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微博视频的ai总结

回答

以下是关于微博视频的 AI 总结相关内容：

对于文章的总结，只要文章不超过 2 万字，可复制全文发给 GPTs 进行总结，GPT4 能识别重点内容。

对于 B 站视频的总结，由于 GPT 无法直接处理视频内容，可利用视频字幕。若视频有字幕，可安装油猴脚本“Bilibili CC 字幕工具”，安装后刷新浏览器，点击字幕会出现“下载”按钮，可选择多种字幕格式，然后将字幕文字内容复制发给 GPTs 进行总结。总结完视频内容后还可继续向 AI 提问更多细节或探讨视频内容。

另外，还提到了一些其他与 AI 相关的信息，如：

  • 一位 B 站 up 主的课程，每节 15 分钟，免费且内容好，涵盖 AI 艺术字等。
  • 14、15 号左右白马老师和麦菊老师将带大家做 AI 星图，还有毛毡字、光影字、机甲字等。
  • 16 号晚上中老师会带大家动手炼丹，炼丹需提前准备一些图。
  • AI 视频可用于企业宣传片、文旅视频等变现，每周有 video battle 挑战赛，工作流开源，有多种玩法和共创方式。
  • 11 月 2 号左右将开展博物馆奇妙日主题活动，在各地博物馆进行新创意。

在国内选题方面，小红书流量密码是猫咪，标题如“我用 AI 打造了《xx》预告片”；抖音变装视频流量是 AI 视频的百倍，开头最好有美女；B站的情况较复杂，一些高播放量视频的标题有特定特点。

内容由 AI 大模型生成，请仔细甄别（powered by aily）

参考资料

夙愿：AI 快速总结群聊消息

除了聊天内容之外，我们还能让AI总结整理各种文章（文章不超过2w字，否则就超出token了）例如，我复制了我的一篇文章给它总结：打开后直接全选复制全文，然后粘贴发送给GPTs，它就开始总结了，很方便，GPT4它能识别出哪些部分属于重点内容。[heading3]2、B站视频[content]你可能会疑惑，GPT不是无法处理视频内容吗，这是怎么做到的？答案是视频字幕。我用这个视频举例：https://www.bilibili.com/video/BV1VL411U7MU/?spm_id_from=333.337.search-card.all.click&vd_source=e05ea46c768d112737bc19e721da8967打开这个视频，如果你能在视频栏下面有一个字幕按钮，说明这个视频作者已经上传了字幕或者后台适配了AI字幕。那我们把这些字幕弄下来，再发给AI执行内容总结任务，是不是就达到了总结视频的效果？是的，目前大部分用AI总结视频的工具/插件/应用都是这么干的。那接下来的卡点就是，怎么把字幕文字内容给提取出来，用语音转文字？不，效率太低了。像这种有字幕的视频，我们可以装一个油猴脚本：[Bilibili CC字幕工具](https://greasyfork.org/zh-CN/scripts/378513-bilibili-cc%E5%AD%97%E5%B9%95%E5%B7%A5%E5%85%B7)安装之后，刷新浏览器，点击字幕，你会看到多出一个“下载”按钮点击下载按钮，会弹出下面这个窗口，你可以选择多种字幕格式，带时间的或者不带时间的：接下来，还是老办法，将字文字内容全选复制发送给GPTs即可。当然，总结完视频内容之后你继续向AI提问更多细节内容或者与它探讨视频内容。

01-通往AGI之路知识库使用指南

[title]01-通往AGI之路知识库使用指南[heading1]智能纪要[heading2]总结AI相关技术与活动介绍B站up主的课程：一位B站up主的课程很棒，每节15分钟，免费且内容好，涵盖AI艺术字等。AI星图及相关创作：14、15号左右白马老师和麦菊老师将带大家做AI星图，还有毛毡字、光影字、机甲字等。炼丹操作：16号晚上中老师会带大家动手炼丹，炼丹需提前准备一些图，会让老师提前发布内容让大家准备。AI视频的应用与活动：AI视频可用于企业宣传片、文旅视频等变现，有工具优劣势和操作介绍，每周有video battle挑战赛，工作流开源，有多种玩法和共创方式。AI文旅视频课程：几位老师带来了干货课程，工作流开源，学习后可制作类似视频。高效PB及相关案例：高效PB投入力度大，有厉害的伙伴，案例在社区，有多种battle方式，会有菩萨老师专门介绍。新的AI视频主题：11月2号左右将开展博物馆奇妙日主题活动，在各地博物馆进行新创意。AI音乐：有AI音乐的流派和prompt电子书，格林同学做了翻译。

郎瀚威：推特GenAI视频艺术家最简发布流程

这个我之前分析过国内的选题风格这也是我说平台算法和用户会影响作者的原因总结AI生成视频在国内外各个平台的情况：小红书流量密码：猫咪，标题：我用AI打造了《xx》预告片抖音的变装视频流量是AI视频的百倍，开头最好有美女B站是我最看不懂的，好好的视频只有几千播放量。。。B站上10万的一些视频标题，1、封面字要大2、科普，小白，最强，变态，一分钟3、学了能翻身4、逆天改命，成才圣经5、无限制AI最好学习1分钟，逆天改命+迎娶白富美。本质上娱乐化学习，是娱乐的替代品。我在tt随手一搜ai film，就是百万播放。。。

其他人在问
如何学习AI
以下是关于新手学习 AI 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，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，因其上手容易且有用。 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。 在知识库提供了很多大家实践后的作品、文章分享，欢迎实践后的分享。 5. 体验 AI 产品： 与现有的 AI 产品如 ChatGPT、Kimi Chat、智谱、文心一言等聊天机器人进行互动，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，并激发对 AI 潜力的认识。 对于中学生学习 AI，建议如下： 1. 从编程语言入手学习： 从 Python、JavaScript 等编程语言开始，学习编程语法、数据结构、算法等基础知识，为后续的 AI 学习打下基础。 2. 尝试使用 AI 工具和平台： 使用 ChatGPT、Midjourney 等 AI 生成工具，体验 AI 的应用场景。 探索面向中学生的 AI 教育平台，如百度的“文心智能体平台”、Coze 智能体平台等。 3. 学习 AI 基础知识： 了解 AI 的基本概念、发展历程、主要技术如机器学习、深度学习等。 学习 AI 在教育、医疗、金融等领域的应用案例。 4. 参与 AI 相关的实践项目： 参加学校或社区组织的 AI 编程竞赛、创意设计大赛等活动。 尝试利用 AI 技术解决生活中的实际问题，培养动手能力。 5. 关注 AI 发展的前沿动态： 关注 AI 领域的权威媒体和学者，了解 AI 技术的最新进展。 思考 AI 技术对未来社会的影响，培养对 AI 的思考和判断能力。 记住，学习 AI 是一个长期的过程，需要耐心和持续的努力。不要害怕犯错，每个挑战都是成长的机会。随着时间的推移，您将逐渐建立起自己的 AI 知识体系，并能够在这一领域取得成就。完整的学习路径建议参考「通往 AGI 之路」的布鲁姆分类法，设计自己的学习路径。
2024-11-17
有哪些ai可以直接制作Excel表格的
以下是一些可以直接制作 Excel 表格的 AI 工具： 1. Excel Labs：这是一个 Excel 插件，基于 OpenAI 技术，新增了生成式 AI 功能，允许用户在 Excel 中利用 AI 进行数据分析和决策支持。 2. Microsoft 365 Copilot：微软推出的 AI 工具，整合了多种办公软件，用户通过聊天形式告知需求，Copilot 可自动完成如数据分析、格式创建等任务。 3. Formula Bot：提供数据分析聊天机器人和公式生成器两大功能，用户可通过自然语言交互式地进行数据分析和生成 Excel 公式。 4. Numerous AI：支持 Excel 和 Google Sheets 的 AI 插件，除公式生成外，还能根据提示生成相关文本内容、执行情感分析、语言翻译等任务。 5. GPTExcel：在相关排行中有所体现。 6. SheetGod：在相关排行中有所体现。 7. 酷表 ChatExcel：在相关排行中有所体现。 8. GPT Workspace：在相关排行中有所体现。 9. OpenAI in Spreadsheet：在相关排行中有所体现。 10. Ajelix AI Excel Tools：在相关排行中有所体现。 随着技术的不断发展，未来可能会有更多 AI 功能被集成到 Excel 中，进一步提高工作效率和数据处理的智能化水平。但请注意，内容由 AI 大模型生成，请仔细甄别。
2024-11-17
哪个AI比较擅长医学相关领域？
以下是一些在医学相关领域表现出色的 AI： 1. AlphaFold：由 DeepMind 开发，在蛋白质结构预测方面表现出色，其预测准确度超过其他系统，为科学家和药物开发提供了巨大帮助。 2. ESMFold（Meta 的蛋白质结构预测 AI 模型）：截至目前已经进行了 7 亿次预测。 3. 多伦多大学研究人员开发的新 AI 系统：利用类似 Stable Diffusion、Midjourney 的生成扩散技术创造出自然界中不存在的蛋白质。 4. 华盛顿大学 David Baker 教授团队开发的 RF Diffusion：基于 DALLE 的人工智能系统，用于根据科学家的需求生成合适的蛋白质结构。 5. 洛桑联邦理工学院科学家们开发的 PeSTo：基于神经网络的新工具，可以预测蛋白质如何与其他物质相互作用，速度快、且通用性强。 6. Surrey 大学开发的人工智能系统：用于识别个体细胞中的蛋白质模式，这一进展可用于理解肿瘤的差异并开发药物。 此外，ChatGPT、Google Bard 等技术在日常工作生活中很有用，也极大加速了医疗健康生物制药的研究，AI 已经在抗癌、抗衰老、早期疾病防治（如提前三年诊断胰腺癌、帮助早期诊断帕金森等）、寻找阿尔兹海默症的治疗方法等方面起着重要作用。例如： 1. 两名高中生与医疗技术公司 Insilico Medicine 及其人工智能平台 PandaOmics 合作，发现了与胶质母细胞瘤相关的三个新靶基因，这些基因对于有效对抗这种癌症至关重要。 2. 由 Integrated Biosciences 领导的一项最新研究通过使用人工智能筛查了超过 800,000 种化合物，专家们发现了三种高效的药物候选物，其药理学性质优于目前已知的抗衰老物质。 3. 亚利桑那大学与哈佛大学共同利用人工智能对健康神经元在疾病进展过程中的分子变化研究，以识别阿尔茨海默病的原因和潜在药物靶点。 相关文献参考： 1. https://www.sciencedaily.com/releases/2023/05/230504121014.htm 2. https://www.wevolver.com/article/pestoanewaitoolforpredictingproteininteractions 3. https://www.sciencedirect.com/science/article/pii/S0958166923000514 4. https://hms.harvard.edu/news/aipredictsfuturepancreaticcancer 5. https://finance.yahoo.com/news/teenagegeniusesaiuncovercancer163541619.html 6. https://www.earth.com/news/artificialintelligenceidentifiesnewantiagingcompounds/ 7. https://medicalxpress.com/news/202305scientistsaidrugalzheimer.html
2024-11-17
ai生成配图
以下是关于 AI 生成配图及相关内容的信息： 如果您想用 AI 把小说做成视频，大致的制作流程如下： 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。 另外，关于 Runway 生成 AI 动画，可以使用图片+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（具体教程看）。悦音 AI 配音具有旁白质感，如磁性浑厚、大片质感、娓娓道来。
2024-11-17
如何用AI提高学习效率
以下是关于如何用 AI 提高学习效率的方法： 一、学习外语 1. 语言学习应用 Duolingo：使用 AI 个性化学习体验，根据进度和错误调整练习内容，通过游戏化方式提供词汇、语法、听力和口语练习。下载应用，选择语言，按课程指引学习。 Babbel：结合 AI 技术提供个性化课程和练习，重点是实际交流所需技能。注册账户，选择课程，按学习计划学习。 Rosetta Stone：使用动态沉浸法，通过 AI 分析进度，提供适合练习和反馈。注册并选择语言，使用多种练习模式学习。 2. AI 对话助手 ChatGPT：可模拟对话练习，提高语言交流能力。在聊天界面选择目标语言，与 AI 对话，询问语法、词汇等问题，模拟交流场景。 Google Assistant：支持多种语言，用于日常对话练习和词汇学习。设置目标语言，通过语音或文本输入互动。 二、英语学习 1. 智能辅助工具：利用 Grammarly 进行写作和语法纠错，改进表达和写作能力。 2. 语音识别和发音练习：使用 Call Annie 进行口语练习和发音纠正，获取实时反馈和建议。 3. 自适应学习平台：使用 Duolingo 利用 AI 量身定制学习计划，提供个性化内容和练习。 4. 智能导师和对话机器人：利用 ChatGPT 进行会话练习和对话模拟，提高交流能力和语感。 三、数学学习 1. 自适应学习系统：使用 Khan Academy 结合 AI 提供个性化学习路径和练习题，精准推荐。 2. 智能题库和作业辅助：利用 Photomath 通过图像识别和数学推理技术提供解答和解题步骤。 3. 虚拟教学助手：使用 Socratic 利用 AI 解答问题、提供教学视频和答疑服务。 4. 交互式学习平台：参与 Wolfram Alpha 的课程和实践项目，利用 AI 进行数学建模和问题求解。 四、未来教育中 AI 的应用 1. 个性化学习平台：如 Knewton 平台，利用数据分析构建个性化学习路径，预测学习难点并提供解决方案，提升学习效率。 2. 自动评估：如 Pearson 的 Intelligent Essay Assessor，通过自然语言处理技术自动批改作文和开放性答案题，减轻教师批改负担，提高评估效率和一致性。 3. 智能辅助教学工具：如 Google 的 AutoML 用于创建定制学习内容，提高学习动机和知识掌握程度。 4. 虚拟现实和增强现实：如 Labster 的虚拟实验室平台，提供高科技实验室场景，让学生安全进行实验操作并获取 AI 反馈。
2024-11-17
我想要一个可以指导我爬虫的AI
以下是为您提供的关于爬虫的指导： 如果您不会代码但想要完成一个爬虫应用，可以参考以下步骤： 1. 已知文章地址：https://mp.weixin.qq.com/s/KUnXlDlgRs_6D5RFpQbnQ 。 2. 已知 ChatGPT 很会写程序，并且使用 Colab 。 3. 得出结论：让 ChatGPT 帮我们写抓取该文章正文内容的程序，然后在 Colab 里运行。 在许多情况下，对于爬虫任务，我们需要明确以下几点： 1. 当有简单需求时，给 AI 下达明确命令来完成一次性任务，例如制作一个简单的 Chrome 插件、编写脚本或创建 Python 爬虫。 2. 当 AI 满足简单需求并获得正反馈后，期待会提高，但需要了解 AI 编程的边界和限制。 3. 对于大多数需求，应优先寻找现成的软件解决方案，遵循以下顺序： 优先找线上工具，例如制作白底图等功能，如果线上有现成的工具那最好。 其次找插件，基于现有系统找合适的插件。 最后是本地应用，当线上工具和插件都不满足需求时，再考虑本地应用。 4. 对于 API 功能： 先找现成的开源工具，GitHub 上很多。 然后考虑付费服务。 5. 如果都找不到现成的方案，才考虑自己编程。毕竟，人生苦短，要以终为始，抛开技术障碍，聚焦于目标。
2024-11-17
微博视频总结成文本的ai软件
以下是一些能够将微博视频总结成文本的 AI 软件及相关信息： 夙愿：除了聊天内容，还能让 AI 总结整理各种文章（不超过 2 万字）。对于 B 站视频，若有字幕，可通过安装油猴脚本提取字幕，然后发给 AI 总结。 AJ 提到的视频 AIGC 工具：Opusclip 可将长视频剪成短视频；Raskai 能将短视频素材直接翻译至多语种；invideoAI 输入想法后可自动生成脚本和分镜描述，进而生成视频，还能人工二编合成长视频；descript 可将屏幕/播客录制以 PPT 方式做视频；veed.io 能自动翻译自动字幕；clipchamp 是微软的 AI 版剪映；typeframes 类似 invideoAI，内容呈现文本主体比重更多；google vids 目前情况未知。 文字生成视频的 AI 产品：Pika 擅长动画制作并支持视频编辑；SVD 是 Stable Diffusion 的插件，可在图片基础上生成视频；Runway 是老牌 AI 视频生成工具，但收费，提供实时涂抹修改视频功能；Kaiber 是视频转视频 AI，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。更多文生视频的网站可查看。 需要注意的是，以上内容由 AI 大模型生成，请仔细甄别。
2024-10-15
我要完成基于python交友网站数据撷取与分析这个毕设，如果我选择微博这个网站，你推荐我爬取哪些信息进行怎样的分析使用哪个算法
很抱歉，目前没有关于基于 Python 从微博网站进行交友网站数据撷取与分析的相关内容。但一般来说，您可以考虑爬取用户的基本信息（如年龄、性别、地区等）、发布的内容（包括文字、图片、视频等）、关注与被关注关系等。分析方面，可以进行用户画像构建、社交关系网络分析、内容情感分析等。算法的选择可能包括聚类算法（如 KMeans）、分类算法（如决策树、随机森林）、关联规则挖掘算法（如 Apriori）等。不过需要注意的是，爬取微博数据需要遵守相关法律法规和网站规定。
2024-10-11
怎么使用大模型解析WEB网站、公众号、微博、报社等媒体中的内容，并进行内容分析
使用大型语言模型（LLMs）来解析和分析来自网站、公众号、微博、报社等媒体的内容，通常涉及以下步骤： 1. 数据收集： 使用爬虫或API从目标媒体平台抓取内容。确保遵守相关平台的爬虫政策和法律法规。 2. 数据预处理： 清洗抓取的数据，去除无关内容（如广告、无关评论等），并进行文本格式化，如统一编码、去除特殊字符等。 3. 内容解析： 使用LLMs对文本内容进行解析，提取关键信息，如主题、关键词、实体、摘要等。这可以通过调用预训练模型的API来实现。 4. 情感分析： 对文本进行情感分析，判断内容的情感倾向（正面、负面或中性），这有助于了解公众对某一话题的情感态度。 5. 主题建模： 应用主题建模技术（如LDA）来识别文本中的主要主题或话题，了解媒体内容的焦点和趋势。 6. 趋势分析： 分析内容发布的时间序列，识别热点话题和趋势变化，以便及时捕捉社会关注的焦点。 7. 文本分类： 根据内容的类别（如新闻、评论、报道等）对文本进行分类，以便于进一步的分析和整理。 8. 摘要和提取： 生成文本摘要或提取重要信息，以便快速获取内容的核心要点。 9. 可视化展示： 将分析结果通过图表、词云等形式进行可视化展示，帮助用户直观理解数据分析结果。 10. 报告和洞察： 基于分析结果撰写报告，提供媒体内容的深入洞察和建议。 请注意，进行这类分析时应遵循数据隐私和安全的最佳实践，尊重版权和知识产权，并确保分析结果的客观性和准确性。此外，使用LLMs进行内容分析时，应选择适合的模型和参数，以获得最佳的分析效果。
2024-04-16
大模型可以修复老旧的分辨率低的视频吗
大模型在修复老旧低分辨率视频方面是可行的，但具体效果因模型和方法而异。 例如，使用 StabilityAI 官方的 Stable Diffusion V2.1 512 EMA 模型、StableSR 模块和 VQVAE 等，通过不同的放大方法进行测试。如“Ultimate SD upscale”脚本放大，重绘幅度不同效果有别，重绘幅度大可能导致人物失真。“后期处理”的放大方法能使眼神更锐利，但对模糊的头发改善有限。而 StableSR 的放大则需要进行相应的模型和参数调整。 另外，像 Sora 这样的大型视觉模型，能够在原始尺寸上训练、理解和生成视频及图像。它可以处理不同格式和分辨率的视觉数据，保持原始宽高比，改善生成视频的构图和框架。其基础模型用于低分辨率视频生成，通过级联扩散模型细化提高分辨率，采用 3D UNet 架构，结合多种技术和方法，能生成高保真度且具有可控性的视频。
2024-11-17
如何给不清晰的视频增加清晰度？
以下是给不清晰的视频增加清晰度的一些方法： 1. 使用转绘教程（Ebsynth Utility）： 处理素材：一般无需特别处理，但若片子太长或开头结尾有特效，可打开剪影导入视频。将素材拖入轨道，若视频开头有模糊部分，拖动时间轴到正常部分，点击分割按钮或使用快捷键 Ctrl+B 进行分割（MAC 用户需另行查看），然后删除模糊片段。导出新视频时，名称最好使用英文。 注意事项： 校准：下载的视频若比例不标准，需在剪影中处理，否则 SD 图片绘制可能报错。 视频缩小：对于 4K 等大分辨率视频，SD 最大只能完成 20482048 的绘制，且制作时间长。 对于分辨率很模糊的视频，可先提升分辨率再绘制，若仍不行则放弃。提升分辨率可使用插件（TopazVideoAI）。 2. 利用 FMANet：FMANet 能将模糊低分辨率视频恢复为清晰高分辨率，可解决快速移动物体或摄像机引起的视频模糊，智能理解物体运动，改善画质，去除模糊。相关链接：http://kaistviclab.github.io/fmanetsite/ 、https://x.com/xiaohuggg/status/1746160750610075689?s=20
2024-11-17
什么软件可以自动给视频翻译并加字幕
以下是一些可以自动给视频翻译并加字幕的软件： 1. Opusclip：利用长视频剪成短视频。网址：https://www.opus.pro/ 2. Raskai：短视频素材直接翻译至多语种。网址：https://zh.rask.ai/ 3. invideoAI：输入想法>自动生成脚本和分镜描述>生成视频>人工二编>合成长视频。网址：https://invideo.io/make/aivideogenerator/ 4. descript：屏幕/播客录制>PPT 方式做视频。 5. veed.io：自动翻译自动字幕。网址：https://www.veed.io/ 6. Reccloud：免费的在线 AI 字幕生成工具，可直接上传视频精准识别，能对识别的字幕进行翻译，自动生成双语字幕。声称已处理 1.2 亿+视频，识别准确率接近 100%。 7. 绘影字幕：一站式专业视频自动字幕编辑器，提供简单、准确、快速的字幕制作和翻译服务。支持 95 种语言，准确率高达 98%，可自定义视频字幕样式。 8. Arctime：对视频语音自动识别并转换为字幕，甚至支持自动打轴。支持 Windows 和 Linux 等主流平台，支持 SRT 和 ASS 等字幕功能。 9. 网易见外：国内知名语音平台，支持视频智能字幕功能，转换正确率较高，支持音频转写功能。 以上工具各有特点，您可以根据自己的需求选择最适合您的视频自动字幕工具。请注意，部分内容由 AI 大模型生成，请仔细甄别。
2024-11-17
图片 视频处理 应用推荐
以下是为您推荐的一些图片和视频处理应用： Runway：具有文生视频、Prompt+图像生成视频、无 Prompt 直接图片转视频等功能。支持 motion 控制和运镜调节，还提供 30 多项图片、视频处理能力，如 Inpainting 视频修复、Motion Tracking 视频主体跟随运动、Remove Any Background 删除视频元素/背景、3D Texture 生成 3D 纹理等。近期控制台上线了 Watch 模块，可查看官方精选的创意案例。 AiLogoArt：将您的 Logo 融入 AI 生成的图象中，能在几分钟内获得专业品牌图片。 PlainScribe：可将大文件转录为完美的文本，上传文件处理完成后可搜索文本或下载 CSV 文件，适用于各种大文件，有灵活的按需付费模式。 RIX：面向开发者的人工智能搜索引擎，可使用 Web 搜索模式查找最新信息或切换到 GPTknowledge 模式获得预先训练的知识即时答案，还能通过流行网站快捷方式简化搜索。 Magic Clips：能让人工智能挑选出录制的最佳时刻，并转化为适合媒体的短视频片段，可添加字幕。 以下是一些从事相关工作的人员： yangzec：学习多模态 AI 的使用和开发应用 凯叔 AI：插画设计 清墨.SALEX：日常工作 above：批量作图 ehhe：绘画，视频，人像，电商背景图 kone：AI 商业应用 xman：自媒体创作 Alan：绘画和视频处理 在野：视频创作 tang：照片处理等 阿鲁：生产 大大大松树：视频工作流 BigPeng：好玩 冻奶味：工作+娱乐休闲 Lily：视频和电商，写真 tim：能用在生产中 木兰：广告推广素材制作 吴：电商 马化腾：Ai 绘画 蔡徐坤：Ai 视频，Ai 绘画，Ai 音乐 吴林林：爱好，家人做写真 初尘：文生视频，做自媒体 ning：工作流
2024-11-16
做视频需要那些AI工具
以下是一些做视频可能用到的 AI 工具及相关流程： 工具方面： Pika Pixverse Runway SVD 流程方面： 1. 故事构思：确定您要讲述的故事，可以是原创（基于自身或周围人的经历、梦境、想象等），也可以是改编（经典 IP、名著、新闻、二创等）。多与他人讨论故事，不断修改完善。 2. 剧本写作：短片创作篇幅较小，情节和角色相对简单，可从自身经历或短篇故事改编入手。不断实践并总结经验。 3. 图像生成：使用 AI 工具（如 Stable Diffusion 或 Midjourney）根据小说内容生成角色和场景的视觉描述，并创建相应图像。 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，提高视频质量。 8. 审阅与调整：观看生成的视频，根据需要重新编辑某些场景或调整音频。 9. 输出与分享：完成编辑后，输出最终视频并在所需平台分享。 请注意，具体的操作步骤和所需工具可能因项目需求和个人偏好有所不同。同时，AI 工具的可用性和功能可能会变化，建议直接访问工具网址获取最新信息和使用指南。
2024-11-16
AI制作视频的案例
以下是一些 AI 制作视频的案例和相关信息： 1. 把小说做成视频的制作流程： 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。 2. 制作视频的工具推荐： 最佳动画工具：用于在视频中为人脸制作动画的 最佳语音克隆： 现在，生成一个完全由人工智能生成的角色的视频，阅读完全由人工智能编写的脚本，用人工智能制作的声音说话，由人工智能制作动画，这简直是微不足道的。但要注意深度伪造是一个巨大的问题，这些系统需要合乎道德地使用。 最近还发布了第一个商用文本到视频工具 Runway v2。它创建了 4 秒的短剪辑，更像是对未来发展的展示，但如果你想了解这个领域的未来发展，值得一看。 3. 开箱即用的解决方案 Invideo AI 脚本生成+视频匹配： 产品特点：能够在数十秒时间内轻松实现 Prompt 转视频，并且支持通过编辑器进行后期更改。未来可以使用这类产品快速、低成本地进行视频画面制作。官网地址：https://ai.invideo.io 功能介绍：在官方教程中，建议对视频平台、主旨内容、视频长度、语气、脚本风格进行描述。上传视频后，还会再次询问视频内容倾向。如果对生成的视频不满意，可以重新选择内容倾向进行编辑，也可以修改脚本、搜索并替换视频片段（区别于 Pika labs、Runway 的 AI 生成视频，Invideo 的原理是 AI 生成脚本并匹配视频素材）。在视频生成后，仍可以通过 Prompt 修改视频内容，免费账户无法去除视频上的水印。 实践案例：输入 Prompt“K 公司刚研制出了一款新品乳液，采用了天然草本精华，使用后肤色洁白透亮，并且不再担心冬天气候干燥带来的皮肤干裂困扰，请帮这款新品制作一个 30s 的宣传片”，选择 Youtube 平台非常快速地生成了该视频，标题为“Embrace Winter with K's Herbal Emulsion 用 K's 草本乳液拥抱冬天”，实际视频为 27s。
2024-11-15
如何用coze搭建一个总结聊天记录的功能
以下是用 Coze 搭建一个总结聊天记录功能的步骤： 1. 设计 Bot 目的：明确 Bot 的用途，例如作为一个 AI 学习助手，帮助职场专业人士提升在人工智能领域的知识和技能，并提供高效的站内信息检索服务。 2. 了解 Coze 平台常用概念和功能：包括提示词（设定 Bot 的身份和目标）、插件（通过 API 连接集成各种平台和服务）、工作流（设计复杂的多步骤任务）、触发器（创建定时任务）、记忆库（保留对话细节，支持外部知识库）、变量（保存用户个人信息）、数据库（存储和管理结构化数据）、长期记忆（总结聊天对话内容）。 3. 进行 Bot 基础设置：根据机器人的作用，设计人设和回复逻辑，限制机器人的功能使其更专注于 AI 相关的知识回答和服务，还可以加入长期记忆功能来总结聊天对话内容以更好地响应用户消息，以及设计更加美观的 Bot 开场白。 注：Coze 官方使用指南见链接：https://www.coze.cn/docs/guides/welcome ，遇到疑问也可以查官方指南。
2024-11-15
使用coze搭建一个心理咨询机器人，将机器人接入自己开发的应用后，如何再进一步实现让ai把每个用户每天的聊天内容，总结成日记，并传回给应用展示日记
目前知识库中没有关于使用 Coze 搭建心理咨询机器人，并将用户每天聊天内容总结成日记传回应用展示的相关内容。但一般来说，要实现这个功能，您可能需要以下步骤： 1. 数据采集与存储：在机器人与用户交互过程中，采集并妥善存储聊天数据。 2. 自然语言处理与分析：运用相关的自然语言处理技术，对聊天内容进行理解和分析，提取关键信息。 3. 内容总结：基于分析结果，使用合适的算法和模型将聊天内容总结成日记形式。 4. 数据传输：建立与应用的稳定接口，将总结好的日记数据传输回应用。 这只是一个大致的思路，具体的实现会涉及到很多技术细节和开发工作。
2024-11-15
搭建一个总结聊天记录的ai
以下是搭建一个总结聊天记录的 AI 的步骤： 1. 整理聊天记录为数据集： 如果导出了多个人的聊天记录，需手动将文件下的内容汇总到一起。 汇总完成后，保存汇总文件为“train.json”。 在当前文件夹下新建一个文本文档，重命名为“1.py”，用记事本打开并粘贴相应代码。注意标红的地方需要修改。 打开命令行窗口，输入“python 1.py”完成聊天记录整理，此步骤在后续第 31 步会用到。 2. 图文原文处理： 微信无法批量复制聊天内容，多选想要复制的聊天内容，转发到群里或文件传输助手。 收藏批量转发的聊天记录，打开收藏，点进笔记，点右上角三个点，转存为笔记，返回即可全选复制所有内容。 可使用能让电脑设备和手机设备剪切板共享的工具，避免在微信文件传输助手间折腾。 3. GPTs： 若重复做同一件事三次以上，应考虑优化步骤，可创建内容排版大师的 GPTs。 GPTs 链接：https://chat.openai.com/g/gt9dIHp4Ntneirongpaibandashi 。 该 GPTs 已加入 webpilot 的 actions，可直接将文章发给它总结内容。 4. 小卡片软件： 使用的卡片软件是小作卡片 app，官网链接：https://kosaku.imxie.club/ 。 操作步骤：打开软件，点击「自制卡片」，在「记录些什么...」中粘贴 AI 生成文本内容，点击右下角保存图标即可导出。
2024-11-15
AI总结文章
以下是关于 AI 总结的相关内容： 可以让 AI 总结各种文章（不超过 2 万字），如复制文章全文粘贴发送给 GPTs 即可进行总结，GPT4 能识别重点内容。 对于 B 站视频，可利用视频字幕进行总结。若视频有字幕，可安装油猴脚本“Bilibili CC 字幕工具”，下载字幕后复制发送给 GPTs 进行总结。 总结类文章，AI 可能不会读完整个文章，而只是头尾读一下，中间随机读。 大型模型的能力可能不足以支撑商业运营，产生了一些伪需求。AI 可以帮助总结内容，但可能会忽略有价值的信息，可定制专门的 Prompt 进行总结并不断迭代，但能坚持的人可能本身不太需要这种服务。同时，AI 也可能导致新的信息茧房。
2024-11-09
有没有那种可以直接录音然后总结会议内容的软件
以下是一些可以录音然后总结会议内容的软件： 1. 通义听悟、飞书妙记、钉钉闪记。以钉钉闪记为例，操作步骤如下： 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，就可以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。 该场景对应的关键词库包括：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。 提问模板： 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： 提问模板：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： 提问模板：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 提问模板： 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 2. 免费的会议语音转文字工具，不过大部分有使用的时间限制，超过一定的免费时间后就需要付费。以下是几款推荐的免费工具： ：飞书的办公套件之一。 ：阿里推出的 AI 会议转录工具。 ：讯飞旗下智慧办公服务平台。 ：转录采访和会议纪要。 更多会议记录工具请访问网站：https://waytoagi.com/sites/category/29 3. 以下是一些与会议总结相关的工具： 请注意，内容由 AI 大模型生成，请仔细甄别。
2024-11-07
摘要总结作为 llm 训练的下游任务，一般的训练流程是怎样的
作为 LLM 训练的下游任务，一般的训练流程如下： 1. 首先从大量文本数据中训练出一个基础 LLM。 2. 随后使用指令和良好尝试的输入和输出来对基础 LLM 进行微调和优化。 3. 接着通常使用称为“人类反馈强化学习”的技术进行进一步细化，以使系统更能够有帮助且能够遵循指令。 在训练过程中，会涉及到一些相关的理论探讨和评价指标： 理论探讨方面，如在推理阶段对 InContext Learning 能力的运行分析，将其视为隐式微调，通过前向计算生成元梯度并通过注意力机制执行梯度下降，且实验表明 LLM 中的某些注意力头能执行与任务相关的操作。 评价指标方面，entropylike 指标（如 crossentropy 指标）常用于表征模型的收敛情况和测试集的简单评估（如 Perplexity 指标），但对于复杂的下游应用，还需更多指标，如正确性（Accuracy）、信息检索任务中的 NDCG@K 指标、摘要任务中的 ROUGE 指标、文本生成任务中的 BitsperByte 指标、不确定性中的 ECE 指标、鲁棒性（包括 invariance 和 equivariance）、公平性、偏见程度和有毒性等。
2024-11-07