我想学习AI视频制作，怎么分段学习

以下是关于 AI 领英图生成的相关信息： 假设您需要创建一个项目管理流程图，可以按照以下步骤使用 Lucidchart： 1. 注册并登录： 2. 选择模板：在模板库中搜索“项目管理流程图”。 3. 编辑图表：根据您的项目需求添加和编辑图形和流程步骤。 4. 优化布局：利用 AI 自动布局功能，优化图表的外观。 5. 保存和分享：保存图表并与团队成员分享，或导出为 PDF、PNG 等格式。利用这些 AI 工具，您可以快速、高效地创建专业的示意图，满足各种工作和项目需求。 目前比较成熟的通过输入图片生成类似图片的 AI 产品主要有： 1. Artguru AI Art Generator：在线平台，生成逼真图像，给设计师提供灵感，丰富创作过程。 2. Retrato：AI 工具，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，将上传的照片转换为芭比风格，效果超级好。但这些 AI 模型仍有一些局限，如偶尔会出现性能不稳定、生成内容不当等问题。 关于如何判断一张图片是否 AI 生成的：AI 技术带来造假难题，可由 AI 自己的同僚互鉴打假来解决。现在已有不少网站在做这件事情，通过对大量的图片数据的抓取和分析，给出对画作属性的判断可能性。例如使用 AI 来鉴别 AI 绘图性质的网页：ILLUMINARTY（https://app.illuminarty.ai/）。但在测试过程中，有些结构严谨的真实摄影作品，反而会被识别为 AI 作图。这是因为鉴定 AI 自身的逻辑算法，并不能像人类一样综合考虑不符合人的逻辑的各种表现。

以下是关于如何利用 AI 写博士论文提质增效的一些建议： 在丰富细化方面： 让 AI 一段一段进行细节描写。 先让 AI 帮助写故事概要和角色背景介绍，并按自己的审美略做修改。 采用让 AI 以表格形式输出细节描述的技巧，这样有三个好处：打破 AI 原本的叙事习惯，避免陈词滥调；按编号做局部调整容易，指哪改哪，其他内容能稳定不变；确保内容都是具体的细节，避免整段输出时缩减导致细节丢失。 在串联成文方面： 把生成的表格依次复制粘贴，AI 会照着写文章，过程中可能需要您给点建议。 在注意事项方面： 一些小说大赛对作品有要求，如必须是 AI 直接输出且不能改动、字数限制等。 不同的 AI 模型可能存在缺点，如记性不好、修改关键情节等。 在工作中利用 AI 提质增效方面： 哈佛商学院的研究表明，使用 AI 能带来工作效率的显著改善，如使用 AI 的被测试者比未使用者平均多完成 12.2%的任务，速度提高 25.1%，结果质量提高 40%。 GPT4 等模型有能力边界，目前无人明确其具体范围。 分为不使用 AI、使用 AI、使用 AI 并接受培训三组，使用 AI 的两组任务完成效率和质量都高于未使用组。 AI 对工作能力差的被测试者提升大，对能力强的提升小，会拉平高级和低级人才的差距。 过于依赖 AI 可能适得其反，降低效率和质量，因无法区分其能力边界。 在人类和 AI 协作方式方面： 半人马模式：强调人与 AI 紧密结合但各司其职，人类主导流程，根据任务性质调配资源，充分利用人类智慧与判断力及 AI 的计算与生成能力。 机械人模式：人与 AI 高度融合，在细节上循环迭代优化，最终实现人机一体化，充分发挥人类灵活性和 AI 生成能力。这两种模式更像是人类与 AI 合作的两个阶段，前者能简单使用和复用 AI 结果提升工作能力，后者能熟练使用 AI 深入探索、精细化协作和共同创作。 您可以根据以上内容，结合博士论文的特点和需求，合理利用 AI 来提质增效。

以下是一些能够进行英语口语和法语口语对话及纠正发音的 AI 工具和方法： 英语学习： 智能辅助工具：如 Grammarly 可进行英语写作和语法纠错，改进英语表达和写作能力。 语音识别和发音练习：使用语音识别应用 Call Annie 进行口语练习和发音纠正，获取实时反馈和建议。 自适应学习平台：Duolingo 利用 AI 技术为您量身定制学习计划，提供个性化的英语学习内容和练习。 智能导师和对话机器人：ChatGPT 可进行英语会话练习和对话模拟，提高交流能力和语感。 法语学习：目前可能没有像上述英语学习那样特别知名和广泛使用的专门针对法语的 AI 工具，但您可以尝试在一些通用的语言学习平台或应用中寻找法语学习的相关功能。 另外，您还可以通过以下方式： 网址：https://www.coze.cn/home APP：直接搜索“豆包”。其优点包括不需要翻墙，可捏好给别人用，能扩展聊天 AI 的基础能力（搜索、作图、文档等）。注册方式为手机号、抖音号或飞书号，大约需要 5 分钟。 在使用过程中可能会遇到一些问题，比如语言切换、语句过长听不懂、需要发音纠正等，但通过持续学习和优化使用方法，可以更好地利用 AI 提升口语能力。

以下是关于如何用 AI 做游戏人设的相关内容： 1. 生成性 AI 工具和服务的应用：小型独立游戏工作室可借助其生产更多具有商业可行性的游戏，降低游戏开发门槛，增加每年发布的游戏数量，创造出以前不可能存在的新游戏类型。例如，《Among Us》由仅有 5 名员工的工作室创作，而生成性 AI 能让小型工作室创建的游戏规模和大小增长。 2. 利用特定工具生成多样化二次元角色设计风格：如使用 Niji·journey 5 时，可通过在 Prompt 中加入风格、时代背景等关键词，或使用具体游戏风格来引导生成类似风格的角色设计。 3. 借助 GPT 驱动的游戏：像陈财猫这类由 GPT 驱动的人生重开模拟器游戏，具有无限创造性，能融合文学与人工智能，利用发展心理学进行角色塑造，提供多元化人生路径，具备随机性与可玩性。例如，游戏中的人物有背景、立场和情感，每一次游戏都是全新体验。

以下是一些可以转换视频尺寸的 AI 工具： 1. Topaz Video AI：可通过以下链接获取：https://www.topazlabs.com/topazvideoai 。超级会员 V6 可通过百度网盘分享获取相关文件，链接：https://pan.baidu.com/s/1bL4tGfl2nD6leugFh4jg9Q?pwd=16d1 ，提取码：16d1 ，复制这段内容打开「百度网盘 APP 即可获取」。 2. Kraken.io：主要用于图像压缩，但也提供了免费的图像放大功能，能保证图像的细节清晰度。 3. Deep Art Effects：强大的艺术效果编辑器，通过 AI 技术能够将图像放大并赋予艺术效果，支持多种滤镜和风格。 4. RealESRGAN：https://replicate.com/nightmareai/realesrgan ，这是一个基于 RealESRGAN 的图像超分辨率增强模型，具有可选的人脸修复和可调节的放大倍数，但使用几次后要收费。 5. Stability AI 推出的基于 Discord 的媒体生成和编辑工具：包括搜索和替换（无需蒙版，通过搜索提示识别对象并替换）、创意放大（将低分辨率或低质量图像放大至 4K 分辨率，同时可以附加提示）、外扩（在图像中添加内容以扩展空间）、控制草图（将手绘草图转换为高质量图像）、删除背景（准确分割前景并删除背景）、基于初始图像使用 Stable Video Diffusion 生成短视频等功能。

以下是一些可以免费 P 图的 AI 工具及相关信息： 无界 AI： 网址：https://www.wujieai.cc/ 做图逻辑类似于 SD，优势在于国内网络即可稳定使用，有免费出图点数，支持中文关键词输入，无需额外下载风格模型，可直接取用。 应用场景如朋友圈 po 图，画幅比例可选择 1:1，皮克斯卡通模型可用于相关创作，关键词类别包括场景、氛围、人物、造型、情绪、道具、构图、画面、特殊等方面。 部分免费图库： 可以通过 AI 分析文章内容给出配图建议和关键词，然后利用这些信息在免费图库中快速找到合适的无版权图片。 此外，在软件架构设计中绘制逻辑视图、功能视图和部署视图的工具包括： Lucidchart：流行的在线绘图工具，支持多种图表创建。 Visual Paradigm：全面的 UML 工具，提供多种架构视图创建功能。 ArchiMate：开源建模语言，与 Archi 工具配合使用创建逻辑视图。 Enterprise Architect：强大的建模、设计和生成代码工具。 Microsoft Visio：广泛使用的图表和矢量图形应用程序。 draw.io（现称为 diagrams.net）：免费在线图表软件。 PlantUML：文本到 UML 转换工具。 Gliffy：基于云的绘图工具。 Archi：免费开源工具，支持逻辑视图创建。 Rational Rose：IBM 的 UML 工具，支持多种视图创建。

以下是为新手学习 AI 知识提供的建议： 1. 了解 AI 基本概念： 阅读「」部分，熟悉 AI 的术语和基础概念，包括人工智能的主要分支（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。 对于不会代码但希望继续精进的情况，可以尝试了解以下作为基础： 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。 中学生学习 AI 可以参考以下建议： 1. 从编程语言入手学习： 可以从 Python、JavaScript 等编程语言开始学习，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： 可以使用 ChatGPT、Midjourney 等 AI 生成工具，体验 AI 的应用场景。 探索一些面向中学生的 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。 总之，中学生可以从编程基础、工具体验、知识学习、实践项目等多个方面入手，全面系统地学习 AI 知识和技能，为未来的 AI 发展做好准备。但请注意，以上内容由 AI 大模型生成，请仔细甄别。

以下是为新手提供的从 0 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作品。 在知识库中有很多大家实践后的作品、文章分享，欢迎实践后进行分享。 5. 体验 AI 产品： 与现有的 AI 产品如 ChatGPT、Kimi Chat、智谱、文心一言等 AI 聊天机器人进行互动，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自己的成就。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。

学习提示词可以参考以下方法： 1. 学习基本概念 了解 Stable Diffusion 的工作原理和模型架构。 理解提示词如何影响生成结果。 掌握提示词的组成部分，如主题词、修饰词、反面词等。 2. 研究官方文档和教程 通读 Stable Diffusion 官方文档，了解提示词相关指南。 研究来自开发团队和专家的教程和技巧分享。 3. 学习常见术语和范例 熟悉 UI、艺术、摄影等相关领域的专业术语和概念。 研究优秀的图像标题和描述，作为提示词范例。 4. 掌握关键技巧 学习如何组合多个词条来精确描述想要的效果。 掌握使用“（）”、“”等符号来控制生成权重的技巧。 了解如何处理抽象概念、情感等无形事物的描述。 5. 实践和反馈 使用不同的提示词尝试生成各种风格和主题的图像。 对比提示词和实际结果，分析原因，总结经验教训。 在社区内分享结果，请教高手，获取反馈和建议。 6. 创建提示词库 根据主题、风格等维度，建立自己的高质量提示词库。 将成功案例和总结记录在案，方便后续参考和复用。 7. 持续跟进前沿 关注 Stable Diffusion 的最新更新和社区分享。 及时掌握提示词的新技术、新范式、新趋势。 此外，还需注意： 1. 理解提示词的作用 提示词向模型提供了上下文和指示，其质量直接影响模型输出的质量。 2. 学习提示词的构建技巧 明确任务目标，用简洁准确的语言描述。 给予足够的背景信息和示例，帮助模型理解语境。 使用清晰的指令，如“解释”、“总结”、“创作”等。 对特殊要求应给予明确指示，如输出格式、字数限制等。 3. 参考优秀案例 研究和学习已有的优秀提示词案例，了解行之有效的模式和技巧。 4. 实践、迭代、优化 多与语言模型互动，根据输出提高提示词质量。尝试各种变体，比较分析输出差异，持续优化提示词构建。 5. 活用提示工程工具 目前已有一些提示工程工具可供使用。 6. 跟上前沿研究 提示工程是当前最前沿的研究领域之一，持续关注最新的研究成果和方法论。 提示词学习可以分为五个维度，从高到低依次是：思维框架，方法论，语句，工具和场景。舒适的学习顺序应当是反过来的： 1. 场景 不管那些艰深的理论和学术的东西，直接切入提示词的场景去学，比如在什么场景下，可以如何使用提示词，用特定提示词以及不用它们的效果对比。 2. 工具 然后去使用一些现成的、方便的提示词工具，包括一些 Meta Prompt、一些 AI 角色定制等，也包括别人写好的成型的提示词，作为工具来体验和尝试。 3. 有效语句 接下来要学的才是有效的提示语句，这包括大量的经典论文中明确提出的提示词语句。 4. 方法论 第四个维度是学习有效的方法论，把有效语句及其背后的原理整合成比较稳定可控的一整套的方法，可以去自动编写一些稳定的提示词。

以下是关于如何使用机器学习模型进行销量分析的分步骤介绍： 第一步：安装运行需要的依赖项。 第二步：准备数据集。 用于实验可以尝试用模拟数据集，模拟数据的批次是 117，跑出来的形状是 117 组数据，训练集占 78%（91 组），测试集占 22%（26 组）。 也可以使用自己的数据集。若本地运行，可让 GPT 改成遍历本地文件地址。 第三步：拆分数据。 第四步：数据预处理。 由于实际数据绝对值落差很大，比如点击率（CTR）通常只有 1%，而媒体花费可能上百万，会影响模型对于每个因素的贡献率判断，因此要做缩放处理（归一化），让每个变量之间的关系对等。 第五步：初始化模型。 这一步数据集训练最费时间，取决于数据量大小和训练步长。 第六步：运算可视化。 自由度较高，常用的例子有： 损失值（预测数值和实际数值的差异，用于辨别模型的准确性，曲线越一致，模型性能越好，极端情况可能有模型过拟合，此时可通过非线性函数处理）。 绘制残差图（评估拟合性）。 所有单一变量对最终销售的贡献。 Baseline 预测（在没有任何外因干预的情况下，销售额的走势，这里用的是模拟数据，趋势不准）。 所有外因对销售的贡献度。

对于高中生运用 AI 辅助学习，以下是一些方法和建议： 英语学习： 1. 智能辅助工具：利用如 Grammarly 这样的 AI 写作助手进行英语写作和语法纠错，提升英语表达和写作能力。 2. 语音识别和发音练习：使用如 Call Annie 这样的语音识别应用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：通过如 Duolingo 这样的自适应学习平台，借助 AI 技术为自己量身定制学习计划，获取个性化的英语学习内容和练习。 4. 智能导师和对话机器人：利用如 ChatGPT 这样的智能对话机器人进行英语会话练习和对话模拟，提高交流能力和语感。 数学学习： 1. 自适应学习系统：使用如 Khan Academy 这样的自适应学习系统，结合 AI 技术获得个性化的数学学习路径和练习题，实现精准推荐。 2. 智能题库和作业辅助：借助如 Photomath 这样的智能题库和作业辅助工具，通过图像识别和数学推理技术获取数学问题的解答和解题步骤。 3. 虚拟教学助手：使用如 Socratic 这样的虚拟教学助手，利用 AI 技术解答数学问题、获取教学视频和答疑服务，促进对数学知识的理解和掌握。 4. 交互式学习平台：参与如 Wolfram Alpha 这样的交互式学习平台的数学学习课程和实践项目，利用 AI 技术进行数学建模和问题求解。 此外，教育科技领域中，AI 还能为大众大规模部署个性化的学习计划，提供“口袋里的老师”，理解独特需求并回答问题或测试技能。例如，Speak、Quazel 和 Lingostar 正在做 AI 驱动的语言教学，能实时交流并给予发音或措辞反馈。Photomath 和 Mathly 能指导学生解决数学问题，PeopleAI 和 Historical Figures 能通过模拟与杰出人物的聊天教授历史。学生们在作业中也能利用如 Grammarly、Orchard 和 Lex 这样的工具提升写作水平，Tome 和 Beautiful.ai 能协助创建演示文稿。 需要注意的是，即便 AI 能完成某些任务，也不意味着我们就不再去做，有些任务本身具有乐趣和价值，能让我们以个性化的方式展现自我。同时，从学术角度看，使用低技术工具和老式策略有时能促进更深入的学习，比如手写笔记能帮助我们更好地记住学习内容。

以下是关于高中辅导线上学习以及学习 AI 的相关信息： 高中辅导线上学习平台：目前没有明确针对高中辅导线上学习的特定 AI 平台推荐。 学习 AI 的途径和方法： 1. 编程语言学习：从 Python、JavaScript 等编程语言入手，学习编程语法、数据结构、算法等基础知识，为后续的 AI 学习打基础。 2. 尝试使用 AI 工具和平台：可以使用 ChatGPT、Midjourney 等 AI 生成工具，体验 AI 的应用场景。也可以探索一些面向中学生的 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，思考其对未来社会的影响。 用 AI 进行英语和数学学习： 英语学习： 1. 利用智能辅助工具如 Grammarly 进行写作和语法纠错。 2. 使用语音识别应用如 Call Annie 进行口语练习和发音纠正。 3. 借助自适应学习平台如 Duolingo 获得个性化学习内容和练习。 4. 与智能对话机器人如 ChatGPT 进行会话练习和对话模拟。 数学学习： 1. 使用自适应学习系统如 Khan Academy 获得个性化学习路径和练习题。 2. 利用智能题库和作业辅助工具如 Photomath 获取数学问题的解答和解题步骤。 3. 借助虚拟教学助手如 Socratic 解答数学问题、获取教学视频和答疑服务。 4. 参与交互式学习平台如 Wolfram Alpha 的数学学习课程和实践项目。 新手学习 AI： 1. 了解基本概念：阅读相关入门文章，熟悉术语和基础概念，了解主要分支及联系。 2. 开始学习之旅：在特定的入门课程中学习生成式 AI 等基础知识，推荐李宏毅老师的课程，通过在线教育平台按自己节奏学习。 3. 选择感兴趣模块深入：根据兴趣选择特定模块，如图像、音乐、视频等，并掌握提示词技巧。 4. 实践和尝试：实践巩固知识，尝试使用各种产品并分享作品。 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，了解工作原理和交互方式。

以下是关于微信机器人的相关信息： 「第一天」参赛 Bot 配置要求： 1. 关闭进群欢迎语： 管理员认证：auth【你的密码】密码请查看 Plugins/godcmd/config.json disablep hello，关闭 hello 插件。 enablep hello，赛后如需重启，使用该指令。 2. 在群里回答时不能@对方：私聊微信机器人认证成功后，在对话框中输入第一行代码。出现安装成功后，输入第二行。如果出现安装失败，则在插件目录下，右键删除 ipartment 文件夹后，重新安装即可。安装完成后，去服务器的插件目录中，修改配置文件：plugins/ipartment/config.json，可以自行修改，按照如下示例配置。 3. 统一修改 config.py 中的触发词为{问题}：找到配置文件，路径如下，修改"group_chat_prefix":,注意符号均为英文符号。 4. 回答不能分好几条：之前的跟学活动中，使用分段能力的用户，在提示词中，去掉提示词中带有的//n 的示例即可取消分段。 零基础模板化搭建 AI 微信聊天机器人： 1. 纯 GPT 大模型能力的微信聊天机器人搭建： 疑问解答： 容器编排模板是一种配置文件，定义了如何在 Docker 中部署和管理多个容器。通过编排模板，您可以一键部署复杂的应用环境，而不需要手动配置每个容器的细节。本文中，我们通过容器编排模板配置了 COW 组件，使其能够与微信和极简未来平台进行交互。 为什么需要使用 Docker 部署 COW 组件？Docker 提供了一种隔离的运行环境，可以确保应用程序在任何环境下都能稳定运行。通过 Docker 部署 COW 组件，可以简化安装和配置过程，确保每次部署的环境一致，并且容易管理和维护。 为什么需要配置多个前缀来触发机器人回复？配置多个前缀（如“bot”、“@bot”）可以确保只有在特定情况下机器人才会回复，避免在群聊或私聊中频繁干扰。这样可以提高机器人的响应准确性和用户体验。 如果遇到扫码登录失败，可以尝试以下步骤： 重启 Docker 容器：在宝塔面板中找到对应的容器，点击“重启”。 检查网络连接：确保您的服务器和微信客户端都能正常访问互联网。 重新扫描二维码：等待容器重新启动后，重新扫描日志中生成的二维码。 使用这个 AI 微信聊天机器人会不会很贵？实际上不会。极简未来平台的收费是按使用量计算的，对于一般用户来说，费用相对低廉。充值一次少量费用，通常可以使用很长时间。同时，平台还提供每天签到免费领取积分的福利，进一步降低了使用成本。 使用极简未来平台创建 AI 机器人的费用是多少？ 开始搭建： 配置腾讯云轻量应用服务器。 配置部署 COW 组件：重点来了，在刚刚复制的 dockercompose.yml 文件中，我们需要修改一下里面的具体配置来串联我们的微信号和平台上已创建好的 AI 机器人。这个配置的参考官方来源是这里：https://docs.linkai.tech/cow/quickstart/config，当然我把主要的配置解释先给大家看一下。从配置参数解释可以看到，其实配置里面的每个参考的名称的全大写描述，比如 open_ai_api_key 对应编排模板的 OPEN_AI_API_KEY，model 对应编排模板的 MODEL，以此类推我们就可以在编排模板去配置具体的配置参数了。所以以下是我们最新的容器编排模板的配置参数（里面有'{{中文描述}}'的请大家替换为前面让大家预留好的对应值）。这里要留意下，在私聊或者群上交流时，最好都是需要加上一些前缀才触发机器人回复，比如我这里配置的是，即只有 ChatGPT 测试群和 ChatGPT 测试群 2 的群组消息才会自动回复。

以下为您介绍一些好用的视频剪辑 AI 工具： 剪映：方便之处在于有很多人性化设计以及简单的音效库和小特效。但无法协同工作和导出工程文件，难以与其他软件进行工程联通，应用于商业化效果有限。剪辑流程包括视频粗剪、定剪、音效/音乐、特效、包装（如字幕）。在声音运用方面，好的声音制作可为影片增色，视频粗剪时可先确定画面逻辑，定剪时再调整和替换画面素材至满意效果。音效方面，剪映的简单音效库可用于制作简单短片，复杂音效可能需另外制作。特效方面，例如可添加一些光影效果。包装方面，剪映可智能匹配字幕再修改。 视频配音效的 AI 工具： Vidnoz AI：支持 23 多种语言的配音，音质高保真，支持文本转语音和语音克隆功能，提供语音参数自定义和背景音乐添加工具，有面向个人和企业的经济实惠的定价方案。 Wavel Studio：支持 30 多种语言的配音，音质自然流畅，能自动去除背景噪音和杂音，提供添加字幕和文本叠加层的工具，界面友好且有多种自定义选项。 Elai.io：支持 65 多种语言的配音，音色和语调真实，能自动将唇形与语音同步，生成字幕提高视频可访问性，支持多位配音者适合复杂对话场景。 Rask AI：支持 130 多种语言的配音，包括稀有和濒危语言，采用先进语音合成技术音质高保真，提供语音参数自定义和音效添加工具，与多种视频编辑平台和工作流程整合。 Notta：提供快速实惠的多语言配音解决方案，保留原声说话风格和细微差别，提供调整语音速度和音调的工具，支持批量处理高效完成多视频配音。 Dubverse：支持 60 多种语言的配音，音质接近真人，提供文本转语音和语音克隆功能，提供语音参数自定义和情感添加工具，与多种视频平台和社交媒体渠道整合。 在选择视频配音工具时，请考虑支持的语言数量、语音质量、自定义选项和价格等因素。

以下为您介绍两款可将视频 AI 模糊变高清的工具： 1. Topaz Video AI： 解压对应文件，推荐使用绿色版（安装包已在网盘，可直接下载）。 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，预设部分主要有放大视频、提升画质、提升帧率等功能。 视频部分保持默认，稳定 AI 用于画面稳定和减少抖动，模式分为自动裁切和完整帧，强度在 60 左右，抖动需开启，次数一般选择 2。 消除运动模糊 AI 按字面意思操作，帧插值 AI 可识别帧之间进行修复替换，增强 AI 能选择不同模型对视频整体优化，包括面部、去噪、锐化提升等。 一般会选择稳定+运动模糊，若电脑配置不行，可一个一个操作，但速度较慢。 2. 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。 相关网址：http://kaistviclab.github.io/fmanetsite/ 、https://x.com/xiaohuggg/status/1746160750610075689?s=20

使用 AI 制作专业视频的流程如下： 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。 需要注意的是，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。 现阶段 AI 视频生成的应用场景包括： 1. 专业创作者（艺术家、影视人等）：AI 生成能够为作品赋予独特风格和想象力，为创作者提供灵感，配合高超的剪辑技巧和叙事能力，便可以制作出超乎想象的效果。低成本动捕更是能够大幅降低后期制作的门槛和成本，自动识别背景生成绿幕、视频主体跟随运动等能够辅助视频编辑，为后期制作增加更多空间。目前该应用主要集中在音乐 MV、短篇电影、动漫等方向。一些 AI 视频平台也积极寻求创意合作，为创作者提供免费支持。 2. 自媒体、非专业创作者：这部分人群通常有着非常具体且明确的视频剪辑痛点。比如科技、财经、资讯类重脚本内容的视频在制作时需花费大量时间寻找视频素材、还需注意视频版权问题。一些产品（Invideo AI、Pictory）已经在发力脚本生成分镜、视频，帮助创作者降低视频素材制作门槛。Gamma AI 已经实现了文章高效转 PPT 的能力，若能结合 Synthesia、HeyGen AI、DID 等产品的 Avatar、语音生成能力也可快速转化为视频内容。不同平台适合不同内容形式，创作者想要将同一个素材在不同平台分发就意味着制作成本的升高。而 OpusClip 提供的长视频转短视频致力于解决这一痛点。 3. 企业客户：对于没有足够视频制作资金的小企业、非盈利机构来说，AI 视频生成可以为其大幅缩减成本。 制作视频的相关工具推荐： 最佳动画工具：用于在视频中为人脸制作动画的 DiD（https://www.did.com/）。用于从文本创建视频的 Runway v2（https://app.runwayml.com/） 最佳语音克隆：ElevenLabs（https://beta.elevenlabs.io/speechsynthesis） 同时需要注意，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。

以下是使用 AI 把小说制作成视频的教程： 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，关于使用 Stable Diffusion 制作中文文字的教程： 1. 将中文字做成白底黑字，存成图片样式。 2. 使用文生图的方式，使用大模型真实系，作者用的 realisticVisionV20_v20.safetensorsControlNet 预设置。 3. 输入关键词，如奶油的英文单词，Cream + Cake（加强质感），反关键词：Easynegative（负能量），反复刷机，得到满意的效果即可。 4. 同理可输出 C4D 模型，可自由贴图材质效果，3d,blender,oc rendering。 5. 如果希望有景深效果，也可以打开 depth（增加阴影和质感）。 6. 打开高清修复，分辨率联系 1024 以上，步数：29 60。 同时，为您提供以下相关的 AI 视频工作流教程链接： 1. 2. 3. 4. 5. 6. 7. 8. 9.

以下是一些知名的视频大模型： InstructBLIP：基于预训练的 BLIP2 模型进行训练，在 MM IT 期间仅更新 QFormer。通过引入指令感知的视觉特征提取和相应的指令，能够提取灵活多样的特征。 PandaGPT：是一种开创性的通用模型，能够理解不同模式的指令并根据指令采取行动，包括文本、图像/视频、音频、热、深度和惯性测量单位。 PaLIX：使用混合 VL 目标和单峰目标进行训练，包括前缀完成和屏蔽令牌完成，对于下游任务结果和在微调设置中实现帕累托前沿有效。 VideoLLaMA：引入了多分支跨模式 PT 框架，使 LLM 能够在与人类对话的同时处理给定视频的视觉和音频内容，使视觉与语言以及音频与语言保持一致。 视频聊天 GPT：专门为视频对话设计的模型，能够通过集成时空视觉表示来生成有关视频的讨论。 Shikra：Chen 等人介绍的一种简单且统一的预训练 MMLLM，专为参考对话（涉及图像中区域和对象的讨论的任务）而定制，展示了值得称赞的泛化能力，可以有效处理看不见的设置。 DLP：提出 PFormer 来预测理想提示，并在单模态句子数据集上进行训练，展示了单模态训练增强 MM 学习的可行性。 可灵：快手于 2024 年 6 月 6 日发布的视频大模型，能生成超过 120 秒 1080P 视频，模拟真实物理特性，准确建模复杂运动场景，画面连贯，动作流畅，细节真实，支持用户输入控制信息，丰富内容控制能力，采用类 Sora 的 DiT 结构，用 Transformer 代替卷积网络，自研 3D VAE 网络提升视频重建质量。 Flamingo：代表了一系列视觉语言模型，旨在处理交错的视觉数据和文本，生成自由格式的文本作为输出。 BLIP2：引入了资源效率更高的框架，包括用于弥补模态差距的轻量级 QFormer，实现对冻结 LLM 的充分利用，利用 LLM 可以使用自然语言提示进行零样本图像到文本的生成。 LLaVA：率先将 IT 技术应用到 MM 领域，为解决数据稀缺问题，引入了使用 ChatGPT/GPT4 创建的新型开源 MM 指令跟踪数据集以及 MM 指令跟踪基准 LLaVABench。 MiniGPT4：提出了一种简化的方法，仅训练一个线性层即可将预训练的视觉编码器与 LLM 对齐，能够复制 GPT4 所展示的功能。 mPLUGOwl：提出了一种新颖的 MMLLMs 模块化训练框架，结合了视觉上下文，包含一个名为 OwlEval 的教学评估数据集。 XLLM：陈等人扩展到包括音频在内的各种模式，并表现出强大的可扩展性。利用 QFormer 的语言可迁移性，成功应用于汉藏语境。 VideoChat：开创了一种高效的以聊天为中心的 MMLLM 用于视频理解对话，为该领域的未来研究制定标准，并为学术界和工业界提供协议。