我要自动化发小红书等自媒体自动运营回复评论，自动做短视频内容，自动些问题，全自动，需要学什么工具

以下是 11 月 7 日的 AI 新闻提要： 马斯克 xAI 公司宣布推出 PromptIDE 开发工具。 阿里云 A100 服务器业务暂停出租，算力价格飞涨。 微软发布 7 款针对对话优化的 AI 语音，更加逼真自然。 谷歌正测试 2 项 AI 功能，以改善 YouTube 观看体验。 微软将 AI 引入 Xbox，可生成 AI 角色、故事剧情等。 英国一学校启用人工智能担任校长，帮助教师解学生。 百度虚拟数字人「度晓晓」携文心一言入驻淘宝。 美团推出 AI 产品 Wow 定位 AI 朋友社区。 以下是一些好用的 AI 新闻写作工具推荐： 1. Copy.ai：是一款功能强大的 AI 写作助手，提供丰富的新闻写作模板和功能，可快速生成新闻标题、摘要、正文等内容，节省写作时间并提高效率。 2. Writesonic：专注于写作的 AI 工具，提供新闻稿件生成、标题生成、摘要提取等功能，智能算法能根据用户信息快速生成高质量新闻内容，适合新闻写作和编辑人员使用。 3. Jasper AI：人工智能写作助手，虽主打博客和营销文案，但也可用于生成新闻类内容，写作质量较高，支持多种语言。 需要注意的是，这些内容由 AI 大模型生成，请仔细甄别。

以下是关于根据提问的问题关键词设置自动回复的相关内容： Apple Intelligence 中各种智能应用的提示词已曝光，存在“/System/Library/AssetsV2/com_apple_MobileAsset_UAF_FM_GenerativeModels”目录下。作为邮件助理，可识别邮件中的相关问题并提供简短回复片段，以 JSON 格式呈现输出，包含问题和答案的字典列表。若邮件无提问则返回空列表。 安仔：Coze AI 机器人对接微信群的疑问解答，包括放行端口、Bot ID、微信账号被封、服务器是否需一直开着、不懂编程能否配置好、配置中遇到问题、为何配置多个前缀触发回复等问题及相应答案。 飞书 5000 人大群内置智能机器人“waytoAGI 知识库智能问答”，基于飞书 aily 搭建。使用时在群里发起话题时，它能自动问答、知识搜索、文档引用、互动教学、更新最新动态、促进社区互动、资源共享、支持多语言问答。

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。

目前在 AI 领域，暂时没有特别知名的专门用于生成自动 AI 样机的工具 mockup。但随着技术的不断发展，未来可能会出现相关的创新工具。您可以持续关注 AI 技术的最新动态，以获取相关信息。

汽车自动驾驶处理器是一种在自动驾驶汽车中发挥关键作用的部件。智能体可以根据其复杂性和功能分为多种类型，其中基于模型的智能体就像自动驾驶汽车，不仅感知当前环境，还维护和更新周围环境的模型，从而做出驾驶决策。 在 AI 领域，有多种与汽车自动驾驶处理器相关的技术和概念。例如，黄仁勋在 AI 界超级碗 GTC2024 的主旨演讲中提到，世界上第一个机器人处理器专为高速传感器处理和人工智能而设计，如用于汽车中运行 Transformer 的处理器。同时，还提到了一些相关的系统和算法，如用于训练 AI 的 DGX、自主处理器 Jetson 等。 智能体在自动驾驶领域有广泛应用，其设计和实现通常涉及定义目标、感知系统、决策机制、行动系统以及学习与优化等步骤。

以下是关于自动化工作流的相关内容： ComfyUI 自动生成抠图素材： 学习使用 ComfyUI 的原因：更接近 SD 的底层工作原理，符合 AI 精神，可消灭重复性工作，作为强大的可视化后端工具能实现 SD 之外的功能，还可根据定制需求开发节点或模块。 制作动机：工作室经常需要抠图素材，传统途径存在问题，在 github 上看到相关项目后创建了工作流，可自动生成定制需求的抠图素材，全程只需几秒。 效果展示及分享：将分享创建工作流的思路和详细步骤。 AIGC 落地应用中的自动化工作流： 推荐产品：Auto GPT/Agent/Baby AGI，它们是基于 GPT4 语言模型的开源应用程序。 核心特征：用户输入目标后可自主执行任务、递归开发和调试代码，包括分解任务、选择工具、执行任务和整合结果。 应用场景：自动化任务、创建自主的 AI 代理、完成各种任务、增强 IDE 的补全功能等。 访问地址： 。 【拔刀刘】自动总结公众号内容并定时推送到微信的工作流： 工作流全貌：双击画板查看高清大图，结合具体细节反复查看。 开始节点：用户在开始节点输入 server 酱的 sendkey 和 rss 列表，key 为 server 酱的 sendkey，获取方式参看文档「相关资源」部分；rss_list 为 rss 列表，可先使用提供的测试数据。 分割 RSS 列表：使用「文本处理」节点，将输入的 rss 列表处理为一行一个，输出为数组，方便后续节点批处理。 读取 RSS 内容：在插件中找到链接读取节点，配置批处理，输入参数选择「分割 rss 列表」的 output，下方输入参数中 url 选择当前节点中的 item1。 汇总 RSS 中所有文章内容：承接上一步文章内容并格式化输出，使用「代码」节点，选择 Python 输入相关代码，配置输出项为类型选择「Array<Object>」，分别输出 title、url、author。一个正常公众号每天推送文章数量不超过 3 篇，因此代码只抓取每个公众号最近三篇的内容以提升工作流运行效率。

做 GPTs 的原因主要有以下几点： 1. 从社会层面看，虽然 AI 信息充斥，但大多数人对其了解有限，直接面对大模型时交流有限。而 Character.ai 因创造具体角色，数据居高不下，这表明需要明确的引导，而 GPTs 的创作者们可以做到这一点。 2. 对于平台来说，需要场景反哺产品，也需要先行者带动，形成双赢的共存生态。 3. 从从业者角度，如作者自身，虽有丰富经验，但在做 LLMs 应用时面临诸多问题，如找不到落脚点、技术与业务的断档等。懂技术的人不懂业务，熟悉业务的人对新技术没概念。 4. 从产品角度，普通用户的简单交流大模型难以明白其意图，而 GPTs 通过对话引导逐步获取用户信息，将生成高质量 Prompt 的过程拆解为以一轮对话为最小单元任务的重复，解决了用户说什么以及低门槛生成高质量 Prompt 的问题。

以下是使用 WebUI 为图像添加噪音的详细步骤： 1. 首先，了解 Stable Diffusion 的加噪原理。从数据集中选择一张干净样本，然后用 random 函数生成 0 3 共 4 种强度的噪声，在每次迭代中随机选择一种强度的噪声添加到干净图片上，完成图片的加噪流程。 2. 在训练过程中，对干净样本进行加噪处理，采用多次逐步增加噪声的方式，直至干净样本转变成为纯噪声。 3. 加噪过程中，每次增加的噪声量级可以不同，假设存在 5 种噪声量级，每次都可以选取一种量级的噪声，以增加噪声的多样性。 4. 与图片生成图片的过程相比，在预处理阶段，先把噪声添加到隐空间特征中。通过设置去噪强度（Denoising strength）控制加入噪音的量。如果去噪强度为 0 ，则不添加噪音；如果为 1 ，则添加最大数量的噪声，使潜像成为一个完整的随机张量。若将去噪强度设置为 1 ，就完全相当于文本转图像，因为初始潜像完全是随机的噪声。

要使用 Stable Diffusion 给一张图像添加噪音，以下是相关的原理和过程： 在 Stable Diffusion 中，与 GAN 等生成式模型一样，它学习拟合训练集分布，并能够生成与训练集分布相似的输出结果。但与 GAN 相比，SD 模型训练过程更稳定，且具备更强的泛化性能，这归功于其核心的前向扩散过程和反向扩散过程。 在前向扩散过程中，SD 模型持续对一张图像添加高斯噪声直至变成随机噪声矩阵。而在反向扩散过程中，SD 模型进行去噪声过程，将一个随机噪声矩阵逐渐去噪声直至生成一张图像。 Stable Diffusion 的整个训练过程在最高维度上可以看成是如何加噪声和如何去噪声的过程，并在针对噪声的“对抗与攻防”中学习到生成图片的能力。 其训练逻辑为： 1. 从数据集中随机选择一个训练样本。 2. 从 K 个噪声量级随机抽样一个 timestep t。 3. 将 timestep t 对应的高斯噪声添加到图片中。 4. 将加噪图片输入 UNet 中预测噪声。 5. 计算真实噪声和预测噪声的 L2 损失。 6. 计算梯度并更新 SD 模型参数。 在训练时，需要把加噪的数据集输入模型中，每一次迭代用 random 函数生成从强到弱各个强度的噪声，通常会生成 0 1000 一共 1001 种不同的噪声强度，通过 Time Embedding 嵌入到训练过程中。Time Embedding 由 Timesteps（时间步长）编码而来，引入 Timesteps 能够模拟一个随时间逐渐向图像加入噪声扰动的过程。每个 Timestep 代表一个噪声强度（较小的 Timestep 代表较弱的噪声扰动，而较大的 Timestep 代表较强的噪声扰动），通过多次增加噪声来逐渐改变干净图像的特征分布。 以下是一个简单的加噪声流程示例：首先从数据集中选择一张干净样本，然后再用 random 函数生成 0 3 一共 4 种强度的噪声，然后每次迭代中随机一种强度的噪声，增加到干净图片上，完成图片的加噪流程。 在训练过程中，首先对干净样本进行加噪处理，采用多次逐步增加噪声的方式，直至干净样本转变成为纯噪声。接着，让 SD 模型学习去噪过程，最后抽象出一个高维函数，这个函数能在纯噪声中不断“优化”噪声，得到一个干净样本。其中，将去噪过程具像化，就得到使用 UNet 预测噪声，并结合 Schedule 算法逐步去噪的过程。加噪和去噪过程都是逐步进行的，假设进行 K 步，那么每一步，SD 都要去预测噪声，从而形成“小步快跑的稳定去噪”。与此同时，在加噪过程中，每次增加的噪声量级可以不同，假设有 5 种噪声量级，那么每次都可以取一种量级的噪声，增加噪声的多样性。

数字人 AI 用于教学讲课具有诸多优势： 1. 突破时空限制：可以让历史人物如牛顿亲自授课《牛顿运动定律》，白居易讲述《长恨歌》背后的故事，学生能与任何历史人物对话交流，不受时空约束。 2. 个性化教学：能根据学生的学习情况、兴趣和偏好提供定制化学习计划和资源，因材施教，提高学习效率和成果，缓解教育资源不平等问题。 3. 提高参与感：数字教师博学多能、善解人意且不受情绪左右，基本可实现一对一辅导，让学生参与感更高。 4. 丰富教学形式：如卡尔的 AI 沃茨的数字人课程，包含 15 节视频课，持续更新并增加最新内容，还有课外社群辅导。课程回顾了 2023 年数字人领域的破圈事件，如 AI 马斯克对谈 AI 乔布斯等。 5. 优化工作流：数字人的出现能在制作个人 IP 短视频、配音、直播、智能客服、虚拟偶像等领域完成赋能。 关于数字人课程的学习： 1. 推荐卡尔的 AI 沃茨的数字人课程，建立了完整的数字人学习体系。 2. 报名方式可通过扫码查看课程详细内容和介绍。 在与 AI 交互方面： 1. 对于提示词工程和学习提示词，有人持反对观点，认为像打字和写作一样，不断尝试和大模型交互是最佳方法。 2. 和大模型交互不一定需要遵循规则，未达成目的可锲而不舍地开新窗口再尝试，或更换模型。 3. 用 Markdown 格式清晰表达问题有助于提高与大模型交流的效率和精确性，其具有结构清晰、格式化强调、适用性广等优点。

对于 AI 小白的进阶学习，您可以参考以下步骤： 1. 了解 AI 基本概念： 阅读「」部分，熟悉 AI 的术语和基础概念，包括人工智能、机器学习、深度学习等主要分支及其之间的联系。 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）按照自己的节奏学习，并争取获得证书。 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，根据自身兴趣选择特定模块深入学习。 掌握提示词的技巧，因其上手容易且实用。 4. 实践和尝试： 理论学习后，通过实践巩固知识，尝试使用各种产品创作自己的作品。 分享实践后的经验和成果。 5. 体验 AI 产品： 与 ChatGPT、Kimi Chat、智谱、文心一言等 AI 聊天机器人互动，了解其工作原理和交互方式，获取实际应用中的体验，激发对 AI 潜力的认识。 同时，您还需要掌握以下基础知识： 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。 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。 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。 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。 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。

以下是使用 SD 做图片细化的具体方法： 1. 对于更精确的蒙版，如人物的眼睛或配饰等，可使用 Segment Anything 中的 GroundingDINO。启用 GroundingDINO 后，AI 会自动下载模型，若没有魔法，可去云盘下载并放到指定文件目录下。在检测提示词中输入相关内容，如“eye”，AI 可自动检测并设置蒙版，还可通过预览箱体得到编号来选择调整单一部分。选择要修改的蒙版上传到重绘蒙版中，并添加提示词，如“闭眼”，点击生成即可完成修改。 2. 给人物换背景时，加载生成的背景蒙版。大模型选择 revAnimated_v122，正向提示词可设为“简单背景、花、国画、工笔”，蒙版模式选择“重绘非蒙版内容”。若头发部分没抠好，可将其放入图生图中，使用 tile 模型做整体细化，还能给人物衣服添加国风元素。 3. SD 扩图时，若原本图片尺寸为 1152x1152 需增高高度，可设置为（1152x1526）。ControlNet 设置方面，若无法识别处理，可采取以下措施：提高 ControlNet 的权重（增加预处理权重，降低引导介入时机直到为 0，增加引导终止时机直到为 1）；降低重绘幅度（高清修复大图时使用）；把原始的黑白二维码叠加在二维码上方（正片叠底，保留 4 个定位点，擦去其他地方），调节透明度；使劲抽卡。 4. SD 放大通常重绘幅度设置在 0.3 以下，使用 tile 模型时可提高重绘幅度，如保持重绘幅度为 1 放大 1.5 倍绘图，能加强画面细节且不崩坏。对于草图，可将其导入 ControlNet 中，添加提示词进行细化，还可通过改变控制模式和增加关键词来优化效果，如实现随机提示词转换，用提示词对参考图做出调整。

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