飞机与汽车结合，目标是实现好看、实用、安全、能飞，但面临成本高、周期长、安全问题、安全测试贵、技术复杂、操纵系统和飞行管制等难点。

DeepSeek 与飞书的结合应用方式如下： 1. 可以参考《喂饭级教程：飞书多维表格+DeepSeek=10 倍速用 AI》，将飞书多维表格与 DeepSeek R1 结合，实现批量处理信息、提升工作效率，能批量转换文风、快速回复消息、利用 AI 生成文案，操作简便，普通人无需编程知识也能使用。 2. 在飞书多维表格上调用 DeepSeek，自定义 AI（DeepSeek 版）的链接为：https://bytedance.larkoffice.com/base/extension/replit_3f6c0f185eac23fb ，支持 DeepSeek R1、V3 模型，以及 DeepSeek 官方、火山方舟、硅基流动三个服务商。

DeepSeek 可以结合以下软件： 1. UI 交互、搜索引擎等。 2. 具体模型，如 DeepSeek V3（类 GPT4o）和 DeepSeek R1（类 OpenAI o1）。 3. 在生成 2048 游戏方面，可与 Cursor 结合，使用网址 https://www.cursor.com/ 。 4. 通义灵码，在 Pytharm 中通过“文件”“设置”“插件”进行安装。 5. JetBrains 自身的助手插件，在 Pytharm 中通过“文件”“设置”“插件”进行安装（收费，目前有 7 天免费试用）。 此外，还提到了 Marscode 及 Tencent cloud AI code Assistant 等，但未详细说明结合方式。同时，在生成 2048 游戏方面，高能力的通用语言大模型通过明确指令也可能实现结合，但未明确具体方式。