微博视频总结成文本的ai软件

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/

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。

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。

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。

在动漫制作中使用 AI 辅助工作，大致流程如下： 1. 面临时间和金钱的双重压力，需找到适合的制作捷径。AI 目前主要是辅助工具，负责搞定图和片，其他部分仍依赖人工。 2. 效率至关重要。和视频相关的所有内容、资料都记录在飞书文档里。 3. 分工方面，有人负责前期的内容构思和脚本编写，有人主要负责图片、视频生成和视频剪辑。 4. Midjourney 提示词围绕皮克斯、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。 5. 动画制作主要使用 Runway，因其控制笔刷有优势。

传统 AI、大模型、AGI 存在以下区别： 传统 AI： 语音技能 NLU 通常通过一系列规则、分词策略等训练而成。 运作逻辑规律可观测，具有 ifelse 式的逻辑性。 大模型： 凭借海量数据在向量空间中学习知识的关联性。 运作逻辑难以观测，脱离了 ifelse 的层面。 Transformer 是其底层结构，是一个大参数（千亿级别）的回归方程，底层是 function loss 损失函数，能在一定 prompt condition 情况下，repeat 曾经出现过的数据内容，实现“生成”能力。 大语言模型是一个 perfect memory，repeat 曾经出现的内容。与 Alpha Go 相比，Alpha Go 是增强学习模型，有推理能力，而大语言模型这块很弱。 AGI（通用人工智能）： 部分人觉得 LLM（大语言模型）具有 AGI 潜力，但 LeCun 反对。 目前对于能否到达 AGI 阶段尚不明确。 在公众传播层面： AIGC 指用 Stable Diffusion 或 Midjourney 生成图像内容，后来泛指用 AI 生成音乐、图像、视频等内容。 LLM 指 NLP 领域的大语言模型，如 ChatGPT。 GenAI 是生成式人工智能模型，国内官方政策文件使用这个词相对科学，涵盖了 LLM 和 AIGC。 公众传播一般会混用上述名词，但底层是 transformer 结构。

对于您手中经过预处理的微博评论文本数据，若要进行情感分析而非仅仅停留在描述性分析层面，以下是一些可行的方式： 1. 运用机器学习算法，如朴素贝叶斯、支持向量机等，训练情感分类模型。 2. 借助深度学习模型，例如卷积神经网络（CNN）、循环神经网络（RNN）及其变体，如长短期记忆网络（LSTM）和门控循环单元（GRU），来进行情感分析。 3. 利用预训练的语言模型，如 BERT、ELMO 等，并在其基础上进行微调，以适应您的情感分析任务。 4. 引入词向量技术，将文本转换为向量表示，然后通过聚类或分类算法进行情感分析。 5. 结合词典和规则的方法，构建情感词典，根据词汇的情感倾向来判断文本的情感。 您可以根据数据特点和自身技术能力选择合适的方法。

对于您手中经过预处理的微博评论文本数据，若要进行情感分析而非仅停留在描述性分析层面，以下是一些可行的方式： 1. 运用机器学习算法，如朴素贝叶斯、支持向量机等，训练情感分类模型。 2. 借助深度学习模型，例如卷积神经网络（CNN）、循环神经网络（RNN）及其变体长短期记忆网络（LSTM）和门控循环单元（GRU），来进行情感分析。 3. 利用预训练的语言模型，如 BERT 等，并在其基础上进行微调，以适应您的情感分析任务。 4. 引入词向量技术，将文本转换为向量表示，然后通过聚类或分类算法进行情感分析。 5. 结合词典和规则的方法，制定情感词典和相关规则来判断文本的情感倾向。

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。

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。

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。

以下是关于文本打标工具的相关信息： OpenAI API 可应用于多种自然语言、代码或图像任务，提供不同能力级别的模型，可微调自定义模型，适用于内容生成、语义搜索和分类等领域。模型通过将文本分解为标记（Token）来理解和处理，Token 可以是单词或字符块，在给定的 API 请求中处理的 Token 数量取决于输入和输出长度，可查看分词器工具了解更多。 对于某些文本打标任务，如根据问题的主要主题为文本打标签，有相应的指示和选项，如根据问题围绕的对象选择不同的标签类别。 在语音合成中，标注是常见问题，一般利用文本前端产生基线的音素序列和音素时长，再由人类参与检查，包括音素层级、单词层级、句子层级等方面，标注人员可采用 Praat 进行可视化标注和检查，不同场景的标注可能有细微变化。

以下是关于文本检查提示词的相关内容： 在输入侧的防御方面，传统防御手段可用，结合大模型特性可进行意图识别、语义匹配、提示词语义结构分析等，综合判断用户输入是否恶意。 模型侧的防御，对于有能力的厂商应增强安全性，如对抗训练、安全微调、多任务学习、上下文动态感知等，但要平衡安全性与性能。对于开发者，应在开发中带着安全意识优化应用和系统的提示词，加入安全引导和禁止内容。 输出侧的防御，传统防御和内容过滤手段均可使用，基于大模型特点可进行提示词、私有数据泄露等检查，以及针对大模型幻觉问题，判断是否有事实性错误、脱离话题、乱码文本、不正确格式、错误代码等。 此外，如Claude2可用于多种类型文本的分析，包括评估文本相似度和回答有关文本的问题。 OpenAI API中，设计提示词本质是对模型进行“编程”，通过提供指令或示例完成，其模型通过将文本分解为标记（Token）来理解和处理文本，处理的Token数量取决于输入和输出长度，有一定的限制。

以下是一些免费好用的文本转语音工具： 1. Eleven Labs：https://elevenlabs.io/ 这是一款功能强大且多功能的 AI 语音软件，能生成逼真、高品质的音频，可高保真地呈现人类语调和语调变化，并能根据上下文调整表达方式。 2. Speechify：https://speechify.com/ 这是一款人工智能驱动的文本转语音工具，可将文本转换为音频文件，能作为 Chrome 扩展、Mac 应用程序、iOS 和 Android 应用程序使用，适用于收听网页、文档、PDF 和有声读物。 3. Azure AI Speech Studio：https://speech.microsoft.com/portal 这是一套服务，赋予应用程序“听懂、理解并与客户进行对话”的能力，提供了支持 100 多种语言和方言的语音转文本和文本转语音功能，还提供了自定义的语音模型。 4. Voicemaker：https://voicemaker.in/ 这一 AI 工具可将文本转换为各种区域语言的语音，并允许创建自定义语音模型，易于使用，适合为视频制作画外音或帮助视障人士。 此外，还有日语文本转语音软件 VOICEVOX，它提供多种语音角色，适用于不同场景，可调整语音的语调、速度、音高，开源且可商用。链接： 内容由 AI 大模型生成，请仔细甄别。

以下是一些可以根据您的 AI 文本描述生成图片，并能在 AI 或 PS 等绘图软件上直接编辑每个元素的软件和网站： 1. Stable Diffusion 模型：可以根据您输入的文本指令生成图片，生成的图片样式取决于您输入的提示词。 2. Anifusion：这是一款基于人工智能的在线工具，您只需输入文本描述，其 AI 就能将其转化为完整的漫画页面或动漫图像。具有以下功能和特点： AI 文本生成漫画：根据输入的描述性提示生成漫画。 直观的布局工具：提供预设模板，也支持自定义漫画布局。 强大的画布编辑器：可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 模型实现不同艺术风格和效果。 商业使用权：用户对创作的作品拥有完整商业使用权。 在进行 AI 作图时，还需注意以下创作要点： 1. 注重趣味性与美感的结合，趣味性可通过反差、反逻辑、超现实方式带来视觉冲击，美感要在美术基础不出错的前提下实现形式与内容的结合。 2. 像纹身图创作要强调人机交互，对输出图片根据想象进行二次和多次微调，确定情绪、风格等锚点再发散联想。 3. 编写提示词时要用自然语言详细描述画面内容，避免废话词，例如 Flux 对提示词的理解和可控性较强。

以下是一些长文本理解能力较强的 AI 模型： 1. 智谱·AI 的 ChatGLM26B32k：这是第二代 ChatGLM 长上下文对话模型，在 ChatGLM26B 的基础上进一步强化了对于长文本的理解能力，能够更好地处理最多 32K 长度的上下文。在实际使用中，如果上下文长度基本在 8K 以内，推荐使用 ChatGLM26B；如果需要处理超过 8K 的上下文长度，推荐使用 ChatGLM26B32K。此外，还有 ChatGLM26B32kint4 版本，它是 ChatGLM26B32K 的 int4 版本。 2. 通义千问的 Qwen2.51M：推出 7B、14B 两个尺寸，在处理长文本任务中稳定超越 GPT4omini，同时开源推理框架，在处理百万级别长文本输入时可实现近 7 倍的提速。首次将开源 Qwen 模型的上下文扩展到 1M 长度。在上下文长度为 100 万 Tokens 的大海捞针任务中，Qwen2.51M 能够准确地从 1M 长度的文档中检索出隐藏信息。其开源平台包括 Huggingface（https://huggingface.co/spaces/Qwen/Qwen2.51MDemo）和 Modelscope（https://www.modelscope.cn/studios/Qwen/Qwen2.51MDemo）。

以下是关于文本整理的相关内容： 总结类应用： 大型语言模型在概括文本方面的应用令人兴奋，可在 Chat GPT 网络界面中完成，也可通过代码实现。包括对产品评论的摘要任务，还介绍了文字总结的不同类型，如 4.1 文字总结、4.2 针对某种信息总结、4.3 尝试“提取”而不是“总结”、4.4 针对多项信息总结。 创建并使用知识库： 创建知识库并上传文本内容的上传方式及操作步骤： Notion：在文本格式页签下选择 Notion，依次进行授权、登录选择页面、选择数据、设置内容分段方式（自动分段与清洗或自定义）等操作，最后完成内容上传和分片。 自定义：在文本格式页签下选择自定义，输入单元名称，创建分段并输入内容，设置分段规则，最后保存。 本地文档：在文本格式页签下选择本地文档，拖拽或选择要上传的文档（支持.txt、.pdf、.docx 格式，每个文件不大于 20M，一次最多上传 10 个文件），选择内容分段方式（自动分段与清洗或自定义），完成上传和分片。

如果生成视频不受提示词控制，可以考虑以下方法： 1. 向提示添加其他描述符，以便更好地控制生成的视频内容，例如： 电影摄影术语，如浅景深、胶片拍摄和电影。 构图术语，如广角、特写、从上方拍摄和从下方拍摄。 照明术语，如背光、柔光和硬光等。 颜色分级术语，如饱和色、高对比度以及暖色调或冷色调。 情绪或语气术语，如 somber、tense、euphoric 和 mysterious。 摄像机移动术语，如向右或向左平移、向上或向下倾斜以及推拉或向外移动。 2. 对于海螺 AI： MiniMax 视频模型不仅可以准确识别用户上传的图片，并确保所生成视频在形象保持上与原输入图像高度一致，且光影、色调完美嵌入新场景的设定，为创作者提供连贯、深度创作的空间。 在指令响应方面，还能理解超出图片内容之外的文本，解构指令框架和深层语义并在视频生成中整合，实现“所写即所见”。 只依靠模型综合能力，就能实现最顶级的影视特效。 人物表情控制力强，5 秒钟内实现从开怀大笑到掩面哭泣，让视频表达更能深入人心。 近期，海螺 AI 视频同步上线了提示词优化功能，即使在大家对特定的构图、氛围、动作或运镜没有特殊指定要求时，建议开启此功能，聪明的海螺 AI 会结合原始 Prompt 扩展视频的美学呈现。同时，对于更专业的创作者，开放 2000 字的提示词空间，让创作更加精准。 3. 使用 Camera Motion 时： 点击“AddImage”上传图片。 在“Prompt”中输入提示词。 选择您想要的运镜方向，输入。 运动幅度和画面主体运动幅度有关，与运镜大小无关，可以设置成您想要的任意值。 选择好种子（seed），是否高清（HD Quality），是否去除水印（Remove Watermark）。 点击“create”，生成视频。

以下是关于视频转文稿的相关内容： Twitter Space 音频转文稿：使用 Gemini 1.5 Pro 将音频转为按发言人生成的文本，将初稿发送给 Claude 完成错别字纠正、去除口癖、整理段落等优化，最终产出阅读友好的 Markdown 格式文稿。相关链接： 对于视频转文稿，乔向阳提到视频有多种元素但也有缺点，如思考停顿、难以预知内容等，此时飞书妙记或语音转文字初稿可帮助快速跳转想看的位置。Whisper 模型识别字幕准确度高，比飞书妙记或讯飞等工具更准确。乔向阳因自身需求将相关技术工程化、产品化，认为技术在进步且这是市场所需。

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。

在视频领域搭建 AI 模型的成本因多种因素而异。对于创业者或小公司来说，这个领域存在一定的挑战。 腾讯的混元 AI 视频模型目前只支持文生视频，且已开源免费。 在模型供应商方面，不同供应商的特点和成本有所不同： 智谱 GLM4V 是通用视觉类大模型，为拍立得最早使用的模型，接口响应速度快，指令灵活性差一些，调用成本为 0.05 元/千 tokens。 阿里云百炼 qwenvlplus 也是通用视觉类大模型，是拍立得目前使用的模型，指令灵活性比较丰富，接口调用入门流程长一些，密钥安全性更高，调用成本为 0.008 元/千 tokens，训练成本为 0.03 元/千 tokens。 阶跃星辰是通用视觉类大模型，响应速度快，支持视频理解，输入成本为 0.005 0.015 元/千 tokens，输出成本为 0.02 0.07 元/千 tokens。 百度 PaddlePaddle 是 OCR 垂直小模型，文本识别能力补齐增强，私有化部署有服务费，API 调用在 0.05 0.1 元/次。 此外，获取高质量数据的难度较高，大厂在该领域的护城河深厚。大公司在争取大模型 API 客户方面更具优势，且开源大模型的发展可能会影响创业公司的业务。去年为大客户定制一个大模型的最高订单额可达 1000 万元，而今年则快速降到了百万元级别乃至更低。