帮我推荐以图生图的AI吧

以下是关于如何靠 AI 赚钱的一些分析： 从 GPTs/GLMs 赚钱的角度来看，OpenAI 推出 GPTs 时，创建的 GPTs 可视为产品。其核心竞争力和护城河在于数据和服务（定制化 Tools）。例如，WebPilot 的作者通过自己开发的搜索接口提供搜索服务接入 GPTs，若要模仿，要么自行开发搜索服务，要么购买其 API 接口；小红书写作专家通过收集大量小红书数据和规则，包装成 GPTs，模仿则需先获取这些数据。但靠这种方式可能只能赚到一波红利钱，并非长久之计。 另外，作为目前最大的第三方 GPTs 商店，BeBeGPTs 收录了大量 GPTs 数据。从数据来看，大多数人难以通过 GPTs/GLMs 赚钱。 生成式 AI 在艺术创作方面是第一个主流用例，如 Lensa 应用。生成式 AI 产品可服务于各种用例，从消费者“仅为了娱乐”地创造内容，到创作者或个体创业者通过内容实现盈利，且已在多种媒介中推出。 总之，靠 AI 赚钱并非易事，需要在数据、服务等方面形成独特的竞争力。

要降低文中的 AI 味道，可以从以下几个方面入手： 1. 文风方面：避免使用诸如“首先、其次、再者、最后”等套话，减少概括性描述，增加侧面描写，使叙述更加生动灵活，避免结构死板。 2. 道德说教方面：减少过度的正面描述和道德说教，让内容更贴近真实的人类生活，避免与人类生活脱节，以免引起读者的厌烦。 3. 角色设定方面：让 AI 扮演特定的角色，并给出明确的输出要求，例如营造特定的场景和氛围，让其在回复中加入动作等细节，增加画面感和情感，使回复更具灵性和人味儿。 需要注意的是，去除 AI 味并非绝对，不同的模型在文风上存在差异，如 Claude 和 Google 的 gemini 模型相对来说 AI 味较淡，而 OpenAI 的 GPT 模型在不断改进。

以下为您推荐一款可用于给老照片上色且效果较好的免费 AI 软件——Stable Diffusion。 在使用 Stable Diffusion 给老照片上色时，新上线的 controlnet 模型中的 Recolor 模型作用显著，可将黑白图片重新上色。对于人物照片还原，可选择 realisian 的写实大模型，提示词直接描述颜色和对应的内容。 ControlNet 选择 Recolor 时，预处理器选择“recolor_luminance”效果更佳。之后将照片放入后期处理，使用 GFPGAN 算法将人脸变清晰。若要将五官重绘及让照片中的头发、衣服等元素变清晰，可将图片发送到图生图中，打开 stableSR 脚本放大两倍，切换到 sd2.1 的模型进行修复，vae 选择 vqgan，提示词可不写以免干扰原图。 对于内容较多、无法一一指定颜色的照片，可能需要逐个上色后用 ps 进行融合。

关于用 AI 处理 Excel ，目前有以下几种工具和插件可以增强其数据处理和分析能力： 1. Excel Labs ：这是一个 Excel 插件，新增了基于 OpenAI 技术的生成式 AI 功能，允许用户在 Excel 中直接利用 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 Word 、 Excel 、 PowerPoint 、 Outlook 、 Teams 等办公软件，用户通过聊天形式告知需求，Copilot 会自动完成如数据分析或格式创建等任务。 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。 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，以上内容由 AI 大模型生成，请仔细甄别。

要从 IT 产品和项目经理转变为 AI 产品经理，可以参考以下步骤： 1. 入门级：通过 WaytoAGI 等开源网站或相关课程了解 AI 概念，使用 AI 产品并动手实践应用搭建。 2. 研究级： 技术研究路径：对某一领域有认知，能根据需求场景选择解决方案，利用 Hugging face 等工具手搓出一些 AI 应用来验证想法。 商业化研究路径：熟悉传统互联网偏功能实现和偏商业运营的产品经理工作，最好能将两者结合。 3. 落地应用级：积累成功落地应用的案例，产生商业化价值。 AI 产品经理的岗位技能要求包括： 1. 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. 熟悉 ChatGPT、Llama、Claude 等 AI 工具的使用及原理，并具有实际应用经验。 3. 熟练掌握 ChatGPT、Midjourney 等 AI 工具的使用及原理。 4. 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。 5. 了解并熟悉 Prompt Engineering，包括常见的 Prompt 优化策略（例如 CoT、Fewshot 等）。 6. 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。 7. 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。 8. 对 AI 技术与算法领域抱有强烈的好奇心，并能付诸实践。 9. 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。 10. 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。 11. 具有一定的编程基础，熟练使用 Python、Git 等工具。 总结来说，AI 产品经理要懂得技术框架，不一定要了解技术细节，而是对技术边界有认知，最好能知道一些优化手段和新技术的发展。同时，要关注场景、痛点、价值。

以下是从小白开始学习 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，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自己的作品。 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 产品进行互动，如 ChatGPT、Kimi Chat、智谱、文心一言等 AI 聊天机器人，了解它们的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。 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。

以下是关于文生图的相关知识： 1. 简明操作流程： 定主题：明确生成图片的主题、风格和要表达的信息。 选择基础模型 Checkpoint：根据主题选择贴近的模型，如麦橘、墨幽的系列模型。 选择 lora：寻找与生成内容重叠的 lora，以控制图片效果和质量。 ControlNet：可控制图片中特定的图像，如人物姿态、特定文字等，属于高阶技能。 局部重绘：下篇再教。 设置 VAE：选择 840000 即可。 Prompt 提示词：用英文写需求，使用单词和短语组合，用英文半角逗号隔开。 负向提示词 Negative Prompt：用英文写要避免产生的内容，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 时在 30 40 之间。 尺寸：根据喜好和需求选择。 2. 提示词： Stable Diffusion 的生成方式主要分为文生图和图生图两种，文生图仅通过正反向词汇描述发送指令。 文本描述分为内容型提示词和标准化提示词，内容型提示词用于描述想要的画面，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”。 采样迭代步数通常控制在 20 40 之间，采样方法常用的有 Euler a、DPM++2S a Karras、DPM++2M Karras、DPM++SDE Karras、DDIM 等，有的模型有指定算法，搭配更好用。 比例设置为 800:400，尺寸并非越大越好，模型练图基本按 512x512 框架，可点选高清修复放大图像倍率。 3. 文生图工具： DALL·E：OpenAI 推出，可根据文本描述生成逼真图片。 StableDiffusion：开源，能生成高质量图片，支持多种模型和算法。 MidJourney：图像生成效果好，界面设计用户友好，在创意设计人群中流行。 在 WaytoAGI 网站（https://www.waytoagi.com/category/104 ）可查看更多文生图工具。

要提高文生图中字在图中的准确率，可以从以下几个方面入手： 1. 数据准备： 对于中文文字的生成，Kolors从两个方面准备数据。一是选择 50000 个最常用的汉字，机造生成了一个千万级的中文文字图文对数据集，但机造数据真实性不足。二是使用 OCR 和 MLLM 生成海报、场景文字等真实中文文字数据集，大概有百万量级。 Hugging 和英特尔发布了提高文生图模型空间一致性的方案，包括一个详细标注了空间关系的 600 万张图片的数据集，模型和数据集都会开源。 2. 模型能力： DALLE 3 和 SD3 已经有了很强的英文文字生成能力，但目前还未有模型具有中文文字的生成能力。中文文字的生成存在困难，一是中文汉字的集合大且纹理结构复杂，二是缺少中文文字的图文对数据。 作者观察到，使用机造数据结合高质量真实数据后，中文文字生成能力的真实性大大提升，而且即使是真实数据中不存在的汉字的真实性也得到了提升。 3. 训练方法： 在包含大量物体的图像上进行训练，可以显著提高图像的空间一致性。 此外，在写文生图的提示词时，通常的描述逻辑是这样的：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，还有一些功能型辅助网站来帮我们书写提示词，比如：http://www.atoolbox.net/ 、https://ai.dawnmark.cn/ 。还可以去 C 站（https://civitai.com/）里面抄作业。但要注意图像作者使用的大模型和 LORA，不然即使参数一样，生成的图也会截然不同。

目前比较成熟的好用免费的生图 AI 产品主要有： 1. Artguru AI Art Generator：在线平台，能生成逼真图像，为设计师提供灵感，丰富创作过程。 2. Retrato：AI 工具，可将图片转换为非凡肖像，有 500 多种风格选择，适合制作个性头像。 3. Stable Diffusion Reimagine：新型 AI 工具，通过稳定扩散算法生成精细、具细节的全新视觉作品。 4. Barbie Selfie Generator：专为喜欢梦幻童话风格的人设计，能将上传的照片转换为芭比风格，效果很好。 此外，还有像这样的免费在线 SD 工具网站。 需要注意的是，这些 AI 模型在使用时可能存在一些局限，如偶尔会出现性能不稳定、生成内容不当等问题。同时，不同工具在使用上可能有一定的门槛和技巧，比如星流每天提供 100 个免费点数可生成 100 张图片，还可以通过输入提示词进行生图，以及对图片进行局部重绘，如在 PS 中使用选区工具和创成式填充按钮，或者直接在星流中进行处理。

以下是一些开源的文生图大模型： Kolors： 2024 年 7 月 6 日开源，基于数十亿图文对进行训练，支持 256 的上下文 token 数，支持中英双语。技术细节参考 。 已支持 Diffusers，使用方式可参考 。 支持了 。 支持了 。 关于 Kolors 模型的教学视频： ，作者：BlueBomm 。 ，作者：AI 算法工程师 01 。 ，作者：峰上智行 。 ，作者：设计师学 Ai 。 Kolors 模型能力总结：改进全面，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，在看到 Kling 视频生成的强大表现，能体现快手的技术实力。

要让文生图在风格、人物和场景风格上保持一致，可以参考以下方法： 1. 图片生成工具：可使用 Midjourney 进行图片生成。 2. 画面电影感： 画幅：常用 21:9 的画幅比例，其会影响构图和光影。 Prompt 风格后缀：例如“________.Shot on Sony Venice 2,muted color tones,green and dark gray,awardwinning composition,cinematic scenear 21:9”。 专用摄影机：在 Prompt 里可添加电影专用摄影机，如 RED Helium 8K 等。 3. 人物一致性： 对于主角，可先跑一张定妆照。 利用 Midjourney 的新功能 Cref 保持发型、人脸、衣服，但对亚洲人脸尤其是老人的一致性效果较差，且对画面审美和构图有一定破坏性，能不用则不用，如只有背影时简单描述即可。 4. 场景一致性：目前尚无很好的解决办法，基本随缘。 此外，还可参考以下方式： 1. 生成人物图片：确定人物形象，如“a little girl wearing a yellow floral skirt+人物动作+风格词”，在 Midjourney 中生成满意的人物图像，为确保人物一致性，取“iw 2”。 2. 合成人物和场景：使用 PS 或者 Canva 将人物和场景合成到一张图，若色调不和谐，可将合成后的图作为垫图（“iw 2”），在 Midjourney 中重新生图。

以下是关于国内文生图模型的相关信息： Recraft 模型：用 8 个月自研模型，包含处理数据的模型、标注工作、训练 OCR 模型、新构建的数据集等。Recraft 生成带有长文本图像的流程图解，但存在生成默认是外国面孔而非亚洲面孔且生成的亚洲人不太自然的情况，可能与数据集有关。只有少数公司真正从头训练模型，创建自己的模型困难且成本高，需要超强团队和资金。 模型能力方面： 文本编码器的能力是文生图模型语义理解能力的关键。一开始大部分模型使用 CLIP 作为文本编码器，但存在一些问题。新的模型纷纷优化文本编码器能力，如引入更大更强的 T5XXL 或结合多个特征，但开源模型在中文生图方面能力一般。 腾讯开源的 HunyuanDiT 是较可用的中文生图模型，但仍存在优化空间。 Kolors 是最近开源的给力文生图模型，改进全面，技术实力强。

以下是一些实现文生长视频和图生长视频的方法： 1. 使用 PixVerse V2 模型： 单个视频生成（8s）：8s 的视频生成需要花费 30 Credits，5s 的视频生成需要花费 15 Credits，且只能使用 PixVerse V2 模型，生成时请注意模型选择。目前仅支持 16:9 画面比例的视频生成。 文生视频：点击“Text to Video”，在“Model”选择“PixVerse V2”，视频时长。PixVerse V2 支持多风格的视频生成，您可以通过在提示词中加入“Anime”，“Realistic”等词语做到这点。 图生视频：点击“Image to Video”，在“Model”选择“PixVerse V2”，图生视频暂不支持“Magic Brush”、“Camera Motion”、“Motion Strength”等功能，如需要使用上述功能，请将模型切换至“PixVerse V1”。 2. 利用 runway： 视频的大部分片段用 runway（https://app.runwayml.com/）制作，少数的片段用的是即梦（https://jimeng.jianying.com/aitool/home）的动效画板和首尾帧。 以汽车内饰这一片段为例，登录 runway 账户后，在首页的左侧点击“Text/Imagine to Video”，中文即是“文生视频/图生视频”。点击 2 处将汽车内饰的图片上传到 runway 中。其中 1 处可以更改生成图片所用到的大模型版本，数字越大代表模型越强。目前只有 Gen2 每天有免费额度。3 处用于输入提示词。4 处可以修改生成的视频时长为 5s 或 10s，时长越长，生成的效果可能越不稳定。5 处可以看到生成的结果。提示词方框中输入的运镜方式“Roll Clockwise Shot slowly”是，即摄像机围绕垂直轴顺时针旋转，常用于创造动态的、有时令人眩晕的视觉效果。不想动脑的话，每个片段的运镜方式根据分镜表的建议来即可。运镜提示词该如何填写呢？可以参照：。runway 对于这些专有的运镜方式理解的很好。其他的提示词可以不填，先看看效果，如果效果不好，再补充简短的提示词重新生成视频。很多时候提示词过多，生成的视频就很怪异，像吃了毒蘑菇后看到的幻觉一样。改变提示词，改变生成时长，多抽卡几次，毕竟 runway 会员可以无限抽卡。 3. 海外产品 viva： viva 发布了首个开放给全部用户使用的 Sora 同架构视频生成模型，而且现阶段免费。支持文本生成视频、图片生成视频以及 4K 分辨率放大功能，另外也支持提示词的自动优化。文生视频单次可以生成一条 5 秒的视频，图生视频是 4 秒视频。

图像识别是指利用计算机技术对图像进行处理和分析，以识别和理解图像中的内容。 对于小白来说，图像识别是让计算机像人一样“看懂”图像。它基于深度学习、机器学习等技术，通过对大量图像数据的学习和训练，能够自动提取图像的特征，并进行分类、识别等操作。 图像识别的应用非常广泛，比如在安防领域，用于人脸识别、车牌识别等；在医疗领域，辅助疾病诊断、医学影像分析；在交通领域，实现交通标志识别、车辆检测等。 图像识别与多个领域存在交叉，如计算机视觉，它不仅关注图像的识别，还包括图像的生成、处理等；与人工智能的其他分支如自然语言处理也有结合，实现图文转换等功能；在工业领域，与自动化生产相结合，进行产品质量检测等。 对于研究生来说，以下是一些参考选题： 1. 基于小样本学习的图像识别算法研究。 2. 融合多模态信息的图像识别模型优化。 3. 针对特定场景（如复杂环境、低光照等）的图像识别改进。 4. 图像识别在医疗诊断中的精准度提升策略。 5. 结合深度学习和传统方法的图像识别性能比较。 6. 基于新型神经网络架构的图像识别应用。

目前国内能使用的以图生图的 AI 主要有以下几种： 1. Artguru AI Art Generator：这是一个在线平台，能够生成逼真图像，为设计师提供灵感，丰富创作过程。 2. Retrato：一种 AI 工具，可以将图片转换为非凡肖像，拥有 500 多种风格选择，适合制作个性头像。 3. Stable Diffusion Reimagine：新型 AI 工具，通过稳定扩散算法生成精细、具有细节的全新视觉作品。 4. Barbie Selfie Generator：专为喜欢梦幻童话风格的人设计的 AI 工具，能将上传的照片转换为芭比风格，效果出色。 此外，国外的 Leonardo 也是一款不错的文生图 AI 应用。它支持用户上传自己 DIY 的模型，尤其是 Lora 模型，为用户提供了丰富的模型选择，能够生成非常高质量的图片。但需要注意的是，Leonardo 存在访问限制的问题。

以下是关于以图片为主的 PDF 文件向量化的本地大模型的相关信息： RAG 技术： 利用大模型的能力搭建知识库是 RAG 技术的应用。大模型训练数据有截止日期，当需要依靠不在训练集中的数据时，可通过检索增强生成 RAG 技术实现。RAG 应用包括 5 个过程： 1. 文档加载：从多种来源加载文档，如包括 PDF 在内的非结构化数据、SQL 在内的结构化数据以及代码等。 2. 文本分割：把文档切分为指定大小的块。 3. 存储：包括将切分好的文档块嵌入转换成向量形式，并将向量数据存储到向量数据库。 4. 检索：通过检索算法找到与输入问题相似的嵌入片。 5. 输出：把问题以及检索出来的嵌入片一起提交给 LLM，生成更合理的答案。 PDF 翻译的 AI 产品： 1. DeepL（网站）：，点击页面「翻译文件」按钮，上传 PDF、Word 或 PowerPoint 文件。 2. 沉浸式翻译（浏览器插件）：，安装插件后，点击插件底部「更多」按钮，选择相关翻译选项。 3. Calibre（电子书管理应用）：，下载安装并安装翻译插件「Ebook Translator」。 4. 谷歌翻译（网页）：，使用工具把 PDF 转成 Word，再点击谷歌翻译「Document」按钮上传 Word 文档。 5. 百度翻译（网页）：，点击导航栏「文件翻译」，上传多种格式文件，支持选择领域和导出格式。 6. 彩云小译（App）：下载后点击「文档翻译」，可导入多种格式文档，但有免费次数限制且进阶功能需付费。 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。 请注意，以上内容由 AI 大模型生成，请仔细甄别。

目前，一些 AI 模型已经能够实现图片生成文字的功能。 例如，MidJourney 已经具备了这一能力。 在 Stable Diffusion（SD）模型中，SDXL 可以直接生成带有文字的图片，能更好地识别自然语言，支持使用类似“XXX with the words 'XXX' written on it”这样的句式生成带有文字的图片，不过中文表现仍有待提升。 对于 Midjourney（MJ），使用英文文本输入，在提示词中将需要生成的文本使用双引号“text”包裹，输出的图片中便能出现所要求的文字。但在当前测试中，带文字的图片生成并非百分百优质，其效果会受到文本量、文字在画面中的占比、其他提示词数量以及画面复杂程度等因素的影响。 需要注意的是，这些系统可能存在一些问题，比如围绕具有内置偏见的模型构建，可能在法律和道德方面存在一定争议，法律规则也尚不明确。

图片可以生成动画。以下是两种相关的方法： 1. 使用 Runway： 图片搞定之后，可以拖到 Runway 里面去生成 4 秒视频。（Runway 是收费的，您也可以找一下有没有免费的，或者去闲鱼或者淘宝买号） 进入 Runway 官网首页，点击“start with image”。 然后直接将图片拖进来。 动画幅度尽量用 3，5 有时候会乱跑。 啥都不用改，直接点击生成即可。 注意：不需要等进度条转完，可以直接继续往里放图片，可以同步执行。 直接点删除，然后重新上传下面的图即可（最多可以放几个没数，您可以自行测试）。 重复步骤即可生成所有视频。 2. Sora 模型： Sora 能够根据图像和提示输入生成视频。 下面展示了基于 DALL·E 2 和 DALL·E 3 图像生成的示例视频。 例如：一只戴着贝雷帽和黑色高领毛衣的柴犬；怪物插图采用扁平化设计风格，呈现出多样化的怪物家族；拼成“SORA”的逼真云的图像；在一个华丽的历史大厅里，一个巨大的潮汐达到顶峰并开始崩溃，两名冲浪者抓住时机，熟练地驾驭海浪。 Sora 也能够生成图像，通过在具有一个帧的时间范围的空间网格中排列高斯噪声的分块来实现，该模型可以生成不同大小的图像，分辨率高达 2048x2048。

以下为您推荐几款可快速生成电商服装模特的 AI 工具： 1. Stable Diffusion：如果您要开淘宝网店，可借助它初步制作展示商品。比如卖绿色淑女裙，先真人穿衣服拍照，处理好照片，选好 realisitic 真人照片风格的底模，再根据不同平台换头，通过图生图下的局部重绘选项卡涂抹替换部分，并设置好 prompts&parameters。 2. ComfyUI：这个工作流适用于电商服饰行业的换装、虚拟试穿等场景。首先生成适合服装的模特，可抽卡抽到满意的模特，加入 Redux 模型，强度不用太高，让提示词生效。然后进行高精度的换装，先预处理拼出 mask，再重绘 mask 区域。 3. 达摩院：支持虚拟换装、姿态编辑，您可以直接在 https://damovision.com/?spm=5176.29779342.d_appmarket.6.62e929a4w3xGCR 进行测试。

目前在制作工程预算单方面，暂时没有特别突出的专门 AI 工具推荐。但您可以尝试使用一些通用的办公软件，它们可能具有相关的功能或模板，例如 Microsoft Excel 等，通过设置公式和参数来辅助您完成工程预算单的制作。

目前市面上有一些能够计算工程预算的软件和具备相关功能的 AI 工具。例如广联达，它是一款在建筑工程领域广泛使用的预算软件，功能较为全面和专业。还有鲁班软件，也在工程预算计算方面有一定的优势。 此外，一些新兴的 AI 工具如某些基于大数据和机器学习算法的在线预算计算平台，能够根据您输入的工程参数和要求，快速生成较为准确的预算结果。但在选择时，您需要考虑软件的适用性、价格、操作便捷性等因素，以满足您的具体需求。

以下是使用 Dify 构建知识库的具体步骤： 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。 以下是一些带有知识库引用的 Dify 案例：

以下为一些好用的 AI 表格工具推荐： 6 月访问量排名： 1. Highcharts：表格工具，6 月访问量 235 万，相对 5 月变化 0.389。 2. Fillout.com：表格工具，6 月访问量 186 万，相对 5 月变化 0.147。 3. Coefficient：表格工具，6 月访问量 46 万，相对 5 月变化 0.251。 4. Numerous.ai：表格工具，6 月访问量 41 万，相对 5 月变化 0.087。 5. SheetGod：表格工具，6 月访问量 31 万，相对 5 月变化 0.033。 6. GPTExcel：表格工具，6 月访问量 25 万，相对 5 月变化 0.364。 7. 酷表 ChatExcel：表格工具，6 月访问量 18 万，相对 5 月变化 0.159。 8. GPT Workspace：表格工具，6 月访问量 17 万，相对 5 月变化 0.213。 9. OpenAI in Spreadsheet：表格工具，6 月访问量 12 万，相对 5 月变化 0.314。 10. Ajelix AI Excel Tools：表格工具，6 月访问量 10 万，相对 5 月变化 0.145。 4 月访问量排名： 1. ：表格工具，4 月访问量 175 万，相对 3 月变化 0.036。 2. Highcharts：表格工具，4 月访问量 127 万，相对 3 月变化 0.257。 3. Numerous.ai：表格工具，4 月访问量 73.4 万，相对 3 月变化 0.911。 4. Coefficient：表格工具，4 月访问量 69 万，相对 3 月变化 0.213。 5. GPTExcel：表格工具，4 月访问量 37 万，相对 3 月变化 1.139。 6. Rows AI：表格工具，4 月访问量 34 万，相对 3 月变化 0.115。 7. SheetGod：表格工具，4 月访问量 26 万，相对 3 月变化 0.016。 8. AI Excel Bot：表格工具，4 月访问量 25.3 万，相对 3 月变化 0.103。 9. OpenAI in Spreadsheet：表格工具，4 月访问量 17 万，相对 3 月变化 0.091。 10. GPT Workspace：表格工具，4 月访问量 17 万，相对 3 月变化 0.189。 关于 Excel 的 AI 功能，目前有以下几种工具和插件可以增强 Excel 的数据处理和分析能力： Excel Labs：Excel 插件，新增生成式 AI 功能，基于 OpenAI 技术，可在 Excel 中利用 AI 进行数据分析和决策支持。 Microsoft 365 Copilot：微软推出，整合了 Word、Excel、PowerPoint、Outlook、Teams 等办公软件，通过聊天形式，用户告知需求，Copilot 自动完成任务。 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进行数据分析和生成 Excel 公式。 Numerous AI：支持 Excel 和 Google Sheets 的 AI 插件，可生成公式、相关文本内容、执行情感分析、语言翻译等任务。 这些工具通过 AI 技术提升了 Excel 的数据处理能力，随着技术发展，未来可能会有更多 AI 功能集成到 Excel 中，进一步提高工作效率和数据处理的智能化水平。请注意，内容由 AI 大模型生成，请仔细甄别。

以下为为您推荐的关于 AI 的视频： 软件教程： 入门学习：