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小红书AIGC矩阵号工作流

回答

以下是关于小红书 AIGC 矩阵号工作流的相关内容：

节前，毛绒风格的应用图标风格在小红书上爆发，但因 SD 流程复杂未打包，普通用户参与受限，顶多更换手机主题。五一期间，黏土风格的图片爆火，得益于 Remini 这一好上手的 AI 修图 app 出圈。基于 AI 的图像玩法有很大机会，不止出了妙鸭这样的爆款，Remini 的爆火也证明了这点。

毛绒风格和冰块风格的工作流可以用 KeJun 这个工作流：https://openart.ai/workflows/kejun/furry-and-fluffy-icon-v11-v11/XueYOY1PYXXAHMcarWl8 。黏土风格的图片基于 SD 实现的话，可以用Clay Animation和Claymation这两个 Lora 搭配好一点的 3D SDXL 模型实现。

另外，关于用 Coze 免费打造自己的微信 AI 机器人的工作流，输入“AIGC 课件”后，【开始节点】输出“AIGC 课件”，然后把内容输出给知识库，【知识库】通过计算输出数据集“AIGC 课件的链接”，再把内容输出【结束节点】，结束节点根据回答内容的格式要求展示最终结果。AIGC 课件问题的答案：AIGC 课件链接：https://pan.baidu.com/s/1ypX2B38Jh4wnL8BOlcCw8w 密码：XXX 。到这里 AI 机器人的所有准备工作就完成，把以上内容“组装”起来，就组成“AI 前线”Bot 啦！

内容由 AI 大模型生成，请仔细甄别（powered by aily）

参考资料

AIGC Weekly #70

节前是毛绒风格的应用图标风格突然开始在小红书上爆发，由于需要相对复杂的SD流程没有人打包，只局限在圈子内部，普通用户没办法参与，顶多使用画好的图标更换手机主题。然后五一开始的时候黏土风格的图片突然就爆火了，得益于Remini这个非常好上手的AI修图app，这次彻底出圈了。基于AI的图像玩法还有非常大的机会，不只能出一个妙鸭这种爆款，Remini的爆火证明了这一点。毛绒风格和冰块风格的工作流可以用KeJun这个工作流：https://openart.ai/workflows/kejun/furry-and-fluffy-icon-v11-v11/XueYOY1PYXXAHMcarWl8黏土风格的图片基于SD实现的话可以用[Clay Animation](https://civitai.com/models/59569?modelVersionId=153730)和[Claymation](https://civitai.com/models/208168?modelVersionId=236248)这两个Lora搭配好一点的3D SDXL模型实现。

「AI 学习三步法：实践」用 Coze 免费打造自己的微信 AI 机器人

[title]「AI学习三步法：实践」用Coze免费打造自己的微信AI机器人[heading2]📝搭建步骤详解[heading3]3️⃣设计你的AI机器人[heading4]2、确定功能范围[heading5]5）【工作流】设计详细说明：从下图试运行结果中，我们可以看到，我们输入了“AIGC课件”后，【开始节点】输出了“AIGC课件”，然后把内容输出给知识库，【知识库】通过计算输出了一个数据集“AIGC课件的链接”，然后把内容输出【结束节点】，结束节点根据回答内容的格式要求展示最终的结果。您的问题：AIGC课件问题的答案：AIGC课件链接：https://pan.baidu.com/s/1ypX2B38Jh4wnL8BOlcCw8w密码：XXX到这里我们AI机器人的所有准备工作就做完了，下来把以上所有内容“组装”起来，就组成我们的“AI前线”Bot啦！

「AI 学习三步法：实践」用 Coze 免费打造自己的微信 AI 机器人

[title]「AI学习三步法：实践」用Coze免费打造自己的微信AI机器人[heading2]📝搭建步骤详解[heading3]3️⃣设计你的AI机器人[heading4]2、确定功能范围[heading5]5）【工作流】设计详细说明：从下图试运行结果中，我们可以看到，我们输入了“AIGC课件”后，【开始节点】输出了“AIGC课件”，然后把内容输出给知识库，【知识库】通过计算输出了一个数据集“AIGC课件的链接”，然后把内容输出【结束节点】，结束节点根据回答内容的格式要求展示最终的结果。您的问题：AIGC课件问题的答案：AIGC课件链接：https://pan.baidu.com/s/1ypX2B38Jh4wnL8BOlcCw8w密码：XXX到这里我们AI机器人的所有准备工作就做完了，下来把以上所有内容“组装”起来，就组成我们的“AI前线”Bot啦！

其他人在问
中国关于AIGC的法律
目前，我国对 AIGC 的监管框架主要由《网络安全法》《数据安全法》及《个人信息保护法》构成，并与《互联网信息服务算法推荐管理规定》《互联网信息服务深度合成管理规定》《生成式人工智能服务管理暂行办法》《科技伦理审查办法（试行）》等共同监管 AIGC 行业。 涉及 AIGC 的数据隐私问题，主要可以参考《个人信息保护法》《数据安全法》《网络安全法》《电信和互联网用户个人信息保护规定》以及《数据出境安全评估办法》等。AIGC 服务提供者使用数据不可避免涉及数据脱敏、储存、传输等环节，服务提供者往往通过与使用者签订服务条款明确权利义务，而协议的合法性、可履行性则需要进一步检验。
2024-11-21
AIGC伦理检查清单
以下是一份关于 AIGC 伦理检查清单的相关内容： AIGC 概述： GenAI（生成式 AI）是能够从已有数据中学习并生成新数据或内容的 AI 应用，利用 GenAI 创建的内容即 AIGC（AIGenerated Content）。 我国对 AIGC 的监管框架由《网络安全法》《数据安全法》及《个人信息保护法》构成，并与《互联网信息服务算法推荐管理规定》、《互联网信息服务深度合成管理规定》、《生成式人工智能服务管理暂行办法》、《科技伦理审查办法（试行）》等形成共同监管形势。 AIGC 的分类及应用： 主要分为语言文本生成、图像生成和音视频生成。 语言文本生成利用马尔科夫链、RNN、LSTMs 和 Transformer 等模型生成文本，如 GPT4 和 GeminiUltra。 图像生成依赖于 GANs、VAEs 和 Stable Diffusion 等技术，应用于数据增强和艺术创作，代表项目有 Stable Diffusion 和 StyleGAN 2。 音视频生成利用扩散模型、GANs 和 Video Diffusion 等，广泛应用于娱乐和语音生成，代表项目有 Sora 和 WaveNet。 还可应用于音乐生成、游戏开发和医疗保健等领域，展现出广泛的应用前景。 AIGC 触发的法律与道德风险： 重伦理道德，主要体现在两方面： 国家安全：不得生成煽动颠覆国家政权、推翻社会主义制度，危害国家安全和利益、损害国家形象，煽动分裂国家、破坏国家统一和社会稳定，宣扬恐怖主义、极端主义。 伦理道德：不得宣扬民族仇恨、民族歧视，暴力、淫秽色情，以及虚假有害信息等法律、行政法规禁止的内容。 GenAI 工具和 AIGC 提供者应注意在算法设计、训练数据选择、模型生成和优化、提供服务等过程中，采取有效措施防止产生民族、信仰、国别、地域、性别、年龄、职业、健康等歧视。
2024-11-21
什么是AIGC
AIGC 即 AI generated content，又称为生成式 AI，意为人工智能生成内容。例如 AI 文本续写，文字转图像的 AI 图、AI 主持人等，都属于 AIGC 的应用。 AIGC 能够通过机器学习和深度学习算法，根据输入的数据和指令生成符合特定要求的内容，在内容创作、广告、媒体等领域有着广泛的应用。其具体应用包括： 1. 文字生成：使用大型语言模型（如 GPT 系列模型）生成文章、故事、对话等内容。 2. 图像生成：使用 Stable Diffusion、DALLE 等模型生成艺术作品、照片等。 3. 视频生成：使用 Runway、KLING 等模型生成动画、短视频等。 AIGC 与 UGC（普通用户生产）、PGC（专业用户生产）都是内容生成的不同方式。UGC 由用户生成内容，优势在于内容丰富多样，能反映用户真实想法和创意，适用于社交媒体、社区论坛等互动性强的平台。PGC 由专业人士或机构生成内容，优势在于内容质量高、专业性强，适用于新闻媒体、专业网站等需要高质量内容的平台。 能进行 AIGC 的产品项目和媒介很多，包括且不限于： 1. 语言文字类：OpenAI 的 GPT，Google 的 Bard，百度的文心一言，还有一种国内大佬下场要做的的 LLM 等。 2. 语音声音类：Google 的 WaveNet，微软的 Deep Nerual Network，百度的 DeepSpeech 等，还有合成 AI 孙燕姿大火的开源模型 Sovits。 3. 图片美术类：早期有 GEN 等图片识别/生成技术，去年大热的扩散模型又带火了我们比较熟悉的、生成质量无敌的 Midjourney，先驱者谷歌的 Disco Diffusion，一直在排队测试的 OpenAI 的 Dalle·2，以及 stability ai 和 runaway 共同推出的 Stable Diffusion。 其中，SD 是 Stable Diffusion 的简称，是由初创公司 StabilityAI、CompVis 与 Runway 合作开发，2022 年发布的深度学习文本到图像生成模型。它主要用于根据文本的描述产生详细图像，是一种扩散模型（diffusion model）的变体，叫做“潜在扩散模型”（latent diffusion model; LDM）。SD 的代码模型权重已公开发布，可以在大多数配备有适度 GPU 的电脑硬件上运行。当前版本为 2.1 稳定版（2022.12.7）。源代码库：github.com/StabilityAI/stablediffusion 。我们可以通过一系列的工具搭建准备，使用 SD 进行想要的图片 AIGC。
2024-11-21
Aigc
AIGC 即 AI generated content，又称为生成式 AI，意为人工智能生成内容。例如 AI 文本续写，文字转图像的 AI 图、AI 主持人等都属于 AIGC 的应用。 AIGC 常见的产品项目和媒介众多。语言文字类有 OpenAI 的 GPT、Google 的 Bard、百度的文心一言等；语音声音类有 Google 的 WaveNet、微软的 Deep Nerual Network、百度的 DeepSpeech 等；图片美术类有早期的 GEN 等图片识别/生成技术，去年大热的扩散模型带火了我们熟悉的 Midjourney、先驱者谷歌的 Disco Diffusion、一直在排队测试的 OpenAI 的 Dalle·2 以及 stability ai 和 runaway 共同推出的 Stable Diffusion 等。 SD 是 Stable Diffusion 的简称，是由初创公司 StabilityAI、CompVis 与 Runway 合作开发，2022 年发布的深度学习文本到图像生成模型，主要用于根据文本的描述产生详细图像，是一种扩散模型的变体，叫做“潜在扩散模型”。其代码模型权重已公开发布，可以在大多数配备有适度 GPU 的电脑硬件上运行，当前版本为 2.1 稳定版。源代码库为 github.com/StabilityAI/stablediffusion 。 AIGC 是一种利用人工智能技术生成各种类型内容的应用方式，在内容创作、广告、媒体等领域有着广泛的应用，包括文字生成、图像生成、视频生成等。 AIGC、UGC 和 PGC 都是内容生成的不同方式。AIGC 由人工智能生成内容，优势在于快速、大规模生成内容，适用于自动化新闻、广告创作等；UGC 由用户生成内容，优势在于内容丰富多样，适用于社交媒体、社区论坛等；PGC 由专业人士或机构生成内容，优势在于内容质量高、专业性强，适用于新闻媒体、专业网站等。 AIGC 在 CRM 领域有着广阔的应用前景，主要包括个性化营销内容创作、客户服务对话系统、产品推荐引擎、CRM 数据分析报告生成、智能翻译和本地化、虚拟数字人和营销视频内容生成、客户反馈分析等方面。不过在应用过程中，仍需解决算法偏差、版权和知识产权等伦理法律问题。
2024-11-21
我想收集一些AIGC行业应用的案例
以下是一些 AIGC 行业应用的案例： 在内容创作方面： 文字生成：使用大型语言模型（如 GPT 系列模型）生成文章、故事、对话等内容。 图像生成：使用 Stable Diffusion、DALLE 等模型生成艺术作品、照片等。 视频生成：使用 Runway、KLING 等模型生成动画、短视频等。 在制造业领域： 产品设计和开发：利用 AI 生成工具如 Adobe Firefly、Midjourney 等，可以根据文字描述快速生成产品的 3D 模型、渲染图、插图等设计元素，大幅提高产品设计效率。 工艺规划和优化：结合大语言模型的自然语言处理能力，可以自动生成制造工艺流程、设备选型、质量控制等方案，优化生产过程。 设备维护和故障诊断：利用 AI 模型分析设备运行数据，可以预测设备故障，并自动生成维修建议，提高设备可靠性。 供应链管理：AI 可以根据历史数据和市场变化，自动生成采购计划、库存预测、物流优化等内容，提高供应链管理效率。 客户服务：基于对话模型的 AI 客服机器人，可以自动生成个性化的客户回复，提升客户体验。 在医疗行业： 疾病的诊断与预测、药物研发以及个性化医疗。例如，麻省理工学院利用 AI 发现了一种名为 Halicin 的新型广谱抗生素。 在广告营销行业： 从初期的市场分析、中期的客户转化以及后期的客户复购均可参与，为消费者提供更个性化、智能化和互动性强的营销体验，还能降低内容制作成本并加速创意实现。
2024-11-20
我如何给小朋友介绍AIGC
小朋友们，今天我们来了解一下很有趣的 AIGC 哦！ AIGC 就是利用特别厉害的人工智能技术来生成各种各样内容的一种方式。它能通过学习很多很多的数据，按照我们给的要求生成内容。 AIGC 可以生成好多东西呢，比如文字，像故事、文章、对话；还能生成好看的图片、有趣的视频。 AIGC 跟其他生成内容的方式不太一样，比如 UGC 是由像你们这样的用户自己生成的内容，像在社交媒体上发的照片、文章。PGC 呢，则是由专业的叔叔阿姨们生成的高质量内容，像新闻报道、影视作品。 AIGC 里面还有很多相关的技术名词哦。AI 就是人工智能，它能像我们的大脑一样思考。机器学习是电脑自己找规律学习，有监督学习、无监督学习和强化学习。监督学习是有标签的训练数据，无监督学习是自己发现规律，强化学习就像训练小狗一样从反馈里学习。深度学习是一种参照人脑的方法，有神经网络和神经元。生成式 AI 能生成文本、图片、音频、视频等。 2017 年 6 月，谷歌团队发表了一篇很重要的论文，提出了 Transformer 模型，它处理数据可厉害了，比其他的模型更能处理长距离的文本。 小朋友们，现在是不是对 AIGC 有一点了解啦？
2024-11-15
小红书prompt
以下是关于小红书 prompt 的相关内容： 自媒体运营方面： 小红书文案：请使用小红书风格用中文编辑以下段落，其特点是标题引人入胜，每段都包含表情符号，并在末尾添加相关标签。请务必保持文本的原始含义。请先编辑以下文字：{小红书内容} 小红书视频笔记标题：专注创作小红书音乐博主的视频标题，这些标题帮助博主吸引更多的 16 28 岁的年轻女性观众点击观看。 创作 prompt 方面： 把拆解得到的方法论和示例写到 Skills 部分，运用 COT（少样本提示）的技巧。 可参考 JK 老师的欢乐多朋友圈段子生产 V0.3 进行改写，例如模仿改写出小红书视频笔记标题产出助手 0.1 。 如果之前未写过结构化的 prompt，推荐打开云中江树老师的 LangGPT 项目学习 https://github.com/yzfly/LangGPT/blob/main/README_zh.md 。
2024-11-13
ai做小红书图文
以下是关于 AI 做小红书图文的相关内容： 如何判断一张图片是否 AI 生成：曾在小红书、B 站等平台发布以“AIGC 鉴别”为话题的图文，让大家判别名家作品的真伪。大家虽有直觉感受，但难以迅速说出判断依据，因此系统总结了鉴别经验，探讨如何辨别。 用于工作中出图的人员及工作内容：包括 Rubick 从事电商摄影、绫波负责出图和视频、韩君奇进行批量出图和小红书种草等。 GPT 辅助制作金句明信片（壁纸）：景淮作为加拿大程序员，沉迷 AI，介绍这种图片内容可借助 GPT 制作，包括需求分析、提示词编写和测试以及总结等步骤。
2024-11-08
能够制作小红书封面的ai工具
以下是一些能够制作小红书封面的 AI 工具： 1. Hugging Face x 小红书 InstantID：体验地址为 https://huggingface.co/spaces/InstantX/InstantID ，可以一起晒“创意新春照”。 2. 真人转动漫春节特辑 YOYO：体验地址为 https://www.yoyo.art/activity ，可以和喜欢的人、宠物一起拜大年，也可以试试文生视频。 3. AI 写春联：开源地址为 https://github.com/YunYouJun/aisfc ，体验地址为 https://aisfc.yunyoujun.cn/ 。 4. AI 红包封面：开源地址为 https://aicover.design ，这是一个完整的 web 项目，包括 nextjs 全栈开发、tailwindcss 前端模板、supabase 数据存储、dalle3 图片生成、clerk 谷歌登录、aws s3 图片上传、stripe 支付等。 此外，还有“小红书文案专家”BOT 可以辅助创作者生成小红书文案，节约文字内容创作时间。应用链接为 https://www.coze.cn/s/ij5C6LWd/ 。 在 AI 产品案例和投稿方面，有以下自媒体相关的案例： 1. 保姆级攻略：小白也能用 Ai 做一部电影大片，前往查看👉 。 2. AIGC 运营:小红书爆款概率预测分析，前往查看👉 。 3. 实践：群总结工具，前往查看👉 。 4. 创作：换脸应用，前往查看👉 。 5. 语音：语音转文字，推荐 OpenAI 的 wishper，前往查看👉 。
2024-11-04
如何利用ai在小红书或抖音上赚钱
以下是一些利用 AI 在小红书或抖音上赚钱的方式： 1. 电商方面： 小红书 AI 绘画变现： 用 AI 制作服装，如 AI 小绿裙，单价 239 卖了 1160 多份，加起来几个月一共卖了 27 万。可使用 sd、mj 或 mewxai、幻火等工具制作，前者上手有难度但可控性强，后者较简单。 用 AI 定制萌娃的头像，单价 19.9，卖了 2675 份，加起来有 5 万。适合执行力强的人，做不完还可把单子转给别人抽成。 2. 案例参考： AI+电商场景，如带货本地生活，AI 数字人上岗，一个月多赚 3 万。 婴儿的四维彩超 AI 预测，通过 AI 工具提前把宝宝的四维彩超还原出现实中模样进行变现。 3. 100 个 AI 应用中的相关示例： 小红书穿搭推荐：根据用户身材和风格提供穿搭建议。 文案狗：根据关键词生成创意广告文案。 希望以上内容对您有所帮助。
2024-10-23
怎么用chatgpt搜索网络，如小红书等
以下是一些关于使用 ChatGPT 进行网络搜索的信息： GPTs 中有一些与网络相关的应用，如小红书写作专家，其直达链接为。 存在能联网检索的 AI，例如 ChatGPT Plus 用户现在可以开启 web browsing 功能实现联网。 像 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 AI 助手，可简化在线查询和浏览活动。 还有如 You.com 和 Neeva AI 等搜索引擎，提供基于人工智能的定制搜索体验，并保持用户数据的私密性。 需要注意的是，内容由 AI 大模型生成，请仔细甄别。
2024-10-22
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
目前要实现小红书等自媒体的全自动运营，包括自动回复评论、自动制作短视频内容、自动撰写问题等，您可能需要学习以下工具和技术： 1. 自然语言处理（NLP）相关的框架和库，例如 TensorFlow、PyTorch 等，用于处理和生成文本。 2. 自动化脚本语言，如 Python，它具有丰富的库和工具可用于实现各种自动化任务。 3. 视频编辑和生成工具，如 Adobe Premiere Pro、After Effects 等，或者一些基于 AI 的视频生成工具。 4. 社交媒体管理工具，虽然可能不是完全自动化，但可以辅助您进行部分管理和调度工作。 需要注意的是，完全的全自动运营可能存在一些风险和不符合平台规定的情况，建议您在合法合规的前提下，合理运用这些工具和技术来提高运营效率。
2024-10-20
用邻接矩阵法存储图，占用的存储空间数只与图中结点个数有关，而与边数无关。
这种说法是不准确的。用邻接矩阵法存储图时，占用的存储空间数不仅与图中结点个数有关，也与边数有关。在邻接矩阵中，如果图有 n 个结点，那么矩阵的大小就是 n×n。如果边数较多，矩阵中表示边存在的元素就会较多，从而占用更多的存储空间；反之，如果边数较少，占用的存储空间相对较少。
2024-11-21
做视频AI剪辑，含矩阵，分发。国内有哪些免费软件或收费比较效低的
目前国内在视频 AI 剪辑方面，包含矩阵和分发功能，且免费或收费较低的软件相对较少。一些常见的视频剪辑软件如剪映、快影等，具有一定的智能剪辑功能，但可能在矩阵和分发方面的针对性不强。您可以关注一些新推出的软件或者相关软件的优惠活动，以获取更符合您需求且价格合适的选择。
2024-09-07
做视频AI剪辑，含矩阵，分发。国内有哪些免费软件？
目前国内免费且包含矩阵和分发功能的视频 AI 剪辑软件相对较少。一些常见的视频剪辑软件如剪映、快剪辑等，可能部分功能免费，但不一定完全涵盖您所需要的矩阵和分发功能。您可以进一步在相关软件的官方网站或应用商店中查看其具体功能和收费情况。
2024-09-07
想了解AI短视频矩阵
以下是关于 AI 短视频矩阵的相关内容： AI 视频短片工作流： 1. 概念设定：使用 MJ。 2. 剧本+分镜：借助 ChatGPT。 3. AI 出图：可选择 MJ、SD、D3。 4. AI 视频：运用 Runway、pika、PixVerse、Morph Studio。 5. 对白+旁白：使用 11labs、睿声。 6. 音效+音乐：选择 SUNO、UDIO、AUDIOGEN。 7. 视频高清化：利用 Topaz Video。 8. 字幕+剪辑：使用 CapCut、剪映。 使用 Pika、Pixverse、Runway、SVD 四大 AI 视频工具制作短片： 1. 对于不同类型的影片，如科幻片、战争片、奇幻片等，会有相应的特定场景设定。 2. 制作流程包括视频粗剪、视频定剪、音效/音乐、特效、包装（如字幕）等环节。 视频粗剪时，先确定画面逻辑，声音作为部分参考，等画面确定后再制作和精调。粗剪画面无需精美，重在快速把握片子全貌，便于后续调整和替换素材。 视频定剪要将画面素材调整和替换至满意效果。 音效/音乐方面，以剪映为例，其有简单音效库可用于制作简单短片，复杂真实音效可能需另外制作。使用商用音乐要注意版权问题。 特效方面，以剪映为例，虽不会加太多特效，但会添加一些光的效果以弥补 AI 视频生成时吃掉的光影，提升效果。
2024-08-09
如何搭建利用产品原图和模特模板生成商业图的工作流 或者有没有这类ai 应用
以下是关于利用产品原图和模特模板生成商业图的工作流及相关 AI 应用的信息： 美国独立站搭建工作流中，有给模特戴上珠宝饰品的应用。 大淘宝设计部在主题活动页面、超级品类日传播拍摄创意、产品营销视觉、定制模特生成、产品场景生成等方面应用了 AI。例如，七夕主题活动页面通过 AI 生成不受外部拍摄条件限制的素材；在 UI 设计场景中，利用 SD 中 controlnet 生成指定范围内的 ICON、界面皮肤等；通过对 AI 大模型的训练和应用，提升合成模特的真实性和美感，提供定制化线上真人模特体验，如 AI 试衣间、AI 写真等；还能根据商品图和用户自定义输入生成多张场景效果，无需 3D 模型、显卡渲染和线下拍摄。
2024-11-22
我想要能够爬取我想要的视频的工作流有吗
以下为您提供两种关于视频爬取工作流的信息： 1. Stable Video Diffusion 模型的 ComfyUI 部署实战： 完成准备工作后运行 ComfyUI。 安装 ComfyUI Manager 插件。 下载工作流，使用 ComfyUI 菜单的 load 功能加载。 点击菜单栏「Queue Prompt」开始视频生成，可通过工作流上的绿色框查看运行进度。 生成的视频可在 ComfyUI 目录下的 output 文件夹查看。若出现显存溢出问题，请另行处理。工作流可关注公众号「魔方 AI 空间」，回复【SVD】获取。 2. 来来的 AI 视频短片工作流： 完整文档： 工作流概述： 概念设定：MJ 剧本+分镜：ChatGPT AI 出图：MJ,SD,D3 AI 视频：Runway，pika，PixVerse，Morph Studio 对白+旁白：11labs，睿声 音效+音乐：SUNO,UDIO,AUDIOGEN 视频高清化：Topaz Video 字幕+剪辑：CapCut，剪映 直播回放：
2024-11-21
AI如何为工作提效
以下是关于 AI 如何为工作提效的相关内容： 在工作中使用 AI 能带来显著的效率改善。研究发现，使用 AI 的被测试者比未使用者平均多完成 12.2%的任务，完成速度提高 25.1%，结果质量提高 40%。 同时有以下有趣结论： 1. GPT4 等模型有能力边界，边界内处理良好，边界外则不佳，但具体边界未知。 2. 分三组测试，使用 AI 且接受培训的两组任务完成效率和质量远高于未使用组。 3. AI 对工作能力差的被测试者提升更大，会拉平高级和低级人才的差距。 4. 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。 人类和 AI 协作有两种方式： 1. 半人马模式：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。 2. 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。 在技术就业市场方面，生成式人工智能带来了变革： 1. 展现出在编程、自动化任务处理和内容创作等方面的惊人能力，提高了工作效率，但威胁到一些技术岗位，如系统管理员、数字营销文案撰写等。 2. 为适应新环境的技术工作者带来新机遇，如云架构师、网络架构师和企业架构师等职位，因其需要人际交往、团队领导和复杂决策能力。 3. 促使企业领导者重新思考角色，利用 AI 提高效率，将更多精力投入创新和战略规划。 在大淘宝设计部，AI 作为工具带来了以下效果： 1. 主要工具为 Midjourney 和 Stabel Diffusion，辅助工具有 RUNWAY 和 PS beta 等。 2. 在营销设计中，整体项目设计时间减少约 18%，创意阶段丰富性提升约 150%，时间节省约 60%。 创意多样：不同创意概念提出数量增加 150%。 执行加速：创意生成阶段时间缩短平均 60%。 整体提效：从创意发散到落地执行品效都有显著提升。 总之，AI 工具不仅是技术进步，更代表了全新工作理念。
2024-11-20
ai的工作原理是什么
AI 的工作原理通常包括以下几个方面： 1. 构建模型：以大型语言模型为例，通过输入大量的数据，如过去菜肴搭配的数据（类比）或文本数据，让计算机学习如何处理这些数据，不依赖于定性细节，形成类似“菜肴空间”（类比）的模型，根据共现频率等对数据进行分类。 2. 发现模式：训练模型依据从数据中学习到的模式，预测哪种元素（如菜肴或单词）最能补充特定的组合。对于文本 AI 工具，基本操作是“下一个单词预测”。 3. 应用于不同领域：如生成式 AI，通过大规模的数据集训练深度神经网络模型，学习各种数据的规律和特征，实现对输入数据的分析、理解和生成，可应用于自动写作、虚拟现实、音乐创作等领域。但在数据处理过程中存在潜在合规风险，如未经授权收集信息、提供虚假信息、侵害个人隐私等。 总之，AI 工作原理涉及简单的数学概念、大量的训练数据，以及找出数据中的模式以模拟机器的“思维”过程。
2024-11-20
如何在企业共创工作坊中，使用AI赋能研讨共创
目前知识库中暂时没有关于如何在企业共创工作坊中使用 AI 赋能研讨共创的相关内容。但一般来说，可以考虑以下几个方面： 1. 利用自然语言处理技术对研讨内容进行实时分析和总结，帮助快速梳理关键观点和共识。 2. 借助 AI 智能助手提供相关的案例、数据和参考资料，丰富研讨的素材和视角。 3. 运用 AI 预测模型，对研讨中提出的方案进行初步的效果预测和风险评估。 4. 利用 AI 驱动的可视化工具，将复杂的研讨内容以更直观清晰的方式呈现。 您可以根据企业共创工作坊的具体需求和场景，有针对性地选择和应用合适的 AI 技术和工具。
2024-11-19
coze工作流中提示词优化节点有吗？
在 Coze 工作流中存在提示词优化节点。这个节点比较容易理解，如果觉得提示词需要优化，可加入该节点进行处理。其参数很简单，只有一个要优化的提示词。例如，用一开始就在用的文生图提示词“1 girl in real world”进行试用。优化后添加了很多具体信息，如在带着好奇心看书，环境中有阳光，色彩搭配的特点等。但修改后的提示词在控制图片生成真实照片的感觉方面，“in real world”控制真实图片生成的效果比“realistic”好。
2024-11-16