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数字人直播防分控要做到哪些?

回答

以下是关于数字人直播防分控需要做到的一些方面:

在盈利方式方面:

  1. 可以直接销售数字人工具软件,包括实时驱动和非实时驱动两类。实时驱动在直播时能改音频话术,真人可接管,标准零售价一年 4 - 6 万往上;非实时驱动一个月 600 元,效果差,类似放视频的伪直播,市场价格混乱,存在靠发展代理割韭菜的情况。
  2. 提供数字人运营服务,按直播间成交额抽佣。

在适用品类和场景方面:

  1. 适用于不需要强展示的商品,如品牌食品饮料;不适用于服装,因其过品快且衣服建模成本高。
  2. 适用于虚拟商品,如门票、优惠券等。
  3. 不适用于促销场景,这涉及主播话术、套路和调动直播间氛围的能力等。
  4. 电商直播分为达播跟店播,数字人直播在店播中的效果最佳,数据基本能保持跟真人一样。

在壁垒和未来市场格局方面:

  1. 从长期来看,技术上没有壁垒,但目前仍有技术门槛,单纯靠开源算法拼的东西,实时性、可用性不高,比如更真实的对口型、更低的响应延迟等。
  2. 市场不会一家独大,可能有 4 - 5 家一线效果的公司,大多为二三线效果的公司。因为它只是工具,迁移成本低。
  3. 真正把客户服务好,能规模化扩张的公司更有价值。疯狂扩代理割韭菜,不考虑客户效果的公司,售后问题会很麻烦。
  4. 有资源、有业务的大平台下场,可能会带来降维打击,例如剪映马上要做,如果不仅提供数字人,还提供货品供应链、数据复盘分析等等,全环节打通会绑定商家,很难与之竞争。
内容由 AI 大模型生成,请仔细甄别(powered by aily)

参考资料

7月2日 张晟、汗青讨论数字人

1.直接卖数字人工具软件。分实时驱动和非实时驱动两类,实时驱动在直播时能改音频话术,真人接管。市面价格在一年4-6万往上(标准零售价)。非实时一个月600元,效果很差,类似放视频的伪直播,市场价格混乱,靠发展代理割韭菜。2.提供数字人运营服务,按直播间成交额抽佣。[heading2]AI直播卖货适用品类和场景?[content]1.适用于不需要强展示的商品,如品牌食品饮料。如果服装就搞不了,过品快,衣服建模成本高。2.适用于虚拟商品,如门票、优惠券等。3.不适用于促销场景,这涉及主播话术、套路,调动直播间氛围能力等。4.电商直播分为达播跟店播,数字人直播跑下来效果最好的是店播,数据基本能保持跟真人一样(朋友公司数据)。[heading2]AI直播的壁垒和未来市场格局是什么?[content]1.时间拉长,技术上没壁垒。但目前看仍有技术门槛,单纯靠开源算法拼的东西,实时性、可用性不高。比如更真实的对口型,更低的响应延迟等。2.不会一家独大,可能4-5家一线效果,大多二三线效果公司。因为它只是工具,迁移成本低。3.真正把客户服务好,能规模化扩张的公司更有价值。疯狂扩代理割韭菜,不考虑客户效果的公司,售后问题很麻烦。4.有资源、有业务的大平台下场,可能会带来降维打击,例如剪映马上要做,如果不仅提供数字人,还提供货品供应链、数据复盘分析等等,全环节打通会绑定商家,很难打。

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2024-12-17
我是一个小县城里的上班族,离异单身带娃,除了上班和接送孩子上下学,业余在家里直播为副业,还想在学一项ai技术,请帮我安排一下
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2024-12-08
AI在电商直播带货有什么新进展吗
AI 在电商直播带货领域有以下新进展: 1. “全真 AI 颜值网红”出现,可以稳定输出视频,并能够进行直播带货。 2. 数字人工具软件方面,有实时驱动和非实时驱动两类,实时驱动在直播时能改音频话术,真人可接管,标准零售价一年 4 6 万往上;非实时驱动一个月 600 元,效果差,市场价格混乱。 3. 数字人运营服务可按直播间成交额抽佣。 4. 适用于不需要强展示的商品,如品牌食品饮料,以及虚拟商品如门票、优惠券等,店播效果较好,数据基本能保持跟真人一样。不适用于促销场景。 5. 目前技术仍显稚嫩,如更真实的对口型、更低的响应延迟等方面有待提高。 6. 不会一家独大,可能 4 5 家一线效果,大多二三线效果公司。 7. 有资源、有业务的大平台下场可能会带来降维打击,例如剪映若全环节打通会绑定商家。 8. 欧莱雅、YSL、兰蔻、李宁、北面等品牌会选择使用 AI 驱动的虚拟主播进行自播,但通常只在午夜时段排期。 9. 阿里云提供的品牌智能直播间基础版售价为 99000 元/(年×路),提供多种功能。 10. 虚拟形象有 3D 卡通风格和 2D 拟真人风格,预设动作库和真实语音表现,商品展示以图片为主,直播互动流程相对固定。但虚拟主播无法与产品接触,测评结果缺乏真实性,目前更像是花瓶,负责基础性介绍和互动问答。
2024-12-07
现在数字人直播还有发展趋势吗?
数字人直播仍有发展趋势。 数字人是运用数字技术创造出来的,虽现阶段不能高度智能,但已在生活场景中常见,且随 AI 技术发展迎来应用爆发。业界对其尚无准确定义,一般可分真人驱动和算法驱动两类。真人驱动的数字人重在通过动捕设备或视觉算法还原真人动作表情,应用于影视和直播带货,其表现质量与建模和动捕设备精度有关,不过视觉算法进步使无昂贵设备时也能有不错效果。 数字人直播的盈利方式包括直接卖数字人工具软件(分实时和非实时驱动,价格不等)和提供数字人运营服务按成交额抽佣。适用品类和场景方面,适用于不需要强展示的商品如品牌食品饮料、虚拟商品,店播效果较好,数据能保持跟真人一样,不适用于促销场景和服装等过品快、建模成本高的商品。 AI 直播存在一定壁垒,如更真实的对口型、更低的响应延迟等,目前仍有技术门槛,但时间拉长技术上无壁垒,不会一家独大,可能有 4 5 家一线效果公司,大多为二三线效果公司。真正把客户服务好、能规模化扩张的公司更有价值,有资源和业务的大平台下场可能带来降维打击。同时,在电商领域,数字人配套的运营服务才是关键,不能依赖数字人,其目前只能是辅助。在店播场景下,实时互动必要性不高。
2024-12-06
如何在直播中给出镜主播换一个卡通头像
以下是在直播中给出镜主播换一个卡通头像的方法: 1. 复杂提示词: 如果觉得提示词简单,可以选择更复杂的,如:“Disney boy,Low saturation Pixar Super details,clay,anime waifu,looking at viewer,nighly detailedreflections transparent iridescent colors.lonctransparent iridescent RGB hair,art by Serafleurfrom artstation,white background,divine cinematic edgelighting,soft focus.bokeh,chiaroscuro 8K,bestquality.ultradetailultra detail.3d,c4d.blender,OCrenderer.cinematic lighting,ultra HD3D renderino iw 1.5 s 500 v 5”。 效果示例: 不同照片生成:如果对照片风格不满意,可以换一张新照片使用上述提示词重新生成。 其他调整:如果觉得 Disney 风格太过卡通,可以把提示词里的“Disney”换成“Pixar”;如果是女孩,可以把“boy”换成“girl”。每次会生成 4 张图片,对某一张满意可点击下方的 U1~U4 生成大图,对风格满意但需调整可点击 V1~V4 进行修改。 2. 简单提示词: 在聊天窗口输入/imainge 找到/imagine prompt,然后把链接放进去,空格后加提示词(以英文逗号分隔),最后加上设置参数。 设置参数:“iw 1.5”设置参考图片的权重,数值越高与参考图片越接近,默认 0.5,最大 2,可选择中间值调整;“s 500”设置风格强度、个性化、艺术性,数字越大越有创造力和想象力,可设置 0 1000 间任意整数;“v 5”指用 Midjourney 的第 5 代版本,这一代最真实,目前 v5 需要订阅付费,不想付费可用“v 4”;“no glasses”指不戴眼镜,不喜欢戴眼镜的图片可加上此设置。 完整的提示词示例(替换您的 png 图片地址):“ simple avatar,Disney boy,3d rendering,iw 1.5 s 500 v 5”。如果不满意,可调整“s”和“iw”的值多次尝试。 3. 背景知识: 之前制作过从零开始使用 Midjourney 并通过简单提示词生成图片的视频。 今天教利用 Midjourney 的以图绘图功能生成迪斯尼卡通风格头像。 要生成头像,先选一张满意的图片,在 Discord 社区的 Midjourney 服务器聊天栏点击“+”,然后点击上传文件,选取图片,发送(记得点击回车或发送按钮)。 图片上传到服务器会生成唯一链接,点击图片,在浏览器中打开,复制浏览器上方的链接。 使用这个链接加 prompt 提示词发送给 Midjourney,Midjourney 会根据需求生成特定图片,这就是 Midjourney 的以图绘图。 做卡通头像的教程不少,科技小飞哥这一篇写得通俗易懂,手把手教会怎么做。原文链接:https://leftpocket.cn/post/ai/cartoon/ 。如果还没有 Midjourney 账号,或者还不懂基础操作,可以看之前的教程:
2024-11-22
AI 在直播电商行业都有哪些应用
AI 在直播电商行业的应用主要包括以下方面: 1. 数字人直播: 盈利方式: 直接销售数字人工具软件,包括实时驱动和非实时驱动两类,实时驱动价格较高,非实时效果差且价格混乱。 提供数字人运营服务,按直播间成交额抽佣。 适用品类和场景: 适用于不需要强展示的商品,如品牌食品饮料;虚拟商品,如门票、优惠券等。 效果最好的是店播,不适用于促销场景。 壁垒和未来市场格局: 目前有技术门槛,长期看技术上无壁垒。 不会一家独大,可能有 4 5 家一线效果公司。 能把客户服务好、规模化扩张的公司更有价值,大平台下场可能带来降维打击。 2. 阿里巴巴营销技巧和产品页面优化: 市场分析:利用 AI 分析工具研究市场趋势、消费者行为和竞争对手情况。 关键词优化:AI 推荐高流量、高转化的关键词。 产品页面设计:AI 设计工具生成吸引人的页面布局。 内容生成:AI 文案工具撰写产品描述和营销文案。 图像识别和优化:选择或生成高质量产品图片。 价格策略:分析价格对销量的影响。 客户反馈分析:了解客户需求,优化产品和服务。 个性化推荐:根据用户偏好提供推荐。 聊天机器人:提供 24/7 客户服务。 营销活动分析:了解活动效果。 库存管理:预测需求,优化库存。 支付和交易优化:分析支付方式对交易成功率的影响。 社交媒体营销:在社交媒体上精准营销。 直播和视频营销:优化直播和视频内容。 3. 虚拟主播: 品牌应用:欧莱雅、YSL、兰蔻、李宁、北面等品牌会使用 AI 驱动的虚拟主播自播,通常在午夜时段排期。 服务与功能:阿里云提供品牌智能直播间基础版服务,包括直播剧本智能生成等多种功能。 案例特点: 形象风格:有 3D 卡通和 2D 拟真人等。 动作和语音:预设丰富动作库和真实语音。 商品展示:以图片为主,背景墙和画面有特效。 直播互动:流程相对固定,包括进场互动、引导关注分享下单、问答互动等。 存在问题:无法与产品接触,测评缺乏真实性,易引起用户反感,目前更像花瓶,负责基础介绍和问答。
2024-11-19
我想做一个企业独有的招聘网站或网页有哪些AI可以做到(我不会编程)
以下是一些可以帮助您创建企业独有的招聘网站或网页的 AI 相关产品和应用: 1. 智联招聘 APP:这是一款 AI 招聘筛选工具,使用自然语言处理和机器学习技术,能够帮助企业快速筛选简历,提高招聘效率。例如,当企业招聘程序员时,它会筛选出有相关技术经验和技能的简历。 2. 用友大易 AI 面试产品:具有强大的技术底座、高度的场景贴合度、招聘全环节集成的解决方案、先进的防作弊技术以及严密的数据安全保障。可以帮助企业完成面试,借助人岗匹配模型,自主完成初筛,并对符合企业要求的候选人自动发送面试邀约。 3. 海纳 AI 面试:通过在线方式、无需人为干预完成自动面试、自动评估,精准度高达 98%,面试效率比人工方式提升 5 倍以上。同时候选人体验也得到改善、到面率比之前提升最高达 30%。 4. InterviewAI:这是一个在线平台,提供与面试职位相关的问题和由 AI 生成的推荐答案。候选人可以使用设备上的麦克风回答每个问题,每个问题最多回答三次。对于每个答案,候选人将收到评估、建议和得分。 需要注意的是,在使用这些产品时,企业需要考虑到数据安全性和隐私保护的问题。
2024-12-18
作为新手,如何才能掌握好AI?做到什么程度算是学会了AI?
对于新手来说,要掌握好 AI 可以参考以下步骤: 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的模块进行深入学习。 掌握提示词的技巧,它上手容易且很有用。 4. 实践和尝试: 理论学习之后,通过实践巩固知识,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。 如果希望在掌握基础后继续精进,最好体系化地了解编程以及 AI,至少熟悉以下 Python 相关内容: 1. Python 基础: 基本语法:了解 Python 的基本语法规则,比如变量命名、缩进等。 数据类型:熟悉 Python 中的基本数据类型,如字符串(String)、整数(Integer)、浮点数(Float)、列表(List)、元组(Tuple)、字典(Dictionary)等。 控制流:学习如何使用条件语句(if)、循环语句(for 和 while)来控制程序的执行流程。 2. 函数: 定义和调用函数:学习如何定义自己的函数,以及如何调用现有的函数。 参数和返回值:理解函数如何接收参数和返回结果。 作用域和命名空间:了解局部变量和全局变量的概念,以及它们在 Python 中是如何工作的。 3. 模块和包: 导入模块:学习如何导入 Python 标准库中的模块或者第三方库。 使用包:理解如何安装和使用 Python 包来扩展程序的功能。 4. 面向对象编程(OOP): 类和对象:了解面向对象编程的基本概念,包括类的定义和实例化。 属性和方法:学习如何为类定义属性和方法,以及如何通过对象来调用它们。 继承和多态:了解类之间的继承关系以及如何实现多态。 5. 异常处理: 理解异常:了解什么是异常,以及它们在 Python 中是如何工作的。 异常处理:学习如何使用 try 和 except 语句来处理程序中可能发生的错误。 6. 文件操作: 文件读写:学习如何打开文件、读取文件内容以及写入文件。 文件与路径操作:理解如何使用 Python 来处理文件路径,以及如何列举目录下的文件。 至于做到什么程度算是学会了 AI,这没有一个绝对的标准。但一般来说,当您能够熟练运用所学的 AI 知识和技能解决实际问题,能够理解和解释常见的 AI 应用和模型的工作原理,并且能够在特定领域进行创新和改进,就可以认为在一定程度上掌握了 AI。
2024-12-11
如何才能做到用AI制作超级搞笑、引发共鸣、结合当前热点的段子,类似于脱口秀台词,需要几个步骤,怎么做
以下是用 AI 制作类似于脱口秀台词的超级搞笑、引发共鸣且结合当前热点段子的步骤: 1. 明确主题和热点:确定您想要围绕的当前热点话题,以及段子的大致主题和方向。 2. 构思创意:思考有趣、独特且能引发共鸣的情节和表述方式。 3. 生成台词:利用 AI 工具,输入相关的提示词,如描述您想要的幽默风格、情感色彩、语言特点等,让 AI 生成初步的台词。 4. 剪辑流程:对生成的台词进行筛选和整理,确定镜号、内容和对应的 Prompt。例如,像“男人躺在云中,四肢伸展,表情惬意”这样的具体描述。 5. 优化和完善:检查生成的段子是否足够搞笑、是否能引发共鸣、是否紧密结合了热点,对不满意的部分进行修改和优化。
2024-12-09
如何做到精通ai技术
要精通 AI 技术,您可以从以下几个方面入手: 1. 掌握基础理论: 了解人工智能、机器学习、深度学习的定义及其之间的关系。 简要回顾 AI 的发展历程和重要里程碑。 2. 夯实数学基础: 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、矩阵等基本概念。 概率论:掌握基础的概率论知识,如条件概率、贝叶斯定理。 3. 熟悉算法和模型: 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:了解其基本概念。 4. 学会评估和调优: 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:学习使用网格搜索等技术优化模型参数。 5. 深入神经网络基础: 网络结构:理解包括前馈网络、卷积神经网络(CNN)、循环神经网络(RNN)等基本结构。 激活函数:了解常用的激活函数,如 ReLU、Sigmoid、Tanh。 此外,若您偏向技术研究方向,还需掌握: 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。 若您偏向应用方向,则需要: 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。
2024-12-02
最新的AI可以做到什么程度的智能
目前最新的 AI 能够达到以下程度的智能: 1. 聊天机器人:具备基本对话能力,主要依赖预设脚本和关键词匹配,用于客户服务和简单查询响应。 2. 推理者:具备人类推理水平,能够解决复杂问题,如 ChatGPT,能够根据上下文和文件提供详细分析和意见。 3. 智能体:不仅具备推理能力,还能执行全自动化业务,但目前许多 AI 智能体产品在执行任务后仍需人类参与,尚未达到完全智能体的水平。 4. 创新者:能够协助人类完成新发明,如谷歌 DeepMind 的 AlphaFold 模型,可以预测蛋白质结构,加速科学研究和新药发现。 5. 组织:最高级别的 AI,能够自动执行组织的全部业务流程,如规划、执行、反馈、迭代、资源分配和管理等。 例如 GPT3 及其半步后继者 GPT3.5(在 2023 年 3 月升级为 GPT4 之前,它驱动了现在著名的 ChatGPT)在某种程度上是朝着 AGI 迈出的巨大一步,而早期的模型像 GPT2 等实际上没有真正连贯回应的能力。
2024-10-30
我有126个docs文件,我需要用同一套提示词,对这些文件进行总结,有什么工具可以做到
以下是一些可能用于对 126 个 docs 文件进行总结的工具和方法: 1. 可以考虑使用由杨志磊开发的律师的文本总结助手。其说明为对客户提供的文件或文本进行总结,具有明确的角色设定、目标和约束条件。链接地址为:https://waytoagi.feishu.cn/wiki/HvJGwlMFhidzZukPsoKcnuXlnKe 。 2. 在 Stable Diffusion 中,Embedding 功能可以将很多提示词打包到一个文件里。例如常见的负向提示词 Embedding,如 EasyNegative,官方推荐搭配二次元模型使用,能在一定程度上优化生成效果。但需注意,对于一些复杂问题如 AI 绘图中的手部问题,可能无法完全解决。
2024-10-22