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通过ai可表现的项目

Answer

以下是一些通过 AI 可表现的项目:

  1. 生物融合项目:
    • 能够创造出充满创意的视频,如将不同物体或 IP 进行融合,例如汽车与水果的结合、奥特曼与哥斯拉的跨界等,满足用户好奇心,帮助内容创作者增加社交媒体平台粉丝。
  2. “海岱青州”晚会项目:
    • 快速直出:在需求为某种感觉时,能快速低成本进行设计探索,大幅提高设计稿生成速度。
    • 生成后期加工素材:对于传统手段难以获得的需求,可通过特定参数生成素材,并根据需要进行局部重绘和组合。
    • 探索风格和构图:对采风实拍内容进行发散性测试,确定演出中的画面和场景。
    • 结合 AI 生图与传统后期手段:弥补先天缺陷,如生成超广视角的近似宫殿并进行后期处理。
    • 舞美设计:通过适当 Prompt 生成舞台效果图,提高沟通效率和拓展想象力。
  3. 通用领域:
    • 能够瞬间完成的工作,如翻译、判断车的位置、看手机是否有划痕、转化他人意思、判断客户问题是退货还是换货等。
    • 可行项目:通过车辆前的摄像头和雷达判断前方车辆的距离、判断患者是否有肺炎。
    • 以 T 恤商店销售额为例,输入衣服材质、营销费用、价格等数值,通过大量数据进行深度学习来得到最终的销售额。图像识别则是将图片转化为大量像素点的 RGB 值作为输入,再大量标注输出,形成神经网络。

但需要注意的是,有些项目对于 AI 来说不可行,比如通过一张图片判断人的意图、用少量图片与教科书来判断肺炎。使用新类型数据时,AI 表现通常也不佳。同时,能否让 AI 项目成功是艰难而复杂的,需要从学习概念的难易程度、数据量的多少等方面进行思考。

Content generated by AI large model, please carefully verify (powered by aily)

References

乌鸦哥:生物融合项目教程

AI最引人注目的优势之一是它的非凡创造力。借助这一能力,我们可以开展诸多新颖且引人入胜的项目。例如,生物融合技术不仅能创造出充满创意的视频,还能极大地满足用户的好奇心,帮助内容创作者在社交媒体平台上迅速增加粉丝。此外,物体与物体之间的创意融合,比如将汽车与水果结合,或是不同IP之间的结合,如奥特曼与哥斯拉的跨界,都展示了AI在跨领域创新中的巨大潜力。[生物融合.mp4](https://bytedance.feishu.cn/space/api/box/stream/download/all/D1ySb3y5koPYFbx8uw1cir1OnAh?allow_redirect=1)[汽车和水果.mp4](https://bytedance.feishu.cn/space/api/box/stream/download/all/YIkybjYHzoj7PuxpKwLcUE9tnRg?allow_redirect=1)

墨导:「海岱青州」晚会项目中AI运用的记录

在设计舞美方案的阶段,通过Midjourney的适当Prompt生成一些舞台效果图,可以模拟灯光、布景的效果,在整体效果出来前便可以有更加视觉化的想象。在具体感觉尚未确定的沟通阶段,或者进一步的视觉方向探索上可以提高效率和扩展想象力的边界。

学习笔记:AI for everyone吴恩达

对人来说,可以瞬间完成的工作都可以让AI完成。如翻译,判断车的位置,看手机是否有划痕,转化他人意思,判断客户问题是退货,换货等问题。能不能让AI项目成功是艰难而复杂的,是否可以实现可以从几方面思考,一,学习一个“简单”概念,如思考不需要超过几秒的事件。二,有大量的可用数据,有输入A和输入B。三,使用新类型数据时,AI表现也通常不佳。[heading5]机器学习能做什么、不能做什么的更多示例[content]可行项目:通过车辆前的摄像头,雷达可以判断前方车辆的距离/患者是否有肺炎不可行项目:通过一张图片,判断这个人的意图/少量的图片与教科书来判断肺炎[heading5]深度学习的非技术性解释(第1部分,可选)[content]以T恤商店销售额为例,衣服材质,营销费用,价格都会影响最后的销售额。输入材质,推广,价格数值,得到最终的销售额,只要数据量足够大就可以完成深度学习。而且中间过程不需要在深度学习中标注与拆解,只需要大量使用数据即可自然形成最终输出。[heading5]深度学习的非技术性解释(第2部分,可选)[content]图像识别,实际是讲图片转化为大量的图像单个像素点RGB值,作为输入,再大量标注输出,形成神经网络(深度学习)。

Others are asking
我应该怎么入门ai提示词,从哪个开始学习,有课程指路吗
以下是入门 AI 提示词的建议: 1. 了解 AI 基本概念:建议阅读「」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。同时,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,您将找到一系列为初学者设计的课程,特别推荐李宏毅老师的课程。您还可以通过在线教育平台(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,您可以根据自己的兴趣选择特定的模块进行深入学习。建议您一定要掌握提示词的技巧,它上手容易且很有用。 4. 实践和尝试:理论学习之后,实践是巩固知识的关键。尝试使用各种产品做出您的作品,在知识库提供了很多大家实践后的作品、文章分享,欢迎您实践后的分享。 5. 体验 AI 产品:与现有的 AI 产品进行互动是学习 AI 的另一种有效方式。尝试使用如 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。 6. 国内大语言模型工具好用,学习可以从提示词开始。提示词的结构可以参考主体(什么东西)+动作(干啥了)+场景+镜头(怎么拍),例如“母亲很疲惫看着孩子”。 希望以上内容对您有所帮助。
2025-01-28
我想学习ai提示词,但是我看到最新的deepseek好像不用提示词也可以写出很好的文案,那我还需要学习提示词吗
学习 AI 提示词是有必要的。提示词是给大语言模型的输入文本,用于指定模型应执行的任务和生成的输出,能“提示”模型做什么。设计高质量提示词需根据目标任务和模型能力精心设计,良好的提示词可让模型正确理解需求并给出符合预期的结果。 了解大模型的特性以及具备清晰表述自己需求和任务的能力,才能用好这个工具。 不过也有人持反对观点,认为像打字和写作一样,方法论不是关键,不断尝试和大模型交互就是最佳方法。但在与大模型交互时,用 Markdown 格式清晰表达问题有助于模型更好地理解用户意图,其具有结构清晰、格式化强调、适用性广等优点。 像 DeepSeek 这样的推理型大模型,更懂人话,不需要用户提供详细的步骤指令或特定的提示词模板,用自然语言描述真实场景和具体需求即可。还可以通过一些方式让 DeepSeek 的回答更符合需求,如让其“说人话”、激发深度思考、进行文风转换等。 总之,尽管有些模型可能不太依赖提示词,但学习提示词仍有助于您更好地与各类模型进行交互,并更有效地获得满意的结果。
2025-01-28
介绍一些最新AI资讯的网站
以下是一些提供最新 AI 资讯的网站: 公众号“超时空视角”,地址:https://mp.weixin.qq.com/s/TBHiM_0w_bwUc20_KVQQ 小红书/抖音:EverAI B 站:Ever AI 酱(这里会有教程及 AI 工具界面操作) Recraft AI:https://www.recraft.ai/ ,更新了 60 种新的图像风格,是 AI 平面设计工具,用户可以使用其生成和编辑插画、海报、产品周边等,对所有用户每日都有免费的试用点数,并允许对生成的图像进行商业使用。 文小言 APP 中的“学习强国公文助手”,可以帮助用户进行文汇检索、AI 公文书写、AI 公文润色等。 Notion 近期进行了重构更新,增强了内置 AI 功能,旨在提供更自然的用户体验。新版本采用对话式交互,用户可通过聊天与 AI 进行工作安排,并能跨页面、跨应用调用素材。 WaytoAGI 网站(https://www.waytoagi.com/),提供和 AI 知识库对话、集合精选的 AI 网站、集合精选的提示词、知识库精选等功能。 文章中提到的 6 个精准的海外 AI 信息渠道,包括 TechURLs(科技媒体汇总)、Toolify.ai(AI 产品导航和排行榜)、SimilarWeb(数据分析工具)、A16Z(硅谷知名投资机构)等。
2025-01-28
ai海报生成
以下是一些关于 AI 海报生成的相关信息: 设计海报的 AI 产品: Canva(可画):https://www.canva.cn/ ,是一个受欢迎的在线设计工具,提供大量模板和设计元素,AI 功能可协助选择颜色搭配和字体样式。 稿定设计:https://www.gaoding.com/ ,智能设计工具,采用先进人工智能技术自动分析和生成设计方案。 VistaCreate:https://create.vista.com/ ,简单易用的设计平台,提供大量设计模板和元素,用户可使用 AI 工具创建个性化海报,智能建议功能可帮助快速找到合适设计元素。 Microsoft Designer:https://designer.microsoft.com/ ,通过简单拖放界面可快速创建演示文稿、社交媒体帖子等视觉内容,集成丰富模板库和自动图像编辑功能。 用 AI 快速做一张满意的海报的方法: 需求场景:如想在社交平台发布内容时获得更多点赞,避免使用网上又糊又 low 还易撞图的图片,以及解决手工做图的尴尬等。 大致流程: 确定海报主题后,借助 ChatGPT 等文本类 AI 工具协助完成文案。 选择想要完成的风格意向,根据文案和风格灵活调整画面布局。 使用无界 AI,输入关键词,生成并挑选一张满意的海报底图。 将上述素材进行合理排版,得到成品。 即梦生图 2.1 带来的变革: 能智能理解创意需求,一键生成融合图片内容与中英文文本的海报,让海报设计变得简单快捷。 应用场景包括 LOGO 设计、表情包生成、节日与节气海报制作等。例如,制作 LOGO 可输入提示词“皮克斯风格,五彩缤纷风格,文字‘烧拍’,超高清”;生成表情包可输入提示词“卡通风格,表情包,可爱的小熊猫,四宫格分别是文字是‘多读书’‘多看报’‘少吃零食’‘多睡觉’”;制作冬至海报可输入提示词“水墨画风格,冬至海报,汤圆,梅花,雪,海报右上角大字草书字体‘冬至’,中间下方文字‘瑞雪兆丰年’,超高清”。 请注意,以上内容由 AI 大模型生成,请仔细甄别。
2025-01-28
目前最好用的ai整合网站
目前一些好用的 AI 整合网站包括: ChatGPT Plus:其用户现在可以开启 web browsing 功能,实现联网功能。 Perplexity:结合了 ChatGPT 式的问答和普通搜索引擎的功能,允许用户指定希望聊天机器人在制定响应时搜索的源类型。 Bing Copilot:作为一个 AI 助手,旨在简化您的在线查询和浏览活动。 You.com 和 Neeva AI 等:提供了基于人工智能的定制搜索体验,并保持用户数据的私密性。 此外,WaytoAGI 网站也有一些特色功能,比如: 和 AI 知识库对话:您可以在这里问任何关于 AI 的问题。 AI 网站:集合了精选的 AI 网站,可按需求找到适合您的工具。 AI 提示词:集合了精选的提示词,您可以复制到 AI 对话网站来使用。 知识库精选:将每天知识库的精华内容呈现给大家。 另外,还有一些 AI 应用,例如: 联想设备管理平台:AI 办公设备管理系统,使用数据分析、物联网技术,管理办公设备,提高设备利用率。 新氧 APP:AI 美容护肤机构推荐平台,运用数据分析、自然语言处理技术,为用户推荐优质的美容护肤机构。 大众点评亲子频道:AI 儿童教育机构推荐平台,通过数据分析、自然语言处理,为家长推荐优质的儿童教育机构。 汽车之家车商城:AI 汽车销售平台,借助数据分析、自然语言处理,为消费者提供汽车购买渠道。 请注意,以上内容由 AI 大模型生成,请仔细甄别。
2025-01-28
目前最好用的ai整合插件
目前一些好用的 AI 整合插件如下: Coze 插件: 提供了多样化的插件库,涵盖从基础的文本处理到高级的机器学习功能,如文本分析插件可帮助理解用户输入意图,情感分析插件能识别情绪倾向,自然语言处理(NLP)插件支持复杂对话生成,还有图像识别、语音识别、数据分析等插件,其数量和种类不断增加以适应变化。 整合了符合平民生活化的插件,如新闻资讯(头条新闻)、天气预报(墨迹天气)、出行必备(飞常准、猫途鹰)、生活便利(快递查询助手、国内快递查询、食物大师、懂车帝、幸福里、猎聘)等。 Excel 相关的 AI 工具和插件: Excel Labs:是 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,用户告知需求后自动完成任务。 Formula Bot:提供数据分析聊天机器人和公式生成器两大功能,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,能公式生成、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。 随着技术发展,未来可能会有更多 AI 功能集成到相关软件中,提高工作效率和智能化水平。请注意,部分内容由 AI 大模型生成,请仔细甄别。
2025-01-28
企业落地AI项目应该怎么办
企业落地 AI 项目可以参考以下建议: 1. 资源评估与规划: 在引入或升级 AI 技术前,根据企业自身资源和能力进行细致评估与计划,确保所选方案可行且具成本效益。 依据资源和能力选择并规划适当的 AI 技术应用范围,评估企业现有的财务、技术基础设施、人员技能等资源,分析技术采纳和应用能力。 根据评估结果规划 AI 技术应用范围和实施步骤,可先从试点项目开始,如在客户服务领域引入 AI 聊天机器人。 明确预算,选择成本效益高的 AI 解决方案,基于财务状况设定预算,对比成本和预期收益,选择具灵活性和可扩展性的方案,实施后持续监控投资回报,适时调整预算和投资计划。 2. 逐步实施与调整: 采取循序渐进方式,从小规模试点开始,根据实际效果和反馈逐步扩展和优化。 先通过小规模试点验证 AI 技术可行性和有效性,降低风险,选择具代表性且风险可控的业务领域,如客户服务、数据分析或市场营销等,并设立监控机制跟踪性能和影响。 根据试点结果和反馈不断调整和完善 AI 应用方案,收集用户、员工和管理层的反馈,分析表现并识别改进领域,在试点成功后逐步扩大应用范围,持续监控效果。 3. 学习笔记:AI for everyone 吴恩达 启动试点项目获得动能,选择可能成功而非最有价值的项目,在 6 12 个月内展示成效,项目可内部或外包。 建立公司内部的人工智能团队,搭建集中统一的 AI 团队,从中挑选人员协助不同业务部门,方便统一管理,建立全公司范围的平台。 提供广泛的人工智能培训,高层了解 AI 为企业的作用及策略、进行资源分配,部门领导了解如何设置项目方向、资源分配与监控进度,培养内部工程师。 制定人工智能策略,深度了解 AI 并结合自身业务制定策略,设置与 AI 良性循环相一致的公司策略,考虑创建数据策略,建造统一的数据仓库。
2025-01-27
现在AI编程始终不能编写一些比较大的项目
目前 AI 编程在处理较大项目时存在一些限制,主要原因包括: 1. 上下文窗口限制:复杂项目需要全局理解,AI 难以设计架构和模块化。 2. 自然语言描述不精确:项目需求常需反复讨论才能明确,AI 难以完全掌握。 3. 无法感知环境和直接执行:编译、部署、调试等复杂任务 AI 难以独立完成。 4. 幻觉问题:AI 可能编造不存在的 API 或错误代码,需人工严格审查。 在实际应用中,对于一些简单需求,我们可以给 AI 下达明确命令来完成一次性任务,如制作简单的 Chrome 插件、编写脚本或创建 Python 爬虫。但当期待提高,希望从繁琐日常任务中解脱时,需要了解 AI 编程的边界和限制。 在选择解决方案时,应遵循一定的准则: 1. 优先找线上工具,例如制作白底图等功能,若线上有现成工具最好。 2. 其次找插件,基于现有系统找合适的插件。 3. 最后是本地应用,当线上工具和插件都不满足需求时,再考虑本地应用。 对于 API 功能,先找现成的开源工具,GitHub 上有很多。然后考虑付费服务。只有在都找不到现成方案时,才考虑自己编程,且编程时要以终为始,抛开技术障碍,聚焦于目标。
2025-01-25
我是一个AI小白,想系统学习AI,实现的目标是成为AI领域小能手,如果能用于变现则更好,我需要从什么开始学习,周期大概是多少?适合做哪些变现的项目呢
对于您这样的 AI 小白,想要系统学习 AI 并实现成为领域小能手甚至变现的目标,以下是一些建议: 1. 学习模式:可以采用输入→模仿→自发创造的模式。先广泛输入知识,然后进行模仿,最后尝试自发创造。 2. 学习内容:去 waytoAGI 社区发现自己感兴趣的 AI 领域,学习最新的内容。但要注意,一些旧的学习材料可能已经不适用。 3. 时间安排:学习时间不必每天依次进行,可以在有空的时候学习。 4. 学习状态:保持良好的学习状态,有意愿和动力去学。 5. 费用方面:学习资源大多是免费开源的。 新手学习 AI 可以这样做: 1. 了解 AI 基本概念:阅读「」部分,熟悉术语和基础概念,浏览入门文章了解其历史、应用和发展趋势。 2. 开始学习之旅:在「」中找到为初学者设计的课程,推荐李宏毅老师的课程,也可通过在线教育平台按自己节奏学习并获取证书。 3. 选择感兴趣模块深入: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,掌握提示词技巧。 4. 实践和尝试:理论学习后进行实践,巩固知识,尝试使用各种产品做出作品,在知识库分享实践成果。 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。 学习周期因人而异,取决于您的学习时间投入、学习效率和理解能力等因素。 关于变现项目,比如可以尝试用 GPT 和 SD 制作图文故事绘本、小说推文等,但要注意项目可能存在的不确定性。
2025-01-23
全球十大AI+教育项目
以下是为您整理的部分全球 AI+教育项目: 1. 书籍推荐:三本神经科学书籍 简介:AI 是多学科交叉的产物,在学习和运用具体的能力时,比如学习他人的 prompt 模板或设计 prompt,与 AI 协作(对话沟通)等等,有一些基础学科作为基底,或许能打开 AI 的新天地 作者:无 分类:教育 前往查看: 入库时间:2023/11/12 2. AI 赋能教师全场景 简介:来自 MQ 老师的投稿贡献,图中有老师的微信,欢迎交流沟通 作者:MQ 老师 分类:教育 前往查看: 入库时间:2023/11/29 3. 未来教育的裂缝:如果教育跟不上 AI 简介:人工智能在教育领域的融入正不断地从理论走向实际应用,为传统的教学模式带来颠覆性的改变。在这一进程中,具体案例能够清晰地揭示 AI 如何实际影响教学和学习方式。 作者:赛博禅心 分类:教育 前往查看: 入库时间:2023/11/30 4. 化学:使用大型语言模型进行自主化学研究 简介:文章地址:<br>nature 前几天发来王炸,论文标题《Autonomous chemical research with large language models》,趁着周末读了一下。图里的意思大概可以这么理解。 作者:乐谷说 分类:教育 前往查看: 入库时间:2023/12/24
2025-01-23
对口型项目
以下是关于对口型项目的相关信息: 即梦 AI 对口型功能: 功能介绍:是即梦 AI「视频生成」中的二次编辑功能,现支持中文、英文配音。主要针对写实/偏真实风格化人物的口型及配音生成,为用户的创作提供更多视听信息传达的能力。可上传包含完整人物面容的图片,进行视频生成,待视频生成完成后,点击预览视频下的「对口型」按钮,输入台词并选择音色,或上传配音文件进行对口型效果生成。目前支持语言:中文(全部音色),英文(推荐「超拟真」内的音色)。 技巧:上传写实/近写实的人物单人图片,目前不支持多人物图片对口型;输入 prompt,选择参数,点击生成视频,尽量确保人物无形变等扭曲效果;确保人物生成的情绪与希望匹配的口型内容匹配;在生成的视频下方,点击【对口型】;输入或上传需要配音的内容,注意视频生成时长和配音试听时长尽量对齐,点击生成;先对口型,再超分补帧。 《摩尔弗斯》对口型视频制作流程: 1.出静态图 2.声音克隆 3.音频输出 4.口型视频:音频+静态图输出 5.动态视频:静态图输出 6.成片:口型视频+动态视频拼接在一起 其他声音克隆产品: PlayHT:https://play.ht/studio/ 包含预设音色,可免费克隆一个音色,如果想生成多个,把上一个音色删除就可以做新的。 Elevenlabs:https://elevenlabs.io/app 包含预设音色,新用户 1 美元开通一个月会员,可使用克隆音色。 魔搭社区:https://www.modelscope.cn/home 一个模型开源社区及创新平台,由阿里巴巴通义实验室(Institute for Intelligent Computing),联合 CCF 开源发展委员会,共同作为项目发起方。包含各种声音模型,有开发经验的朋友可使用。 Dubbingx:https://dubbingx.com/ 免费克隆音色,有桌面版,Mac、Window 均可用。 魔音工坊:https://www.moyin.com/ 对口型相关工具: Runway:静态图片+音频文件,可生成对口型视频;动态视频+音频文件,可生成对口型视频,但需要消耗 20 点。 Pika:静态图片+音频文件,可生成对口型视频。
2025-01-22
开源项目数字人
以下是关于开源项目数字人的相关内容: 一、构建高质量的 AI 数字人 1. 构建数字人躯壳 建好的模型可以使用 web 前端页面(Live2D 就提供了 web 端的 SDK)或者 Native 的可执行程序进行部署,最后呈现在用户面前的是一个 GUI。 开源数字人项目选择了 live2d 作为数字人躯壳,因为这类 SDK 的驱动方式相比现在的 AI 生成式的方式更加可控和自然,相比虚幻引擎这些驱动方式又更加轻量和简单。 卡通二次元的形象给人的接受度更高。关于 live2d 的 SDK 驱动方式可以参考官方示例:https://github.com/Live2D 。 2. 构建数字人灵魂 自建代码实现各模块开发工作量巨大,迭代难度高,对于个人开发者不现实。 推荐借助开源社区的力量,如 dify、fastgpt 等成熟的高质量 AI 编排框架,它们有大量开源工作者维护,集成各种主流的模型供应商、工具以及算法实现等。 在开源项目中,使用了 dify 的框架,利用其编排和可视化交互任意修改流程,构造不同的 AI Agent,并且实现相对复杂的功能,比如知识库的搭建、工具的使用等都无需任何的编码和重新部署工作。 Dify 的 API 暴露了 audiototext 和 texttoaudio 两个接口,基于这两个接口就可以将数字人的语音识别和语音生成都交由 Dify 控制,从而低门槛做出自己高度定制化的数字人。具体的部署过程参考 B 站视频:https://www.bilibili.com/video/BV1kZWvesE25 。 如果有更加高度定制的模型,也可以在 Dify 中接入 XInference 等模型管理平台,然后部署自己的模型。 数字人 GUI 工程中仍然保留了 LLM、ASR、TTS、Agent 等多个模块,能够保持更好的扩展。 上述 Dify 接口使用注意事项: 必须在应用编排功能中打开文字转语音和语音转文字功能,否则接口会返回未使能的错误。 只有接入了支持 TTS 和 SPEECH2TEXT 的模型供应商,才会在功能板块中展示出来,Dify 的模型供应商图标下标签有展示该供应商支持哪些功能,这里可以自行选择自己方便使用的。对于 TTS,不同的模型供应商支持的语音人物不同,可以根据个人喜好添加。 二、写在最后 数字人在未来肯定会有很多的应用场景,比如家庭中有数字人管家,全面接管智能家居或其他设备;学校中有数字人老师,孜孜不倦的为学生答疑解惑;商场里有数字人导购,为顾客提供指路、托管个人物品等悉心服务。 数字人在未来肯定还有很多的技术突破,比如可以将五感数据作为输入(例如声音、图像、气味、震动等等),将所有可以控制躯壳的参数也作为输入(例如躯壳骨骼节点,面部混合形状参数等);次世代的算法可以自我迭代升级,也可以拿到感官输入以及躯壳控制方法后,自行演化躯壳控制方式。 作者希望通过 Dify 搭建数字人的开源项目,给大家展现低门槛高度定制数字人的基本思路,但数字人的核心还是在于我们的 Agent,也就是数字人的灵魂,怎样在 Dify 上面去编排专属自己的数字人灵魂是值得大家自己亲自体验的。真诚的希望看到,随着数字人的多模态能力接入、智能化水平升级、模型互动控制更精确,用户在需要使用 AI 的能力时,AI 既可以给你提供高质量的信息,也能关注到你的情绪,给你一个大大的微笑,也许到了那时,数字世界也开始有了温度。
2025-01-22
我想知道ai视频的如今的现状如何,商业市场表现怎么样
目前 AI 视频的现状和商业市场表现如下: 成本方面:AI 视频生成成本逐渐与非 AI 工作流成本齐平,并有望显著低于现有成本,持续降低推理成本数量级。 技术卡点:生成内容存在不可控性,如形象不一致、动作不流畅、表情不生动、复杂提示词难以完全实现,以及时长增加时出现不符合物理规律的动作等问题。 应用场景: 短视频:短剧/TVC 生产流程可实现 AI 工具全替代。 长视频:电影/电视剧/动画开始渗透,AI 技术尚停留在工具层面,对工作流实现部分替代、降低成本,暂时无法提供全流程全 AI 替代传统工作方式的解决方案。总体而言,越接近综合性思考、策划层面越难,具体工作越容易被取代。 市场前景:市场前景广阔,5 年内有望达千亿级市场。国内影视市场规模在 2023 年约可达 3835 亿元,若假设 2027 年 AI 影视市场可以获得国内总市场份额的 10%,则国内 AI 影视总市场规模预计将达约 380 亿元以上;若假设 2030 年可以获得 25%以上市场份额,则国内 AI 影视总市场规模将达千亿级别。 受众群体: 专业创作者(艺术家、影视人等):AI 生成能为作品赋予独特风格和想象力,提供灵感,降低后期制作门槛和成本,目前主要集中在音乐 MV、短篇电影、动漫等方向,一些平台为创作者提供免费支持。 自媒体、非专业创作者:有着具体明确的视频剪辑痛点,如寻找素材、版权问题、不同平台内容形式转换成本高等,部分产品致力于解决这些问题。 企业客户:对于资金不足的小企业、非盈利机构,AI 视频生成可大幅缩减成本。
2025-01-15
豆包在AI中的整体表现如何
豆包在 AI 中的表现如下: 在律师答辩状 prompt 方面:欢迎语直接,但存在一些问题,如主体缺少答辩人、引用案由错误、未按 prompt 结构输出、引用法律错误、内容简单专业性一般等。在提示输出应诉方案时,最初表现一般,未按要求输出,重复输出等,但输入应诉方案框架后,能够按 prompt 结构输出,不过细节仍需打磨,整体不能直接使用。 在大模型方面:去年字节的 AI 战略曾被认为不及格,但今年迅速发展,后来居上。豆包 App 今年 9 月的日活已达 760 万,10 月日活已达 945 万,成为中国日活最大的 AI 产品。 在图像编辑方面:字节发布的新模型 SeedEdit 与业内先进的图像编辑方法相比具有优势,能够理解模糊指令并输出细致准确的结果,相比 DALLE3、Midjourney 等也能更紧密地跟随指令。豆包大模型在生成式 AI 特别是图像生成领域优势得天独厚,日均生成图片 5000 万张。
2024-12-10
在生成刺绣图片上表现优秀的AI工具
以下是在生成刺绣图片方面可能表现优秀的 AI 工具,以及一些相关的图生图 AI 工具供您参考: 图生图 AI 工具: 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。 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。 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。 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。 不过目前尚未有专门针对生成刺绣图片的特定 AI 工具。这些 AI 模型通过组合技术如扩散模型、大型视觉转换器等,可以根据文本或参考图像生成具有创意且质量不错的相似图像输出,但仍有一些局限,如偶尔会出现性能不稳定、生成内容不当等问题。
2024-11-15
ChatGLM视频表现有何特色,优劣分析一下
ChatGLM 是中文领域效果最好的开源底座模型之一,具有以下特色: 1. 针对中文问答和对话进行了优化,能更好地处理中文语境下的任务。 2. 经过约 1T 标识符的中英双语训练,并辅以监督微调、反馈自助、人类反馈强化学习等技术的加持。 其优势包括: 1. 在处理中文相关的任务时表现出色,能提供较为准确和有用的回答。 然而,目前可能存在的不足暂未在提供的内容中有明确提及。但一般来说,与其他先进的语言模型相比,可能在某些复杂场景下的表现还有提升空间。
2024-10-30
ChatGLM在生成视频上表现如何
目前 ChatGLM 主要侧重于自然语言处理和文本生成,在生成视频方面的能力相对有限。它并非专门为视频生成而设计的模型。
2024-10-30
科学问题二:XXX(小标题) 问题挑战:如何通过构建合理的先验知识或模型假设,刻画出数据中的可变性?如何利用从少量样本中提取到的变化信息来预测未见数据的表现? XXX XXX(问题挑战一的方法) XXX)问题挑战二的方法) 请将XXX补充完整,重点在预测,如何刻画和利用数据分布的“变化性”
以下是为您补充完整的内容: 对于如何通过构建合理的先验知识或模型假设,刻画出数据中的可变性,以及如何利用从少量样本中提取到的变化信息来预测未见数据的表现,我们可以参考以下方法: 在准备 LLM 数据方面,对于制作 LLM 微调数据集,首先获取文本格式非结构式和网络式结构式的数据。对于 QA 数据集,主要依靠已有的大语言模型生成,根据不同文本设定不同的提示词以获取尽可能多且信息量丰富的 QA。先对文件中的文本进行切割,将每一大部分放进一个约 200 字的 txt 文件里,然后设定提示词模板。例如对于公司产品手册,模板可以是:“你是一个聪明的 xxx 公司的 xxx 产品的产品经理。给你一段 xxxxx 有限公司 xx 产品相关的文本,你必须依据文本想出十个不同的问题和这十个问题对应的答案。你想出的问题可以被用来测试公司内部 xxx 职员的专业能力。你想出的问题可以是使用公司产品的用户会想到的问题。你想出的问题和答案必须和所给文本相关。你回答得答案必须可以让使用产品的用户理解。当你想出问题和答案后,你必须用以下格式回复:```
2024-10-21