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如何将COZE上的工作流复制下来JSON格式 给DIFY使用?

回答

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。

内容由 AI 大模型生成,请仔细甄别(powered by aily)

参考资料

【拔刀刘】自动总结公众号内容,定时推送到微信(附完整实操教程)

[title]【拔刀刘】自动总结公众号内容,定时推送到微信(附完整实操教程)[heading2]三、搭建工作流[heading3]6、循环查询文章是否推送过循环体内部——数据库节点数据库节点:用来在数据库中查询是否已经推送过该篇文章,输入项为上一步中的url和开始节点的key(也就是server酱的sendkey,这里我们重命名为suid了)因为这个Bot最开始设计的时候,就考虑到可能有多个用户会同时使用这个Bot设置公众号推送内容,每个用户设置的公众号内容可能不一样,每个用户的要推送的微信号肯定也不一样,所以这里使用server酱的sendkey作为了用户的唯一标识,重命名为了suid所以这里查询数据库需要两个值,文章url和用户的suid,来判断这名用户的这篇文章是否推送过SQL语句是AI写的,直接复制就成记得设置一下输出项「combined_output」这步是必须项:Coze平台的逻辑是数据库是与bot绑定的,所有如果要使用数据库功能,需要在bot中设置一个相同名称和数据结构的数据库进行绑定,具体设置方法参见「相关资源」循环体内容——选择器判断数据库查询的内容是否为空,如果是空,证明数据库中没有查到,这篇文章没有给这名用户推送过,使用「文本处理」节点,拼接这篇文章的完整信息,保证信息一致性string1:开始节点的key,也就是server酱的sendkey,用来识别用户string2:循环节点item值中的urlstring3:循环节点item值中的titlestring4:循环节点item值中的author拼接为如下格式,方便输出,并让后边节点使用右下方的「文本处理」节点没有实际作用,输入项随便写,主要是为了处理数据库查询到已经给这名用户推送过这篇文章情况下的占位项,否则工作流会报错设置循环节点输出项,选择循环体中「输出新文章内容」拼接后的字符串

Coze 复刻:吴恩达开源的 AI 翻译项目,简单几步提升 AI 翻译质量

[title]Coze复刻:吴恩达开源的AI翻译项目,简单几步提升AI翻译质量[heading1]复刻步骤首先,我们在Coze上新建一个工作流,逐步导入吴恩达项目的核心流程。整个工作流分为若干个节点,每个节点完成一个特定的任务。通过将这些节点组合起来,就形成了一个完整的翻译流程。我们先来看看导入后的整体工作流,以及它的测试效果。我们可以看到,工作流被分为了初始翻译、反思优化、结果输出几个主要部分,每一部分都对应了若干个节点。当我们运行测试的时候,可以清晰地看到每个节点的执行过程和结果。给大家展示一下测试的效果,我们输入一段英文,让工作流自动翻译成中文。这样一对比,优化后的翻译感觉就好多了,语句通顺了很多,用词也更加准确贴切,整体的翻译质量有了不少的提升。接下来,我就对每个节点的配置做一个核心讲解,让大家学会如何根据自己的需求来定制翻译流程。1.首先是开始节点,在这里我们需要选择翻译的源语言和目标语言,比如英语到中文。我们还可以设置一些其他参数,比如翻译的语言特色等,这个参数会影响翻译的效果和效率,不过我将其作为可选选项,建议根据实际情况进行调整。1.接下来是初步的翻译大模型节点,这里我们需要选择一个大模型,来对源语言文本进行初始翻译,这样才好对比并且以此作为进一步的反思优化。Coze平台提供了多种AI大模型选择,这里我直接选了MiniMax,然后提示词我们就直接参考吴恩达教授的相关内容即可。提示词:1.接下来就是选择器节点,因为我们需要判断用户填写的要求中有没有需要特别的语言翻译特色或者口音,如下图:

「AI 学习三步法:实践」用 Coze 免费打造自己的微信 AI 机器人

[title]「AI学习三步法:实践」用Coze免费打造自己的微信AI机器人[heading2]📝搭建步骤详解[heading3]3️⃣设计你的AI机器人[heading4]2、确定功能范围[heading5]5)【工作流】设计详细说明:如果懂点代码的朋友会比较容易理解,不懂代码也没关系,按照下面步骤操作即可。a.开始节点和结束节点,coze会自动生成;b.开始节点配置:输入变量名写:Question,描述写:用户输入的问题,变量类型选:Stringc.知识库配置:将【开始节点】和【知识库左侧节点】连接起来,这样知识库就可以调用开始节点的内容了;知识库输入:引用,开始节点的变量“Question”;知识库部分点击“+”号,选择之前创建好的知识库;将【知识库右侧节点】与【结束节点】的左侧连起来;d.结束节点配置:结束节点用于输出AI机器人的最终结果,这我们的回答格式设置为:您的问题:{{question}}问题的答案:{{answer}}所以在输出变量那里,定义2个参数:question引用“开始节点的Question”answer引用“知识库节点的输出output”回答模式选择:使用设定的内容直接回答。e.试运行测试点击右上角“试运行”后,输入想问AI机器人的问题,比如:AIGC课件,点击右下角“运行”,然后就可以看到工作流每一步的详细输入和输出。

其他人在问
coze 是否可以通过LLM生成python代码运行查询excel表格信息?
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。
2024-10-16
cozeAPI身份验证无效的解决方案
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。
2024-10-14
如何利用coze实现公众号更新后自动推送并总结内容
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。
2024-10-03
coze相关学习资料和案例
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
2024-10-02
搭建agent除了coze还有什么?
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。
2024-10-02
请问在coze寄如何将url格式的图片内容转换成image图片
在 Coze 中将 URL 格式的图片内容转换成 Image 图片,主要通过以下步骤实现: 1. 生成图片时没有使用图像流里的工具,而是采用工作流,并调用插件来完成。 2. 运用 ByteArtist 插件中的 ImageToolPro 工具。 3. 将 model_type 选 2,这样能够根据用户图片风格进行生成。 4. 关键在于输入一个参考丑图,例如从 glif 官网别人的作品中选取一个 10241024 的老大爷图片,将其 URL 传到 Coze 中后,将其 URL 输入给 image_url。
2024-10-01
你知道dify吗
Dify 是一个开源的大模型应用开发平台。它融合了后端即服务和 LLMOps 的理念,为用户提供直观界面,能快速构建和部署生产级别的生成式 AI 应用。 该平台具有以下特点: 1. 强大的工作流构建工具。 2. 支持广泛的模型集成。 3. 拥有功能丰富的提示词 IDE。 4. 具备全面的 RAG Pipeline,可用于文档处理和检索。 5. 允许用户定义 Agent 智能体。 6. 通过 LLMOps 功能对应用程序的性能进行持续监控和优化。 Dify 提供云服务和本地部署选项,以满足不同用户的需求。其开源特性保证了对数据的完全控制和快速的产品迭代。Dify 的设计理念注重简单性、克制和快速迭代,能为创业团队构建 MVP、企业集成 LLM 增强现有应用能力以及技术爱好者探索 LLM 潜力提供相应支持和工具。 Dify 官方手册:https://docs.dify.ai/v/zhhans 。一般来说,如果是个人研究,推荐单独使用 Dify;如果是企业级落地项目,推荐使用多种框架结合,效果会更好。
2024-10-17
我想要复制扣子上的工作流到DIFY 如何操作
要将扣子上的工作流复制到 Dify,以下是一些相关信息: RPA 很早就出现在工作流编排领域,目标是使符合标准的业务流程和工作流程自动化。 ComfyUI 采用工作流化操作模式,用户在流程编辑器中配置 pipeline,通过节点和连线完成模型操作和图片生成,其 DSL 配置文件支持导出导入。 Dify.AI 的工作流设计语言与 ComfyUI 有相似之处,定义了标准化的 DSL 语言,方便导入导出进行工作流复用。 可以使用 Dify 推出的“工作流”功能将流程设计和提示词落地。延申阅读:Dify——工作流:https://docs.dify.ai/v/zhhans/guides/workflow/introduce 。首先要建立整体工作流程,但流程可能缺少知识检索环节。
2024-10-15
dify的部署和ollama联动
以下是关于 Dify 与 Ollama 联动部署的相关信息: Ollama 的特点和功能: 1. 支持多种大型语言模型,如通义千问、Llama 2、Mistral 和 Gemma 等,适用于不同应用场景。 2. 易于使用,适用于 macOS、Windows 和 Linux 系统,同时支持 CPU 和 GPU。 3. 提供模型库,用户可从中下载不同参数和大小的模型,通过 https://ollama.com/library 查找。 4. 支持自定义模型,可修改温度参数调整创造性和连贯性,或设置特定系统消息。 5. 提供 REST API 用于运行和管理模型,以及与其他应用程序的集成选项。 6. 社区贡献丰富,包括多种集成插件和界面,如 Web 和桌面应用、Telegram 机器人、Obsidian 插件等。 Ollama 的安装和使用: 1. 访问 https://ollama.com/download/ 下载安装。 2. 安装完后,确保 Ollama 后台服务已启动。在 Mac 上启动 Ollama 应用程序,在 Linux 上通过 ollama serve 启动。可通过 ollama list 确认。 3. 通过 ollama 命令下载模型。 Google Gemma 的本地部署: 1. 进入 ollama.com 下载程序并安装(支持 Windows、Linux 和 macOS)。 2. 在命令提示符中输入 ollama v 检查版本,安装完成后版本应为 0.1.26。 3. 输入 cls 清空屏幕,然后输入 ollama run gemma 运行模型(默认是 2b),首次需要下载。若想用 7b,运行 ollama run gemma:7b 。 4. 完成后可直接对话。2b 反应速度快但互动话题有限,7b 输出内容质量相对高但可能卡顿,对非英文语种反馈不稳定。 5. 常用内部指令:/set 显示设置界面可调整的设置项;/show 显示模型信息;/load <model> 加载已有模型;/bye 退出。 整体框架设计思路: 可先采取 Langchain + Ollama 的技术栈作为 demo 实现,后续也可考虑使用 dify、fastgpt 等更直观易用的 AI 开发平台。本次开发的运行环境是 Intel Mac,其他操作系统也可行。下载模型等可能需要梯子。 Langchain 简介: Langchain 是当前大模型应用开发的主流框架之一,提供一系列工具和接口,使与 LLM 交互变简单。其核心在于“链”概念,是模块化组件系统,包括 Model I/O、Retrieval、Chains、Agents、Memory 和 Callbacks 等组件,可灵活组合支持复杂应用逻辑。其生态系统还包括 LangSmith、LangGraph 和 LangServe 等工具,帮助开发者高效管理从原型到生产的各个阶段以优化 LLM 应用。
2024-10-08
dify教程
以下是关于 Dify 的教程信息: 将 Dify 接入企业微信: 在 Dify 平台创建基础编排聊天助手应用,获取 API 密钥和 API 服务器地址。 下载 Dify on WeChat 项目并安装依赖。 在项目根目录创建 config.json 文件,填写 API 密钥和服务器地址。 把基础编排聊天助手接入微信,可选择源码部署或 Docker 部署。 把工作流编排聊天助手接入微信,包括创建知识库、导入文件、创建应用、设置节点、发布更新并访问 API。 把 Agent 应用接入微信,创建应用、设置模型和工具、生成 API 密钥、填写配置文件、启动程序并测试。 更多内容请访问原文:https://docs.dify.ai/v/zhhans/learnmore/usecases/difyonwechat Dify 介绍: Dify 是一个开源的大模型应用开发平台,结合后端即服务和 LLMOps 理念,提供直观界面快速构建和部署生产级别的生成式 AI 应用。 具备强大工作流构建工具,支持广泛模型集成,有功能丰富的提示词 IDE 和全面的 RAG Pipeline 用于文档处理和检索。 允许用户定义 Agent 智能体,通过 LLMOps 功能持续监控和优化应用程序性能。 提供云服务和本地部署选项,满足不同需求,开源特性确保对数据完全控制和快速产品迭代。 设计理念注重简单性、克制和快速迭代,为创业团队、企业和技术爱好者提供支持和工具。 Dify 官方手册:https://docs.dify.ai/v/zhhans 一般来说,个人研究推荐单独使用 Dify,企业级落地项目推荐多种框架结合,效果更好。
2024-09-27
dify 教程
以下是关于 Dify 的教程信息: 接入企业微信: 在 Dify 平台创建基础编排聊天助手应用,获取 API 密钥和 API 服务器地址。 下载 Dify on WeChat 项目并安装依赖。 在项目根目录创建 config.json 文件,填写 API 密钥和服务器地址。 把基础编排聊天助手接入微信,可选择源码部署或 Docker 部署。 把工作流编排聊天助手接入微信,包括创建知识库、导入知识库文件等操作。 把 Agent 应用接入微信,创建 Agent 应用,设置对话模型和添加工具,生成 API 密钥,填写配置文件,启动程序并进行测试。 更多内容请访问原文:https://docs.dify.ai/v/zhhans/learnmore/usecases/difyonwechat Dify 是一个开源的大模型应用开发平台,通过结合后端即服务和 LLMOps 的理念,为用户提供直观界面来快速构建和部署生产级别的生成式 AI 应用。具备强大的工作流构建工具,支持广泛的模型集成,提供功能丰富的提示词 IDE 以及全面的 RAG Pipeline 用于文档处理和检索。允许用户定义 Agent 智能体,并通过 LLMOps 功能对应用程序性能进行持续监控和优化。提供云服务和本地部署选项,满足不同用户需求。其设计理念注重简单性、克制和快速迭代。Dify 官方手册:https://docs.dify.ai/v/zhhans 。一般地,如果是个人研究,推荐单独使用 Dify,如果是企业级落地项目推荐使用多种框架结合,效果更好。
2024-09-24
如何使用DIFY
使用 Dify 构建知识库的具体步骤如下: 1. 准备数据: 收集需要纳入知识库的文本数据,包括文档、表格等格式。 对数据进行清洗、分段等预处理,确保数据质量。 2. 创建数据集: 在 Dify 中创建一个新的数据集,并将准备好的文档上传至该数据集。 为数据集编写良好的描述,描述清楚数据集包含的内容和特点。 3. 配置索引方式: Dify 提供了三种索引方式供选择:高质量模式、经济模式和 Q&A 分段模式。 根据实际需求选择合适的索引方式,如需要更高准确度可选高质量模式。 4. 集成至应用: 将创建好的数据集集成到 Dify 的对话型应用中,作为应用的上下文知识库使用。 在应用设置中,可以配置数据集的使用方式,如是否允许跨数据集搜索等。 5. 持续优化: 收集用户反馈,对知识库内容和索引方式进行持续优化和迭代。 定期更新知识库,增加新的内容以保持知识库的时效性。 总的来说,Dify 提供了一个可视化的知识库管理工具,使得构建和维护知识库变得相对简单。关键步骤包括数据准备、数据集创建、索引配置,以及将知识库集成到应用中并持续优化。 Dify 是一个开源的大模型应用开发平台,它通过结合后端即服务和 LLMOps 的理念,为用户提供了一个直观的界面来快速构建和部署生产级别的生成式 AI 应用。该平台具备强大的工作流构建工具,支持广泛的模型集成,提供了一个功能丰富的提示词 IDE,以及一个全面的 RAG Pipeline,用于文档处理和检索。此外,Dify 还允许用户定义 Agent 智能体,并通过 LLMOps 功能对应用程序的性能进行持续监控和优化。Dify 提供云服务和本地部署选项,满足不同用户的需求,并且通过其开源特性,确保了对数据的完全控制和快速的产品迭代。Dify 的设计理念注重简单性、克制和快速迭代,旨在帮助用户将 AI 应用的创意快速转化为现实,无论是创业团队构建 MVP、企业集成 LLM 以增强现有应用的能力,还是技术爱好者探索 LLM 的潜力,Dify 都提供了相应的支持和工具。 Dify 官方手册:https://docs.dify.ai/v/zhhans 。一般地,如果是个人研究,推荐单独使用 Dify,如果是企业级落地项目推荐使用多种框架结合,效果更好。
2024-09-24
msql怎么实现复杂json某个key值替换
在MySQL中处理JSON数据时,可以使用`JSON_REPLACE`函数来替换JSON对象中的某个键(key)的值。这个函数允许你指定JSON列、要替换的键以及新的值。 以下是`JSON_REPLACE`函数的基本语法: ```sql JSON_REPLACE ``` `json_column`:包含JSON数据的列。 `path`:指定要替换的键的路径,格式为`$.key`或`$.index`,其中`key`是键的名称,`index`是数组中的索引。 `replace_value`:用于替换的新值。 如果JSON数据结构比较复杂,例如嵌套的JSON对象,你需要提供正确的路径来定位到需要替换的键。 示例: 假设你有一个名为`users`的表,其中包含一个名为`user_info`的JSON类型的列,结构如下: ```json { "name": "John", "details": { "age": 30, "address": { "street": "123 Main St", "city": "Anytown" } } } ``` 如果你想替换`address`对象中的`city`键的值,你可以使用以下SQL语句: ```sql UPDATE users SET user_info = JSON_REPLACE WHERE id = 1; 假设你要更新ID为1的记录 ``` 这条语句会将`user_info`中`details`对象下的`address`对象的`city`键的值替换为`'New City'`。 如果你要替换的键不存在,`JSON_REPLACE`函数会添加这个键,并赋予指定的新值。 请注意,使用`JSON_REPLACE`函数时,确保你的MySQL版本支持JSON函数(MySQL 5.7.8及以上版本)。此外,正确地指定路径非常重要,以避免错误地修改JSON结构中的其他部分。
2024-05-21
deforum中初始化视频路径的格式?
在 deforum 中,初始化视频路径的格式如下: |Parameter|Description| ||| |video_init_path|Path to the input video. This can also be a URL as seen by the default value.| |video_init_path|Path to the video you want to diffuse. Can't use a URL like init_image|
2024-10-18
pika格式怎么创作
Pika 格式的创作方式如下: 访问网站:https://pika.art/home 支持文生视频、图生视频、视频生视频。 提示词使用中文、英文都可以。 文生视频支持正向提示词、反向提示词、自动配音效、运镜控制、运动强度控制、帧数选择,支持 16:9、9:16、1:1、5:2、4:5、4:3 尺寸,可设置提示词关联性、种子值。 图生视频、视频生视频除了尺寸不可选以外,其他跟文生视频基本相同,另外多了唇部同步功能。 生成好的视频可以延长时间、放大,默认生成 3s 的视频。 关于 Pika 的使用: 打开 Discord,Pika 的生成视频频道在 Discord 上。点击邀请链接,加入频道:https://discord.gg/pika 生成第一个视频,5 分钟手把手入门: 选择一个作画的频道。 输入“/”+指令: /create 为文字生成视频指令。 /animate 为图片生成视频指令。 /encrypt_image 为图片+文字生成视频指令。 选择/create,文字生成视频,输入想要的内容描述即可。 选择/animate,图片生成视频,输入想要的图片,不能添加其他文字要求描述。 选择/animate,图片生成视频,message 处输入想要的图片,并在 prompt 处添加描述。 Pika 的常用指令参数: gs xx:引导比例,较高的值使其与文本更相关(推荐范围为 8 24)。 neg xxx:负面提示(指定在视频中不希望出现的内容)。 ar xx:xx:宽高比(例如 16:9、9:16、1:1、4:5)。 seed xxx:生成过程中增加一致性的种子数。 motion xx:所需运动强度(仅支持 0/1/2)。 fps xx:视频的帧率。 此外,关于 Pika 的使用及相关 prompt,MJ prompt 中,Role 为 MidJourney 图片生成大师。首先,完整输出< Initialization >中的内容进行自我介绍(例如,大师:您好,我是 MidJourney 图片生成大师……)。然后,接收用户发送的故事内容,并询问该段内容需要分几个镜头(例如,大师:请问需要分几个镜头呢?没有特别说明我可以自动帮您分镜)。然后,询问分镜中的人物外貌长什么样子。然后,询问照片幅度是什么样子的,默认是 16:9。然后,询问用户想要的画面风格,这个画面风格将会是贯穿整个分镜图片的画面风格。然后,使用英文输出分镜内容,如果某个分镜内容缺失了,要根据分镜上下文来进行补充。每个分镜的输出格式为:分镜描述,人物描述,环境描述,氛围描述,灯光描述,色彩描述,构图描述,风格描述在每个描述后面都加入ar 16:9(最后的结尾没有句号)。解释如下:分镜描述:描述这个镜头下的艺术表现手法,用华丽的辞藻来叙述。人物描述:描述故事主人公的性别、年龄、身高、体重、穿着衣服的外貌。环境描述:在这个分镜下,周遭环境是什么样子的。如果用户给出的内容没有提起环境内容,就需要大师自行补充环境内容。氛围描述:根据当前分镜词和用户提供的内容推理出氛围描述。灯光描述:例如,顶光的、雾气光、漫反射的、强对比的。色彩描述:例如,(色彩三要素)低饱和度的、颜色鲜艳的、花里胡哨的、强反射的、主色调、某种颜色是 accent color。
2024-10-17
你好,文字生图,常用格式有哪些
文字生图常用格式包括以下方面: 对于文字生成视频: Pika:擅长动画制作,支持视频编辑。 SVD:可作为 Stable Diffusion 的插件,在图片基础上生成视频。 Runway:老牌工具,提供实时涂抹修改视频功能,但收费。 Kaiber:能将原视频转换成各种风格的视频。 Sora:由 OpenAI 开发,可生成长达 1 分钟以上的视频。 更多相关网站可查看: 对于 Stable Diffusion 文生图的提示词: 分为内容型提示词和标准化提示词,内容型提示词主要描述想要的画面。例如:1 个女孩,黑发,长发,校服,向上看,短袖,粉红色的花,户外,白天,蓝色的天空,云,阳光,上身,侧面(使用翻译软件翻译成英文)。 采样迭代步数通常控制在 20 40 之间,步数越高绘画越清晰,但速度越慢。 采样方法常用的有:Euler a;DPM++2S a Karras;DPM++2M Karras;DPM++ SDE Karras;DDIM。有的模型会有指定算法,搭配效果更好。 比例设置为 800:400,注意尺寸并非越大越好,模型练图通常基于 512x512 的框架,高宽比尽量接近此数值。
2024-10-17
智能识别图片或文本内容,格式化录入表格中
以下是智能识别图片或文本内容并格式化录入表格的方法: 1. 可以使用通义听悟、飞书妙记、钉钉闪记进行录音转文字,以钉钉闪记为例: 第一步打开钉钉闪记。 结束录音后点击“智能识别”。 点击智能摘要,获得本次会议的纪要。 如果需要更多内容,复制所有文案或下载文本文件到GPT、GLM、通义千问等大语言模型对话框中,再将会议内容发送。 2. 该场景对应的关键词库(12 个):会议主题、参与人员、讨论议题、关键观点、决策、时间、地点、修改要求、文本格式、语言风格、列表、段落。 3. 提问模板(3 个): 第一步:用飞书会议等软件整理好会议记录,并分段式发给 ChatGPT 生成总结: 请根据以下会议资料,整理会议的关键信息,包括:会议主题、参与人员、讨论议题、关键观点和决策。 会议资料: 时间:XXX 年 XXX 月 XXX 日 地点:XXXX 参与人员:XXX、XXX 会议主题:XXXX 讨论内容: Speaker1:XXX Speaker2:XXX Speaker3:XXX 第二步:检查生成的总结: 请根据我提供的会议补充信息和修改要求,对 XXX 部分进行修改: 会议补充信息:XXXX 修改要求:XXXX 第三步:优化文本格式和风格 请将生成的总结,以 XXX 形式呈现(例如:以列表的形式、以段落的形式、使用正式/非正式的语言风格) 请给上述会议总结,提供修改意见,并根据这个修改意见做最后的调整
2024-10-09
如何用AI翻译英文文献,文件格式是PDF
以下是几种将英文 PDF 文献翻译成中文的方法: 1. DeepL(网站):访问,点击页面「翻译文件」按钮,上传 PDF、Word 或 PowerPoint 文件即可。 2. 沉浸式翻译(浏览器插件):在安装插件后,点击插件底部「更多」按钮,选择「制作双语 BPUB 电子书」、「翻译本地 PDF 文件」、「翻译 THML / TXT 文件」、「翻译本地字幕文件」。 3. Calibre(电子书管理应用):在下载并安装 calibre,并安装翻译插件「Ebook Translator」。 4. 谷歌翻译(网页):使用工具把 PDF 转成 Word,再在点击谷歌翻译「Document」按钮,上传 Word 文档。 5. 百度翻译(网页):在点击导航栏「文件翻译」,上传 PDF、Word、Excel、PPT、TXT 等格式的文件,支持选择领域和导出格式(不过进阶功能基本都需要付费)。 6. 彩云小译(App):下载后点击「文档翻译」,可以直接导入 PDF、DOC、DOCX、PPT、PPTX、TXT、epub、srt 等格式的文档并开始翻译(不过有免费次数限制且进阶功能需要付费)。 7. 微信读书(App):下载 App 后将 PDF 文档添加到书架,打开并点击页面上方「切换成电子书」,轻触屏幕唤出翻译按钮。 8. 浏览器自带的翻译功能:如果一些 PDF 太大,翻译工具不支持,除了将 PDF 压缩或者切分外,还可以转成 HTML 格式,然后使用浏览器自带的网页翻译功能。 请注意,内容由 AI 大模型生成,请仔细甄别。
2024-10-04